2018 年可以說是 ADAS 高級駕駛輔助技術崛起的一年，在今年上市的主力車型當中，絕大多數產品都已經搭載了 L2 級別的駕駛輔助技術，自主品牌甚至已經在 10 萬元價位的車型上搭載了 L2 級別功能?？梢哉f ADAS 在這一年當中就完成了從高端車型到入門級車型的普及與覆蓋。

即使是對于我們這種從早期就一直關注自動駕駛的媒體來說，這個普及速度也是非常的驚人了。我們認為，在這個時間點，有必要找一個親身參與到 ADAS 普及大潮中的行業(yè)專家來跟我們聊一聊這背后的故事。于是，GeekCar 有幸來到上海，與大陸集團底盤及安全事業(yè)群高級駕駛員輔助系統(tǒng)事業(yè)部中國區(qū)負責人唐海宜進行了一次近一個半小時的深度專訪。

（大陸集團底盤及安全事業(yè)群高級駕駛員輔助系統(tǒng)事業(yè)部中國區(qū)負責人唐海宜）

唐總和我從三個方向進行了探討：

① 自動駕駛及 ADAS 發(fā)展趨勢的回顧

② ADAS 技術原理及難點解讀

③ 后續(xù)更高級別自動駕駛的發(fā)展

本篇文章我們將透過專訪實錄，從上面三個方向分別展開來梳理 ADAS 發(fā)展過程中的重點趨勢。全文較長，但我們相信不管你是業(yè)內人士還是對自動駕駛感興趣的用戶，這篇文章都會讓你對 ADAS 和未來的自動駕駛有一個更清晰的認識。（下文出現的專訪實錄中，G 代表 GeekCar，唐代表唐海宜）

自動駕駛及 ADAS 發(fā)展趨勢回顧

正如我們開頭所說，2018 年是 L2 的崛起之年，而在唐總看來這種快速發(fā)展背后既是市場大環(huán)境所致，也是行業(yè)本身的發(fā)展需求。

唐： 大環(huán)境方面，中國汽車市場的銷量在 28 年之后迎來了首次的下降。從長遠來看這實際上是正常的，因為一直維持這么多年的增長是不可能的。這從國家宏觀政策層面可以得到印證，國家在去年 4 月 28 號發(fā)布的國家汽車產業(yè)中長期發(fā)展規(guī)劃里面，對未來到 2020 年到 2025 年量的宏觀已經給出了一個框架性的預測，可以看到整個量的增長是趨于平緩的。

唐： 這樣的市場環(huán)境驅使汽車行業(yè)更加關注中長期發(fā)展規(guī)劃，車企正在從一個對銷量增長的追求轉化成對價值增長的追求。因此雖然宏觀來看銷量下降了，但是通過這種渠道來增值，對整個產業(yè)的科技含量，肯定會有一個很大的促進。我們在跟主機廠，甚至一些涉足這個領域的互聯網公司、科技公司接觸時觀察到，他們今年對自動駕駛的大方向更加明確，甚至于對未來的戰(zhàn)略部署以及一些實施的行動方案都更加清晰了。

唐： 根據 2018 年大陸集團汽車消費調研報告, 我們發(fā)現中國司機對自動駕駛接受度很高, 也很樂觀，80％的司機期待在車輛自動駕駛時能夠做其他事情，三分之二的受訪駕駛員可以想象在高速公路上使用自動駕駛（67％）。

唐： 行業(yè)的高重視度和市場的高接受度形成了一個正向循環(huán)，隨著市場量的起來，以及我們這些 Tier 1 供應商技術的迭代，系統(tǒng)成本和研發(fā)成本都在大幅度下探，這就能夠進一步促進產品 ADAS 功能的安裝。當然還有很重要的一點就是政策法規(guī)對 ADAS 的重視。

G： 您覺得自主品牌跟國際品牌對 ADAS 的要求和理解上有沒有什么不同？

唐： 對我們來說，他們都是我們的客戶。大陸集團 ADAS 中國區(qū)更多的是服務于自主品牌。因此我們對自主品牌這塊還是有比較清晰和深度的認識。在我看來，自主品牌把自動駕駛或 ADAS 定義為技術和營銷上非常重要的戰(zhàn)略方向。此外，正是因為他們有這樣一個非常高度的戰(zhàn)略制定和部署，所以他們反而在功能性層面有更強烈的訴求。甚至于可以看到在一些 ADAS 裝配率上面，自主品牌比國際品牌更加迫切。相比過去的一些傳統(tǒng)汽車零部件，例如底盤系統(tǒng)、發(fā)動機系統(tǒng)，自主品牌在 ADAS 這樣的新技術上的規(guī)劃會更加激進。目前我們接觸的很多自主品牌，他們都具備一定的 ADAS 系統(tǒng)對產品的開發(fā)能力，甚至系統(tǒng)集成的能力。所以我相信他們在新興技術上與國際品牌的差距在未來肯定會逐步縮小。

G： 他們這種更激進的技術規(guī)劃，對 Tier 1 有什么影響？由于在自動駕駛方面的積累并沒有國際領先的車企那么深厚，是否自主品牌會希望 Tier 1 能夠提供更加集成、整合化的 ADAS 方案？

唐： 你這點講的非常對。大陸集團相較于其他一些 ADAS 系統(tǒng)供應商有著更全面的解決方案能力。對于 ADAS 系統(tǒng)來說，無論是 L2、L3，終歸是圍繞著感知、規(guī)劃和行動這樣一條效果鏈上來做文章。而大陸集團的產品線是覆蓋整個這條效果鏈，全部都有部署的。所以如您所言，我們在服務自主品牌時就能很好的體現這個優(yōu)勢，可以更好地為自主品牌提供系統(tǒng)化服務。反過來講，自主品牌的需求增多對我們 Tier 1 來說也是一個非常正向的影響。

ADAS 技術原理及難點解讀

在現在這個高速發(fā)展的環(huán)境下，越來越多的人都開始關注高級別自動駕駛。我們似乎忽視了 ADAS 才是我們目前真正能購買到的自動駕駛技術，也似乎忽視了 ADAS 依然還存在很多的技術難點。其實對于整個汽車行業(yè)來說，ADAS 是未來普及高級別自動駕駛的必經之路，所以我們希望能通過與唐總的探討，將目前 L2/L2.5 的 ADAS 技術原理全盤剖析。

G： 您覺得 L2 以及 L2.5 究竟應該如何定義？尤其是 L2.5，目前行業(yè)內的定位其實很不清晰。

唐： 首先，我們所說的 L1，或者是 L2，均是屬于部分自動駕駛，也就是 ADAS?，F在業(yè)內可能產生了一個新名詞叫 L2.5，不過從技術角度來說我們依然認為它還是 L2，只是一個高端的 L2。對我們來說，L1 的定義是 AEB、ACC 這些基于單車道目標識別的基礎功能。到了 L2 的話更多的功能得以實現，但同樣也是主要基于單車道的識別。例如自動巡航功能，它提供了車道的居中，也就是說除了 L1 當中的縱向控制外，L2 還提供了一些初級的橫向控制。

唐： 無論是 L1 還是 L2，我們認為它都是標準的 ADAS 功能，它需要人類駕駛員要時刻對路況保持注意。一旦進入 L3，那就意味著在限定工況下，系統(tǒng)可以完全接管駕駛權，人類駕駛員可以把注意力移開。這樣的話，在責任主體上會產生一個巨大的分水嶺——無論 L1 還是 L2，哪怕 L2.5，責任主體依然是在駕駛員，但是到 L3 的話，在限定工況，在一定的情況下責任主體完全就是車，這是一個非常大的轉變。（作者注：其實在 SAE 最近剛剛發(fā)布的最新自動駕駛分級中，L2 的定義已經清晰地覆蓋了現在所謂的 L2.5 功能，相信 L2.5 這個說法也會隨之迅速淡化。）

（SAE 最新發(fā)布的自動駕駛分級）

G： 現在的 L2 方案主要都是基于傳感器結合算法去形成一套視覺感知系統(tǒng)，那么如何去評價這套系統(tǒng)的好壞？比如說現在很多車企的產品都搭載了 L2，真正能提供整合 ADAS 解決方案的供應商其實也就是這幾家，那么如何體現不同廠家在 L2 上的差異化？

唐：ADAS 的原理也是遵循感知、規(guī)劃和行動這個邏輯。實際上對于 L2 來講，還是比較容易解釋的。首先它的系統(tǒng)架構相比 L3 來說簡化了不少。因為它的系統(tǒng)主體構成還是以傳感器為主，也就是前向攝像頭，前向雷達，有時還會再加上兩個到四個短距的角雷達，甚至于很多的一些規(guī)劃和行動控制，都是集成在傳感器端。所以某種意義上來說最終性能的好壞，傳感器起到非常決定性的作用。當然評價性能的好壞最終還是要通過圍繞性能的測試來完成，但是 ADAS 性能測試的覆蓋面畢竟有限，一些極端工況是很難進行測量的。所以如果要想獲得一個好的系統(tǒng)，就必須注重對傳感器的要求。簡單來說：一個高性能、穩(wěn)定、可靠的傳感器，才能實現一個穩(wěn)定可靠的功能。

G： 傳感器主要是硬件，那么在軟件方面呢？

唐： 軟件分成三個步驟：第一是我們傳感器端的視覺感知算法，它會直接體現在傳感器的性能上（既感知）。第二就是構建整體環(huán)境模型與功能性的算法（既規(guī)劃），用來實現 AEB、ACC 或者是 TJA、LKA 等這些功能。以上兩個步驟之后，最終才是我們對整車四個輪子的控制（既行動），因為所有功能的體現都要落實到車的四個輪子，四個輪子體現車的動態(tài)控制，這又是一套算法。目前 L2 主要還是是縱向控制和橫向控制。所以軟件上也還是會回到感知、規(guī)劃、行動這樣一個效果鏈，它的重要程度自然也是非常大的。

G： 能不能用大陸集團自己的解決方案舉個例子，L2 整體這套方案基本上都包括哪幾個模塊？

唐 ： 比方講我們目前商業(yè)化的 L2，它的系統(tǒng)架構非常簡單。感知端主要是一個前向的毫米波雷達（中距或者長距），還有前向視覺單目的攝像頭。在軟件上，目前來講我們整個感知和規(guī)劃的算法計算也是集成在攝像頭和毫米波雷達里面，所以說對于目前標準化的、商業(yè)化的系統(tǒng)來說，還不需要一個中央計算平臺，感知端嵌入的計算平臺已經足夠來跑這些算法了。然后在支持縱向橫向的動態(tài)控制方面，其算法也可以集成在傳感器端，通過傳感器既能完成感知又能兼任中央控制決策大腦，調動動力總成端，ESC 以及電子制動這些控制。

（大陸集團 ADAS 產品布局）

G： 那么您如何看待業(yè)內出現的「域控制器」這種中央集成式的解決方案？

唐： 域控制器也是我們產品線當中很重要的部分，通常我們把它叫做自動駕駛輔助或者自動駕駛大腦。雖然從硬件角度來說，它是一個高性能的計算平臺，或者說控制單元；但是它更多是一個載體，圍繞中央控制單元背后實際上是一個龐大的系統(tǒng)集成工作。這又回到了感知、規(guī)劃、行動，它們都可以集成在一個硬件高性能計算平臺上實現。

唐： 域控制器的意義已經超越了硬件本身，更多的是背后一個龐大的整合系統(tǒng)。因此如果想要設計出一個好的中央計算平臺的話，就需要在感知、規(guī)劃到行動整個效果鏈上做到全部覆蓋，包括零件系統(tǒng)、軟件系統(tǒng)、硬件系統(tǒng)這一整套產品線。大陸集團就是這樣一家有著整套產品線的 Tier 1，所以我們才能夠設計出 ADCU 這樣用于自動駕駛的中央計算平臺產品。

G：ADCU 這類中央計算平臺的出現，是否有很重要一部分原因也是得益于芯片產品性能的不斷發(fā)展？

唐： 對，芯片毫無疑問在未來的自動駕駛，特別是高性能計算平臺上扮演非常重要的角色。這也是為什么我們和英偉達有一個戰(zhàn)略性的結盟，我們既是供貨關系，同時也會深度地共同開發(fā)。英偉達在給我們提供芯片的同時，也會為我們開放軟件開發(fā)平臺，而我們則在這個底層基礎之上，去構建前面提到的整套自動駕駛系統(tǒng)。

（大陸集團與英偉達達成戰(zhàn)略合作）

G： 現在有很多創(chuàng)業(yè)公司通過人工智能技術（AI）以軟件算法為核心切入自動駕駛市場，您認為 AI 對 ADAS 領域有著多大的影響？

唐： 算法分成兩塊：一塊是感知識別算法，另一塊是功能和執(zhí)行算法。說到感知識別算法，其最終的開發(fā)是要基于一個系統(tǒng)，也就是說需要開發(fā)出什么樣的算法取決于：第一，基于有怎樣的硬件，第二，基于有什么樣的系統(tǒng)級應用。只有懂得系統(tǒng)級的應用，從感知、規(guī)劃、行動，一個完整的效果鏈下面，才能開發(fā)出一個有針對性的算法。我不可能拋開車規(guī)級、系統(tǒng)級的應用，獨立閉門開發(fā)算法。這個從某種意義上說也是具有一站式服務能力的供應商的一大優(yōu)勢。對于大陸集團來說我們在攝像頭以及毫米波雷達的傳感器上都會配備相對應的算法，并且我們可以通過量產項目積累更多的經驗與數據，從而對算法做出優(yōu)化。

唐： 毫無疑問，人工智能、深度學習這些技術，對未來自動駕駛是一個非常重要的基礎元素和方法論。雖然目前商業(yè)化落地程度還很有限，但是 AI 是要去持續(xù)進行投入的。大陸集團在布達佩斯和班加羅爾都設立了人工智能技術中心，未來我們也會在中國部署人工智能技術中心來支撐自動駕駛的發(fā)展。我們計劃于 2020 年商業(yè)化量產的下一代攝像頭就會導入人工智能算法，它除了能完成簡單的動態(tài)物體和靜態(tài)物體的目標識別之外，還導入了更多的行人元素的意圖識別。

G： 您能不能跟我梳理一下，一個 ADAS 產品從 Tier1 研發(fā)到跟車廠簽訂項目，再到最后 SOP 落地具體是怎樣的一個流程？

唐： 開發(fā)的過程是一個比較復雜的體系，可以分成兩維度來講。第一個維度還是圍繞著感知、規(guī)劃和行動這個層面，感知端就是傳感器的開發(fā)。傳感器端的開發(fā)相對來說涉及到的領域比較多，如硬件、軟件、算法等等。然后構建環(huán)境模型及功能算法，雖然在功能上大家都叫 AEB、ACC、TJA，但是對這些功能背后的一些要求，各個主機廠會有一些不一樣的地方。針對這些地方，我們會對功能算法進行一個定制化開發(fā)。功能算法開發(fā)最終的體現是在車的行為，就是對四個輪子的控制，然后就是進行很多的道路試驗，在特定的工況，在特定的實驗場所里面去做大量的路試。同時為了驗證我們感知系統(tǒng)的性能，我們需要去采集大量的數據，這些數據的采集當然最終還是為了這個系統(tǒng)的開發(fā)以及驗證。

唐： 如果具體到從模塊化的角度來說，那就涉及的非常多了。構建 ADAS 產品體系是一個龐大的系統(tǒng)工程，其中包括系統(tǒng)需求、系統(tǒng)架構設計，功能安全設計等等。然后這套體系自然也擺脫不了其中每一個零部件的系統(tǒng)級開發(fā)，以及零部件和整車的集成。我其實很難將這些工程直接概括串聯起來。因為其中的各個部分都對應著我們研發(fā)的各個部門，比如我們有硬件部門、有軟件部門、有功能算法部門、有測試部門等等。

后續(xù)更高級別自動駕駛的發(fā)展

自動駕駛行業(yè)最有魅力的地方就是它價值鏈的復雜程度和長線的發(fā)展時間。這為汽車行業(yè)本已十分固化的體系帶來了很多新的可能性。相較于現在的 ADAS，L3 級以上的自動駕駛才是這些新可能性真正爆發(fā)的開始。而面對這些可能性，唐總也和我們聊了聊他的理解。

G： 今年很多造車新勢力都開始提及 L3 的落地，您覺得 L3 和現在的 L2/L2.5 相比，發(fā)展趨勢會有什么不同嗎？

唐： 首先，作為 Tier 1，我們堅信高度以及完全自動駕駛，肯定是未來道路交通發(fā)展的必然趨勢。這也是我們大陸集團明確的一個發(fā)展方向。從商業(yè)化落地角度來看。L3 系統(tǒng)的復雜度要遠超 L2，雖然它們之間只差了一級，但是這里面還是有很大的差異性。一方面 L2 更多的是車載端，L3 則會上升到一個龐大的生態(tài)系統(tǒng)。從大陸集團的角度上看，雖然目前 L3 的商業(yè)化落地還沒有普及。但是對于這么一個龐大、復雜又充滿困難的系統(tǒng)開發(fā)來說，我們不可能去圍繞著一個項目的落地來去部署我們的開發(fā)，而是要在很多未來項目來臨之前，便已經提前做好技術儲備。也就是說我們概念性的設計已經在實行，甚至很多都已經完成了，只不過還沒有落地，這里很重要的一個原因是 L3 在行業(yè)和政府法規(guī)層面都沒有一個很明確的標準。

唐： 在前裝領域，所有主機廠的功能定義實際上都是與戰(zhàn)略合作的系統(tǒng)供應商們一起共同討論來制定。所以我們如果沒有這樣的技術儲備的話，無法去跟未來的車廠和其它供應商進行戰(zhàn)略合作，或者說站在同一個 level 上進行對話和討論。我們的預判是 2020 年高度自動化開始進行落地測試，不過這會持續(xù)很長一段時間，甚至到 2030 年我相信 L1、L2/L2.5 的系統(tǒng)應該還是會占據市場的主體。但是 L3 肯定會有，雖然它的比重不是很大的一塊，但是它的戰(zhàn)略性意義對于未來的發(fā)展是非常大的。

G： 目前 L2 的重點還是在感知上。而到了 L3 重點就變成了規(guī)劃，也就是如何能讓系統(tǒng)像人一樣開車，同時還能維持安全性。這對于 Tier 1 來說會帶來怎樣的挑戰(zhàn)？

唐： 我們在開發(fā) L3 系統(tǒng)時，會把環(huán)境模型的確立定為最重要的元素之一，因為環(huán)境模型是對整個車外界環(huán)境的判斷以及自身狀態(tài)的設立，所以我們把它稱為自動駕駛的心臟。在此之后就是要定義功能，我們更多的把功能解讀為自動駕駛的意識，就是想讓車怎么來加速、減速、變道等等。

唐： 到 L3 級之后，中央計算平臺就非常重要了，它好比就是自動駕駛的大腦。從算力需求上來說 L3 就會非常的大，并且在感知、規(guī)劃和行動端還都需要有備份冗余，這些都將由中央計算平臺來承載。到這時，傳感器更多的就是去負責精確采集駕駛環(huán)境中動態(tài)與靜態(tài)的物體信息，而大部分的識別、規(guī)劃、控制算法的運行都會集成到中央控制單元里面去。

唐：L3 的決策問題，實際上就是很多功能算法的整合問題。在 L2 時，Tier 1 通常會把功能算法分的比較細，例如我們會有單獨的 AEB 功能算法、ACC 功能算法、還有 LKA 等等這些算法，并且這些功能算法主要都是和傳感器對應整合的，例如 AEB 和 ACC 會整合到雷達中，LKA 則會整合到攝像頭中，在開發(fā)時我們也會是一個一個算法單元逐個去做。這么做的原因是便于產品的模塊化。但是到了 L3，你的傳感器布局會更復雜，一個功能可能會用到很多的傳感器，這時功能算法就需要去融合，甚至 AEB 自動剎車也會導入到一個橫向的控制功能中，這就意味著，整個算法的開發(fā)都不能再沿用原來 L2 的模式了。

（大陸集團第五代長距雷達）

唐： 目前有公司在開發(fā)利用卷積神經網絡（CNN 也就是深度學習）來做端到端整合算法的開發(fā)，但是這個模型完全沒有商業(yè)化。其原因也是因為 L3 自動駕駛的整個系統(tǒng)架構比以前的 L2 復雜了太多。所以在我看來，L3 開發(fā)真正的難點是兩個，第一個就是剛提到的系統(tǒng)架構設計，第二個就是測試，像 L3 這么龐大的系統(tǒng)要想商業(yè)化落地的話，你必須經過同樣非常復雜以及長時間的測試。

G： 現在很多公司開始做 L4 級別，您覺得 L4 真正的商業(yè)化前景如何？

唐：L4 已經成為了一條自動駕駛的發(fā)展路線，傳統(tǒng)工業(yè)走的是階梯式的 L1、L2、L3，后來像 Waymo 這樣的公司則開始直接去做 L4。原因很簡單，就是商業(yè)訴求不一樣。因為我們 Tier 1 生產的產品商業(yè)訴求就是供給整車廠，他放到車里賣給終端消費者，這是我們基本的商業(yè)化路徑。但對于一些科技公司來說，他們在現有汽車供應鏈中無法直接商業(yè)化，所以它們選擇另一條商業(yè)路徑，也就是 Robotaxi，那就必須要達到 L4。當然，這里的 L4 也是一個在限定場景內的完全自動駕駛。其最終的目的是要覆蓋目前能夠提供移動出行服務的車。

G： 您覺得 L4 的發(fā)展會對現有的技術以及供應鏈體系帶來怎樣的變化？

唐： 如果真的到 L4 的話，整個生產系統(tǒng)就會變化。具體會變成什么樣，我們大陸集團也在探索。從目前來說，很多科技公司或者說互聯網公司，他們在向我們這些傳統(tǒng)的車企學習，學習整車的系統(tǒng)架構，包括安全、執(zhí)行，甚至是感知規(guī)劃等等，在學習的同時，他們也在向傳統(tǒng)車廠滲透理念。同時作為我們 Tier 1 來說，我們也在尋求變革，我們也要向互聯網公司去學習，學習他們的文化、學習他們開發(fā)的模式、學習他們在做軟件時的敏捷以及不斷迭代的方式。這也就是為什么我們會積極去與英偉達、英特爾以及百度這樣的科技公司合作。

唐： 以我的觀點來看，關鍵在于誰向誰學的快。到 L4 的時候也就是要去檢驗一個雙方學習成果的時候。因為到那個階段，整個移動出行的生態(tài)系統(tǒng)會發(fā)生變化，競爭對手的身份也會發(fā)生變化。我們大陸集團相信，L1 一直到 L4，甚至 L5 應該會共存非常長的時間。但是從 L1 到 L3 層級的車的話，我相信還是以傳統(tǒng)供應鏈的方式存在，而且應該在很長一段時間是一個比較大的比重。到了 L4、L5，整個的生態(tài)系統(tǒng)發(fā)生變化，整個車輛運營的價值鏈跟今天肯定是完全不一樣了。那個時候的變化我覺得很難定義，只有交給市場來檢驗了。

GeekCar 總結

透過這一個半小時的專訪，我們大可以總結出幾點重要的結論：

① L2 級別 ADAS 迅速普及的背后，隱藏著 Tier 1 強大的車規(guī)級、系統(tǒng)級產品開發(fā)能力以及模塊化能力。這也就是為什么 L2 的前裝市場至今仍然被那幾家 Tier 1 巨頭壟斷的原因。

② L3 是一道重要分水嶺，其不管是從功能研發(fā)還是從安全定義來說都要比 L2 困難得多，因此其大范圍普及很可能不會像 L2 這么快。

③ L4 的到來才會是一切新可能性真正爆發(fā)的開始。這也是很多科技公司發(fā)力 L4 的原因。

對于大陸集團這樣的 Tier 1 來說，他們的 L2 方案已經成為了市場上的主力產品，L3 則是作為即將進入市場的技術儲備，而未來的 L4 則會是對其轉型效果的最終檢驗。正如唐總所說，L1-L4 是會共存很長一段時間的，這也就意味著以 Tier 1 為主力的傳統(tǒng)汽車供應模式依然會在未來很長一段時間內貫穿自動駕駛的感知、規(guī)劃與行動這條主線。只不過，這條主線上的參與者可能會和過去的時代有所不同。

可以說 2018 年既是 ADAS 的崛起之年，也是自動駕駛真正挑戰(zhàn)的開始之年。