【CICV動態】豐田、上汽、東風、廣汽、奇點一起探討自動駕駛產業化挑戰
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2018年5月24-25日在浙江寧波杭州灣舉辦的“第五屆智能網聯汽車技術年會”（CICV 2018）上，廣汽集團汽車工程研究院CTO兼智能網聯中心主任，黃少堂博士、上海汽車集團股份有限公司前瞻技術研究部副總經理，項黨博士、東風汽車技術中心智能網聯部部長，邊寧博士、豐田汽車先進安全系統研發部項目總監，松尾芳明先生、奇點汽車聯合創始人，季申先生，參加了高層互動討論。李克強教授主持互動討論。
清華大學汽車工程系教授、中國智能網聯汽車產業創新聯盟專家委員會主任李克強教授認為，高度的自動駕駛產業化有一系列的問題需要突破，一般歸結為技術、協同的產業環境、檢測評估、標準法規等，并且還要有相關保障措施。他帶領以上嘉賓就L3、L4的自動駕駛汽車產業化挑戰進行了討論。
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討論內容：要做到L3、L4的技術突破，真正達到產業化，到底有哪些技術是必須要突破？如何通過新的開發模式，協同突破關鍵技術？
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豐田松尾芳明先生
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最大的挑戰是確保安全性和可靠性，現在為了實現自動駕駛，大家都在做一些路測。為了確保人的安全，路測做到什么程度？需要怎么來證明？
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仿真技術是必須的，在這方面要做一些變革。
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在一般環境下的路測、傳感器的精度都非常重要。
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協同非常重要，豐田也非常愿意與國內企業合作。
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廣汽黃少堂博士
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新的科技企業的L3/L4解決方案都是基于高成本的方案，但做到可量產化有同等性能和體驗的產品有巨大挑戰。國際傳統車企從L1/L2開始做，主要做基于低成本的L3，最大的挑戰是要擴大場景做更成熟的L3?？萍计髽I、傳統車企應該多合作、且整個產業鏈都必須跟上來，才真正的能夠做到一個有體驗感的產品，否則就是在一個固定封閉模式下的運作。
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傳感感知和決策怎么跟高精度地圖、定位、V2X深度集成起來，進而簡化整車控制器、降低成本，這也是一個挑戰。
如何解決？
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一種方案是學ICT一樣，先推出基于一些場景的產品，然后逐漸迭代、不斷豐富場景。另外一種方案是，做好頂層架構，然后與科技公司、供應商一起分工合作，最后集成起來，但是在這個工程中要做到開放，不能閉環。
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現在車上ECU非常多，但是在L3階段，要減少汽車已有的控制模塊，提升整車控制器集成能力，減少控制單元，降低功耗和成本。這要基于原來汽車行業方面的積累，與其他公司合作進行技術整合、集成，用其他技術應對技術調整。
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上汽項黨博士
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智能駕駛第一次量產化的工作壓力在變大，無論是從感知、決策、執行，每條線都有挑戰，例如感知、定位等新的技術，轉化到汽車行業的時候，耐久、可靠、溫度、振動等方面的測試驗證是很大的過程，不光是成本，它的性能要適應車的需求。
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算法非常重要，Demo Car隨時可以調整，但是向量產的發展的時候，到嵌入式時，調整是不一樣的，這也是一個挑戰。
如何做？
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整個汽車行業思路要做變化，從以前的單線溝通轉變為跨界的交流和融合，產業鏈要做到多層、跨層的交流，且要做到數據更開放。
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東風邊寧博士
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除了智能駕駛安全，舒適性的問題也比較棘手的。駕駛員的駕駛行為有差異，在開發智能駕駛或者人機共駕、自動駕駛時，只能先按照某一個人的風格來開發、定制。
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對于傳感器，車規級的質量穩定的產品還需要突破。在執行器方面，要做轉向、制動等備份，確保出錯率降低，這要付出巨大的代價。
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現在深度學習等AI技術一直不能突破，AI對工程化來說，實現可重現性、追溯性挑戰巨大。
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對于環境的感知融合，以及感知融合過程中對現在、未來的交通態勢的估計和預測，在現有的中國交通條件下，挑戰非常巨大。
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另外，交通基礎設施也面臨挑戰，結構化的交通設施的快速推進可以緩解目前環境感知傳感器感知、融合帶來巨大安全壓力。
如何做？
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現在東風迭代和直接高級別自動駕駛切入兩條路線都在走，通過合作、小組攻關來應對挑戰。
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奇點季申先生
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最大的問題在于我們怎么對于一些所謂的極端情況下怎么去處理，確保安全。
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自動駕駛完全是以芯片主導的駕駛行為，它必然會去要求一種新的車與車之間、車與設備之間，還有交通法規的變化，來適應新的交通協議的產生。
如何做？
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整車發展到自動駕駛，軟件的工作量會從10%增加到60%，因此車企要增加軟件人才。
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與產業鏈合作，在感知傳感器上，要求供應商開放數據，在基于這些數據來做融合；在計算的平臺上選擇，選擇國際大公司；在云平臺方面，將建立自主的云平臺公司。
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