武漢2023年5月30日 /美通社/ -- 近日，黑芝麻智能主辦了"2023智能汽車芯片高峰論壇"，業內專家們共同探討了行業變革和發展方向。復睿智行科技（上海）有限公司產品專家沙金發表了題為"智駕域控的平臺化解決方案"的演講。

復睿智行專注于智能駕駛技術的自主研發和應用落地，包括高算力硬件平臺、關鍵感知傳感器及融合感知技術。2022年，復睿智行與黑芝麻智能簽署戰略合作協議，雙方將基于在融合感知等領域的共同愿景和領先優勢，共享技術和經驗，共同推動自動駕駛產業的發展與商業化。

在演講中，沙金分享了復睿智行在智能駕駛領域的思考和進展。

目前，復睿智行主要在三個方面進行業務布局：第一方面是4D成像毫米波雷達，去年發布了相關產品，利用自主研發的毫米波雷達傳感器和算法優勢，既可以大幅度提高雷達的探測距離，又可以提高物體檢測的可置信度。第二方面是自主研發的全傳感器AI感知融合平臺，通過深度挖掘傳感器的原始信息，增強對小物體的檢測和識別能力，提高傳感器的檢測性能，降低對傳感器數量的依賴。第三個方面是ADAS/AD域控制器，與自主研發的感知融合平臺，實現了軟硬件的高度統一，方便主機廠實現自主研發并應用于實際場景。

沙金表示，與軟件定義汽車和算法驅動汽車不同，從硬件的角度來看，智駕域控的硬件是承載軟件與算法的基礎平臺，屬于傳統的汽車工業范疇，在設計上的要求仍相對傳統。在滿足基本需求的前提下，最大化地提升和優化產品的性能、成本和質量。

復睿智行認為，自動駕駛和智能駕駛的核心目標是解決"我在哪"、"到哪去"和"怎么去"的問題。為了實現這一目標，需要高效的感知系統-AI單元、強大的處理系統-CPU單元和可靠的控制系統-MCU單元。通過環境感知、規劃決策和控制執行等多系統的協同作用，可以在在基本場景下實現智能輔助駕駛。

智駕控制器的發展經歷了幾個階段：在1.0階段，行車和泊車的控制器是相互獨立的；2.0階段，行車和泊車整合在一個控制器內，但物理上仍然是相互獨立的控制單元，傳感器實現了一定程度的融合；3.0階段，隨著高性能、多核異構處理器的高速發展，行車和泊車的功能完全整合在一個處理器內，最大程度地實現傳感器的深度復用，減少對傳感器數量的依賴，從而進一步降低成本。未來的智駕控制器將進入4.0階段，與其他域控進行融合，進一步提升車輛駕駛的舒適度。

對于算力的需求，當前市場上存在多種解決方案。然而，復睿智行認為，根據目前典型應用的情況來看，AI算力大約需要100TOPS，CPU算力大約需50K DMIPS，這可以在一定程度上滿足L2+場景的算力需求。

在智駕系統的拓撲結構中，控制器通過LVDS連接攝像頭，通過CAN連接毫米波雷達，通過CAN/DSI3連接超聲波雷達，通過ETH連接激光雷達和組合慣導系統。此外，還通過CAN/ETH接口與車輛網關控制器進行數據交互和OTA升級。在車輛控制方面，通過CAN接口連接整車控制器，以實現車輛橫縱向的操作和控制。此外，部分的拓撲上，還會通過CAN總線直接與EPS、ESP等進行冗余控制。在主流應用中，通常還會增加一個冗余的駕駛控制器（即雷視一體機），以滿足某些功能安全要求。當然，這些功能會逐漸整合到域控制器內，通過域控制器來實現安全冗余。

在傳感器系統中，復睿智行的方案支持多種不同類型的傳感器，包括攝像頭、毫米波雷達、超聲波雷達和激光雷達。具體而言，攝像頭支持前主視、前窄視、4路環視、4路側視和1路后視功能；毫米波雷達支持1路前毫米波雷達和4路角毫米波雷達；此外，還可以通過以太網總線支持4D毫米波雷達；超聲波雷達方面，支持8路UPA超聲波雷達和4路的APA超聲波雷達，還有基于以太網總線的1路激光雷達，以滿足對高階駕駛的探索和嘗試。

在高速總線的互聯方面，一般情況下會有幾種形式。首先是基于以太網交換機的互聯方案，成本比較低，但是單點故障的風險比較高。該方案采用RGMII總線，數據帶寬大約1G，適用于安全性能要求不高、成本較低的應用。第二種方案是基于PCIE交換機，成本較高，總線帶寬吞吐量可達10G以上，主要應用于對高性能和大量數據吞吐需求的方案。第三種方案是基于PCIE環形網絡，對芯片的依賴度性較高，多應用于算力芯片之間的互聯。考慮到成本和性能需求，復睿智行的解決方案同時支持基于以太網交換機和PCIE環形網絡的互聯方案。

為了確保不同傳感器的融合和車輛控制時的時間一致性。復睿智行采用了兩種技術來進行時間同步。首先，通過以太網的gPTP協議獲取車輛精準參考時鐘。其次，還支持本地的GNSS授時同步。通過脈沖觸發、時間戳和gPTP協議等方式，將時間同步到所有的傳感器和控制器中，以確保他們在操作時具有一致的時間參考。

電源管理系統是整個域控最核心的系統。復睿智行采用獨立式的電源系統，為每個控制單元采用單獨的供電。這種方式的一個優點是，當某個控制單元發生故障時，可以通過每個電源軌添加安全電源機制來識別失效的控制單元，并關斷其供電并降級運行。這降低了對其他控制單元的影響，提高了電源的安全性，并增加了安全性級別的要求。

沙金介紹，復睿智行基于以上考慮構建了一款平臺化的行泊一體智駕域控解決方案，該方案提供116 TOPS的AI算力，64K  DMIPS  CPU算力，60G  FLOPS GPU算力。同時，該方案的國產化率最高達到60%。由于采用完全獨立的系統設計，該平臺提供了STD、PLUS、PRO三種配置，具備靈活伸縮的彈性配置，以滿足不同的智駕需求。

在智駕域控的硬件設計方面，該方案擁有全功能的平臺配置，可根據應用需求進行獨立定制。它采用隔離型電源系統和全覆蓋的安全監測功能，能夠在失效時進行降級運行，以確保系統的可靠性。在智駕域控的總成設計方面，采用輕量化合金材質，外型尺寸小型化，配備雙軸流散熱風扇，以滿足更高的安全等級要求。

智能駕駛的實現不僅要注重單車智能，還需要推動智慧城市的融合，并針對不同場景制定相應的解決方案。復睿智行以感知融合為核心理念，專注于智能駕駛技術的自主研發及落地，包括高算力硬件平臺、關鍵感知傳感器如4D毫米波雷達及融合感知技術等，集全球科研力量，不斷創新發展，為未來智慧出行賦能，實現安全、高效和人性化的智能駕駛技術。