文 / 朱煦

“跨界融合，賦能自動駕駛落地”主題論壇現(xiàn)場

在汽車產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型完成電動化的上半場，進入智能化下半場后，真正大批量落地智能駕駛能力成為轉(zhuǎn)型和競爭的核心賽點。

2022 年11 月8 日-10 日，由中國汽車工業(yè)協(xié)會主辦的2022 中國汽車論壇在上海嘉定舉辦。其中，在11 月10 日舉辦的“跨界融合，賦能自動駕駛落地”主題論壇上，來自車企、科技公司、零部件供應商、云服務商、軟硬件提供商的精英人士共聚一堂，就自動駕駛量產(chǎn)落地的趨勢、產(chǎn)業(yè)鏈情況和未來技術(shù)發(fā)展進行極具價值的討論。

本場主題論壇由德國汽車工業(yè)協(xié)會（中國）副總裁張琳主持。他表示，作為科技創(chuàng)新的重要載體，智能網(wǎng)聯(lián)汽車正推動著汽車產(chǎn)業(yè)形態(tài)、交通出行模式、能源消費結(jié)構(gòu)和社會運行方式的深刻變化。

從市場端來看，2022 年1-8 月中國L2 級以上乘用車滲透率達33%，較去年同期增長了12 個百分點。

頂層設計正在形成。德國通過《道路交通法》修正案、《自動駕駛法案》推動L3 和L4 級自動駕駛汽車上路行駛。在國內(nèi)，工信部已經(jīng)推出《道路機動車輛生產(chǎn)準入許可管理條例》和《關(guān)于開展智能網(wǎng)聯(lián)汽車準入和上路通行試點工作的通知》的征求意見稿，也正式將中國市場L3 及以上自動駕駛汽車的準入管理提上日程。

產(chǎn)業(yè)融合態(tài)勢正逐漸顯現(xiàn)，隨著生態(tài)多元化，互聯(lián)網(wǎng)、科技、出行等跨界企業(yè)，與傳統(tǒng)汽車一起，競爭合作、長短相融，共同加速自動駕駛產(chǎn)業(yè)布局。同時，軟件定義汽車模式下，汽車商業(yè)模式也逐漸改變，應用端需求正成為企業(yè)第一驅(qū)動力。

自動駕駛產(chǎn)業(yè)鏈再分工

在此背景下，產(chǎn)業(yè)鏈上各方應當如何分工協(xié)作？

一汽集團研發(fā)總院代理副院長、智能網(wǎng)聯(lián)開發(fā)院院長周時瑩在演講中表示，2023 年前后，自動駕駛產(chǎn)業(yè)會進入快速淘汰期，從爆炸期的上升曲線回歸到理性化的平穩(wěn)發(fā)展、良性循環(huán)過程中。期間，由于賽道上選手過多，會有一大批獨角獸企業(yè)走下坡路，甚至瀕臨破產(chǎn)。

同時，整個產(chǎn)業(yè)鏈到底由誰主導尚無定論，車廠、科技公司、芯片公司以及后端的數(shù)據(jù)運營和后臺公司的市場份額和整體分工并沒有平穩(wěn)化。而汽車行業(yè)在往平穩(wěn)化過渡，也在陸續(xù)決出真正優(yōu)質(zhì)的品牌，其中自動駕駛就是最大的魅力點所在。

在此變局當中，作為主機廠將掌握由車帶來的海量數(shù)據(jù)，因此在自動駕駛的細分領域里更占優(yōu)勢。

但與此同時，自動駕駛算法是投入大、產(chǎn)出慢、周期長的領域。作為OEM 可以將自動駕駛作為自己的爆發(fā)點全情投入，也可以選擇跟算法公司合作，通過投資、融資的方式共同建立自動駕駛算法能力。

但核心的問題是，OEM 需要有戰(zhàn)略定力，明確至少五年的戰(zhàn)略定位。在系統(tǒng)設計、算法、整車集成、用戶體驗等選項中明確自己的戰(zhàn)略方向，并進行既苦又必須的長期堅持，堅定不移地發(fā)展下去。

在尋找新的產(chǎn)業(yè)分工定位的同時，車企也在積極探索，希望將自動駕駛這一代表未來的核心技術(shù)掌握在自己手中。

據(jù)上汽集團人工智能實驗室于乾坤博士介紹，作為上汽集團大戰(zhàn)略項目之一，今年上汽Robotaxi 形成了感知、規(guī)控、計算、定位多冗余的技術(shù)路線，以及面向感知和規(guī)控的閉環(huán)數(shù)據(jù)工廠，并有比較大的提升。

其中在感知層面，上汽Robotaxi 采用包括6個固態(tài)激光雷達、5 個周視相機、3 個前視攝像頭、4 路環(huán)視、5 個Radar、12 路超聲波雷達的感知方案，在感知之外設置了一層感知“墻”的概念，將超聲波雷達也拿過來作為行車時的傳感器，開發(fā)了基于環(huán)視+超聲超近距離的感知方法，在近距離實現(xiàn)厘米級高精度的融合結(jié)果，從而實現(xiàn)窄距離通行的效果。

在計算冗余方面，該解決方案采用1000 tops的高階自動駕駛計算平臺，64Tops 算力L2++ 功能降級系統(tǒng)， 6 核ASIL-D 的MCU 組成的安全島，實現(xiàn)基本的AEB 功能，以及基于5G V2X 的遠程駕控系統(tǒng)，時間延遲可以控制在300 毫秒以內(nèi)，及時實現(xiàn)遠程接管、遠程輔助。

值得注意的是，上汽Robotaxi 是基于OEM主導的項目，因此其車輛在前端便實現(xiàn)了改裝，車輛一致性和工藝完整性大幅提高。

自動駕駛供應商崛起

在車企積極探索的同時，行業(yè)內(nèi)已經(jīng)有了量產(chǎn)高級別自動駕駛方案的供應商，以及各具特色的技術(shù)方案。

據(jù)輕舟智航聯(lián)合創(chuàng)始人、CTO 侯聰介紹，隨著“雙擎”戰(zhàn)略發(fā)布，輕舟智航已不止是一家L4自動駕駛公司，更是希望通過前裝量產(chǎn)高級別輔助駕駛，漸進式地由高級別輔助駕駛反哺自動駕駛，通過走這一條最務實的道路，最終在國內(nèi)實現(xiàn)無人駕駛。

他認為，到2025 年，我國智能駕駛市場滲透率有望達到65% 以上，其中L2 及以上的功能滲透率突破40% 。

為此，輕舟智航發(fā)布了“輕舟乘風”城市NOA 方案，這是國內(nèi)首個部署了超融合模型的量產(chǎn)方案，已經(jīng)在地平線征程5 的芯片上實現(xiàn)。其采用的“超融合”感知方案，綜合融合了多傳感器不同的信息，并且實現(xiàn)了穿插的時序融合。

其中大模型OmniNet 具有3 個優(yōu)點：感知更精準；車端更適配，算力降低60%以下，對傳感器的配置非常靈活；迭代更高效。

大模型適用于數(shù)據(jù)驅(qū)動。輕舟已經(jīng)開發(fā)了大量的自監(jiān)督、半監(jiān)督、弱監(jiān)督的機器學習框架?？梢猿浞滞诰驍?shù)據(jù)中的價值，還可通過數(shù)據(jù)合成處理很多長尾問題。

同時，輕舟采用“時空聯(lián)合規(guī)劃”的方法，同時搜索空間和時間的結(jié)果由此大幅提升解空間，在復雜動態(tài)場景下搜出最優(yōu)解來，甚至某些場景下比人類的行為做得更好、更舒適、更安全。

在預測方面，通過與征程5 的適配優(yōu)化和先進模型，能輸出周圍物體10s 的預測軌跡，支持數(shù)百個物體的預測，20 毫秒就可跑完預測。

面向未來，輕舟提出了入門體驗標配化、中端體驗標準化、高端體驗大眾化、極致體驗革新化的智能化“小四化”理念。

東軟睿馳汽車技術(shù)（上海）有限公司副總經(jīng)理劉威認為，一個好的自動駕駛域控制器的架構(gòu)應具備如下優(yōu)點：安全、軟硬分離、面向服務、開放，同時應該面向開發(fā)者、能夠?qū)崿F(xiàn)自我進化，實現(xiàn)傳感器多功能泛化。

因此，東軟睿馳打造了分為硬件層、軟件平臺層、服務應用層的自動駕駛SOA 軟件架構(gòu)，可提供輕量級和高等級智能駕駛能力兩種部署架構(gòu)方案。

該架構(gòu)設計能夠支持軟硬分離，東軟睿馳提供了基礎軟件NeuSAR，來實現(xiàn)支撐廠家自己的SOA 的設計。并在不同的軟件模塊和算法里面都嵌入了功能安全的機制，還提供了信息安全的模塊，能夠支撐不同產(chǎn)品的開發(fā)和應用。

同時東軟睿馳還實現(xiàn)了產(chǎn)品標準化，能夠支持不同標準的傳感器；預置了標準的AutoSAR，控制器都采用標準的I/O 接口；此外，還預置了標準的系統(tǒng)底層軟件來實現(xiàn)迅速上傳，能夠進行應用層的開發(fā)，專注個性化和創(chuàng)新功能的實現(xiàn)。在自動駕駛開發(fā)模式上，實現(xiàn)開放的生態(tài)合作，分層次提供不同的軟件能力，最大限度滿足移植性、易維護性及系統(tǒng)的健壯性，提供不同的硬件平臺支持。

此外，通過預置OS 相關(guān)的基礎軟件，東軟睿馳能夠提供面向自動駕駛的實時處理框架，并在云端實現(xiàn)了數(shù)據(jù)驅(qū)動閉環(huán)服務。

傳統(tǒng)Tier1 供應商也正在積極尋求在自動駕駛領域新的商業(yè)機會。

大陸集團前沿工程技術(shù)研究中國區(qū)負責人尤歡表示，大陸集團服務于L3 級以上高自動化的自動駕駛不同核心的關(guān)鍵技術(shù)，包括感知、定位、V2X、路徑規(guī)劃、動態(tài)控制等。通過這些不同的關(guān)鍵技術(shù)不斷地整合，服務于不同的車型，包括乘用車和商用車車型等，無人駕駛車型在不同場合不斷實現(xiàn)迭代開發(fā)。

其中，乘用車L4 級基于城市工況，適應高級自動場景，擁有自主代客泊車等系統(tǒng)，核心產(chǎn)品包括MKC1+HBE、線控+ 電子控制系統(tǒng)等，能夠很好地服務于高級自動駕駛，特別是在主系統(tǒng)失效的時候，輔系統(tǒng)介入，保證行車安全。

同時，大陸集團也會在商務車領域進行高級自動駕駛不同解決方案的開發(fā)。

而在自動駕駛所需的關(guān)鍵零部件上，中國供應商正在尋求成為領導者的機會。

上海拿森汽車電子有限公司總經(jīng)理陶喆表示，拿森致力于成為中國線控底盤的領導者。

目前拿森已在上海布局完整的線控底盤ACUD 全套正向開發(fā)能力，包含系統(tǒng)開發(fā)、模塊級開發(fā)、模塊級驗證等一系列整車驗證。拿森在杭州蕭山布局了全線產(chǎn)品線的生產(chǎn)制造基地，包含NBooster、ESC （車身穩(wěn)定系統(tǒng)）、電動轉(zhuǎn)向、one-box 以及未來的底盤域控制等產(chǎn)品的生產(chǎn)。

拿森可提供兩套方案：一是現(xiàn)在主力供貨的two-box 解決方案，NBooster 和ESC 做相互備份，當一個失效另外一個接管。這套方案在國內(nèi)主力市場車型上實現(xiàn)批量的供貨；二是行業(yè)比較熟悉的one-box 集成式的方案，它比two-box 具備高集成、高效率、高性能、高安全的特點。

此外拿森也在未來創(chuàng)新型底盤域控制器上投入很多的資源，期待未來3-5 年上市底盤域控制。

在完全自動駕駛領域，也已有了商業(yè)化的產(chǎn)品。

文遠知行創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官韓旭介紹，文遠知行的主要產(chǎn)品包括自動駕駛出租車、自動駕駛小巴車、自動駕駛同城貨運車、自動駕駛環(huán)衛(wèi)車和高階智能輔助駕駛系統(tǒng)等，能夠提供包括網(wǎng)約車、隨需公交、同城貨運、智能環(huán)衛(wèi)、高階自動駕駛等多種落地解決方案，目前已開發(fā)了WeRide One——文遠知行自動駕駛通用技術(shù)平臺，使用一套算法，類似的傳感器來支持包括自動駕駛出租車、自動駕駛環(huán)衛(wèi)車、自動駕駛小巴、自動駕駛物流車、L2/L3 系統(tǒng)等，最大化集成了公用的軟件和硬件。

目前，文遠知行的自動駕駛車隊規(guī)模已經(jīng)超過400 輛，打車、貨車運營、監(jiān)管運控平臺等自動駕駛運營級產(chǎn)品也已完成。

完善自動駕駛所需的數(shù)據(jù)體系

算法、算力、數(shù)據(jù)被稱之為自動駕駛成長的三大基礎。隨著自動駕駛量產(chǎn)落地預期的不斷切近，從數(shù)據(jù)法規(guī)、數(shù)據(jù)生產(chǎn)應用體系上，各方動作頻頻，成績斐然。

中國汽車工業(yè)協(xié)會數(shù)據(jù)分會執(zhí)行秘書長滕添益表示，隨著智能網(wǎng)聯(lián)汽車產(chǎn)業(yè)的高速發(fā)展，未來十年汽車產(chǎn)業(yè)除了產(chǎn)業(yè)技術(shù)鏈和供應鏈變革外，還將形成數(shù)據(jù)鏈，從而推動汽車產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)生態(tài)的發(fā)展。

整個汽車產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)生態(tài)有三大支柱，包括數(shù)據(jù)安全保障：企業(yè)合規(guī)管理、技術(shù)保障；數(shù)據(jù)資產(chǎn)化：明確數(shù)據(jù)權(quán)屬，明確數(shù)據(jù)所有權(quán)和使用權(quán)，數(shù)據(jù)標準化工作；行業(yè)數(shù)據(jù)平臺：建立信任，數(shù)據(jù)價值確定與共享交易。

在產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的過程中，政府和企業(yè)都依據(jù)數(shù)據(jù)開展相關(guān)工作，政府會依托于數(shù)據(jù)開展產(chǎn)業(yè)管理，里面分成對企業(yè)的管理和對產(chǎn)品的管理。企業(yè)方面，主要是對數(shù)據(jù)安全的總體要求，還有包括相應的數(shù)據(jù)存證和審計等。而在產(chǎn)品方面，會有產(chǎn)品基于數(shù)據(jù)的實時監(jiān)管要求。

而數(shù)據(jù)應用領域，也已出現(xiàn)了全方案的自動駕駛數(shù)據(jù)閉環(huán)供應商。

亞馬遜云科技大中華區(qū)戰(zhàn)略業(yè)務發(fā)展部總監(jiān)陳亦愷表示，數(shù)據(jù)是自動駕駛的靈魂，一定要解決數(shù)據(jù)管理的問題。而自動駕駛的數(shù)據(jù)管理面臨六個挑戰(zhàn)：

海量數(shù)據(jù)的采集和傳輸；海量數(shù)據(jù)的存儲：復雜的數(shù)據(jù)管理和數(shù)據(jù)分析；復雜的模型開發(fā)和訓練；自動駕駛的仿真驗證，這是超大規(guī)模的仿真驗證的要求；規(guī)模、敏捷、成本以及安全，云原生的自動駕駛開發(fā)工具鏈。

基于這些需求，亞馬遜云科技推出了一套基于云原生自動駕駛的開發(fā)平臺框架，用自己構(gòu)建這套數(shù)據(jù)閉環(huán)平臺為合作伙伴和客戶賦能。

亞馬遜云科技幫助合作伙伴和客戶加快投產(chǎn)的速度，支持多租戶的協(xié)同開發(fā)，成本優(yōu)化，利用云彈性資源減少一次性投入；核心軟件能力可以做到擁有代碼，幫助企業(yè)快速構(gòu)建平臺，以及獲得云原生的技術(shù)能力，實現(xiàn)敏捷開發(fā)。

IAE 智行眾維?聯(lián)合創(chuàng)始人、CTO 李月表示，軟件測試是為了積累大量的虛擬里程，讓算法覆蓋盡可能多的邊緣場景（corner case）。為此需要進行海量仿真+ 自動化測試，仿真平臺就顯得非常重要。

IAE 的仿真平臺需要能夠管控整個仿真的測試節(jié)點，既規(guī)劃整個仿真測試用地的使用，又具備仿真測試的KPI 體系，在測試之后自動化輸出評價的結(jié)果，快速推進軟件迭代。