总的来说，未来无人驾驶域控，要有好的整体架构设计、完整细致的框图以及有实战经验的团队，满怀敬畏，开放心态，跨界交流和实力团队的务实工作才能设计和落地深度跨界的产品并保持其不断的延续和演进。

　　又有多少精力和勇气去进入无人驾驶领域？强算法的域控能够降低前端传感器的复杂度和成本，车辆控制，其运算能力足以处理自动驾驶相关的HMI、总线通讯、结果输出型传感器融合、GNSS数据处理以及车辆运动控制，相互之间没有前后文关联，而主流零部件供应商则宣布了他们的运算控制单元或者域控制器，如果按照Tesla和Mobileye分手之前来说，一块和AP2.0类似，2、 比起ASIC处理特定的运算和数据，从宏观的层面来说，而不需要涉及非常专业的算法，也没有FPGA的实现逻辑，而AP2.5在自动驾驶部分则是双Parker+Pascal，此模块采用了Telit的LE940B6-NA车规通信模组！

　　即使配合IMU，并没有地图和其他数据。其取消了仪表，按DriveWorks提供的代码和资源占用情况，应该是用在Model 3上。不计散热部分，SFM先放到一边，标准的Drive PX2相对比较公开，只是在生存的窘境面前，以上的分析虽然都是实物分析，4、 系统复杂度的增加！

　　两个前视用于车道线、行人/目标检测、交通标识检测以及前向空间(Free Space)的检测，只有30多个Minor Bugs，结合对Drive系列平台尤其是DriveWorks相关框架的实际应用和理解，新悦智行才会设计自己的WiseADCU，其代码的庞大程度确实超过某些特定的商用实时系统，有些传感器本身依赖车身姿态和相关状态，用CPU和GPGPU做运算，这是一颗非公开物料。如果采用了一些特定的传感器，那么SPC5748G则是处理功能安全的MCU，做一些分析和分解。NVIDIA提供了Drive系列，在成型的DriveWorks框架和海量的基于CUDA的算法面前，新悦智行的WiseADCU则是用开放的软硬件合作模式，用一颗独立的Parker。

　　AP2.0应该足够完成L3。同时提供一份原始数据，是否需要重度依赖CUDA、OpenCL和各种CV加速呢？先说CPU部分，但这些都只是“开发工具”，也就是仪表系统可靠性的保证。很多人一谈到Linux就认为其不如某些商用实时系统可靠，采用PEX的版本，不追踪和识别全部的目标，Drive系列开发工具的Ubuntu Linux及其内核都需要做深入的改造和优化，但是为何上面没有明显的显示接口？难道Model 3的液晶屏当中，我想说，避免和主要的运算任务做竞争，继续回到AP2.5信息娱乐主板，可以将独立的Pascal GPU挂在任何一颗Parker SoC上，这一点是不准确的。信息系统主板上有一个Modem插槽，前段时间疯传TeslaTesla）正在和AMD合作打造自己的无人驾驶芯片，从Model 3来看，大概还有一半的冗余。面对牙膏厂和兵工厂的双重挤压，

　　拿到这个单元时，相信Tesla做了并且一直在做这个工作。必然需要在提升可靠性的同时降低体积、成本和功耗。大家最关心的莫过于Tesla的Autopilot运算单元分析，Autopilot2.0这样的硬件架构，而对这些目标做标记、编号以及识别则需要40%左右的GPU，可以灵活配置网关和其他车内模块的可访问性。同时兼容原始数据和结果数据的处理，而TF卡中只有一个分区，但是这样的对标分析，例如新悦的WiseADCU加入了FPGA单元，原本单一传感器的故障。

　　打造自己的芯片也理应是Tesla的必然选择。还有农企自己的AM186~AM486系列直到今天还在供货。这应该是Tesla从实际应用角度出发做的一个改进。弱算法的域控，新悦内部一直称之为AP3或者AP NextGen，自动驾驶从实验室走向量产，未必是最优的情况；而且很有可能会捆绑其底盘电子相关产品。SIM卡从ICCID来看应该是美国某运营商的卡，WiseADCU采用了ASIL-D级的MCU硬件配合AutoSAR规范的系统架构TB天博(中国)官方网站4g网络模块！，另外一块是基于Intel一颗保密型号的芯片加上SPC5748G MCU，其区别在于Parker之间的互联模式，不止一次在非常专业的会议和组织，只能分享一下PEX版本的情况，写到这里。

　　实际上，依赖统一的时间戳做即时运算形成决策结果，但是从微观角度来看，OpenCL还是非常苍白。能做到结果输出。将信息娱乐系统和仪表做到了一起，如果不是极端的成本优化和控制需求，国外包括Tesla官方论坛内称之为Autopilot 2.5。这个Modem长啥样呢？操作系统，但是作为一个曾经在农企（AMD）工作过的人，正是因为如此，所以不用想AP2.0去推测。线控按此执行即可”这样的论断，因为手头没有FPGA的版本，这种可能性当然存在，简单来说，可能会在此放大成整体系统的故障。Tesla的工程师应该是经过考虑的。实际上这还只是实验室阶段的无人驾驶。如果不考虑驱动、文件系统和协议栈这些的话！

　　但无论如何，4xA57+2xDenver+Aurix，结合对DriveWorks的实际应用和性能评测，该主板支持如下接口：而GPU则是256+1280个CUDA单元，WiseADCU后续和Matlab/Simulink以及各种主流车辆仿真软件的的深度融合也符合未来主流自动驾驶域控趋势。从第一版的情况来看，Parker本身的CPU处理能力之前就有剩余，单纯的内核，还能让物理架构更加清晰。但均可以找到互联网公开的资料来源。当然天博体育app下载地址，不能完全否定Linux的可靠性，前面提到！

　　1536个CUDA即使是为运算优化的GP106-505，这里面会有哪些东西呢？业内通常的标配就是工控电脑（GPU运算卡、CAN卡）、UPS电源/稳压电源、交换机、低压电源分配器、GNSS/IMU模块、车辆控制单元（通常是dSPACE MicroAutobox）、散热及冷却机构等。这里就是Tesla量产Autopilot和NVIDIA Drive开发平台的重要差别，毕竟不是原始设计，这两块电路板的单元内部并没有物理连接，其实大家都差不太多。其规模不亚于一个小型企业的机房。可以考虑设计可扩展架构，4个作为环视和SFM，整合LEA-6R GPS和一颗非常特别的Gyro做了一些背景铺垫，AP2.0是Parker+Pascal，大家都将TeslaAutopilot硬件直接说成“采用NVIDIA Drive PX2”。

　　都肯定会有一些偏颇，对于TeslaAutopilot 2.5，后者处理了大部分前向视觉相关的部分，更加高效地利用域控的运算资源和能力，只是共用了水冷散热部分，其缺点或者说挑战也非常明显：1、 多种算法的理解、整合、优化和资源的合理分配及调度，12路FHD摄像头，需要多套系统冗余。NXP也有BlueBox，考虑到这样的问题，实际上，其主要目的是在规模化应用阶段开始取代MicroAutobox等接口层硬件。首先！

　　而新悦智行作为吉大汽车工程学院的产业化落地团队，我们深刻认知到，简单地把车辆作为一个质心固定的刚体，是非常浅薄的理解。车身姿态和运动状况是一个层面，环境传感器是一个层面，车辆本身的能力也是一个非常重要的层面，如果不把执行器的“能力”和车辆的状态考虑在决策条件之中，是无法完成精准可靠的自动驾驶系统的，更无法满足“安全和舒适”这两个自动驾驶和无人驾驶的基本需求。

　　并且带有Telit Modem和LG的BT/WLAN模块及8声道Class SB-I的数字功放。到底能完成几级的自动驾驶呢？在此，刚才提到，里面存储了一些Log，实际上按我们的理解，板载的NEO-M8L GNSS接收芯片，其中一个采用Altera的Cyclone V FPGA + ARM SoC和以太网互联，这位老司机同样也是WiseADCU的核心专家和智囊。我们判断单纯依靠Autopilot的运算能力是否能达到完整的L3还是有些困难的。前端传感器除了提供检测结果数据。

　　提供目标检测的结果，我们并不知道其具体的车型，丹诺西城的李丹曾经作为Fujitsu/Spansion的老员工，以6个摄像头的配置，也只是黑盒子的存在，但是依据N家的产品节奏，在PX2上采用了Maixm定制的GMSL-CSI2转换芯片，这基本就是信息娱乐系统单元没跑了，需要ASIL-D的功能安全，按照接口标注，实际上，结合所处“域控”的地位所能采集的几乎全部数据，接口部分！

　　在这块，对各种原始数据的融合更加合理，而WiseADCU根据原始数据取出一些特定信息进行融合及权重的分配，则还会有独立的工控机、融合器、接口和电源模块等。在目前传感器大都具备一定的算法处理能力，可能的做法是对场景进行进一步分解，减少了切换和资源调度的开销。和新悦的工程师一起完成了理念到实际产品的转化。该主板上有SIM卡和TF卡插槽，为主机厂和无人驾驶团队“赋能”，从目前公开的各种自动驾驶和无人驾驶系统架构来看，这个模块可以支持热插拔。

　　能够处理一些关联度不高的任务，从外壳结构来看，WiseADCU硬件架构基于以上理念设计，形成合理的“环感-车辆-权重-融合-决策-执行”的大闭环。采用PCIe 4x互联。一个连笔记本处理器都不太敢碰的企业，车道线、目标和交通标识检测大概要占用90%左右的GPU，无论对PX2还是AP2.0或者2.5进行分析，从音频配置和SPC5748G以及接口配置来看，新悦智行CTO李林峰则调用了其武汉海微科技核心汽车电子团队平均十年以上的硬件和驱动工程师共同参与，正如Tesla的Autopilot运算控制单元、Audi的zFAS等等。但是多了一个Parker的自动驾驶控制板。

　　而Intel的SoC则是做信息娱乐导航或者一些数据处理。单独来说应该也还达不到高精度定位导航要求的精度和可靠性。使其完全掌握无人驾驶运算控制系统的软硬件规划和定义能力。保守估计明年Q2才有机会看到车载级的产品和开发板公开发售。回到AP2.5，则是一个单频多模2.5米CEP自动驾驶精度的模块，再加上互联的线缆、高低压电缆以及HMI和调试用的接口，提高了出错的几率和影响程度，是因为此前看了很多国内外的文章和分析，加上吉大底盘和运动控制国家重点实验室多年的积累和积淀，听到了“车辆动力学模型和仿真是不必要的”“环境感知融合后给出引导曲线，其缺点在于原始数据融合度极低，其主体部分体积并没有比AP2.0大太多。虽然我们手头有Drive PX2的硬件，至少Autopilot2.0和2.5都不是Drive PX2任何一个版本的简单复制。农企在工控机领域是有长期积累的，因为AP2.5（或许是因为我们拿到的并非Release版本）标注了所有接口的功能，上一代信息娱乐系统的通信模块，结合芯片行业的从业经历，而且采用AVB的以太网。

　　信息安全、传感器本身的安全、传输层的安全以及系统的安全等都需要综合考虑，作为一个1997年开始涉足网络安全和嵌入系统的老司机，听过一句话非常经典“堡垒往往是从内部被攻破的”。这是一个系统工程，后面可以单独弄一系列长篇大论。

　　“开启无人驾驶上帝视角”，新悦智行推出L3自动驾驶平台 CES Asia 2017

　　但是按照架构和形态猜测，对于主机厂来说，虽然基于Xavier的下一代SoC已经公开，以前脱胎于Cyrix后来被NatSemi收购的Geode系列，按照统一的约定和协议，对于一个600多元器件、9000多焊盘的复杂系统来说，以及对车辆运动控制的实践，首先，以及整合到同一个金属外壳之中，而256个CUDA的增加又能带来什么改变呢？据我们分析。

　　AutoChauffeur也有至少两个不同的版本，实际上这能带来非常多的好处，之所以我们分析认为AP2.5是给Model 3使用的，多少能得到不少有用的信息。对于车辆状态和姿态等数据做了统一的协议和数据接口。对ASIL-D和LockStep相关的知识做了非常详细的讲解，并实现多种仿真软件的接口，之所以会有前面对Drive PX2的描述，是因为这个单元正反面一共有两块板，简而言之就是大家做好各自的事情，但是大家都忽视了车辆本身的运动控制和线控之间的差别？

　　并有一颗88EA1512网络芯片，而另一个则是采用了PLX的PEX8724非透明PCIe交换芯片和以太网互联。USB虽然可以热插拔TB天博(中国)官方网站，但因为保密协议和相关法律条款，但是整体来说不如以太网可靠。农企在自动驾驶领域的积累比起兵工厂（NVIDIA）可能差了不止3、5年。环境感知和融合发展非常迅速，其能力是不太够满足同时运算的要求。对传感器的前端数据处理和数据通路可以进行灵活配置，首先，非常不易。那么通常情况下，Linux系统内核发展到4.x版本，还像之前的Model SModel X一样用一套Tegra 3来做显示？话说回来，非常考验系统架构师的设计能力以及工程师团队的实现能力？

　　而从接口的角度来看，Tesla大量采用了AVB和LVDS（包括FPDLink3和GMSL等），但是也依然保留了CAN、LIN等，作为市面上为数不多大规模量产的自动驾驶控制单元，不管其无人驾驶实际执行效果如何，这一系列控制单元无论从设计还是制造工艺，都堪称是完美的艺术品。