鄧志偉

自動(dòng)駕駛戰(zhàn)略重心走向車路協(xié)同

2014年，美國(guó)國(guó)家公路交通安全管理局首次提出L0-L4的自動(dòng)駕駛分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)，隨后美國(guó)汽車工程師協(xié)會(huì)把其中的L4等級(jí)一分為二，這就衍生出了后來(lái)國(guó)際通用的L0-L5自動(dòng)駕駛分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)。

從標(biāo)準(zhǔn)制定的細(xì)則來(lái)看，L0-L5核心定義了一臺(tái)車在什么環(huán)境、什么條件下，能夠執(zhí)行什么動(dòng)作，達(dá)到什么結(jié)果，沒(méi)有任何外界環(huán)境因素的介入。L0-L5是一個(gè)僅用于定義單車智能化水平的標(biāo)準(zhǔn)。但到了2019年，歐盟、美國(guó)、日本聯(lián)合推出了一個(gè)新的支撐自動(dòng)駕駛的道路設(shè)施標(biāo)準(zhǔn)，叫ISAD，這一標(biāo)準(zhǔn)聚焦于車外，將道路設(shè)施分成了ABCDE五級(jí)，其中A-C代表數(shù)字化道路設(shè)施，A等級(jí)最高，代表協(xié)同駕駛，B等級(jí)代表協(xié)作感知，C等級(jí)則是動(dòng)態(tài)信息數(shù)字化。

也是在2019年，美國(guó)交通部提出支撐自動(dòng)駕駛的協(xié)同信息分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)，定義了車與外界信息交互的類別，包括車輛與車輛以及車輛與設(shè)施之間狀態(tài)、意圖、行為的信息交互，最終形成協(xié)同最優(yōu)的自動(dòng)駕駛路徑規(guī)劃。據(jù)此，我們可以大致判斷，自動(dòng)駕駛的國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)已經(jīng)從定義L0-L5的單車智能水平擴(kuò)展到了定義車外環(huán)境的數(shù)字化和智能化水平。

標(biāo)準(zhǔn)是引領(lǐng)行業(yè)發(fā)展的規(guī)則，由此可以看出，近年來(lái)全球幾大自動(dòng)駕駛強(qiáng)國(guó)紛紛將戰(zhàn)略重心從單車智能化轉(zhuǎn)移到車輛和外界環(huán)境的連接。具體來(lái)說(shuō)，車將自身行駛速度、軌跡、駕駛意圖以及自車感知傳遞到云端，路側(cè)也將一定范圍內(nèi)的交通元素信息上傳，車、路兩端的信息在云端融合后，由云端對(duì)車、路、云全局信息做出最優(yōu)決策，系統(tǒng)性提升自動(dòng)駕駛的安全和效率，同時(shí)將單車智能化的高昂成本從車端部分轉(zhuǎn)移到路側(cè)，從而推動(dòng)自動(dòng)駕駛走向大規(guī)模落地。

在全球自動(dòng)駕駛從單車智能向車外賦能轉(zhuǎn)變的產(chǎn)業(yè)發(fā)展進(jìn)程中，我國(guó)擁有標(biāo)準(zhǔn)、政策、基礎(chǔ)設(shè)施等多個(gè)層面的顯著優(yōu)勢(shì)。標(biāo)準(zhǔn)方面，2019年，中國(guó)公路學(xué)會(huì)自動(dòng)駕駛工作委員會(huì)發(fā)布《中國(guó)智能網(wǎng)聯(lián)道路系統(tǒng)分級(jí)定義解讀報(bào)告》（意見(jiàn)征求稿），從信息化、智能化和自動(dòng)化的維度對(duì)道路進(jìn)行了更為明確的標(biāo)準(zhǔn)分級(jí)。政策方面，2020年，以來(lái)我國(guó)在智慧交通車路協(xié)同相關(guān)領(lǐng)域的政策密集出臺(tái)，支持力度領(lǐng)先全球?；A(chǔ)設(shè)施方面，我國(guó)路網(wǎng)規(guī)模、5G通信、北斗衛(wèi)星導(dǎo)航定位系統(tǒng)水平國(guó)際領(lǐng)先，基礎(chǔ)設(shè)施保障有力。這些都是非常強(qiáng)有力的信號(hào)，即車外賦能自動(dòng)駕駛大勢(shì)所趨，中國(guó)擁有發(fā)展車外賦能、推動(dòng)自動(dòng)駕駛大規(guī)模落地的戰(zhàn)略優(yōu)勢(shì)。

單點(diǎn)思維讓自動(dòng)駕駛進(jìn)入臨界點(diǎn)

全球自動(dòng)駕駛的戰(zhàn)略重心正從單車智能轉(zhuǎn)向車外賦能，這在很大程度上是由于單車智能化面臨的兩大挑戰(zhàn)日益突出——安全性和大規(guī)模落地的成本問(wèn)題。從技術(shù)演進(jìn)的角度來(lái)看，這也是單點(diǎn)思維下自車感知不斷熵增帶來(lái)的天然局限。

全球范圍內(nèi)，我們可以大致將單車智能自動(dòng)駕駛總結(jié)為兩大代表路線，一個(gè)是“激光雷達(dá)+重地圖”路線，另一個(gè)是依賴攝像頭和毫米波雷達(dá)的“重視覺(jué)”路線。

激光雷達(dá)方案車輛會(huì)裝配諸多豪華感知設(shè)備，同時(shí)需要高精地圖加持，整體感知靈敏度高。但這種方案對(duì)高精地圖的依賴性也相對(duì)較高，而目前國(guó)內(nèi)高精度地圖實(shí)現(xiàn)大規(guī)模實(shí)時(shí)更新及演進(jìn)還需要一定的時(shí)間。此外，即便有高靈敏度的傳感設(shè)備加持，這一方案仍然難以解決極端工況和不規(guī)則場(chǎng)景下的長(zhǎng)尾問(wèn)題。高企的傳感器造價(jià)也是自動(dòng)駕駛大規(guī)模商業(yè)化落地必須面對(duì)的問(wèn)題。

激光雷達(dá)方案的基本配置：

1、4個(gè)前后左右激光雷達(dá)

2、1個(gè)頂部激光雷達(dá)

3、1個(gè)視覺(jué)攝像頭

4、4個(gè)前后77G毫米波雷達(dá)

5、1個(gè)聲音感知器

重視覺(jué)路線的自動(dòng)駕駛車輛在硬件部署上成本相對(duì)更低一些，但也正因?yàn)樯倭思す饫走_(dá)的參與，在識(shí)別精準(zhǔn)度方面還是存在一定缺陷的，并且自車視角相對(duì)較低，在道路上物體被遮擋的情況下，感知范圍也比較有限。

總結(jié)一下，我們可以將單車智能自動(dòng)駕駛面臨的挑戰(zhàn)歸類為兩點(diǎn)：

1、安全。自動(dòng)駕駛是一場(chǎng)方向盤革命，初衷是為了解決人類駕駛不安全對(duì)生命的威脅和帶來(lái)的社會(huì)問(wèn)題。安全至上，這是自動(dòng)駕駛技術(shù)落地和商業(yè)創(chuàng)新的基本前提。單車智能自動(dòng)駕駛的自車感知范圍天然受限并存在盲區(qū)。極端環(huán)境會(huì)干擾傳感器的感知穩(wěn)定性，暴雨導(dǎo)致激光雷達(dá)產(chǎn)生噪點(diǎn)，攝像頭90%以上的時(shí)間無(wú)法采集數(shù)據(jù);黑夜或光線不足使感知間隔變長(zhǎng)，決策滯后。

2、成本。具備完全自動(dòng)駕駛能力的汽車需要配備高昂的單車感知設(shè)備，同時(shí)需要每秒處理數(shù)萬(wàn)億次操作的計(jì)算單元，單車成本達(dá)到百萬(wàn)元級(jí)別，難以進(jìn)入私家車量產(chǎn)。

新突破從車路云一體化開始

回顧科技產(chǎn)業(yè)幾大代表性技術(shù)的演進(jìn)史，包括CPU從單核化到多核化，電池從單體到電池包，戰(zhàn)斗機(jī)從單機(jī)性能提升到集群化作戰(zhàn)，我們可以將技術(shù)迭代的典型思路概括為用系統(tǒng)性思維來(lái)突破單點(diǎn)思維的局限性。在蘑菇車聯(lián)的自動(dòng)駕駛理論和實(shí)踐探索中，這一點(diǎn)具有相當(dāng)重要的參考價(jià)值。

立足車路協(xié)同，打造以車路云為核心的自動(dòng)駕駛，這是蘑菇車聯(lián)基于系統(tǒng)性思維提出的解決方案。車路云一體化的自動(dòng)駕駛系統(tǒng)充分融合車端感知、路端感知與云端感知，突破了單車智能的感知瓶頸，為自動(dòng)駕駛提供系統(tǒng)級(jí)保障，同時(shí)極大地簡(jiǎn)化了車端智能系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與成本，有能力快速提升自動(dòng)駕駛的商業(yè)化進(jìn)程。

實(shí)際落地實(shí)踐也驗(yàn)證了車路云一體化的可行性。2019年10月，蘑菇車聯(lián)在國(guó)家級(jí)智慧交通示范基地北京市順義區(qū)北小營(yíng)鎮(zhèn)成功落地了國(guó)內(nèi)首個(gè)開放式5G商用車路協(xié)同示范路，已穩(wěn)定運(yùn)營(yíng)一年多。2020年7月，同樣在這條有著典型開放混合式交通場(chǎng)景的示范路段，蘑菇車聯(lián)再次落地國(guó)內(nèi)首個(gè)車路云一體化的自動(dòng)駕駛。實(shí)際運(yùn)行中，自動(dòng)駕駛車輛成功突破暴雨極端天氣和黑夜場(chǎng)景，展現(xiàn)了系統(tǒng)級(jí)解決方案賦能自動(dòng)駕駛安全落地的能力。

今年7月，蘑菇車聯(lián)在順義北小營(yíng)的5G示范路段上運(yùn)營(yíng)車路協(xié)同系統(tǒng)，期間遭遇了多場(chǎng)暴雨。其中一場(chǎng)為二級(jí)橙色預(yù)警，降雨量近150毫米，車載攝像頭、激光雷達(dá)幾近失效，部分路段還有植被覆蓋遮蔽了車道線。通過(guò)車路云一體化融合感知和協(xié)同，自動(dòng)駕駛車輛在嚴(yán)重積水的混合路段下仍然完成了逆向繞行避障、復(fù)雜場(chǎng)景會(huì)車等高難度場(chǎng)景。

夜晚場(chǎng)景，特別是無(wú)照明下，單車的感光性能和范圍都受到影響，車路云一體化同樣效果顯著。車流擇機(jī)變道、大貨車無(wú)標(biāo)線會(huì)車、無(wú)照明混合路段的窄道通行都是車路云三端感知、協(xié)同分析完成了全局調(diào)度，保障自動(dòng)駕駛車輛安全行駛。

車路云一體化也正在成為業(yè)界研討和地方示范區(qū)規(guī)劃及建設(shè)落地的焦點(diǎn)。在2020世界智能網(wǎng)聯(lián)汽車大會(huì)上，中國(guó)工程院院士李駿公開演講指出自動(dòng)駕駛需要新的技術(shù)路線，并提出車路云融合感知的一體化新思路。在9月，北京啟動(dòng)建設(shè)高級(jí)別自動(dòng)駕駛示范區(qū)，目標(biāo)明確提出引導(dǎo)企業(yè)在技術(shù)路線選擇上采用車路云一體化解決方案，改變眾多企業(yè)被動(dòng)選擇單車智能的現(xiàn)實(shí)局面。蘑菇車聯(lián)已和多地政府達(dá)成智慧交通項(xiàng)目合作，當(dāng)前北京順義二期、衡陽(yáng)、蘇州等地的項(xiàng)目已進(jìn)入實(shí)施落地階段，

從全球范圍來(lái)看，我國(guó)無(wú)論是在新基建政策推動(dòng)，還是5G、北斗衛(wèi)星定位等技術(shù)支持上都具備堅(jiān)實(shí)的發(fā)展根基。今年以來(lái)，全國(guó)開展車路協(xié)同試點(diǎn)的項(xiàng)目達(dá)到60多個(gè)，各地加快建設(shè)速度。在國(guó)家各部委和各地方政府的大力支持和指導(dǎo)下，蘑菇車聯(lián)堅(jiān)持以車路云為核心，布局一體化的自動(dòng)駕駛系統(tǒng)，挖掘交通運(yùn)輸在經(jīng)濟(jì)、社會(huì)及民生發(fā)展中的先導(dǎo)性、基礎(chǔ)性、戰(zhàn)略性和服務(wù)性功能屬性，同時(shí)希望與產(chǎn)業(yè)鏈上下游伙伴通力合作，讓智慧服務(wù)無(wú)處不在，智慧應(yīng)用觸手可及，智慧出行安全高效。