网络安全和成本问题正在延迟自动驾驶汽车的大规模部署
在搭载人工智能 (ai) 的自动驾驶汽车的大规模部署竞争中，面对诸多技术挑战，任何公司都无法突破速度限制。根据forrester对全球汽车行业 54 位专家的调查显示，目前大家看到的自动驾驶汽车(av) 的原型车距离大规模部署仍需至少十年之久。这一结论可能并不出乎意料，但技术挑战的规模确实令人震惊。随着自动驾驶汽车从原型向量产迈进，从自动驾驶概念车的技术转变为安全可靠、经济实用的设计, 也预示着近期将会出现重大转变。
近日arm委托forrester consulting采访了54位全球汽车行业专家的2019年《自动驾驶汽车：从原型到量产》报告，重点阐述了自动驾驶汽车开发人员最难克服的障碍，即硬件计算能力和功能的组合需要兼顾效率、尺寸和处理速度等多方面因素。近 30% 的受访者表示，这一组合挑战是首要问题。各种具体问题包括组件成本和软件失效。
正如一位负责亚太地区自动驾驶汽车项目的美籍汽车制造商总监所述：“这将是一个缓慢改进的过程，在我看来，大家确实低估了当今最先进自动驾驶汽车系统的现状。”
最大的挑战与基础计算密切相关。自动驾驶汽车制造商表示，目前用于处理自动驾驶汽车上各种昂贵且高耗电的传感器是无法大规模的生产制造。尽管这些系统已经部署了强大的处理能力，但它们仍然需要汽车驾驶完成紧急操作。事实上，必须采用更高效、更经济可行、功能更强大的av可信技术来取代自动驾驶测试车辆中的现有技术。这实际上是arm的一个关键机会，因为如果要从概念车模式转换成商业化模式，可以从更安全和成本优化的高效能人工智能（ai）计算技术着手，来应用扩展到更多车辆类型上。
让更多自动驾驶汽车上路：从原型到量产
由arm发起的 forrester 研究揭示了全球汽车行业在自动驾驶汽车领域的技术成熟度。该研究深入探讨了当前所测试技术的局限性以及该技术必须如何演进的预期。forrester 正在评估美国汽车工程师学会 (sae) l5 级车辆（全自动驾驶）以及其他接近此级别车辆（有望在未来五年内在世界各地上路）的工作。
forrester 专家调查显示，在自动驾驶车辆商业化竞争中，前五大关注领域是：“创建可靠的系统”、“制造效率”、“安全功能”、“网络威胁”和“维持低成本”。一家美国汽车公司的自动驾驶汽车感知工程师表示：“这些零件必须具有近乎军用级的强大。这些汽车零件原来未必需要达到这么高的要求，尤其是在可靠性和容错性方面。”
该报告重点介绍了汽车主机厂和零件供应商正面临三大领域的挑战：
如何将 av 测试技术转化为安全可靠、经济实用的量产级设计。
如何满足更高性能传感器和计算技术的需求，使其完全可靠，并且符合未来的法规要求。
如何与外部软件和硬件合作伙伴协同合作，共同应对开发量产型 av 系统过程中的各种挑战。
自动驾驶汽车如何应对“陨石坠落”？
虽然受访专家组强调了需要解决的许多挑战，但也有一些挑战难以定义。一位工程师向 forrester 表示，他可以看清将近96-97%是可以解决全自动驾驶存在的问题，但还是有3-4% 的难度是无法解决的。事实上，鉴于当前的可用技术，他还无法看清如何完全实现自动驾驶车辆的终极目标。
该工程师谈及的最大问题是公众显然期望自动驾驶汽车是完全安全的，大概需要达到10倍人类驾驶员的平均安全性。这点在理论上可能与天降陨石一样遥不可及。 或者更现实地说，根据加利福尼亚州汽车部最新的测试数据，目前自动驾驶汽车原型的最大问题，是由于“弯道曲率”导致自驾车系统脱离并且表现出“不适当的驶离轨道与加速”。
在arm工作多年，我很清楚大多数（除了“陨石坠落”外）挑战都是可以解决的，目前功能安全、网络安全和计算方面的技术进步，将有助于最终实现安全可靠的自动驾驶 4 级和 5 级车辆。在这一技术发展过程中，将会挽救众多生命，我们看到主流的先进驾驶辅助系统 (adas) 在飞跃发展，其中大部分都是基于 arm 技术。
因此，根据 forrester 报告以及本人所掌握的信息，相信全自动驾驶车辆终将实现量产。首批真正的自动驾驶汽车可能会在限制条件下部署，例如汽车只能在事先定义好的区域（和精心设定的区域）、特定环境条件（例如白天、干燥的条件）和限速情况下自动行驶。这是依照 sae 法规 4 级的规定。今后，随着计算技术进步逐渐建立可信度，人工智能变得更“聰明”，我们将会看到自动驾驶汽车逐步推进部署。
因此，不是自动驾驶汽车“是否”会量产，而是“何时”量产，并且现在的核心需求将从原型设计转向安全可靠、可信的市场化技术。
arm如何助力自动驾驶汽车从原型到量产
arm 的所有处理器设计都非常注重安全性。2018 年，我们在安全就绪计划(safety ready program)中推出了一系列全新汽车级组件，此外，应对网络威胁是 arm 在所有市场领域中另一个始终关注的设计要素，我们的trustzone 安全技术已广泛部署于包括汽车在内的各个行业。
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最大的挑战与基础计算密切相关。自动驾驶汽车制造商表示，目前用于处理自动驾驶汽车上各种昂贵且高耗电的传感器是无法大规模的生产制造。尽管这些系统已经部署了强大的处理能力，但它们仍然需要汽车驾驶完成紧急操作。事实上，必须采用更高效、更经济可行、功能更强大的av可信技术来取代自动驾驶测试车辆中的现有技术。这实际上是arm的一个关键机会，因为如果要从概念车模式转换成商业化模式，可以从更安全和成本优化的高效能人工智能（ai）计算技术着手，来应用扩展到更多车辆类型上。
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该工程师谈及的最大问题是公众显然期望自动驾驶汽车是完全安全的，大概需要达到10倍人类驾驶员的平均安全性。这点在理论上可能与天降陨石一样遥不可及。 或者更现实地说，根据加利福尼亚州汽车部最新的测试数据，目前自动驾驶汽车原型的最大问题，是由于“弯道曲率”导致自驾车系统脱离并且表现出“不适当的驶离轨道与加速”。
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因此，不是自动驾驶汽车“是否”会量产，而是“何时”量产，并且现在的核心需求将从原型设计转向安全可靠、可信的市场化技术。
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