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Waymo 设计主管 YooJung Ahn 公布：第五代自动驾驶平台技术细节

傻大方_本文原始标题：Waymo设计主管YooJungAhn公布：第五代自动驾驶平台技术细节
Waymo 设计主管 YooJung Ahn 公布：第五代自动驾驶平台技术细节
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一辆自动驾驶平台能塞进多少传感器？
作者：大壮旅
新智驾按 ， 近日 ， Waymo在Youtube上发了一段视频专门介绍“WaymoDriver”——自动驾驶巨头的第五代无人车平台 。
视频主讲人是Waymo设计主管YooJungAhn ， 这位一手打造了“萤火虫”自动驾驶汽车的女设计师给我们分享了新平台的基本设计理念 。
总结来说 ， 这个名为“内部洞见”的视频重要内容如下：
Waymo已累计完成2000万英里（3200万千米）路测 ， 仿真里程更是超过100亿英里（160亿千米） ， 测试地覆盖美国25个城市；传感器拥有360度视野 ， 最远探测距离可达500米（准确来讲 ， Waymo的雷达探测距离是300米 ， 而新的视觉系统则能看到500米之外）；WaymoDriver未来的四大使用场景：打车服务、卡车运输、货物递送与私人乘用车；四大设计原则：简洁、诚实、平易近人、令人愉悦；整个平台整合了29颗摄像头 ， 同时为传感器配备清洁和加热系统；传感器还在超过50℃的死亡谷进行了耐久性测试；传感器满足各项严格的车用标准；该平台为大规模量产而生；可适配不同的车辆平台；车顶配备了LED屏幕 ， 方便与等车的乘客沟通 。是不是觉得这些视频中的“高光时刻”不够重磅？
很正常 ， 这就是Waymo的风格 ， 它们对于许多细节性技术问题还是挺神秘的 。
Ahn讲起第五代平台来也有些语焉不详 。 举例来说 ， Waymo自研的激光雷达、摄像头、雷达和计算机规格 ， 她都不愿说的太细 ， 而对外界来说这些才是价值连城的关键信息 。
就拿WaymoDriver拥有的算力来说 ， 眼下没人知道Waymo到底用了什么处理架构 。 就连StrategyAnalytics车载电子服务部门主管IanRiches都对此一头雾水 。
一些行业观察者猜测 ， 除了谷歌自家基于TensorFlow的加速器 ， Waymo在CPU、GPU和FPGA的组合上可能玩了混搭（比如用CPU用英特尔的 ， GPU用英伟达的） 。
当然 ， Waymo也可能通过自己的定制芯片吃掉了一部分计算任务 ， 为更重要的工作省下更多算力 。
在视频中 ， 关于Waymo的计算引擎Ahn只透露了两点：
1.它是Waymo自行开发的；
2.Waymo成功缩减了计算引擎的体积 ， 为后备箱腾出不少空间 ， 不过依然实现了算力的提升 。
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一台无人车到底能塞下多少传感器？
对行业观察者来说 ， Waymo第五代平台最可怕的就是其传感器的装备量 ， 它不但整合了29颗摄像头 ， 还有升级版的激光雷达和雷达等 。
Waymo 设计主管 YooJung Ahn 公布：第五代自动驾驶平台技术细节
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YoleDéveloppement最近在名为《2020年无人车传感器》的一篇报道中指出 ， “自动驾驶汽车对传感器成本和长期可靠性不太感冒 ， 而这两点是传统汽车制造商的命门 。 不过 ， 传感器的可用性、性能和可维护性自动驾驶厂商则非常看重 。
如果成本可以忽略不计 ， 那么什么才是真正利害攸关的呢？
在Yole看来答案是后端算力的限制 ， 未来这一问题可能会阻碍系统设计师继续为车辆增加传感器 。
那么 ， 自动驾驶平台摄像头装备量的上限到底在哪？
Yole首席分析师PierreCambou认为 ， “传感器数据流的增长最终会被后端算力所限 ， 我们可能真的会触及那个天花板 ， 让系统设计师们不得不捆住手脚 。 ”
Cambou对增加的数据流和处理新增数据所需算力间的关系进行了研究 ， 他表示：“自动驾驶汽车数据流的增长已经受到严重限制 。 ”
鉴于计算能力整体是呈对数增长的（先快后慢） ， 因此Cambou也坦言称 ， 自己的结论是个“可怕的发现” 。
与硅谷许多处理器工程师不愿承认摩尔定律即将作古的情况不同 ， Cambou认为自动驾驶汽车的算力困境与传感器数据流有关 。 他预计自动驾驶汽车的算力终将到达上限 ， 其结果就是自动驾驶行业需要“一种新的范式” 。
Waymo 设计主管 YooJung Ahn 公布：第五代自动驾驶平台技术细节
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Cambou指出 ， 要想避免“数据流与算力”僵局 ， 方法之一是开始寻求数据质量的改善 。
他表示 ， 自动驾驶行业需要各种性能更好的传感器 。 当然 ， 除了部署更好的雷达外 ， 还需要诸如热像仪（Waymo还没有 ， 但分析师认为它们后续会配备）之类的装备对于“在数据预算内提高数据质量”也是必要的 。
Cambou提到 ， 像Prophesee这样使用“基于事件摄像头”的公司有望解决算力有限的问题 。 “神经形态是受生物启发的‘传感’和‘计算’ 。 通过两者的结合 ， 就可以提供第三种计算方式 。 ”Cambou补充道 。
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Waymo的自研传感器
有的人可能会说 ， 29个摄像头是不是有点多了？Waymo可不这么看 ， 它们还专门用了多种方式来整合传感器数据去提升数据质量呢 。
1.Waymo的激光雷达
据Ahn介绍 ， “Waymo的全新激光雷达家族能在更广的范围内实现更高的分辨率 。 作为WaymoDriver平台中最强大的传感器 ， 我们的激光雷达能绘制出一幅足够精准的周边环境图景 。 即使是毫无照明条件的夜晚 ， 也能看的清清楚楚 。 ”
关于安在车辆顶部的那台激光雷达 ， 她则介绍称 ， “它能看到300米外 ， 而且拥有360度视角 。 ”与此同时 ， 安装在车辆四周的雷达则能覆盖更广的视场 ， 探测起车辆附近的物体更加得心应手 。
2.Waymo的视觉系统
Ahn指出 ， 新的视觉系统让WaymoDriver能获得更清晰的图像与更广的视角 ， 29个摄像头在视觉上覆盖车辆周边更是不在话下 。 此外 ， 摄像头还有清洁与加热系统支持 ， 能在各种天气条件下释放最佳性能 。
WaymoDriver的周边视觉系统还能大大减少停着的车或大型车辆带来的盲区 。 “这些新摄像头让我们能掌握周边物体的动向 ， 以更好地做出决策 。 ”Ahn解释道 。 “不同类型摄像头相结合换来的有价值信息 ， 也能方便我们尽早做出反应 。 ”
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3.Waymo的雷达
Ahn认为 ， Waymo的新款高清图像雷达占据了车辆周边6个有利位置 。 它们能“同时追踪静态和动态目标 ， 在更远的距离外发现小型目标并分辨出那些拥挤在一起的目标 。 ”
她还强调称 ， “雷达是激光雷达和摄像头的补充 ， 它们在各种恶劣天气下简直是神器 。 “
激光雷达、摄像头、雷达和AI计算平台都“刷到”顶级后 ， Waymo就为自家自动驾驶汽车构筑了一个完美的3D世界 。
当然 ， 硬件配齐了 ， 也不能忽略软件 ， 它也是决定WaymoDriver成功与否的关键环节 。 不过 ， 在视频中Ahn对这个问题一带而过 。
【Waymo 设计主管 YooJung Ahn 公布：第五代自动驾驶平台技术细节】“在软件端 ， 我们自动驾驶汽车的大脑将吞吐传感器采集到的信息以回答4个关键问题 ， 即我在哪？我周边有什么？下一步会发生什么？以及我该作何反应？只有软硬件协同合作 ， 才能让车辆理解周边环境 ， 实现安全行驶的目标 。 ”


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