對于自動駕駛汽車來說，是軟件重要還是硬件重要？

[首發(fā)于智駕最前沿微信公眾號]為了能讓自動駕駛汽車安全駕駛，離不開激光雷達(dá)、攝像頭、毫米波雷達(dá)等感知硬件的支持，更離不開決策系統(tǒng)對于感知到的環(huán)境因素進(jìn)行分析并做出合理的駕駛行為決策。就有小伙伴會好奇，對于自動駕駛汽車來說，是軟件重要，還是硬件重要？

類比一下，自動駕駛系統(tǒng)像是一臺樂隊演奏，硬件是不同樂器，而軟件是譜子和指揮；沒有好的樂器，音色有限；沒有好的指揮和樂譜，再好的樂器也是噪音。所以問題的關(guān)鍵不是“哪個更重要”，而是兩者能不能合拍，能不能以工程化、可驗證和經(jīng)濟(jì)可持續(xù)的方式協(xié)同工作，這才決定系統(tǒng)能不能安全、可靠并且能落地。

硬件決定了系統(tǒng)的感知上限和安全邊界。你能看到多遠(yuǎn)、能分辨多小的目標(biāo)、在多糟糕的天氣里還能不能得到可靠的回波，這些都由攝像頭、雷達(dá)、激光雷達(dá)（LiDAR）、慣性測量單元（IMU）、高精度定位模組、車載網(wǎng)絡(luò)和計算平臺決定。硬件的物理特性會直接影響到軟件要解決的問題難度，比如低光照下攝像頭的噪聲會逼迫感知模型更復(fù)雜地處理噪聲和誤報，激光雷達(dá)的分辨率和線數(shù)會影響目標(biāo)分割的細(xì)節(jié)。

而軟件是把硬件能力變成實(shí)際功能的關(guān)鍵。感知算法、傳感器融合、定位、預(yù)測與規(guī)劃、控制，這些模塊把原始信號變成車輛的行為。軟件決定了如何從噪聲中提取語義、如何在有限的算力下做到實(shí)時決策、如何通過冗余和在線監(jiān)測保證退化模式下的安全。更重要的是，軟件給汽車升級、迭代和規(guī)模化帶來可能，通過OTA（Over-The-Air）你可以不斷改進(jìn)模型和修復(fù)漏洞，而硬件一旦裝車就很難更改，除非在設(shè)計時就硬件預(yù)埋或做模塊化替換。

因此，兩者互為依賴，硬件設(shè)定了問題的“物理邊界”，軟件在這個邊界內(nèi)做工程取舍與優(yōu)化。把焦點(diǎn)放在單一維度（硬件更重要或軟件更重要）會導(dǎo)致錯誤的設(shè)計決策。正確的問題應(yīng)該是，在目標(biāo)功能、預(yù)算、量產(chǎn)能力和法規(guī)約束下，如何合理分配資源，在硬件和軟件之間找到最佳平衡，使系統(tǒng)既能滿足安全要求，又具備商業(yè)可行性和可持續(xù)演進(jìn)能力。

兩者如何權(quán)衡——從需求到實(shí)現(xiàn)

那想做好自動駕駛，在硬件和軟件的選擇上要如何做好權(quán)衡？先從需求說起。任何好的權(quán)衡都要回到“你要做什么”的問題上。是要做低速封閉園區(qū)的搬運(yùn)車，還是在城市道路實(shí)現(xiàn)高速的L4級自動駕駛？不同的目標(biāo)對硬件和軟件的要求天差地別。低速場景可受益于成本更低的傳感器組合和相對簡單的決策邏輯，而復(fù)雜交通場景則可能要求更強(qiáng)的遠(yuǎn)距探測、更高的定位精度和更復(fù)雜的預(yù)測規(guī)劃算法。

成本與可量產(chǎn)性是必須考慮的現(xiàn)實(shí)因素。在量產(chǎn)車?yán)铮杀緣毫迅甙旱母兄布ū热绺呔€數(shù)的激光雷達(dá)）壓制到一個很難接受的地步，這時軟件需要承擔(dān)更多的感知壓力，通過更強(qiáng)的算法和傳感器融合，把廉價攝像頭和毫米波雷達(dá)的數(shù)據(jù)“壓榨”出高可靠度的結(jié)果。反之，在試驗車或高端市場，廠商可能會選擇更好的硬件來降低軟件復(fù)雜度、縮短開發(fā)時間并提升安全裕度。

可靠性和冗余設(shè)計也會改變兩者的取舍。在安全關(guān)鍵的系統(tǒng)里，冗余是非常重要的。硬件冗余（比如雙目標(biāo)攝像頭、兩套激光雷達(dá)或獨(dú)立的毫米波雷達(dá)）能提供物理層面的多樣化觀測，有利于故障檢測與降級。軟件冗余（比如多模型并行推理、規(guī)則+學(xué)習(xí)的混合架構(gòu)）在面對邊界情況時能提供不同策略的對沖。理想的系統(tǒng)通常在硬件層面保留最少的必需冗余（因為硬件貴、耗能和占位問題），在軟件層面實(shí)現(xiàn)靈活的多模態(tài)融合和自檢邏輯。

還有一個需要考慮的關(guān)鍵點(diǎn)是算力與功耗。高性能的SoC（系統(tǒng)單芯片）能支持更復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)、更高幀率的處理和更低的感知延遲，但它們通常功耗高、散熱復(fù)雜并且價格昂貴。如果你選擇在車上部署大算力硬件，軟件可以簡化一些推理優(yōu)化、減少模型壓縮的工作，但這就不可避免要去多考慮熱管理、電源設(shè)計和成本等問題。相反，如果算力受限，就會把更多設(shè)計負(fù)擔(dān)壓在算法工程師身上，模型量化、蒸餾、輕量化網(wǎng)絡(luò)設(shè)計和時序調(diào)度都變得非常重要。這里的平衡往往是“合適的算力+高效的軟件”，而不是單純追求最大的算力或最復(fù)雜的軟件。

此外，時間成本也是必須考慮的。更好的硬件往往能讓早期驗證更快，高線數(shù)LiDAR加上強(qiáng)算力可以減少原型階段的算法難題，加速迭代，但最終可能需要把算法遷移到量產(chǎn)受限硬件上，這又需要額外的工程資源。很多創(chuàng)業(yè)公司和車廠選擇“硬件飛輪”策略，在早期原型階段使用更好、更貴的感知硬件以快速實(shí)現(xiàn)功能驗證和收集數(shù)據(jù)，隨后逐步優(yōu)化軟件以適配相對廉價的量產(chǎn)硬件。這種策略能在短期內(nèi)降低研發(fā)風(fēng)險，但需要長期的工程投入來完成從原型到量產(chǎn)的遷移。

當(dāng)然，法規(guī)與驗證成本也會左右軟件與硬件的取舍。某些安全標(biāo)準(zhǔn)或監(jiān)管要求可能強(qiáng)制要求特定的硬件冗余或功能安全機(jī)制（比如ASIL等級、失效模式檢測等），這會推動在硬件上投入更多。軟件的驗證和證明成本極高，復(fù)雜的機(jī)器學(xué)習(xí)組件難以形式化證明其在所有場景下的可靠性。因此在關(guān)鍵路徑上，往往會選擇可解釋性更強(qiáng)、更容易驗證的模塊（規(guī)則化的決策邏輯、傳統(tǒng)濾波器與模型結(jié)合的定位方法），把機(jī)器學(xué)習(xí)留在輔助或提升性能的位置，直到有足夠的數(shù)據(jù)和方法來證明其安全性。

實(shí)際選擇策略與建議

對于硬件和軟件的取舍，有什么需要注意的呢？智駕最前沿建議把硬件與軟件的選擇看作一個階段性演化的過程，而不是一次性做完的決策。第一步是要明確產(chǎn)品定位與關(guān)鍵場景，如果目標(biāo)是城市開放道路的高度自動駕駛，你必須優(yōu)先考慮感知距離、定位精度和冗余；如果是低速園區(qū)或限定路線的自動駕駛，可以更側(cè)重于用軟件彌補(bǔ)硬件短板，以節(jié)約成本。

然后就是要做一個“能力矩陣”，把每種傳感器和計算單元能提供的能力和局限列清楚（比如攝像頭提供高分辨率語義信息，但對光照敏感；毫米波雷達(dá)在雨雪霧中仍能探測速度和距離，但分辨率低；LiDAR提供精準(zhǔn)的三維點(diǎn)云但對惡劣天氣和鏡面反射有弱點(diǎn)；高精度GNSS+RTK能提供厘米級定位但依賴基站覆蓋和天線安裝條件；高性能SoC支持復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)但功耗和成本高）。在這個矩陣上再疊加場景權(quán)重（城市、郊區(qū)、高速、夜間等），就能得到比較清晰的硬件優(yōu)先級和軟件需求。

在感知層面，推薦采用“多模態(tài)優(yōu)先、融合驅(qū)動”的設(shè)計思想。單一傳感器都有盲點(diǎn)，多傳感器融合能提高魯棒性與可解釋性。軟件要做的不是簡單地把多個傳感器數(shù)據(jù)拼在一起，而是設(shè)計出能利用各傳感器長處、補(bǔ)償短板的融合邏輯，同時還要有故障檢測和退化模式。例如在攝像頭失效時，系統(tǒng)應(yīng)能依靠毫米波雷達(dá)和低分辨率LiDAR保持基本的橫向控制和碰撞預(yù)防，而不是直接進(jìn)入危險狀態(tài)。

計算平臺的選擇應(yīng)兼顧系統(tǒng)現(xiàn)在與未來的發(fā)展需求。有很多技術(shù)方案選擇分層計算架構(gòu)，車載邊緣算力用于實(shí)時感知和控制，云端用于大規(guī)模學(xué)習(xí)、地圖更新和離線驗證。車載端的硬件要保證低延遲和功能安全，采用商用SoC時盡量選擇有成熟生態(tài)和安全特性（比如硬件隔離、安全啟動、車規(guī)級認(rèn)證路徑），以減輕軟件在可信執(zhí)行與防篡改方面的負(fù)擔(dān)。同時在硬件接口設(shè)計上要預(yù)留擴(kuò)展性，方便未來硬件升級或功能擴(kuò)展。

在軟件架構(gòu)上，推薦采用混合策略，把確定性強(qiáng)、便于驗證的功能用傳統(tǒng)算法或規(guī)則首先實(shí)現(xiàn)（如基礎(chǔ)控制、緊急制動邏輯、傳感器健康監(jiān)測），把復(fù)雜的感知和預(yù)測問題交給機(jī)器學(xué)習(xí)方案，但要通過冗余、閾值、保守策略和大量仿真驗證來加強(qiáng)機(jī)器學(xué)習(xí)輸出。對于機(jī)器學(xué)習(xí)模型，要有清晰的上線/回滾機(jī)制、性能回歸測試和在線監(jiān)控（data drift檢測、異常樣本上報），以保證OTA更新不會引入不可控風(fēng)險。

測試與驗證策略也是非常關(guān)鍵。硬件選擇會影響你必須做的測試量，更復(fù)雜或高風(fēng)險的硬件方案需要更多的故障注入測試、環(huán)境耐受測試和功能安全驗證。因此在決策時應(yīng)把驗證成本（包括HIL、SIL、場景化仿真、封閉環(huán)路試驗和大規(guī)模道路測試）算進(jìn)去。在技術(shù)上還應(yīng)建立端到端的數(shù)據(jù)回路，把車上收集的數(shù)據(jù)用于仿真場景構(gòu)建和模型訓(xùn)練，同時把線上故障和邊緣案例高效地反饋到開發(fā)流程，縮短從發(fā)現(xiàn)問題到發(fā)布修復(fù)的時間。

團(tuán)隊與組織結(jié)構(gòu)也會影響硬件/軟件平衡。硬件導(dǎo)向的團(tuán)隊（硬件工程師主導(dǎo)設(shè)計）容易優(yōu)先選用穩(wěn)健但昂貴的硬件，軟件導(dǎo)向的團(tuán)隊則傾向于通過算法壓縮成本。最理想的是跨學(xué)科團(tuán)隊協(xié)作，應(yīng)從需求定義、系統(tǒng)架構(gòu)、到量產(chǎn)工程都共同參與決策，確保各自的風(fēng)險和成本被綜合考慮。此外，決策更要透明，要把硬件和軟件的TCO（Total Cost of Ownership）列清楚，不僅僅要考慮單車成本，還要算上維護(hù)、升級、能耗和驗證成本。

最后提一點(diǎn)就是要考慮關(guān)于供應(yīng)鏈與可維護(hù)性。硬件采購受零部件可得性和生命周期影響，某些高端傳感器可能供給受限或壽命短，導(dǎo)致量產(chǎn)風(fēng)險。軟件的長期維護(hù)成本高，但靈活性強(qiáng)。明智的選擇是優(yōu)先采用有成熟車規(guī)支持和長期供貨承諾的硬件，同時在系統(tǒng)上做模塊化設(shè)計，這樣可以使得單一硬件的替換不必影響整個軟件棧的大改動。

把“誰重要”變成“如何協(xié)作”才是關(guān)鍵

回到最開始的問題，自動駕駛是軟件重要還是硬件重要？答案是兩者都重要，但重要的方式不同。硬件定義了能做什么、什么時候做以及做得多好；軟件決定了如何把這些能力組合起來，以滿足安全、效率和用戶體驗的目標(biāo)。在設(shè)計自動駕駛系統(tǒng)時，關(guān)鍵在于怎樣在功能、成本、風(fēng)險和時間之間找到恰當(dāng)?shù)钠胶猓瓜到y(tǒng)既能安全運(yùn)行，又能商業(yè)化并持續(xù)演進(jìn)。選擇硬件時要問“在這個硬件預(yù)算下，軟件還能做到什么”，選擇軟件時要問“在當(dāng)前硬件能力和驗證約束下，這個軟件能否被證明是安全的”。