对话华玉通软毕晓鹏:智能驾驶国产路,有人逢山开路,有人遇水叠桥

2021-12-22 00:44:05·  来源:焉知智能汽车  作者:老刘  
 
“百年未有之大变局”正在让汽车这个夕阳产业一夜之间变成朝阳产业;而软件定义汽车正在驱动智能驾驶汽车电子电气(E/E)架构发生重大变革——计算集中化、软硬
“百年未有之大变局”正在让汽车这个夕阳产业一夜之间变成朝阳产业;而软件定义汽车正在驱动智能驾驶汽车电子电气(E/E)架构发生重大变革——计算集中化、软硬件解耦、平台标准化和功能定制化。硬件结构的简化、供应链条的缩短,将使汽车控制单元减少九成,汽车的核心价值也将转移到软件层面。
顺应时代潮流,一大批致力于软件定义汽车及智能驾驶的初创公司应运而生,华玉通软(Greenstone)就是这样一家于2020年11月成立的专注智能驾驶基础软件研发与创新的公司。成立刚满一年的公司,能够为行业带来什么呢?记者带着问题与华玉通软联合创始人兼研发副总裁毕晓鹏博士进行了深入交流。
智能驾驶挑战比比皆是
毕晓鹏博士指出:“在大家熟知的芯片、算法、高精度传感器之外,智能驾驶领域目前仍然面临诸多技术挑战,只有分层化、模块化、标准化的软件架构才能够满足智能驾驶的要求。”
细数一下,智能驾驶发展面临的挑战确实不少:
  • 挑战一是复杂严苛的通信场景,来自摄像头、激光雷达、毫米波雷达、超声波雷达、IMU等的海量多源异构数据需要在处理和融合过程中进行实时交互通信;
  • 挑战二是软硬件的紧耦合,从“面向信号”到“面向服务”的转变,软件开发过程需要与不同车型和硬件设备解耦,并实现软件架构高度可扩展、OTA快速部署;
  • 挑战三是通信安全,无论是域内通信、域间通信还是车云通信,都需要确保数据可靠、安全地传输,不会丢失、延滞,也不会被篡改或窃取;
  • 挑战四是基于AUTOSAR AP平台的不足,一些商业化版本汽车基础软件采用基于模块的开发模式,不适合智能驾驶领域面向服务和动态部署的开发方式。而复杂的软件定义和开发模型学习成本高、周期长;
  • 挑战五是异构硬件应用集成困难,以物理通信为核心搭建系统服务缺乏上层通信服务支持,特别是缺乏通信中间件导致异构硬件应用难以集成和扩展。

架构变迁呼唤中间平台
毕晓鹏博士谈到,软件定义汽车的E/E架构正在从原来的分布式向集中式转变。所有的信号,包括传感器之间的海量多源异构数据,以及车辆与车辆、车辆与云端等各种V2X场景下的数据通信和处理,都要集成到域控制器上;所有智能驾驶的上层服务与功能,包括感知、融合、决策和控制都是在域上完成。
这种面向服务的架构(SOA)将应用的不同功能单元(服务)通过定义良好的接口和协议联系起来,而接口是一种中立方式定义的平台,独立于实现服务的硬件平台。这样就加速了软硬件解耦,逐步实现了可以软件更新的各种功能。
除了硬件,智能驾驶还有更复杂的软件挑战,包括算法应用和计算平台,因此需要有安全、可靠、灵活、标准的中间件通信服务、智能驾驶OS和运行环境。
分层化软件架构化繁为简
毕晓鹏博士表示,所有的软件功能都要在域上实现时,就会发展成分层化的软件架构,这是快速部署各种应用的最有效解决方案。例如,在实现一个功能时,传统分布式ECU是将代码直接写在硬件上,需要考虑信号从哪里来,怎么来,如何实现等简单逻辑;而在智能驾驶域上很难做这件事,因为每个功能都有自己的特殊业务逻辑,而这不仅仅是一个简单的加减乘除。
这时,就需要研发人员专注业务逻辑,而不是把很多精力放在适配不同硬件、不同操作系统、如何配置环境、如何调用信号等方面,这些并不是业务逻辑所关心的事。如果使用传统方式开发,开发人员可能只有20%-30%的时间是在做业务逻辑开发,剩下70%-80%的时间都是在做通信、交互、信息安全等方面的事情,将大大降低开发效率,增加开发成本。
可以这样理解,华玉是在做通用的东西,Tier 1 和OEM就不用再花时间去做这些通用功能。毕晓鹏博士提到,这和手机的逻辑很类似,底层是硬件,往上是操作系统,包括Linux、QNX等等,提供一个最基本的服务和环境。而再往上的中间件可以理解为在操作系统之外、为上层应用提供的一系列更复杂的SOA服务,中间件之上才是应用软件。
他举例说,如果要做一个自动泊车系统,它有各个模块或不同独立业务逻辑的软件,在进行通信、数据交互,或者调用底层资源时,只需要中间件的一个接口就可以实现,其他事情不需要考虑,这样开发人员就可以专注自己的业务逻辑。
又如,一个摄像头需要感知前面的车道线、红绿灯等,开发人员就专门做红绿灯和车道线检测算法,与外界一切数据交互只需要使用中间件的通信服务,例如订阅摄像头信息,发布检测结果,而不必关心数据从哪里来、发给谁。由此可见,这是一种非常解耦的设计和开发模式。
OEM竞争力由此而来
时下,汽车设计的同质化越来越令人担忧,OEM都希望自己的产品更有个性和特色,消费者也希望能有多样化的选择。
毕晓鹏博士认为,从OEM角度讲,在软件定义汽车时代,最能凸显其竞争力的莫过于上层软件功能的差异化,因为这是C端消费者最能明显感知到区别的部分。OEM的主业应该是聚焦差异化服务、差异化软件,或是开发其他OEM实现不了的功能。
现在,实现上层软件功能所需的算力在底层硬件中基本都已固化。尽管不同供应商会提供不同方案,OEM或Tier 1也会选择不同的芯片,但真正底层硬件部分可变动的东西,或者寻求差异化优势和卖点的地方比较少。
OEM如果想寻求差异化,或建立其竞争优势,最重要的一点是需要关注上层应用,比如提供更加安全的保障,有的车在某种场景出事故撞了,而我的车可以识别出来,不会造成事故或安全问题。OEM应该更集中于功能、服务、算法层面。
通信中间件的另一个重要方面是方便OEM和Tier 1的集成与扩展,让上层应用开发的软件实现复用性和规模化。这对未来OEM节约成本,通过软件进行规模化创收非常重要。
所以选择了智能驾驶中间件
毕晓鹏博士说:“我们注意到,随着操作系统的发展和逐渐成熟,在上层软件应用开发时会遇到软硬件解耦以及上层应用快速移植、集成、复用等问题,因此在操作系统之上还需要有一层能提供更广泛服务的基础软件,也就是智能驾驶中间件。目前智能驾驶领域对中间件的需求非常强烈。”
目标有了,华玉开始基于DDS(Data Distribution Service,数据分发服务)标准完全自主研发国产通信中间件——“雨燕”通信中间件,并推进应用和量产。同时还在以“雨燕”为核心打造完全自主可控的智能驾驶中间件——“蓝鲸”智能驾驶OS,这是华玉做的第一件事。客户在使用智能驾驶通信中间件时可以进行定制化的深度配置和优化。
第二件事是在底层通信中间件或底层广义的智能驾驶中间件上做一些定制化解决方案,例如针对自动泊车场景(APA)的包含融合、感知、决策、控制的解决方案。这些方案将利用华玉的设计优势,基于自主研发的中间件打造。
记者比较好奇的是,华玉为什么没有选择最底层的操作系统呢?毕晓鹏博士回应道:“我们认为,软件定义汽车时代,应该专业的人做专业的事。我们的核心团队及核心成员主要是做通信和基础软件出身,所以我们希望在基础软件上有所建树。另外,做操作系统并不仅仅是能力和性能的问题,这需要一个生态,但是具体做的怎么样,以及这个生态能不能很好支持下去,这就是另外一个问题了。”
中间件之间有何不同?
国内外做中间件的不止一家,华玉有什么优势呢?
毕晓鹏博士解释说,以通信中间件为例,OEM和Tier 1在选择时通常有三种做法:一是直接购买国外厂商生产的通信中间件,二是使用开源的通信中间件,三是进行自研。
购买国外产品和使用开源通信中间件会面临一些问题:在现在的市场环境下,购买国外产品会遇到“卡脖子”问题,因为核心技术由外方掌握,应用于某些关键业务场景可能存在安全隐患。另外,国外的通信中间件一开始并不是以智能驾驶领域为目标,基本上是以军工和工业互联网为目标开发的,最近几年才慢慢被AUTOSAR引入;因此对于Tier 1和OEM而言,在国外产品上进行针对智能驾驶场景的开发或产品迭代成本非常高,难度也比较大。
第二个问题是,由于通信中间件需要深度的适配工作,要根据不同应用场景进行定制和优化,购买国外产品可能无法获得这些服务。例如,域控制器上很多都是异构SoC,上面有很多核,通过Hypervisor每个核上运行不同的操作系统。虽然这些核在同一个芯片上,但由于上面运行的操作系统不同,在默认情况下是通过网络传输。在这种情况下,是否可以实现核与核之间不通过网络,而通过共享内存通信,以达到更高的效率,这是一个需要优化的典型例子。以上问题都会影响系统集成效率和使用性能。
再说基于开源版本DDS研发的通信中间件,其最大的问题是不稳定。相关测试表明,它在几个节点之间使用没有什么问题,而真正的智能驾驶领域并不只是几个节点,可能会有几十个节点,它们之间互相发布、订阅的主题可能有几十种之多。这个场景下,开源版本不能提供稳定性,可能会崩溃。这也是目前OEM和Tier 1在具体实践中遇到的问题之一。
华玉的最大优势之一在于,“雨燕”通信中间件是国内首个基于DDS标准完全自主研发的产品,也是目前国内唯一个从0到1完全自己写的代码、没有借鉴和使用任何开源DDS或商用版本的通信中间件。这就满足了当前国内OEM和Tier 1对第三方完全自主可控通信中间件的需求,也迎合了未来智能驾驶整体产业选择第三方完全自主可控基础软件产品及技术的发展趋势。
“雨燕”通信中间件架构
据介绍,针对不同操作系统加不同硬件,“雨燕”通信中间件都可以适配,包括目前几个主流硬件平台,如地平线征程3、英伟达Xavier、赛灵思ZU5、德州仪器的TDA 4等,以及运行AUTOSAR CP的英飞凌TC397等。


“雨燕”通信中间件几大特性
“雨燕”通信中间件完全自主研发,性能优于开源DDS,应用及定制化部署更加灵活。DDS是分布式实时嵌入式系统目前全球采用最广泛的、开放的、行业领先的标准,已广泛应用于国防、航天、电网、智能驾驶等关键领域。
“雨燕”通信中间件有以下几个重要功能:
• 实现高实时性数据传输:在无代理转发模式下,不同节点间根据主题匹配直接建立连接,实现实时高效信息交互,并同时保障数据传输的可靠性。简单讲就是:“在正确的时间传递正确的数据,并确保数据抵达正确的地点。”
• 同时具备高灵活性与高扩展性:提供20多种QoS(质量服务策略),满足通信场景的不同需求。以数据为中心的“发布-订阅”架构,“即插即用”又可满足系统集成和扩展需求,软硬件解耦能够开发“直接上车”的应用。
• 多版本选择,有效保证数据通信安全:在标准版本之外,提供专门针对资源有限的MCU的轻量化版本,为具有较小内存和CPU处理能力的系统提供连接框架,满足强实时性需求。同时提供应用程序身份认证、数据信息加密、敏感信息保护、读写权限控制等多种安全保障,确保不同场景下的数据通信安全。
总之,“雨燕”通信中间件是基于以数据为中心的设计思想,针对分布式架构描述网络环境下数据交互行为的高性能通信服务。毕晓鹏博士强调,“雨燕”的核心价值在于“首先我们是完全自主可控的,非常适合智能驾驶海量多源异构数据通信的场景。其次,我们可以适配多种操作系统,并提供高效、深度的定制化服务。在这个基础上,OEM可以专注于上层核心算法及业务逻辑的开发,从而缩短开发周期、降低开发、集成、扩展和复用的成本,打造面向消费者的‘千人千面’的竞争优势。”
据介绍,前不久华玉和国内头部Tier 1英恒科技达成了战略合作,开始推动“雨燕”通信中间件的量产和落地,针对不同的场景和需求,把“雨燕”通信中间件部署在不同的硬件上,基于客户需求及场景进行扩展和定制化开发、部署。
面向未来的“蓝鲸”智能驾驶OS
谈到未来发展规划,毕晓鹏博士表示,近期目标是将“雨燕”打造成功能最大最全的国产自主分布式通信中间件。同时基于“雨燕”通信中间件,融合通信、执行、系统及升级四大核心模块构建完全自主可控的智能驾驶中间件——“蓝鲸”智能驾驶OS平台。
“蓝鲸”智能驾驶OS在支持不同底层操作系统的同时,可分别实现不同节点间数据安全、实时和可靠的交互;对智能驾驶中间件及上层部署的应用程序进行包括初始化、启动、运行时调度在内的全生命周期管理;对系统运行状态进行监控和诊断,合理调配各类资源;同时保证中间件模块和上层应用在OTA过程中安全实现升级更新。

“蓝鲸”智能驾驶OS
未来,以“蓝鲸”智能驾驶OS为基础,华玉将面向SOA架构、符合AUTOSAR接口规范,提供智能驾驶核心算法模块(如感知、多传感器融合、定位、决策等),构建面向智能驾驶的完整的基础软件平台及针对具体场景需求(如APA)的定制化解决方案。从技术、安全、服务和经济层面为智能汽车和智能驾驶的发展提供高可靠、高安全、高实时的服务保障,使具体场景应用功能得到更快速、灵活和高效的开发与集成,并实现量产。
推动自主创新的生态建设
如何实现自主创新和自主可控是摆在每个OEM面前的一个现实问题,这也是国内智能驾驶技术如何在生态上突破壁垒的关键。华玉最近加入了中国汽车工业协会牵头的AUTOSEMO(中国汽车基础软件生态委员会)组织,积极参与制定国产软件架构标准的工作。
毕晓鹏博士认为,在解决智能驾驶问题时,现在国际上比较流行的AUTOSAR标准并不能很好的支撑应用和创新的发展,有必要建立一套更适合中国智能驾驶发展、且自主可控的技术架构和生态体系。他举例说,AUTOSAR CP是部署在ECU上的,现在在CP基础上开发的AP也和智能驾驶领域的概念完全不同,沿用了AUTOSAR CP的方法论,即用静态化开发方式做动态化部署,有很多不合适的地方。而且,AUTOSAR代码量非常臃肿,开发者购买和学习AUTOSAR AP的成本非常高,开发困难,效率不高,是OEM实现创新的难点。
这也是为什么国内很多OEM开始提出“全栈自研”,都想做一个自己的智能驾驶软件架构。但是,OEM选择“全栈自研”也会遇到一些问题,包括拉长研发周期、增加研发投入等。
从发展角度看,上层应用的差异化和根据市场需求进行快速迭代是未来OEM在软件领域需要牢牢把握的核心竞争力,而选择“全栈自研”会让OEM软件创新能力和产品迭代效率下降。因此OEM需要结合自身情况,构建正确的技术驱动力,合理规划“自研”和“采购”战略;而且他同意,智能驾驶产业链上下游企业一起制定一个通用化的标准和生态势在必行。
遇水叠桥
智能驾驶就像一个水域生态系统,河流的两岸是操作系统和上层应用,而要想顺利到达彼岸,就必须有承上启下的中间件作为桥梁。
华玉正在凭借自己的能力在智能驾驶水域上架起的一座安全、稳固、可靠的桥梁,通过协作和赋能连接自研架构与跨平台应用,帮助OEM赢在智能驾驶赛道起跑线的同时,也让智能驾驶产业链上的每位参与者发挥出自身最大优势,在行业的激浪变革中,更快迈向“软件定义汽车”的时代。
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