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智能汽车元年|杨继峰:自动驾驶系统核心问题是人机共驾 智能化边界将不断拓展 ...

汽车知讯 2022-4-5 18:40 Au: 观察汽车

编者案 | 随着大数据、人工智能、5G、物联网、云计较、区块链等技术的快速发展,智能汽车已成为全球汽车产业发展的战略偏向。3月11日,由搜狐汽车与搜狐科技结合主办的“开启智能汽车元年——2022汽车营造社思享汇”活动在北京顺利召开。来自研究院、主机厂以及智能汽车芯片范畴的企业嘉宾,别离就智能汽车技术的发展趋势展开演讲,配合探讨智能汽车的定义、功能与场景需求以及供给链生态圈的搭建策略与协作之道。


以下为沙龙汽车智能化中心高级总监杨继峰的演讲实录:


大师下午好,很荣幸在这里跟大师交换关于智能汽车在这个时代应该是什么样子,我来自沙龙汽车的杨继峰。今天有几个问题跟业界同仁交换,一个是我们怎么定义这一个时代的智能驾驶辅助系统;第二个,在下一代的智能驾驶体系里面,怎么样去理解用户的接收;第三个问题,智能化究竟是产物还是一种服务;第四点,今天的智能化鸿沟到底在哪里。


首先,我们是怎么看待下一个时代的智能驾驶辅助系统的?


从果到因去看,我们可以看到今天的智驾系统的一些典型体现。举个例子,我们今天看到,忽然激光雷达起头上车了,我们从一颗到两颗,到三颗到四颗。比如基于AI算力的计较平台,我们履历了从CPU到GPU到NPU为主的计较架构。比如大师忽然起头谈SOA了,我们忽然起头意识到EE架构对于智能化所提供的根本能力。


所以有一些成果是可以看到的,例如说更好的感知能力,等于更好的硬件,加更好的算法软件,这是毫无疑问的,所以沙龙是第一个实现了搭载四颗激光雷达的量产车型。实现激光雷达360度覆盖,高清视觉360度覆盖,环视视觉360度覆盖,毫米波雷达360度覆盖,超声波雷达360度覆盖的五重360度覆盖的感知体系。今天智能化感知能力并不是通过某一个特定计较场景获得的,而是把整车360度感知能力面向全生命周期进行设计。比如我们用一个中距的摄像头很难处置自车左转场景下,应对快速冲过来的电动车或摩托车的场景,可是一个激光雷达便可以做到120度的FOV和180米以上的有效感知,能够更好地处置整个场景。


从成果来说,我们会用越来越多的基于AI算力的芯片及高算力的SOC,以及会斟酌更高冗余的高阶MRC。我们搭载两个华为的MDC610计较平台,每个计较平台有一个SOC和自主MCU,它可以实现控制器和一些硬件失效的情况下,这个车依然具有持续跨车道停在应急车道上,或者行驶到下一个平安港的能力。我们会看到,站在今天看未来,高AI算力和高阶MRC最小风险状态的系统架构能力,是接下来时代里计较架构必备的一点。


第三个,我想说一下,EEA。我们需要一个什么样的电子电器架构。我们今天都在谈散布式域控制器,到四域控制器架构,未来我们也会搭载GEEP4.0,采用中心计较和区域控制架构,以及后续的GEEP5.0,我们会逐步实现中心计较,以及更全面的标准的技术服务接口。


沙龙的第一款车也是业界第一个实现了感知冗余、制动冗余、转向冗余、控制器冗余,电源冗余,通讯冗余的六大冗余系统。


我们看到了2022年的智能汽车有一些配合特点,像4D毫米波雷达,更高清的视觉能力,激光雷达上车。它们有一些配合的特点,它们都量产了更高算力的计较平台,以英伟达、华为的MDC、高通为代表的一系列高算力芯片的应用。我们都在尝试定义新的交互,车里有越来越多的屏幕,头姿、手势、位姿,以及摄像头的应用,这些都提供了更好的交互能力。


我小我以为智能驾驶会履历一个功能由少变多,再由多变少的进程。ADAS在2015、16年有十几个功能,到2019年的时候ADAS有20几个功能,到2021年打开智能车的菜单,有二三十个按钮排在那边,未来一定不是这样的,未来一定是基于场景,而不是基于功能。智驾从三个维度去评价,第一,它在多远的里程和几多时间上用户可用,第二,用户可以不在环的水平,第三,它可以使用的场景有哪些。智能化的场景,只有一个功能就是端到端智能驾驶。


未来既有预警类的功能,也有一些ADAS的功能,也有端到端智能驾驶。随着整车在生命周期内的不竭迭代,端到端智能驾驶比重会增加,今天泊车我们会碰到各类各样的功能,有些会把摄像头视频流投出来,辅助用户驾驶,有些在低速情况下发出提示,避免碰撞。今天面临的情况是智能驾驶和智能化正在从一种Function酿成一种Service(服务),场景驱动取代功能驱动的时候,有更多基于场景的需求,承当更大的比重。


第二部分,L2、L3、L4,以及经常说的端到端智能驾驶或者点对点智能驾驶。我一直在问自己一个问题,当我们最初做L4的时候,怎么定义它是L4,车上有一圈激光雷达,今天沙龙在量产车上也实现了360度激光雷达的覆盖。我们说L4需要很大工控机,提供很高的算力,可是今天我们看到量产SOC提供的算力远跨越那时用的L4平台,例如说英伟达PX2平台的算力。那末怎么定义L2到L4呢?首先要看我们讨论的是技术问题还是律例问题,从律例问题角度来说,L3以上的自动驾驶是完全分歧的律例和标准体系,会带来分歧的要求,比如自动驾驶通用技术要求,数据记录系统以及仿真测试和场地测试,道路测试等等。


除了律例问题,怎么定义E2E的技术栈?有一些点可以供大师讨论,例如说我们应该尝试用一个完整的系统驾驶设计,完整的软件架构设计去解决整个技术栈的问题。在这个进程傍边,我们必定履历有多个集成功能的阶段。但假如接下来要做的是由一个技术栈去实现更多的功能,可能传感器会从少变多再变少。我们做到的事情是,用更少的传感器实现更多场景下能力的复用。


所以沙龙一直有一个理念,我们不以为智驾和座舱是分手的,我们以为智驾、座舱、智能化服务是一体的,这里既有智驾的功能,也有座舱交互能力,也有基于云端引擎和数据的智能服务能力。既有端上感知能力的AI,也有云上场景引擎上的AI,也有座舱主动功能推送的AI。


所以提到了数据驱动,一定是智能车最重要的部分之一,体现在智能驾驶里面,基于驱动的感知能力,未来在计划控制里面的应用,以及座舱在语音、交互里面的应用。


我们今天怎么样评价一个智能车是好的智能车。以前我们在ADAS体系里面,比如说制动间隔有多远,它的平顺性是不是好的,它的加速度和加速度变化率是否到达测试用例的要求。我们今天发现,更多智能汽车企业,起头斟酌接收里程这个指标。大体上用户接收有两种情况,一种是被动接收。什么情况下,车辆发出提醒,用户会被动接收。一种是危险场景,系统能力有一个鸿沟,当系统到达这样的鸿沟,用户主动提示用户需要接收车辆,不接收就轻易发生碰撞风险。别的是ODC,比如说这个车辆行将驶出设计运行范围,提前一段时间,把车平安交给用户。怎么样削减用户被动接收场景呢?或者有更好的硬件,更好的软件,或者更清楚的TOR的设计。比如在分歧的场景下,我会提前多长时间,用什么样分歧的提示形式去提示用户接收车辆。


实在还有第二点,这一类,称之为主动接收。与用户认知相反的时候,用户会接收车辆,比如用户以为这个时候应该变道了,而系统选择跟车。第二种情况是,有的时候用户感觉这个情况是不服安的,不信任智驾系统,所以会下意识接收。


怎么让一个车更智能和更平安,在未来很长一段时间里,我们城市跟这两件事情较劲,如何削减被动接收,让系统更平安,和如何削减主动接收,让系统更智能。 ADAS时代,解决被动用户接收问题,希望这个车刹得住,走得准,走得稳。在智能汽车时代,用更多的人工智能,包括更多的机械学习,更多的用户数据,来解决主动接收的问题。所以下一个智能汽车时代的焦点是这个车的系统能力和用户认知问题,而对于量产车来说,端到端要解决最焦点的系统能力问题就是人机共驾。


第三部分我想讨论的是,我们经常说智能化是功能还是服务,有一些词最近比力热,例如说座舱即服务,例如说智能驾驶是一种移动出行服务,以及我们怎么看待下一个智能汽车时代的主机厂。


实在我们所有人都在向这条路上探索,可能会有分歧的路径。但假如畅想未来,我们会感觉如何定义自动驾驶即服务,例如说从商业模式来说,我们不愿意用功能或者配置去定义智驾,而是更多采用定阅这种能够持续的发生有价值服务的形式去定义。我们以为,下一个时代电动汽车的智能化,焦点商业模式和用户价值,是用户的用车进程,而不是用户的买车进程。


假如我们站在过去整车厂的角度,焦点的用户行为是如何让用户买车。而下一个时代思考的焦点点,你给了用户一台车,用户天天都在开,他在整个生命周期里发生了无数的与这个品牌在时间上和空间上的重合,有很是多的触点和行为习惯,这些能不能提供足够多的用户体验价值,能形成足够丰富的商业模式和产业生态。所以我怎么去定义自动驾驶即服务?从三个维度看,第一,不在环水平足够高,能够逐步将用户从驾驶这件事上摆脱出来。第二,覆盖里程足够多,能覆盖众多城市和高速道路。第三,MPI足够高。焦点商业价值来自于让用户不开车,且在用户里程里提供更多的有价值的品牌与用户形成毗连的用户服务。


智能化的鸿沟扩大究竟在哪里,分歧业态智能化融合趋势是什么?以前我们提到友商指的是其他的OEM,今天提到的友商,还包括做智能终真个业界同仁来造车,还包括造手机的业界同仁来造车,还包括作为OEM我自己可能会去造了一部手机。为什么这样子?假如说未来整个智能化生态来自于汽车、手机和其他的泛IoT。那末我们今天讨论的智能化的鸿沟,远超于座舱的自己,我们发现座舱是入口,它和其他的入口是并行的,只不外有它自己的特点。比如一些手机应用的月活,很难做到很高,但座舱纷歧样,座舱是天天都要出现的,与用户的触点是足够的,可是今天看它的用户价值是不够的,怎么填充更多的价值,跟智驾能力、座舱能力和生态能力都有关系。


面向未来,智能化鸿沟会不竭扩大。我们会以为,无论是一个智能车还是智妙手机,还是其他的智能IoT,终极一定会形成融合的智能生态。我们会感觉从一个智能汽车,不但仅是制造和销售,还有贯串整个生命周期的智能服务和运营。


在未来某个时间节点,回望今天,可能是智能时代的原点。在这样一个时代里,我很确定的是,对于整车智能化系统架构,软件架构的方式论会发生很大变化,对于我们怎么理解用户习惯会发生很大变化,对于我们怎么理解数据和商业模式会发生很大变化,沙龙汽车以机甲科技与用户携手,也希望与更多的业界同仁一起携手探索下一代的智能汽车时代。谢谢!




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