2020年6月22日-23日，由南京經(jīng)濟(jì)技術(shù)開(kāi)發(fā)區(qū)與蓋世汽車(chē)聯(lián)合主辦的“2020第三屆全球自動(dòng)駕駛論壇”隆重召開(kāi)。本次論壇重點(diǎn)圍繞與自動(dòng)駕駛規(guī)模化商用有關(guān)的核心技術(shù)、法律法規(guī)、技術(shù)評(píng)測(cè)、商業(yè)模式等話題展開(kāi)探討，下面是奇瑞資深總工程師高繼勇在本次論壇上的發(fā)言：

奇瑞資深總工程師 高繼勇

感謝主辦方的邀請(qǐng)，很榮幸跟大家分享L2.5私家車(chē)和L4運(yùn)營(yíng)車(chē)Robotaxi兩方面自動(dòng)駕駛的一些落地情況。先介紹一下奇瑞汽車(chē)智能車(chē)中心，我們整車(chē)、汽車(chē)電子架構(gòu)、線束、電源、車(chē)聯(lián)網(wǎng)、車(chē)身控制等整車(chē)方面的技術(shù)研發(fā)和量產(chǎn)都在奇瑞汽車(chē)智能車(chē)中心開(kāi)展。另外公司內(nèi)部還有一個(gè)雄師科技公司，也取得了很多成就。

今天主要分四方面介紹：這些年自動(dòng)駕駛發(fā)展技術(shù)路線分析，私家車(chē)自動(dòng)駕駛技術(shù)路線，如何從運(yùn)營(yíng)車(chē)輛Robotaxi擴(kuò)展到私家車(chē)的L4，最后是簡(jiǎn)單總結(jié)。

近期自動(dòng)駕駛發(fā)展技術(shù)路線分析

大家都知道，自動(dòng)駕駛有感知、規(guī)劃、決策三個(gè)關(guān)鍵技術(shù)。

J-3016對(duì)于自動(dòng)駕駛分級(jí)，很多爭(zhēng)論集中在L2和L3上。因?yàn)橛行┤税裈JA+ICA叫做L2，國(guó)際一些豪華品牌很多年前就有這個(gè)功能，可是當(dāng)時(shí)沒(méi)有宣傳L2。L2有Hands on Or Feet Off功能，同時(shí)控制縱向和橫向，就是說(shuō)L2確實(shí)有TJA- ICA這方面的功能，但是脫手的時(shí)間是有限制的。如果TJA- ICA是L2，那么特斯拉的Autopilot 或者通用汽車(chē)的SuperCruise是不是應(yīng)該叫L2.5或L2+？這里沒(méi)有明確定義，有爭(zhēng)論，為了區(qū)分，這里我稱其為L(zhǎng)2.5。

從傳感器的配置到域控制器，在L2.5或L2+上都需要，而且傳感器要大量增加。另外功能從L2.5或L2+是一個(gè)功能巨大的增加，實(shí)際上L3在私家車(chē)?yán)餇?zhēng)論更大。J3016只是給你一個(gè)參考and talking point，不討論具體設(shè)計(jì)。我曾經(jīng)參加過(guò)一些標(biāo)準(zhǔn)的制定，好的標(biāo)準(zhǔn)希望不要告訴你怎么設(shè)計(jì)，不要阻礙技術(shù)的發(fā)展，讓大家盡情發(fā)揮，這就是一個(gè)好的標(biāo)準(zhǔn)制定策略。

很多人認(rèn)為現(xiàn)在AI技術(shù)不支持L4，現(xiàn)在L2.5自動(dòng)駕駛的AI都是supervised learning，其中AI是三大天王之一，去年圖靈獎(jiǎng)獲得者Prof. Yoshua Bengio認(rèn)為需要有unsupervised learning才有可能實(shí)現(xiàn)真正L4私家車(chē)的量產(chǎn)。

L2.5確實(shí)是需要增加域控制器，而且現(xiàn)在L2.5還做不到深度融合，主要是因?yàn)槔走_(dá)的數(shù)據(jù)不夠，雷達(dá)數(shù)據(jù)量不滿足深度融合需求。另外也很難做到0假陰性false negative 和0假陽(yáng)性false positive的問(wèn)題。有些自動(dòng)駕駛方案也許有兩個(gè)控制器，一個(gè)專門(mén)來(lái)做定位，有些主機(jī)廠量產(chǎn)車(chē)當(dāng)中，另一個(gè)域控制器專門(mén)做了localization（定位）。

現(xiàn)在電子架構(gòu)都是分離式的，也很難支持深度融合算法。CAN FD和CAN SL的帶寬問(wèn)題，帶寬也就是2M或5M，或者最多10M，無(wú)法支持深度融合數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)量。另外有一個(gè)arbitration feature問(wèn)題，feature也不支持，確實(shí)同步需要的Global Timing，在融合當(dāng)中無(wú)法把時(shí)間進(jìn)行同步，各種傳感器時(shí)間到了域控制器無(wú)法進(jìn)行同步。另外常常用的傳輸數(shù)據(jù)，有的時(shí)候Time trigger  vs Event trigger，在數(shù)據(jù)融合當(dāng)中一定是要Time trigger，一定要有Global Timing，傳感器是同步的，融合的信號(hào)是一個(gè)時(shí)空概念的傳感器信號(hào)，而不是融合幾秒前的雷達(dá)和當(dāng)前的攝像頭數(shù)據(jù)融合，

現(xiàn)在出的一些事故，包括特斯拉在臺(tái)灣撞到一個(gè)車(chē)，如果現(xiàn)在能夠做到深度融合，有可能這些事故大量減少，甚至可以消除。

另外做了很多不同技術(shù)，像AVB/TSN這些以太網(wǎng)技術(shù)，它們時(shí)間的同步才能好做數(shù)據(jù)的融合。

這是時(shí)間軸上國(guó)際主機(jī)廠自動(dòng)駕駛量產(chǎn)，Global OEM這些年L2.5量產(chǎn)的一些情況，特斯拉是第一家，2015年9月份OTA之后，Model S實(shí)現(xiàn)了L2.5，Autopilot1.0，GM 是在2017年10月份CT6，大概有5000美元的配置，要的話，CT6上可以有。Audi A8在歐洲也有量產(chǎn),2018年4月份在西班牙上市，最近也說(shuō)有反復(fù)。Robotaxi不是私家車(chē)，但是有很多公司在研發(fā)，在進(jìn)行某個(gè)區(qū)域、某個(gè)城市的運(yùn)營(yíng)。

解釋一下L3的私家車(chē)量產(chǎn)非常難，難在哪兒？L3有很多種，現(xiàn)在講的L3大多集中在TJP在私家車(chē)上，但是下一個(gè)HWP更難，最難的L3實(shí)際上在Urban L3，如果在Urban的L3，城市道路面臨很多問(wèn)題，如很多道路沒(méi)有車(chē)道線，往哪里開(kāi)？這時(shí)候就要虛擬出車(chē)道線，或者基于道路語(yǔ)義的Free Space找出車(chē)道線，利用AI的Path planning 虛擬出自動(dòng)駕駛的車(chē)道線。第二個(gè)場(chǎng)景，這些紅綠燈哪個(gè)是你的,這個(gè)圖中有些紅綠燈只是針對(duì)自行車(chē)和電車(chē)，所以定位要準(zhǔn)確，紅綠燈在中國(guó)一線城市還好，在二三線城市，有時(shí)候紅綠燈被風(fēng)刮的，常年不修理，特別是L3很難識(shí)別，這個(gè)圖紅綠燈非常多了，需要搞清楚哪個(gè)的功能和作用。所以私家車(chē)的L3是非常難的技術(shù)，特別是我講的Urban L3。

有時(shí)候道路識(shí)別標(biāo)識(shí)，比如在美國(guó)很多School Day限速，有時(shí)候School Day only，很多放假情況不限速，傳感器識(shí)別的話，不知道School Day，今天可能突然放假不是school day，下雨、下雪了，School Closing，自動(dòng)駕駛?cè)绻R(shí)別這些情況？這些都帶來(lái)識(shí)別和認(rèn)知問(wèn)題。

下圖，有些紅綠燈只管bicycle，不管車(chē)，有些紅綠燈只管電動(dòng)電車(chē)。其實(shí)這些東西造成Urban L3要很長(zhǎng)時(shí)間實(shí)現(xiàn)不了，Urban L3私家車(chē)難度甚至遠(yuǎn)大于運(yùn)營(yíng)車(chē)的Robotaxi，設(shè)計(jì)量產(chǎn)時(shí)候有很多原因和corner cases。

當(dāng)然私家車(chē)L3確實(shí)也有量產(chǎn)，在巨大的爭(zhēng)議當(dāng)中研發(fā)和量產(chǎn)。 爭(zhēng)議中是指有些公司不做L3，像通用、福特、沃爾沃等都是不做私家車(chē)量產(chǎn)的L3，直接量產(chǎn)L2.5或L2+，到Robotaxi。然后這些公司比如戴姆勒今年L3，另外幾家日本汽車(chē)公司也是要做L3量產(chǎn)，BMW iNEXT也是明年L3。

后融合這種方案無(wú)法真正取得“0”false negative。另外L3 redundancy要求也是一個(gè)問(wèn)題，成本對(duì)于私家車(chē)來(lái)說(shuō)很難接受。

下面的L2.5是指有了L3的功能，但是L2的責(zé)任，確實(shí)是一個(gè)比較好的方向，因?yàn)閺?qiáng)大的功能給了客戶的體驗(yàn)，降低了成本，不需要做很多備份的設(shè)計(jì)，也不需要激光雷達(dá)來(lái)實(shí)現(xiàn)真正能夠感知“0”false negative和false positive，脫離了J3016條條框框限制和法規(guī)的限制，給客戶更多的體驗(yàn)，司機(jī)在這里還是駕駛的責(zé)任方。這條路可能更適合中國(guó)自主品牌私家車(chē)的自動(dòng)駕駛。

二、私家車(chē)自動(dòng)駕駛技術(shù)路線有哪些種？

大概就三種，當(dāng)然細(xì)分的話不止于三種。

路線1特斯拉：介紹特斯拉的這些材料都是特斯拉conference公開(kāi)的材料，沒(méi)有任何知識(shí)產(chǎn)權(quán)的問(wèn)題。路線2 比如通用汽車(chē)采用的基于MobilEye的方案，主要是Vision技術(shù)來(lái)自于MobilEye的技術(shù)。路線3：依托一些國(guó)際供應(yīng)商做系統(tǒng)供應(yīng)商的，也是類似5R1V。

特斯拉的特點(diǎn)，傳感器購(gòu)買(mǎi)，硬件自己設(shè)計(jì)，軟件幾乎全部擁有，加上shadow mode，沒(méi)有DMS，通過(guò)不同OTA來(lái)實(shí)現(xiàn)功能不斷更新，體現(xiàn)了我們常說(shuō)的軟件定義汽車(chē)的內(nèi)涵。

特斯拉路線，上面是他們自己的一些芯片和硬件，F(xiàn)SD的控制器+芯片。如圖，AI，shadow mode，把數(shù)據(jù)傳回到平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)仿真AI訓(xùn)練。右邊圖中說(shuō)明90%的數(shù)據(jù)，特斯拉是當(dāng)初garbage扔掉的，因?yàn)闊o(wú)法應(yīng)用到真正的數(shù)據(jù)進(jìn)行AI訓(xùn)練或仿真，這些數(shù)據(jù)不可靠。

左圖是借用來(lái)自MobilEye公司的一張圖，特斯拉沒(méi)有應(yīng)用LIDAR和SD MAP，但是有MAP。通過(guò)Vision-based approach，得到道路上Users，幾何，包括道路的語(yǔ)義Semantics，包括Edges和Boundaries，包括道路的Users，object有靜態(tài)、有動(dòng)態(tài)的，可以識(shí)別后加上一個(gè)bounding box來(lái)達(dá)到Detection。

自動(dòng)駕駛AI研發(fā)是一種端對(duì)端AI的研發(fā)和應(yīng)用，一種是云端，一種是車(chē)端，從云到車(chē)端有很多技術(shù)。實(shí)際上現(xiàn)在從公開(kāi)的會(huì)議上材料會(huì)發(fā)現(xiàn)不僅僅在感知層面而且在決策方面也有很多AI應(yīng)用。這里強(qiáng)調(diào)一下，實(shí)際上transfer learning也是很重要的，遷移學(xué)習(xí)也很重要，因?yàn)楹芏嗟胤綌?shù)據(jù)樣本不夠，只能通過(guò)transfer learning來(lái)解決樣本缺失、數(shù)據(jù)不夠的問(wèn)題。這張圖解釋了一種端對(duì)端的deployment和研發(fā)過(guò)程一直在進(jìn)行當(dāng)中的active and continue learning。

這是今年2月底，特斯拉發(fā)布的AI應(yīng)用和研發(fā)，圖中在寫(xiě)code的時(shí)候，1.0都是人工寫(xiě)的，2.0是AI或者機(jī)器寫(xiě)的，后面逐步會(huì)發(fā)現(xiàn)2.0code越來(lái)越多，也就是機(jī)器和AI寫(xiě)得更多，AI寫(xiě)的代碼更可靠。這些都是公開(kāi)發(fā)表的材料。舉個(gè)實(shí)例，在人工在寫(xiě)code時(shí)，什么是泊著的車(chē)輛？這些車(chē)是泊在這里的，AI識(shí)別后，，加上bounding box，比如一個(gè)車(chē)上的20個(gè)PIXEL 3秒鐘不動(dòng)，我認(rèn)為車(chē)是停著的，但是這種寫(xiě)代碼是否正確呢？ 需要大量測(cè)試驗(yàn)證或者更改。 還有一種方案就是可以用AI寫(xiě)，大量數(shù)據(jù)label和訓(xùn)練完以后，AI就可以自己寫(xiě)出來(lái)什么是泊好的靜止車(chē)輛。這也是特斯拉公開(kāi)發(fā)表的一些材料，就是通過(guò)AI編寫(xiě)了很多代碼，因?yàn)樗煽俊５侥壳疤厮估?00萬(wàn)輛車(chē)，跑了超過(guò)30億英里的數(shù)據(jù)，每一輛車(chē)都發(fā)回?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練和學(xué)習(xí)，都在進(jìn)行data labelling。

上邊的這張圖，在識(shí)別當(dāng)中可以找到40-50個(gè)任務(wù)，比如有識(shí)別Roadmark、moving object、靜態(tài)的，還有頭頂上的一些標(biāo)識(shí)，另外還有紅綠燈等，特斯拉總共找了48個(gè)TASK來(lái)進(jìn)行同時(shí)訓(xùn)練，這些數(shù)據(jù)又有同步性和關(guān)聯(lián)性，所以最后形成一個(gè)AI HYDRAT net，這都是公開(kāi)發(fā)表的材料，每一個(gè)任務(wù)都有一個(gè)Neural network去訓(xùn)練和識(shí)別。

再舉一個(gè)例子，比如特斯拉前面五個(gè)攝像頭任務(wù)，經(jīng)過(guò)一個(gè)融合的layer，到了鳥(niǎo)眼View的new network來(lái)進(jìn)行訓(xùn)練。

特斯拉有很多先進(jìn)的技術(shù)和理念，我個(gè)人也是特斯拉的粉絲，接近十年了，當(dāng)時(shí)看到美國(guó)很多人在排隊(duì)購(gòu)特斯拉的車(chē)，就逐步關(guān)注，也做了很多深入研究。

第二個(gè)方案是依托MobilEye，MobilEye在計(jì)算機(jī)視覺(jué)方面確實(shí)做得非常好，進(jìn)入中國(guó)市場(chǎng)有很多年，而且中國(guó)道路數(shù)據(jù)做了很多年標(biāo)注，中國(guó)很多公司幫著它做，所以對(duì)中國(guó)的場(chǎng)景也做的非常好。MobilEye的產(chǎn)品主要ASIC芯片，AI算法，包括REM的理念、RSS，另外也做Robotaxi。

第三個(gè)方案，國(guó)際上主流供應(yīng)商也在做，以雷達(dá)為主，只有一個(gè)攝像頭，這種方案相對(duì)比較成熟，成本可控，在L2上進(jìn)行疊加，實(shí)現(xiàn)私家車(chē)量產(chǎn)確實(shí)也是一個(gè)選擇，各有利弊。

畢竟是在私家車(chē)上，整車(chē)上電子架構(gòu)非常重要。這個(gè)材料有很多技術(shù)路線，如在域控制器當(dāng)中，因?yàn)榇蠹叶忌婕暗接蚩刂破?，主要作用是?shù)據(jù)融合，可以做更好的診斷，從，OTA，功能安全和網(wǎng)絡(luò)安全來(lái)考量，確實(shí)集成式的，能夠帶來(lái)很多優(yōu)點(diǎn)。

這個(gè)域控制器是否也可以集成了APA、遠(yuǎn)程泊車(chē)、AVP等，也是一個(gè)問(wèn)號(hào)，不同技術(shù)路線有不同的方向。

最近炒的比較熱SOA EEA和信號(hào)級(jí)的EEA之間，到底是否能支持L2.5？實(shí)際上L2.5現(xiàn)在大家還是做得域控制器的電子架構(gòu)，采用signal-based Architecture 可以完成L2.5的自動(dòng)駕駛量產(chǎn)。 另外SOA實(shí)際上量產(chǎn)也很多年了，下面的這張圖是2013年有一個(gè)conference介紹寶馬2008年量產(chǎn)和大眾采用SOA架構(gòu)時(shí)的情況。為什么說(shuō)SOA又老又新的呢？因?yàn)檫@些年大家沒(méi)找到更合適的電子架構(gòu)，SOA在未來(lái)方向確實(shí)展現(xiàn)很多優(yōu)點(diǎn)。

下一個(gè)話題就是Robotaxi

一種Robotaxi就是限制了場(chǎng)景、限定了區(qū)域，限制了速度，可能不是私家車(chē)，比 Urban L3私家車(chē)更容易做。

Robotaxi的發(fā)展在國(guó)外也就是我們常常說(shuō)的MaaS（Mobility as a service），就是無(wú)人出租。2018年7月份，Waymo有幾千輛在美國(guó)鳳凰城試運(yùn)行，2018年12月份已經(jīng)開(kāi)始商業(yè)運(yùn)營(yíng)了，都是一些批準(zhǔn)的客戶，到了去年年底WAYMO共計(jì)有幾千輛Robotaxi運(yùn)行，在國(guó)外公司也做很多Robotaxi。

MobilEye今年也宣布和大眾，上汽，NIO等都有著合作。據(jù)CNBC報(bào)道到去年年底Waymo有10萬(wàn)人次在鳳凰城等搭乘其Robotaxi、Waymo 在底特律郊外也有一些測(cè)試車(chē)輛，沒(méi)有實(shí)現(xiàn)商業(yè)運(yùn)行，但有很多車(chē)也在測(cè)試。

從一些部分區(qū)域開(kāi)始研發(fā)Robotaxi技術(shù)原因：

一是繞開(kāi)了法規(guī)，自動(dòng)駕駛法規(guī)很多國(guó)家不允許上路，法規(guī)在國(guó)家層面改起來(lái)非常難，但是先地方政府開(kāi)始更改地方法規(guī)允許上路，法規(guī)方面容易克服。

二是算法，現(xiàn)在數(shù)據(jù)、AI都無(wú)法支持私家車(chē)的L4量產(chǎn)，但是Robotaxi可以限制速度、限制場(chǎng)景，包括傳感器、道路識(shí)別等非常難做的地方可以避開(kāi)，限制速度很重要，速度帶來(lái)的是傳感器性能不需要這么嚴(yán)，另外速度對(duì)整車(chē)量產(chǎn)非常重要，電子架構(gòu)是否支持速度開(kāi)到120km/h和130km/h，速度如果往下延伸的話，限制整車(chē)行進(jìn)速度，對(duì)整車(chē)研發(fā)有影響。

私家車(chē)量產(chǎn)要求非常嚴(yán)，排放等都非常難，包括風(fēng)阻，車(chē)頂上放那么一個(gè)大的激光傳感器風(fēng)阻都不適合，所以私家車(chē)太難。從傳感器來(lái)講，也可以避免一些不滿足車(chē)規(guī)級(jí)激光雷達(dá)，反正不是私家的，壞了以后運(yùn)營(yíng)公司可以修，客戶不用承擔(dān)成本，技術(shù)壓力和臨時(shí)性戳死要求傳感器車(chē)規(guī)級(jí)可以避免。

另外是成本太高，真正L4有了這個(gè)軟件，無(wú)法進(jìn)入私家車(chē)市場(chǎng)。但是Robotaxi市場(chǎng)非常大，MobilEye預(yù)測(cè)大概到2030年有1600億美元的市場(chǎng)價(jià)值，實(shí)際上是非常有價(jià)值的。另外可以轉(zhuǎn)移到其他車(chē)輛上，實(shí)現(xiàn)外賣(mài)、物流、城市清掃，實(shí)際上效益也是非?？捎^的。另外可以擴(kuò)大公司形象，增加品牌效應(yīng)，是一個(gè)城市的品牌象征，實(shí)際上給公司帶來(lái)巨大的價(jià)值。很多Robotaxi公司的市場(chǎng)價(jià)值都是大過(guò)主機(jī)廠，像Waymo、VW曾經(jīng)想投資120億美元只占10%，按這個(gè)估值是1200多億美元了，單單Robotaxi市場(chǎng)價(jià)值是非常大的。

這個(gè)是WAYMO Robotaxi 技術(shù)方案，Waymo的設(shè)計(jì)用了很多激光雷達(dá)，它自己做的，有300米、120米、45米激光雷達(dá)。車(chē)頂上面攝像頭也是清洗功能，和法雷奧做的清洗方案稍微有點(diǎn)不一樣，也做了RTK，還有高精度的IMU。

通用汽車(chē)的Robotaxi用的平臺(tái)是Nvidia Drive Pegasus，有40個(gè)傳感器。

前幾年MobilEye進(jìn)入到了Robotaxi，Prof Amon Shashua宣稱“ALL IN”，就是投資和資源都來(lái)做Robotaxi，技術(shù)方案主要是用12 個(gè)cameras和2個(gè)EYEQ5。開(kāi)始也是一個(gè)很小的范圍，逐步擴(kuò)散，高精地圖是在特拉維夫開(kāi)始做，從11平方公里的地方往外擴(kuò)展，有很多公司確實(shí)都在做，我只是舉幾個(gè)例子。

總結(jié)：

1，自動(dòng)駕駛無(wú)論L2、L2.5，還有L4難點(diǎn)還是應(yīng)用層軟件，不是硬件，也不是我們常說(shuō)的基礎(chǔ)軟件，這些都能克服，硬件也存在著算力的巨大挑戰(zhàn)，但是從算法上，特別是應(yīng)用層面，還是很大的問(wèn)題。

2，L2.5或L2+、L2.99等之類的叫法，是適合中國(guó)自主品牌的自主駕駛路線，由于成本原因和客戶體驗(yàn)等好處。

3，Robotaxi可以從非L4 privately owned vehicle開(kāi)始，它可以是一個(gè)proliferator，有了proliferator就可以做proliferation，就可以從有限的區(qū)域擴(kuò)展到很多區(qū)域，逐步實(shí)現(xiàn)私家車(chē)L4的自動(dòng)駕駛量產(chǎn)(Tesla 把ROBOTAXI和私家車(chē)結(jié)合成了一體)。

4，Robotaxi是非常大的一個(gè)Maas market，就是從市場(chǎng)價(jià)值、市場(chǎng)規(guī)模和公司價(jià)值來(lái)看。

5，我認(rèn)為Scalable電子架構(gòu)應(yīng)該是L2.5/3私家車(chē)量產(chǎn)的一個(gè)基礎(chǔ)，一定要Scalable，否則換一款車(chē)就要重新開(kāi)發(fā)很多東西。

6，Autonomous drive在新四化汽車(chē)中是其中一個(gè)關(guān)鍵，在所有主機(jī)廠當(dāng)中贏得競(jìng)爭(zhēng)的關(guān)鍵技術(shù)和關(guān)鍵的應(yīng)用。

我的分享就這些，謝謝大家！

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