“自動駕駛的核心關鍵技術主要有三個方面：芯片、操作系統和傳感器?！憋w步科技CEO何曉飛如是說，芯片是上層建筑的基礎，操作系統調度所有任務，傳感器是神經末梢。三個方面目前都處在早期階段，距離成熟還有非常長的路要走。

何曉飛是前滴滴出行高級副總裁、滴滴研究院創(chuàng)始院長，在此期間負責大數據、無人駕駛項目及滴滴出行平臺的核心交易引擎。更早之前，何還曾是雅虎美國研究院的研究科學家。

后來，何曉飛創(chuàng)辦了飛步科技。公司成立于2017年8月，主要致力于無人駕駛貨運，技術方面采取從軟件到硬件的全閉環(huán)開發(fā)策略。因業(yè)有所長，開發(fā)了針對無人駕駛的芯片。

ASIC自動駕駛專用芯片

今年9月，飛步科技完成了基于自創(chuàng)MPV架構的28nm ASIC 專用車載芯片的流片，達到了ASIL-B級標準，算力可達4Tops/5W，工作頻率1GHz。這款芯片可以支持視覺、激光雷達、毫米波雷達傳感器數據的處理，完全支持L3/L4的實時數據處理需求，代號鳳凰-100。

何曉飛表示，這是第一代芯片，2019年還會推出一款融合芯片，基本上可以取代目前所有GPU這一塊的處理部分，到2020年還會推出一款決策芯片，類似于車的大腦，未來會取代整個GPU以及目前所用的自動駕駛計算平臺。

芯片是國內產業(yè)鏈共同的殤，自動駕駛芯片也不例外。伴隨著自動駕駛的熱潮，國內涌現出了數家自動駕駛芯片公司，但囿于汽車行業(yè)的特殊性，零星的傳統自主汽車芯片廠商尚難找到突破口，初創(chuàng)公司又如何破局？

何曉飛認為，芯片是根本，針對自動駕駛的專用芯片，未來一定是大勢所趨。

傳統芯片巨頭擅長的是通用芯片，在專業(yè)細分領域并不一定占優(yōu)勢；其次，芯片行業(yè)是一個非常依賴經驗的領域，飛步科技的團隊有著非常豐富的芯片行業(yè)經驗。

芯片團隊由聯合創(chuàng)始人曹宇負責。他是UC伯克利電子工程博士和亞利桑那州電子工程系教授，是大規(guī)模集成電路領域的世界級專家、國際電氣電子工程師學會會士（IEEE Fellow），研究成果已經成功應用在英特爾、高通、IBM等設計技術中。

芯片架構負責人Hang Nguyen，前英特爾首席架構師，芯片架構國際級頂尖專家，在芯片行業(yè)有著35年經驗和50多項專利，領導了多種英特爾低功耗移動芯片的架構和微架構設計，開發(fā)了英特爾首款采用PCI Express和存儲加速集成的嵌入式Xeon系列處理器。

系統芯片集成專家劉浩是前高通的首席工程師、移動系統芯片（SoC）集成主管，領導了全世界第一款4G芯片和多款高端驍龍芯片的研發(fā)與流片。

正是有了這些人才的存在，公司才敢于以一家自動駕駛公司的背景來研發(fā)芯片。

但芯片行業(yè)的特殊性在于，研發(fā)成功并不代表芯片的成功。研發(fā)芯片投入巨大，需要依靠大規(guī)模銷售才能回本，這也是一直制約國產芯片發(fā)展壯大的瓶頸。

對此何曉飛認為，芯片行業(yè)的救贖非一日之工，需要經年累月的積累。公司對芯片的定位也是如此，不急于一時。

自動駕駛貨車解決方案

飛步科技的主營業(yè)務，是提供L2-L4自動駕駛貨運卡車的整體解決方案。自動駕駛貨運卡車的市場和需求不必多言，業(yè)內已經集聚了非常多的玩家。

在何曉飛看來，衡量自動駕駛貨運卡車的技術，主要有兩個指標：速度和響應時間。車輛的速度越快，震動越激烈，系統的穩(wěn)定性、可靠性就越要經得起考驗。

飛步目前的卡車能夠開到90公里每小時，約25米/秒，人的反應時間大概是在0.7秒，也就是說對于人而言，安全距離是18米。

這就要求高速下車輛對于前方障礙物的響應足夠快，系統只有更快的感知障礙物，才能為決策判斷提供更長的時間，最終先人一步做出反饋動作。而因為公司有了最底層芯片的研發(fā)能力，就可以最大限度去降低響應時間。

公司的整個技術方案目前可以做到0.05秒，比基于通用芯片的無人駕駛技術縮短10倍，可以把安全距離做到一個非常可好的范圍。只要障礙物不是貼到車身，就可以有一個非常快的響應。

成立僅一年有余的飛步科技，未來希望同物流公司、車隊合作，推進卡車自動駕駛技術的商業(yè)化落地。其方案目前可以為輕卡節(jié)省1個司機，重卡節(jié)省2個司機。

貨運卡車自動駕駛領域，現在已經有非常多的廠商在做，但還未出現短兵相接的競爭局面。自動駕駛公司在成長，而大客戶也在嘗試性的試用，選擇供應商。

由于自動駕駛技術確實可以為卡車客戶降低人工成本，帶來成本的降低和效率的提升，因此相比于其它領域，貨運卡車的自動駕駛可能會更快商業(yè)化。

擁有更高技術壁壘的公司，也會在更短的時間內脫穎而出。