2018年，一輛Uber自動駕駛測試車（AV）在自動駕駛模式（L4以上）撞倒一個橫穿馬路的行人Elaine Herzberg，導致行人死亡，為白熱化的自動駕駛競逐結結實實潑了一盆冷水，也確實打開了OEM、Tier1和Tier2的視野。人們不禁要問，自動駕駛（AD）技術是要改變世界，還是要拯救生命？整個行業開始意識到，實現自動駕駛將會比預期的複雜得多，且需要數十年才能達到真正的自動駕駛。
目標是安全而非自主
過去五年裡，關於自動駕駛和移動性未來發展的種種炒作使我們一開始就沒有意識到自主性是以安全性為基礎。新冠的大流行為汽車行業創造了充滿挑戰的環境，也幫助我們重新關注了最重要的問題。
Sense Media Group董事總經理Rob Stead認為，自主本來是安全的副產品，目的是製造出最安全的汽車，而在預設情況下它將是完全自主的，因為電腦比人更擅長駕駛。
他相信，安全性始終是一個巨大的挑戰，即使在預算似乎有限的繁榮時期也是如此。在工程界，最近人們越來越清楚，無人駕駛確實非常非常困難，今後解決最後5%的技術挑戰可能比以前想像的要慢。
的確，汽車OEM、監管單位和消費者都希望道路變得更安全，儘管在汽車製造業的某些領域存在壓力，但令人鼓舞的是，安全計劃仍然是重中之重。他一直在說，關鍵是要集中精力逐步改進先進駕駛輔助系統（ADAS），這與我前不久發表的文章不謀而合。
Robert Stead認為，安全性有很多方面，但是如果我們專注於ADAS，則主要涉及感知的三個方面：一是改善感測器功能並最佳化圖像品質；二是實現穩健性，建立系統冗餘、SOTIF（預期功能安全性）和持續開發方法；三是監控和實時評估系統性能，了解退化途徑和影響。
他現身說法地說，路上已經有了一些驚人的技術，去年他的汽車進行了更新，有了自動緊急煞車系統（AEB）的體驗，「可以自信地說它遠遠勝過人類可以避免的任何事故。」
有研究表明，系統有時可能無法達到預期性能，因此，ADAS顯然仍在開發中。而且，仍有許多ADAS元素仍處於研發階段，尚未部署在路上。
ADAS的作用是積極挽救生命，透過其性能，我們可以改善客戶就緒的ADAS，並在今天產生真正的影響，而這要早於各等級自動駕駛車輛的部署。
其實，即使ADAS也是電腦視覺的最尖端。高速、高風險、多種感測器模式——需要考慮許多零組件和許多外部因素。它非常複雜，因此開發強大的ADAS功能實際上是對資源的更有效利用。
但是，這是一個很大的目標，必須在未來需求和安全策略的背景下完成。無論是特斯拉這樣的老牌廠商還是Zoox這樣的試商期品牌，傳統OEM與新型汽車OEM之間最大的分歧在於，新廠商不受傳統電子和軟體平台的限制。隨著ADAS越來越多地連接在一起提供完整的安全畫面，越來越需要透過使用通用軟體平台和持續開發方法來進行這項工作。這是特斯拉運作方式的核心，但對許多OEM而言，這是一種典範轉變。
好消息是，這種情況正在發生，主要OEM已在這方面進行投入。一旦這種方法成為主流，我們將看到安全功能以更高的速度發展。
無論是避免碰撞、確保交通順暢，還是Roborace（機器人賽車）之類的賽車運動環境中，都有許多有趣的研究正在最佳化數位駕駛的行為。也許不久這些進展就會整合到ADAS安全功能中。
Robert Stead指出，從市場角度看，推動這些技術需求的關鍵之一就是將安全性作為一項理想功能。如果市場需要，行業將緊隨其後。即使是美國的肌肉車（美製雙門大馬力高性能跑車）買家，正面的雷達面板也會給他們留下深刻的印象，這將有助於他們避免撞車，Volvo等品牌已經在安全方面樹立了多年的聲譽。「我相信，進入L5的選手會有所作為，但現在一切都與ADAS有關。」
減少人機介面認知負擔
你知道什麼車致死事故最常發生？是重型車輛。在倫敦，儘管重型車輛不到總交通量的4%，但卻造成了50%以上的弱勢道路使用者（行人和騎自行車的人）死亡。其主要原因有兩個：缺乏直接可見性和認知超負荷。
透過參與新興電動汽車OEM Volta Trucks的Volta Zero貨車設計，讓Astheimer Design意識到了提高駕駛警覺性的重要性。該公司一直致力於汽車、船舶、家具和消費電子等多個領域的設計諮詢。
人機介面（HMI）不僅連接了駕駛和汽車，而且將駕駛與外界聯繫起來。風險在於駕駛會因功能而分散注意力，而錯過重要的駕駛訊息。
Astheimer Design創始人和Volta Zero首席設計師Carsten Astheimer認為，「認知超載是一個大問題。我們需要確保ECU（電子控制單元）和CAN（控制器區域網路）系統能夠以最清晰、最簡單的方式讀取正確的訊號並顯示訊息，無論是觸覺、音訊還是視覺。」
Volta Zero專為市區內配送而設計，採用以駕駛為中心（駕駛在中央位置）的設計，降低的駕駛室可以最佳化視線高度並最大化直接視野，使駕駛、弱勢行人和騎自行車的人都能從該車輛的安全性獲益。
Carsten Astheimer說，還有另一個方面要考慮，即使用者需要了解自己汽車的智慧水準，以保持對道路使用者及其周圍環境的警覺性。他說：「透過使產品越來越安全，可以使駕駛遠離正在做的事情。在車輛上增加自主性，可以通過簡單的事情來幫助駕駛，但是這可能使困難的事情變得更加困難。隨著車輛越來越多，駕駛不再專心。」他強調：「至關重要的是，感測器及其回饋訊息能夠幫助駕駛保持對正在發生事情的意識，而不是僅僅從外界吸引他。」
Volvo汽車公司技術主管Paul-Henri Matha說，「我們以安全為目的開展業務。我們的客戶需要安全，而我們只能使用感測器來確保安全。因此，我們需要用感測器製造出漂亮的汽車。」這就是人們說的「使安全變酷」。
回到開頭的案例
雖然Elaine Herzberg之死不會阻擋世界繼續向自動駕駛未來進發，但它確實給了我們一個重要機會，讓我們能停下來想想這起悲劇為何會發生，又能從中學到什麼以防止悲劇重演？
除了Uber軟體、不專心的安全駕駛，不能不說夜間微弱的光線是使感測器難以儘早發現行人並讓系統做出反應的重要因素。所以，感測器仍有待改進。
儘管來自美國國家公路交通安全協會（NHTSA）的數據表明，在沒有路燈的黑暗條件下發生的行人死亡人數要多於白天，作為標準或可選功能，2018年前售出的大多數新車（56 ％）也裝備了有行人PAEB（行人自動緊急煞車）和ADAS，但是，目前由安全組織和計劃實施的測試協議（如Euro NCAP、NCAP和IIHS等）在很大程度上都沒有評估在沒有路燈的黑暗條件下PAEB的性能。此外，由NHTSA和美國汽車協會（AAA）進行的獨立測試表明，在所考慮的每種情況下，PAEB系統通常都無法在黑暗條件下保護行人。不過，最新行人碰撞統計數據也表明，透過改善黑暗條件下的性能，PAEB系統有機會每年挽救數千人的生命。
增強黑暗測試保證人身安全
為了證明可以透過實施隨時可用的技術來提高夜間PAEB性能，強大的智慧型光學雷達解決方案提供商Velodyne Lidar將基於LiDAR的PAEB系統與圍繞攝影鏡頭和雷達構建的PAEB系統進行了測試。測試是在日落後一小時內，在不到1 lx的環境光照下，以駕駛控制的速度在直線軌道上以30 mph的速度進行的。在試驗過程中，兩輛測試車均打開近光大燈。測試中使用的固定兒童和成人行人虛擬目標與IIHS和Euro NCAP等組織規定的當前測試協議相容。
在每種情況下都對這兩輛車進行了五次測試，或者直到車輛與目標相撞三次為止，以最大程度地減少對目標和車輛的損害。
其夜間測試的結果支持AAA和NHTSA的發現，即基於攝影鏡頭和雷達的PAEB系統在黑暗條件下經常發生事故。在涉及兒童、多於一個行人、車輛拐角處的成年人，或倒在車輛前方的成年人的情況下，事故率尤為明顯。相比之下，基於LiDAR的PAEB系統配備了一個Velarray LiDAR感測器，能夠及時成功停止車輛運行，進而避免每種測試場景發生撞車事故。
在夜間測試中，Velodyne的PAEB系統使用Velarray感測器和Vella™軟體，避免了在每種測試情況下的崩潰。
改善弱光性能提高駕駛安全性
現在的車輛包含大量電子內容，已成為與外界連接的娛樂和訊息中心。結果呢，ADAS成為主流，駕駛的注意力卻越來越分散。視覺系統是ADAS的核心，CMOS圖像感測器的重大技術進步為其提供了支援。其中包括的攝影鏡頭系統可用於自動緊急煞車、自動駕駛、視訊鏡、後視鏡、360°環視和駕駛監控。
對於每個終端市場來說，都有其特定於應用的需求，而單一解決方案往往不能滿足所有需求。隨著豪華和主流車輛繼續添加更多的成像系統，如環繞視野系統（SVS）、攝影鏡頭監控系統和電子鏡，圖像感測器的需求不僅在增長，而且對其要求也在提升。其中包括更高的解析度、更大的動態範圍（HDR）、減輕LED閃爍（LFM），在某些情況下還需要更好的弱光性能。
OmniVision Technologies產品行銷經理Thilo Rausch說：「對客艙和乘客監控的需求正在加速全球汽車圖像感測器市場的增長。汽車OEM不僅需要在各種光照條件下都能達到高靈敏度，而且要滿足高性價比要求，才能讓主流車輛加載這些應用。」這些要求包括：將HDR提升至140 dB；在整個溫度範圍內運行的LFM，以及更好的弱光性能。不過，在解析度和弱光性能以及成本和像素大小等要求之間總是要權衡取捨。
去年，OmniVision推出針對駕駛艙和乘客監控的200萬像素RGB-IR汽車圖像感測器OV2778。該感測器適用於汽車艙內監控成像應用程式，如監控車內包裹、無人看管的兒童及視訊會議等。OV2778採用6.5 x 5.7mm車內隱蔽攝影鏡頭的最小可行封裝，最大程度減少外觀視覺影響。此外，它還提供先進的ASIL功能安全性，可作為ADAS系統的一個重要部分。
OmniVision開發的諸如拆分像素LFM、Deep Well™雙轉換增益和Nyxel® 近紅外（NIR）等新技術，能夠解決這些挑戰中的一些問題，進而滿足汽車OEM不斷增長的需求。Nyxel® NIR技術可將光子吸收效率提高多達3倍，改善夜視能力，使圖像感測器在弱光下看得更遠、更清晰，提供最佳的圖像數據，同時消耗更少的功率。這有助於在駕駛監視系統中檢測駕駛注意力不集中或困倦。
今年5月，汽車行業首款搭載Nyxel® NIR技術的圖像感測器OX03A2S面世。250萬像素的ASIL-B等級感測器為外置近距機器視覺應用——車身周圍2公尺內的弱光甚至無光環境提供了優質的圖像品質、小體積、最高的940nm近紅外靈敏度和更低的功耗。
Nyxel技術採用了全新的矽半導體架構和工藝，在940nm NIR波長下的光子效率高達40%，位居全球汽車行業前列。因此，OX03A2S能夠在弱光環境下檢測和辨識其它圖像感測器無法捕捉的物體，進而提高安全系統的性能。
OmniVision產品市場經理Mathew Arcoleo表示：「集Nyxel技術和3.2微米像素於一體的OX03A2S提供了其他汽車圖像感測器難以企及的業內優質弱光性能。作為汽車成像應用領域的新標杆，該感測器為需要在弱光甚至無光環境下運行的外置近距攝影鏡頭開啟了全新的可能。」
Nyxel技術還可透過提高靈敏度提高明亮環境下的RGB圖像捕捉性能。這為汽車設計師提供了很大的靈活性，使其得以在白天呈現高品質的NIR增強RGB可視圖像，同時全天候提供高品質的機器視覺圖像。
車載連接的四大障礙
汽車OEM在車載連接方面有四個主要障礙：頻寬受限、電纜過多、距離限制和惡劣的環境。
現在，車輛中連接的攝影鏡頭、雷達、感測器及模組越來越多，連接顯示器和ECU需要更多電纜和線束。目前，典型線束零組件重約60公斤，是僅次於發動機和底盤的重量第三的零件。為了實現新的安全性和訊息娛樂功能，汽車OEM正在尋求更安全、更具彈性的高速車載連接。
不過，由於頻寬有限，電纜太多，以及需要使用更重屏蔽的布線來滿足EMC要求，加上布線長度限制和惡劣的環境，實現上述目標並不容易。此外，不同用例（訊息娛樂、運算和自動駕駛）更需要不同的連接技術。
以卓越PHY聞名，透過簡單和低成本基礎架構實現彈性高速連接的半導體產品提供商Valens的技術預售總監Daniel Shwartzberg表示，隨著越來越多的設備裝入車輛，提供更多安全功能和對自動駕駛的支援，將需要數GB的頻寬、長距離連接和安全而有彈性的資料鏈路。
他說：「當今解決方案的第一個挑戰是頻寬壁壘，不僅在傳輸數據量方面，在用於ADAS或自主應用，也必須考慮時間極為敏感這一事實。這也意味著等待時間要低，因為訊號延遲對於安全應用至關重要。
「第二個挑戰在線束本身。今天進入汽車的電線、電纜太多了。我們正在嘗試從車輛周圍的各個點連接越來越多的ECU，這當然極其困難。
「第三個挑戰是現有解決方案在訊號與車輛的傳播距離方面存在局限性，這直接影響了物理拓撲結構——車內ECU感測器的物理布局。
「第四個挑戰是惡劣的汽車環境，包括EMI、EMC和溫度。車輛的溫度波動非常嚴重，電纜在製造過程中會經老化和粗暴處理。在車輛的整個使用壽命中，電纜都會受到振動、熱循環等影響。」
9月，移動產業處理器連接埠（MIPI）聯盟發布了適用於汽車的MIPI A-PHY v1.0 SerDes規範，將有助於解決這些問題。
MIPI市場和會員總監Sharmion Kerley指出，汽車安全，自動化和連接性方面的創新，包括ADAS、全面的車載訊息娛樂（IVI）和自動駕駛系統，正在改變車輛的設計。未來幾年內將推出的新車型將配備更多高解析度攝影鏡頭、更先進的雷達和LiDAR及更多高清顯示器。所有這些將取決於感測器和顯示器與車載電腦之間可靠的高性能連接，以保證內建功能安全性。
MIPI A-PHY v1.0是長距離串行器-解串器（SerDes）物理層連接埠的第一個行業標準。MIPI成員可以使用新規範提供的點對點拓撲中的非對稱資料鏈路，透過單根電纜提供高速單向數據、嵌入式雙向控制數據和可選的功率傳輸。
感測器退化怎麼辦？
感測器性能下降與汽車設計領域最關鍵的問題——安全性——也有著內在的聯繫。現在，將ADAS和自動駕駛汽車設計加入方程式中，感測器退化的重要性變得不言而喻。
汽車環境中感測器退化的主要原因是什麼呢？根據Robert Stead的說法，感測器系統性能下降的潛在原因有很多。首先，在擋風玻璃、照明裝置或其他保護層後面的感測器外部安裝位置周圍會出現磨損。
其次，雖然感測器是根據汽車規格設計的，但由於惡劣的工作環境，它們可能會隨時間推移出現一定程度的退化。除了ADAS和自動駕駛汽車中使用的感測器和軟體外，其他性能下降的潛在原因還可能來自其他電子系統元件。
感測器退化可能導致潛在的錯誤學習，並引起性能下降。因此，下一個邏輯問題是汽車工程師如何才能及時有效地測量感測器的退化。但是迄今為止，還沒有大規模研究來確定係統退化的程度和速度。
人們普遍認為，退化會發生，不是突然而災難性的，而更像是ADAS性能的緩慢下降。儘管如此，它確實需要量化。
雖然現代汽車配備了最先進的安全裝置，但帶有固有風險。一些功能在車輛的使用壽命期間並不穩定。它們會變，會退化和變異。這會影響安全性能，並可能造成和擴大內外人員的事故。AI和深度學習的破壞更嚴重，因為它們特別容易接受這些影響——人工智慧型的邪惡一面。風險是真實的，瘋狂的交通工具就在路上。
一些學術機構正在將其作為研究計劃的一部分。以防患於未然發現弱感測器車輛為使命的新興公司Obsurver已開始進行試驗，並正在尋求擴大汽車感測器退化測量的範圍。該公司認為，所有感測器系統都會受到影響，包括攝影鏡頭、雷達、LiDAR、熱和超音波感測器，所有ADAS和AD系統都會受到影響，包括經典主動安全系統、AI和基於深度學習的AD系統、L1至L5自主性等。
Robert Stead補充說：「國際自動機工程師學會（SAE International）的標準制定工作組也正在研究這個問題。」
沒完沒了
毋庸置疑，感測器的性能如何與安全息息相關。鑑於篇幅所限，還有很多與感測器相關的問題沒有涉及，比如感測器融合、ADAS和自動駕駛、責任敏感型安全（RSS）、機器直覺問題、駕駛政策等，有機會再聊。