瑞萨丨如何构建可扩展的端到端ADAS/AD系统解决方案:从演示到大规模量产

发布时间:2026-09-02 10:13
作者:AMEYA360
来源:瑞萨
阅读量:144

  尽管自适应巡航控制和盲点监测等功能是广受欢迎的高级驾驶辅助系统(ADAS)功能的典型代表,但下一代ADAS已不再仅由单个功能来定义。相反,这越来越取决于端到端ADAS软件栈能否高效地集成、验证并部署在可扩展的汽车计算平台上,从而彻底改变整个驾驶体验。

  这一点在中国尤为重要,当地原始设备制造商正迅速从核心安全及新车安全评估计划(NCAP)要求,转向软件密集型的L2++驾驶体验,例如高速公路自动导航(NOA)、城市NOA、脱手驾驶、集成式泊车,以及其他提升车辆自然行为的增强功能。

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  为实现这一目标,全球原始设备制造商和一级供应商需要制定能够跨区域、跨细分市场及跨自动驾驶等级扩展的平台战略,同时最大限度提高软件复用率、降低集成风险,并实现更快、更持续的功能演进。

  为满足这一需求,瑞萨电子与Nullmax正在联合开发一款L2++端到端城市NOA车载演示系统,该系统将在车辆层面将真实的ADAS用例落地呈现。通过结合瑞萨电子R-Car高性能SoC、R-Car Open Access(RoX)平台以及Nullmax的端到端AI栈,将平台能力转化为客户项目切实可行的有力证明。

  为何端到端ADAS软件栈的实现至关重要

  现代ADAS/AD系统正从模块化、逐项功能集成的模式,转向由AI定义的软件栈,其中感知、规划和控制模块之间的协同运作更为紧密。这一转变对底层计算平台提出了新的要求:需处理海量多样化的数据,并支持高性能AI推理、确定性实时控制、持续的传感器数据采集、高吞吐量的数据传输、安全相关监控以及灵活的软件执行环境。

  受大型语言模型、视觉-语言模型以及视觉-语言-动作模型的启发,现代ADAS/AD系统正日益向端到端AI架构演进。这些方法通过在统一模型中整合感知、规划和控制模块,突破了模块化流水线的局限,从而对计算能力、内存带宽以及系统级数据编排提出了新的要求。

  瑞萨电子致力于帮助合作伙伴在通用且成熟的平台基础上,部署可扩展、面向量产的端到端ADAS/AD技术栈。该平台基础必须支持欧盟《通用安全法规》(GSR)框架以及NCAP五星安全需求,同时提供从L2到L2+/L2++ ADAS以及最终迈向L3/L4自动驾驶的演进路径。

  R-Car X5系列:从芯片到系统级的可扩展计算

  R-Car X5系列旨在解决ADAS/AD开发中最重要的挑战之一——在无需为每个车型项目重新构建平台策略的情况下,实现性能的扩展。R-Car X5(SoC)系列并未专注于单一性能点,而是提供了一套计算产品组合,可在保持封装兼容性的前提下,从入门级ADAS扩展至以高性能计算为导向的高端细分市场。

  该系列产品性能可从250k扩展至1400k DMIPS,AI算力可从50扩展至1000+TOPS(稠密算力)。这使原始设备制造商和合作伙伴能够根据车辆细分市场、功能配置及成本目标灵活调整计算能力,同时确保不同项目间平台的复用性。

  R-Car X5架构集成了全栈ADAS和自动驾驶工作负载所需的异构计算资源,包括:

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  这些组件必须以高度协调的方式运行,才能以一致且可预测的延迟,持续进行传感器处理、AI推理、规划、可视化和实时车辆控制。

  高分辨率视觉、雷达和激光雷达数据,结合汽车领域中依赖内存和计算密集型模型(如LLM、VLM以及面向VLA的端到端架构)的新AI范式,必须在系统范围内以可预测的延迟进行处理和协调,以确保稳定的闭环行为。

  这使得内存带宽成为另一个关键的系统级使能因素。对最高达9600MT/s速率等级的LPDDR5x的支持,有助于R-Car X5系列满足这些带宽需求,并支持在ISP、内存、CPU、NPU/DSP、GPU以及实时处理资源之间构建高吞吐量的视频和AI流水线。

  R-Car X5架构还通过芯粒技术提供了性能扩展的途径。这使得原始设备制造商和生态系统合作伙伴能够在系统复杂性增加时,在同一平台内扩展整体计算和内存资源,而无需重新定义整体架构。R-Car X5H用作参考展示平台,而X5系列覆盖范围更广,可支持在各类车辆细分市场和自动驾驶目标中实现可扩展部署。

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  图1:适用于每个ADAS板块的可扩展计算平台

  R-Car Open Access(RoX):软件与工具层

  可扩展的芯片仅是解决方案的一部分。ADAS/AD项目还需要软件平台、工具和虚拟开发环境,以帮助合作伙伴高效开发、集成、测试/验证、启动并持续优化复杂的软件栈。RoX Whitebox软件开发工具包(SDK)是瑞萨电子的软件使能层,该工具包将R-Car X5硬件基础与合作伙伴的ADAS/AD软件连接起来,同时允许合作伙伴集成自己的中间件或框架。在此次与Nullmax合作的车载演示中,RoX Whitebox SDK与Linux执行环境配合使用。

  RoX Whitebox SDK可支持多种开源和授权操作系统及虚拟机管理程序,既可用于开发阶段,也可用于商用ADAS/AD系统的部署。生态系统合作伙伴利用RoX Whitebox SDK减少集成工作量,并在R-Car X5的各个性能层级上创建更具可复用性的路径。原始设备制造商和一级供应商可在R-Car X5平台上评估其目标ADAS软件栈,以满足量产项目需求,同时缩短产品上市时间。瑞萨电子RoX平台为原始设备制造商、一级供应商和生态系统合作伙伴提供了所需的工具、专业知识和长期支持,使其从早期开发到量产阶段,能够在R-Car平台上自信地部署、扩展并实现系统解决方案的差异化。

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  图2:R-Car Open Access(RoX)整体概览

  与Nullmax合作的L2++端到端自动驾驶导航演示

  在ADAS/AD软件栈投入客户项目之前,无论生态系统合作伙伴之间如何划分职责,都必须对完整的数据和控制流水线进行验证。在复杂的L2++架构中,传感器数据会经过采集、ISP处理、内存缓冲、同步以及AI驱动处理环节,同时还涉及规划、控制和可视化。

  每个阶段都会直接影响系统延迟、内存带宽、确定性以及整体闭环稳定性。随着ADAS软件栈日益向以LLM/VLM/VLA为导向的端到端AI架构转变——在此架构中,感知与驾驶策略的耦合度更高——验证完整的数据和控制流水线对于确保在真实场景中实现确定且稳定的闭环行为变得愈发关键。

  这正是R-Car X5 SoC与RoX SDK的结合能够创造出非凡价值的地方。R-Car X5 SoC提供了异构计算和高带宽内存基础,而RoX SDK则使合作伙伴能够在灵活的执行环境中启动、集成和验证端到端的软件流水线。对完整流水线进行早期验证,可在与原始设备制造商合作前降低集成风险,并有力证明该平台已准备好支持面向量产的客户项目。

  这一方法的一个具体实例是,与Nullmax合作的、基于1L11V5R的L2++端到端NOA车载概念验证演示。该演示展示了部署在R-Car X5H上的闭环AI驱动ADAS软件栈。该软件栈集成了摄像头、雷达、激光雷达和GNSS/IMU数据,并支持最高130km/h的高速公路和城区/城市NOA脱手驾驶场景。

  该演示采用Nullmax MaxDrive Plus软件栈,基于单级端到端AI架构,顺应了行业向LLM、VLM和VLA驾驶模型演进的趋势,并在R-Car X5H上运行,支持高级高速和城市驾驶场景。它还涵盖了复杂的真实场景用例,例如:

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  这不仅仅是一次功能演示,更是车载验证的实例,展示了R-Car X5和RoX SDK如何在真实驾驶条件下支持合作伙伴复杂的端到端ADAS软件栈。

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  图3:基于R-Car X5的L2++端到端NOA在复杂高速公路及

  城市道路运行设计域中的应用

  从概念验证到面向量产的项目

  要从概念验证过渡到量产级ADAS/AD部署,需要解决以下关键挑战:集成复杂的端到端AI软件栈、管理数据密集型和资源密集型工作负载,以及确保跨多个合作伙伴的确定性闭环系统行为。

  R-Car X5与RoX SDK的组合平台

  正是为应对这些挑战而生

  R-Car X5提供可扩展的异构计算能力和高带宽内存,能够处理现代AI工作负载;而RoX SDK则支持端到端ADAS流水线的高效启动、集成和验证。这降低了集成复杂性,并实现了在整车层面的早期系统验证。

  对原始设备制造商而言,这意味着更低的开发风险、更快的集成周期和更短的上市时间,在快速发展的L2++细分市场中尤其如此。此外,它还支持在各车型项目中实施更一致的平台战略。对于软件合作伙伴而言,RoX SDK提供了一个可重复使用的环境,可在R-Car X5的各个性能层级上部署和扩展差异化的AI驱动ADAS软件栈。

  随着ADAS/AD持续向端到端、数据密集型AI架构(包括受LLM/VLM/VLA启发的模型)演进,在真实的硬件和软件上将可扩展的计算能力、高带宽内存以及经过验证的架构结合在一起的能力,正变得至关重要。

  R-Car X5系列和RoX SDK平台能够满足这些需求,使合作伙伴能够高效地从集成阶段过渡到车载验证阶段,并充满信心地快速推进至量产部署。

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