2021年9月3日-5日，由中國汽車技術(shù)研究中心有限公司、中國汽車工程學(xué)會、中國汽車工業(yè)協(xié)會、中國汽車報社聯(lián)合主辦，天津經(jīng)濟(jì)技術(shù)開發(fā)區(qū)管理委員會特別支持，日本汽車工業(yè)協(xié)會、德國汽車工業(yè)協(xié)會聯(lián)合協(xié)辦的第十七屆中國汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展（泰達(dá)）國際論壇（以下簡稱泰達(dá)汽車論壇）在天津市濱海新區(qū)召開。本屆論壇圍繞“融合?創(chuàng)新?綠色”的年度主題，聚焦行業(yè)熱點話題展開研討。

在9月5日 “主題演講：邁向高級別自動駕駛應(yīng)用的管理與實踐”中，均勝電子副總裁、均勝智能汽車技術(shù)研究院院長郭繼舜發(fā)表了題為“高級別智能駕駛的研發(fā)與總結(jié)”的演講。

均勝電子副總裁、均勝智能汽車技術(shù)研究院院長  郭繼舜

以下為演講實錄：

各位好，我之前在主機(jī)廠工作，前一段時間換了工作，從這方面也可以看出來我們這個行業(yè)人才是在不斷流轉(zhuǎn)。均勝電子主要是面對全球做相關(guān)的工作，我們的控制器還在開發(fā)過程當(dāng)中。剛才看到各位領(lǐng)導(dǎo)做了很多關(guān)于行業(yè)分享，我們就簡單一點，針對行業(yè)一些開發(fā)過程中的判斷做一些相關(guān)分享。

均勝電子是在中國汽車行業(yè)里面比較隱形的公司，在接觸它之前我甚至不知道它，2020年的整體汽車零部件的銷售在全球占到490億人民幣的規(guī)模，在全球排到前十位?，F(xiàn)在發(fā)現(xiàn)越來越多汽車電子公司開始做智能化東西，這個轉(zhuǎn)型也是期待把一個非智能化估值模式到智能網(wǎng)聯(lián)模式使得企業(yè)有更多資金流轉(zhuǎn)能力。

高級別智能駕駛，什么是高級別智能駕駛，能長時間脫手的駕駛就是智能駕駛，長時間脫手，必然意味著在功能安全、傳感器、感知決策做非常多的考量，我們可以限制ODD，但是只要能脫手就是高級別的智能駕駛，激光雷達(dá)是必須的傳感器，我不是汽車科班出身，我在汽車領(lǐng)域看到很多工程師的分析，我非常堅定認(rèn)為只要脫手必然有激光雷達(dá)，前一段時間某知名的新造車勢力的車禍，我看了各種各樣的結(jié)論，可能使用的以色列公司的算法，芯片的算法存在一些問題，沒有識別到中國特色的道路養(yǎng)護(hù)車，但是本質(zhì)上來說，當(dāng)我們在做系統(tǒng)設(shè)計的時候，我們往往會把毫米波雷達(dá)權(quán)重調(diào)的非常低，因為對金屬物太敏感了，攝像頭有些物體不分類就不識別不跟蹤。脫手意味著客戶接管需要時間，所以高級別智能駕駛自然需要雷達(dá)。

經(jīng)常有各種各樣的領(lǐng)導(dǎo)講各種各樣的觀點，我們從一個落地觀點來說，主機(jī)廠到底為什么要用域控制器，更重要是降本，一個停車盒子加泊車盒子成本是五六千，如果我們使用芯片包括地平線的芯片，停泊一體至少降本一千塊錢，這對于壓力減小是非常有用。域控制器最重要的原因就是降低成本。

性價比更高的輕量級控制器會成為ADAS主流解決方案，現(xiàn)在很多ADAS還在使用智能攝像頭，這個不是未來終點，會通過降級的方式，即使簡單L1、L2功能也會使用輕量控制器解決問題，原因就是降本。

To C量產(chǎn)功能將長期術(shù)語L2++階段，但場景逐漸擴(kuò)展到復(fù)雜的城市道路。L4就不是To C的市場，L2++將長期處于中高端，將進(jìn)行拓展。L3定級是沒有城市道路的，我們嘗試駕駛員隨時接管車輛，但是能夠從高速公路到城市道路了，場景在擴(kuò)展，所以L2++功能對接對于L3進(jìn)行降級，應(yīng)用體驗擴(kuò)展了場景，L2++是一個挺好的產(chǎn)品形態(tài)。

使用眾包的數(shù)據(jù)閉環(huán)基于數(shù)據(jù)的驅(qū)動的功能迭代方式將成為業(yè)界共識。擺在面前一個很重要的問題就是數(shù)據(jù)安全法，我們開發(fā)影子模式的盒子，這個技術(shù)已經(jīng)停下來了，所有的技術(shù)的拓展必然在于我們吃透法律法規(guī)前提下，現(xiàn)在在汽車數(shù)據(jù)收集安全方面，我們成為行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)將成為重要的指導(dǎo)點。

技術(shù)開發(fā)指導(dǎo)是一些散的點，剛才講L3不是好的產(chǎn)品形態(tài)，法律法規(guī)要求人機(jī)交互過程，有一部分時間是車在為交通結(jié)果負(fù)責(zé)，有一部分人在為交通結(jié)果負(fù)責(zé)，這個切換容易造成責(zé)任認(rèn)定的問題，L3不是好的形態(tài)，可能L2++是。高速公路換道行駛就是L3級別有的功能，我們把功能安全降低了要求，所以擴(kuò)展到城市場景下，怎么判斷一輛車到底是不是能夠做城市的L2++呢？其實一個非常簡單的方法，當(dāng)各位發(fā)現(xiàn)現(xiàn)在的激光雷達(dá)的能力，各位發(fā)現(xiàn)只有一個激光雷達(dá)的時候，判斷只在高速公路上。如果兩個或者三個，或者以上在前向基本判斷能夠做城市下的輔助駕駛。

L4到底什么樣子，我們在車廠國內(nèi)運(yùn)營公司進(jìn)行過討論，就是怎么量產(chǎn)L4，我們把觀點梳理下來，供各位進(jìn)行參考。在這個前提下，我們才能真正把L4進(jìn)行商業(yè)化運(yùn)營。所有零器件都要前裝，我了解一些公司，200臺車每天要修5%，那就是10臺車，壞的不一樣，手工誤差的系統(tǒng)積累會造成非常大的問題。很多時候不知道哪壞了，但是需要修。標(biāo)準(zhǔn)化量產(chǎn)是L4的基礎(chǔ)，我們把5%降到2%和0.5%，那個概率也是不能被接受的，所以我們需要6西格瑪和4西格瑪?shù)姆€(wěn)定性。

現(xiàn)在L4自動駕駛都是各種各樣都可以融資，重要是什么時候真正能把安全員拿掉，什么時候就會見分曉，安全員被拿掉是L4的命門，我們拭目以待。我們在系統(tǒng)里面開發(fā)充電機(jī)器人，當(dāng)然在AVP時候考慮這樣一個場景，就是車輛完全自主運(yùn)行。只有把駕駛員拿掉，車輛能夠完全自維護(hù)，自動駕駛模式才會存在。

座艙越來越智能化，但是智能駕駛會越來越收斂。座艙各種生態(tài)，各種場景，各種應(yīng)用，各種用表情、面部去控制車輛，但是智能駕駛越來越統(tǒng)一，我們用激光雷達(dá)做L4，后來沒有人這么做了，為什么？座艙對于功能安全要求不高，但是自動駕駛要求很高。當(dāng)我們一個強(qiáng)功能安全討論一個功能的時候，最后都會落在一個點，性價比又能滿足安全，就是同一個商業(yè)模式，同一個功能模式。大家看到NGP、NOP、NOI有差異嗎，只是名字不一樣。最終場景落在最安全穩(wěn)定的區(qū)域中，所以接下來說一個推論，未來的個性化靠的不是自動駕駛，靠的是智能座艙，智能駕駛是區(qū)分車輛等級的門檻，但不是個性化的商品。

電子電器的發(fā)展需要漸進(jìn)和理性，首先集中式架構(gòu)意味著我們在所有的控制器領(lǐng)域，包括車身域、座艙域，都需要把功能安全提到最高的級別。第二就是現(xiàn)在集中式的架構(gòu)，必須有非常好冗余的控制器在旁邊做熱備份，這個是非常難以實現(xiàn)的。無論原來在OEM還是TR1的過程中，大家都在宣傳說干集中式，但是我覺得域控制器還是一個長期的過程，所以要理性一點。

算力需求，各位領(lǐng)導(dǎo)都講過了，我們到底需要多少算力分析出來，我給各位領(lǐng)導(dǎo)一個計算標(biāo)準(zhǔn)，ADAS是1-5T，我們不跟第二條違背，就是主流的傳感器的能力。ADAS是1到5T量級，L2+是5-10T，L2++是30-100T量級，L4是100-1000T量級。單個400萬到800萬像素的攝像頭提升，大約需要4T算力，我們?nèi)嚩夹枰獑?？前后是需要，?cè)向需要嗎？不需要這么高，需要識別的是種類。全車11個攝像頭，很多時候是過于冗余。單個64線所需要算力15T，如果做了冗余系統(tǒng)，大概整體算力作為冗余，基本上就是算出來，到底功能、域控制器需要多少算力能夠算出來的。

高級別智能駕駛需要我們預(yù)期更多的安全功能設(shè)計。域控制器就要做降級，是在冗余控制器上。所有語音、手勢、體態(tài)的自動駕駛最后會有一個非常壞的預(yù)期，這個放在座艙里面就可以。用一個鍵碰一個鍵就自動駕駛是一個非常傻的行為，看起來用戶很滿意，用戶知道怎么自動駕駛，用戶太容易誤碰了，到最后出現(xiàn)了事故，用戶一碰就自動駕駛，這個就是設(shè)計問題。

特斯拉說很多用戶踩錯了踏板，油門當(dāng)成剎車踩，所以特斯拉沒有責(zé)任。為什么會這樣？咱們一般開車剎車減速，油門加速。特斯拉是反差太嚴(yán)重，很多新手司機(jī)開車的時候已經(jīng)失位，已經(jīng)不知道剎車在哪，太習(xí)慣踩油門松油門，這個時候一旦出現(xiàn)問題會下意識踩油門兒不是剎車。這個設(shè)計師是有原因，沒有讓用戶有用戶體驗。我們寧可采用有邏輯一到兩個按鍵完成自動駕駛激活，也不希望讓用戶覺得很容易觸發(fā)。

講一個事情，很多的需求是功能來自于用戶的反饋，我在車廠的時候經(jīng)常作為車廠技術(shù)代表去給各位用戶、乘客、司機(jī)做面對面的交流，他們所有需求是非常感性，千萬不能拿來直接用，向外行一樣思考，像專家一樣工作，我們必須做梳理，現(xiàn)階段很多功能太來自用戶體驗了。

數(shù)據(jù)閉環(huán)總結(jié)出來特斯拉怎么做影子模式，但是我們梳理特斯拉全套影子模式結(jié)構(gòu)化方法，這個產(chǎn)品我們停下來，我們要重新考慮如何和我國的信息安全法做一個更好的對接。但是必須要講，在技術(shù)層面毫無疑問，持續(xù)迭代的閉環(huán)的數(shù)據(jù)是自動駕駛在深水區(qū)能夠往前走最起碼的要求。

到底誰是主角，OEM為主導(dǎo)的結(jié)構(gòu)，OEM主導(dǎo)功能軟件開發(fā)，Tier1提供標(biāo)準(zhǔn)化的服務(wù)，掌握迭代數(shù)據(jù)OEM能夠成為頭部OEM，剛才我們講過，第二個是Tier頭部效應(yīng)凸顯出來，Tier1負(fù)責(zé)功能體驗的時候，一家Tier1同時有三四個項目，像博世這樣的公司，我就不太敢找他們做更多的項目，因為要花很多人力物力做標(biāo)定，但如果現(xiàn)在交給Tier1全是硬件功能安全分析標(biāo)準(zhǔn)化的東西，一家Tier服務(wù)的車廠服務(wù)會變多，所以得到多的會得到更多，所以頭部效應(yīng)會明顯出來。頭部Tier1會越來越頭部。

另外就是短暫的人才短缺和長期人才過剩和不均衡的發(fā)展，我在2013-2014年百度，那時候深度學(xué)習(xí)非常匱乏，我找了同事AI團(tuán)隊某一個時期，某一周入職的情況，應(yīng)屆畢業(yè)生15%，人工數(shù)據(jù)37%，多媒體36%，傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)22%，差不多一半人非AI進(jìn)入AI領(lǐng)域。我們看傳統(tǒng)主機(jī)廠18%，Tier1的24%、Tier2的28%。現(xiàn)在畢業(yè)再招基本都會，人工智能工具化在提升。汽車行業(yè)會出現(xiàn)什么問題，人才會越來越多，可能會在一年、兩年來到智能駕駛領(lǐng)域。

在各個城市里面幾千人幾千人的招，相關(guān)的智能駕駛?cè)瞬?，最后形成頭部依然很少，底下的領(lǐng)域人才很多，但是不夠高端，因為沒有系統(tǒng)化學(xué)習(xí)過，也沒有相關(guān)編程的基礎(chǔ)，這個是要警惕的現(xiàn)象，智能駕駛很缺人，但是要系統(tǒng)性更多的引導(dǎo)，比如對于應(yīng)屆畢業(yè)生培養(yǎng)更加系統(tǒng)，我們對于其他行業(yè)轉(zhuǎn)過來，這樣才能保證我們梯度是更加完善的。這是為什么對于現(xiàn)階段，首先第一個點，對于中國的智能駕駛系統(tǒng)功能的應(yīng)用和量產(chǎn)都是非常的有期待的原因在于，我們叫做高級別智能駕駛的漣漪效應(yīng)。

大家知道科技增長曲線，一開始是這些新勢力使用高級別智能駕駛功能，比如NGP功能，但是全球的OEM都沒有動。每一個漣漪傳播需要一到兩年時間，首先必須承認(rèn)中國汽車行業(yè)的智能化程度是非常靠前和非?？?。第二現(xiàn)在狀態(tài)在于小李的團(tuán)隊已經(jīng)完成驗證，比如小鵬的P5和蔚來PE7，中國的OEM還是相關(guān)的功能才能出現(xiàn)。我們Tier1還是Tier2，大家發(fā)現(xiàn)好像量不大，原因還沒有迎來C的高點，當(dāng)技術(shù)應(yīng)用全球化、平臺化，我們才能真正迎來這個行業(yè)爆發(fā)。

未來是可期的，即使現(xiàn)在遇到一些困難也是可以理解，就是我從未來到Tier1的原因，自動駕駛有足夠量的全球平臺，所以我們可以等待一下，2023、2024年會是自動駕駛又一個高峰，那時候會有更多的資金、更多的項目，也有更好人才儲備，謝謝大家！

返回第一電動網(wǎng)首頁 >