曹曉昂

互聯(lián)網熱潮越來越洶涌的今天，在很多人看來，互聯(lián)網汽車就等于是“互聯(lián)網+汽車”，代表著未來趨勢的互聯(lián)網對于傳統(tǒng)汽車產業(yè)的顛覆似乎也已經指日可待，傳統(tǒng)的汽車工程師似乎已經落伍，誰還會在乎汽車的基礎技術？但德爾福顯然不是這么認為，這家傳統(tǒng)的汽車零部件企業(yè)深刻地了解汽車要實現(xiàn)自動駕駛所面臨的“前所未有的技術復雜性”。

“每次講到技術都會讓我感到非常激動?！苯芨ダ铩W文斯開始了他在中國媒體溝通會的演講，這位主導了北美最長自動駕駛旅程的德爾福公司首席技術官及全球執(zhí)行副總裁依舊保持著汽車工程師的傳統(tǒng)本色——注重試驗數(shù)據(jù)和路試認證。

雖然在互聯(lián)網熱潮下，“概念”和“模式”更加受到追捧，汽車的基礎技術似乎已經不再被重視，但這一次，歐文斯要告訴人們的是，要實現(xiàn)汽車的互聯(lián)夢想所涉及的安全性能的挑戰(zhàn)比人們以前所想象的要復雜得多。

很多人并不知道，今天的汽車在軟件方面和操作系統(tǒng)方面就已經極為復雜。一輛豪華小轎車至少有50個甚至100個微控器，也就是說，現(xiàn)在路面上跑著的許多汽車所耗用的代碼已經大約是1億行，如果橫向比較一下其他行業(yè)——安卓操作系統(tǒng)是1200萬行代碼，F(xiàn)-35戰(zhàn)斗機是2400萬行代碼，F(xiàn)acebook是6100萬行代碼。“由此，你可以看到一輛豪華轎車的操作系統(tǒng)的復雜性，”歐文斯說。作為汽車技術工程師，駕駛的安全是他首先要考慮的問題。

歐文斯負責的是德爾福企業(yè)信息技術部門和德爾福全球工程部門，該部門擁有19000余名工程技術人員分布于德爾福位于全球的15個主要技術中心。今年3月底，歐文斯團隊所研發(fā)的德爾福自動駕駛汽車，從美國西海岸的舊金山金門大橋啟程，橫跨了全美15個州，最后抵達紐約，在5500公里的行程中，99%的里程采用的是全自動駕駛模式。雖然這個為時9天的橫跨美國的自動駕駛之旅被業(yè)內譽為“一次壯舉”，但是與谷歌等互聯(lián)網絡企業(yè)的“自動駕駛”項目相比，德爾福的道路測試多少顯得有些低調和嚴肅，甚至有點乏味。事實上，在歐文斯看來，他們團隊的主要工作就是搜集數(shù)據(jù)，積累經驗，為早日實現(xiàn)汽車的自動駕駛市場化提供幫助。在這個過程中，他們一共收集了3TB的數(shù)據(jù)，完全來自于路面駕駛。

在現(xiàn)場，有記者問起歐文斯是否了解谷歌的自動駕駛汽車的情況，“我覺得那是一輛很酷的車，不過我沒辦法講谷歌的車的情況，我只能講德爾福的情況，”歐文斯認真地回復說，“我們很努力地讓這個車看上去跟大家今天能夠接受的車一樣，因此，路上的人看到的就是一輛正常的車?！倍聦嵣?，這輛車上安裝了20個傳感器、6個雷達系統(tǒng)，還有V2V、GPS，前向和后向的視覺系統(tǒng)，這些設備全部隱藏在車身里，而雷達等設備被裝載在車輛上部。

德爾福公司首席技術官及全球執(zhí)行副總裁杰弗里·歐文斯

《汽車縱橫》：自動駕駛究竟有哪些核心技術？

杰弗里·歐文斯：目前，路上跑的汽車已經在用到的都是被動安全及主動安全器件，包括氣囊控制器、探測安全氣囊的張開、以及探測碰撞程度的傳感器等，還有占位空間更小、成本更低、性能更高的前置雷達；另外還包括前視攝像頭，通過一體化可以將攝像頭的信息和雷達信息進行綜合計算。在車尾有后視攝像頭，對于車輛后方進行監(jiān)測，在本車進行變道的時候，通過后視攝像頭可以觀測后方是否有任何妨礙變道的對象。這一系列產品，包括RaCAM系統(tǒng)（雷達視頻集成系統(tǒng)），加上處理器，可實現(xiàn)一體化的監(jiān)測和分析，來指導汽車何時實施緊急制動。比如，有行人突然出現(xiàn)，如果駕駛員無法及時采取動作，車輛就可以自動采取緊急制動。另外是“V2V”和“V2I”的技術，也就是車輛和車輛之間、車輛與設施之間進行對話，進行信息交換，將自己捕捉的信息與其它汽車實現(xiàn)交換，這可以使主動安全系統(tǒng)的視野更寬廣，也可以使自動駕駛更容易實現(xiàn)。在通用2016年新車型上，我們將會首發(fā)“V2V”、“V2I”技術。

總之，主動安全、信息娛樂系統(tǒng)以及電氣架構缺一不可，是自動駕駛的三輛馬車，而且在研發(fā)的時候要實現(xiàn)合作式的開發(fā)。我們在全球擁有研發(fā)網絡，在硅谷已經設施了研發(fā)實驗室，這使得我們能夠更快的把先進技術導入到汽車領域，而且我們也必須與半導體廠商進行合作，因為導航、操作系統(tǒng)、軟件內核、語音識別、攝像頭的算法等都要有合作伙伴，而我們與上述廠商都有非常親密的合作。再者是必須要實現(xiàn)可調節(jié)性，比如我們的多域控制器必須具備可升級，在這方面，我們擁有無與倫比的優(yōu)勢。

《汽車縱橫》：那么德爾福的核心優(yōu)勢在哪里？

杰弗里·歐文斯：是多域控制器，它類似于一個小機箱，這對于自動駕駛來說非常重要。2007年，我們在奧迪的車型上推出了多域控制器產品，目前，一輛車上的多域控制器幾乎多達50～55件。最近，德爾福與奧迪簽署了合同，應用了德爾福的多域控制器的奧迪車輛將于2016年首發(fā)，2017年上市。奧迪修改了汽車的電氣架構，通過K1或者X1級別的高性能處理器，大量的軟件集成達到自動性級別，最終可以使處理更加高效，數(shù)據(jù)的交換更加快速。在潛在出現(xiàn)碰撞的情況下，近乎實時的數(shù)據(jù)交換非常的重要。該車輛一切的控制，包括雷達控制器、攝像頭控制氣、安全氣囊控制器和檢測系統(tǒng)控制器等都被集成到一起。我們把控制器和處理器都集成在一起，這種多合一的過程不僅能夠降低成本、增強運算能力，而且還具備了前瞻性，這將是世界上車載的最先進的電子元器件，這將涉及大量的軟件的認證和認可，將為未來汽車行業(yè)電子元器件在有關電子架構方面帶來革命性的變化。

事實上，汽車的電氣架構相當于一輛車的神經系統(tǒng)，在一輛車里流淌著各種各樣的數(shù)據(jù)，隨著數(shù)據(jù)處理速度的不斷加快，現(xiàn)在多域控制器每秒可處理15G的信息。也就是說，當你啟動一輛車的一到兩秒鐘內，電氣架構已經完成了10萬個信息的交換。今后，當你一啟動車，甚至會有100萬條信息在迅速實現(xiàn)交換，這對新型電氣架構系統(tǒng)的要求會更高。對于一輛車來說，采用前瞻性的電氣架構，它的內存和處理速度，及其定制化，如對于主動安全的算法、底盤的算法等可以進行修改和升級，這好比你手機中的APP和軟件可以定期實現(xiàn)升級，今后，汽車的電氣架構也可以定期實現(xiàn)升級。所有的這些技術優(yōu)勢結合在一起，使我們在電氣架構領域擁有更加廣闊的未來。

《汽車縱橫》：我們距離實現(xiàn)真正的自動駕駛還有多遠？

杰弗里·歐文斯：我們現(xiàn)在離全自動駕駛還有一段距離，因為需要一層又一層的需求都完善以后才能夠實現(xiàn)全自動駕駛。整車制造商能力的提升、政府監(jiān)管部門的接受程度、消費者對自動駕駛的信心，各層次的需求都要解決。第一層是傳感器和感知技術。目前這部分產品已經上市，并且會越來越好，成本也會越來越低。第二層要考慮的是計算平臺和控制系統(tǒng)，就是多域控制器，這是非常關鍵的運算能力，車輛需要這種先進的運算能力才能夠把各傳感器的信息收集到一起，輔助駕駛者做決策，并且可以替代駕駛者進行決策。第三層包括電氣架構和網絡管理。有了這個才能夠在高速的數(shù)據(jù)網絡里游刃有余。第四層，就是車輛互聯(lián)網，也就是車載電子元器件與外界的溝通，比如與云端的連接、與其它車輛和道路基礎設施、或任何信息來源的數(shù)據(jù)進行互聯(lián)，都需要更完整、更實時地進行溝通。第五層是用戶的體驗。如今的技術已經可以讓駕駛者在高速公路上以96公里/小時的速度巡航。但是如果需要你關掉自動駕駛轉換到手動駕駛模式，比如說前面有建筑工地等比較復雜的路況，需要你自己去控制方向盤，你就需要被警示、被告知。這一切應該轉變得很順暢，提醒駕駛者及時調整，而不是一下子嚇到駕駛員。比如，提前幾分鐘通知駕駛員接手汽車的控制權，當事情變得比較緊急的時候，駕駛員仍然沒有接收汽車的控制，將車子自動停到路邊等。就是汽車控制權變成駕駛者控制時，系統(tǒng)怎么去做，怎樣去警告駕駛者，而不是嚇到駕駛者，所以用戶體驗也很重要。第六層是非車載的支持與服務，大量的信息從云端下載下來，比如說車隊的管理也需要提升。最后一個就是安全性，這主要是靠軟件，而德爾福要確保的是讓技術級別達到汽車行業(yè)的安全級別。智能手機要求的是日常消費產品級別的安全，在正常的室溫條件下，其性能表現(xiàn)都很好，如果把手機摔到地上，可能整個就壞了，這就是日常消費產品級別的安全。但車輛不是這樣，車輛很可能會處于零下40度、或零上85度的環(huán)境中，在這種情況下，水汽的含量差別非常大，所以我們在給汽車的電子產品上硬件的時候，對它的安全性要求非常高，我們的軟件要能適應非常艱苦的硬件環(huán)境，要保證線圈里的軟件能夠在非常嚴酷的環(huán)境下正常工作，不但每一次都能工作，而且每次都要正確地工作，這是我們要解決的問題。不能說今天APP有問題，明天找一個門店去解決。不管是硬件還是軟件，一旦涉及到車輛，都應該達到汽車級別的安全和安保，當汽車開下生產線，所使用的新技術就應該是完整和更成熟的。

《汽車縱橫》：能否與我們讀者分享一下你們自動駕駛汽車橫跨美國大陸的情況？

杰弗里·歐文斯：我們穿越了全美15個州及哥倫比亞特區(qū)，近99%的行程是處于自動駕駛狀態(tài)，有駕駛員坐在駕駛座位上，但是實際上他的腳也不放在踏板上，手也不放在方向盤上，只有1%的時間，比如經過建筑工地了，或者要繞路了，雖然我們覺得技術可以自動完成，但是我們不想出什么問題的時候才會讓駕駛員手動接管。

這次橫穿美國大陸的路測，我們的收獲非常多，主要了解到了三點，第一：德爾福的雷達適用于所有情況，并且非常穩(wěn)健，不管天氣好壞，有無霧和雨；第二：如果空氣中的水汽過重，或者太陽角度太低，比如說在早上或者傍晚的時候，這會挑戰(zhàn)我們視覺系統(tǒng)的準確度；第三，我們的這輛自動駕駛車輛“怕”大卡車，所以每當有大卡車的時候，我們的車總會自動往邊上靠一靠，作為駕駛者時，我們也會害怕，但沒想到電腦控制的汽車也會怕大卡車。此外，我們也學到了標記車道的經驗。美國各州的車道標記線不一樣，在某些州是點點點的白道，有的是實線的、有的寬、有的窄、有的沒有車道線，所以系統(tǒng)需要智能地判斷有沒有在自己的車道上，有沒有保持在自己的車道上，這需要過一段路程就提醒一下。而我們在美國開車，很多時候都習以為常了，這次從西邊駕駛到東邊跨越美國大陸時，我們才意識到這個問題的存在。這種不同車道的環(huán)境，也真實地反映了現(xiàn)在美國的駕駛環(huán)境，證明了即使車道標識不同，我們的技術仍然可以準確判斷車道在哪里，判斷我們這個車有沒有保持在車道上。

我們經過了很多交通轉盤，在復雜的交通情況下，車輛的自動駕駛性能也非?？煽?。此外，車輛還安全通過了一座橋梁非常低，鋼鐵量非常大的橋，周圍有大量鋼材的環(huán)境是雷達工程師最擔憂的，因為在這種環(huán)境下，雷達信號會反復撞來撞去，但我們車的表現(xiàn)非常完美。汽車經過隧道時，我們本來覺得可能會發(fā)生信號傳遞不如在空曠地區(qū)那樣順暢的情況，但實際上完全沒有問題。總之，通過這次實路測試我們收集了大量的數(shù)據(jù)，了解了車輛在不同情況下的反應，回去可以做改進、以降低成本，并了解未來我們應該往哪個方向走，如何能夠盡快地在未來兩、三年推動自動駕駛車輛的上市。