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北京联盟_本文原题：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“Waymo Driver”——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 YooJung Ahn ，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）；
Waymo Driver 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 Waymo Driver 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 Strategy Analytics 车载电子服务部门主管 Ian Riches 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。

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Yole Développement 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 Pierre Cambou 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。 ”