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視頻:潤和軟件AutoCore無人駕駛汽車已經在路上了

近日,兩條視頻的流出,讓潤和軟件此前一直低調布局自動駕駛的傳聞得到了證實。兩條視頻中,各有一輛比亞迪原型車分別實地演示了AVP自主泊車、低速場景下的L4級自動駕駛功能,整個演示功能流暢,一氣呵成,全程零脫離,顯示相關自動駕駛技術方案已經接近成熟。

自主泊車功能實地演示視頻請戳


低速場景下的L4級無人駕駛功能實地演示視頻請戳


視頻中的自動駕駛技術主要來自于潤和軟件的HiHope以及戰略入股的AutoCore,后者是一家專注于提供分布式、可擴展異構通用自動駕駛平臺的初創技術公司,同時也是國際自動駕駛開源軟件聯盟Autoware Foundation的創始成員之一,該聯盟的成員企業還包括豐田、LG、英特爾、Velodyne、Arm Holdings等行業及技術巨頭。值得注意的是,Linaro 96Boards也是Autoware Foundation的主要發起者之一,而早在2016年,潤和軟件就已經成為96Boards的核心會員。


2018年4月,潤和軟件宣布完成對AutoCore的戰略入股,由此開始了對自動駕駛相關技術的探索與儲備。


麥肯錫的研究報告顯示,至2020年,中國汽車產業的規模將摸高3000萬輛,其中配備駕駛輔助、部分自動駕駛功能大概車輛占比將達50%;2026年起,每一輛新車都將配備自動駕駛或輔助駕駛系統,2030年,這一市場規模將達2300億美元。


報告同時指出,自動駕駛計算平臺的重要性日益凸顯,將成為自動駕駛領域實現更大產業突破的關鍵和瓶頸,這也是兵家必爭的產業與技術雙制高點。以一輛L4級自動駕駛整車為例,激光雷達、毫米波雷達、攝像頭等的典型硬件成本在40萬元人民幣左右,其中計算平臺占比高達25%,這是一個巨大的市場。


據了解,當前自動駕駛計算平臺領域的頭部玩家主要包括百度Apollo、Nvidia、圖森未來等,主要分為工控機、Nvidia、封閉平臺等三大流派,普遍存在著功耗高、成本高、擴展難等問題,難以實現真正的熱備份和系統安全,無法為應用場景進行定制化需求開發;不同的功能提供商因為采用了不同的開發平臺和不同的通信協議,也導致方案間的互不兼容,極大增加了主機廠的集成難度。

針對上述這些行業頑疾,憑借深厚的技術積累和產業洞察,AutoCore團隊獨辟蹊徑,提出了迥異于上述三大流派的第四解決方案:軟硬件一體化的異構通用自動駕駛平臺。

AutoCore異構通用自動駕駛計算平臺的關鍵在于,從PaaS的角度,即將安全、冗余、備份、定制等定義為平臺的核心能力,分布式,模塊化,可擴展,支持多處理器和多操作系統,跨平臺兼容,能夠10倍級降低自動駕駛計算平臺的部署成本,加速系統軟硬件的集成,顯著縮短開發周期,支持基于場景的需求定制,從根本上解決Tier2普遍面臨的單一供貨商問題,破除行業壟斷壁壘。


作為國際自動駕駛開源軟件聯盟,隨著豐田、英特爾、華為、華為海思等技術巨頭的相繼加入,實力朋友圈不斷擴大,Autoware Foundation將成為自動駕駛產業國際標準的事實制定者。作為該開源聯盟的創始會員,AutoCore也將在事實上深度參與自動駕駛相關技術標準與行業游戲規則的制定,兼具AutoCore戰略投資方和96Boards核心會員的雙重角色,潤和軟件無疑將會在接下來新一輪的自動駕駛競爭賽道中占得重要先機。

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