自動駕駛落地商業化，至少面臨六大挑戰

自動駕駛將大大提高未來道路的安全性。許多案例表明，交通事故大多是由人為因素引起的。用自動駕駛取代人工駕駛可以消除人為錯誤因素，從而提高整個道路的安全性。大陸集團高級駕駛員輔助系統部門中國區產品戰略總監張彤表示，現在普通駕駛員對年齡和身體素質有規定，但人類對出行服務的需求一直存在。自動駕駛可以取代人類駕駛員，并可能為每個人提供個人移動的可能性。自動駕駛給個人移動出行帶來的便利在于提高舒適度和交通效率。如今，人們在通勤上花費的私人時間越來越多，而自動駕駛可以釋放無聊的通勤時間，讓人們有機會做更有價值的事情。同時，通過自動駕駛調節車輛駕駛行為將帶來燃油和排放效率的提高。這四點在自動駕駛概念的價值鏈中得到了很好的體現。“大陸集團到目前為止已經實現了L2以下的量產，包括L1和L0的ADAS輔助功能，目前正在開始布局和開發與停車相關的L2/L4自動駕駛。”張彤表示，未來兩三年，真正的L3級自動駕駛將走向市場，無論是B端還是C端。L4和L5的發展可以分為兩種情況。對于共享出行，L4級無人駕駛出租車的技術方案將于2023年成熟并進入市場。2025年，L5級點對點無人駕駛技術，即無需人工干預的高速巡航和低速停車，將逐步實現。“L5級自動駕駛需要更長的時間，但L3/L4將在未來十年實現快速增長。”在張彤看來，自動駕駛的商業化將面臨至少六個挑戰：復雜性、成本、法律法規、新方法帶來的人才缺乏、自動駕駛的驗證和用戶體驗。首先，對復雜性有不同的理解，如硬件系統的復雜性、軟件執行的復雜性和整個系統的復雜性。從復雜性的角度來看，自動駕駛是一個非常龐大的概念。在自動駕駛的技術架構上，大陸集團擁有毫米波雷達、前向智能攝像頭、360攝像頭、駕駛員監控系統、Flash激光雷達等。決策部分包括輔助和自動駕駛控制單元（ADCU），這是大陸集團非常重要的硬件產品。V2X硬件，包括智能天線、通信模塊、定位和數據傳輸；

執行端集成了電子剎車MK-C1、電子助力轉向等。當然，自動駕駛的硬件水平遠不止于此，這些硬件會相互通信和合作。除了硬件之外，還有各種可以由硬件完成的應用程序。例如，傳感器應該有一個環境模型，地圖應該使用電子地平線來獲取地圖信息并給出超時預測，并且應該使用機器學習和神經網絡來實現對環境的更清晰理解。感知和機器學習需要高性能處理器來處理數據，不同類型的數據處理使用不同的神經網絡。處理結果需要在執行端進行動態控制，沒有動態控制就沒有安全性。在全電動化的自動駕駛架構中，由于數據互聯，對車輛網絡安全提出了越來越高的要求。這種安全要求不同于傳統的PC端網絡安全維護，這對安全團隊的軟硬件能力和響應能力提出了更高的挑戰。因此，對于自動駕駛來說，會有從硬件到軟件的重新配置，其復雜性并不相同。即使對于傳統的Tier1，對零件的理解也遠遠不夠，需要提升到系統層面，這可以稱為系統工程。Tier1要想完成自動駕駛系統，就必須對整個系統工程有非常深入的了解。產品出現問題后，可追溯的范圍已經從零部件和子系統上升到車輛本身，甚至上升到智能交通系統的環境。為未來自動駕駛提供解決方案的供應商需要對系統有一個了解，才能有能力從上到下解決問題。張彤表示，在自動駕駛層面，基于高性能計算平臺（ADCU），通過集成不同的計算單元和功能，將感知、云和執行端進行集成和匹配，最終交給代工用戶或行業合作伙伴，將是一個完整的系統解決方案。大陸集團將繼續對感知、處理器和執行器的軟硬件進行迭代，以提高性能。然而，大陸集團不會也不可能什么都做，并將在自動駕駛和落地的整個過程中保持開放。例如，在域控制器中，只能提供整個裸硬件和底層軟件；

在應用層，可以與OEM進行大量合作。第二，在成本方面，L1和L2的實現相對簡單，可以通過毫米波雷達和前向智能相機來完成。然而，L3和L4逐漸允許駕駛員解放雙手、雙腳甚至眼睛（注意力）。在這種情況下，需要一種非常復雜的傳感器架構，它不僅因傳感器和致動器而復雜，而且因冗余要求而復雜。這是一個復雜而昂貴的系統。為了實現這一點，OEM的成本壓力仍然很大。因此，類似于L2.5的過渡方案也出現了。作為一個昂貴的系統，它不能立即使用L3和L4，它也為消費者提供了L2體驗之外的一些折衷解決方案。基于復雜系統的高成本限制了大規模商業化的落地，大陸集團有兩個大膽的預測。首先，盡管L3和L4產品將在未來十年出現在市場上，但比例仍然相對較低。無論是C端的L3級系統，還是B端的L4級無人出租車系統，這一比例都不會超過新車型總數的10%，未來更大的比例仍將來自L2和L2.5級系統。其次，未來無人駕駛出租車將提供更便捷的出行服務，這將導致整個汽車消費市場的需求下降，趨勢不會改變。第三，法律法規方面存在許多挑戰。法律對司機有嚴格的要求，必須把他們趕走。歐盟一直在使用《維也納公約》，該公約規定，在L3系統以下，司機不得將其趕走。但事實上，仍有許多OEM客戶希望為用戶提供放手的體驗。目前，歐盟已經討論了取消它的要求。例如，ECE R79工作組提到，滿足L3級自動駕駛的車輛可以在駕駛時取消它，預計將于2020-2022年生效。目前，它們都在討論中，尚未正式發布，對技術和服務的需求往往快于法律法規。同樣，美國也沒有相應的法律法規，有必要對自動駕駛給予相應的指導和咨詢。美國是一個相對寬松的環境，可以在法律沒有明確規定的情況下進行審判，但由于有法律法規，很難在中國和歐盟推廣。美國目前正在制定自動駕駛法案，但中國沒有實施條例，相關組織目前正在進行此類討論。第四，新方法和人才新方法是關于機器學習和人工智能的。這些方法與傳統的Tier1基本相同，大陸集團正在將這些新方法引入當前的零件設計過程，從而創造了許多新的工作崗位。例如，大數據處理、數據統計分析、機器學習算法工程師等，這些職位在傳統設計中沒有出現，但現在已經成為非常重要的環節。相關專業人員的競爭也變得激烈，這可以反映在日常工作中。更多的新勢力和傳統主機廠對人才的需求也很旺盛，人才競爭加劇，這對行業來說是一個不小的挑戰。五、驗證與認證在當前的自動駕駛行業中，沒有統一的認證與認證標準或方法，大多數公司只是在探索。大陸集團認為這是一個巨大的挑戰。它在感知、決策和執行方面需要高可靠性，而且它不會失敗。這些可靠性必須累積成可量化的數字，例如允許10億小時內發生事故，這可以被視為比人類駕駛更好。自動駕駛必須滿足這樣的要求才能贏得人們的信任。然而，在實際操作中很難實現這一點，因為10億小時比整個人類發展時間長是一個悖論，因此需要做其他工作才能實現。考慮到未來驗證的可靠性，驗證的概念從簡單的驗證階段提前到了設計階段，同時，仿真端進行了大量的仿真，包括現場道路測試，包括基于場景的道路測試。大陸集團在德國擁有專門為自動駕駛和輔助駕駛實驗設計的試驗場，并與測試團隊合作……

以及世界其他地區。包括中國在內的不同地區都建立了許多數據中心，只是為了支持模擬端的應用。6.用戶體驗從消費電子行業到汽車行業的自動駕駛，如何為終端用戶提供更好的駕駛體驗？大陸集團將自動駕駛功能分為三類，一類是基本的安全功能，所有功能都必須滿足不同人群的要求；二是巡航功能，在中高速路段實現；第三個是低速停車功能。從高端自動駕駛到低端駕駛輔助，最重要的始終是安全。要實現不同檔次的自動駕駛產品的商業化，不僅需要克服上述六大挑戰，還需要全行業的合作。大陸集團將以開放合作的態度，與行業上下游共同建立自動駕駛生態。自動駕駛將大大提高未來道路的安全性。許多案例表明，交通事故大多是由人為因素引起的。用自動駕駛取代人工駕駛可以消除人為錯誤因素，從而提高整個道路的安全性。大陸集團高級駕駛員輔助系統部門中國區產品戰略總監張彤表示，現在普通駕駛員對年齡和身體素質有規定，但人類對出行服務的需求一直存在。自動駕駛可以取代人類駕駛員，并可能為每個人提供個人移動的可能性。自動駕駛給個人移動出行帶來的便利在于提高舒適度和交通效率。如今，人們在通勤上花費的私人時間越來越多，而自動駕駛可以釋放無聊的通勤時間，讓人們有機會做更有價值的事情。同時，通過自動駕駛調節車輛駕駛行為將帶來燃油和排放效率的提高。這四點在自動駕駛概念的價值鏈中得到了很好的體現。“大陸集團到目前為止已經實現了L2以下的量產，包括L1和L0的ADAS輔助功能，目前正在開始布局和開發與停車相關的L2/L4自動駕駛。”張彤表示，未來兩三年，真正的L3級自動駕駛將走向市場，無論是B端還是C端。L4和L5的發展可以分為兩種情況。對于共享出行，L4級無人駕駛出租車的技術方案將于2023年成熟并進入市場。2025年，L5級點對點無人駕駛技術，即無需人工干預的高速巡航和低速停車，將逐步實現。“L5級自動駕駛需要更長的時間，但L3/L4將在未來十年實現快速增長。”在張彤看來，自動駕駛的商業化將面臨至少六個挑戰：復雜性、成本、法律法規、新方法帶來的人才缺乏、自動駕駛的驗證和用戶體驗。首先，對復雜性有不同的理解，如硬件系統的復雜性、軟件執行的復雜性和整個系統的復雜性。從復雜性的角度來看，自動駕駛是一個非常龐大的概念。在自動駕駛的技術架構上，大陸集團擁有毫米波雷達、前向智能攝像頭、360攝像頭、駕駛員監控系統、Flash激光雷達等。決策部分包括輔助和自動駕駛控制單元（ADCU），這是大陸集團非常重要的硬件產品。V2X硬件，包括智能天線、通信模塊、定位和數據傳輸；

執行端集成了電子剎車MK-C1、電子助力轉向等。當然，自動駕駛的硬件水平遠不止于此，這些硬件會相互通信和合作。除了硬件之外，還有各種可以由硬件完成的應用程序。例如，傳感器應該有一個環境模型，地圖應該使用電子地平線來獲取地圖信息并給出超時預測，并且應該使用機器學習和神經網絡來實現對環境的更清晰理解。感知和機器學習需要高性能處理器來處理數據，不同類型的數據處理使用不同的神經網絡。處理結果需要在執行端進行動態控制，沒有動態控制就沒有安全性。在全電動化的自動駕駛架構中，由于數據互聯，對車輛網絡安全提出了越來越高的要求。這種安全要求不同于傳統的PC端網絡安全維護，這對安全團隊的軟硬件能力和響應能力提出了更高的挑戰。因此，對于自動駕駛來說，會有從硬件到軟件的重新配置，其復雜性并不相同。即使對于傳統的Tier1，對零件的理解也遠遠不夠，需要提升到系統層面，這可以稱為系統工程。Tier1要想完成自動駕駛系統，就必須對整個系統工程有非常深入的了解。產品出現問題后，可追溯的范圍已經從零部件和子系統上升到車輛本身，甚至上升到智能交通系統的環境。為未來自動駕駛提供解決方案的供應商需要對系統有一個了解，才能有能力從上到下解決問題。張彤表示，在自動駕駛層面，基于高性能計算平臺（ADCU），通過集成不同的計算單元和功能，將感知、云和執行端進行集成和匹配，最終交給代工用戶或行業合作伙伴，將是一個完整的系統解決方案。大陸集團將繼續對感知、處理器和執行器的軟硬件進行迭代，以提高性能。然而，大陸集團不會也不可能什么都做，并將在自動駕駛和落地的整個過程中保持開放。例如，在域控制器中，只能提供整個裸硬件和底層軟件；

在應用層，可以與OEM進行大量合作。第二，在成本方面，L1和L2的實現相對簡單，可以通過毫米波雷達和前向智能相機來完成。然而，L3和L4逐漸允許駕駛員解放雙手、雙腳甚至眼睛（注意力）。在這種情況下，需要一種非常復雜的傳感器架構，它不僅因傳感器和致動器而復雜，而且因冗余要求而復雜。這是一個復雜而昂貴的系統。為了實現這一點，OEM的成本壓力仍然很大。因此，類似于L2.5的過渡方案也出現了。作為一個昂貴的系統，它不能立即使用L3和L4，它也為消費者提供了L2體驗之外的一些折衷解決方案。基于復雜系統的高成本限制了大規模商業化的落地，大陸集團有兩個大膽的預測。首先，盡管L3和L4產品將在未來十年出現在市場上，但比例仍然相對較低。無論是C端的L3級系統，還是B端的L4級無人出租車系統，這一比例都不會超過新車型總數的10%，未來更大的比例仍將來自L2和L2.5級系統。其次，未來無人駕駛出租車將提供更便捷的出行服務，這將導致整個汽車消費市場的需求下降，趨勢不會改變。第三，法律法規方面存在許多挑戰。法律對司機有嚴格的要求，必須把他們趕走。歐盟一直在使用《維也納公約》，該公約規定，在L3系統以下，司機不得將其趕走。但事實上，仍有許多OEM客戶希望為用戶提供放手的體驗。目前，歐盟已經討論了取消它的要求。例如，ECE R79工作組提到，滿足L3級自動駕駛的車輛可以在駕駛時取消它，預計將于2020-2022年生效。目前，它們都在討論中，尚未正式發布，對技術和服務的需求往往快于法律法規。同樣，美國也沒有相應的法律法規，有必要對自動駕駛給予相應的指導和咨詢。美國是一個相對寬松的環境，可以在法律沒有明確規定的情況下進行審判，但由于有法律法規，很難在中國和歐盟推廣。美國目前正在制定自動駕駛法案，但中國沒有實施條例，相關組織目前正在進行此類討論。第四，新方法和人才新方法是關于機器學習和人工智能的。這些方法與傳統的Tier1基本相同，大陸集團正在將這些新方法引入當前的零件設計過程，從而創造了許多新的工作崗位。例如，大數據處理、數據統計分析、機器學習算法工程師等，這些職位在傳統設計中沒有出現，但現在已經成為非常重要的環節。相關專業人員的競爭也變得激烈，這可以反映在日常工作中。更多的新勢力和傳統主機廠對人才的需求也很旺盛，人才競爭加劇，這對行業來說是一個不小的挑戰。五、驗證與認證在當前的自動駕駛行業中，沒有統一的認證與認證標準或方法，大多數公司只是在探索。大陸集團認為這是一個巨大的挑戰。它在感知、決策和執行方面需要高可靠性，而且它不會失敗。這些可靠性必須累積成可量化的數字，例如允許10億小時內發生事故，這可以被視為比人類駕駛更好。自動駕駛必須滿足這樣的要求才能贏得人們的信任。然而，在實際操作中很難實現這一點，因為10億小時比整個人類發展時間長是一個悖論，因此需要做其他工作才能實現。考慮到未來驗證的可靠性，驗證的概念從簡單的驗證階段提前到了設計階段，同時，仿真端進行了大量的仿真，包括現場道路測試，包括基于場景的道路測試。大陸集團在德國擁有專門為自動駕駛和輔助駕駛實驗設計的試驗場，并與測試團隊合作……

以及世界其他地區。包括中國在內的不同地區都建立了許多數據中心，只是為了支持模擬端的應用。6.用戶體驗從消費電子行業到汽車行業的自動駕駛，如何為終端用戶提供更好的駕駛體驗？大陸集團將自動駕駛功能分為三類，一類是基本的安全功能，所有功能都必須滿足不同人群的要求；二是巡航功能，在中高速路段實現；第三個是低速停車功能。從高端自動駕駛到低端駕駛輔助，最重要的始終是安全。要實現不同檔次的自動駕駛產品的商業化，不僅需要克服上述六大挑戰，還需要全行業的合作。大陸集團將以開放合作的態度，與行業上下游共同建立自動駕駛生態。

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