軟件定義的測試平臺對于跟上處理器架構的演進至關重要
對自動駕駛的要求正在影響微處理器架構，這引發了半導和汽車兩個行業的融合
根據世界衛生組織的數據，每年因交通事故而導致的死亡人數是125萬、造成的政府損失大約為GDP的3％。盡管自動駕駛的潛在影響廣泛而深遠，延伸到個人、經濟和政治領域，僅看它可能拯救的生命就意味著自動駕駛可能是我們這個時代最具革命性的發明。
高級駕駛輔助系統（ADAS）是融合傳感器、處理器和軟件以提高安全性、并最終實現自動駕駛功能。現今，這些系統大多數使用單個傳感器，比如雷達或攝像頭，它們已經帶來了可觀測的影響。根據IIHS在2016年的一項研究，自動制動系統將追尾事故減少了約40％，而碰撞預警系統將追尾事故減少了23％。NHTSA的報告也說，有94％的嚴重車禍是由人為錯誤引起的。為了把駕駛輔助推向4級甚至5級自動駕駛，并把駕駛員從方向盤后面解放出來，汽車行業面臨著更為復雜的挑戰。例如，需要傳感器融合（將來自多個傳感器的測量數據整合以得出結果），并且要求同步、高功率處理以及傳感器本身的不斷發展。對于汽車制造商而言，這意味著要在三個關鍵的要素之間取舍找到恰當的平衡：成本、技術和策略。
成本：冗余Vs.補充傳感器
3級自動駕駛的標準表示，如果汽車行駛在預設的環境中，駕駛員則無需費心關注駕駛。 2019年上市的奧迪A8將成為全球首款提供Level 3級自主駕駛的量產車。它配備了6個攝像頭，5個雷達設備，1個激光雷達設備和12個超聲波傳感器。為什么要那么多？簡單來說，它們各有優缺點。例如，雷達顯示物體移動的速度、但并不能識別這個物體是什么。這里就需要傳感器融合，因為兩個數據點的結合對于預測物體的行為至關重要。因此冗余對于克服單個傳感器的弱點就是必需的。
處理傳感器數據的最終目標是：以一種低成本的方式把數據饋送到負責決策的算法中去，創建一種汽車周圍環境的故障安全表現形式，從而令最終產品可盈利。要做到這一點，最大的挑戰之一就是選擇正確的軟件。考慮三個示例：緊密同步地測量、保持數據可追溯性以及針對無數種實際情況測試軟件。每一個都是獨特的挑戰，而自動駕駛需要全部應對，問題是準備花多少錢呢？
激光雷達增加了冗余度
技術：分布式Vs.集中式架構
ADAS的處理能力基于多個相互隔離的控制單元；然而，傳感器融合正在推動單一集中處理器的普及。以奧迪A8為例，在2019年的型號中，奧迪將所需的傳感器、功能集、電子硬件和軟件架構整合到一個單一的中央系統中，該中央駕駛輔助控制器可以運算車輛周圍環境的整個模型、并激活所有輔助系統。它具有比前一代奧迪A8中所有系統的總和更多的處理能力。
集中式架構主要的擔心是大功率處理的成本問題，尤其是為了安全要素，需要在汽車其他位置配備輔助的融合控制器作為備份，更加劇了對成本的擔心。隨著控制器及其處理能力的演進，優選項很可能會在分布式和集中式架構設計之間交替變化，這意味著軟件定義的測試設計對于跟上這種技術發展至關重要。
大陸集團執行董事會成員Helmut Matschi表示，一切都將回到軟件工程中。隨著高性能計算機在下個十年初期廣泛應用到車輛中，Helmut預測開發項目可能會分配多達80％的預算用于軟件。
-《汽車新聞》，“大陸集團對故障世界的支撐”，2018年
策略：內部開發Vs. 外部現成技術
為了實現5級自治，自動駕駛汽車的微處理器處理能力需要比當前控制器上的微處理器高2000倍。因此，它很快變得比毫米波雷達傳感器系統中的射頻組件更貴。歷史表明，需求日益增長的昂貴功能會引起鄰近市場領導者的注意，從而推動市場老大之間的競爭。
有一個數據表明，瑞銀（UBS）估計，雪佛蘭博爾特電動車動力總成的半導體含量是同等內燃機汽車的6到10倍。汽車里半導體器件的含量只會繼續增長，因此鄰近市場提供的現成的技術改進就是無價的。例如，NVIDIA把他最初為消費類電子產品開發的Tegra平臺做了調整，用于汽車系統中的ADAS應用。另外，DENSO已經開始設計并制造自己的人工智能微處理器、用以降低成本和能源消耗；而DENSO的子公司，NSITEXE Inc.計劃在2022年發布一款數據流處理器，稱為DFP的下一代處理器IP。比賽已經開始了！
優化權衡取舍
對這些取舍的權衡抉擇將對產品上市時間和在整個供應鏈中的差異化能力產生巨大影響。快速重新配置測試人員的能力對于最小化驗證和生產測試的成本及時間至關重要，因此通過軟件獲得的靈活性是關鍵。2018年3月4日在Bloomberg.com上發布的采訪摘錄中，豐田研究院領先技術研發部首席執行官James Kuffner博士表示：“就預算而言，我們不僅要翻倍，還要翻兩倍。我們有將近40億美元的資金，要把豐田打造成具備世界級軟件能力的新興出行公司。” 這種情緒在汽車行業并不少見。對這些取舍我們尚無明確答案，但是，就像過去的工業革命，更高的生產效率使人們能夠買得起新技術，軟件開發效率的提高也將成為自動駕駛革命不可或缺的一部分。
冗余Vs補充傳感器考慮因素