大众、宝马、奔驰开发自动驾驶汽车的核心优势

大众、宝马、奔驰开发自动驾驶汽车的核心优势好看的图片头像 编译 / 马晓蕾 编辑 / 钱亚光 设计 / 师玉超 来源 / Autonews，作者：NATHAN EDDY 进入软件定义汽车的时代，汽车行业被迫改革，以跟上日益复杂的步伐。 其中最大的挑战之一是自动

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编译 / 马晓蕾

编辑 / 钱亚光

设计 / 师玉超

来源 / Autonews，作者：NATHAN EDDY

进入软件定义汽车的时代，汽车行业被迫改革，以跟上日益复杂的步伐。

其中最大的挑战之一是自动驾驶汽车，这要求汽车制造商以研发为中心，变得更加敏捷、灵活。简而言之，就是让汽车公司更像软件公司。

虽然，无论是成熟的科技巨头，还是快速成长的初创公司，都想成为行业的颠覆者，推动自动驾驶汽车的创新。但是，传统汽车制造商有一样东西是科技公司这些资本宠儿所没有的，那就是几十年如一日的汽车制造经验。

宝马自动驾驶开发主管尼科莱·马丁谈iX的开发过程。宝马对价值链采取了更以软件为中心的方法 ▼

尼科莱·马丁（Nicolai Martin）是宝马集团负责自动驾驶开发的高级副总裁，他说，宝马长期以来，一直都有开发软件的传统。

马丁说：“我们很早就意识到了数字化、数字产品及服务，也就是软件的潜力，2005年宝马首次推出了BMW ConnectedDrive。”

马丁负责整合驾驶动态控制、驾驶辅助系统和自动驾驶。“由于软件在自动驾驶方面也起着非常重要的作用，我们主要在内部设计、实施和整合软件平台。但有时也与符合要求的合作伙伴进行合作。”

马丁说，这种策略为宝马提供了非常好的控制力，使他们能够了解整个自动驾驶价值链。

“这尤其对于沿着这个链条优化自动驾驶系统有帮助，随着时间的推移也有助于重新设计和实施软件框架。”他说。

宝马已经在其车辆中部署了约40种驾驶辅助功能，包括远光灯控制，以及带有纵向和横向引导的智能巡航控制。

iX是宝马提供自动驾驶和自动泊车功能的第一款车型，这些功能都基于新技术工具包，并能根据相关的驾驶情况激活个别自动辅助功能。

在iX的开发过程中，需要攻克的一个难题是，在宝马的所有领域建立共同的工具链和软件设计原则。

他说：“主要是从硬件导向变为软件导向，并执行适当的部署。这意味着从一开始就要沿着整个软件价值链工作。反过来意味着对价值链采取更加以软件为中心的做法。”

丰富的经验

大众集团Cariad软件子公司ADAS/AD开发领域的架构和安全主管斯蒂芬·克劳斯（Stephan Krause）称，对于一家每年生产1000万辆汽车的公司来说，开始关注软件是一种灵活的转变。

他说：“我们的优势是知道如何生产汽车。对于自动驾驶汽车而言，生产者要对所有需要共同运作的系统有一个总体的了解，这并不简单。但我们可以，因为我们生产汽车已经几十年了。”

克劳斯说，传统汽车制造商相对于自动驾驶初创公司的另一个优势是，可以获得大量的数据。

他说：“开发自动驾驶的一个难点是，你需要大量的数据来训练和验证这些系统，确保一切正常。一个由几辆车组成的车队提供的数据有限，我们有一个由几百万辆汽车组成的车队，可以比初创公司更快地产生数据，这是一个很大的优势。”

他补充说，大众对功能安全等主题有深刻的理解，指出主要工作不是应对简单的场景，而是应对复杂的场景，以及对创建安全系统必须遵循的步骤的理解。

“我们不想要一个大部分时间能工作的系统，而是需要一个一直都能工作的系统，这是一个容易被低估的话题。”克劳斯说。

寻找极端案例

梅赛德斯数字汽车和移动高级经理乔治·马辛表示，该公司正在对其汽车上的驾驶员辅助系统进行培训，以应对尽可能多的小概率事件 ▼

梅赛德斯-奔驰数字车辆和移动性高级经理乔治·马辛（Georges Massing）补充说，编写软件代码并不是实现成功的唯一关键要求，难点在于将软件整合到车辆生态系统中。

他说：“多年来，我们积累了将软件整合到车辆中的经验，确保二者的交互。特别是可能对新入局者有指导意义的活动领域要加以验证。”

除了满足极高的汽车安全标准，开发自动驾驶系统的另一个难点是，在客户利益和安全之间进行完美的平衡。

“我们希望提供的系统首先是安全的，能够应对尽可能多的交通情况。”马辛说：“另一方面，它不应该因为过度干预而扰乱驾驶员，否则它就没有意义了。”

此外，马辛说，梅赛德斯的首要任务是确保其系统为尽可能多的小概率事件进行培训，也就是只有1%可能性的极端案例。

“我们采用的一个重要的验证方法是科学决定论，专注于可能发生的非常罕见或几乎不可能发生的交通情况。”他说：“这些都是源于实际的，但也是非常理论性的科学考虑。寻找极端案例，结合在ADAS测试和现场验证方面的多年经验，到目前为止对我们非常有帮助。”

持续的合作

宝马公司的马丁说，为私家车开发像自动驾驶堆栈这样的超复杂系统，肯定需要合作关系来涵盖各个方面，并称与合作伙伴联合开发是成功的必要条件。

自动驾驶堆栈是具有极高价值的软件资产。例如，随着时间的推移，它们允许重复使用几代硬件、持续维护、改进和重构。他说：“这意味着伙伴关系必须持续多代，而不是短期的。”

马辛也赞同这一观点，他说作为整个移动出行转型的一部分，以最优的方式获得新技术和全球能力以及有效地利用资本是成功的关键因素。

“合作和伙伴关系是我们战略的一个重要组成部分。”他说：“为了在自动驾驶这个非常动态的环境中为未来做准备，梅赛德斯-奔驰也在依靠汽车行业以外的智能合作。”

这方面的一个例子是，梅赛德斯与芯片制造商英伟达，就车载计算机系统和人工智能计算基础设施进行开发合作。

这是一个可自动升级的系统，包括自动驾驶功能，计划从2024年开始在梅赛德斯-奔驰所有车型系列中推出。

规模的优势

Lyft自动驾驶部门的负责人乔迪·凯尔曼（Jody Kelman）也指出，合作是将自动驾驶商业化，并真正实现规模化的关键。

她说：“在Lyft，我们已经通过与Motional等公司以及Argo和福特的合作，集齐了实现自动驾驶的必要部分。”

这些伙伴关系旨在汇集所有必要的部分，以创建一个可行的自动驾驶打车服务，包括自动驾驶技术、基础车辆平台和来自Lyft交通网络的乘客。

她说：“创造自动驾驶技术是复杂的，所以我们认为越多的公司合作将这种技术推向市场，对整个行业来说就越好。”

最合适的人

The Autonomous主席瑞奇·胡迪表示，想要吸引顶尖人才来创造自动驾驶汽车的公司，需要创造一种每天都能感受到的创新文化和精神 ▼

自动驾驶行业组织The Autonomous的主席瑞奇·胡迪（Ricky Hudi）也指出，这一转变对人才的需求是巨大的。他补充说，为了吸引顶级人才，公司需要表达意愿，对未来的移动出行产生有意义的影响。

“这些公司需要创造一种创新文化和精神，让你每天都能感受到。”他说：“公司的管理层至少50%的人是既对软件技术有深刻理解，又具备传统汽车开发技能的人才。从以往的经验来看，这种人才是很难找到的。”

宝马的马丁补充说，只有提供合适的项目，才能吸引新的人才。

“例如，软件工程师不一定是汽车爱好者，他们大多渴望新的挑战。”他说：“在这种情况下，什么行业不重要，重要的是研发环境。”

他指出，对这种人才的需求正在增长，宝马公司目前雇用了大约7400名软件工程师，而且还在增加。

Lyft的凯尔曼指出，技术人才的紧缺是他们在过去一年半中看到行业合理化的关键一环。

“现在市场上只有这么多的高技术人才，而能够把对视听技术的理解，与消费者的喜好结合起来的领导者就更少了。”她解释说：“这就是为什么每个人都转而专注于他们自己的专长。”

大众的克劳斯指出，Cariad正在与谷歌和亚马逊等公司竞争，以吸引顶尖的技术人才，但他认为大众的规模和历史是关键优势，同时承诺开发的技术将应用于全球数百万辆汽车。

他说：“问题是如此之大，你需要这么多不同背景的人，而且对系统的不同部分都有了解。当你看着所有这些人一起工作，一个巨大团体的复杂性，会让你意识到挑战之大。”

凯尔曼说，Lyft正专注于建立市场引擎，为大规模的自动驾驶汽车部署提供动力，并建立消费者技术，帮助乘客选择并适应这一转变。

她说：“我们与市场上最好的自动驾驶汽车技术公司合作，这使我们每个人都能专注于自己的优势。”

胡迪说，在全球最好的地方建立发展中心也可以帮助吸引所需的人才。“将所有人才集中在一个地方是很难的。”他说。

但他指出，汽车行业绝不仅仅是由汽车制造商和供应商组成的。

“芯片制造商、软件开发商、颠覆者、云供应商和更多人在发展自动驾驶方面发挥着重要作用。”他说：“当务之急是确保开发车辆的安全性。克服真正的自动驾驶安全难题，单靠一家汽车制造商、一级供应商或科技公司是无法实现的。”

凯尔曼指出，Lyft在过去的十年里一直在优化运输市场，从调度和安排乘车路线，到优化预置自动驾驶汽车，以考虑实时供应和需求。

她说：“我们从一开始就最大限度的利用好自动驾驶汽车，为汽车制造商和自动驾驶汽车公司带来了实在的好处。汽车制造商就只需要做好它们的本职工作，向市场提供一流的安全车辆。”

正如Cariad的克劳斯提到的，整个行业发现自己处于快速转型之中，汽车制造商必须专注于更快的周转时间和更短的软件开发周期。

他说：“过去的软件开发工作是静态的，而现在是动态的。更新周期要更短，已经售出的汽车还要进行不断的升级。汽车在未来会发生变化，每个人都在谈论软件，它将是未来汽车的关键和中心。”

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