“捅破”自动驾驶量产神话，Arm从幕后走到台前“GGAI视角”

为了让自动驾驶汽车从原型车投入量产，Arm近日牵头成立了自动驾驶车辆计算联盟，共同制定计算安全标准。

该联盟首批成员企业除了Arm，还包括通用汽车、英伟达、电装、丰田、博世、大陆和恩智浦。

整个联盟将专注于合作项目，如提高功能安全、信息安全、计算能力和软件。目的很简单，因为没有一家公司能独自做到这一切，也没有一家公司能让人们相信自动驾驶上路是安全的。

日前，美国一家媒体对Arm汽车与嵌入式产品高级副总裁Dipti Vachani有一次比较深入的专访，来全面阐述Arm组建联盟的背景和诉求。

VentureBeat：我对汽车联盟很感兴趣。为什么是这些公司最先加入?

Dipti Vachani：我们确实接触了很多公司，大家都已经看到了这样一个问题：今天的解决方案不是为自动驾驶汽车设计的。

目前大多数公司的解决方案都不是量产级，因为就性能而言，成本太高了。他们认识到不得不回归——他们中的每一个人都不能继续高昂的独立投资。

通过横向协作，我们可以开始解决其中的一些问题。什么是公共操作系统？使用什么公共软件平台？常见的硬件是什么？这是自动驾驶行业走向成熟的一个标志，因为每一个独立的平台开发成本太高。

VentureBeat：接下来，会有什么发布计划？

Vachani：我们需要制定章程，以及该联盟如何运作。我们必须尽一切努力确保这是一个真正的联盟，并产生实际的效应。

尤其是在芯片层面，作为自动驾驶的最上游也是最关键的部分之一，大家都认为们必须在这个层面上投入，以确保继续保持竞争力。

VentureBeat：如果不这样做，是否会有更多的问题变得越来越明显？

Vachani：我们担心的是，这么大的芯片，以及配套的软件开发成本，以及我们看到的体积，这完全不符合量产的要求。

如果继续这样发展下去，自动驾驶永远不会进入市场。我们所能看到的，只会是一个又一个自动驾驶原型方案。

作为Arm来说，我们试图打破这种局面。我们必须从整体上看待这个问题，我们必须分担成本，因为没有一家公司可以独立承担得起这一切。

每家公司都在寻找自己可以差异化的领域。我们认识到每个人都必须找到一个可以微分的解。但有一些共同的因素，如果我们不分担整个行业的成本，就不会有效。

对于自动驾驶来说，“深入其中”是很难的。我们已经深入到原型设计了。你看到有人在量产吗？

当然，原型设计是基础和必要的。任何AI引擎都需要学习，学习就是时间，就意味着成本。但这并不能大规模地解决成本问题。

VentureBeat：联盟要解决的第一个问题是什么？

Vachani：我们还处于早期阶段，但我们已经开始建立工作小组。一个是在硬件上，另一个是在软件上。

我们开始建立正确的工作小组，甚至在我宣布已经有很多人想加入我之后。我相信我们将会在这些工作小组中加入更多的帮助。

VentureBeat：从总体上看，有没有一种策略是正确的方向？比如边缘计算或者云端？

Vachani：我们还在初期阶段。尽管我会告诉你，我们个人的信念是，这将是一个组合，不是其中之一。它不全在云端，也不全在车里。

两者之间必须有某种程度的沟通。这很大程度上取决于你做决定的速度以及你需要什么数据。延迟是决定事情走向的关键。但我们认识到它是云和汽车的结合。

如果你把中央计算和摄像头边缘侧的计算做个参照，是一样的。摄像头里发生的事情可能是一个延迟问题。我们可以做出哪些独立的决定？或者你需要用中心计算来平衡，并需要知道发生了什么。

这就是我们将要开始的讨论。我们认识到，任何一个极端都没有意义。

VentureBeat：完全的自动驾驶将会非常有趣，但是驾驶员辅助系统似乎正在取得巨大的进步。

Vachani：绝对是。司机辅助驾驶系统市场将继续增长。今天，Arm已经是这一领域的重要参与者——60%的ADAS系统都是基于Arm的。

我们在这方面已经处于有利地位，我们会继续发展。但当你完全移除司机时，问题就改变了。它不再是增量的，因为现有的ADAS系统是增量开发，会越来越好。

但是当没有了司机（或者说安全员），备份计划也就没有了，这就是范式的一个重大变化。这种变化必须从头开始从不同的角度来看待，而这正是我们组建联盟试图共同解决的问题。

VentureBeat：听起来你可能不相信这些事情会很快发生。每次我去CES，感觉就像自动驾驶汽车就在眼前。

Vachani：是的，有些人会说这很快就会发生。有些人会说它在中间的某个地方。如果我真的能预测到这一点，我可能会从事其他工作。但问题是，我们不能。

我今天谈论的是技术挑战。还有其他的挑战——政府、社会、人们的舒适度，包括安全风险的担忧。

世界上每个地区都有自己的解决方案。对于我们来说，有太多的变数，以至于我们无法给出一个准确的日期。

但我们相信，如果我们能让整个行业团结起来，开始解决其中一些问题，问题就会迎刃而解。

VentureBeat：还有一个有趣的话题，是关于定制平台和自主掌控的想法（对于汽车制造商来说）。这听起来似乎与联盟想要做的事情背道而驰。

Vachani：这是两个不同的东西，它们并不冲突。

以联盟的思路来说，我们不是定义专用硬件，而是试图解决自动驾驶汽车的整个系统级解决方案。包括软件以及如何分配工作负载等。

自动驾驶是一个软件/硬件的组合。你的软件驱动着硬件需要做的事情，从软件开发中我们知道，如果可以优化这些指令，我们将得到更好的电力效率，更好的成本，这将是一个更优的解决方案。

未来，我们的电动车续航是个关键问题，对于自动驾驶系统来说，量产的首要问题是关心成本和功耗。

这就是为什么我们要推出Arm Custom Instructions，一套全新的嵌入式CPU定制化指令。

未来的自动驾驶，其实是个性化、差异化的。而为了让硬、软件能共同设计，以便客户加速实现特定应用，同时获得更大的设备差异化，这就是定制化指令的作用。

这套定制指令是基于一个简单的指导原则，使芯片设计者有机会通过在Cortex-M33 CPU中添加其独特的应用程序特定功能来进一步提高性能和效率。

VentureBeat：很多客户是有选择的。他们可以拥抱RISC-V。对Arm来说，有趣的是它提供了与RISC-V相同的功能，但同时也要注意你想要打开这扇门的宽度。

Vachani：我们并不感到困惑。我们将永远尊重我们的软件生态系统。这就是我们提供的价值——我们的软件工具和流程，一切都能正常工作。

这就是为什么你要用Arm，如果我们能够在尊重我们的软件生态系统的同时允许灵活性，并且我们的工具能够正常工作，我们的流程能够正常工作，我们就会这么做。