1. 什么是L3级别自动驾驶?
我们所说的L3级别自动驾驶，通常默认指美国SAE协会定义的标准。在我们上一篇文章已经介绍过了。（文章链接）这里简要描述下：目前最常用的ADAS大部分是属于L2级别的自动驾驶，仅仅是辅助人类驾驶，虽然人类可以一定程度的解放双手（Hands Off），但是还是需要人去观察环境。而L3级别的自动驾驶，环境感知则不再需要人类来做（Eyes Off），人类只需要在特定的情境下给予关注即可。
L2（车辅助人）到L3（人辅助车）后，用户才会真正感受到自动驾驶的美。届时，也是产业爆发式增长的时候。
目前奥迪A8L、广汽Aion LX、长安UNI-T均发布了量产L3车型。然而，这些车型只能实现低速的L3自动驾驶。尽管如此，也说明现在大型整车厂都在朝着实现L3的实现而努力。
2. 中国L3自动驾驶的市场预测
消费者
● 中国消费者饱受城市拥堵、停车困难等国内特有车况影响，所以国内的消费者普遍希望自动驾驶的早日落地。
政府
● 政府大力支持自动驾驶的研发，目前已经在全国设定智能网联汽车测试示范区超过40个，包括一线城市和部分二线城市。
国内OEM和互联网公司
● 国内主机厂、互联网公司互相合作，迅速转型。以小鹏汽车、蔚来汽车为代表的新型自动驾驶企业不断涌出。由于中国汽车保有量数量庞大，所以在接下来更换智能的路上也能够提供更多的数据，有望弯道超车。
3. 量产L3自动驾驶的主要难点与解决方案
L3自动驾驶难以量产的阻碍有很多，包括感知准确率难以提升、决策时难以覆盖全部场景、设备算力足够但是不满足功能安全、无快速稳定的线控、车载设备无法满足整车算力要求。
● 感知准确率难以提升
目前许多感知算法供应商都将感知准确率提升到了98%以上，但到此很难继续往上提升，在实车测试时还是不断有corner case出现。比如突然倒下的电线杆、马路上出现的其他生活杂物都会影响汽车感知系统的判断。
对于此，可以从数据层面上进行改善——增加尽可能多的相关有效数据；也可以从算法层面上改善——改善算法使其能够提取更多有效特征来增强判断能力；最后，将网络进化为自学习神经网络。
● 车载设备无法满足整车算力要求
自动驾驶对芯片算力的要求极高。因为场景的复杂和操作的多样性需要驾驶处理器要达到每秒百万亿次的计算。如果算力不够，那么车辆就不能实时对于外界变化做出响应。出现任何一点延迟都有可能造成车毁人亡。
许多自动驾驶解决方案供应商选择车辆上外接工控机提供额外的算力，然而，当算力达到了以后，还要解决算力设备的散热等问题。
最后，还需要算力设备有足够高的可靠性，无论多么恶劣的环境都不能影响其计算过程。
对于此，虹科提供HPEC（High Performance Embedded Computer）高算力车载设备——DynaCOR 40-34。DynaCOR 40-34是一款液冷车用高存储计算机。提供高达16TB的存储，4.4GB / s的写入速度和多个40/56 GbE接口。并通过了E-Mark和Shock&Vibe认证，能够在自动驾驶和其他恶劣环境中可靠运行。
体积轻巧的同时亦能保证良好的散热，秘诀是DynaCOR 40-34有独立的液冷冷却系统，同时亦可以与车辆冷却系统相连。在提供高算力的同时稳定运转。
DynaCOR 40-34是紧凑，液冷，坚固的HPEC网络存储系统，已通过汽车应用认证。它可嵌入具有32GB高可靠性焊接式ECC RAM的Intel Xeon E3 v3处理器，以及多个高性能NVMe SSD卡，网络接口控制器（NIC）和GPU。
DynaCOR 40-34的设计能承受冲击和振动，并且通过了E-Mark认证，可用于车载安装。
DynaCOR 40-34的内部体系架构具有一个CPU卡，并为GPU，NVMe和网络模块提供了5个扩展空位，并与带有96个PCIe Gen 3通道的交换机相连。
现成的配置包括以下PCIe扩展卡：两张可提供高达16TB存储容量的NVMe SSD卡，一张支持两个40/56千兆位以太网接口的网络接口控制器（NIC）卡以及一个NVIDIA GeForce GPU。但是仍然可以根据您的需求自由定制。
DynaCOR 40-34通过与车辆液体冷却系统相连接的创新技术，可控制高达1kW设备的功耗发热。冷却剂在与扩展板紧密耦合的冷板内部循环，从而有效地散热。
余下的扩展坞可以由您自由配置，即插即用。
4. 汽车专题直播月第四周预告
转眼间，虹科云课堂第四期——汽车专题直播月还剩最后一周就要结束了。
上一周我们的课程有：1.CAN FD目前发展与未来展望；2.软件定义汽车背景下OTA发展趋势；3.51Sim-One场景标准OpenSCENARIO的应用实践；4.集和诚V2X边缘计算产品-实现与创新；5.基于rFpro的自动驾驶感知仿真解决方案；6.AWS汽车行业应用方案介绍；7.场景仿真-加速智能网联技术验证进程。
课程回放链接：https://gdh.h5.xeknow.com/s/4mwJdF
直播间好评如潮！感谢各位讲师的辛勤付出！欢迎新老朋友们继续锁定我们的直播间，精彩课程不停！我们本周的直播汇聚了汽车行业的专家大牛，有CiA、安波福、惠尔智能、美国风河的4位讲师参与直播课程，当然还有我们虹科车辆网络事业部的3位高级工程师为您带来精彩内容。关注我们的公众号，获取每日直播链接。
星期一：基于TSN的汽车实时数据传输网络解决方案
● 课程简介：
1、以太网融入到汽车网络中的理论基础
2、车载以太网简要概述
3、AVB/TSN技术是什么
4、基于TSN的数据传输解决方案
● 讲师简介：
杨衍平，虹科车辆网络事业部技术工程师。具有AVB/TSN相关理论基础和应用经验，目前主要致力于为汽车实时数据传输提供基于TSN的解决方案，以及为主机厂和零部件厂商提供CAN、LIN总线测试的高效解决方案。
星期二：CAN XL介绍
● 课程简介：
1、CiA 简介
2、CAN XL 数据链路层⼦层
3、CAN XL LLC 帧格式
4、SDU 类型与⾼层协议
5、Virtual CAN-ID
6、CAN XL MAC 帧
7、级连 CRC
8、CAN XL 物理层
9、CAN XL 和 OSI 模型
10、CAN XL 设备
11、CAN FD 和 CAN XL 关系
● 讲师简介：
Holger Zeltwanger，CiA协会主席。Holger Zeltwanger（生于1952年）在 Braunschweig/Wolfenbuettel 应用科学大学取得电子工程专业研究生工程师学位 。曾任职于西门子，并在德国和美国的若干技术杂志任职技术编辑 40 年以上。1992 年，他成立了基于 CAN 技术的国际用户和制造商协会 CAN in Automation (CiA)，并至今连续当选为协会主席。协会目前有 700多家会员公司。Zeltwanger 先生长期参与到多个国际标准化工作小组，为 ISO 车载网络工作组及网络应用工作组的负责⼈，并是若干 IEC，DIN，及 SAE 工作组中的专家。
星期三：汽车电子软件现状与发展趋势
● 课程简介：
1、汽车软件标准化的开端OSEK/VDX
2、汽车开放系统架构AUTOSAR
3、汽车系统及软件架构的发展趋势
● 讲师简介：
倪春雷，安波福软件技术经理，就职于安波福中国，从事车身与网关控制器的软件平台开发。
星期四：自动驾驶
● 公司简介：
惠尔智能是一家来自深圳的自动驾驶技术公司，致力于为不同的场景打造其独有的自动驾驶解决方案，实现 L4 级别自动驾驶的商业化落地。惠尔智能利用先进的传感融合技术与精确算法，将高冗余低成本的自动驾驶技术带入人们的日常生活中。惠尔智能由一群来自百度等资深研发工程师和资深产品人所创办。团队来国内外顶尖高校。平均行业经验三年以上。对自动驾驶行业有一手开发经验并且掌握从人工智能感知模型，到硬件融合等核心技术。目前，惠尔为国内众多高校及科研机构提供了自动驾驶套件及整车技术。惠尔智能的终极目标是用经济可行的技术支持帮助交通运营商和供应商迈入全自动时代。
● 讲师简介：
常宇飞，惠尔智能创始人&CEO。剑桥大学纳米技术硕士、帝国理工学院材料学科学士，前百度阿波罗团队高级产品经理，曾主导开发多个智能驾驶及汽车视觉辅助产品。
2018年，常宇飞于深圳成立了惠尔智能——致力于将自动驾驶技术带入日常生活的科技公司。依靠在自动驾驶的相关经验和上下游硬件商业能力，惠尔智能快速实现了产品落地和盈利。在自动驾驶关键技术，如前融合感知、传感器同步、控制、决策与制图方面，惠尔智能均掌握了核心技术并将其输出为成熟产品。两年间，惠尔智能已为交通部门、高校、出租车公司等客户提供了多个项目的全套解决方案，并获得数十项自动驾驶与智慧交通相关专利。
星期五：风河系统软件定义汽车的驱动、挑战与应对策略
● 课程简介：
1. “软件定义汽车”的驱动
2. 挑战与应对策略
3. 风河系统
● 讲师简介：
付俊峰，美国风河系统公司战略客户经理, 业务开发。资深汽车电子技术和软件专家。从事多年新能源电机驱动系统软硬件开发，混合动力/纯电动系统开发。在整车控制策略、能量管理策略开发，氢燃料电池系统开发，车联网技术开发等领域丰富项目经验。曾长期供职于博世工程公司(Bosch Engineering GmbH, BEG)，在德国博世总部和博世中国总部分别工作。
星期六：基于CAN/LIN总线的汽车零部件测试方案
● 讲师简介：
何志阳，虹科车辆网络事业部高级工程师。
星期日：从汽车网络的角度来谈TSN基础
● 讲师简介：
魏哲，虹科车辆网络事业部高级工程师。
虹科云课堂直播间：https://appoQnsBKcp8067.h5.xiaoeknow.com/content_page/eyJ0eXBlIjozLCJyZXNvdXJjZV90eXBlIjo4LCJyZXNvdXJjZV9pZCI6IiIsInByb2R1Y3RfaWQiOiJwXzVmZTk4NzMwZTRiMDRkYjdjMDk3ODg4NiIsImFwcF9pZCI6ImFwcG9RbnNCS2NwODA2NyJ9
