'想打造一輛自動駕駛汽車？先拋掉車這個實體概念從軟件出發吧'

自動駕駛汽車更像是一場軟件開發馬拉松

文 | 大壯旅

新智駕按，自動駕駛熱潮興起之時就有專家斷言未來一定屬於它們，但現在汽車製造商們卻對到底怎樣設計和打造自動駕駛汽車充滿疑問？為了尋找答案，筆者專門詢問了最為中立也學識最淵博的專家——Chris Heiser 。

Chris Heiser 是 Renovo Auto 的 CEO，十年前這位 Verisign 公司（世界 Web 域名與互聯網安全領域領導者）前產品經理與英特爾工程師兼復古車愛好者 Jason Stinson 共同創立了 Renovo。現在這家公司負責生產能將自動駕駛汽車各部件“粘”在一起的“數字膠水”。

這款“數字膠水”名為 AWare，業內有些人將其稱為中間軟件，另一些人則認為 AWare 本質還是操作系統。詳細來說，AWare 的任務是引導攝像頭、激光雷達、雷達、超聲波換能器和線控轉向系統間的數據流，方便開發者專心搭建自動駕駛汽車。Renovo 認為，這管“數字膠水”最終將成為汽車製造商實現 Level 4 自動駕駛的必備工具。

顯然，Chris Heiser 對自動駕駛汽車的未來非常有信心。同時，他也不參與現在火熱的攝像頭和激光雷達的對戰，因為 AWare 能和一切事物相連並協同工作。

為了解決筆者心中的疑問，筆者甚至和 Chris 來了場模擬電話會議，而電話線那頭筆者假裝的是鈴木汽車主席 Osamu Suzuki。眾所周知，鈴木汽車年銷量大約 350 萬臺，可靠性是鈴木的第一信條，而該公司產品的賣點中並不包含高科技這一項。如果說未來汽車就是輪子上的超級電腦，那麼鈴木必將面對一場轉型的困局。

圖注：鈴木汽車主席 Osamu Suzuki

假設 Osamu Suzuki 打電話向 Chris 求助，他肯定會說：“Heiser 先生，我的員工告訴我自動駕駛汽車是未來，我的車裡加裝什麼才能變自動駕駛呢？”

“別從汽車開始。”Chris 說道。“你得從軟件出發，自動駕駛汽車不是電子產品，也不是硬件，更不是一場算力大挑戰，它更像一場軟件開發馬拉松。”

“我覺得你還是沒想清楚，Heiser 先生”，電話那頭的 Osamu Suzuki 說道。“鈴木公司已經 109 歲了，鈴木的車遍佈全球。你現在居然告訴我搞自動駕駛汽車得先拋棄它們，轉而成為極客？這種觀點我無法苟同。”

Chris 依舊很淡定，他回答道：“自動駕駛不是你從供應商買來裝進去就能用的商品。你得從軟件開始並且搞清楚任務的定義。我們的使命是什麼？要如何到達那裡？我們先來圍繞它搭建個商業案例吧。不過在開始之前你還是得問自己：如果車輛自動駕駛化了，它會做什麼？它到底歸屬個人還是車隊？在城市還是郊區運行？需要上高速嗎？能應對雨雪霧等惡劣天氣嗎？”

“是是是”，Suzuki 那邊回答道。“我們一年造 350 萬臺車，印度的道路鈴木車佔了一半。現在你告訴我我們的車只能在晴天工作？”

在 Chris 看來，Level 4 以上才能算自動駕駛汽車，而這個級別的車輛確實還搞不定雨雪霧或印度的季風季。同時，它們暫時也不適合大規模量產。“印度和山景城可大不相同，在山景城訓練系統的方法直接輸出到印度恐怕是無效的。畢竟，不是所有情況都適用同一模式。”

Chris 常說，自動駕駛汽車的開發和登月一樣困難。“有可能還更難呢，因為你得把規模給做大。”對於 OEM 商，Chris 推薦別上去就搞“大力神”火箭，而是弄一兩個試驗性火箭並從中學點什麼。

Chris 指出，製造商不該一開始就想將駕駛員“踢出”駕駛席，而是應該想想自動駕駛汽車如何創造新的營收機會。

“兩位輪班司機一年工資成本至少 10 萬美元，三年就是 30 萬美元，如果你的自動駕駛汽車三年運營成本低於 30 萬美元，不就賺錢了。”Chris 解釋道。

對許多人來說，傳統出租車的成本吸引不了眼球，但自動駕駛汽車 3 年 30 萬美元確實讓他們驚到了。Chris 也毫不避諱，他表示 Level 4 自動駕駛汽車就是貴，因為你得多裝不少傳感器來換冗餘，同時“塞進行李箱的超級電腦也是耗電大戶。”

這時，筆者假扮 Suzuki 問道，特斯拉不是宣稱自己的“全自動駕駛”電腦功耗和普通燈泡的難度是一樣的，馬斯克是怎麼做到的？面對這樣刁鑽的問題，Chris 只好圓滑的回答：“沒有算力和傳感器網絡到底怎麼實現這一效果我也不知道，畢竟這倆都是電老虎。如果特斯拉真有這能耐，恐怕早就對外展示了，但現在我們什麼都沒看到。”

既然電能依然寶貴，自動駕駛汽車和電動車的結合恐怕就沒那麼容易了。真正的 Level 4 自動駕駛汽車只需要在後備箱放個小的數據中心就行，“其性能和存儲能力就像 10 或 20 個筆記本綁在一起”。在當下的技術條件下，低功耗產品根本滿足不了要求，而且軟件設計師們對細節和分辨率的需求是無止境的，但未來幾年內想將功耗從千瓦級降到百萬級恐怕也不太現實。

“好在，自動駕駛成本可通過專業化來降低。城市用的自動駕駛出租車不需要昂貴的遠程傳感器，而適用於高速運輸的卡車則不需要像自動駕駛出租車那樣‘敏感’。”Chris 解釋道。

從與 Chris 的對話來看，他不是一個相信自動駕駛汽車馬上就要落地的人。相反，Chris 會勸自己的顧客從高度專業化的狹義解決方案出發，比如自動駕駛卡車，出租車或固定路線的穿梭車。“你是想做個瑞士軍刀，什麼都能做什麼都不精？還是瞄準一個目標做到最好？”

在自動駕駛這場長征中，最大的障礙其實就來自軟件，而罪魁禍首就是老牌 OEM 商的文化。“OEM 商裡願意將軟件寫在基因裡的真不多。”Chrie 說道。“它們打造汽車的核心是動力系統與空氣動力學，現在它們則必須圍繞軟件開展工作了。當 OEM 商思考有關軟件的問題時，它們的思維與數據科學家可不一樣。當然，現代汽車已經配備許多電腦了，不過鎖在黑盒子裡面的它們其實本質只是對老舊機械系統的替代罷了。”需要注意的是，這些黑盒子也來自供應商，因此 OEM 商的軟件文化很難建立。

Chris 表示：“在軟件世界，那些複雜的代碼由數千名程序員攜手貢獻，而各家公司的合作更加密切。它們貢獻了平臺、架構和 API。傳統汽車行業則完全相反，它們總是想用設計來阻止其他公司的追趕，在自己周圍構建護城河。不過，當目標是打造複雜系統時，護城河就喪失了壁壘性的優勢。因此，那些已經落後的 OEM 商必須趕緊找幫手共進退，什麼都自己埋頭苦幹是沒有前途的。