* Embedded Coder 产品系列开发总监林晓沧博士

自动驾驶技术落地需求各个环节的配合推进，包括软件所代表的“大脑”，雷达、摄像头号传感器代表的“四肢”，以及高精地图等产业链条各个要素，而要完成这些要素的组装与交融，也需求一个适用性强且高效的软件工具供给商，MathWorks 便是这样的角色代表。

MathWorks Embedded Coder 产品系列开发总监林晓沧博士描述，假如自动驾驶产业是一幅油画，MathWorks 便是画笔、画纸与绘画办法的提供者，每家公司在此发扬本身灵感充沛创作，最终完成各自的自动驾驶产品。

据雷锋网理解，作为一家技术计算和基于模型设计的软件开发与供给商，MathWorks 在 2017 的销售额曾经到达 10 亿美元，其中汽车与航空构成了其两大最次要支出来源，其它效劳范畴还包括通讯与半导体、教育、金融、动力、工业自动化、医疗仪器等。MathWorks 在全球的 4500 名员工中，技术开发人员占半数以上，其推出的 MATLAB 和 Simulink 也已成为许多工程项目和迷信研讨的根本工具。

MATLAB 依照工业使用顺序将各种相关功用整合，构成一套完好的流程工具，并在过来 30 年中，于根底数学运算之外，积聚了少量工业使用相关的工具箱， 包括数据剖析、通讯和信号处置、复杂控制零碎、代码生成、金融学、生物信息学等多个范畴，成为了通讯信号处置和控制算法开发的通用平台之一。

大数据和深度学习使用衰亡后，MATLAB 又推出了统计与机器学习工具箱、神经网络工具箱、数据库工具箱等在内的各种大数据剖析和人工智能相关的新功用。

它为各个范畴的算法研发人员和迷信家提供一套极简的 API，协助其高效部署相关使用，并在深度学习方面，推出了 GPU 代码生成，把算法紧缩到实践使用中，可在芯片上直接执行。2014 年，大陆集团在一款摄像头研发中，便开端运用 MATLAB 来停止路途环境自动化标注，以进步摄像头的机器学习效率。

2017 年，MathWorks 推出了一套自动驾驶工具箱（ADST），以协助自动驾驶以及自动平安零碎设计开发人员，疾速完成感知算法的设计与验证。

这套自动驾驶工具箱的使用次要包括三方面：

• 测试与验证，包括真实值标签与场景生成；

• 算法开发，包括传感器交融与目的跟踪，视觉零碎设计；

• 可视化，包括俯瞰图、雷达点云。

在详细功用完成上，以自动驾驶模仿引擎为例，以往工程师要完成零碎搭建，需求首先完成发起机、控制等各个零碎的模型搭建，从底层停止各个模块的加减乘除，再将之交融。工具箱则提供了一个完好的零碎模型，用户可直接在这一模型里停止功用“填充”，跳过底层搭建的复杂流程，疾速完近一年来，国家加大了对于互联网金融的管理力度，各种管理政策不断出台，不少业内人士对于互联网金融都保持着谨慎看好的态度，但是安方丹却保持了乐观的态度，她认为，互联网金融行业在当前是“风口上的大象”，技术正是这股风的原动力。成工程化使用。

MathWorks 推出了名为 Vehicle Dynamics Blockset 的工具箱，其中包括了驾驶循环、传动零碎、发起机、控制器等多个使用，开发者可在此停止虚拟平台开发，发生相应路途的二维或三维信息。

MathWorks 亚太区初级项目支持总监张灵惠的总结则是：“MathWorks 把开发好的成熟模块拿出来，工程师把不同范畴的模块直接从平台调取组成整个零碎，关于技术人员来说，不懂或不熟习范畴的技术可以拿来就用，相当于从货架上直接取做好的东西。”

从模型设计与各个层次开发的角度，这套自动驾驶工具箱适用于从 ADAS 到 L3、L4 一切自动驾驶方案开发，但随着自动驾驶等级与零碎复杂度的进步，零碎集成水平及其对开发功用的要求也会不时进步。

“就自动驾驶范畴而言，每天都有新的算法被推出，重新的算法到新的范畴，到新的芯片或新的言语，MathWorks 必需跟踪市场进程，在平台上不时新陈代谢。”林晓沧博士表示。

同时，其表示，作为一个平台性使用， MathWorks 集合了汽车制造商、零件供给商、算法提供商等产业界各个角色，各方在同一平台开发与交流，也可保证整个零碎的吻合性。

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