L3落地“臨界點”將至，虹科多維布局迎戰(zhàn)下半場

伴隨著L2在終端市場快速普及，智能駕駛下一步將卷向何方？

目前來看，L3甚至更高級別的L4，正在成為引領(lǐng)產(chǎn)業(yè)變革的全新主導(dǎo)力量。

去年11月，工信部等四部委聯(lián)合發(fā)文，提出將遴選具備量產(chǎn)條件的L3及L4級別自動駕駛汽車開展準(zhǔn)入試點。隨后，僅一個多月國內(nèi)就有近10家整車廠官宣獲得L3路測牌照。

L3新政引發(fā)的路測熱潮還未褪去，近日工信部、公安部等五部門又提出，將于2024-2026年期間在國內(nèi)建成一批城市級“車路運一體化”應(yīng)用試點。

要知道在自動駕駛領(lǐng)域，車路協(xié)同一直被認(rèn)為是邁向高階自動駕駛的必由之路。這意味著，本次“車路云一體化”應(yīng)用試點的啟動，或?qū)⑦M一步加速高階智駕的功能迭代，推進智能駕駛真正邁入“iPhone 時刻”。

康謀自動駕駛，為高階智駕按下加速鍵

對于自動駕駛，L3不僅是一個關(guān)鍵的技術(shù)拐點，同時也代表著更高的落地門檻。

因為進入L3階段，表明在一定的ODD下系統(tǒng)將可以執(zhí)行全部的動態(tài)駕駛?cè)蝿?wù)，實現(xiàn)真正的無人駕駛。這無疑對系統(tǒng)提出了更高的安全性以及可靠性要求。

目前普遍認(rèn)為，自動駕駛系統(tǒng)要想實現(xiàn)盡可能高的可靠性，正式上路之前必須開展多種不同類型的測試驗證，且隨著級別越高，應(yīng)用場景越復(fù)雜，對測試的要求會同步提升。

正是洞察這一需求，基于在自動駕駛研發(fā)測試領(lǐng)域多年的深耕，虹科于2023年宣布將自動駕駛事業(yè)部獨立為康謀科技有限公司，專注于為自動駕駛提供一站式的研發(fā)及測試解決方案。

圖片來源：康謀

具體來看，康謀自動駕駛解決方案涵蓋了從數(shù)據(jù)采集和處理，到仿真模擬，再到集成HiL的全流程需求，可以多維度賦能自動駕駛開發(fā)人員快速開展功能驗證，加速應(yīng)用創(chuàng)新和導(dǎo)入。

自動駕駛發(fā)展到今天，數(shù)據(jù)驅(qū)動已經(jīng)是公認(rèn)的必由之路。尤其高階自動駕駛的研發(fā)，必須通過在數(shù)據(jù)采集車上搭載多種不同的傳感器，進行多源數(shù)據(jù)采集，以覆蓋盡可能多的場景，包括各種corner case，才能更好地進行算法訓(xùn)練和功能驗證，進而驅(qū)動系統(tǒng)不斷成熟。

針對這一需求，康謀在數(shù)據(jù)采集記錄方案中采用了DATALynx ATX4車載服務(wù)器作為采集平臺，內(nèi)置AMD EPYCTM 7003/2系列處理器，并配備了7個PCle拓展卡槽和大容量BRICK STORAGE存儲，以支持廣泛且高效地采集和存儲各類不同接口的傳感器數(shù)據(jù)。

考慮到自動駕駛系統(tǒng)中，每個傳感器都有自己的時間戳，難以避免會出現(xiàn)因各個傳感器采集的數(shù)據(jù)存在時間偏差，導(dǎo)致感知算法無法準(zhǔn)確地將感知數(shù)據(jù)融合到同一時間坐標(biāo)系中，影響感知結(jié)果的精度和可靠性，該方案還支持相應(yīng)的XTSS時間同步，包括gPTP和PTP協(xié)議，如此一來可以使智駕系統(tǒng)所搭載的傳感器、控制器和其他組件更高效地協(xié)同。

除了強大的硬件支持，在數(shù)據(jù)采集環(huán)節(jié)，康謀還可以提供用于開發(fā)駕駛輔助系統(tǒng)的ADTF軟件，涵蓋一系列的功能和工具，包括數(shù)據(jù)記錄和驗證、快速原型設(shè)計、仿真和后處理等，幫助開發(fā)人員快速評估系統(tǒng)性能和調(diào)試算法。

而在仿真測試階段，康謀的核心解決方案是端到端的自動駕駛仿真工具aiSim，該方案搭載了自研的仿真引擎aiSim AIR Engine，目前已經(jīng)升級到aiSim 5版本。

據(jù)了解，aiSim 5不僅保留了前幾代aiSim的所有優(yōu)勢，包括物理級傳感器仿真，高精度的天氣模擬和光線模擬，道路退化情況模擬等，并能夠基于物理傳感器模型生成全面的仿真條件實現(xiàn)環(huán)境交互，還引入了基于AI的多傳感器仿真渲染，可以提供高質(zhì)量的虛擬傳感器數(shù)據(jù)流，同時具備高并行性、減少內(nèi)存占用、平衡工作負載和異步數(shù)據(jù)傳輸等功能特點。

在此過程中，aiSim可以針對實時性能和硬件在環(huán)仿真、精準(zhǔn)的視覺感知等差異化仿真需求，提供量身定制的雙邊技術(shù)，并通過添加外部渲染API，支持NeRF、3DGS等混合交通場景模擬。

特別值得一提的是傳感器仿真，眾所周知，自動駕駛功能的實現(xiàn)，需要依靠大量傳感器來感知周圍環(huán)境，為后續(xù)規(guī)劃控制提供決策依據(jù)。因此在仿真測試中，仿真平臺也需要能精準(zhǔn)地模擬傳感器的工作原理和數(shù)據(jù)輸出，才能確保測試結(jié)果的高準(zhǔn)確性和可靠性，否則高可靠的智駕系統(tǒng)將是空談。

對此，在aiSim AIR Engine中，康謀不僅內(nèi)置了多個即時使用的傳感器模型，還支持通過Sensor API集成第三方供應(yīng)商開發(fā)的傳感器模型，用于快速測試和驗證不同類型的傳感器。

而且除了攝像頭、激光雷達、毫米波雷達等常規(guī)傳感器，虹科原測試測量事業(yè)部孵化出來的獨立公司德思特，還針對GNSS、P-BOX等推出了一系列的仿真測試解決方案，助力實現(xiàn)高精度的仿真測試。

多維度布局，迎戰(zhàn)變革下半場

在虹科的汽車電子業(yè)務(wù)版圖中，康謀自動駕駛只是其中的一個核心板塊。

伴隨著新能源汽車變革邁入以智能化為核心的下半場，在相關(guān)細分領(lǐng)域相繼催生一批風(fēng)口賽道，對于這些新的增量市場，虹科均開展了相關(guān)的布局，多維度助力汽車產(chǎn)業(yè)全面智能化升級。

比如車載通信方面，伴隨著以智能駕駛和智能座艙等為代表的各種新功能快速上車，驅(qū)動車載通信數(shù)據(jù)呈現(xiàn)爆發(fā)式增長，由此對車內(nèi)通信網(wǎng)絡(luò)的帶寬、實時性、可靠性和安全性等方面的要求也越來越高。

目前來看，依靠傳統(tǒng)的車載網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，如CAN、LIN、FlexRay以及MOST總線等，已經(jīng)越來越難以滿足智能網(wǎng)聯(lián)汽車的快速發(fā)展需求。比較之下，車載以太網(wǎng)由于具備高帶寬、低延遲、高可靠性和高擴展性等優(yōu)點，可以有效解決傳統(tǒng)車載網(wǎng)絡(luò)技術(shù)面臨的帶寬不足和延遲等問題，被普遍認(rèn)為是未來車載網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展方向之一。

圖片來源：虹科

針對這一趨勢，虹科構(gòu)建了一套用于建立車輛內(nèi)部網(wǎng)絡(luò)，實現(xiàn)高速數(shù)據(jù)傳輸和實時通訊的車載以太網(wǎng)方案，可以支持傳感器數(shù)據(jù)采集、SOME/IP節(jié)點仿真測試、MACsec汽車安全驗證以及捕獲車載網(wǎng)絡(luò)鏈路數(shù)據(jù)等多種場景應(yīng)用。其中針對傳感器數(shù)據(jù)采集，虹科的以太網(wǎng)方案以Technica交換機、轉(zhuǎn)換器、激光雷達等以太網(wǎng)控制域為主，將TX與T1互轉(zhuǎn)，可以實現(xiàn)激光雷達數(shù)據(jù)的快速交換和處理。

考慮到CAN、LIN、FlexRay等在車載網(wǎng)絡(luò)中依然兼并存在，甚至在智駕領(lǐng)域，串行鏈路也是常見的數(shù)據(jù)傳輸形式，基于CAN、CAN FD、LIN、TSN等主流車載網(wǎng)絡(luò)，虹科也可以提供從數(shù)據(jù)采集、監(jiān)控和分析，到網(wǎng)絡(luò)性能仿真和優(yōu)化，網(wǎng)絡(luò)配置和一致性測試，再到架構(gòu)開發(fā)和服務(wù)等一系列方案，充分滿足整車廠的多樣化開發(fā)需求。

除了車內(nèi)通信，V2X無線通信同樣是虹科布局的重點。相較于單車智能，V2X由于可以通過“聰明的車”+“智慧的路”深度協(xié)同，促進高級別自動駕駛，乃至更廣義的智慧交通發(fā)展，很早就被確定為智能網(wǎng)聯(lián)汽車的“中國方案”，并在過去數(shù)年里得到了政策的大力支持，和產(chǎn)業(yè)鏈企業(yè)的積極布局，包括虹科。

面向V2X應(yīng)用，目前虹科旗下德思特已經(jīng)構(gòu)建了全方位的V2X/ITS通信產(chǎn)品組合，從軟件協(xié)議棧管理平臺到硬件OBU、RSU，可以提供全流程端到端V2X通信方案。通過采用專有的安全堆棧和協(xié)同融合濾波，德思特可以提供強大的V2X集成開發(fā)能力與可靠的防篡改加密保障，并支持DSRC、C-V2X等多種接口通信，和輕量級、汽車級、工業(yè)級多種型號選擇，具有模塊化、低延遲、高穩(wěn)固的特點。

據(jù)悉，相關(guān)方案目前已經(jīng)通過了美國OmniAir和歐洲CE認(rèn)證，可廣泛應(yīng)用于輔助駕駛/自動駕駛、智慧道路邊緣計算、智慧城市建設(shè)管理等領(lǐng)域。

值得關(guān)注的是，除了從研發(fā)測試環(huán)節(jié)為智能網(wǎng)聯(lián)汽車發(fā)展賦能，基于在汽車電子與工業(yè)自動化領(lǐng)域多年的深耕，針對整車生產(chǎn)制造以及售后等，虹科也形成了一套完整的解決方案。

針對汽車行業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型，虹科原數(shù)字化+AR業(yè)務(wù)孵化了獨立子公司——安寶特，該公司定位為汽車智能制造輔助系統(tǒng)，通過以AR眼鏡為核心，配備遠程協(xié)助、數(shù)字化工作流、AI識別、AR知識庫等定制化軟件平臺，可以為汽車制造提供精準(zhǔn)的品質(zhì)檢測和流程控制輔助，幫助整車廠加速邁向工業(yè)4.0時代。

比如通過佩戴AR眼鏡，工作人員可掃碼調(diào)取數(shù)字化標(biāo)準(zhǔn)流程，同時記錄作業(yè)詳情。質(zhì)檢人員還可以利用AR標(biāo)注錯誤部位，專家遠程協(xié)助實時處理。

通過AR+AI識別方案，安寶特亦支持通過高精度、小樣本的AI學(xué)習(xí)平臺生成定制化的AI識別模型，用于汽車表面瑕疵檢測、組裝步驟正確性驗證、車輛儀表盤數(shù)據(jù)讀取、車牌號識別、人員車輛安全檢查等場景，提升一線人員工作效率，并且該AI數(shù)據(jù)處理中心可部署在本地服務(wù)器中，保障信息安全與軟件的流程運行。

在制造環(huán)節(jié)，經(jīng)由原工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)孵化出來的獨立子公司宏集科技，可以提供包括物聯(lián)網(wǎng)HMI、工業(yè)邊緣計算、控制器方案、協(xié)作機器人、傳感器方案、執(zhí)行器方案、工業(yè)通信方案、預(yù)測性維護方案等在內(nèi)的一站式物聯(lián)網(wǎng)解決方案，幫助各行業(yè)推動數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級。

比如宏集HiveMQ，作為一個基于MQTT數(shù)據(jù)傳輸?shù)耐ㄐ牌脚_，可以支持?jǐn)?shù)據(jù)在設(shè)備和企業(yè)平臺之間的實時、雙向推送，并提供多種不同的MQTT Broker 產(chǎn)品，以及企業(yè)級擴展套件，高效的MQTT客戶端和云平臺。而通過和AI、AR等的深度融合，宏集科技部署方案還支持遠程協(xié)作、效率優(yōu)化、智能化生產(chǎn)管理等場景應(yīng)用，多方位滿足客戶需求。

在售后環(huán)節(jié)，通過與英國Pico公司的技術(shù)合作，虹科則可以提供包括汽車診斷示波器、NVH振動噪音測試工具以及線上線下培訓(xùn)等在內(nèi)的一系列產(chǎn)品和服務(wù)。

面向新能源汽車EV測試，虹科可以支持高壓系統(tǒng)安全檢測、充電通訊與高壓上/下電測試、旋變/位置傳感器測試、無鑰匙進入系統(tǒng)與倒車?yán)走_測試、通訊網(wǎng)絡(luò)測試與譯碼、NVH測試等一系列解決方案。

此外，針對網(wǎng)絡(luò)安全、網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)及云科技相關(guān)業(yè)務(wù)，虹科還孵化了獨立子公司——艾體寶，專注于提供Adaptive computing高性能計算解決方案。通過HPC云按需數(shù)據(jù)中心和Moab高性能計算套件，艾體寶可以為企業(yè)提供超強計算能力和HPC工作負載調(diào)度編排，幫助企業(yè)應(yīng)對大型復(fù)雜IT環(huán)境帶來的挑戰(zhàn)，提高效率并降低IT成本。

整體來看，智能電動汽車變革帶來的技術(shù)風(fēng)暴，在過去數(shù)年里催生了無數(shù)嶄新的發(fā)展機遇。在這場變革中，虹科始終秉持前瞻視野與創(chuàng)新精神，持續(xù)縱深地拓寬和完善自身產(chǎn)品矩陣。發(fā)展到現(xiàn)在，虹科已經(jīng)形成了從研發(fā)測試到生產(chǎn)制造，再到汽車后市場環(huán)節(jié)的全域產(chǎn)品覆蓋，業(yè)務(wù)涵蓋國內(nèi)95%的主機廠，Tier1及零部件廠家。

接下來，伴隨著智能化逐漸邁入以高階智駕為核心的下半場，憑借著在關(guān)鍵技術(shù)領(lǐng)域的持續(xù)創(chuàng)新，虹科的表現(xiàn)將更值得期待。