浪潮信息進軍自動駕駛大約在2021年底，首先是算法部分，2022年10月浪潮信息提出了純視覺的DABNet4D，2023年3月提出IEI-BEVFusion++，在關鍵性指標nuScenesDetection Score（NDS）得到77.6%的高分，創造了3D目標檢測全賽道迄今最高成績，與零跑汽車的EA-LSS并列全球第一。

汽車的高性能運算可以算是邊緣計算，浪潮信息是國內邊緣計算服務器排名第一的廠家，自然也延伸到汽車自動駕駛領域。

浪潮信息在2023年8月推出了EIS400自動駕駛域控制器和AutoDRRT計算框架，和汽車領域的廠家有比較大的差別。

EIS400自動駕駛域控制器

EIS400:基于ECOM模塊化設計

EIS400框架圖

圖片來源：浪潮信息

EIS400使用4個英偉達頂配Orin做AI加速與協處理器，這4個AI加速和協處理器任務完全不同，每一個任務領域只有一個Orin在負責，換句話說，這不是4個Orin并聯，而是近似串聯，4個相對獨立的協處理器，這與傳統汽車領域的域控制器相比差別較大。

作為服務器領域的專業廠家，浪潮自然使用了PCIe交換機連接4個Orin，而傳統汽車領域為了節約成本，一般用以太網交換機。目前主流的以太網交換機帶寬非常低，只有0.125GB/s，而英偉達多顯卡之間連接用的NVLink帶寬是900GB/s，差距懸殊，想要并聯4個Orin讓算力增加4倍完全不可能，頂多增加10%。浪潮使用了比較成熟的性價比高的三代PCIe交換機，連接Orin的是8通道，帶寬是8GB/s；連接CPU的是16通道，帶寬是16GB/s。目前PCIe已經進化到第六代，單通道帶寬就可達64GB/s，是三代的8倍，當然價格也差不多是三代的4倍。浪潮也用了以太網交換機，這個以太網交換機也非常強大，具備8個千兆以太網接口和三個SGMII接口，可以接4個激光雷達。通常百兆以太網也勉強可以，但浪潮為長遠考慮，用了千兆接口。

BMC系統監控應該就是服務器領域常見的主板管理控制器（BaseboardManagement Controller），MC是一種單獨的芯片或嵌入式處理器，具有自己的獨立網絡接口，可直接連接到網絡。通過BMC，系統管理員可以遠程監控、維護、更新和控制服務器。BMC提供了系統管理固件、應用程序、外設和傳感器，支持包括KVM（鍵盤、視頻、鼠標）、電源管理、虛擬媒體、SNMP以及日志記錄和遠程訪問等功能。服務器領域對可靠性的要求絲毫不低于汽車。

安全MCU 還是離不開英飛凌的TC397，浪潮還特別加了一個CPLD來負責處理定位信息，即PPS（PrecisePositioning Service），這個不是美國GPS的PPS，也不是pulse per second。CPLD可以看作一個縮微版的FPGA。

浪潮是把服務器領域的技術引入到汽車自動駕駛上，服務器都是多顯卡加CPU配置，4個英偉達Orin可以看作4張顯卡。CPU還是基于x86系統。

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浪潮的AutoDRRT還是基于ROS2的改造。

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ROS是無人出租車領域最常見的操作系統，除了百度，基本上都是ROS系統。ROS最初是斯坦福大學人工智能實驗室與機器人技術公司Willow Garage共同開發的，2008年以后主要由Willow Garage公司推動，維護。

2012年以后，Willow Garage中有一個ROS團隊，從公司中獨立出來后，成為了非盈利組織the Open Source Robotics Foundation(OSRF)，主要負責維護和更新ROS。ROS2是2016年底推出的，目前最新版本是2023年5月的Iron Irwini，大約每隔1年升級一次。采用ROS2最知名的自動駕駛開源架構就是AUTOWARE。ROS的核心功能可以看作是一個通信中間件，用于傳感器和節點之間通信。

提到ROS就不得不提AUTOWARE，Autoware最早是由名古屋大學研究小組在加藤伸平教授(Prof. Shinpei Kato)的領導下于2015年8月正式發布。2015年12月下旬，加藤伸平教授創立了TierIV，以維護Autoware并將其應用于真正的自動駕駛汽車。如今主要分為兩個大版本: 基于ROS 1的AutoWare.ai和基于ROS2的AutoWare.auto，Autoware.universe。它能夠廣泛的應用于多種車輛的自動駕駛商業部署。Autoware自動駕駛框架已經在20多個國家、30多種車型、500多個公司使用。Autoware 提供了一套豐富的自動駕駛模塊，由傳感、計算和驅動能力組成，包括定位、映射、目標檢測和跟蹤、交通燈識別、任務和運動規劃、軌跡生成、車道檢測和選擇、車輛控制、傳感器融合、相機、激光雷達、雷達、深度學習、基于規則的系統、連接導航、日志記錄、虛擬現實等。

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目前，The AutowareFoundation負責AUTOWARE的維護，有23個原始會員，其中知名會員包括AMD、ARM、富士康和華為。

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4個Orin與CPU的分工如上表。SOC2負責的是激光雷達，準確的說是Velodyne的激光雷達。CPU主要負責AUTOWARE基礎，

優化后延遲大大縮短。

浪潮也沒有完全照搬AUTOWARE，中間也加入了DDS。DDS是面向高可靠性場合的通信中間件，ROS的網絡通信提供了2種方式，TCP和UDP。TCP是默認的通信方式。

TCP簡單來說就是：發送方發出一個信息后，接收方需要發出一個信號，告訴發送方“我收到消息了”。如果發送方沒有收到這個信號，那下一條信息就不能發出。

UDP簡單來說就是：發送方發出一個信息，不管接收方是否有接收到消息，發送方都會一直發送消息。UDP比較適合自動駕駛，當然商業化的自動駕駛不是學術研究，需要更高級的通信。

通信中間件包括點到點，消息隊列和發布/訂閱三種工作模式，SOME/IP和DDS都采用了第三種工作模式，即發布/訂閱。相比于面向信號的CAN，SOME/IP和DDS都是面向服務的通信協議。閉源的主要有Vector公司的SOME/IP， RTI公司的DDS等。開源的主要有OPEN DDS， FAST DDS， Cyclone DDS等。SOME/IP的全稱為：Scalable service-Oriented MiddlewarE over IP，是一種面向服務的傳輸協議。嚴格地說，SOME/IP不是一款特定的產品，而是一種技術標準。其最早由寶馬在2012-2013年開發，并在2014年集成進AUTOSAR 4.2.1中。當前，全球最大的商用SOME/IP產品供應商是Vector。開源版的SOME/IP則是由GENIVI協會來維護的。傳統車廠基本都是用SOME/IP。

DDS的全稱為Data Distribution Service（數據分發服務)，是由OMG發布的分布式通信規范，采用發布/訂閱模型，提供多種QoS服務質量策略。

DDS將分布式網絡中傳輸的數據定義為“主題”，將數據的產生和接收對象分別定義為“發布者”和“訂閱者”，從而構成數據的發布/訂閱傳輸模型。各個節點在邏輯上無主從關系，點與點之間都是對等關系，通信方式可以是點對點、點對多、多對多等，在QoS的控制下建立連接，自動發現和配置網絡參數。

DDS最早應用于美國海軍，用于解決艦船復雜網絡環境中大量軟件升級的兼容性問題，后來擴展至航空、國防、通信、汽車等領域。

2018年，DDS首次被引進AUTOSAR AP，作為可選擇的通信方式之一。ROS2和Cyber RT的底層都使用了開源的DDS，將DDS作為最重要的通信機制。與此相對應的是，英偉達的Xavier、Orin等面向自動駕駛的SoC芯片上也都預留了DDS接口。

全球范圍內，DDS市場份額最大的供應商（80%左右）的是成立于1991年的美國RTI公司（全稱為Real-TimeInnovations）。RTI作為OMG組織董事會的成員，主導了DDS標準的制定，從2004年開始負責主持DDS工作組的工作，目前已經成為該行業的領導者，對DDS標準有足夠的權威。RTI開發的DDS品牌名為Connext,，因此又被稱為Connext DDS。

在自動駕駛領域比較有影響力的開源DDS是由RTI原核心團隊成員在歐洲創辦的eProsima公司推出的FastDDS。在eProsima將FastDDS的源代碼開放出來后，用戶可以直接在github上免費下載。不過用戶就需要通過向eProsima支付費用來取得支持。出于成本的考量，英偉達的Xavier和Orin自帶的Driver.OS中便采用了FastDDS或OpenDDS這樣的開源DDS。RTI方面認為，開源DDS是其最大的競爭對手。

AutoDRRT的容錯機制

圖片來源：浪潮信息

2023年11月，浪潮參加了日本的第五屆日本自動駕駛競賽，依靠EIS400和AutoDRRT獲得了冠軍。Japan Automotive AI Challenge是國際影響力的自動駕駛競賽之一，由日本工程師學會2019年發起，旨在針對自動駕駛開發的各類難題，面向全球自動駕駛工程師征集解決方案。2023年的挑戰賽圍繞工廠無人運輸場景，像“超級瑪麗”游戲一樣，賽道會設置障礙物、煙霧氣體干擾、S 形、L 形狹窄路徑多個題目，駕駛最遠距離的隊伍將獲得勝利。此次競賽吸引了東京大學、東京工業大學、名古屋大學、浪潮信息、日產、松下、住友、馬自達等50多支頂尖自動駕駛團隊參與。經過預賽亞馬遜云線上仿真模擬比拼，有17支隊伍晉級現場決賽，包括7家高校隊伍和10家企業參賽隊伍。

審核編輯：黃飛

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