【汽车驾驶自动化与自动驾驶背景信息】

中国：2021年8月20日，由工业和信息化部提出、全国汽车标准化技术委员会归口的GB/T 40429-2021《汽车驾驶自动化分级》推荐性国家标准由国家市场监督管理总局、国家标准化管理委员会批准发布（国家标准公告2021年第11号文），将于2022年3月1日起实施。该标准为《国家车联网产业标准体系建设指南（智能网联汽车）》规划的分类和编码类推荐性国家标准项目（体系编号102-3）,规定了汽车驾驶自动化分级遵循的原则、分级要素、各级别定义和技术要求框架，旨在解决我国汽车驾驶自动化分级的规范性问题；


美国：美国高速公路安全管理局（NHTSA）在2013年率先提出将汽车驾驶自动化分为无自动化、特定功能自动化、组合功能自动化、有条件自动化和完全自动化共5个等级；德国：德国联邦交通研究所（BASt）根据研究，将汽车驾驶自动化分为仅驾驶员、辅助驾驶、部分自动驾驶、高度自动驾驶以及完全自动驾驶共5个等级；国际自动机工程师学会（SAE-International）：发布的SAE J3016标准提出了0-5级分类法，将汽车驾驶自动化分为从无驾驶自动化（0级）直至完全驾驶自动化（5级）在内的6个等级；国际标准化组织（ISO）与SAE组成国际标准联合起草组：正在制定ISO 22736《道路机动车辆驾驶自动化系统相关术语的分级和定义》并已完成FDIS投票，有望于2021年内发布；联合国世界车辆法规协调论坛（UN/WP.29）于2019年专门就驾驶自动化分级的法规制定原则展开讨论，确定了区分驾驶辅助和自动驾驶制定相关国际技术法规的方案。

 

盖世汽车讯 3月2日，全球半导体解决方案供应商瑞萨电子（Renesas Electronics Corporation）和多核CPU/GPU/FPGA加速技术供应商Fixstars宣布就汽车深度学习领域达成合作。2022年4月，两家公司将建立汽车软件平台实验室（Automotive SW Platform Lab），为瑞萨汽车级器件提供开发软件与操作环境。新实验室将支持高级驾驶辅助系统（ADAS）和自动驾驶（AD）系统的早期开发与持续运营。两家公司还将研发软件开发技术，以用于深度学习，并构建实时更新学习网络模型的操作环境，以保持并提高识别精度与性能。

（图片来源：瑞萨电子）

瑞萨电子高级副总裁、汽车电子解决方案事业部总经理Takeshi Kataoka表示：“Fixstars不仅掌握先进的深度学习软件技术，而且拥有可更有效利用硬件的优化技术。我相信，此次合作将为优化车载应用的软件开发提供强有力的支持，从而使客户能够充分利用瑞萨汽车级芯片的卓越性能。”

Fixstars首席执行官Satoshi Miki表示：“在开发出深度学习应用后，如果不利用最新学习数据对其不断更新，就无法保证较高的识别精度和性能。随着我们与瑞萨合作，共同开发针对瑞萨电子设备进行优化的深度学习开发平台，Fixstars计划专注于汽车领域的机器学习操作（MLOps）。”

GENESIS for R-Car基于云的评估环境

作为双方合作的一部分，瑞萨和Fixstars同时宣布推出GENESIS for R-Car评估环境。此产品是R-Car基于云的评估环境，可支持ADAS和AD系统的早期开发，有助于客户在选择产品时进行即时初步评估。此外，其平台采用Fixstars的GENESIS基于云的设备评估环境。

详细的规格调研既费时又低效。在选择器件时，基于实际使用案例的评估必不可少。因此，用户需要借助评估板和基础软件来评估器件，但常常需要相关技术专长才能构建相对准确的评估环境。基于云计算的全新GENESIS for R-Car评估环境则无需专业技术知识。

凭借GENESIS for R-Car，工程师可以使用ResNet或MobileNet等通用CNN模型确认R-Car V3H的CNN加速器在样本图像上的处理执行时间（以每秒帧数（fps）为单位）和识别准确率。此外，它还允许工程师选择需要评估的产品与网络，并在实际开发板上实现远程操作。工程师可以使用GENESIS环境来确认图像分类和物体检测等任务的评估结果，并可选择利用自己的图像或视频数据进行评估，从而极大简化了客户的初步评估过程，以确定R-Car V3H是否适合其系统。未来，瑞萨还计划推出允许客户使用自有CNN模型进行评估的服务。