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· 为保证整体的安全性，自动驾驶将挑战传感器冗余的成本比
· 软件定义的测试平台对于跟上处理器架构的演进至关重要
· 对自动驾驶的要求正在影响微处理器架构，这引发了半导和汽车两个行业的融合
根据世界卫生组织的数据，每年因交通事故而导致的死亡人数是125万、造成的政府损失大约为GDP的3%。尽管自动驾驶的潜在影响广泛而深远，延伸到个人、经济和政治领域，仅看它可能拯救的生命就意味着自动驾驶可能是我们这个时代最具革命性的发明。
高级驾驶辅助系统(ADAS)是融合传感器、处理器和软件以提高安全性、并最终实现自动驾驶功能。现今，这些系统大多数使用单个传感器，比如雷达或摄像头，它们已经带来了可观测的影响。根据IIHS在2016年的一项研究，自动制动系统将追尾事故减少了约40%，而碰撞预警系统将追尾事故减少了23%。NHTSA的报告也说，有94%的严重车祸是由人为错误引起的。为了把驾驶辅助推向4级甚至5级自动驾驶，并把驾驶员从方向盘后面解放出来，汽车行业面临着更为复杂的挑战。例如，需要传感器融合(将来自多个传感器的测量数据整合以得出结果)，并且要求同步、高功率处理以及传感器本身的不断发展。对于汽车制造商而言，这意味着要在三个关键的要素之间取舍找到恰当的平衡：成本、技术和策略。
成本：冗余Vs.补充传感器
3级自动驾驶的标准表示，如果汽车行驶在预设的环境中，驾驶员则无需费心关注驾驶。 2019年上市的奥迪A8将成为全球首款提供Level 3级自主驾驶的量产车。它配备了6个摄像头，5个雷达设备，1个激光雷达设备和12个超声波传感器。为什么要那么多?简单来说，它们各有优缺点。例如，雷达显示物体移动的速度、但并不能识别这个物体是什么。这里就需要传感器融合，因为两个数据点的结合对于预测物体的行为至关重要。因此冗余对于克服单个传感器的弱点就是必需的。
处理传感器数据的最终目标是：以一种低成本的方式把数据馈送到负责决策的算法中去，创建一种汽车周围环境的故障安全表现形式，从而令最终产品可盈利。要做到这一点，最大的挑战之一就是选择正确的软件。考虑三个示例：紧密同步地测量、保持数据可追溯性以及针对无数种实际情况测试软件。每一个都是独特的挑战，而自动驾驶需要全部应对，问题是准备花多少钱呢?
激光雷达增加了冗余度
技术：分布式Vs.集中式架构
ADAS的处理能力基于多个相互隔离的控制单元;然而，传感器融合正在推动单一集中处理器的普及。以奥迪A8为例，在2019年的型号中，奥迪将所需的传感器、功能集、电子硬件和软件架构整合到一个单一的中央系统中，该中央驾驶辅助控制器可以运算车辆周围环境的整个模型、并激活所有辅助系统。它具有比前一代奥迪A8中所有系统的总和更多的处理能力。
集中式架构主要的担心是大功率处理的成本问题，尤其是为了安全要素，需要在汽车其他位置配备辅助的融合控制器作为备份，更加剧了对成本的担心。随着控制器及其处理能力的演进，优选项很可能会在分布式和集中式架构设计之间交替变化，这意味着软件定义的测试设计对于跟上这种技术发展至关重要。
大陆集团执行董事会成员Helmut Matschi表示，一切都将回到软件工程中。随着高性能计算机在下个十年初期广泛应用到车辆中，Helmut预测开发项目可能会分配多达80%的预算用于软件。
-《汽车新闻》，“大陆集团对故障世界的支撑”，2018年
策略：内部开发Vs. 外部现成技术
为了实现5级自治，自动驾驶汽车的微处理器处理能力需要比当前控制器上的微处理器高2000倍。因此，它很快变得比毫米波雷达传感器系统中的射频组件更贵。历史表明，需求日益增长的昂贵功能会引起邻近市场领导者的注意，从而推动市场老大之间的竞争。
有一个数据表明，瑞银(UBS)估计，雪佛兰博尔特电动车动力总成的半导体含量是同等内燃机汽车的6到10倍。汽车里半导体器件的含量只会继续增长，因此邻近市场提供的现成的技术改进就是无价的。例如，NVIDIA把他最初为消费类电子产品开发的Tegra平台做了调整，用于汽车系统中的ADAS应用。另外，DENSO已经开始设计并制造自己的人工智能微处理器、用以降低成本和能源消耗;而DENSO的子公司，NSITEXE Inc.计划在2022年发布一款数据流处理器，称为DFP的下一代处理器IP。比赛已经开始了!
优化权衡取舍
对这些取舍的权衡抉择将对产品上市时间和在整个供应链中的差异化能力产生巨大影响。快速重新配置测试人员的能力对于最小化验证和生产测试的成本及时间至关重要，因此通过软件获得的灵活性是关键。2018年3月4日在Bloomberg.com上发布的采访摘录中，丰田研究院领先技术研发部首席执行官James Kuffner博士表示：“就预算而言，我们不仅要翻倍，还要翻两倍。我们有将近40亿美元的资金，要把丰田打造成具备世界级软件能力的新兴出行公司。” 这种情绪在汽车行业并不少见。对这些取舍我们尚无明确答案，但是，就像过去的工业革命，更高的生产效率使人们能够买得起新技术，软件开发效率的提高也将成为自动驾驶革命不可或缺的一部分。
冗余Vs补充传感器考虑因素
