雷鋒網按：迅速發展中的自動駕駛行業正在被一個巨大的問題困擾，那就是為了安全，汽車廠商是應該開發一站式的軟體解決方案？還是要整合來自不同公司的軟體？這個問題的答案將決定許多廠商的未來命運。
目前，兩種方案都有自己的擁躉，但最終它們肯定要決出勝負，而押對寶的公司肯定能獲得巨大的先發優勢。
處在漩渦中心的軟體在自動駕駛時代與車輛的關鍵功能息息相關，即能破譯傳感器數據的感知系統和利用數據決定車輛行駛路徑的行動規劃系統。
那些將聯合開發當成先決條件的公司主要集中在矽谷，Waymo 就是最好的代表。此外，現在歸屬於福特的 Argo AI，歸屬於 Uber 的 Otto 和滴滴出行都是這種方案的支持者。在他們看來，聯合開發是唯一現實的解決方案。
不過，通用旗下自動駕駛部門 Cruise CEO Kyle Vogt 卻表示：「你可以將整套軟體分成 50 個不同的部分，然後由全球各地的團隊完成開發，它們在白板上進行演示時也能完美無缺。但如果真的將這些軟體整合起來，恐怕會 Bug 不斷，能不能徹底解決問題得看運氣了。」顯然，Vogt 是一站式軟體開發的支持者。
其實業內出現這樣的分歧並不奇怪，據雷鋒網(公眾號：雷鋒網)了解，那些認為大家可以通力合作完成自動駕駛大業的公司有自己的商業模式，它們希望汽車製造商能根據自身需要定製一套「混血」系統。這些公司中就包括英偉達。除此之外，許多汽車系統供應商，如德爾福和一些行業新軍如百度，也都在研發自己的模塊化開放平臺。
關於該問題業內還有其它爭論點，其中就包括高精地圖。也就是說，未來的地圖將實現釐米級的精準度，它不但能看出路況的好壞，路上的標線、障礙和交通標誌也不在話下。
畢竟對車輛來說，路面信息越多越好。包括通用、福特和 Waymo 在內的開發者相信，高精地圖必須與感知和道路規劃系統一同開發。類似 Drive.ai 等新創公司也同意該觀點。
上面提到的公司在對待高精地圖時屬於聯合開發派，而 Zenuity（沃爾沃和供應商 Autoliv 的合資公司）和自動駕駛新創公司 Voyage 則更加直接，它們認為高精地圖可以直接從第三方購買。Voyage 聯合創始人 Tarin Ziyaee 就認為，與自動駕駛算法不同，地圖並不是什麼難解決的問題。
除此之外，業內還有一個誕生已久但依然懸而未決的爭論，那就是如何整合兩種不同的技術——機器人和深度神經網絡（深度學習）。
前者是程式設計師寫規則，機器人遵守；後者則直接通過處理傳感器採集到的數據來識別物體，如停止標識和周邊的汽車等。當然，深度學習還能通過檢查路線標識外加學習人類來調節方向盤的轉動角度。
通常來說，開發者會不自覺的倚重一項技術，特別是在做行動規劃系統時。不過，有經驗的工程師，如 Uber 的 Jeff Schneider 則表示，他們也說不清到底機器人還是深度學習技術更重要。
如果偏向機器人技術，則工程量會非常巨大；若倚仗深度學習更多，就需要大量為車輛編寫規則。同時，在解決問題之前，深度學習系統必須「吞下」驚人的駕駛數據。當然，有一點需要注意，Uber 雖然更為倚仗機器人技術，但它也有團隊在進行深度學習技術的攻關，畢竟誰也不願將雞蛋放在一個籃子裡。
眼下，最明顯的分歧在於，感知和行動規劃系統是否應該走聯合開發之路。站在一站式解決方案那邊的廠商認為，聯合開發可能會造成安全隱患。
「如果用了來自不同公司的模塊，到底誰來保證這套系統就真的安全呢？」Zenuity 公司技術諮詢師 Erik Coelingh 說道。
如果某個模塊出了問題，想進入原始碼判斷到底是哪裡出了錯就是個大麻煩。「因為通常公司間不願分享自己的技術細節。」自動駕駛軟體開發公司 Torc Robotics 的 Michael Fleming 說道。
一位業界資深人士表示，分別開發兩套系統就像把一個駕駛員分成兩個不同的人。其中一個雖然把控著方向盤但卻看不到周圍的車輛，另一個雖然能掌握周邊車輛和行人的具體信息，但他手裡沒有方向盤。因而在傳遞信息的過程中必然會產生偏差。
「一部分人認為信息的喪失可以量化並得到合理的解決，但也有部分人持反對態度。」這位業內資深人士解釋。
歸屬於開放平臺陣營的德爾福是一家傳統汽車零部件供應商，它走的是模塊化道路。德爾福 CTO Glen DeVos 就認為感知和行動規劃系統「可以分開研發，只要兩個模塊間有明確定義的接口就行。」
他表示，德爾福在為奧迪新旗艦 A8 開發高速自動駕駛技術時就用到了這樣的理念。德爾福用到了 Mobileye 開發的感知系統，而行動規劃系統則是德爾福自家的產品。當然，設計這樣一個半自動駕駛系統比全自動駕駛系統要簡單得多。
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回到正題，德國巨頭寶馬也是模塊化陣營的一員。寶馬自動駕駛部門負責人 Klaus Buettner 今年秋季在接受採訪時就表示，其自動駕駛汽車在軟體上會非常依賴 Mobileye，包括行動規劃系統。
不過，他也表示，寶馬會參與一部分感知系統的開發，也就是我們所說的傳感器融合，即對來自攝像頭、雷射雷達和雷達等傳感器數據的綜合處理。
一些新創公司也準備靠廠商的模塊化賺大錢。舉例來說，新創公司 DeepScale 就在開發自動駕駛汽車的感知系統，該公司 CEO Forrest Iandola 表示：「汽車製造商相信，如果它們買到了正確的感知系統和地圖服務，它們就能為自主設計的行動規劃系統提供正確的數據輸入。」
Iandola 表示，DeepScale 的感知系統是為多種類型自動駕駛汽車開發的。
舉例來說，計程車和長途卡車若想實現自動駕駛必須要有不同的行動規劃系統，因為它們的使用環境大不相同，而 DeepScale 開發的這種模塊化系統能幫汽車製造商省去為運動規劃系統專門定製感知系統的麻煩。
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