GeekCar|华为真的不造车吗?( 二 )
前几天 , 就有媒体曝出华为也要研发AR-HUD这一类智能硬件 。 在现场 , 我甚至看到了华为展示车载智慧屏以及车机模组解决方案 。 从这个细节能够看出 , 为了保证座舱的整体体验 , 华为希望能在各个维度上都给车企提供最适合的软硬件方案 。 这种把所有事都揽到自己身上的做法 , 也特别符合华为的一贯风格 。
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在智能座舱领域 , 汽车的OS至今没能实现统一 , 甚至都不能达成几个相对普世的主流方案 。 仅仅是安卓车机 , 就有无数种定制方案 , 生态资源和能力也有千差万别 。
当然 , 作为体现个性化的功能 , 智能座舱一定需要个性化的软硬件服务 。 对于华为来说 , 如何在有限的框架下服务好更多车企的不同诉求 , 会是很有想象空间的一件事 。 车企对这种打包方案的接受程度 , 也可能会随着自身定位和能力不同 , 有很大的区别 。 但是不管怎么说 , 鸿蒙汽车的来临 , 应该已经近在咫尺了 。
智能驾驶的「打包解决方案」
从更宏观的角度看 , 智能驾驶是智能汽车最核心的竞争领域 。 而华为展出的方案 , 在我看来已经涵盖了智能驾驶的绝大部份领域 。
华为把智能驾驶分为乘用车、商用车、作业车三类 。 不同场景下的智能驾驶需求受到「场景、道路、线路、路况、速度、安全、属性」等「智能驾驶七维函数」影响 。 为了满足这些场景 , 华为选择和各个层面的伙伴合作 , 打造传感器生态圈、执行器生态圈以及智能驾驶软件应用生态圈 。
传感器层面 , 华为展出了激光雷达、可成像毫米波雷达以及超级鱼眼镜头、双目摄像头等等硬件 , 几乎涵盖了智能驾驶所需的全部传感器 。 其中 , 可成像毫米波雷达的性能 , 已经达到或者说超过了一些相对低性能的激光雷达 。 长期来看 , 更完善的传感器组合 , 也能给决策层提供更精确的数据 , 也能满足不同车企对功能和成本的定义需求 。
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除了传感器之外 , 华为也展出了MDC域控制器的方案 。
为了满足不同的需求 , 华为发布了MDC210与MDC610两款产品 , 分别可以提供48及160TOPS的算力 , 为L2+ , L3~L4级别的自动驾驶提供经济实用的算力资源 , 和传感器接入能力 , 满足车规级安全要求 。
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为了保证可持续升级的能力 , MDC系列产品也选择在物理尺寸上保持一致 , 可支持计算平台的平滑替代升级 。
而在软件层面 , 华为在当前的MDCCore2.0中 , 封装了AUTOSAR、功能安全、网络安全及OTA升级等100多个API服务 , 支持主流的AI框架及1000多个AI算子 。
这些开放的API服务 , 覆盖了上层智能驾驶应用的开发、调测、部署、运营等全生命周期的核心流程 。 MDCCore2.0还对外提供功能软件框架 , 方便上层应用的感知、融合、定位、决策、规划、控制等算法进行组件化的开发 。
全新一代MDC系列产品能实现L2+~L4的全场景覆盖、拥有车规级安全认证、实现了车路云网协同、将硬件接口标准化 , 软件API开放化 , 建立开发生态 。
从某种意义上讲 , 华为的MDC智能驾驶控制域肯定会和目前更主流的英伟达或者Mobileye方案产生竞争 。
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