汽車ads是什么意思—故障燈abs怎么自己解除

在今年年初的時候，德國媒體《經理人雜志》透露，大眾有意收購華為的自動駕駛部門。這筆價值數十億歐元的談判其實已經進行了好幾個月，主要涉及的就是大眾不熟悉的技術領域。

目前，大眾與華為方面表示對此不予置評。

大眾作為全球數一數二的汽車巨頭，當下正處于電動化轉型的關鍵時期，如今看上了華為的自動駕駛部門，某種程度來說也是對華為自動駕駛技術實力的認可。

不只是大眾，國內車企包括長安、廣汽、北汽以及賽力斯等都加入了華為自動駕駛陣營。所以，這也讓人不禁好奇，不造車的華為，其自動駕駛技術究竟如何呢？

2019年5月，華為車BU正式成立。完整包含了智能電動、智能駕駛、智能座艙、智能網聯以及云服務幾大板塊。

而在華為備受關注的智能駕駛方面，其最大的魅力就是“全自研”，從硬件、算法和數據，華為都實現了自研。下面我們一一來看！

先看硬件：MDC計算平臺+自研傳感器

華為自動駕駛解決方案在硬件層面主要集中于計算平臺與傳感器兩個方面：

一、計算平臺：

眾所周知，在整個自動駕駛系統(tǒng)中，一個高性能高算力的AI計算平臺是必不可少的。

而自動駕駛剛剛興起的階段，市面上面向智能駕駛的專用計算平臺產品還很少，需求基本上被英偉達、Mobileye 這樣的企業(yè)包圓。特別是對算力有更高要求的高級別自動駕駛研發(fā)，英偉達幾乎是一家獨大。

于是，正是看準了高性能計算平臺的需求不斷增長，華為推出MDC智能駕駛計算平臺。綜合起來，其具有以下幾大技術優(yōu)勢：

1、開放性高：

根據官方的說法，華為MDC具備組件服務化、接口標準化、開發(fā)工具化的特性，軟件方面除了華為自有的鴻蒙平臺之外，還兼容Adaptive AUTOSAR和ROS，并且搭配配套的工具鏈。基于此平臺，用戶可快速開發(fā)、調試、運行自動駕駛算法與功能，適配不同級別的智能駕駛應用。

2、高算力：

一般認為，L2需要的AI計算力<10TOPS，L3需要的AI計算力為30~60TOPS，L4需要的AI計算力>100TOPS，L5需要的AI計算力為500-1000TOPS。

據悉，華為自動駕駛解決方案的ECU則采用專門定制的超級中央超算ADCSC，最低起步算力為400TOPS，高階能到800TOPS算力。

華為智能汽車BU ADS智能駕駛產品線前任總裁蘇箐也曾公開介紹華為自動駕駛算力的兩個配置：標準版400TOPS算力，豪華版800TOPS算力。

3、高安全：

一方面源于華為MDC智能駕駛計算平臺凝聚了華為30年的ICT設備研發(fā)、設計、生產制作的經驗，從而使其能夠進行端到端的冗余備份設計，規(guī)避單點故障，并能夠支持-40°C~85°C的環(huán)境溫度，應對苛刻外部環(huán)境。

另一方面，則在于華為遵守從業(yè)界車規(guī)級可靠性與功能安全等級的要求，如ISO 26262的ASIL D級。

說到，說到遵守車規(guī)級要求，在這里需要補充的一點是，華為MDC智能駕駛計算平臺已經于2020年1月16日通過了德國萊茵頒發(fā)的ISO26262功能安全管理認證，達到ASIL-D級標準。

這是全球范圍內，首個獲得ISO 26262功能安全管理認證證書的智能駕駛計算平臺。

ISO 26262汽車功能安全標準是國際標準化組織于2011年制定的一項全球性標準，并于2018年12月正式發(fā)布其最新版本。

該標準涵蓋功能性安全需求規(guī)劃、設計、實施、集成、驗證、確認和配置等方面，旨在通過完善的開發(fā)流程，將汽車電氣或電子系統(tǒng)故障的風險降到最低，是全球電子零部件供應商進入汽車行業(yè)的準入門檻之一。

也就是說，ISO 26262是汽車行業(yè)的“高準入門檻”。

對于自動駕駛從業(yè)者來說，無論是高級駕駛員輔助(ADAS)，還是計算平臺和芯片，都需要經過其車規(guī)認證。

4、高能效：

根據華為方面的介紹，在能效方面，其實現了領先業(yè)界的端到端1TOPS/W的高能效（業(yè)界一般為0.6TOPS/W）。

基于其高能效，自動駕駛汽車不僅可以節(jié)能和延長續(xù)航里程，還可以實現同等算力下功耗溫度更低，提升電子元器件的可靠性，且無需配置風扇散熱或水冷散熱等易損部件，減小體積，降低對車輛現有結構的影響。

5、確定性低時延：

因為MDC智能駕駛計算平臺的底層硬件平臺搭載實時操作系統(tǒng)，從而能夠高效的使底層軟硬件一體化優(yōu)化。而操作系統(tǒng)方面，則使用的是華為自研車控OS，其是基于低時延、高安全的華為鴻蒙內核而研發(fā)的。

通過MDC智能駕駛計算平臺的軟硬一體化優(yōu)化，華為則能夠使其內核調度時延低于10us，ROS內部節(jié)點通信時延小于1ms，并為客戶的端到端自動駕駛帶來小于200ms的低時延。在業(yè)內，這個數據一般是400~500ms。因此，這也大大提高了自動駕駛過程中的安全性。

總結而言，華為 MDC是華為面向智能駕駛推出的對標特斯拉 FSD、英偉達 DRIVE 的高級別自動駕駛域控制器系列，核心優(yōu)勢在于全自研芯片，高算力、高可靠、高能效和低延時，目標是可供量產的車規(guī)級自動駕駛域控制器。

二、傳感器

如果說計算平臺是自動駕駛的大腦，那么傳感器便是“眼睛”和“耳朵”,將所見所感傳遞給計算平臺進行分析，并最終發(fā)出指令。

常見的包括毫米波雷達、超聲波雷達以及激光雷達。而華為厲害的地方是，幾乎所有的傳感器雷達都是“自研”的。

作為全球領先的ICT（信息與通信）基礎設施和智能終端提供商，華為本身就是一個傳感器需求市場，其開發(fā)的手機、電腦、平板、手表、車機、音響、VR眼鏡等各種物聯網設備都需要用到激光雷達、攝像頭、光器件、MEMS麥克風等大量的傳感器。

憑借多年來在ICT領域的技術積累，華為打通了未來智能網聯汽車所需的芯片（計算）和通信（5G）領域的兩個關鍵環(huán)節(jié)。

1、自研激光雷達：

早在2016年，華為就已經開始研發(fā)激光雷達產品，到了2020年12月，華為正式發(fā)布車規(guī)級高性能激光雷達產品和解決方案——單軸轉鏡的 96 線激光雷達。

該產品是華為在對激光雷達要應對的獨特場景分析后，選擇微轉鏡掃描器架構，通過精準的掃描、光路控制，以此來提升點云精度的穩(wěn)定性與一致性以及收發(fā)模塊的光電轉換效率。

截至目前，已有北汽新能源ARCFOX HI版、長城汽車沙龍機甲龍、哪吒S、阿維塔11四款車型宣布搭載華為激光雷達。

其中，北汽新能源ARCFOX是與華為第一個深度綁定的汽車，也是首個搭載了華為三個激光雷達方案的量產第一車。

2、自研毫米波雷達

華為在布局毫米波雷達領域也有著其獨特的優(yōu)勢，不僅完全擁有5G技術（包含毫米波頻段技術），在實現5G硬件設備過程中，也掌握了毫米波濾波器、倍頻器、混頻器、功分器等基礎設計方法。

從上車的情況來看，2022年2月22日，江淮大眾思皓E50 Apro正式下線，首發(fā)搭載華為智能駕駛系統(tǒng)，包括首次上車的華為自研77GHz前向毫米波雷達。

值得一提的是，隨著自動駕駛要求的提升，傳統(tǒng)毫米波雷達所存在的缺少高度感知、水平分辨能力不足，不支持垂直分辨等問題逐漸成為局限其發(fā)展的難題。對此，在華為看來，成像雷達必然會成為下一個高階自動駕駛的必備武器。

2021年4月18日，華為發(fā)布了用于ADS(Autonomous Driving Solution)核心傳感器——成像毫米波雷達，采用12個發(fā)射通道，24接收通道大天線陣列，比常規(guī)毫米波雷達3發(fā)4收的天線配置，提升了24倍，比業(yè)界典型成像雷達多50%接收通道。

除此之外，通過大陣列設計，華為4D成像雷達可支持遠近兩種波形，兼顧遠距和近距廣角覆蓋，長波形支持18°內超過300米覆蓋，短波形實現120°內的150米覆蓋，完全滿足十字路口等城區(qū)場景要求，將對齊攝像頭和激光雷達目標。目前，華為4D成像雷達還未正式上車。

3、融合了攝像裝置和雷達這兩種傳感器的專利技術

日前，華為公開了一項自動駕駛相關專利，據了解，該專利融合了攝像裝置和雷達兩種傳感器。

從專利文件中我們可以清楚的了解到，華為申請的專利融合了攝像裝置和雷達這兩種傳感器，同時還對兩種傳感器所獲取的礙物分布信息進行了進一步的融合，融合完后的車輛可行駛區(qū)域以概率的形式進行表示。簡單來說就是通過融合攝像裝置和雷達，從而全面的獲取到車輛周圍的障礙物信息。

再看軟件：華為ADS高階自動駕駛全棧解決方案

軟件層面主要集中于算法與數據兩個方面：

一、算法

華為ADS高階自動駕駛全棧解決方案，則是其基于MDC平臺的為行業(yè)提供的一整套解決方案。

該方案是華為推出為中國道路和交通環(huán)境設計、以用戶駕乘體驗為目標的全棧（Full Stack）自動駕駛系統(tǒng)，采用了以終為始的設計思路，以L4級自動駕駛架構為基礎，構筑面向L4~L2+級自動駕駛全棧解決方案。

搭載華為全套高階自動駕駛的車型本質上根據對高精度地圖的依賴程度給消費者提供三種自動駕駛模式選擇：

NCA模式車內有預制的高精地圖、ICA沒有預制高精度地圖僅自適應巡航，ICA+介于兩者之間即沒有高精度地圖但具備自學習能力。

具體如下：

第一：NCA模式。

NCA模式只需要在地圖中輸入目的地，然后通過車輛的巡航撥桿，可一鍵開啟此功能駛向目的地，其前提是預制完整的城市高精度地圖，也就是類似小鵬的NGP。

據悉，目前首批可以使用的該功能的城市只限北上廣深，隨著高精度地圖數據更新完善未來預計會每三個月更新一次城市的數量。

第二：ICA模式

即完全不依賴于預制地圖數據來實現簡單的自適應巡航模式，類似于特斯拉目前提供的自動駕駛功能，類似特斯拉的NOA。

第三：ICA+模式

這種模式介于NCA與ICA之間，本身不依賴高精度地圖，但具有自學習能力。

按照華為的說法，ICA+是基于NCA和ICA中間的一個地帶，自車開過的次數越多，或者是他車開過的次數越多，體驗就會越向NCA靠攏。隨著自身駕駛數據和環(huán)境數據的積累會越來越向NCA 模式體驗靠攏。

二、數據

華為自動駕駛地圖數據系統(tǒng)由兩部分組成：Roadcode HD與Roadcode RT。

·Roadcode HD即傳統(tǒng)高精的地圖，為專門地圖制作團隊做的離線地圖。

·Roadcode RT是智能汽車的自學習地圖，需要不斷地自學習數據進行循環(huán)迭代，本質上解決了整個交通靜態(tài)環(huán)境的一個自學習、自構圖的問題。對于車主的駕駛行為數據，華為通過DDI系統(tǒng)來實現自學習，即類似特斯拉的“影子模式”。

實際表現如何？

得益于強大全自研能力，以及在硬件、算法，數據等軟硬件方面的優(yōu)勢，華為方面表示，其高階自動駕駛系統(tǒng)能夠應對城區(qū)各路段及高速公路，包括點到點的連續(xù)自動駕駛體驗，以及全自動代客泊車，并且是全天候的。

具體表現來看，阿爾法S華為HI是首款搭載華為高階自動駕駛ADS系統(tǒng)的量產車型，目前網上也有很多關于該車的詳細評測。在華為領先的全棧算法幫助下，極狐阿爾法S華為HI版在路口控制表現更加接近人工駕駛，進而實現城區(qū)點到點的全場景能力。

華為自動駕駛面臨的難題

雖然華為在自動駕駛技術上已經做到相對比較領先了，但是對于華為而言，目前最大的問題不是來自于技術的瓶頸，而是行業(yè)懼怕華為的“靈魂”。

自動駕駛技術被視為車企視為“靈魂”，包括上汽等主流車企都選擇自主研發(fā)，這也導致目前與華為展開合作的伙伴，都是新勢力或者小眾車企，華為在獲取“客源”上是面臨巨大的壓力。

不過，此次大眾收購華為的某一自動駕駛獨立團隊，或許將為華為帶來新的合作思路——從技術合作和零部件輸出轉向技術團隊的輸出。

華為可以憑借自身技術優(yōu)勢，向車企打包成熟的技術研發(fā)團隊，并以此展開和衍生其他服務和業(yè)務，比如后期人員的技術培訓等等。

一方面既能讓華為獲得更多的優(yōu)質合作伙伴，將自己的技術優(yōu)勢徹徹底底的發(fā)揮出來，另一方面也能讓其他車企掌握自己的“靈魂”，而不用擔心在核心技術上被人卡脖子。

所以，這樣看，華為自動駕駛某種程度上的“被收購”，可能并不是件壞事！