【編者按】

汽車電子芯片是繼手機芯片之后的又一個大行業(yè)，汽車電子芯片中的圖像處理芯片關(guān)乎著無人駕駛的發(fā)展前景，汽車電子圖像處理芯片的特性就是無人駕駛汽車的特性，那么從汽車電子芯片的角度來看，無人駕駛的發(fā)展前景和應(yīng)用場景，以及中國汽車供應(yīng)鏈的前景如何？近期，就以上話題，澎湃新聞專訪了興芯微電子CEO周宇，興芯微電子是一家汽車電子圖像處理芯片設(shè)計公司。

澎湃新聞：在無人駕駛中的圖像處理技術(shù)有什么作用？

周宇：在無人駕駛中，圖像傳感器和圖像處理芯片相當(dāng)于圖像數(shù)據(jù)的采集端。無人駕駛需要很多的外來數(shù)據(jù)，現(xiàn)在常用的傳感器是圖像和雷達(dá)，而圖像拿到的數(shù)據(jù)是最多的。圖像傳感器和圖像處理芯片其實充當(dāng)著汽車機器人"眼睛"這一功能?，F(xiàn)在很多圖像傳感器和圖像處理芯片都是從汽車的后裝市場入手，能進(jìn)入前裝市場的不多。我看好的方向是為汽車提供搜集大數(shù)據(jù)的思路和方法，讓無人駕駛汽車能夠在全天候采集到更多的數(shù)據(jù)。當(dāng)人工智能處理芯片拿到足夠多的數(shù)據(jù)后，就能夠?qū)Ω鞣N場景進(jìn)行反饋，完成安全的駕駛。

澎湃新聞：更多、更完整的數(shù)據(jù)處理能力對無人行駛有什么意義？

周宇：在汽車行駛過程中，碰到的情況特別復(fù)雜。如果能對突發(fā)事件有預(yù)知，就可以采取很好的應(yīng)對措施。在人為駕駛下，遇到突發(fā)的情況，很容易發(fā)生駕駛錯誤，每年由人的因素導(dǎo)致的車禍其實是非常多的。如果我們把汽車交給車內(nèi)的計算機駕駛，對車內(nèi)計算機的考驗和要求將會更多。要防止計算機出狀況，就要把所有的情況盡可都考慮到，并把事故出現(xiàn)的可能性降低到無窮小。行駛過程中，在實際環(huán)境中碰到的場景是非常復(fù)雜的，這對圖像信息采集，包括對后續(xù)數(shù)據(jù)處理的人工智能芯片，都提出了極大的挑戰(zhàn)。只有把出狀況的概率降到非常低，才能讓無人駕駛在正規(guī)的道路上行使。前兩年特斯拉的無人駕駛汽車出了一起小事故，便引發(fā)了整個行業(yè)極大的震動。而在這個問題得到解決之前，絕大部分無人駕駛的汽車只能在一些規(guī)劃好的或者特定的路線行駛。

澎湃新聞：腦芯片對大數(shù)據(jù)的處理也是無人駕駛未來的發(fā)展趨勢。那無人駕駛還有什么樣的發(fā)展趨勢呢？

周宇：分析外部環(huán)境需要兩個條件：首先一定要有信息的來源。通過眼睛看到的，通過耳朵聽到的，這些都是信息的來源。最后這些信息將匯集到一起，進(jìn)行應(yīng)對處理。汽車在行駛的過程中，因為所處的環(huán)境特別復(fù)雜，所以它搜集到的數(shù)據(jù)量也是巨大的，但是即便一幅很小的畫面也是非常有價值的。所以對處理芯片的要求非常高。因為汽車在高速行駛中，如果遲一點發(fā)現(xiàn)某個信息來源，反應(yīng)的時間稍微晚了點，可能事故就發(fā)生了，那很可能就是一起巨大的車禍。

澎湃新聞：汽車電子圖像處理芯片技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)在處于什么水平？

周宇：現(xiàn)在真正能夠用在無人駕駛上的芯片，可能就是以色列公司mobileye，NXP也有可能。行業(yè)的巨頭們會投入更多的精力。特斯拉自己也說，他的無人駕駛技術(shù)只能在路況非常好的地方采用。因為如果汽車進(jìn)入到比較崎嶇的路，周邊的數(shù)據(jù)量確實特別復(fù)雜。要想適應(yīng)這種場景，還需要很長的時間去提升無人駕駛汽車在各種場景中積累數(shù)據(jù)的能力和運用能力。我認(rèn)為可能還需要5到10年的時間。

澎湃新聞：中國汽車電子芯片設(shè)計產(chǎn)業(yè)在全球汽車供應(yīng)鏈中處于什么樣的地位？

周宇：在半導(dǎo)體行業(yè)，我國的發(fā)展還是比較落后的。新半導(dǎo)體行業(yè)的產(chǎn)業(yè)鏈，可能在消費電子領(lǐng)域已經(jīng)有彎道超車的機會。如果只要求芯片幫助人做一些輔助的分析，而不是完全用機器分析，那我們彎道超車可能會快一點。如果我們的芯片是用于計算機分析，或者說是和駕駛安全真正關(guān)聯(lián)的，那這個領(lǐng)域里的路可能還比較長。

但是中國汽車行業(yè)發(fā)展非常迅速，特別是那些互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)或者新興的人工智能汽車企業(yè)，在全球來說相比不算落后。這也確實給從事芯片行業(yè)的人帶來了機會。這一波新型汽車如果用于已經(jīng)規(guī)劃的場景，而不是用于普通大馬路，中國企業(yè)是有機會進(jìn)入的，也有可能實現(xiàn)彎道超車。但是對于在馬路上行駛的普通汽車，關(guān)系到的無人駕駛，中國的企業(yè)想要進(jìn)入，無疑還有很長的路要走。

澎湃新聞：無人駕駛真正要駛?cè)氲缆酚惺裁匆螅?/p>

周宇：重點在基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)上。如果是針對非個人的專用車，路況越好，對輔助駕駛或無人駕駛越有利。但是如果車是讓消費者使用的，很多的情況下，是沒有辦法提供好的標(biāo)準(zhǔn)。這就要求行業(yè)參與者要采集到盡可能多的數(shù)據(jù)，讓汽車能夠分析和去應(yīng)對各種場景。當(dāng)然道路建設(shè)越好，對于整個產(chǎn)業(yè)的發(fā)展更有效。如果汽車對既定道路之前曾經(jīng)走過，那么先前的經(jīng)驗是可以用到汽車駕駛上。但是如果遇到汽車之前沒有去過的道路，要想獲得必要信息提示，就需要大量的數(shù)據(jù)收集。因為汽車開起來時，速度非?？臁＿@條路沒有走過，無人駕駛汽車對車況和路況可能不是特別清楚。除非真的把道路規(guī)劃數(shù)據(jù)存儲到了芯片里，而不僅僅只存在云端，這樣它才可以去預(yù)估。就像我們?nèi)碎_車走夜路一樣，導(dǎo)航會告訴你接下來是要下坡還是滑行。想要提前繪景，那就要求整個數(shù)據(jù)采集端對圖片中的所有信息進(jìn)行分析。在這一前提下，未來需要更大的腦芯片去做一些數(shù)據(jù)搜集工作。駕駛的時候，按照預(yù)期規(guī)定的路線去走，比如說不走小路，走主干道。車在跑的同時，也會把數(shù)據(jù)及時反饋上去。因為高速路上不會有行人擠入的情況，但是鄉(xiāng)道上行駛，那可能會碰到行人或者動物之類的亂穿馬路的情況，一個很小的突發(fā)事件也可能釀成很嚴(yán)重的后果。

（張余芳對本文亦有貢獻(xiàn)）