从感知硬件到应用场景，如何推动自动驾驶商业化
*左起李升波、丰浩、顾剑民、白杰、夏炎
雷锋网按：自动驾驶系统是由多种技术集成，包括了驾驶环境感知、路径规划和车辆控制等组件，其中每个传感器以不同频率进行采样和产生数据，系统对传感器数据处理有很强的实时要求，所以要求自动驾驶系统能够分布式异步实时处理这些数据。此外，自动驾驶系统在这些传感器数据融合基础上，进行驾驶环境要素感知和提取，进行导航和自主驾驶决策。因此系统要具备强大计算能力，能够集成高性能算法和高度可扩展性。
第五届?CICV（中国国际智能网联汽车技术年会）会议上，同济大学白杰教授、法雷奥中国区CTO顾剑民博士、博世ADAS产品经理丰浩、Momenta合伙人兼研发总监夏炎博士以及清华大学汽车系长聘副教授李升波就环境感知内涵、毫米波雷达和激光雷达国产化的技术挑战、端对端方案与分解式方案的技术优劣对比、高速公路到城市路况，自动驾驶L2级到L4级的自主决策技术布局以及自动驾驶计算平台的关键技术展开了精彩讨论。
以下为讨论内容，雷锋网新智驾对其进行了整理，并做了不改变原意的调整：
24G和77G的毫米波雷达对比
李升波：毫米波雷达国内产业发展面临的问题？
白杰：从整体来看，人才和经验不足仍然是很大的挑战，比如说需要具备丰富的雷达系统和毫米波射频设计经验的人才；设备需要从国外购买，特别是测试设备和部分生产设备；生产设备需要定制，成本较高，例如目前缺少77G的生产和工艺，国内生产加工77G工艺相对比较少；开发周期相对比较长，一般一款毫米波雷达开发周期要到12个月以上，包括从设计、算法稳定到最后使用整个周期。
李升波：24G毫米波雷达和77G毫米波雷达，哪一个更有可能在中国产业化呢？
白杰：从过去的技术平台发展经验来看，每个企业路线和服务的客户群体都不相同，如专注在24G毫米波雷达的法雷奥，做77G毫米波雷达的博世。 因此，无论做什么样的产品，每个公司都需要找准自己的定位，明确思路和导向。
此外，还要着重加强企业的自主创新能力，也就是人们所说的弯道超车。例如我们积极研究79G毫米波雷达，争取超过博世的77G毫米波雷达。
李升波：法雷奥的的自动驾驶定位是什么？
顾剑民：法雷奥作为全部零部件和系统集成供应商之一，在自动驾驶领域以自动泊车系统闻名，迄今为止我们已经一共提供出1200万套自动泊车系统。自动驾驶规划的技术路线是从低速自动泊车切入，逐步发展到高速或更多场景应用。
李升波：Momenta的自主泊车系统能否超过擅长自主泊车的法雷奥？
夏炎：我们和法雷奥做的产品不同，Momenta擅长软件算法，与法雷奥不存在谁赶超谁的问题，我们之间是深度合作关系。
落地本土化自动驾驶
李升波：博世有计划帮助提高中国本土企业的研发技术水平？
丰浩：严格来讲，博世是一个“本土化”企业，而不是单纯的外资企业，主要基于以下三方面：
人员本土化，博世中国的研发人员多数都是国内人员，能够在技术上独当一面。
生产本土化，去年年底，我们所有的ADAS传感器都已经在本土实现了生产。且出货量达到了百万之上。
功能开发本土化，我们并不是把德国技术照搬到中国来，博世的很多ADAS工程开发理念上都是依据中国特色工况来制定。
李升波：你认为在中国做自动驾驶，要做哪些本土化的事情，哪些工作尽管艰难，但又不得不做的？
顾剑民：一般来讲，汽车工业有两种做法：一种是把欧洲或者北美开发的技术产品拿到中国来做场景验证，尤其是一些在中国研发实力不是很强的企业，他们把研发基地设在海外，然后把产品拿回中国做验证，相对容易一点。但是也存在很大的弊端，在海外研发的产品不适应国内人们的驾驶习惯和驾驶环境，例如国内汽车的开门报警系统。如果你不在中国生活或工作是不知道国内存在之一状况的。所以只有理解国内人们的需求，才能真正的把需求功能融入到产品开发计划中；第二种是从在中国生产变成在中国开发，不光是在中国开发，还要与中国的团队一起开发，这样才能真正做到本土化。
李升波：5月22日国务院关税税则委员会发布关于降低汽车整车及零部件进口关税的公告，这样一来，国内很多整车厂的零部件不一定在中国生产了，可以直接从东南亚或者日本采购零部件，对我们的自主研发造成的影响怎么看？
白杰：关税下调可能会造成公司不在原工厂生产，例如博世不一定在苏州生产，可能直接从西班牙运过来。对自主创新企业来讲，确实存在不小的压力，但是只要自主创新企业从技术路线和产品设计等各方面积极拓展思路，就能把压力转换成动力。此外，还可以充分运用国家标准做适当的调整。
实际上，自主品牌企业也有很大的优势，可以根据客户的需求来积极设计或更改产品的功能，例如刚才提到的开门报警系统。
李升波：将来很多美国自动驾驶进入中国市场，你们会做哪些准备？
夏炎：我认为软件算法和硬件、零部件不一样，算法在技术层面一直是国际化的交流，而且像我们这些自动驾驶的创业公司，从来都是国际化的，包括竞争对手，定位的也不是国内竞争对手。所以从自动驾驶软件算法层面来讲，进口关税的影响对我们而言不是很大。但是我们在做产品化的过程中的确发现，包括芯片，传感器零部件，整个解决方案受关税影响较大。
不同场景中的智能汽车如何由“感”上升到“知”？
李升波：从你们的角度来看，如果我们不做芯片的话，有没有可能胜出的余地？
夏炎：目前来看，我们必须要考虑芯片，因为量产级的芯片现在市面上可以看到有新的种类，如果以深度学习为核心的算法，对计算量的需求是非常大的。所以我们做自动驾驶算法，必须关注芯片现在的发展状况以及将来的发展趋势，包括我们做方案设计时，也是从产品出发，然后看这个产品功能需求的计算量大概是多少，市面上符合的芯片有哪些，然后依据芯片计算量会做深度学习的网络优化。
白杰：研究芯片和做软件不同，主要表现在成本和功能上，例如相同的77G毫米波雷达，在同样的频率里面，由于芯片厂的芯片设计不一样，结果整个硬件架构的成本会有不同程度的波动，因此要对所有芯片进行密切地测试和评价。在此基础之上寻找自身的最佳成本结构。
李升波：你们的芯片战略是怎么定位的？
顾剑民：对法雷奥来讲，在欧洲、北美，包括亚太地区都有分部和研发中心，一个国际化公司在这方面不会存在太大问题。
但对于国内本土企业，目前正处于机遇和挑战并存的时代。因为任何的技术封锁，起到的作用都是双面的。短期来看，专利上有很多所谓的“护城河”会造成一些自动驾驶技术困难，但是从长期来讲，这又是一个激励。其中专利方面亟待解决的问题是，怎么真正的让国内企业、客户、整车厂以及一级供应商来支持帮助我国内本土企业，让国内的芯片供应商真正强大起来。此外，成本方面，必须保证任何一个落地的产品有利润，不能做亏本生意。
丰浩：博世也非常强调自主研发策略，例如在卷基神经网络方面。同样在芯片领域有非常强的自主研发能力，同时还会选择多方合作来丰富自身的应变能力。
李升波：博世的SLMA方案高精度地图是运用主流的77G雷达，还是用下一代79G宽带雷达？
丰浩：基于摄像头的方案受环境影响较大， 所以我们采取众包模式，做到数据实时更新。
目前博世正在开发一款产品，其中针对自动驾驶L3级以下的ADAS，还会继续采用能满足需求的77G雷达。
李升波：毫米波雷达探测到的道路特征是哪些？
丰浩：目前所用的毫米波雷达主要对于道路边界进行探测，比如金属栅栏的反射、路边树林的反射，之后会生成固定频率的散状点云，然后这些点云归类，形成特征层。
李升波：在智能网联未来发展面向多个场景运用的驱使下，这些路线是不是在不同的场景中有不同的优劣势，在不同的场景下会侧重于哪一种，或者哪一种会成为主流？
顾剑民：不同场景下，多种传感器融合方案是有侧重点的，比如说低速的室内停车、地下车库和高速公路上的自动驾驶。
白杰：不同的场景肯定有不同的技术路线。技术路线的选择在很大程度取决于成本问题，而不一定是技术指标。
夏炎：对新技术而言，首先要考虑的是性能能否达标，性能达到之后，再考虑成本的高低。
李升波：每个场景下都存在最优方案，但问题是一辆汽车如何适应多种场景，要把多种方案集成在一辆车上的成本还是不是最优的？
丰浩：从车辆功能安全角度出发，除了在开发过程中要做大量的测试，同时在本身的感知层面，也要解决真正应用到实时探测的成熟技术。复杂的场景下，感知层面要互补和冗余。
白杰：针对汽车的一个功能肯定存在多种技术手段，所以互补和冗余是非常有必要的。另外还要找到复杂场景和成本的最优结合点。并将它快速推向市场。
总之，自动驾驶技术想要真正落地上路，技术难点就在于汽车如何在现实中把控复杂的交通状况，并使用合适的车载传感器。
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