開放，是下一階段晶片以及ADAS方案供應商的主流趨勢。

目前市場上的大多數基於視覺+雷達的ADAS交鑰匙解決方案都採用了黑盒解決方案，這使得汽車製造商和部分一級供應商難以應對不斷變化的市場需求和新車功能開發加速的要求。

此前，地平線創始人兼CEO餘凱表示，不同於英特爾Mobileye與車企合作的封閉模式，地平線提供開放工具鏈、參考演算法等AI開發平臺，可以快速靈活實現差異化的功能。

這家公司在去年和長安汽車合作首款大規模量產搭載的前裝量產AI晶片之後，又陸續拿到了廣汽、長城、上汽的戰略投資和定製化晶片的合作專案。

在產品合作層面，地平線將基於車企的需求，開放由“晶片+演算法+工具鏈”構成的智慧汽車基礎技術平臺，包括智慧駕駛AI處理器、自動駕駛計算平臺、視覺感知演算法、多模態互動、地圖眾包和定位等。

這種所謂的開放式交鑰匙解決方案，也正在成為其他汽車晶片公司的核心市場戰略。

近日，瑞薩宣佈與汽車安全解決方案供應商LUPA-Electronics GmbH聯合開發了基於瑞薩R-Car SoC的開放式前置攝像頭解決方案，用於駕駛輔助系統。

這個名為EagleCAM的平臺，標榜縮短新車功能開發複雜度、加快上市時間，降低整體的系統BOM成本，此外，汽車製造商以及一級供應商可以透過整合專有或第三方軟體，增加額外的輔助駕駛功能。

其中，最重要的方向，就是用最高性價比的方案滿足汽車製造商在暢銷走量車型上部署符合基本法規要求的功能，比如自動緊急制動、前向碰撞警告、車道保持輔助和交通標誌識別等基礎ADAS功能。

一、雙線佈局搶市場

基於瑞薩公司R-Car V3H和R-Car V3M的方案，EagleCAM支援從低端到高階的前置攝像頭ADAS功能開發（可以滿足Euro NCAP和C-NCAP的要求），同時可擴充套件360度環視、駕駛員監控和增強現實應用。

在上週，瑞薩宣佈R-Car V3H的最新升級版，受益於CNN效能的提升，算力最高可達3.7TOPS，ASIL-C實時域能力和高達800萬畫素的攝像頭支援。

此外，整套EagleCAM平臺採用了預先驗證的硬體設計，縮短下游客戶量產開發所需的時間。

瑞薩近年來大力度投入開放平臺的建設，也源於其在Mobileye掀起的ADAS 1.0時代的表現乏力。這些傳統汽車晶片供應商因為固守硬體優勢，但沒有跟上軟體的市場需求，錯失過去幾年的第一波機會。

兩年前開始，隨著未來汽車電子架構的革新即將到來，軟體定義汽車帶動更多的汽車製造商以及一級汽車零部件供應商、還有中小型初創ADAS方案提供商對於軟硬解耦，以及開放晶片的需求開始增加。

尤其是對於未來車內計算平臺的不同層次需求，集中控制（包括虛擬化）與分散式（加入AI邊緣計算，集中控制過渡方案）成為兩條並行發展路線。

其中，2019年正式量產交付的R-Car V3H（對標EyeQ4）和R-Car V3M（對標EyeQ3）主打L1/L2/L2+市場，2022年SOP的R-Car Next計算平臺則主打高算力、低功耗和人工智慧，對標英偉達的上一代Xavier平臺。

就在去年底，瑞薩推出了R-Car V3U，提供60TOPS算力，低功耗深度學習處理和高達96,000 DMIPS，滿足下一代ADAS和AD架構的效能、安全性和可擴充套件要求。

R-Car V3U是第一個使用R-Car 第四代架構的SoC，提供從入門級NCAP應用到高度自動駕駛系統的完全可擴充套件性，同時在軟體堆疊上實現從V3M和V3H上的平滑遷移，預計在2023年二季度投產。

開放、整合的開發環境，內建周邊成熟的高性價比車規級硬體（RH850微控制器實現實時和功能安全），以及低功耗和靈活的第三方軟體嵌入式開發，是瑞薩等晶片廠商爭奪市場份額的殺手鐧。

二、L2+是分界線

儘管自動駕駛（尤其是Robotaxi等未來移動出行新場景具備極大的潛在吸引力）對汽車製造商、出行服務平臺以及初創公司而言，具有可以顛覆現有商業模式的機會，但迄今為止，很多預期都在推遲。

因此，汽車製造商正在尋找一個更現實的基礎來建立可持續的業務，對於一級汽車零部件供應商、晶片供應商、軟體方案商來說，也是如此。

有業內人士坦言，即便眼下L3等高級別自動駕駛正在成為部分汽車製造商爭奪品牌技術影響力以及高階市場的籌碼，但全球主要的NCAP新車評級法規的逐步演進，仍然是ADAS市場的主要驅動力。

按照此前Euro NCAP的新車評級路線圖，前向ADAS（包括AEB、FCW）率先落地，接下來是360度環視（包括BSD盲區監測）、艙內駕駛員疲勞預警等等功能，接下來有可能會推動AEB的強制標配。

此外，在前向ADAS感知方案上，1V/2V純視覺（沒有配置毫米波雷達）方案搭載量仍保持增長趨勢（2020年同比增長4.18%），其中，去年底到今年上市的哈弗大狗、全新一代哈弗H6、尤拉等暢銷車型都搭載了純視覺方案。

同時，去年底宣佈與Mobileye合作的吉利領克全新一代ZERO車型，也將搭載前者的純視覺方案（Mobileye SuperVision™），配置七個遠距離和4個近距離的攝像頭（360度全景）。

考慮到沒有其他感測器的融合，以及攝像頭本身技術迭代的加速，事實上無論是從整體的BOM成本角度還是開發複雜度，都會有一定程度的降低。

對於汽車製造商來說，這一階段的ADAS系統將覆蓋從入門級到L2/L2+級需求（而不是進行重新開發，可進行OTA更新），同時，在整個開發過程中控制成本也是至關重要，同時實現軟體的最大程度重用。

對於晶片，也提出了可以覆蓋從入門級到高階自動駕駛，又能在升級時保持軟體相容性的要求。這一點，從之前高通公司釋出的Snapdragon Ride計算平臺可見一斑。

整個硬體平臺能夠支援三個不同層級的自動輔助駕駛系統開發，分別是L1/L2級、L2+級以及L4/L5級。此外，高通在提供一部分通用軟體功能模組的基礎上，提供可擴充套件開發，允許第三方軟體堆疊元件共存。

按照計劃，Snapdragon Ride平臺已於去年上半年交付OEM和Tire1進行前期開發，搭載該平臺的新車預計將於2023年投產，其中長城和通用將可能是首批搭載品牌。