上個月Uber無人駕駛汽車致死事件引起業內一片嘩然，有報告顯示，由于車輛減少了大量光雷達傳感器而導致這場悲劇。該事件還將自動駕駛相關的技術推到了風口浪尖之上，毫米波雷達、激光雷達、攝像頭等技術現在處于怎樣的境況？對此，與非網記者最近采訪了德州儀器中國區嵌入式產品系統與應用總監蔣宏。本期《與非觀察室》將會聊一聊自動駕駛技術和未來發展的那些事兒。
德州儀器中國區嵌入式產品系統與應用
總監 蔣宏（上圖右）
1，關于最近大熱的Uber無人駕駛車禍事件，雖說行人一方也存在責任，但讓我們看到自動駕駛從LEVEL 3到LEVEL 4還有很多待克服的問題，從您的角度，還有哪些技術問題待攻關？
答：我們產業界也一直關注這件事，自動駕駛從LEVEL 3跨到LEVEL 4難度還是非常大的。2012年的時候，我們看到很多企業從ADAS轉到LEVEL 1、LEVEL 2、LEVEL 3。然而感知、決策、控制等這些環節，是需要投入時間去進行更多的測試。當然，未來我們也需要從更多的案例中去測試、優化更多場景。
2，其中毫米波雷達的作用有哪些，其安全性到底如何？目前衡量一款毫米波雷達的技術指標主要有哪些？這些技術指標的提升難點在哪兒？
答：各種傳感器都有自己的優缺點，毫米波雷達的優點顯而易見——穿透能力強、發射速度快、發射距離遠，其方位角參數也非常有優勢。在無人駕駛產業下，毫米波雷達是非常有特點的一種傳感器。不過激光雷達可以把水平角精度做到非常高，與其相比，毫米波雷達3發4收的產品也可以做到幾度的精度，用其做級聯，也可以做到0．1度的精度。除此之外，毫米波雷達可以跟攝像頭等傳感器配合，也就是我們說的傳感器融合。未來在汽車向LEVEL2、3、4等級發展的時候，將會用到更多組毫米波雷達。毫米波雷達也分中距離、長距離型?？梢杂糜诓窜嚨雀鞣N應用。
3，市面上有基于不同工藝的毫米波雷達，GaAs技術、SiGe技術和CMOS技術，它們之間有什么優劣勢？有人認為從GaAs／SiGe工藝轉到標準CMOS工藝將會是一大趨勢，你是如何看待的？新興的RF CMOS技術有哪些優勢和缺點？
答：在汽車領域，我們一直希望有成本競爭力的傳感器出現。當然，CMOS就承載了這個使命，畢竟CMOS集成度能做的很高。雖說CMOS 毫米波曾經發射功率不太好，當時有人質疑CMOS工藝的毫米波長距離能不能做？能做300米嗎？不過，TI的CMOS歷經多年磨一劍，現在已經有很多客戶開始用CMOS開發板來做產品，達到250米基本沒有什么問題。GaAs技術、SiGe技術在原來的領域當然還會持續起主導作用，我們也看到CMOS的玩家變得越來越多。其中RF技術就是剛剛所講的發射功率，傳統的做法是低電壓小電流，在這里有點改進。
4．現在很多車廠都在開發基于激光雷達的自動駕駛技術，從德州儀器的角度，你們是否看好激光雷達在汽車領域的應用前景？激光雷達和毫米波雷達在自動駕駛領域是否是非此即彼的關系？他們將是直接競爭和相互替代的關系，還是會互補共存？
答：從激光雷達的性能上講，其空間角分辨率精度非常不錯，這也是為什么很多廠商選擇它的原因，不過它最大的挑戰就是成本，一個太貴的傳感器會導致很多車型用不起。毫米波雷達的最大優勢就是成本，其接下來的問題就是把分辨率做高，需要對其進行算法和芯片端的革新，當然，我們也有信心能夠看到毫米波雷達的劣勢能夠不斷被改進。其實，激光雷達的成本也在優化，所以說，技術互相競爭才能帶來進步。
5．汽車電子市場的火熱，讓很多芯片廠商躍躍欲試，也產生了一些新機會，包括這幾年談論較多的Sensor Fusion產品，從德州儀器的角度，除上述毫米波雷達之外，還關注哪些汽車領域的新趨勢？
答：攝像頭、立體式的傳感器、環境感知、太赫茲技術都是汽車領域傳感器的發展新趨勢，我也相信會有更多的技術，畢竟自動駕駛給業內設立了一個很大的目標。每個技術都有演進過程，需要不斷的迭代。
關于傳感器融合，毫米波雷達和攝像頭互補性非常強，攝像頭在良好光線下，其細節、紋理、顏色、形狀、輪廓都非常優秀。而毫米波雷達則提供距離、相對速度等一些信息，兩樣東西融合起來，對目標的感知更精確，這本身就是一種突破。很多客戶也在做這樣傳感器的突破，我們也看到今年或者明年，傳感器融合系統會做的非常好。
6，結合德州儀器與客戶合作的案列，談一談通往自動駕駛這條路，毫米波技術還需要哪些突破？
答：我們希望探測的物體能夠精益求精，做到幾個厘米的分辨率，角分辨率能做到幾度。我們現在是3發4收的產品，以后會出現更多多發多收的配置，其次是成本，人們希望成本更有優勢?？v觀整個生態，客戶的難點一般存在于天線的設計、制造、良率還有測試上，當做的客戶變多，這塊就會慢慢變強。
7，你覺得自動駕駛來臨的節點在什么時候？中國復雜路段會不會使得中國的自動駕駛普及進程落后？無人駕駛技術是真需求嗎？
答：假設2020年是個節點，可能會有LEVEL3、4汽車的普及。在公路上，你可以手放開方向盤。不過在所有路況下做到無人駕駛，則需要很長時間，這不僅是一輛車的問題，還有頂層設計的問題，國家法規、路的規范等，這還是需要一些時間。當然，無人駕駛在南京路上開，一天都開不出南京路，行人不讓你走，你就走不了。這也跟外部環境有關，不僅僅是技術，現在僅僅是路測階段，這背后還是要靠技術的演進和迭代。
關于需求一說，其實跟不同文化都有關系，如果投票的話，儒家可能會投左邊，別的投右邊，跟AI投票一個道理。我們看到很多美好的地方，從技術上來講，我們只需從技術上補強它，讓它盡早可以實行。
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