自動駕駛時代，需要的可能是全新的供應鏈和勞動力教育
一般我們聊到自動駕駛汽車，首先會想到一系列技術挑戰(zhàn)。但在美國華盛頓舉辦的光學研討會上，美國馬薩諸塞州科技合作創(chuàng)新研究所先進制造項目主管IraMoskowitz則提供了另一個關注度沒那么高但同樣十分重要的思路。
IraMoskowitz在FiO2017
Moskowitz認為，除了那些眾所周知的高精尖挑戰(zhàn)，自動駕駛的變革還將催生一個全新的供應鏈和一批新的對教育和勞動力的需求，其復雜度也是空前的。因此，這些發(fā)展和變化也將會呈現出所謂巨大的挑戰(zhàn)。特別是對于將會成為推動新興汽車一些核心功能的光子集成電路（PICs）來說，尤為如此。
自動駕駛汽車的關鍵：激光雷達
Moskowitz尤其認為光子集成電路中一個特別的組件將會成為讓自動駕駛汽車真正走進現實生活的關鍵，那就是激光雷達。目前，基于PIC的激光雷達仍處于密集的原型開發(fā)和測試中，還尚未迎來它的黃金時代。但當時機成熟后，它們會比早期自動駕駛汽車試驗常用的笨重版機械激光雷達更輕便、更價廉。
Moskowitz堅信，激光雷達所達到的整合和成本控制級別，對于實現自動駕駛汽車的實用化至關重要。在我們搞定這些集成光學設備之前，我們還不能真正意義上的實現自動駕駛革命。Moskowitz說。從另一層面來說，www.twshmhelmet.com，對激光雷達的研究意義在于，目前的配有攝像頭和感知設備的自動駕駛車已經包括了大多數其他光子組件，從實用性來說，KUKA機器人示教器維修，集成的激光雷達是這其中缺失的一環(huán)。
拜占庭式供應鏈
那么為激光雷達建立一個可持續(xù)的生態(tài)制造系統(tǒng)，都要做哪些事情呢？事實證明，要做的還挺多。首先，Moskowtiz勾畫出一個拜占庭式（Byzantine）供應鏈，包括多個迭代階段：從設計到晶片制造、測試、探測、裝配和到子系統(tǒng)和成品中，供自動車行業(yè)使用。最后這很有可能被證明是想象中最具挑戰(zhàn)性的客戶群。
在我所見過的最復雜的設備中，可以說這是一個非常復雜的供應鏈。Moskowitz說，需要克服的困難和挑戰(zhàn)還有很多。目前我們還在泥濘中不斷嘗試著，一些復雜的部分，包括設計工具和調整激光芯片的復雜過程等技術難點，以及分包關系和工廠支持服務等業(yè)務邏輯目前都尚未到位，或者在某種意義上來說還在開發(fā)中。這真的是一個非常復雜的情況。他不斷強調。
零缺陷容忍
Moskowitz還呼吁人們關注人才方面的問題，以及自動駕駛汽車是如何為勞動力教育和培訓創(chuàng)造新的需求的。他表示，汽車制造商正在增加數千名的崗位，以支持自動駕駛汽車的開發(fā)。但問題是，如何為這些工作崗位找到合適的人選。而人才招聘所面臨的困難可能會成為妨礙自動駕駛汽車的光集成電路持續(xù)生產的最大障礙。
因為為這個非同尋常的行業(yè)提供服務需要全新的技能。出于安全考慮，汽車公司購買激光雷達將會要求設備非常完美，不能有任何的缺陷這將意味著學習新的方法來檢測和分析缺陷。此外，汽車公司也希望100%的準時交付，并且成本能夠不斷地下降。
Moskowitz說，所有這些都將提高整個行業(yè)的教育和專業(yè)化要求，從技術人員（他們可能發(fā)現兩年的學位已經不夠）到博士都一樣。而自動駕駛汽車革命也需要一大批IT和網絡安全人士的加入。
四個輪子的機器人
最終，機器人維修，Moskowitz說，這些復雜的因素，再加上光學組件與其他子系統(tǒng)和趨勢（像人工智能、智能城市和物聯(lián)網等）交互的需求，將會需要一個新的生產生態(tài)系統(tǒng)。他建議，這樣的生態(tài)系統(tǒng)需要把自動駕駛汽車看作是四個輪子的機器人。
考慮到自動駕駛汽車的各項技術橫跨的領域之廣，他建議諸如馬薩諸塞州技術協(xié)作協(xié)會、AIMPhotonics這樣的機構可以幫助建立這樣一個生態(tài)系。不僅僅是光學，還應該包括軟件、自動化、機器人、智能城市、公共交通和監(jiān)管。