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软件定义汽车,未来出行如何演变?
时间:2020-12-4 20:32:28

  自动驾驶、万物互联……未来汽车的模样一再被业内讨论,不少技术已经实现落地,智能化趋势看起来已经势不可挡。对于车企来说,未来汽车是机遇,也是挑战。

  打造未来出行,比拼的不仅仅是硬件,更是由智能软件系统建构起来的用户体验。智能软件与基础驾控的结合,才是开启未来出行的钥匙。

01、软件定义汽车的智能图景

  在科技激发的车界新势力浪潮中,不仅有传统车企积极应对的身影,更有着科技企业和软件供应链企业的纷纷加码入局。

  11月20日,“奥迪e-tron体验季”深圳站的活动现场中,自动驾驶计算平台及解决方案公司黑芝麻智能科技牛国浩在课程分享环节中表示,我们已经进入软件定义汽车时代,汽车作为一个通用的硬件载体,预置了多种传感和控制单元,可以通过软件的持续迭代,实现诸多功能的升级。

  例如城市路况下的智能驾驶功能,车辆即使自带摄像头、雷达等传感单元,但车主如果没有购买软件升级服务,那么基础功能以外的升级功能就无法被激活。这也就意味着,车的硬件部分在出厂时已经确定,但车的软件部分可以千差万别。因此,在硬件性能足够的前提下,由软件定义汽车的功能和使用体验。

  在包含了驾驶员监控、电子后视镜、高速公路引导、城市路况自动识别、代客泊车等功能在内的软件赋能功能的背后,需要的正是底层的芯片技术。换言之,芯片技术支撑起“软件定义汽车”的基础架构。

  那么如何判断芯片的功能性?牛国浩指出,芯片的评判一般有三个维度:算力、功耗和符合车规级标准。在芯片技术领域,相较于主打CPU或者主打GPU的通用芯片技术企业,黑芝麻智能科技的优势在于:避开了通用芯片领域的竞争,专注于自动驾驶这个细分领域,无论在成本、功耗还是算力都实现最优化并逐步实现量产,成为国内唯一具备技术实力对标英伟达和特斯拉的芯片公司。

  在赋能汽车更多功能以外,软件还将进行基于卷积神经网络的深度学习。深度学习作为机器学习的一种,使用人工神经网络来模仿人脑的复杂功能,进而实现在没有任何人工干预的情况下,对识别对象进行准确地分类。目前基于深度学习的算法在汽车出行领域的应用主要集中在照片、交通标志等的识别,深度学习准确地对不同对象进行分类的能力可以解决自动驾驶汽车面临的一些主要挑战。

  下一个阶段将实现语义分割等更加复杂的深度学习,将涉及到对感知、计算内容的预测。类似的算法一旦成熟,也就意味着自动驾驶在算法层面上得以实现。

02、智能化的同时要做好基本功

  在这个行业新旧势能转换、全球疫情余威犹存、汽车行业决胜下一轮竞争的关键节点上,无论是供应商还是车企都在摩拳擦掌。

  已经有越来越多的人意识到,未来车企将会与科技公司、供应链企业一起实现拼图式合作,打造开放智能的驾驶生态。不少行业专家也表示,未来汽车IT与互联网之间的耦合关系将带来商业形态创新,汽车产业面临着自其诞生以来变化最为剧烈的十年。这种变化需要研发大量新技术,完成大量的开发任务,这种变化甚至可能重构汽车产业生态。

  这也是各个车企都在积极打造汽车生态,布局未来汽车的原因之一。

  作为国内豪华车市场的领军者之一,有着百年造车经验的奥迪在新一轮的较量中也表现出色。在奥迪看来,一款面向未来的合格汽车不仅要有“智能”技术加持,更重要的是做好基本功。

  作为一款纯电豪华中大型SUV,奥迪e-tron量产于具有悠久历史的比利时首都布鲁塞尔工厂,其生产团队平均生产经验将近20年。

  每一辆汽车完成之后会在内部场地进行数次测试,测试将模拟每一种驾驶状况,并进行相当严苛的电机测试。在确认整车性能完好之后,车辆将被开到实际道路进行进一步测试。

  为保证近乎完美的驾驶体验,奥迪e-tron派出250台e-tron进行道路测试,横跨四大洲,共计行驶8万5千小时,横跨500万公里,精心打磨每一道工序,完成每一项测试,旨在为每一个客户都交付一辆完美可靠的奥迪e-tron。

  2019年,奥迪e-tron获得IIHS最高安全评级电动车,其电池组采用铝制综合缓冲结构以及铝制外壳,从内到外对电池安全提供全方位保障,保证车体时刻处于最佳状态。

  在越来越多的车企开始将重心转向“智能化”、“无人化”等技术的时候,奥迪用扎实的测试保证了汽车的基础驾控体验,正如一汽-大众官网所说,“作为奥迪品牌的首款纯电动车型,我们将长达110年的造车工艺倾注于每一个细节,在赋予它电能的同时,更赋予它所能抵达的每一个不可能。”

  外观、内饰、性能……智能化趋势之外,未来汽车同样需要扎扎实实的基本功,才能构建起全方位的用户体验。

作者: feixiang 来源:金融界