美女聊車：十分鐘搞明白無人駕駛如何
《十分鐘搞明白無人駕駛，爽不爽？》
這幾天，美國小伙子喬治.霍茲的英勇事跡又開始在微信朋友圈里流傳。玩手機的同學們應該對這個名字不陌生，2007年，他破解了iPhone，2011年他又破解了索尼的PS3，然后又和索尼打了一場大官司，搞的全世界的黑客組團來支援他。那一年他才21歲。
大學畢業后，霍茲遇到了埃隆.馬斯克，就是特斯拉和太空探索公司的老板。馬斯克一看，誒，這小伙挺有才啊，于是就想簽下他去特斯拉干活。但最后倆人沒談成這個合同，霍茲還留了句話，要碾壓特斯拉。
然后，就是2015年年底，霍茲帶著記者試駕了他用謳歌改裝的一輛無人駕駛汽車。硅谷的投資人看到這么一個從天而降的寶貝，當然不會放過他。今年3月，霍茲的公司成立，馬上就拿到了310萬美元的投資，然后被打上了2000萬美元的估值標簽。
又一個硅谷英雄出現了。
這個故事又讓你們想起來當年的比爾蓋茨和喬布斯了吧，但是要想一個人單槍匹馬的搞出一輛無人駕駛汽車，這難度估計比當年關羽過五關斬六將還得高一點。因為它涉及的技術，實在是跨越了太多的領域。
無人駕駛，或者說智能汽車，不是說往中控里裝個MIUI或者阿里云就智能了，要不然谷歌也不會搞了這么多年還在做實驗。要想實現汽車的智能控制，開發的人首先要搞定的，就是汽車里面的網絡。
一般來說，現在一輛汽車里，有三個局域網同時運行。想想平時咱們單位里，一個局域網就讓網管小哥忙的四腳朝天了，汽車里這三個局域網是同時運行，還得相互聯系。
汽車里面最底層，也是最重要的一個局域網，叫CAN總線，這是現在汽車里面輩分最大的局域網了。跑到改車店刷過發動機ECU的同學應該都接觸過這條隱藏在車身最里面的系統吧。CAN總線連接的，是整個汽車里面最核心的部分，比如發動機、變速箱、轉向剎車這些地方的控制電腦，就是通過CAN總線互相傳遞信息。
CAN總線的輩分最大，是因為它在1983年就開始設計。當時的汽車里面，已經開始有了傳感器和控制電腦，這些東西之間很需要一種通訊方式讓他們搭上話。于是德國的博世集團找來了奔馳、英特爾，還有德國幾個大學，一起設計了CAN總線的軟硬件。這條總線的運轉很高效，每一條指令只有8個字節，每一個節點之間的延遲只有0.26毫秒。后來在1993年的時候，CAN總線成為了國際標準，它的應用也就越來越廣泛，并且開始串聯起更多的汽車零部件。
就像現在我們帶著遙控鑰匙走到車門邊拉開車門這一個簡單的動作，汽車里的就已經有4個控制單元通過CAN總線互相聯系，做好了開車前的準備。
但是CAN總線畢竟還是要干更重要的事情，所以就有了一個輔助的LIN總線來連接一些不太重要的部分，比如升降車窗玻璃，調整座椅角度這些。
再后來，像攝像頭、液晶屏這些東西也開始裝到車里的時候，CAN總線就不夠用了。就像現在的ACC自適應巡航、全景倒車影像這些功能，它們之間通訊的數據量，每秒有50到65兆，而且這些設備在汽車上是越來越多，帶寬需求超過1G是早晚的事。CAN總線的帶寬呢？嘿嘿，1M……所以，以太網就被裝到了汽車里。
這就是現在汽車里最常用的三個局域網，CAN總線負責發動機、車輛控制這些最核心的部分，LIN總線協助CAN總線干一些零碎活，以太網專門連接攝像頭、大屏幕，還有各種對外的互聯網，這三個局域網之間，用網關再連接起來。
像特斯拉這種車，它里面的網絡結構，就是這三個局域網互相配合。所以說，要想造出一輛無人駕駛的汽車，首先你得在一輛汽車里合理的布置好這三種局域網。
對于不是汽車行業的人來說，最不容易搞定的，就是看起來很古老的CAN總線。雖然這個總線技術是公開的，但是在總線里傳輸的數據，是各個汽車廠商積累了很多年的經驗得出來的。像發動機各個單元的控制參數，像底盤懸架的調教數據，這都是一個汽車廠商的看家本領，絕對不會輕易外傳。
看起來技術很強悍的谷歌就在這方面吃了很大的虧，在谷歌提交給美國交通安全部門的報告里，谷歌汽車一共發生了272起故障，大多數就是因為自己沒有這些經驗數據的積累，造成了類似傳感器讀錯了數，轉向剎車配合沖突之類的故障。
等到徹底的理清了一套車載網絡之后，這個時候就可以搭建自動駕駛的硬件了。但是，這個硬件搭配，也有三種流派，對，智能汽車也是一片江湖，有流派很正常。
最硬氣的流派，是奔馳領導的。1995年，奔馳在一輛S級轎車上安裝了自動駕駛系統，然后完成了從慕尼黑到哥本哈根的實際道路測試，這也是最早完成的自動駕駛實驗。奔馳的自動駕駛基本上是靠堆硬件的方法壘起來的。像現在奔馳S級上的自動駕駛，毫米波雷達加攝像頭一起，一共有23個。這種系統的工作原理，我們在第一期講博越自動剎車的時候詳細說過，就是雷達看遠點的地方，攝像頭看車頭前面。
現在最主流的的流派，是視頻處理配合傳感器的組合。奧迪和特斯拉，用的就是這種組合。簡單的說，這種自動駕駛的硬件系統，就是一個攝像頭，再搭配幾個超聲波傳感器。
像咱們平時用的數碼相機，它是把三維的世界轉變成了二維平面。自動駕駛的攝像頭，卻是要把二維的畫面再重新變換成三維，它分析圖像特征確定畫面中的車輛和行人，再用光學成像的原理算出這些車和人的距離。
這個組合還很便宜。像現在視頻處理非常先進的以色列mobil eye公司，它的攝像頭特斯拉和奧迪都在用，但是最便宜的價格只要1000美元左右。
不過這個組合的缺點也很明顯，下雨下雪霧霾天的時候，就不靈了，因為攝像頭它看不清楚。在標線不清楚的路上也不靈，像車道保持這些功能，在這個組合里是要看著路上的線走的。
價錢最貴的流派，就數谷歌當掌門的激光雷達和傳感器組合了。谷歌汽車頭頂上那個激光雷達看起來很炫，價錢也很炫，售價要人民幣40萬以上了。不過最近生產這個激光雷達的美國公司velodyne（念 va lou dai ）放出口風，說在中國已經找到了代工廠，這樣他們就不用再手工生產了，而且還有希望把激光雷達的價格降到500美元一套。
激光雷達的好處就大了，它是用64或者32條激光線掃描路面，然后接收回波。它的測量精度也是這三種流派里最高的。連最新的特斯拉Model X，也開始安裝激光雷達上路測試了。
除了這三個最主要的流派，還有個比較邪門的流派，這就是開頭我們提到的霍茲，他最新的自動駕駛系統，即裝了velodyne的激光雷達，又裝了mobileye的攝像頭，而且他還徹底破解了本田的CAN總線，讓自動駕駛系統完全接管了剎車油門方向盤。對于這種骨骼精奇的奇才，擱任何一個投資人眼里，這都是寶貝。
三個局域網的整合，三種硬件流派的選擇，估計我這個說法，是對自動駕駛汽車最簡單的介紹了吧。但是幾乎所有的汽車廠商和科技巨頭都參與到了這場汽車的改革之中。按照華爾街的說法，汽車行業的變革，已經走到了拐點，既有上萬億規模的市場，又有了像谷歌和特斯拉這樣的旗手。
而且現在自動駕駛還在快速的更新換代。像現在各自為戰的傳感器，現在開始被中央處理器統一指揮。像汽車里運行的上千萬行的固定代碼，也開始被類似阿法狗的自我學習程序替代。我想我們是幸福的，我們很可能在幾年后就能享受到無人駕駛，那就讓我們等等吧，等著無人駕駛這個科幻的東西，真的走進我們的生活。
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