“目前公共交通領域均面臨不同方面的痛點，例如公交或輕軌在夜間停運、定時發車、按站點停車、道路利用率低、調度運行成本較高等問題。在一些科技園區、大型商業園區或郊外住宅區等，由于地廣人稀，公交頻次低，站點間距遠，使得交通非常不便捷。為解決這些問題，我們需要由‘計劃型’供車服務，優化為‘按需型’供車服務。”10月12日晚，在《中國汽車報》與廣州智能網聯汽車示范區運營中心聯合推出的“2020智能網聯汽車精品課”第33講中，東風汽車公司技術中心SV-BU首席技術官曹愷圍繞“封閉園區環境下自動駕駛的量產應用實踐”主題，從自動駕駛的技術路線、市場環境、應用實踐等方面作了分析和解讀。

　　■概念定義與技術路線

　　曹愷首先介紹了智能駕駛或者說自動駕駛的定義演進。

　　2016年，智能汽車的分級方法，由美國汽車工程師學會（SAE）組織的技術路線圖研討中，確定以該學會的分級方法為準。相比之前采用的美國國家公路交通安全管理局（NHTSA）的分級方法，細化了高度自動駕駛的分級。

　　2018年，智能網聯汽車定義，指搭載先進的車載傳感器、控制器、執行器等裝置，并融合現代通信與網絡技術，使車輛具備復雜環境感知、智能化決策與控制功能，能綜合實現安全、節能、環保及舒適行駛的新一代汽車。

　　2020年，國家發改委出臺《智能汽車創新發展戰略》，把智能汽車正式定義為：通過搭載先進傳感器、控制器、執行器等裝置，運用信息通信、互聯網、大數據、云計算、人工智能等新技術，具有部分或完全自動駕駛功能，由單純交通運輸工具逐步向智能移動空間轉變的新一代汽車。智能汽車通常也被稱為智能網聯汽車、自動駕駛汽車、無人駕駛汽車等。

　　曹愷認為，自動駕駛的技術路線有兩大類。

　　一是漸進式開發模式。2019年，超過60款L2級別自動駕駛產品上市，開啟了該級別產品批量上市的前奏。2020年，L2級別自動駕駛產品的上市量很可能遠超2019年。今年第一季度，在受到疫情嚴重影響的情況下，仍有12家企業推出19款L2級別產品，上市量接近去年上市總量的三分之一，整體前景可期。

　　二是跨越式開發模式。Waymo和百度等IT企業率先采用此種模式，但由于現實場景的復雜性，當前“以應用場景為驅動”，在預設應用場景的區域開展示范應用或量產，當前已形成“百花齊放、百家爭鳴”的局面。

　　曹愷談到，在跨越式技術路線上，東風汽車技術中心以“跨越險阻比賽”為契機，開展技術方案驗證測試工作，在經驗積累基礎之上，進一步擴展到乘用車、網聯車、Sharing-VAN等車型的開發研究，并形成了示范應用和量產。

　　■市場環境與未來挑戰

　　在曹愷看來，當前公共交通面臨的痛點，無論是公交還是輕軌，都存在夜間停運、定時發車、按站點停車、道路利用率低、調度運行成本較高等問題。而且，其在主要場景是工業和科技大型園區、郊外社區、鄉村、觀光旅游、智慧城鎮等。其場景特征是，具有專用道路或人員流量較少，具備移動出行服務剛需等區域，一般在0-20公里范圍內。

　　其主要業務特點有兩個方面，一是載人運輸，面向短途公交服務，機場、旅游、工業及科技園區等擺渡服務；二是載物運輸，面向無人快遞服務，無人售賣等服務。

　　自動駕駛圍繞移動服務技術的聚變，推動“人-車-路-環境”全面技術變革，行業結構將產生新業態。一是人，出行服務體驗由功能服務向移動終端APP智能化品質體驗逐步轉變；二是車，以人工智能、網聯等技術為觸發點，“自動駕駛+5G”及“V2X+云控+智慧座艙”等成為汽車技術創新的熱點；三是路，人車分流，道路感知，邊緣計算等聰明的道路成為未來發展方向；四是環境，移動服務節點正在由功能型向人工智能（AI）預測，5G云控，環境舒適與便捷方向推進，改善乘客公共移動服務體驗。

　　自動駕駛的未來挑戰，“多模式交通+共享出行+電動汽車+自動駕駛”相結合的移動出行服務，是汽車產業轉型的重要方向，同時也是智慧城市的重要組成部分。其包括三個方面，一是智慧服務+自動駕駛+5G網聯+可換裝艙體=適應多種場景的未來交通工具，是“汽車+服務”的移動出行服務新業態；二是國際主流整車企業和科技企業紛紛投入移動出行服務相關產品研發；三是技術創新和商業模式創新交替推進汽車產業重塑，汽車行業格局將被改寫。

　　曹愷講到，東風SV-BU的宗旨，是創造領先的多交通模式移動出行服務技術平臺，創造人們美好生活。目標是打造Sharing-X移動出行服務技術平臺，為用戶提供全方位優質汽車產品和出行服務的多交通模式整體解決方案，通過眾創開發形成移動出行服務生態圈，探索下一代“共享經濟+無人服務化+5G”等多條件融合下公共移動出行服務新模式，通過移動出行服務改變人們生活。其路徑是，通過三個階段，實現產品突破、生態圈構建以及打造互聯你我，智向未來的智聯之城（sharing-city）。其架構是，由“端（自動駕駛）+管（5G/V2X）+云（調度監控系統）+平臺（眾創開發）”四層架構集于一體的多交通模式，共享智慧出行服務整體解決方案。

　　■產品生態與應用實踐

　　在自動駕駛的關鍵問題及技術解讀上，曹愷表示，智能駕駛系統分為車端自主控制器和云控服務平臺，智能駕駛基礎算法包括感知融合、組合定位、決策控制等方面。實際還需要考慮安全和測試驗證，還包括失效診斷、安全控制、遠程駕駛、場景數據收集訓練、高精度地圖、控制器和服務器、操作系統等多種技術，以及遇到突發意外或故障情況，由遠程駕駛介入并實現系統冗余安全控制。

　　其中，預期功能安全技術（SOTIF）是指通過一系列驗證和確認手段，探測和發現系統感知、邏輯決策、功能執行中的非失效不足，使自動駕駛車輛在預期使用工況下達到合理安全水平的技術。

　　在數據收集及場景測試驗證方面，當前已結合行業標準和測試場區要求，完成功能場景89項，搭建細化仿真測試場景196項，測試用例3000余項。

　　曹愷從技術層面分析了相關的六大因素。

　　一是場景，分為國家或行業標準場景、測試場區場景、實際運營場景。其中，行業標準場景，是以當前國家13項功能場景為基礎，作為設計輸入基礎參考。測試場區場景，是覆蓋所有第三方測試機構的場景測試驗證，如長沙、重慶、襄陽等地，超過行業標準水平。實際運營場景，是根據實際運營情況，完善自動駕駛場景庫，引領和打造符合市場實際的運營功能場景。

　　二是車端域控制器，智能駕駛以域控制器為核心，控制器失效將直接導致整車失效，通過多種備份實現對車輛安全冗余控制。

　　三是傳感器，包括毫米波雷達、攝像頭、激光雷達、控制器、GPS慣性導航，多傳感器感知區域疊加冗余。

　　四是執行器，包括穩定控制器及電子助力器（ESC/ebooster）、整車控制器（VCU）、電子助力轉向（EPS）、儀表、門控及踏板控制器、車身控制模塊（BCM），執行機構控制器冗余和提醒。

　　五是云協同，提供V2X協同感知、協同決策和協同控制管理，在單車無法感知的情況下輔助感知；并在無法自動駕駛情況下，適當提供遠程接管和報警。

　　六是人機交互，在5G和車聯網高度普及的前提下，汽車座艙將擺脫“駕駛”這一單一場景，通過語音、圖像、喇叭、燈光等形式與駕乘人員互動，逐漸進化成集“家居、娛樂、工作、社交”為一體的智能空間，提高駕乘人員的科技感體驗。

　　在產品生態上，東風Sharing-X平臺發展，由集成式向分布式，由單一功能向多源功能化，由地面向低空發展，構建智慧、安寧、生態城鎮（Sharing City）。

　　■附：精彩問答

　　在講座之后，曹愷還與網友進行了問答互動。記者擷取精華，以饗讀者。

　　Q：園區自動駕駛場景下，公交車與其他專用車輛的“痛點”有什么不同，如何解決？

　　A：其主要的“痛點”有兩個，第一，其是“計劃型”而不是“按需提供型”。如某些區域構建了快速交通系統（BRT），其他車輛需要避讓，這在一定程度上降低了道路的利用率，同時還需要有較多的人力調度成本。所以，這是一個大的痛點。第二，有些旅游景點并不太遠，但是游客覺得走得疲勞，就可以借助于自動駕駛車輛，還可以享受車上的空調、語音等服務，可以欣賞沿途的風景。而Sharing-VAN這類車型，就是針對這種“痛點”設計的。

　　Q：園區自動駕駛的市場環境要解決的最大“難點”是什么？解決思路是怎樣的？

　　A：園區自動駕駛，雖然好像比城市公共道路的自動駕駛環境要簡單，但實際上它的不確定性更高。因為在園區中有很多行人、車輛或者其他動物，所以帶來了更多的約束。解決思路上，一是通過投屏或聲音警告等方式，或其他模式來保證自動駕駛車輛的安全，二是讓大家的體驗更加舒適。

　　Q：目前自動駕駛應用實踐還存在哪些問題？產生這些問題的主要原因是什么，如何破解？

　　A：目前，自動駕駛應用場景面臨的最大問題，是環境感知的不確定性，而且目前傳感器的性能指標也有一定的局限性，包括受到算法的局限和影響。實際上，無法做到自動駕駛車輛對于環境百分之百的感知，但通過多源異構傳感器等融合的方式，可以顯著提高傳感器的識別能力。同時，在應用實踐過程中還有個較大的問題，是需要考慮成本，因為如果自動駕駛車輛過于昂貴，也會限制在市場環境中的推廣。

　　所以，很大的一部分工程化工作，是在基于傳感器性能并不優越的情況下，如何通過布置、算法的優化來提高其種適應性，降低成本。目前，東風基本都是選用國產傳感器，除了可以降低成本，而且也希望與國內供應商一起成長提升。

　　Q：在自動駕駛中，域控制器的最大優勢何在？如何更好地發揮這些優勢？

　　A：之前自動駕駛所使用的控制器，都是基于微控制器（MCU）等分布控制。

　　但進入園區自動駕駛階段，控制器的功能和性能都發生了很大的變化。如L4級自動駕駛，更需要對周邊環境信息特征進行探索，除了智能攝像頭等功能，還需要進行一些定制化的開發，這就需要把攝像頭的部分功能移植到域控制器里。其優點包括，一是成本下降，由于其數據算力的提升，可以有效降低整個系統的成本；二是在一定程度上提高了可靠性。

　　有人擔心，如果把所有功能都躋身到域控器里，萬一域控制器產生問題怎么辦。實際上，在做域控制器設計的時候，借鑒了傳統車企的公共安全設計思路，即其中仍然強調高級別功能安全等級，還會有額外的安全輔助或安全冗余設計。假如監測到主控制器有不正常信號，微控制器能夠保證車輛放緩并停下來，從而保證車輛的安全性。

　　未來，域控制器的集成度會越來越高，甚至把智慧座艙等功能也集成于域控制器中，通過芯片層面的交互達到較高速度的傳輸。因此，域控制器的發展，不僅可降低成本，也能提高自動駕駛的可靠性。

　　Q：自動駕駛平臺由集成式向分布式、由單一功能向多源功能化的發展趨勢是怎樣的？請介紹這方面的主要情況。

　　A：無論單車智能有多大的優勢，但仍然會面臨自動駕駛不能保證看到很遠的距離。所以，要對感知進行協助，同時也要進行分布式的控制決策引導。由此，其成為整個智慧交通系統中的組成部分。通過分布式的計算平臺，就能為智慧交通、智慧城市提供指引，并連接智能車輛，實現相應的功能。

　　目前，已經實現了基于V2X的感知融合和單車智能的協同感知，也實現了后臺協同控制。在有必要的情況下，后臺能夠平穩切換自動駕駛模式，進入遠程駕駛模式，處理一些自動駕駛無法解決的場景或狀況。隨著技術的發展，分布式計算平臺的優勢將發揮得更加充分，不僅會形成決策引導，而且甚至在一定程度上會從“上帝視角”直接干預自動駕駛車輛的控制。

　　編輯：黃霞

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