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| 曉寒

416日,2019上海車展正式開幕,全球各大車企均攜旗下眾多產品參展,甚是熱鬧。就在車企們忙碌的同時,博世、大陸、法雷奧等汽車產業幕后英雄們也走向臺前,向觀眾展示其最新的零部件產品與技術。

作為全球最大的Tier1零部件巨頭,博世本次也展出了包括電動車熱管理系統、電驅動系統、車聯網解決方案、無人小巴、自動代客泊車方案等諸多產品,向外界展示了其為汽車四化變革做出的準備。

對話博世智能網聯事業部全球總裁 揭秘“最簡單”的自動駕駛技術

417日,博世智能網聯事業部全球總裁Rainer Kallenbach與博世智能網聯事業部中國區總裁陳明在博世展臺接受了車東西等少數媒體的專訪,就博世智能網聯事業部目前的團隊與項目研發進展,以及對汽車產業的變革趨勢進行了深入闡釋。

對話博世智能網聯事業部全球總裁 揭秘“最簡單”的自動駕駛技術

▲右一右二為陳明、Rainer Kallenbach

一、事業部規模已達650多人 專注兩大方向

2018年年初,博世為了應對汽車產業日益增加的網聯化趨勢,在底盤控制系統、動力總成等事業部之外又新成立了智能網聯事業部,專注研發基于車聯網的技術、產品與服務。

Rainer Kallenbach表示,目前博世智能網聯事業部規模已經達到650多人,并且還在持續增長之中。2018年取得的一個關鍵成績是在中國建立起了本土化的研發團隊與研發能力。

“中國區的團隊人數也在快速增長之中,上海的辦公室挪了一次后又坐不下了。”陳明說道。

目前,博世智能網聯事業部專注在兩大方向,一個是為汽車和設備提供網聯服務,二是基于網聯打造更高級功能。

網聯服務方面,智能網聯事業部推出有FOTA整車無線升級、車輛遠程預診斷、車輛數字化鑰匙等技術。

而基于車聯網能力,其則推出了針對停車場場景的L4級自動代客泊車技術,以及智能車位識別和信息分享(社區互聯泊車)系統。

二、打造可普及的L4級自動泊車方案

現階段,自動駕駛汽車需要聯網,但核心還是依靠車載的傳感器和計算設備進行工作(單車智能)。從表面看,這一產品與智能網聯事業部的關聯其實并不算大。

但其實背后暗藏玄機。

首先,博世智能網聯事業部打造的AVP自動代客泊車系統不依靠任何車載自動駕駛傳感器和計算單元,感知和計算能力全部都布置在停車場內。

工作時,停車場內的傳感器會對停車場的路況進行全局感知,隨后再由停車場內的計算設備計算出車輛的行駛軌跡和駕駛指令,進而再通過WIFI等網絡將指令發給汽車,由車輛的線控系統完成加減速和轉向操作。

對話博世智能網聯事業部全球總裁 揭秘“最簡單”的自動駕駛技術

▲博世自動代客泊車演示

很明顯,這種開發路徑與傳統基于單車智能的開發模式有本質的區別。

對于車企來說,其并不需要讓汽車有自動駕駛能力,只要有線控系統有聯網能力,就能接入到博世的這套系統中,從而實現AVP功能。

這可不就是一件汽車聯網的事兒?

而更為重要的是,這種方案更具備量產可能。

一方面,在停車場內安裝傳感器不受空間、散熱、電源等條件限制,可以獲得極佳的感知視野和最強的計算能力,在軟件層面更容易做出停車決策。

另一方面,目前新出的車型幾乎都具備線控系統和4G/WIFI連接能力,車企幾乎不需要增加任何硬件成本就能獲得AVP能力。

所以總結一下來說,這個方案在技術和成本上,都比車載AVP技術更加容易量產普及。

目前,博世與戴姆勒團隊已經打造了一些測試車輛,并在斯圖加特和北京兩個地庫里開始實地測試。

三、提供多種整車OTA升級方案? 支持新老車型

進入智能汽車時代后,OTA升級,尤其是整車OTA升級能力成為車企的必爭之地。

不過兩個關鍵問題在于,目前汽車內部的通信核心CAN網絡的傳輸速率是按照KB來計算的,很難支持大升級。與此同時,車內各種電子控制器也往往來自不同供應商,各自的通信協議和標準也有差異,也對升級造成了一些阻礙。

CAN總線本身就是博世的產品,我們非常了解其技術特點。”陳明說道,“所以我們推出了多種方案,既能支持搭載CAN總線的車型,同時也能支持基于以太網架構的新車。”

而至于控制器來自不同供應商的問題,陳明則認為其并不是關鍵阻礙。

一方面,整車OTA升級并不是要去升級每一個部件,例如車門/窗戶,只需關注重要部件即可。另一方面,關鍵控制器其實都有標準的通信協議,博世的OTA解決方案(FOTA)基本都能支持。

四、汽車電子架構將大幅簡化 邊緣計算興起

隨著汽車四化浪潮的加深,汽車將日益變為一個帶有輪子的電子產品,因此其內部的電子系統架構就顯得至關重要。

交流最后,車東西也與Rainer Kallenbach和陳明就車內電子系統的發展趨勢進行了簡單探討。

在他們看來,車內的控制器/ECU等設備肯定會越來越少——即會整合入若干個主ECU中進行統一控制。

計算能力方面,未來則會往云+邊緣的方向發展。隨著5G技術的落地,核心計算能力可能會集中在云端,但依托云計算會存在延遲與一些不可能的情況,因此像傳感器、控制器等邊緣端也會部署計算能力。