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题图|Pixabay
文|刘慧莹
编辑|郝秋慧
2018年 ， 在美国亚利桑那州坦佩市 ， 49岁的伊莱恩·赫茨伯格推着自行车过马路时 ， 被一辆Uber自动驾驶汽车撞倒后 ， 不治身亡 。
这是自动驾驶汽车有记录以来全球第一起死亡事故 ， 最终导致Uber终止了在亚利桑那州的自动驾驶技术测试 。
鲜血溅透现实 ， 美梦戛然中止 。
但人们对自动驾驶的探索却没有在此终止 。 安全和与之相关的一切 ， 成为之后自动驾驶企业深层探索的问题 。
在中国 ， 2017年《北京市关于加快推进自动驾驶车辆道路测试有关工作的指导意见（试行）》和《北京市自动驾驶车辆道路测试管理实施细则（试行）》两份红头文件落地 ， 北京成为中国首个开放公共道路自动驾驶路测的城市 。


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理想状态下 ， 足够长距离的行驶里程、多场景的路测 ， 为自动驾驶真正实现智能和安全提供背书 。
人们一度寄希望于自动驾驶可以实现量变到质变 ， 但是多长的距离才算长？多少次路测才足够让人们将包括生命在内的出行需求寄托在人工智能的手里？
事实上 ， 人们对自动驾驶技术的希望与困境像阳光下物体的光影两面 ， 由技术发展程度所引申的底层技术限制、法规缺失、应用场景局限等问题 ， 仍然是横亘在入局者眼前的难题 。
困境催人勇 。 自动驾驶相对收敛的技术发展速度劝退了一大批想在风口飞翔的“猪” ， 留下征服困难的人 。
亿欧汽车与多位业内人士交流了解后发现 ， 这些深耕各自技术领域的人正在愈战愈勇 ， 他们也站上了实现技术和人身价值的更大舞台 。
芯片立于危墙之下
对于2021年的中国汽车产业而言 ， 缺“芯”是挥之不去的乌云 。
【尖端技术，鲜血铺路】智能电动汽车浪潮的逼近 ， 对自动驾驶底层芯片的影响逐渐显现 。 在以英伟达、特斯拉为主导的CPU+GPU+ASIC主流架构之下 ， 中国的自动驾驶产业无疑立于危墙之下 。
图森未来CEO陈默告诉亿欧汽车 ， 当前世界范围内对于自动驾驶技术所做的研发 ， 几乎都在英伟达的生态之上 ， 基于Orin授权做域控制器 。 倘若要转平台 ， 企业需要承担技术进度大幅下降的风险 ， 即使其他芯片再便宜 ， 也是得不偿失 。
但自动驾驶处在尚未大范围普及的阶段 ， 很多入局者看准时机 ， 希望通过自研“干票大的” 。
事实上 ， 高级别自动驾驶SoC芯片市场中已经聚集了英特尔、英伟达、高通、华为等企业 ， 部分传统汽车芯片厂也早已入局 ， 主机厂和地平线、黑芝麻等公司也拥有同等的机会 。
在当前市场主流的自动驾驶SoC芯片处理器架构方案中 ， 除了CPU+GPU+ASIC架构 ， Mobileye、地平线等新兴科技公司 ， 致力于研发售卖自动驾驶专用AI芯片 ， 采用CPU+ASIC方案；以Waymo、百度为代表的互联网公司采用CPU+FPGA（+GPU）方案 。
对于技术公司来说 ， 芯片不仅与摄像头、雷达等传感器和ECU、DCU等控制器一同构成自动驾驶汽车的底层硬件系统 ， 它的战略地位几乎等同于研发环境和整个生态 。 这也为深耕于自动驾驶技术的中国科技公司 ， 带来“弯道超车”的可能 。
不过商业化落地之前 ， 技术难分伯仲 。
正如陈默所言 ， 芯片企业即使能够自研出性能相似的产品 ， 在成本更高 ， 价格更贵的前提下 ， 也很难获得商业上的成功 。 所以目前大多是基于国家投资 ， 从军用开始进行替代 。