速锐得耗资千万投入智能驾驶V8收集数据载体斩大单

2016年底，速锐得已经成为汽车行业CAN总线数据应用的领导者，该团核心人员队独具慧眼盯上了智能驾驶这产业的数据采集，耗资千万，历时2年推出智能驾驶V8汽车数据收集载体，斩获阿里、滴滴巨头订单，应用于智能驾驶众包地图驾驶行为数据采集，建立自动驾驶数据模型。

当下，老司机冯绍峰把妹赵丽颖官宣结婚喜讯，将智能汽车的自动驾驶路线分为如下三类：

1、以谷歌、百度为代表的互联网类。这些公司拥有雄厚的资金，可以大量招聘优秀人才，大量投入资金，会从最高级别的无人驾驶往低级别无人驾驶走。他们的理念是，不在意短期是否盈利，一旦做成了，那么这个行业全是我的。

2、以整车厂为代表的工业类，例如福特、奔驰、宝马等。这些公司内部配置了强大的技术，是从底层向上做起，L1 成熟了就做 L2，例如倒车影像、环视、自动泊车、前车防撞等技术。

3、是针对具体场景的，例如低速场景，包括园区的巡逻车、环卫低速车等。这类场景对行车速度的要求相对较低，行驶环境也不像城市街道那么复杂，但这类自动驾驶也是需要比较多的积累。

所以自动驾驶决策部分的特点是，龙头多、技术点繁杂，需要大资源、大技术、大资本，才能投入下一个环节，所有的机器学习，大多停留在信息采集阶段，而这个阶段的信息采集，绝大多数基本都是处于摄像头将图线变成矢量，然后存储起来。汽车背后的主机非常巨大，相当于一台高容量存储的服务器。

如果按照单台车以30Hz的频率采集320*320的图像，十分钟生成一个压缩包图片库的速度来算，2小时内的行驶将产生4个GB的图片数据，结合边缘算法在本地实现处理还需要将图片通过蜂窝网络（4G,5G）上传到云服务器做深度分析。车子在路上跑的时候，通过V8这类也在不断的采集数据，而这些数据可以支撑我们做进一步的安全验证。

V8硬件架构：

硬件相关参数：

I.MX6集成了FlexCAN、MLB总线、PCI Express®和SATA-2，具有卓越的连接性，同时集成LVDS、MIPI显示器端口、MIPI摄像机端口和HDMI v1.4，是先进的消费电子、汽车和工业多媒体应用的理想平台。

飞思卡尔SK32作为与汽车总线交互的核心处理，采用的Cortex-M4的内核，并带有以太网的接口，将适应未来所有车型。

两个主处理器都满足AEC-Q100,满足车规级的要求，未来可以在所有汽车领域大量应用。

功能实现的目的：

我们利用I.MX6解决了高速视频拍摄及解压，通过高通4G模组将S32K采集的CAN总线数据和外围GPS等SENSOR将数据传给服务器。主要解决从采集端到决策端的数据问题，通过采集到的车速、转向角度、档位信息等汽车CAN总线数据建立驾驶模型，建立样本。

应用服务层：智能驾驶实验平台软件网关自身带视频解析和呈现，主要功能均通过服务的方式对外提供，包括运行在CAN网关上的总线数据、远程升级服务、本地数据处理、应用平台部署、安全服务监测及其他扩展服务。

应用框架层：应用框架层主要提供应用服务运行所需的执行环境，包括Java虚拟机(Java运行环境)、Web服务引擎、开发包、MQTT安全模块及其他扩展开发包。

组件层：组件层主要提供网关系统运行所需的各核心功能模块，包括：电源模块组，完成与S32K、I.MX6、4G通讯模组等电源供电功能；S32K模块组，完成CAN协议解析、电压转换，数据解析、数据组包等功能；管理模块组，完成4G网络射频信号接收、设备GPS定位、外部蓝牙连接等管理功能。

Linux&驱动层：主要包括Linux操作系统和平台驱动，是网关运行的基础，包括主芯片驱动以及各种网络驱动，如WiFi、蓝牙、串口等。

未来的十年，汽车产业将会以电动化、智能汽车、智能城市等为主题。未来的汽车进一步提高基于无人驾驶的网约车、出租车在全球的网联化；V8基于汽车CAN总线将深度结合智能汽车底层技术，帮所有的出行公司、自动驾驶公司、大数据公司收集汽车驾驶数据，结合他们的新调度系统等服务更快带到全球各个角落。

试点项目上，将V8的数据传输到云端，通过V8安装在这些出行公司、自动驾驶公司、大数据公司运营的100万辆汽车里，来分析驾驶模式，建立基于位置、环境、驾驶习惯的模型，以更好地提供人工智能调度等汽车网联服务。作为阶段性研发成果，今年6月底，已经开始在北京联合测试新的V8系统。V8利用智能手机、出租车位置、天气模式等因素的数据来确定网约车、共享车的最有效分布。

除了提高调车效率、增加利润，V8也将充分利用其汽车服务平台「TSP」上收集到的车辆数据，在国内完善、在日韩扩张，它的驾驶数据联动型汽车保险，还有面向融资租赁司机的金融产品、预测性维护等服务、可控的网约车认证等多方面的问题。

同时，实时的驾驶数据和视频也有利于平台公司构建动态地图，加快自动驾驶研发模型样本及更新进度。在未来的汽车服务平台为拼车、租车、共享车、网约车等公司提供一套全流程学习系统，来为他们进行一体化的服务，其中包括汽车的管理、利用、分析等定制功能。除了上述汽车服务外，平台中也包含和汽车远程信息处理保险公司、身份识别公司、CRM 管理公司等各种基于数据的服务公司的合作。例如，今年 1 月，丰田汽车和保险公司 Aioi Nissay Dowa 推出了日本首个和驾驶行为相关的汽车远程信息处理保险。

它的原理是：在车辆上搭载 V8后，V8可以和云进行频繁通讯，将司机的驾驶技术、车辆情况、交通路况等信息进行数字化处理。集成的大数据将被放入云系统被管理、分析，而第三方企业接入的话，则可以利用这些信息提供服务。

这些数据不仅可以方便于地图的实时更新、车载系统软件的 OTA 更新，还能基于联网汽车的行驶数据判断汽车每月的行驶里程、驾驶特点，然后针对它们提供定制的保险优惠策略。