百度智能駕駛總經理陶吉：與主機廠合作分四個階段：產品定義、研發、量產、運營階段

2019年8月31日，中國汽車產業發展國際論壇(TEDA)正式開幕。百度智能駕駛事業群自動駕駛技術部副總經理冀濤在會上表示:科技公司提供更完整的解決方案、軟硬件能力，主機廠和整車廠提供車輛的定制設計和生產，以及全程質保服務。這并不是簡單的說主機廠變成了OEM。它需要深入了解自動駕駛所涉及的軟硬件是什么，有什么優缺點，需要什么設計方法來克服它帶來的問題。所以我們分為四個階段，從產品定義，研發，量產，運營，雙方都要貢獻自己的力量。

以下為演講實錄(略有刪節)。大家好。我很高興來到TEDA論壇。作為一家科技公司的代表，我想從汽車智能化的角度，結合我們過去的行業實踐經驗，和大家分享一些我們的思考。我今天要講的題目是“從測試到運營，無人駕駛發展之路”。2018年北京自動駕駛車輛測試年度報告顯示，去年有54輛自動駕駛車輛來自8家不同的公司，在北京三個不同的開放道路區域進行測試。今天我說的測試主要是指L4級別以上的自動駕駛。其中，百度在其中的車輛占比83%，測試里程占比15萬公里，達到91%。我們覆蓋的測試道路，從最簡單的城市道路，到普通的城市道路，再到具備V2X車路協同功能的智能網聯道路，全都覆蓋了。年度測試是一次零事故的安全測試。今年，我們在北京再次拿到了國內最高級別的自動駕駛測試牌照。我們可以看到，隨著道路等級的提高，車牌從T1升級為T4。獲得T4牌照將意味著測試可以在最復雜的道路上進行。T4包含什么？它涉及到道路上更多的動態變化，比如施工，比如潮汐車道的臨時紅綠燈，可能今天放在這個地方，明天因為其他原因被移走。這時候車輛的準確反應就很重要了。除了在北京測試，還積累了國內不同城市的測試數據。綜上，我們擁有超過300輛L4級自動駕駛車輛，在全國13個城市累計測試里程超過200萬公里。在這些城市，我們通過這么多數據里程的積累，獲得了豐富的數據，涵蓋了不同季節、不同道路類型、不同交通狀況等等，這些都會增強我們改善駕駛方式的動力。右邊的曲線顯示了我們的測試里程從一開始的幾千公里、一萬公里到今天的兩百萬公里的變化過程。從一百萬公里到兩百萬公里的上升曲線非常陡峭，最后的一百萬公里只用了半年時間就走完了。通過這么長時間這么多里程的測試積累，從車輛能力觀察的角度，自動駕駛車輛L4級別的發展可以分為六個小階段和兩個大階段。簡而言之，第一階段是測試，第二階段是運營，涵蓋了從一輛自行車到部署這樣一支車隊，再到未來商業化的全生命周期。在測試階段，簡單來說就是把車庫里改裝的車拆了再換。這輛車只配備了測試和R&D人員，它可以在有限的區域內以固定的路線行駛。現階段主要關注車輛的技術指標，核心是MPI，即每兩次干預之間的自動駕駛里程。目前，美國的《DMB報告》也將每年更新報告這類數據。我們認為這個階段是一個測試、研發、著力提升車輛核心能力的階段。第二階段是運營。運營上最重要的變化是什么？首先，我們需要更大的車隊，這意味著我們不能使用過去的改裝車。我們需要使用定制的批量生產的車輛，并將它們部署在區域道路網上。很可能存在真實的運營需求，運行模式為否……類似于公共交通的固定路線，但是是點對點的方式。除了搭載測試人員，我們還會搭載有真實需求的乘客，聽取他們的意見和反饋，所以在運營的這個階段，我們主要關注運營效率這樣一個核心指標。每英里或每公里多少錢？這個效率可能包括很多方面。一方面是整車成本。現在無人車的主要成本來自于自動駕駛相關的成本，激光雷達，計算成本等等。這是非常時期。另一個成本是運維成本。當這些車輛發生故障時，需要多大的技術團隊支持才能維持正常運行。當然，越穩定越好的車，成本越低。另一個更大的成本來自于司機或者司機。當未來某一天商業模式形成閉環的時候，司機肯定會被去掉，可以省下一大筆錢。我們做到這一點，每天就能多跑幾英里，從而進一步降低每英里的成本，當天就能真正實現商業化運營。當然，這兩個大階段中還有三個不同的小階段。目前百度認為已經從過去的測試階段跨越到運營階段的測試運營階段，但這將持續非常長的時間，直到其中一家確定要撤掉安全官。為什么說從測試到運營是L4的必經之路？運營會給我們更真實的應用場景。不操作的時候，我們不知道把車停在準備好的位置有多難。今天，我們可以通過電話溝通，知道在哪里停車，以及將來如何做。我們剛剛說了，更大的機隊需要更高的穩定性、乘客和舒適性。最后，當你有了真正的用戶，他們對你的反饋可以幫助你在整個過程中打磨技術，更重要的是打磨產品使其商業化。如果要從測試轉向運營，我們認為需要三方，即技術公司、政府和主機廠，做到三位一體，測試階段可能不需要更多的配合。技術公司可以找改裝廠改裝，但是需要三位一體才能實現運營。每個角色對三個頂點都有很多疑問、關注和思考。比如能不能給我一個科技公司更大的路網？允許搭載真實乘客嗎？政府可能想知道道路的安全標準是什么？能給我嗎？安全員什么時候撤？車上路會影響正常的道路交通嗎？原始設備制造商會想要制造它。誰會買？誰將分擔R&D成本？運營時，傳統主機廠以什么樣的身份和角色參與無人車出行的未來運營服務？這是大家回想的問題。它的核心是大家都在思考如何把測試運行的安全性包含進去。我們來看看科技公司和OEM廠商的合作關系。簡單來說，在這樣的合作中，科技公司更有可能提供完整的解決方案，軟硬件能力，而整車廠和主機廠提供車輛的定制化設計和生產，以及全程質保服務。這并不是簡單的說主機廠變成了OEM。它需要深入了解自動駕駛所涉及的軟硬件是什么，有什么優缺點，需要什么設計方法來克服它帶來的問題。所以我們分為四個階段，從產品定義，研發，量產，運營，雙方都要貢獻自己的力量。比如在產品定義階段，OEM就需要根據我們需要什么樣的傳感器和計算設備，以及散熱情況來進行車輛的正向設計。在R&D階段，主機廠需要提出整車的集成方案，以及如何測試這個性能達到要求。在量產階段，科技公司提供OEM在生產線上沒有的工具。最后，在運營階段，技術公司提供整個運營服務體系，OEM公司可以參與整車售后和銷售管理。看一個例子。在過去的一年里，百度與一汽、紅旗合作了定制前的量產。我們在紅旗的H3上試駕過，這是一款純電動SUV。基于百度的方案，對H3模式進行了新的設計，包括整合整個ve的自動駕駛部分……cle，包括整車的電動馬達架構。有了這個設計，我們改造了紅旗的量產線，增加了很多新的工具和手段，可以幫助我們整合設備。整合后，無論是零部件測試還是整車測試，都將嚴格按照停車場的要求進行測試。這款車是目前國內看到的L4級別的試運營車，最符合出廠說明書的要求，是一款高品質的自動駕駛車。這是和一汽紅旗在生產過程和研發過程中的零部件測試和整車測試的過程，也就是高溫環境艙的模擬測試。這是按照我們L4級別要求設置的校準室，包括室內和室外校準部分。我們所有的車身沖壓和線束布線都是從白色車身集成而來的。如你所見，有許多器件級測試，我們稱之為DVP驗證。其實嚴格來說，汽車行業大家都是專家，嚴格來說也不能叫DVP。D階段不在其中，不在它被設計在什么工況下運行和發展，而在市場上，我們更多的是用來驗證它的工況和能力，更多的是“V”過程，雖然我們知道目前零部件還達不到車輛法規。但是，這個過程是很有價值的。等你做完零件的DVP，你就知道每個零件的上下邊界在哪里起作用了，然后你就定義了L4級車的ODD是多少。有了這個定義，你負責車輛的調配，保證汽車能在可控的環境下做這樣的測試，希望通過這件事進一步推動行業規范。我們知道什么樣的L4級車可以上路測試，目前行業內還沒有這樣的指導。看完了和OEM的合作，我們再來看看科技公司和政府的合作。這里以百度為例，看看百度和長沙政府在今年即將推出的服務中做了哪些工作。首先，百度向長沙提供了一批自動駕駛車輛。通過自動駕駛車輛牌照考試后，長沙現在有了中國智能網聯的測試示范路。提供這樣一個封閉的場地讓我們測試，但他們缺乏的經驗是如何測試無人駕駛汽車并發放牌照，這符合國家的意見。北京積累了很多經驗，可以把這些經驗告訴長沙的主管部門，幫助他們建立這個制度。車輛檢測上牌上路，百度要提供一整套解決方案。作為政府，一方面要發放符合要求的牌照，同時要制定車輛可以測試多久的標準和規范，才能真正進行載客測試。目前國內其實沒有這個標準，加州已經有了。同時，出于安全考慮，車輛發生事故怎么辦？相關保險配套政府也應大力宣傳新的保險法規。最后也是最重要的，中國的自動駕駛必須走在一條有特色的智能駕駛和智慧之路。政府有責任和義務對基礎設施進行智能化升級，并提供具有車路協調功能的測試道路。目前，長沙政府也投入了大量的精力對湘江新區的道路進行升級改造。作為一家科技公司，百度還提供了全套的車路協同方案，幫助政府升級車路協同。說到車路協同升級，后面重點說說我們對車路協同升級的看法。首先看三張圖，說明一件事，為什么我們需要車路協調。在馬車向汽車過渡的時代，最早一代的汽車行駛在馬車的道路上，其實并不適合汽車。隨著汽車新需求的出現，道路逐漸成為高速公路，更多的智能網聯汽車問世。汽車的傳統道路是否適合駕駛智能網聯汽車？看一下有90和10自動駕駛的理論。解決前面90%的容易問題需要10%的時間，解決最后10%的困難問題可能需要90%的時間。那么價值工程之間的協同作用……cle和road更多的是幫助你用更便宜的傳感器，用更短的時間，更少的成本，解決10%最復雜的場景。比如路口盲點怎么檢測，自行車角度有很多種思路。如果你想在彎道超車，首先要做什么？直道一定要追上，直道追不上，彎道就沒機會超車了。在車路協同領域，你必須把第一件事的90%做好，你才會知道未來的智能道路。路測的設備需要解決10%的問題。如果前90%沒有很好的積累，現在業界做的測試可能是基于現有的通信條件，但是上路還是有很大的需求。所以我們認為滿足L4級別的車路協同，必須能夠做到物體級別的精準感知和毫秒級的延遲。正是因為我們有了基于過去的自行車智能的測試，才能提出這樣的需求，才能把需求轉化為功能，回歸給團隊好應用。自行車智能在路上的問題，有一半以上是通過L4級的道路協作來解決的。這個例子是我們早期開發的一個模型。在百度附近的路口，我們安裝了智能紅綠燈和多傳感器車路協同方案。我們可以看到，這個路口的所有車輛障礙物，包括一些躲在大車后面的行人，都可以被非常精確地監控到，使得車輛在通過路口時很安全。我們可以期待為這樣的城市帶來智能化升級。今年，我們計劃在幾個城市部署自動駕駛和出租車測試和運營服務，包括北京的亦莊、長沙的湘江新區和滄州。我們希望通過百度的無人駕駛技術，通過我們積累的無人駕駛對車路協調的需求，與車廠、政府共同創造新的智能出行體驗。百度Apollo品牌始終堅持能力開放、資源共享、創新加速、持續共贏，與行業伙伴一起推向新的高度。謝謝大家！2019年8月31日，中國汽車產業發展國際論壇(TEDA)正式開幕。百度智能駕駛事業群自動駕駛技術部副總經理冀濤在會上表示:科技公司提供更完整的解決方案、軟硬件能力，主機廠和整車廠提供車輛的定制設計和生產，以及全程質保服務。這并不是簡單的說主機廠變成了OEM。它需要深入了解自動駕駛所涉及的軟硬件是什么，有什么優缺點，需要什么設計方法來克服它帶來的問題。所以我們分為四個階段，從產品定義，研發，量產，運營，雙方都要貢獻自己的力量。

以下為演講實錄(略有刪節)。大家好。我很高興來到TEDA論壇。作為一家科技公司的代表，我想從汽車智能化的角度，結合我們過去的行業實踐經驗，和大家分享一些我們的思考。我今天要講的題目是“從測試到運營，無人駕駛發展之路”。2018年北京自動駕駛車輛測試年度報告顯示，去年有54輛自動駕駛車輛來自8家不同的公司，在北京三個不同的開放道路區域進行測試。今天我說的測試主要是指L4級別以上的自動駕駛。其中，百度在其中的車輛占比83%，測試里程占比15萬公里，達到91%。我們覆蓋的測試道路，從最簡單的城市道路，到普通的城市道路，再到具備V2X車路協同功能的智能網聯道路，全都覆蓋了。年度測試是一次零事故的安全測試。今年，我們在北京再次拿到了國內最高級別的自動駕駛測試牌照。我們可以看到，隨著道路等級的提高，車牌從T1升級為T4。獲得T4牌照將意味著測試可以在最復雜的道路上進行。T4包含什么？它涉及到道路上更多的動態變化，比如施工，比如潮汐車道的臨時紅綠燈，可能今天放在這個地方，明天因為其他原因被移走。這時候車輛的準確反應就很重要了。除了在北京測試，還積累了國內不同城市的測試數據。綜上，我們擁有超過300輛L4級自動駕駛車輛，在全國13個城市累計測試里程超過200萬公里。在這些城市，我們通過這么多數據里程的積累，獲得了豐富的數據，涵蓋了不同季節、不同道路類型、不同交通狀況等等，這些都會增強我們改善駕駛方式的動力。右邊的曲線顯示了我們的測試里程從一開始的幾千公里、一萬公里到今天的兩百萬公里的變化過程。從一百萬公里到兩百萬公里的上升曲線非常陡峭，最后的一百萬公里只用了半年時間就走完了。通過這么長時間這么多里程的測試積累，從車輛能力觀察的角度，自動駕駛車輛L4級別的發展可以分為六個小階段和兩個大階段。簡而言之，第一階段是測試，第二階段是運營，涵蓋了從一輛自行車到部署這樣一支車隊，再到未來商業化的全生命周期。在測試階段，簡單來說就是把車庫里改裝的車拆了再換。這輛車只配備了測試和R&D人員，它可以在有限的區域內以固定的路線行駛。現階段主要關注車輛的技術指標，核心是MPI，即每兩次干預之間的自動駕駛里程。目前，美國的《DMB報告》也將每年更新報告這類數據。我們認為這個階段是一個測試、研發、著力提升車輛核心能力的階段。第二階段是運營。運營上最重要的變化是什么？首先，我們需要更大的車隊，這意味著我們不能使用過去的改裝車。我們需要使用定制的批量生產的車輛，并將它們部署在區域道路網上。很有可能存在真實的運營需求，運行模式為n……較長的固定路線類似于公共交通，但卻是點對點的方式。除了搭載測試人員，我們還會搭載有真實需求的乘客，聽取他們的意見和反饋，所以在運營的這個階段，我們主要關注運營效率這樣一個核心指標。每英里或每公里多少錢？這個效率可能包括很多方面。一方面是整車成本。現在無人車的主要成本來自于自動駕駛相關的成本，激光雷達，計算成本等等。這是非常時期。另一個成本是運維成本。當這些車輛發生故障時，需要多大的技術團隊支持才能維持正常運行。當然，越穩定越好的車，成本越低。另一個更大的成本來自于司機或者司機。當未來某一天商業模式形成閉環的時候，司機肯定會被去掉，可以省下一大筆錢。我們做到這一點，每天就能多跑幾英里，從而進一步降低每英里的成本，當天就能真正實現商業化運營。當然，這兩個大階段中還有三個不同的小階段。目前百度認為已經從過去的測試階段跨越到運營階段的測試運營階段，但這將持續非常長的時間，直到其中一家確定要撤掉安全官。為什么說從測試到運營是L4的必經之路？運營會給我們更真實的應用場景。不操作的時候，我們不知道把車停在準備好的位置有多難。今天，我們可以通過電話溝通，知道在哪里停車，以及將來如何做。我們剛剛說了，更大的機隊需要更高的穩定性、乘客和舒適性。最后，當你有了真正的用戶，他們對你的反饋可以幫助你在整個過程中打磨技術，更重要的是打磨產品使其商業化。如果要從測試轉向運營，我們認為需要三方，即技術公司、政府和主機廠，做到三位一體，測試階段可能不需要更多的配合。技術公司可以找改裝廠改裝，但是需要三位一體才能實現運營。每個角色對三個頂點都有很多疑問、關注和思考。比如能不能給我一個科技公司更大的路網？允許搭載真實乘客嗎？政府可能想知道道路的安全標準是什么？能給我嗎？安全員什么時候撤？車上路會影響正常的道路交通嗎？原始設備制造商會想要制造它。誰會買？誰將分擔R&D成本？運營時，傳統主機廠以什么樣的身份和角色參與無人車出行的未來運營服務？這是大家回想的問題。它的核心是大家都在思考如何把測試運行的安全性包含進去。我們來看看科技公司和OEM廠商的合作關系。簡單來說，在這樣的合作中，科技公司更有可能提供完整的解決方案，軟硬件能力，而整車廠和主機廠提供車輛的定制化設計和生產，以及全程質保服務。這并不是簡單的說主機廠變成了OEM。它需要深入了解自動駕駛所涉及的軟硬件是什么，有什么優缺點，需要什么設計方法來克服它帶來的問題。所以我們分為四個階段，從產品定義，研發，量產，運營，雙方都要貢獻自己的力量。比如在產品定義階段，OEM就需要根據我們需要什么樣的傳感器和計算設備，以及散熱情況來進行車輛的正向設計。在R&D階段，主機廠需要提出整車的集成方案，以及如何測試這個性能達到要求。在量產階段，科技公司提供OEM在生產線上沒有的工具。最后，在運營階段，技術公司提供整個運營服務體系，OEM公司可以參與整車售后和銷售管理。看一個例子。在過去的一年里，百度與一汽、紅旗合作了定制前的量產。我們在紅旗的H3上試駕過，這是一款純電動SUV。基于百度的方案，對H3車型進行了新的設計，包括整合了全v的自動駕駛部分……icle，包括整車的電動馬達架構。有了這個設計，我們改造了紅旗的量產線，增加了很多新的工具和手段，可以幫助我們整合設備。整合后，無論是零部件測試還是整車測試，都將嚴格按照停車場的要求進行測試。這款車是目前國內看到的L4級別的試運營車，最符合出廠說明書的要求，是一款高品質的自動駕駛車。這是和一汽紅旗在生產過程和研發過程中的零部件測試和整車測試的過程，也就是高溫環境艙的模擬測試。這是按照我們L4級別要求設置的校準室，包括室內和室外校準部分。我們所有的車身沖壓和線束布線都是從白色車身集成而來的。如你所見，有許多器件級測試，我們稱之為DVP驗證。其實嚴格來說，汽車行業大家都是專家，嚴格來說也不能叫DVP。D階段不在其中，不在它被設計在什么工況下運行和發展，而在市場上，我們更多的是用來驗證它的工況和能力，更多的是“V”過程，雖然我們知道目前零部件還達不到車輛法規。但是，這個過程是很有價值的。等你做完零件的DVP，你就知道每個零件的上下邊界在哪里起作用了，然后你就定義了L4級車的ODD是多少。有了這個定義，你負責車輛的調配，保證汽車能在可控的環境下做這樣的測試，希望通過這件事進一步推動行業規范。我們知道什么樣的L4級車可以上路測試，目前行業內還沒有這樣的指導。看完了和OEM的合作，我們再來看看科技公司和政府的合作。這里以百度為例，看看百度和長沙政府在今年即將推出的服務中做了哪些工作。首先，百度向長沙提供了一批自動駕駛車輛。通過自動駕駛車輛牌照考試后，長沙現在有了中國智能網聯的測試示范路。提供這樣一個封閉的場地讓我們測試，但他們缺乏的經驗是如何測試無人駕駛汽車并發放牌照，這符合國家的意見。北京積累了很多經驗，可以把這些經驗告訴長沙的主管部門，幫助他們建立這個制度。車輛檢測上牌上路，百度要提供一整套解決方案。作為政府，一方面要發放符合要求的牌照，同時要制定車輛可以測試多久的標準和規范，才能真正進行載客測試。目前國內其實沒有這個標準，加州已經有了。同時，出于安全考慮，車輛發生事故怎么辦？相關保險配套政府也應大力宣傳新的保險法規。最后也是最重要的，中國的自動駕駛必須走在一條有特色的智能駕駛和智慧之路。政府有責任和義務對基礎設施進行智能化升級，并提供具有車路協調功能的測試道路。目前，長沙政府也投入了大量的精力對湘江新區的道路進行升級改造。作為一家科技公司，百度還提供了全套的車路協同方案，幫助政府升級車路協同。說到車路協同升級，后面重點說說我們對車路協同升級的看法。首先看三張圖，說明一件事，為什么我們需要車路協調。在馬車向汽車過渡的時代，最早一代的汽車行駛在馬車的道路上，其實并不適合汽車。隨著汽車新需求的出現，道路逐漸成為高速公路，更多的智能網聯汽車問世。汽車的傳統道路是否適合駕駛智能網聯汽車？看一下有90和10自動駕駛的理論。解決前面90%的容易問題需要10%的時間，解決最后10%的困難問題可能需要90%的時間。那么v之間的協同作用……icle和road更多的是用更便宜的傳感器，在更短的時間，更少的成本，幫你解決10%最復雜的場景。比如路口盲點怎么檢測，自行車角度有很多種思路。如果你想在彎道超車，首先要做什么？直道一定要追上，直道追不上，彎道就沒機會超車了。在車路協同領域，你必須把第一件事的90%做好，你才會知道未來的智能道路。路測的設備需要解決10%的問題。如果前90%沒有很好的積累，現在業界做的測試可能是基于現有的通信條件，但是上路還是有很大的需求。所以我們認為滿足L4級別的車路協同，必須能夠做到物體級別的精準感知和毫秒級的延遲。正是因為我們有了基于過去的自行車智能的測試，才能提出這樣的需求，才能把需求轉化為功能，回歸給團隊好應用。自行車智能在路上的問題，有一半以上是通過L4級的道路協作來解決的。這個例子是我們早期開發的一個模型。在百度附近的路口，我們安裝了智能紅綠燈和多傳感器車路協同方案。我們可以看到，這個路口的所有車輛障礙物，包括一些躲在大車后面的行人，都可以被非常精確地監控到，使得車輛在通過路口時很安全。我們可以期待為這樣的城市帶來智能化升級。今年，我們計劃在幾個城市部署自動駕駛和出租車測試和運營服務，包括北京的亦莊、長沙的湘江新區和滄州。我們希望通過百度的無人駕駛技術，通過我們積累的無人駕駛對車路協調的需求，與車廠、政府共同創造新的智能出行體驗。百度Apollo品牌始終堅持能力開放、資源共享、創新加速、持續共贏，與行業伙伴一起推向新的高度。謝謝大家！

標簽：北京紅旗一汽

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