MDC智能驾驶计算平台：华为自动驾驶的“杀手锏”

　　基于在ICT领域，尤其是芯片、5G以及操作系统等方面的长期积累，华为在智能汽车领域的业务推进速度，不可谓不惊人。

　　当前，华为已经形成了“智能驾驶、智能网联、智能电动、智能座舱、智能车云”五大汽车业务矩阵，几乎覆盖全部智能网联电动汽车所需要的关键新技术。

　　智能驾驶，无疑是重中之重。

　　在智能驾驶领域，华为目前的核心产品是L4级全栈智能驾驶解决方案和MDC智能驾驶计算平台，两者都是基于华为自研的AI芯片、CPU和操作系统，而后者是前者的核心。

　　据悉，MDC智能驾驶计算平台是基于华为昇腾系列AI芯片，当前华为已经推出了MDC 600和MDC 300两个计算平台，分别对应L4和L3级别自动驾驶。

　　在车路协同的同时，华为也坚持在自动驾驶领域的单车智能技术路径投入和发展，因此MDC智能驾驶计算平台更显得尤为重要。那么，MDC智能驾驶计算平台真正的价值在哪？

华为自动驾驶的核心

　　华为的芯片积累，让其在自动驾驶领域可谓是如鱼得水。

　　经过多年发展，目前华为已经建立起了完善的芯片体系，包括专为5G提供支持的巴龙系列芯片、基于全新达芬奇架构研发的昇腾系列AI芯片、在手机上搭载的CPU处理器芯片麒麟系列，以及服务器级处理器芯片鲲鹏系列。其中，昇腾系列AI芯片主打AI算力需求。

　　据华为方面介绍，昇腾310使用了华为自研的高效灵活CISC指令集，每个AI核心可以在1个周期内完成4096次MAC计算，集成了张量、矢量、标量等多种运算单元，支持多种混合精度计算，支持训练及推理两种场景的数据精度运算。

　　作为NPU，昇腾310集成了FPGA和ASIC两款芯片的优点，包括ASIC的低功耗以及FPGA的可编程、灵活性高等特点，从而其统一架构可以适配多种场景，功耗范围从几十毫瓦到几百瓦，弹性多核堆叠，可在多种场景下提供最优能耗比。

　　相较而言，英伟达使用的GPU是通用AI芯片，算力高但功耗也高。具体来说，英伟达的Xavier 算力为30 TOPS，功耗则达30W，能效为1 TOPS/W，相比之下，华为昇腾310 算力为16 TOPS，功耗仅为8W，能效为2 TOPS/W。

　　另外，在自动驾驶芯片领域，Mobileye的 EyeQ系列则是典型ASIC芯片的代表，不过，在算力方面，Mobileye EyeQ4的算力为2.5 TOPS，功耗为3W,能效0.83 TOPS/W，相比之下，华为昇腾 310的优势也格外明显。而且昇腾310芯片后续还会以每两年一次的速度持续迭代优化。

　　基于此，不管是昇腾310最优的算力和功耗，还是其统一架构可以适配多种场景，都决定了其必然成为华为自动驾驶MDC智能驾驶计算平台的核心。

　　可伸缩的MDC智能驾驶计算平台

　　在去年华为举办的全联接大会上，除了AI芯片，华为还发布了能够支持L4级别自动驾驶的计算平台MDC 600，其基于8颗昇腾310 AI芯片，同时还整合了CPU和相应的ISP模块。

　　据介绍，MDC 600的算力高达352TOPS（TOPS：万亿次/秒），整体系统的功耗算力比是1 TOPS/W。同时，华为方面还透露，MDC智能驾驶计算平台正在进行最高级别的即ISO26262 ASIL-D级别车规标准认证。

　　事实上，虽然MDC 600瞄准的是L4级别自动驾驶，但现阶段市场对于L4级别的自动驾驶需求并不旺盛。因此，华为推出了MDC 300。

　　据华为方面相关负责人介绍，MDC 300主要瞄准的是L3级别自动驾驶，即拥堵跟车、高速巡航、自动泊车等应用场景。等之后高级自动驾驶市场需求起来之后，华为将会做更多的MDC 800／900这样系列化的新产品。

　　同一个计算平台，华为却能够针对不同的自动驾驶级别推出不同的产品，这背后的原因是什么？

　　对此，华为智能汽车解决方案BU总裁王军表示，原因在于两个概念，即“系统架构可伸缩”以及“以终为始”，这两个概念的核心，就是如何用一套软件不仅能够支持L4，还能支持自定义的L2.9等。

　　对此，王军进一步解释到，其是需要在一套能够实现L4级自动驾驶的架构中，通过增减激光雷达和算力配置，来实现Robo-taxi、中高端车型、普通车型的需求。算力方面，上述华为相关负责人则解释称，可以根据实际需求增减MDC智能驾驶计算平台上昇腾310芯片的数量，来达到自动驾驶对算力的不同需求。

　　也就是说，华为最开始瞄准的也是L4级别的自动驾驶，但与那些单纯做L4级自动驾驶的企业所不同之处，则在于华为能够在满足L4级别自动驾驶的基础上，技术反哺L2/L3等级别。通过上述两个概念，并依据具体的操作方面，华为就可以按照市场上对于自动驾驶实际应用场景的需求，开发出能够与之相匹配的MDC智能驾驶计算平台产品。

　　因此，我们不难看出，华为MDC智能驾驶计算平台可针对不同级别的自动驾驶算法，用一套软件架构，不同硬件配置，就能够支持L3~L4自动驾驶算法的平滑演进升级。

MDC智能驾驶计算平台的优势

　　在发布鸿蒙系统之后，对于华为而言，现阶段所面临的一大挑战就是生态体系的建设，不管是手机端，亦或是车机端。不过，华为在对外的态度上一直非常明确，即合作共赢。同样，在自动驾驶领域也是如此。

　　因此，华为MDC智能驾驶计算平台并不是一个闭环的封闭产品，而是一个开放平台。据介绍，其具备组件服务化、接口标准化、开发工具化的特性，基于此平台，相关企业可快速开发、调测、运行自动驾驶算法与功能。

　　此外，华为MDC智能驾驶计算平台还能够兼容AUTOSAR与ROS，结合配套提供的工具链与HIL仿真平台，车企可灵活快速开发不同级别的智能驾驶应用。

　　值得一提的是，华为所推出的MDC HIL（硬件在环）仿真平台，是目前国内首批支持L4自动驾驶仿真测试的平台，其具备多类传感器与海量场景的实时仿真能力，能够支持SAE L4~ L2+级别智能驾驶算法开发与仿真，可有效提升自动驾驶测试效率，降低测试成本。

　　技术方面，相比于当前业界其他自动驾驶计算平台，华为MDC具有“三高一低”的优势，即“高算力、高安全、高能效、确定性低时延”等。

　　其中，高算力则是因为其搭载了华为多颗昇腾310芯片，最高可提352 TOPS的算力，满足L4级别的自动驾驶需求。同时，高算力也意味着能够为自动驾驶提供更安全可靠的计算力支持，从而能够应付处理复杂的路况。

　　高安全，一方面是源于华为MDC智能驾驶计算平台凝聚了华为30年的ICT设备研发、设计、生产制作的经验，从而使其能够进行端到端的冗余备份设计，规避单点故障，并能够支持-40°C~85°C的环境温度，应对苛刻外部环境。另一方面，则在于华为遵守从业界车规级可靠性与功能安全等级的要求，如ISO 26262的ASIL D级。

　　说到遵守车规级要求，在这里需要补充的一点是，当前华为MDC智能驾驶计算平台正在进行车规级认证，这也是其产品未规模应用到乘用车领域的主要原因。

　　基于此，我们可以看到，当前华为MDC产品的商用场景也并不是我们平常看到的乘用车，而是针对特定的场景需求进行商用，如园区内的物流车、清洁车以及城市中固定的公交巴士等。至于车规级自动驾驶芯片，有消息称，华为或将在明年发布。

　　回到优势方面，对于华为MDC智能驾驶计算平台的高能效，则是因为其领先业界的端到端1TOPS/W的高能效，业界一般为0.6TOPS/W。

　　基于其高能效，自动驾驶汽车不仅可以节能和延长续航里程，还可以实现同等算力下温度更低，从而提升电子元器件的可靠性。

　　在确定性低时延优势方面，则是因为MDC智能驾驶计算平台的底层硬件平台搭载实时操作系统，从而能够高效的使底层软硬件一体化优化。而操作系统方面，则使用的是华为自研车控OS，其是基于低时延、高安全的华为鸿蒙内核而研发的。

　　通过MDC智能驾驶计算平台的软硬一体化优化，华为则能够使其内核调度时延低于10us，ROS内部节点通信时延小于1ms，并为客户的端到端自动驾驶带来小于200ms的低时延，而在业内，这个数据一般是400~500ms。因此，这也大大提高了自动驾驶过程中的安全性。

　　如果说MDC智能驾驶计算平台是华为为自动驾驶行业提供的产品，那么，华为L4级别全栈智能驾驶解决方案(ADS)则是其基于MDC平台的为行业提供的一整套解决方案。

　　据介绍，华为L4级全栈智能驾驶解决方案全面整合了芯片、算法、数据等多层面能力，可支持灵活的功能特性组合，能够满足L4~ L2+的不同客户需求，可面向自动驾驶系统的规模化量产。

　　具体来说，其采用自研高算力自动驾驶SoC芯片，能够实现多路传感器数据的高性能处理和复杂规控决策；算法上，其全面采用自研核心算法，针对中国城区道路、高速道路、市区泊车等复杂驾驶场景持续设计优化；数据上，华为通过与车企伙伴联合建立大规模路测车队，持续累积丰富场景路测数据，驱动系统持续闭环迭代优化；

　　同时，其基于中国道路和交通环境设计，以有效提升用户驾乘体验为目标，可帮助车厂快速落地中国用户关注的自动驾驶高价值特性，并通过OTA持续为用户提供自动驾驶新特性和新体验。

　　目前，基于MDC解决方案，华为已与奥迪开展了L4级别自动驾驶测试。其合作的测试车队规模已达数十辆。除奥迪外，一汽、沃尔沃（乘用车）、东风、苏州金龙、山东浩睿智能、新石器等公司也都已跟华为在自动驾驶方面展开合作。

单车智能与车路协同并进

　　在今年4月份举办的上海车展上，华为轮值董事长徐直军表示：“未来的自动驾驶一定是单车智能，如果连这点志气都没有，就不要做自动驾驶了。”不过，徐直军也没有否认车路协同技术，其认为该技术可在一定程度内促进自动驾驶技术的落地。

华为轮值董事长徐直军

　　当然，基于自身在ICT领域的积累，华为不可能放弃车路协同技术，毕竟这是其最擅长做的事情。同时，也正是基于华为自身在车路协同领域的布局，才使其与自动驾驶结缘。

　　2013年，华为推出了车载通信模块ME909T，标志着其正式进军车联网行业。在之后的一年，华为先后与东风、长安、一汽等企业围绕车联网、智能汽车领域签订合作协议。

　　不过，当时并没有人把智能汽车与自动驾驶相联系起来，毕竟，若仅仅只是一个车载通信模块，其所能够为汽车提供的就是在线功能罢了。

　　直到2015年，3GPP开始启动关于C-V2X的标准化研究。所谓的C-V2X，其实就是一套基于无限蜂窝网络的技术及标准，从而使搭载了此类通信模块的汽车拥有与其他车辆、基础设施以及行人进行直接通信的能力。也就是说，这将使车辆能够及时掌握其他交通参与者的信息。

　　事实上，自动驾驶想要实现，V2X的打通是必不可少的，车与路之间的协同、交通信号的协同、车与车之间的协同、道路参与者的协同，均依托V2X。

　　然而，现有的4G网络在带宽和延迟上无法满足高速度的自动驾驶的需求。因此，华为在此基础上直接瞄向了5G。

　　2016年，华为与奥迪、宝马、戴姆勒、爱立信、英特尔、诺基亚及高通联合宣布,成立“5G汽车联盟”,旨在整合各巨头间的资源,加快无人驾驶汽车的研发进度,调配研发过程中所需的互联设备。

　　2017年2月，华为在德国开展5G自动驾驶测试。2017年6月，在上海世界移动大会上，华为与上汽、中国移动合作，演示了一辆无人（远程）驾驶车。

　　就像徐直军所说，在单车智能还没彻底实现的时候，车路协同能够加快其落地进程。也正因为如此，我们不难看出华为目前在自动驾驶领域的两条路，其一，则是利用自身在软件和硬件方面的优势，开发自动驾驶计算平台，促进单车智能的发展。其二，则是利用自身在ICT领域的技术积累，尤其是在车载通信方面，大力促进车路协同技术的发展，以便于更快实现完全自动驾驶技术。

　　在华为2019全联接大会上，王军提出了华为在智能驾驶解决方案战略上的三个维度：

　　从商业的角度，其是围绕价值场景逐步落地，提供无缝的体验。

　　从技术的角度，华为的智能解决方案是以高算力和激光雷达为基础，和以终为始的架构；其未来的架构是可以弹性收缩的，不同的配置，都是一个软件；功能特性是根据不同硬件配置，通过配置软件功能的方法实现。

　　从产业的角度，华为作为增量部件的供应商，与行业伙伴共同推动产业的成熟。

　　从商业，到技术，再到产业，无不阐述着华为对自动驾驶领域的重视。对于自动驾驶的实现路径，华为最擅长的是车路协同，毕竟，其在ICT行业有着30多年经验的积累。

　　然而，正如徐直军所言，自动驾驶如果连搞单车智能的信心都没有，那就不要搞了。而MDC智能驾驶计算平台，就是为了提高汽车的智能化水平，从而能够使其实现自动驾驶。

　　目前，我们不难看出，华为在自动驾驶领域的根本，就是其MDC智能驾驶计算平台。其对于华为的重要性，也就不言而喻。

　　同时，对于当前自动驾驶领域而言，华为MDC智能驾驶计算平台也同样重要。业内皆知，当前L2~L4级自动驾驶芯片分别被垄断在Mobileye和英伟达的手中，而华为则最有可能打破这一自动驾驶芯片垄断格局。

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