2023年6月15日-16日，在2023第六屆自動(dòng)駕駛與人機(jī)共駕論壇上，嵐圖汽車智能駕駛兼底盤(pán)開(kāi)發(fā)高級(jí)總監(jiān)付斌表示，L2和L3是駕駛輔助和自動(dòng)駕駛區(qū)別的分水嶺，智能駕駛配置將成為用戶衡量車型產(chǎn)品實(shí)力的重要考量因素，并且城市NOA將是智駕下一個(gè)功能的主戰(zhàn)場(chǎng)。

付斌|嵐圖汽車智能駕駛兼底盤(pán)開(kāi)發(fā)高級(jí)總監(jiān)

(資料圖)

以下為演講內(nèi)容整理：

近年來(lái)，智能駕駛行業(yè)不斷發(fā)展，智能駕駛很難搞，自動(dòng)駕駛更難搞，難在哪里？

首先，智能駕駛技術(shù)跨度較大，涉及傳感器、執(zhí)行器、芯片、算法及底層軟件和車端、云端；其次，協(xié)同難度相對(duì)較高；最后，消費(fèi)者對(duì)智能駕駛的體驗(yàn)感要求較高。

關(guān)于智能駕駛分級(jí)

2021年，工信部出臺(tái)《汽車駕駛自動(dòng)化分級(jí)》，從L0-L5，對(duì)智駕進(jìn)行了分級(jí)。L3-L5稱為自動(dòng)駕駛，尤其是L3，被稱為有條件自動(dòng)駕駛。

L2和L3之間是駕駛輔助和自動(dòng)駕駛的分水嶺。

圖源：嵐圖汽車

L2駕駛輔助是指車輛能輔助駕駛?cè)藞?zhí)行轉(zhuǎn)向、加速和減速，且系統(tǒng)默認(rèn)駕駛?cè)四芡瓿墒Ｓ鄤?dòng)態(tài)駕駛?cè)蝿?wù)。在輔助駕駛模式下，駕駛員是操作主體。輔助駕駛旨在讓駕駛員在駕駛時(shí)更舒適，而非完全替代駕駛。

L3自動(dòng)駕駛允許駕駛員不完全待命，車輛可獨(dú)立完成全部駕駛操作。但駕駛員仍需保持注意力集中，以隨時(shí)接管機(jī)器無(wú)法應(yīng)付的情況。L3自動(dòng)駕駛對(duì)系統(tǒng)和駕駛員都有要求，當(dāng)系統(tǒng)識(shí)別不滿足設(shè)計(jì)運(yùn)行規(guī)范和范圍時(shí)，要及時(shí)向用戶發(fā)出介入請(qǐng)求；駕駛員收到介入請(qǐng)求時(shí)，要及時(shí)接管。如果沒(méi)有響應(yīng)，系統(tǒng)要適時(shí)采取減緩車輛風(fēng)險(xiǎn)的措施。

這意味主機(jī)廠和供應(yīng)商需要承擔(dān)更多責(zé)任，同時(shí)也可能存在悖論，如果系統(tǒng)提出接管要求，駕駛員拒絕接管，該如何處理？但有的時(shí)候系統(tǒng)真的全壞了而無(wú)法執(zhí)行降級(jí)，這樣的安全風(fēng)險(xiǎn)就會(huì)極高。因此，目前市面上高階自動(dòng)駕駛輔助產(chǎn)品，無(wú)論能力多強(qiáng)，基本都稱為L(zhǎng)2.9。

為達(dá)到自動(dòng)駕駛技術(shù)要求，我們要開(kāi)發(fā)L3級(jí)自動(dòng)駕駛產(chǎn)品，要從硬件層面提高產(chǎn)品穩(wěn)定性和魯棒性。

智能駕駛發(fā)展趨勢(shì)

相關(guān)數(shù)據(jù)顯示，高端電動(dòng)車最吸引消費(fèi)者的因素中，更先進(jìn)的輔助駕駛功能占比達(dá)68%，排名第二。中國(guó)用戶對(duì)自動(dòng)駕駛的態(tài)度更開(kāi)放，2021年的39%提升至2022年的81%。在中國(guó)，71%的里程和90%的駕駛時(shí)間都在城市道路，因此，智能駕駛的發(fā)展方向?qū)⑾蛑鞘蠳OA持續(xù)演進(jìn)。

2017年，各車企按照L2標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行輔助功能大規(guī)模量產(chǎn)；2012年，高速NOA開(kāi)始量產(chǎn)，但搭載率僅為1%，2022年，高速NOA規(guī)模化量產(chǎn)；預(yù)計(jì)到2025年，搭載城市領(lǐng)航L2.9級(jí)別的高階自動(dòng)駕駛的市場(chǎng)滲透率或超過(guò)15%；2026年，市場(chǎng)預(yù)測(cè)可能會(huì)有L3級(jí)的自動(dòng)駕駛；2030年后，隨著L4和L5自動(dòng)駕駛技術(shù)的逐漸成熟，各車企才會(huì)逐漸實(shí)施量產(chǎn)。

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從功能角度看，當(dāng)高速點(diǎn)對(duì)點(diǎn)NOA功能出現(xiàn)后，車輛實(shí)現(xiàn)自主變道，點(diǎn)對(duì)點(diǎn)的作用價(jià)值僅僅從功能的角度看已實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛。但需要澄清幾個(gè)概念，這與分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)有關(guān)。動(dòng)態(tài)駕駛?cè)蝿?wù)DDT、設(shè)計(jì)運(yùn)行范圍ODD、動(dòng)態(tài)駕駛?cè)蝿?wù)接管DDT fallback、目標(biāo)和事件檢測(cè)與響應(yīng)OEDR都有相關(guān)規(guī)定。

另外大眾與從業(yè)者對(duì)自動(dòng)駕駛的認(rèn)知完全不對(duì)等。從業(yè)者了解自動(dòng)駕駛的局限性，但用戶理解相對(duì)較淺。建議媒體和從業(yè)者盡量少談“自動(dòng)駕駛”，多提一些高級(jí)功能的名稱，如智能導(dǎo)航輔助駕駛等大眾相對(duì)容易理解的功能。

自動(dòng)駕駛的量產(chǎn)落地

我們統(tǒng)計(jì)了市面上的一些車型，在功能方面已有多款車型在加速城市NOA功能落地，激光雷達(dá)是加強(qiáng)感知的重要硬件之一。

圖源：嵐圖汽車

同時(shí)隨著泊車功能的普及，高階功能記憶泊車HPP逐漸搭載，行泊一體方案逐漸普及。

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以城市NOA為例，自動(dòng)駕駛要解決的場(chǎng)景非常復(fù)雜。比如鬼探頭、自主過(guò)環(huán)島、自動(dòng)繞障，以及掉頭行駛、禮讓行人等。同時(shí)智能駕駛的真正落地不僅需要設(shè)置功能，還需要攻克不少典型課題。

我們認(rèn)為，多傳感器融合是實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛的基礎(chǔ)，多傳感器組合能互為冗余、為智能駕駛安全奠定基礎(chǔ)、適應(yīng)場(chǎng)景更多、感知范圍更廣。對(duì)自動(dòng)駕駛而言，沒(méi)有任何一款傳感器能夠盡善盡美地滿足所有智能駕駛需求。理論上，傳感器多元異構(gòu)能夠讓環(huán)境信息獲取更全面、更準(zhǔn)確、更高效。

多傳感器融合+V2X是實(shí)現(xiàn)全場(chǎng)景自動(dòng)駕駛的必經(jīng)之路。因?yàn)閂2X在自動(dòng)駕駛中的應(yīng)用可以提高感知能力、增強(qiáng)安全性、優(yōu)化交通流，并促進(jìn)車輛之間的協(xié)同合作。

接下來(lái)是一個(gè)比較熱門(mén)的話題：“重感知”還是“重地圖”？

自2018年第一臺(tái)智能駕駛車輛搭載ADAS地圖以來(lái)，高精地圖一直是先進(jìn)感知元素的代表。目前，國(guó)內(nèi)大部分整車廠主要采用高精地圖方案。而近兩年，我們逐漸關(guān)注“輕地圖”方案，如特斯拉的純視覺(jué)感知方案。今年下半年，我們可能會(huì)推出區(qū)域地圖方案，2023年是否會(huì)成為“去地圖化”的元年？

“重感知”和“高精地圖”方案，各有優(yōu)劣。首先在國(guó)內(nèi)量產(chǎn)搭載高精地圖，要向測(cè)科院申請(qǐng)圖號(hào)和偏轉(zhuǎn)插件。并且高精地圖信息敏感，采集定位和傳感器信息都屬于測(cè)繪行為。因此，法規(guī)限制對(duì)高清地圖的推廣產(chǎn)生了壁壘；其次，高精采集的費(fèi)用非常高，如厘米級(jí)高精度采集，每公里在千元級(jí)，再加上采集車的高成本，導(dǎo)致高精地圖無(wú)法像普通地圖一樣在全國(guó)范圍內(nèi)覆蓋。最后地圖數(shù)據(jù)需要多次采集，還需關(guān)注地圖更新程度。這些因素導(dǎo)致高精度地圖產(chǎn)業(yè)應(yīng)用成本過(guò)高。

重感知輕地圖的方案同樣面臨自動(dòng)駕駛系統(tǒng)級(jí)難題，涉及到算法、算力和數(shù)據(jù)問(wèn)題。因?yàn)槲覀冃枰罅康乃惴ㄈ瞬藕图軜?gòu)師，同時(shí)量產(chǎn)車需要搭載龐大的商業(yè)平臺(tái)、訓(xùn)練模型和大量數(shù)據(jù)，整體方案的實(shí)現(xiàn)門(mén)檻較高。

圖源：嵐圖汽車

我們認(rèn)為高精地圖仍有存在必要，通過(guò)對(duì)市面上的地圖進(jìn)行調(diào)研，我們發(fā)現(xiàn)這些地圖主要是為了解決法規(guī)、覆蓋度、鮮度三個(gè)問(wèn)題。目前高精地圖方案已相當(dāng)成熟，但只有6個(gè)重點(diǎn)城市的部分路段進(jìn)行了覆蓋，覆蓋度無(wú)法滿足我們對(duì)功能實(shí)現(xiàn)的要求。

SDmap方案能夠解決法規(guī)、覆蓋、鮮度問(wèn)題。如果采用SDmap方案，再加上感知的不斷進(jìn)步，完全能滿足后續(xù)城市點(diǎn)對(duì)點(diǎn)自動(dòng)駕駛的要求。因此，我認(rèn)為智能駕駛需要補(bǔ)足感知功課，而非完全依賴感知或地圖方案。

關(guān)于算力，我們對(duì)L1-L5的算力需求進(jìn)行了測(cè)算。按照目前的展示，智能駕駛未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)基本明確，主要是大數(shù)據(jù)和大算力推動(dòng)人工智能走向大模型的發(fā)展。

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高算力芯片的需求來(lái)源主要有以下幾點(diǎn)：首先是新感知技術(shù)的應(yīng)用；其次是行泊一體技術(shù)方案的應(yīng)用，導(dǎo)致以前分布在多個(gè)SOC或MCU的算力，現(xiàn)在務(wù)必要集中到一個(gè)SOC。第三點(diǎn)系統(tǒng)資源需求增多。例如SOA的應(yīng)用，這些服務(wù)化應(yīng)用對(duì)智能駕駛系統(tǒng)的運(yùn)行和CPU算力有較大要求。此外，我們還需要開(kāi)發(fā)車云一體數(shù)據(jù)閉環(huán)應(yīng)用，包括信息安全上傳和打碼處理等，都會(huì)對(duì)整體算力產(chǎn)生較大需求。

總體來(lái)說(shuō)，高算力芯片對(duì)新技術(shù)的應(yīng)用是技術(shù)保證。硬件決定下限，軟件決定上限。只有合適的算力和優(yōu)秀的算法，才是未來(lái)智能駕駛行業(yè)的核心競(jìng)爭(zhēng)力表現(xiàn)。

隨著智能化程度的提高，我們對(duì)功能安全的要求也隨之提升，已經(jīng)從輔助駕駛ASIL B到自動(dòng)駕駛ASIL D，我們需要對(duì)影響自動(dòng)駕駛實(shí)現(xiàn)的鏈路進(jìn)行全面冗余。在復(fù)雜系統(tǒng)和場(chǎng)景中，安全性問(wèn)題源于環(huán)境帶來(lái)的非預(yù)期性安全因素。因此在自動(dòng)駕駛落地前需要對(duì)其功能性能進(jìn)行充分測(cè)試驗(yàn)證，這也是輔助駕駛和自動(dòng)駕駛的最大區(qū)別。

大數(shù)據(jù)是向自動(dòng)駕駛進(jìn)階的基石。人工智能在海量數(shù)據(jù)訓(xùn)練下會(huì)變得越來(lái)越聰明。因此，在“數(shù)據(jù)+數(shù)據(jù)閉環(huán)=智能駕駛下半場(chǎng)的引擎” 的宏觀趨勢(shì)下，數(shù)據(jù)閉環(huán)已成為智能駕駛持續(xù)迭代的行業(yè)主流方案。基于車端海量數(shù)據(jù)，依托智駕云平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)通過(guò)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)，構(gòu)建智能駕駛研發(fā)、驗(yàn)證和升級(jí)的閉環(huán)。

僅靠硬件對(duì)稱無(wú)法解決人機(jī)共駕的安全感和信任感，也無(wú)法實(shí)現(xiàn)更高的體驗(yàn)。這表明一套安全、穩(wěn)定、全面的智能駕駛系統(tǒng)不僅要解決場(chǎng)景問(wèn)題，還要解決系統(tǒng)如何與駕駛員建立默契的交互合作。通過(guò)可視化信息、恰當(dāng)語(yǔ)音提醒和更智能的接管方式，我們應(yīng)該為用戶構(gòu)建人機(jī)共駕新體驗(yàn)。

嵐圖要打造安全可靠、軟硬分離，具備成長(zhǎng)性的智能駕駛系統(tǒng)。盡管我們對(duì)傳感器冗余方案、云平臺(tái)、大型芯片、高精定位等技術(shù)進(jìn)行了儲(chǔ)備，但基于市場(chǎng)消費(fèi)者的認(rèn)知和成本考慮，近期并未真正打算將L3級(jí)自動(dòng)駕駛應(yīng)用落地。我們將在L2.9上，在特定場(chǎng)景和有限范圍內(nèi)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛的落地。

總結(jié)與展望

在真正實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛落地之前，首先整車廠和媒體在宣傳時(shí)要正確引導(dǎo)客戶，使他們了解功能的適用場(chǎng)景和必要操作方法。

其次，我們要嚴(yán)格遵守?cái)?shù)據(jù)安全和信息安全法，建立企業(yè)內(nèi)部管理機(jī)制和云端技術(shù)防御體系。最后，更廣泛的智慧交通建設(shè)和應(yīng)用，可以開(kāi)放更多可靠路端信息給車端，車路協(xié)同將加速自動(dòng)駕駛的落地。

（以上內(nèi)容來(lái)自嵐圖汽車智能駕駛兼底盤(pán)開(kāi)發(fā)高級(jí)總監(jiān)付斌于2023年6月15日-16日在2023第六屆自動(dòng)駕駛與人機(jī)共駕論壇發(fā)表的《自動(dòng)駕駛量產(chǎn)：道阻且長(zhǎng)，但行則將至》主題演講。）