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L3落地“临界点”将至,虹科多维布局迎战下半场

盖世汽车

伴随着L2在终端市场快速普及,智能驾驶下一步将卷向何方?

目前来看,L3甚至更高级别的L4,正在成为引领产业变革的全新主导力量。

去年11月,工信部等四部委联合发文,提出将遴选具备量产条件的L3及L4级别自动驾驶汽车开展准入试点。随后,仅一个多月国内就有近10家整车厂官宣获得L3路测牌照。

L3新政引发的路测热潮还未褪去,近日工信部、公安部等五部门又提出,将于2024-2026年期间在国内建成一批城市级“车路运一体化”应用试点。

要知道在自动驾驶领域,车路协同一直被认为是迈向高阶自动驾驶的必由之路。这意味着,本次“车路云一体化”应用试点的启动,或将进一步加速高阶智驾的功能迭代,推进智能驾驶真正迈入“iPhone 时刻”。

康谋自动驾驶,为高阶智驾按下加速键

对于自动驾驶,L3不仅是一个关键的技术拐点,同时也代表着更高的落地门槛。

因为进入L3阶段,表明在一定的ODD下系统将可以执行全部的动态驾驶任务,实现真正的无人驾驶。这无疑对系统提出了更高的安全性以及可靠性要求。

目前普遍认为,自动驾驶系统要想实现尽可能高的可靠性,正式上路之前必须开展多种不同类型的测试验证,且随着级别越高,应用场景越复杂,对测试的要求会同步提升。

正是洞察这一需求,基于在自动驾驶研发测试领域多年的深耕,虹科于2023年宣布将自动驾驶事业部独立为康谋科技有限公司,专注于为自动驾驶提供一站式的研发及测试解决方案。

L3落地“临界点”将至,虹科多维布局迎战下半场  

图片来源:康谋

具体来看,康谋自动驾驶解决方案涵盖了从数据采集和处理,到仿真模拟,再到集成HiL的全流程需求,可以多维度赋能自动驾驶开发人员快速开展功能验证,加速应用创新和导入。

自动驾驶发展到今天,数据驱动已经是公认的必由之路。尤其高阶自动驾驶的研发,必须通过在数据采集车上搭载多种不同的传感器,进行多源数据采集,以覆盖尽可能多的场景,包括各种corner case,才能更好地进行算法训练和功能验证,进而驱动系统不断成熟。

针对这一需求,康谋在数据采集记录方案中采用了DATALynx ATX4车载服务器作为采集平台,内置AMD EPYCTM 7003/2系列处理器,并配备了7个PCle拓展卡槽和大容量BRICK STORAGE存储,以支持广泛且高效地采集和存储各类不同接口的传感器数据。

考虑到自动驾驶系统中,每个传感器都有自己的时间戳,难以避免会出现因各个传感器采集的数据存在时间偏差,导致感知算法无法准确地将感知数据融合到同一时间坐标系中,影响感知结果的精度和可靠性,该方案还支持相应的XTSS时间同步,包括gPTP和PTP协议,如此一来可以使智驾系统所搭载的传感器、控制器和其他组件更高效地协同。

除了强大的硬件支持,在数据采集环节,康谋还可以提供用于开发驾驶辅助系统的ADTF软件,涵盖一系列的功能和工具,包括数据记录和验证、快速原型设计、仿真和后处理等,帮助开发人员快速评估系统性能和调试算法。

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图片来源:康谋

而在仿真测试阶段,康谋的核心解决方案是端到端的自动驾驶仿真工具aiSim,该方案搭载了自研的仿真引擎aiSim AIR Engine,目前已经升级到aiSim 5版本。

据了解,aiSim 5不仅保留了前几代aiSim的所有优势,包括物理级传感器仿真,高精度的天气模拟和光线模拟,道路退化情况模拟等,并能够基于物理传感器模型生成全面的仿真条件实现环境交互,还引入了基于AI的多传感器仿真渲染,可以提供高质量的虚拟传感器数据流,同时具备高并行性、减少内存占用、平衡工作负载和异步数据传输等功能特点。

在此过程中,aiSim可以针对实时性能和硬件在环仿真、精准的视觉感知等差异化仿真需求,提供量身定制的双边技术,并通过添加外部渲染API,支持NeRF、3DGS等混合交通场景模拟。

特别值得一提的是传感器仿真,众所周知,自动驾驶功能的实现,需要依靠大量传感器来感知周围环境,为后续规划控制提供决策依据。因此在仿真测试中,仿真平台也需要能精准地模拟传感器的工作原理和数据输出,才能确保测试结果的高准确性和可靠性,否则高可靠的智驾系统将是空谈。

对此,在aiSim AIR Engine中,康谋不仅内置了多个即时使用的传感器模型,还支持通过Sensor API集成第三方供应商开发的传感器模型,用于快速测试和验证不同类型的传感器。

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图片来源:德思特

而且除了摄像头、激光雷达、毫米波雷达等常规传感器,虹科原测试测量事业部孵化出来的独立公司德思特,还针对GNSS、P-BOX等推出了一系列的仿真测试解决方案,助力实现高精度的仿真测试。

多维度布局,迎战变革下半场

在虹科的汽车电子业务版图中,康谋自动驾驶只是其中的一个核心板块。

伴随着新能源汽车变革迈入以智能化为核心的下半场,在相关细分领域相继催生一批风口赛道,对于这些新的增量市场,虹科均开展了相关的布局,多维度助力汽车产业全面智能化升级。

比如车载通信方面,伴随着以智能驾驶和智能座舱等为代表的各种新功能快速上车,驱动车载通信数据呈现爆发式增长,由此对车内通信网络的带宽、实时性、可靠性和安全性等方面的要求也越来越高。

目前来看,依靠传统的车载网络技术,如CAN、LIN、FlexRay以及MOST总线等,已经越来越难以满足智能网联汽车的快速发展需求。比较之下,车载以太网由于具备高带宽、低延迟、高可靠性和高扩展性等优点,可以有效解决传统车载网络技术面临的带宽不足和延迟等问题,被普遍认为是未来车载网络技术的发展方向之一。

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图片来源:虹科

针对这一趋势,虹科构建了一套用于建立车辆内部网络,实现高速数据传输和实时通讯的车载以太网方案,可以支持传感器数据采集、SOME/IP节点仿真测试、MACsec汽车安全验证以及捕获车载网络链路数据等多种场景应用。其中针对传感器数据采集,虹科的以太网方案以Technica交换机、转换器、激光雷达等以太网控制域为主,将TX与T1互转,可以实现激光雷达数据的快速交换和处理。

考虑到CAN、LIN、FlexRay等在车载网络中依然兼并存在,甚至在智驾领域,串行链路也是常见的数据传输形式,基于CAN、CAN FD、LIN、TSN等主流车载网络,虹科也可以提供从数据采集、监控和分析,到网络性能仿真和优化,网络配置和一致性测试,再到架构开发和服务等一系列方案,充分满足整车厂的多样化开发需求。

除了车内通信,V2X无线通信同样是虹科布局的重点。相较于单车智能,V2X由于可以通过“聪明的车”+“智慧的路”深度协同,促进高级别自动驾驶,乃至更广义的智慧交通发展,很早就被确定为智能网联汽车的“中国方案”,并在过去数年里得到了政策的大力支持,和产业链企业的积极布局,包括虹科。

面向V2X应用,目前虹科旗下德思特已经构建了全方位的V2X/ITS通信产品组合,从软件协议栈管理平台到硬件OBU、RSU,可以提供全流程端到端V2X通信方案。通过采用专有的安全堆栈和协同融合滤波,德思特可以提供强大的V2X集成开发能力与可靠的防篡改加密保障,并支持DSRC、C-V2X等多种接口通信,和轻量级、汽车级、工业级多种型号选择,具有模块化、低延迟、高稳固的特点。

据悉,相关方案目前已经通过了美国OmniAir和欧洲CE认证,可广泛应用于辅助驾驶/自动驾驶、智慧道路边缘计算、智慧城市建设管理等领域。

值得关注的是,除了从研发测试环节为智能网联汽车发展赋能,基于在汽车电子与工业自动化领域多年的深耕,针对整车生产制造以及售后等,虹科也形成了一套完整的解决方案。

针对汽车行业数智化转型,虹科原数字化+AR业务孵化了独立子公司——安宝特,该公司定位为汽车智能制造辅助系统,通过以AR眼镜为核心,配备远程协助、数字化工作流、AI识别、AR知识库等定制化软件平台,可以为汽车制造提供精准的品质检测和流程控制辅助,帮助整车厂加速迈向工业4.0时代。

比如通过佩戴AR眼镜,工作人员可扫码调取数字化标准流程,同时记录作业详情。质检人员还可以利用AR标注错误部位,专家远程协助实时处理。

L3落地“临界点”将至,虹科多维布局迎战下半场  

图片来源:安宝特

通过AR+AI识别方案,安宝特亦支持通过高精度、小样本的AI学习平台生成定制化的AI识别模型,用于汽车表面瑕疵检测、组装步骤正确性验证、车辆仪表盘数据读取、车牌号识别、人员车辆安全检查等场景,提升一线人员工作效率,并且该AI数据处理中心可部署在本地服务器中,保障信息安全与软件的流程运行。

L3落地“临界点”将至,虹科多维布局迎战下半场  

图片来源:安宝特

在制造环节,经由原工业物联网业务孵化出来的独立子公司宏集科技,可以提供包括物联网HMI、工业边缘计算、控制器方案、协作机器人、传感器方案、执行器方案、工业通信方案、预测性维护方案等在内的一站式物联网解决方案,帮助各行业推动数字化转型升级。

比如宏集HiveMQ,作为一个基于MQTT数据传输的通信平台,可以支持数据在设备和企业平台之间的实时、双向推送,并提供多种不同的MQTT Broker 产品,以及企业级扩展套件,高效的MQTT客户端和云平台。而通过和AI、AR等的深度融合,宏集科技部署方案还支持远程协作、效率优化、智能化生产管理等场景应用,多方位满足客户需求。

在售后环节,通过与英国Pico公司的技术合作,虹科则可以提供包括汽车诊断示波器、NVH振动噪音测试工具以及线上线下培训等在内的一系列产品和服务。

L3落地“临界点”将至,虹科多维布局迎战下半场  

图片来源:虹科

面向新能源汽车EV测试,虹科可以支持高压系统安全检测、充电通讯与高压上/下电测试、旋变/位置传感器测试、无钥匙进入系统与倒车雷达测试、通讯网络测试与译码、NVH测试等一系列解决方案。

此外,针对网络安全、网络基础及云科技相关业务,虹科还孵化了独立子公司——艾体宝,专注于提供Adaptive computing高性能计算解决方案。通过HPC云按需数据中心和Moab高性能计算套件,艾体宝可以为企业提供超强计算能力和HPC工作负载调度编排,帮助企业应对大型复杂IT环境带来的挑战,提高效率并降低IT成本。

整体来看,智能电动汽车变革带来的技术风暴,在过去数年里催生了无数崭新的发展机遇。在这场变革中,虹科始终秉持前瞻视野与创新精神,持续纵深地拓宽和完善自身产品矩阵。发展到现在,虹科已经形成了从研发测试到生产制造,再到汽车后市场环节的全域产品覆盖,业务涵盖国内95%的主机厂,Tier1及零部件厂家。

接下来,伴随着智能化逐渐迈入以高阶智驾为核心的下半场,凭借着在关键技术领域的持续创新,虹科的表现将更值得期待。

来源:第一电动网

作者:盖世汽车

本文地址:https://www.d1ev.com/news/shichang/218166

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