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华为汽车局

盖世汽车 熊薇 2019-10-17 06:26:36
核心提示:“华为的基因是一家愿意也善于走远路的公司,用最好的技术,解决最难的问题,把不可能变成可能。” ——华为副董事长胡厚崑@HC 2019

蛰伏五载,2019年华为的汽车局正式浮出水面。“聚焦ICT技术,帮助车企造好车”,华为将在智能车云、智能网联、智能座舱、智能驾驶和智能电动五个方面,帮助车企打造他们理想的智能汽车,华为只想做一个智能网联汽车的增量部件供应商。

华为入局

何谓“增量部件供应商”?用华为轮值CEO徐直军的话来说,就是提供自动驾驶的软件以及计算和联接技术的供应商。虽然目前这些业务的商业价值还没有走向规模化,但徐直军认为未来它们有望占据70%的汽车价值,远超车身、底盘等传统技术在整车上的价值,形成一个新的增量市场。

这并非妄言。此前有业内人士预测,到2030年,自动驾驶汽车对先进安全功能的需求将使汽车软件的营收增加3倍以上,达到1.2万亿美元。长远来看,随着汽车的自动驾驶水平不断提升,量产规模越来越大,再加上汽车电动化带来的增长机会,这一市场还将继续扩大。

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具体来看,华为将从五个领域赋能车企——智能车云、智能网联、智能座舱、智能驾驶和智能电动。

智能车云:以“平台+生态”的形式,为车企提供自动驾驶、V2X、车联和电池管理四个方面的云服务;

智能网联:主要提供大带宽、低时延、高可靠的车内、车外网络连接方案,包括5G+C-V2X模组、T-Box、车载网关等;

智能座舱:通过“麒麟模组+鸿蒙OS+ HiCar”赋能数字座舱,构建人车生活全场景出行体验;

智能驾驶:借助MDC智能驾驶计算平台、工具链和融合传感等,助力自动驾驶从L2+向L5平滑演进,使智能驾驶加速进入快车道;

智能电动:目前的核心是构建高效、快充、安全、智能的电动系统,华为在车载充电、电池管理、电机控制系统等方面均已进行了相关的技术储备。

可以发现,华为是将其过去三十年在ICT领域的积累拆分成五个部分,即云服务能力,通信联接能力,大计算能力,消费者业务的全场景智能化能力,快充与电驱技术,用以满足车企在不同领域的研发需求。布的是汽车局,根基还是ICT。

以智能座舱为例,华为在该领域用的就是他们在手机上率先成熟应用的技术,如AI芯片和操作系统;智能驾驶领域亦如此,应用的是原来服务器上的算力芯片,比如昇腾芯片,以及基于昇腾芯片开发的操作系统;智能电动领域,同样是基于华为网络能源产品线现有成熟产品的技术延伸,众所周知汽车电动化的核心是电能的转化及管理,包括整流、储能、逆变等,这与华为在通信电源、光伏逆变器及储能管理等方面的积累密不可分。 

布局智能驾驶由来已久

虽然华为是近两年才开始在汽车领域崭露锋芒,但其入局远比大家看到的早得多。早在2014年,华为就在其著名的“2012实验室”内设立了车联网实验室,进行车联网方面的研究,之后数年里华为在车联网的端、管、云三个层面相继推出了多个解决方案,并与一众车企达成了紧密的合作关系。到今年5月正式成立智能汽车解决方案BU,作为与BG并列的一级部门,华为在汽车领域已经整整蛰伏了五年。

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通过五年的摸索,华为把未来电动汽车和自动驾驶的整体架构和关键技术基本都掌握清楚了。用他们自己的话说,就是除了底盘、四个轮子、外壳和座椅,剩下的都是华为拥有的技术,像自动驾驶芯片、车身感知算法、自动驾驶云服务、4G/5G车载移动通信模块、车载计算平台等,华为都有对应的解决方案。

比如AI芯片,去年10月华为发布了第一代人工智能芯片昇腾310,一同推出的还有自动驾驶计算平台MDC600。短短十个月后,华为又发布了其最新款AI芯片“昇腾910”,直接对标英伟达和谷歌的相关芯片。

车联网方面,华为推出了HiCar人-车-家全场景智慧互联解决方案,旨在把手机的服务生态延伸到车内,实现人-车-家业务全场景体验贯通。自该解决方案发布到现在,华为HiCar生态伙伴已达30多家车企,包括120多款车型。

5G方面,今年1月华为在北京发布了全球首款5G基站核心芯片——华为天罡,该芯片致力打造极简5G,助推全球5G大规模快速部署,同时华为面向全球正式发布了5G多模终端芯片——Balong 5000。Balong 5000是全球首个支持V2X的多模芯片,可用于车联网、自动驾驶。基于这款产品,在2019上海车展上华为正式推出了全球首个汽车行业5G通信硬件MH5000,该模块将帮助华为在今年下半年逐步实现5G网络技术在汽车领域的商业化。

车载OS方面,华为在其2019全球开发者大会上发布了自主研发的操作系统“鸿蒙”,未来该系统将率先应用在车载设备、车联网、智慧屏以及手表、手机等智能终端上。由此可见,过去几年华为一直在朝着智能网联汽车快速奔跑。

如何落地?

在百年汽车行业的“新四化”变革中,汽车智能化被认为是能够给最终用户带来更大价值和更好体验的方式,同时也是最难实现的变革之一。尤其在中国,道路的复杂性、场景的复杂性以及国内驾驶者的规范性,三种因素叠加起来,决定了应用于中国市场的智能驾驶系统相较于海外市场将更加复杂。

在HC 2019上,华为智能汽车解决方案BU总裁王军详细地介绍了华为的智能驾驶解决方案,分为三个维度:商业路线上,从低往高循序渐进,按照场景,成熟一个,落地一个;技术路线上,以终为始统一架构,加速激光雷达和高算力平台的商用;产业路线上,华为作为一个增量部件供应商,与行业伙伴共同推动产业成熟,与产业共赢。

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图片来源:华为官网

华为认为,过去汽车领域对自动驾驶从L1、L2到L3、L4、L5按照技术分级的方式不是很严谨,会导致同样的技术在一个场景适用,换一个场景可能就没用了,比如基于欧洲市场研发的自动驾驶系统,如果直接拿到中国市场来用,很可能会“水土不服”。

“我们觉得智能驾驶应该是一步一步通过满足不同场景的需求来实现,从一个场景开始做起,逐步积累、实践,探索更多未知的领域,最终给用户带来更好的体验。简言之就是以体验为核心,识别关键场景,逐步的商用落地。” 王军表示。

以中国市场为例,王军指出推动自动驾驶在中国的商业化落地,可先从城区的自动泊车、拥堵跟随、高速或城际快速公路等点到点的服务做起,这些都是短时间内能够实现智能驾驶商业价值较为关键的场景。然后逐步消除各个场景之间的运营空白,从小场景向大场景发展,让自动驾驶服务在更大的范围内得以持续。

值得注意的是,不止华为,在自动驾驶这条路上已经有越来越多的玩家看到了场景的重要性,选择从一些简单的场景着手,比如港口、矿区、园区、社区等封闭区域。

在此过程中,两项技术尤为关键——高算力芯片和激光雷达。自动驾驶的实现需通过安装在车身甚至道路上的各种传感器采集大量的道路环境数据,将采集到的数据传输给汽车的中央处理器进行分析处理,识别出车辆的可行驶区域、周边的障碍物等,为车辆下一步的执行提供决策依据,计算出合理的行驶路线,驱动自动驾驶汽车前行。整个过程需要在极短的时间内完成,时延必须控制在毫秒甚至微秒级别,倘若芯片的算力不够,无法保证车辆的行驶安全。王军透露,华为在芯片领域已经有多年的自主研发经验,未来基于在芯片核心能力上的积累,华为会通过昇腾芯片和自研的操作系统,继续提升算力,更好地满足自动驾驶的需求。

至于激光雷达对于高级别自动驾驶的必要性,业内也早已给予充分肯定,但这并不意味华为会自己研发激光雷达。华为涉足激光雷达领域主要是为了深入了解自动驾驶传感器,开发能高度适配自动驾驶系统的算力,而非抢激光雷达企业的“蛋糕”。

还有一些核心技术,如车控OS,以及平台层服务,像支持服务框架、设备管理、工具链、信息安全、功能安全,华为都有研究。最终这些技术会被整合进华为的MDC智能驾驶计算平台,为客户提供最优性价比的智能驾驶平台和方便、快捷的开发环境,供车企依据自身需求,灵活整合TierX或自研应用软件。同时,华为还以此平台为核心构建了L4级全栈智能驾驶解决方案(ADS),用于支持自动驾驶从L4到L2+的平滑演进,实现高算力、高安全、高能效、低时延。

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图片来源:华为官网

特别值得一提的是MDC智能驾驶计算平台和ADS,前者基于华为昇腾AI芯片构建,目前已经推出了MDC600,用于支持L4级别自动驾驶能力。而后者则以前者为核心,基于中国道路和交通环境设计,以有效提升用户驾乘体验为目标,全面整合了芯片、算法、数据等能力。这两者都是华为在智能驾驶领域的核心产品。

在ADS里,华为自研高算力自动驾驶SoC芯片,可实现多路传感器数据的高性能处理和复杂规控决策;自研核心算法,能针对中国城区道路、高速道路、市区泊车等复杂驾驶场景持续设计优化;数据上,通过与车企伙伴联合建立大规模路测车队,持续累积丰富场景路测数据,驱动系统持续闭环迭代优化。华为希望凭借这样一套可以满足不同等级自动驾驶研发需求的解决方案,在最开始实现L4的基础上,通过灵活地增减配置,实现不同车型的自动驾驶,并借助OTA持续为用户提供自动驾驶新功能和新体验,满足众多合作伙伴的差异化研发需求,降低他们的研发成本,缩短研发周期,加速自动驾驶的产业化进程。

毕竟对于自动驾驶这样一项复杂的技术,如若华为只给合作伙伴提供芯片、系统或者算法中的一种,那么在其他几个关键技术上,他们还要另外下功夫,寻找新的合作伙伴,对系统的适配性、耦合性做测试,这无疑会大大拉长研发周期,增加研发成本。

华为要想推动自动驾驶大规模产业化,离不开与产业伙伴的通力协作,包括政府在相关政策、法规方面给予大力支持,与核心部件供应商在底盘、转向、制动等领域紧密配合,与主机厂一起做好系统集成及终端应用方面的工作。这些都是下一阶段华为的发力重点,展望未来,华为的转身之路任重而道远!

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本文地址:https://auto.gasgoo.com/News/2019/10/170634473447I70132638C601.shtml

文章标签: 自动驾驶
 
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