福瑞泰克张林：中国智能驾驶Tier1的量产落地的进阶之路 | CCF-GAIR 2020

雷锋。com(微信官方账号:雷锋网。com)按:2020年8月7日，全球人工智能与机器人峰会(CCF-GAIR 2020)正式开幕。CCF-GAIR 2020峰会由中国计算机联合会(CCF)主办，香港中文大学(深圳)和Leifeng.com联合承办，鹏程实验室和深圳人工智能与机器人研究所协办。

作为中国最具影响力和前瞻性的前沿科技活动，CCF-GAIR大会已经走过了四个精彩而辉煌的历程。CCF-GAIR 2020延续了以往的强大阵容，提供了15场专场(人工智能前沿场、机器人前沿场、智能驾驶场、AIoT场、AI芯片场、视觉智能、城市IoT场、爱源创场、AI+艺术场、企业服务场、工业互联网场、AI金融场、医疗科技场、智慧城市场、联邦学习和大数据隐私场)。

在智能驾驶专场环节，国内智能驾驶Tier1福瑞泰克总裁张林带来了主题为“中国智能驾驶Tier1量产创新之路”的演讲。

对于目前国内智能驾驶的发展趋势，福瑞泰克智能系统股份有限公司总裁张林观察到，一方面，智能驾驶以渐进的方式发展，基于市场成熟度推出阶段性产品。目前ADAS的整车组装率在不断提高，可以实现更快的商业化。

另一方面，针对高水平自动驾驶的发展趋势，有的侧重于主机厂的持续发展需求，有的则更侧重于垂直场景。

通过与车企的合作交流，张林表示，未来随着市场成熟度、技术和成本演进的结合，ADAS产品大概会有几种形式:L2.5(不能卖)、L2.9(低速可以卖)、L3(完全可以卖)。

第一种形式，每个OEM都有量产或量产计划；第二种形式可以集成更多的传感器；三是在L2.9的基础上增加更多的传感器感知能力，升级电子电气架构，认证车辆的功能安全。从L2.9到L3，需要大量的数据来验证。

目前，Fretek已经能够实现L2级自动驾驶方案的量产，L2.9的方案也已经进入量产准备。此外，在新基础设施的背景下，Fretek也在开展相关的车路协调项目。

以下是福莱特克张林的现场演讲，由雷锋网编辑整理。com不改初衷:

Fretek是一家相对年轻的创新科技公司，立足中国市场，为主机厂和未来出行运营商提供智能驾驶产品和解决方案。成立不到四年，总部在杭州，R&D中心在上海，智能制造工厂和测试基地在浙江桐乡。

今天我想和大家分享一下，弗雷德里克作为一个成立不到四年的初创企业，在国内强者众多的环境下，以及在自动驾驶的政策和行业环境下，是如何培育市场，开拓创新，为行业做出贡献的。

今天的演讲主要分为三个部分:

一、智能驾驶在中国的发展趋势、机遇和趋势；第二，作为本土智能驾驶解决方案提供商和产品供应商，Fretek做了哪些创新和实践？

再次，如何将“智能汽车”和“智能道路”有效结合，从自行车智能到车路协调，Fretek也做了一些实践。

中国智能驾驶的发展趋势

自动驾驶的等级从L0到L5不等。我觉得L5是一个乌托邦的状态，要具备无人驾驶能力，在任何时间，任何状态，任何路况下，这在我有生之年都很难看到。

关于智能驾驶在中国的发展，一方面，智能驾驶是以渐进的方式发展的。基于市场成熟度，L1到L3，即ADAS量产产品，可以分阶段推出。无论是商业回报还是技术确认，都是一个循序渐进的过程，对大多数企业来说是切实可行的，大多数公司还是要看到阶段性的回报和发展。

另一方面，基于高水平自动驾驶的探索形式也多种多样，有的着眼于主机厂的持续发展需求，有的则更侧重于垂直场景和更多细分市场。在有限的场景下，进行落地和商业运营的可能性相对较大。

第二，每个细分市场都有大量的运营数据和经验需要积累，包括今天早上阿里无人物流车最后一公里的实践，矿山自动驾驶企业等。，都会发现基于一个具体的场景会有很多运营问题需要解决，这可能和运营场景的贴近度有关。只有将这些场景和数据与技术结合起来，才能保证业务落地，逐步达到商业效果的预期。

第三，我们认为真正落地的商业量产自动驾驶仪在L2和L4之间。为什么这么说？什么是真正的商业化量产？从安全责任的维度来看，当一辆汽车可以完全自动驾驶时，责任方从驾驶员转变为车辆提供者和服务者。

作为汽车生产企业或者出行服务商，当有一天卖给用户的汽车具备了自动驾驶的功能，虽然这些功能只是在一定范围内，但汽车生产企业经过充分的验证，应该承担相应的责任，在这个运营范畴下才是真正可以交给消费者的。

因此，这将是主机厂呈现给消费者的一种可行的形式，它可以在特定的路段和特定的时间段实现大规模的量产和商业化。上午，清华大学姚教授和西安电子科技大学毛教授分别介绍，中国新的基础设施将推动自动驾驶走出一条与国外不同的道路。随着路侧单元的建设，智能道路的建设必将加速自动驾驶的发展和带来。

从L2.5到L3的演进之路

通过与主机厂的合作和沟通，许多L2级车辆已经量产，下一步很可能会有这些形式推向市场。

例如，L2.5基于单个摄像头+五个雷达，并融入了来自高精度地图的信息。由于更多传感器的接入，从本车道自动驾驶到实现自动变道。自动驾驶这一品类将在今明两年陆续量产，福睿特也已经拿下了主机厂明年年底的量产项目。

下一个阶段，我们称之为“L2.9”，可以整合驾驶和停车。目前开车是一个控制器，停车是另一个控制器。驾驶和停车领域的融合是一个明显的方向。更多的传感器在一起，感知能力大大增强。过去用于停车的全景摄像头，还可以用于驾驶时的近场感知，从而为高速公路场景的近距离监控、响应和规划提供更多的感知能力。

从停车容量来看，大量项目主要依靠目前的全景摄像头和超声波摄像头，具有一定的局限性。如果增加驾驶区域传感器，AVP将变得更加可靠。

L3和L2.9在传感器方面差别不大。OEM将建立L3的传感能力，唯一的区别是激光雷达的传感能力。然而，在车辆系统方面还有很多工作要做，包括电子和电气架构的升级、认证……功能安全和车辆执行系统的备用冗余。

另外，从L2.9到L3，需要大量数据验证。在L2.9阶段，类似于特斯拉的模式。大量量产车销售给终端消费者后，承担数据采集和算法验证的工作。经过一定阶段的积累，真正的L3级量产车才能通过主机厂的验证，然后放行。

从这个角度来看，有两个维度需要考虑。一个是成本。更多的传感器将升级系统的感知和计算能力，这无疑会推高成本。关键核心是什么？能否给消费者带来适应性的体验。

例如，在特斯拉的车型上，目前的自动驾驶套餐需要8000美元，美国约有70%的消费者愿意花8000美元，而中国不到50%。由于数据、适配等各种原因，目前美国的体验比中国好。

但是，如果依靠自行车智能，有些问题是很难解决的。这些都是你在中国开车经常遇到的挑战。除了恶劣的天气，还有进出隧道的光线的急剧变化。Ramp也是一个很难的话题。中国的匝道有时很短，对整个高速公路主车道完全靠自行车感知，感知能力很弱。如果想在匝道上顺利切入主车道，对自动驾驶来说是一个很大的挑战。

中国道路的弊病还包括非常接近的切入、切出和合并，道路施工，恶劣的天气，自行车和电动车，还有一些不可预知的因素，比如最近的洪水导致路边被淹，道路塌陷，这些都是非常具有挑战性的场景。2021年后，新一代相机产品将大量上市，尤其是中国本土厂商，他们熟悉中国的路况，这些问题在未来会得到很大的改善。

本地Tier1的崛起

弗雷特克认为，未来十年将是智能驾驶发展的黄金期，尤其是L2和L3自动驾驶将呈现在终端消费者面前，让大众在完全无人驾驶到来之前，享受到更加安全、便捷、轻松的驾驶体验。

就我们而言，我们的努力有三大支撑点。第一，我们拥有行业领先的技术和能力；第二，深入了解中国的交通环境、场景和司机习惯；第三是要有非常强的本土工程能力和反应速度。

尤其是在响应速度上，本土企业更有优势，可以及时解决客户的问题和OEM的问题，可以成为本土企业相对于跨国企业的强大优势。

目前，我们已经批量生产了三个级别的产品。一个是性价比最高的。基于单摄像头单雷达的方案，可以实现L2级别的所有功能，包括主动安全和高速公路车道内的自动驾驶。

在这个方案的基础上，可以增加两个拐角雷达，可以带来更多的后向功能，包括盲点探测、后向穿梭等。

第三种，我们已经进入量产准备，也是主机厂未来两三年的主流配置方案。通过前方四角雷达、前方摄像头、雷达加域控制器实现自动变道的功能。

现在我们正在和很多OEM厂商积极讨论如何从Tier1的角度定义下一阶段L2.9和L3的系统架构。这种架构不仅可以实现L2级的所有功能，还集成了停车功能，可以实现AVP级。

另外，在这一阶段的技术演进中，会衍生出量产经验，在高速公路上接近L3，最终在与主机厂整体电子电气架构、功能安全、转向制动冗余备份同步实现时，才能展现真正的L3功能。

值得一提的是，在从L2.9向L3演进的过程中，数据极其重要。L2.9中大量积累的数据来自于车辆、终端、云端的集合，并将结合高精地图。

作为我们本土Tier1非常重要的量产配套能力，今年年初，我们在浙江桐乡启动了智能制造工厂，配备了世界领先的摄像头和雷达组装检测线，同时拥有专用的自动驾驶测试道路为主机厂服务，使所有量产项目在交付主机厂之前都经过了彻底严格的测试。

关于公司目前的业务布局，我们以商用车和乘用车的团队为“双轮驱动”。商用车方面，今年9月大部分拖拉机将达到双预警法规要求，明年AEB将成为强制法规，因为一旦商用车发生事故，对商业的危害和人民生命财产的损失将是巨大的。

在L4无人驾驶小巴的运营中，我们还将探索一些新的激光传感器和算法，这些算法和传感器的使用将反馈到目前的量产中。

融合感知能力是自动驾驶的基础和门槛。例如，面对盘山公路、低照度、上下坡、中国各种交通标志识别等挑战，在Fretek新一代传感器和算法中，我们的解决方案更好地理解了中国特殊场景的需求，适应了中国各种典型路况，在这些方面都得到了很大的提升。比如车辆进出隧道也是一个挑战，光线会在短时间内发生强烈变化，这就需要融合传感技术来更好地适应光线，平稳过渡到驾驶习惯。存在

在新的基础设施背景下，我们也在参与一些项目，如上海奉贤的车路协调项目，针对停车场面积为9000平方米的园区短途班车服务，以及未来将延伸到城市道路的短途班车服务。

早上还有一位嘉宾提到，新的基础设施非常快，很多城市都建了智能道路。如何将这些智能道路与智能汽车融合？首先是路边感知。通过构建路侧感知，可以想办法将路侧感知对车辆、行人等物体的感知，在车载系统的统一时间和地理坐标系中显示出来，从而进一步提高感知能力。

边缘计算是将计算和存储能力迁移到网络边缘。对于汽车来说，意味着有更多的“眼睛和耳朵”来看清周围复杂的路况，这对于自行车英特尔来说是不可能的……吉斯。

最后，我认为ADAS是更高级的自动驾驶的必由之路，我们相信智能交通将是新基础设施背景下首先落地的方向。未来在复杂场景下，车路协同可以为中国特色的自动驾驶发展带来体验创新。

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雷锋的原创文章。未经授权，禁止转载。详见转载说明。雷锋。com(微信官方账号:雷锋网。com)按:2020年8月7日，全球人工智能与机器人峰会(CCF-GAIR 2020)正式开幕。CCF-GAIR 2020峰会由中国计算机联合会(CCF)主办，香港中文大学(深圳)和Leifeng.com联合承办，鹏程实验室和深圳人工智能与机器人研究所协办。

作为中国最具影响力和前瞻性的前沿科技活动，CCF-GAIR大会已经走过了四个精彩而辉煌的历程。CCF-GAIR 2020延续了以往的强大阵容，提供了15场专场(人工智能前沿场、机器人前沿场、智能驾驶场、AIoT场、AI芯片场、视觉智能、城市IoT场、爱源创场、AI+艺术场、企业服务场、工业互联网场、AI金融场、医疗科技场、智慧城市场、联邦学习和大数据隐私场)。

在智能驾驶专场环节，国内智能驾驶Tier1福瑞泰克总裁张林带来了主题为“中国智能驾驶Tier1量产创新之路”的演讲。

对于目前国内智能驾驶的发展趋势，福瑞泰克智能系统股份有限公司总裁张林观察到，一方面，智能驾驶以渐进的方式发展，基于市场成熟度推出阶段性产品。目前ADAS的整车组装率在不断提高，可以实现更快的商业化。

另一方面，针对高水平自动驾驶的发展趋势，有的侧重于主机厂的持续发展需求，有的则更侧重于垂直场景。

通过与车企的合作交流，张林表示，未来随着市场成熟度、技术和成本演进的结合，ADAS产品大概会有几种形式:L2.5(不能卖)、L2.9(低速可以卖)、L3(完全可以卖)。

第一种形式，每个OEM都有量产或量产计划；第二种形式可以集成更多的传感器；三是在L2.9的基础上增加更多的传感器感知能力，升级电子电气架构，认证车辆的功能安全。从L2.9到L3，需要大量的数据来验证。

目前，Fretek已经能够实现L2级自动驾驶方案的量产，L2.9的方案也已经进入量产准备。此外，在新基础设施的背景下，Fretek也在开展相关的车路协调项目。

以下是福莱特克张林的现场演讲，由雷锋网编辑整理。com不改初衷:

Fretek是一家相对年轻的创新科技公司，立足中国市场，为主机厂和未来出行运营商提供智能驾驶产品和解决方案。成立不到四年，总部在杭州，R&D中心在上海，智能制造工厂和测试基地在浙江桐乡。

今天我想和大家分享一下，弗雷德里克作为一个成立不到四年的初创企业，在国内强者众多的环境下，以及在自动驾驶的政策和行业环境下，是如何培育市场，开拓创新，为行业做出贡献的。

今天的演讲主要分为三个部分:

一、智能驾驶在中国的发展趋势、机遇和趋势；第二，作为本土智能驾驶解决方案提供商和产品供应商，Fretek做了哪些创新和实践？

再次，如何将“智能汽车”和“智能道路”有效结合，从自行车智能到车路协调，Fretek也做了一些实践。

中国智能驾驶的发展趋势

自动驾驶的等级从L0到L5不等。我觉得L5是一个乌托邦的状态，要具备无人驾驶能力，在任何时间，任何状态，任何路况下，这在我有生之年都很难看到。

关于智能驾驶在中国的发展，一方面，智能驾驶是以渐进的方式发展的。基于市场成熟度，L1到L3，即ADAS量产产品，可以分阶段推出。无论是商业回报还是技术确认，都是一个循序渐进的过程，对大多数企业来说是切实可行的，大多数公司还是要看到阶段性的回报和发展。

另一方面，基于高水平自动驾驶的探索形式也多种多样，有的着眼于主机厂的持续发展需求，有的则更侧重于垂直场景和更多细分市场。在有限的场景下，进行落地和商业运营的可能性相对较大。

第二，每个细分市场都有大量的运营数据和经验需要积累，包括今天早上阿里无人物流车最后一公里的实践，矿山自动驾驶企业等。，都会发现基于一个具体的场景会有很多运营问题需要解决，这可能和运营场景的贴近度有关。只有将这些场景和数据与技术结合起来，才能保证业务落地，逐步达到商业效果的预期。

第三，我们认为真正落地的商业量产自动驾驶仪在L2和L4之间。为什么这么说？什么是真正的商业化量产？从安全责任的维度来看，当一辆汽车可以完全自动驾驶时，责任方从驾驶员转变为车辆提供者和服务者。

作为汽车生产企业或者出行服务商，当有一天卖给用户的汽车具备了自动驾驶的功能，虽然这些功能只是在一定范围内，但汽车生产企业经过充分的验证，应该承担相应的责任，在这个运营范畴下才是真正可以交给消费者的。

因此，这将是主机厂呈现给消费者的一种可行的形式，它可以在特定的路段和特定的时间段实现大规模的量产和商业化。上午，清华大学姚教授和西安电子科技大学毛教授分别介绍，中国新的基础设施将推动自动驾驶走出一条与国外不同的道路。随着路侧单元的建设，智能道路的建设必将加速自动驾驶的发展和带来。

从L2.5到L3的演进之路

通过与主机厂的合作和沟通，许多L2级车辆已经量产，下一步很可能会有这些形式推向市场。

例如，L2.5基于单个摄像头+五个雷达，并融入了来自高精度地图的信息。由于更多传感器的接入，从本车道自动驾驶到实现自动变道。自动驾驶这一品类将在今明两年陆续量产，福睿特也已经拿下了主机厂明年年底的量产项目。

下一个阶段，我们称之为“L2.9”，可以整合驾驶和停车。目前开车是一个控制器，停车是另一个控制器。驾驶和停车领域的融合是一个明显的方向。更多的传感器在一起，感知能力大大增强。过去用于停车的全景摄像头，还可以用于驾驶时的近场感知，从而为高速公路场景的近距离监控、响应和规划提供更多的感知能力。

从停车容量来看，大量项目主要依靠目前的全景摄像头和超声波摄像头，具有一定的局限性。如果增加驾驶区域传感器，AVP将变得更加可靠。

L3和L2.9在传感器方面差别不大。OEM将建立L3的传感能力，唯一的区别是激光雷达的传感能力。然而，在车辆系统方面还有很多工作要做，包括电子和电气架构的升级、认证……功能安全和车辆执行系统的备用冗余。

另外，从L2.9到L3，需要大量数据验证。在L2.9阶段，类似于特斯拉的模式。大量量产车销售给终端消费者后，承担数据采集和算法验证的工作。经过一定阶段的积累，真正的L3级量产车才能通过主机厂的验证，然后放行。

从这个角度来看，有两个维度需要考虑。一个是成本。更多的传感器将升级系统的感知和计算能力，这无疑会推高成本。关键核心是什么？能否给消费者带来适应性的体验。

例如，在特斯拉的车型上，目前的自动驾驶套餐需要8000美元，美国约有70%的消费者愿意花8000美元，而中国不到50%。由于数据、适配等各种原因，目前美国的体验比中国好。

但是，如果依靠自行车智能，有些问题是很难解决的。这些都是你在中国开车经常遇到的挑战。除了恶劣的天气，还有进出隧道的光线的急剧变化。Ramp也是一个很难的话题。中国的匝道有时很短，对整个高速公路主车道完全靠自行车感知，感知能力很弱。如果想在匝道上顺利切入主车道，对自动驾驶来说是一个很大的挑战。

中国道路的弊病还包括非常接近的切入、切出和合并，道路施工，恶劣的天气，自行车和电动车，还有一些不可预知的因素，比如最近的洪水导致路边被淹，道路塌陷，这些都是非常具有挑战性的场景。2021年后，新一代相机产品将大量上市，尤其是中国本土厂商，他们熟悉中国的路况，这些问题在未来会得到很大的改善。

本地Tier1的崛起

弗雷特克认为，未来十年将是智能驾驶发展的黄金期，尤其是L2和L3自动驾驶将呈现在终端消费者面前，让大众在完全无人驾驶到来之前，享受到更加安全、便捷、轻松的驾驶体验。

就我们而言，我们的努力有三大支撑点。第一，我们拥有行业领先的技术和能力；第二，深入了解中国的交通环境、场景和司机习惯；第三是要有非常强的本土工程能力和反应速度。

尤其是在响应速度上，本土企业更有优势，可以及时解决客户的问题和OEM的问题，可以成为本土企业相对于跨国企业的强大优势。

目前，我们已经批量生产了三个级别的产品。一个是性价比最高的。基于单摄像头单雷达的方案，可以实现L2级别的所有功能，包括主动安全和高速公路车道内的自动驾驶。

在这个方案的基础上，可以增加两个拐角雷达，可以带来更多的后向功能，包括盲点探测、后向穿梭等。

第三种，我们已经进入量产准备，也是主机厂未来两三年的主流配置方案。通过前方四角雷达、前方摄像头、雷达加域控制器实现自动变道的功能。

现在我们正在和很多OEM厂商积极讨论如何从Tier1的角度定义下一阶段L2.9和L3的系统架构。这种架构不仅可以实现L2级的所有功能，还集成了停车功能，可以实现AVP级。

另外，在这一阶段的技术演进中，会衍生出量产经验，在高速公路上接近L3，最终在与主机厂整体电子电气架构、功能安全、转向制动冗余备份同步实现时，才能展现真正的L3功能。

值得一提的是，在从L2.9向L3演进的过程中，数据极其重要。L2.9中大量积累的数据来自于车辆、终端、云端的集合，并将结合高精地图。

作为我们本土Tier1非常重要的量产配套能力，今年年初，我们在浙江桐乡启动了智能制造工厂，配备了世界领先的摄像头和雷达组装检测线，同时拥有专用的自动驾驶测试道路为主机厂服务，使所有量产项目在交付主机厂之前都经过了彻底严格的测试。

关于公司目前的业务布局，我们以商用车和乘用车的团队为“双轮驱动”。商用车方面，今年9月大部分拖拉机将达到双预警法规要求，明年AEB将成为强制法规，因为一旦商用车发生事故，对商业的危害和人民生命财产的损失将是巨大的。

在L4无人驾驶小巴的运营中，我们还将探索一些新的激光传感器和算法，这些算法和传感器的使用将反馈到目前的量产中。

融合感知能力是自动驾驶的基础和门槛。例如，面对盘山公路、低照度、上下坡、中国各种交通标志识别等挑战，在Fretek新一代传感器和算法中，我们的解决方案更好地理解了中国特殊场景的需求，适应了中国各种典型路况，在这些方面都得到了很大的提升。比如车辆进出隧道也是一个挑战，光线会在短时间内发生强烈变化，这就需要融合传感技术来更好地适应光线，平稳过渡到驾驶习惯。存在

在新的基础设施背景下，我们也在参与一些项目，如上海奉贤的车路协调项目，针对停车场面积为9000平方米的园区短途班车服务，以及未来将延伸到城市道路的短途班车服务。

早上还有一位嘉宾提到，新的基础设施非常快，很多城市都建了智能道路。如何将这些智能道路与智能汽车融合？首先是路边感知。通过构建路侧感知，可以想办法将路侧感知对车辆、行人等物体的感知，在车载系统的统一时间和地理坐标系中显示出来，从而进一步提高感知能力。

边缘计算是将计算和存储能力迁移到网络边缘。对于汽车来说，意味着有更多的“眼睛和耳朵”来看清周围复杂的路况，这对于自行车英特尔来说是不可能的……吉斯。

最后，我认为ADAS是更高级的自动驾驶的必由之路，我们相信智能交通将是新基础设施背景下首先落地的方向。未来在复杂场景下，车路协同可以为中国特色的自动驾驶发展带来体验创新。

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标签：特斯拉大众发现

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