偉世通：DriveCore不斷壯大的樂高之路，加速L3級落地

文 | Dude

來自新智駕（AI-Drive）的報導

今年的CES依舊是自動駕駛的主場，有關於自動駕駛的討論也越來越趨向於理性。主機廠、Tier 1 都給出了自己對於行業的思考以及提出了應該如何實現的路徑。

一級供應商偉世通在今年的CES上帶來了一套更新後的DriveCore，偉世通首席架構師王凱對新智駕說：“如果說去年偉世通帶來的是一個DriveCore的概念，今年偉世通則是帶來更多更為落地的內容。”

相較於市面上其他的自動駕駛解決方案，偉世通則是開辟出一條全新的“樂高”路線。本文對話偉世通首席架構師王凱，一年之後，DriveCore的進化之路。對於主機廠而言，這種變化能夠帶來什麽樣的突破；對於道阻且長的自動駕駛落地之路，DriveCore能否加速其到來。

不斷壯大的"樂高“之路：拉來了高通、瑞薩、AlphaIC

在2018年的CES上，偉世通向業界展現了偉世通自動駕駛平台“DriverCore”。

模塊化、可定製的硬體計算平台；通過車載中間件實現應用程式與算法進行高性能的實時通信；能夠提供 API 接口和可視化界面，這些都是DriveCore所擁有的靈活特點。DriveCore的出現給予了業界一種全新的思路，在自動駕駛產業鏈中提供了一個新的變量，鏈接AI公司和汽車公司，提供一種樂高思路。

與去年傳遞思路、宣揚決心的理念相比；今年偉世通CES的重心是：展現一個生態更為豐富的平台。

“落地”無疑就是DriveCore的關鍵詞，根據王凱對新智駕介紹：偉世通新增的盟友包括高通、瑞薩、印度公司AllGo ,加上此前的合作夥伴NVIDIA, 囊括了大部分的底層硬體框架，使得客戶擁有更加靈活的技術方案和商業思路。

對於朋友圈的擴張策略，王凱認為偉世通是謹慎的，新加入的合作夥伴都有非常鮮明的特性。比如：NVIDIA是業務最為通用的架構，對於主機廠而言是最容易上手的架構。而瑞薩則是從傳統的汽車MCU（微控制單元）提供商，其安全性是經過了多年的驗證；高通則是崛起的新勢力，尤其是近年來高通在5G以及V2X上的積累是非常有優勢的；值得一提的是印度公司AlphaIC 則是偉世通近期投資的芯片公司，能夠快速增強AI 矩陣計算能力。儘管是專用芯片，但和其他芯片搭配使用將會達到現行方案裡最優的效果，並且成本很低。

這樣的盟友陣容，對於主機廠而言，意味著擁有更多的硬體的選擇，並且都有每一個選擇都有鮮明特徵。更為重要的是能夠快速切換底層的框架，降低試錯的成本，大幅度地壓縮周期。

隨著自動駕駛的討論越來越充分，業界對於自動駕駛的實現路徑也出現越來越多的不同的看法，今年CES的L4級廠商更多地選擇主動沉默，L3成為了主流的聲音。王凱認為：在短時間內，自動駕駛不太可能出現革命性的突破，這個行業需要時間進行沉澱。L1——L5之間是需要不斷進行技術更新。

在沒有Drivecore以前，主機廠在較低層級（L1——L3)所做的努力，在較高的層級裡(L4以上級別），由於不同的底層框架、使用不用的語言原因，很多時候要重新推倒再來。對於主機廠而言，這樣無疑是低效的。但事實上很多底層的代碼是可以複用的，成為迭代的一部分。在開發的過程當中，經驗是可以借鑒的。DriveCore通過打通底層的框架、設定編譯器，就能承接以往的經驗。主機廠只需要進行軟體維護，在原有的底層框架上作出更多的擴展的探索。

此外，在主機廠的商業規劃當中，是需要不同的車型、對於不同的業務進行滲透，未來主機廠很有可能是共享汽車的經營主體。不同的商業邏輯必然會面臨著不同的技術配置和不同的解決方案，不同的需求也意味著不同的硬體和軟體。

這種需求凸現了“靈活”的重要性，在DriveCore設計之初就強調其“靈活”的概念，在DriveCore Studio當中，開發者能夠在仿真的環境下，進行代碼的移植和測試、檢驗其硬體的可靠以及進行算法的測試和驗證，此外開發者還能夠選擇不同的硬體配置和數據。

王凱表示，針對 DriveCore 平台目前所支持的硬體庫，偉世通會做出相應的標準硬體。使用者在經過了 Studio 的模擬流程之後，可以定義一個硬體架構，偉世通產品部再將相關硬體配齊，然後進行組裝，整個硬體是滿足車規級要求的，防水防塵耐高溫。到這一步，車廠要開發的 A0 級樣品（汽車電子開發分為 A、B、C 三個周期，A 周期是做功能性的完善，B 周期是做核心技術和安全品質，C 周期則是做最後的調試和驗證）就已經出來了。而要走到這一步，按照傳統的車企開發流程至少需要 12 個月，而使用了 DriveCore 這套工具，將極大壓縮開發的時間。

講究實效的偉世通

在一邊迅速擴大朋友圈的同時，偉世通也在進行實地的路況測試。

據王凱介紹，2018年偉世通自身在自動駕駛開發層面完成了高速公路場景的開發，目前已經在德國的高速公路上開始測試，能夠自主實現變道、超車等操作。

這些基於真實場景場中采集得到的資訊，在DriveCore的系統當中供給開發者進行仿真的模擬、算法的測試和驗證，另外，開發者也可以自行定義測試場景與數據。從多種場景下，進行不同角度的驗證。

自去年在DriveCore發布之後，偉世通也同時宣布了與廣汽的戰略合作。目前偉世通已經完成了廣汽項目L3自動駕駛DriveCore控制器A sample的開發，。其中使用了三塊處理器，分別進行影像處理、雷達與雷射雷達信號處理以及最終的決策規劃，最終量產時產品在尺寸上還會進行精簡，預計將會明年進行量產。

除了在智能駕駛上和廣汽達成合作以外，偉世通在騰訊、廣汽研究院三方將共同圍繞智能化、網聯化展開聯合開發，探索數字座艙領域的技術創新。

偉世通提供座艙硬體平台，騰訊輸出軟體技術，廣汽發揮整車平台優勢，騰訊基於成熟的AI、雲計算和大數據的技術沉澱，將為偉世通的座艙域控制器平台SmartCore提供基於騰訊TAI汽車智能系統，以語音、面部表情、動作、手勢識別等多模態互動為基礎實現車聯互動和控制，為用戶帶來數字化體驗。基於廣汽整車平台，能夠將騰訊的出行生態和軟體算法與偉世通的硬體平台實現融合，推動智能汽車技術應用落地，根據規劃，三方共同開發的數字化AI座艙將於2020年實現商業化量產。

廣汽研究院院長王秋景在接受新智駕提問的時候表示：未來趨勢將會自動駕駛和智能座艙都趨向於一體化。

總結

汽車行業已經發生巨大的變化，對於到達一定量級的公司而言，比拚的除了戰略，還有投入的決心和能力。

歷經了瘦身和轉型之後的偉世通在智能駕駛的路線上走得越發穩健，但仍需要面臨著很多的挑戰，如何爭取到更多的合作夥伴，在自動駕駛上落地更快，更為扎實。未來偉世通如何將DriveCore和SmartCore產品的勢能，在自己的 2.0 時代探索出更多的可能性，這也是偉世通所需要思考的問題。【完】

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