百度智能驾驶总经理陶吉：与主机厂合作分四个阶段：产品定义、研发、量产、运营阶段

2019年8月31日，中国汽车产业发展国际论坛(TEDA)正式开幕。百度智能驾驶事业群自动驾驶技术部副总经理冀涛在会上表示:科技公司提供更完整的解决方案、软硬件能力，主机厂和整车厂提供车辆的定制设计和生产，以及全程质保服务。这并不是简单的说主机厂变成了OEM。它需要深入了解自动驾驶所涉及的软硬件是什么，有什么优缺点，需要什么设计方法来克服它带来的问题。所以我们分为四个阶段，从产品定义，研发，量产，运营，双方都要贡献自己的力量。

以下为演讲实录(略有删节)。大家好。我很高兴来到TEDA论坛。作为一家科技公司的代表，我想从汽车智能化的角度，结合我们过去的行业实践经验，和大家分享一些我们的思考。我今天要讲的题目是“从测试到运营，无人驾驶发展之路”。2018年北京自动驾驶车辆测试年度报告显示，去年有54辆自动驾驶车辆来自8家不同的公司，在北京三个不同的开放道路区域进行测试。今天我说的测试主要是指L4级别以上的自动驾驶。其中，百度在其中的车辆占比83%，测试里程占比15万公里，达到91%。我们覆盖的测试道路，从最简单的城市道路，到普通的城市道路，再到具备V2X车路协同功能的智能网联道路，全都覆盖了。年度测试是一次零事故的安全测试。今年，我们在北京再次拿到了国内最高级别的自动驾驶测试牌照。我们可以看到，随着道路等级的提高，车牌从T1升级为T4。获得T4牌照将意味着测试可以在最复杂的道路上进行。T4包含什么？它涉及到道路上更多的动态变化，比如施工，比如潮汐车道的临时红绿灯，可能今天放在这个地方，明天因为其他原因被移走。这时候车辆的准确反应就很重要了。除了在北京测试，还积累了国内不同城市的测试数据。综上，我们拥有超过300辆L4级自动驾驶车辆，在全国13个城市累计测试里程超过200万公里。在这些城市，我们通过这么多数据里程的积累，获得了丰富的数据，涵盖了不同季节、不同道路类型、不同交通状况等等，这些都会增强我们改善驾驶方式的动力。右边的曲线显示了我们的测试里程从一开始的几千公里、一万公里到今天的两百万公里的变化过程。从一百万公里到两百万公里的上升曲线非常陡峭，最后的一百万公里只用了半年时间就走完了。通过这么长时间这么多里程的测试积累，从车辆能力观察的角度，自动驾驶车辆L4级别的发展可以分为六个小阶段和两个大阶段。简而言之，第一阶段是测试，第二阶段是运营，涵盖了从一辆自行车到部署这样一支车队，再到未来商业化的全生命周期。在测试阶段，简单来说就是把车库里改装的车拆了再换。这辆车只配备了测试和R&D人员，它可以在有限的区域内以固定的路线行驶。现阶段主要关注车辆的技术指标，核心是MPI，即每两次干预之间的自动驾驶里程。目前，美国的《DMB报告》也将每年更新报告这类数据。我们认为这个阶段是一个测试、研发、着力提升车辆核心能力的阶段。第二阶段是运营。运营上最重要的变化是什么？首先，我们需要更大的车队，这意味着我们不能使用过去的改装车。我们需要使用定制的批量生产的车辆，并将它们部署在区域道路网上。很可能存在真实的运营需求，运行模式为否……类似于公共交通的固定路线，但是是点对点的方式。除了搭载测试人员，我们还会搭载有真实需求的乘客，听取他们的意见和反馈，所以在运营的这个阶段，我们主要关注运营效率这样一个核心指标。每英里或每公里多少钱？这个效率可能包括很多方面。一方面是整车成本。现在无人车的主要成本来自于自动驾驶相关的成本，激光雷达，计算成本等等。这是非常时期。另一个成本是运维成本。当这些车辆发生故障时，需要多大的技术团队支持才能维持正常运行。当然，越稳定越好的车，成本越低。另一个更大的成本来自于司机或者司机。当未来某一天商业模式形成闭环的时候，司机肯定会被去掉，可以省下一大笔钱。我们做到这一点，每天就能多跑几英里，从而进一步降低每英里的成本，当天就能真正实现商业化运营。当然，这两个大阶段中还有三个不同的小阶段。目前百度认为已经从过去的测试阶段跨越到运营阶段的测试运营阶段，但这将持续非常长的时间，直到其中一家确定要撤掉安全官。为什么说从测试到运营是L4的必经之路？运营会给我们更真实的应用场景。不操作的时候，我们不知道把车停在准备好的位置有多难。今天，我们可以通过电话沟通，知道在哪里停车，以及将来如何做。我们刚刚说了，更大的机队需要更高的稳定性、乘客和舒适性。最后，当你有了真正的用户，他们对你的反馈可以帮助你在整个过程中打磨技术，更重要的是打磨产品使其商业化。如果要从测试转向运营，我们认为需要三方，即技术公司、政府和主机厂，做到三位一体，测试阶段可能不需要更多的配合。技术公司可以找改装厂改装，但是需要三位一体才能实现运营。每个角色对三个顶点都有很多疑问、关注和思考。比如能不能给我一个科技公司更大的路网？允许搭载真实乘客吗？政府可能想知道道路的安全标准是什么？能给我吗？安全员什么时候撤？车上路会影响正常的道路交通吗？原始设备制造商会想要制造它。谁会买？谁将分担R&D成本？运营时，传统主机厂以什么样的身份和角色参与无人车出行的未来运营服务？这是大家回想的问题。它的核心是大家都在思考如何把测试运行的安全性包含进去。我们来看看科技公司和OEM厂商的合作关系。简单来说，在这样的合作中，科技公司更有可能提供完整的解决方案，软硬件能力，而整车厂和主机厂提供车辆的定制化设计和生产，以及全程质保服务。这并不是简单的说主机厂变成了OEM。它需要深入了解自动驾驶所涉及的软硬件是什么，有什么优缺点，需要什么设计方法来克服它带来的问题。所以我们分为四个阶段，从产品定义，研发，量产，运营，双方都要贡献自己的力量。比如在产品定义阶段，OEM就需要根据我们需要什么样的传感器和计算设备，以及散热情况来进行车辆的正向设计。在R&D阶段，主机厂需要提出整车的集成方案，以及如何测试这个性能达到要求。在量产阶段，科技公司提供OEM在生产线上没有的工具。最后，在运营阶段，技术公司提供整个运营服务体系，OEM公司可以参与整车售后和销售管理。看一个例子。在过去的一年里，百度与一汽、红旗合作了定制前的量产。我们在红旗的H3上试驾过，这是一款纯电动SUV。基于百度的方案，对H3模式进行了新的设计，包括整合整个ve的自动驾驶部分……cle，包括整车的电动马达架构。有了这个设计，我们改造了红旗的量产线，增加了很多新的工具和手段，可以帮助我们整合设备。整合后，无论是零部件测试还是整车测试，都将严格按照停车场的要求进行测试。这款车是目前国内看到的L4级别的试运营车，最符合出厂说明书的要求，是一款高品质的自动驾驶车。这是和一汽红旗在生产过程和研发过程中的零部件测试和整车测试的过程，也就是高温环境舱的模拟测试。这是按照我们L4级别要求设置的校准室，包括室内和室外校准部分。我们所有的车身冲压和线束布线都是从白色车身集成而来的。如你所见，有许多器件级测试，我们称之为DVP验证。其实严格来说，汽车行业大家都是专家，严格来说也不能叫DVP。D阶段不在其中，不在它被设计在什么工况下运行和发展，而在市场上，我们更多的是用来验证它的工况和能力，更多的是“V”过程，虽然我们知道目前零部件还达不到车辆法规。但是，这个过程是很有价值的。等你做完零件的DVP，你就知道每个零件的上下边界在哪里起作用了，然后你就定义了L4级车的ODD是多少。有了这个定义，你负责车辆的调配，保证汽车能在可控的环境下做这样的测试，希望通过这件事进一步推动行业规范。我们知道什么样的L4级车可以上路测试，目前行业内还没有这样的指导。看完了和OEM的合作，我们再来看看科技公司和政府的合作。这里以百度为例，看看百度和长沙政府在今年即将推出的服务中做了哪些工作。首先，百度向长沙提供了一批自动驾驶车辆。通过自动驾驶车辆牌照考试后，长沙现在有了中国智能网联的测试示范路。提供这样一个封闭的场地让我们测试，但他们缺乏的经验是如何测试无人驾驶汽车并发放牌照，这符合国家的意见。北京积累了很多经验，可以把这些经验告诉长沙的主管部门，帮助他们建立这个制度。车辆检测上牌上路，百度要提供一整套解决方案。作为政府，一方面要发放符合要求的牌照，同时要制定车辆可以测试多久的标准和规范，才能真正进行载客测试。目前国内其实没有这个标准，加州已经有了。同时，出于安全考虑，车辆发生事故怎么办？相关保险配套政府也应大力宣传新的保险法规。最后也是最重要的，中国的自动驾驶必须走在一条有特色的智能驾驶和智慧之路。政府有责任和义务对基础设施进行智能化升级，并提供具有车路协调功能的测试道路。目前，长沙政府也投入了大量的精力对湘江新区的道路进行升级改造。作为一家科技公司，百度还提供了全套的车路协同方案，帮助政府升级车路协同。说到车路协同升级，后面重点说说我们对车路协同升级的看法。首先看三张图，说明一件事，为什么我们需要车路协调。在马车向汽车过渡的时代，最早一代的汽车行驶在马车的道路上，其实并不适合汽车。随着汽车新需求的出现，道路逐渐成为高速公路，更多的智能网联汽车问世。汽车的传统道路是否适合驾驶智能网联汽车？看一下有90和10自动驾驶的理论。解决前面90%的容易问题需要10%的时间，解决最后10%的困难问题可能需要90%的时间。那么价值工程之间的协同作用……cle和road更多的是帮助你用更便宜的传感器，用更短的时间，更少的成本，解决10%最复杂的场景。比如路口盲点怎么检测，自行车角度有很多种思路。如果你想在弯道超车，首先要做什么？直道一定要追上，直道追不上，弯道就没机会超车了。在车路协同领域，你必须把第一件事的90%做好，你才会知道未来的智能道路。路测的设备需要解决10%的问题。如果前90%没有很好的积累，现在业界做的测试可能是基于现有的通信条件，但是上路还是有很大的需求。所以我们认为满足L4级别的车路协同，必须能够做到物体级别的精准感知和毫秒级的延迟。正是因为我们有了基于过去的自行车智能的测试，才能提出这样的需求，才能把需求转化为功能，回归给团队好应用。自行车智能在路上的问题，有一半以上是通过L4级的道路协作来解决的。这个例子是我们早期开发的一个模型。在百度附近的路口，我们安装了智能红绿灯和多传感器车路协同方案。我们可以看到，这个路口的所有车辆障碍物，包括一些躲在大车后面的行人，都可以被非常精确地监控到，使得车辆在通过路口时很安全。我们可以期待为这样的城市带来智能化升级。今年，我们计划在几个城市部署自动驾驶和出租车测试和运营服务，包括北京的亦庄、长沙的湘江新区和沧州。我们希望通过百度的无人驾驶技术，通过我们积累的无人驾驶对车路协调的需求，与车厂、政府共同创造新的智能出行体验。百度Apollo品牌始终坚持能力开放、资源共享、创新加速、持续共赢，与行业伙伴一起推向新的高度。谢谢大家！2019年8月31日，中国汽车产业发展国际论坛(TEDA)正式开幕。百度智能驾驶事业群自动驾驶技术部副总经理冀涛在会上表示:科技公司提供更完整的解决方案、软硬件能力，主机厂和整车厂提供车辆的定制设计和生产，以及全程质保服务。这并不是简单的说主机厂变成了OEM。它需要深入了解自动驾驶所涉及的软硬件是什么，有什么优缺点，需要什么设计方法来克服它带来的问题。所以我们分为四个阶段，从产品定义，研发，量产，运营，双方都要贡献自己的力量。

以下为演讲实录(略有删节)。大家好。我很高兴来到TEDA论坛。作为一家科技公司的代表，我想从汽车智能化的角度，结合我们过去的行业实践经验，和大家分享一些我们的思考。我今天要讲的题目是“从测试到运营，无人驾驶发展之路”。2018年北京自动驾驶车辆测试年度报告显示，去年有54辆自动驾驶车辆来自8家不同的公司，在北京三个不同的开放道路区域进行测试。今天我说的测试主要是指L4级别以上的自动驾驶。其中，百度在其中的车辆占比83%，测试里程占比15万公里，达到91%。我们覆盖的测试道路，从最简单的城市道路，到普通的城市道路，再到具备V2X车路协同功能的智能网联道路，全都覆盖了。年度测试是一次零事故的安全测试。今年，我们在北京再次拿到了国内最高级别的自动驾驶测试牌照。我们可以看到，随着道路等级的提高，车牌从T1升级为T4。获得T4牌照将意味着测试可以在最复杂的道路上进行。T4包含什么？它涉及到道路上更多的动态变化，比如施工，比如潮汐车道的临时红绿灯，可能今天放在这个地方，明天因为其他原因被移走。这时候车辆的准确反应就很重要了。除了在北京测试，还积累了国内不同城市的测试数据。综上，我们拥有超过300辆L4级自动驾驶车辆，在全国13个城市累计测试里程超过200万公里。在这些城市，我们通过这么多数据里程的积累，获得了丰富的数据，涵盖了不同季节、不同道路类型、不同交通状况等等，这些都会增强我们改善驾驶方式的动力。右边的曲线显示了我们的测试里程从一开始的几千公里、一万公里到今天的两百万公里的变化过程。从一百万公里到两百万公里的上升曲线非常陡峭，最后的一百万公里只用了半年时间就走完了。通过这么长时间这么多里程的测试积累，从车辆能力观察的角度，自动驾驶车辆L4级别的发展可以分为六个小阶段和两个大阶段。简而言之，第一阶段是测试，第二阶段是运营，涵盖了从一辆自行车到部署这样一支车队，再到未来商业化的全生命周期。在测试阶段，简单来说就是把车库里改装的车拆了再换。这辆车只配备了测试和R&D人员，它可以在有限的区域内以固定的路线行驶。现阶段主要关注车辆的技术指标，核心是MPI，即每两次干预之间的自动驾驶里程。目前，美国的《DMB报告》也将每年更新报告这类数据。我们认为这个阶段是一个测试、研发、着力提升车辆核心能力的阶段。第二阶段是运营。运营上最重要的变化是什么？首先，我们需要更大的车队，这意味着我们不能使用过去的改装车。我们需要使用定制的批量生产的车辆，并将它们部署在区域道路网上。很有可能存在真实的运营需求，运行模式为n……较长的固定路线类似于公共交通，但却是点对点的方式。除了搭载测试人员，我们还会搭载有真实需求的乘客，听取他们的意见和反馈，所以在运营的这个阶段，我们主要关注运营效率这样一个核心指标。每英里或每公里多少钱？这个效率可能包括很多方面。一方面是整车成本。现在无人车的主要成本来自于自动驾驶相关的成本，激光雷达，计算成本等等。这是非常时期。另一个成本是运维成本。当这些车辆发生故障时，需要多大的技术团队支持才能维持正常运行。当然，越稳定越好的车，成本越低。另一个更大的成本来自于司机或者司机。当未来某一天商业模式形成闭环的时候，司机肯定会被去掉，可以省下一大笔钱。我们做到这一点，每天就能多跑几英里，从而进一步降低每英里的成本，当天就能真正实现商业化运营。当然，这两个大阶段中还有三个不同的小阶段。目前百度认为已经从过去的测试阶段跨越到运营阶段的测试运营阶段，但这将持续非常长的时间，直到其中一家确定要撤掉安全官。为什么说从测试到运营是L4的必经之路？运营会给我们更真实的应用场景。不操作的时候，我们不知道把车停在准备好的位置有多难。今天，我们可以通过电话沟通，知道在哪里停车，以及将来如何做。我们刚刚说了，更大的机队需要更高的稳定性、乘客和舒适性。最后，当你有了真正的用户，他们对你的反馈可以帮助你在整个过程中打磨技术，更重要的是打磨产品使其商业化。如果要从测试转向运营，我们认为需要三方，即技术公司、政府和主机厂，做到三位一体，测试阶段可能不需要更多的配合。技术公司可以找改装厂改装，但是需要三位一体才能实现运营。每个角色对三个顶点都有很多疑问、关注和思考。比如能不能给我一个科技公司更大的路网？允许搭载真实乘客吗？政府可能想知道道路的安全标准是什么？能给我吗？安全员什么时候撤？车上路会影响正常的道路交通吗？原始设备制造商会想要制造它。谁会买？谁将分担R&D成本？运营时，传统主机厂以什么样的身份和角色参与无人车出行的未来运营服务？这是大家回想的问题。它的核心是大家都在思考如何把测试运行的安全性包含进去。我们来看看科技公司和OEM厂商的合作关系。简单来说，在这样的合作中，科技公司更有可能提供完整的解决方案，软硬件能力，而整车厂和主机厂提供车辆的定制化设计和生产，以及全程质保服务。这并不是简单的说主机厂变成了OEM。它需要深入了解自动驾驶所涉及的软硬件是什么，有什么优缺点，需要什么设计方法来克服它带来的问题。所以我们分为四个阶段，从产品定义，研发，量产，运营，双方都要贡献自己的力量。比如在产品定义阶段，OEM就需要根据我们需要什么样的传感器和计算设备，以及散热情况来进行车辆的正向设计。在R&D阶段，主机厂需要提出整车的集成方案，以及如何测试这个性能达到要求。在量产阶段，科技公司提供OEM在生产线上没有的工具。最后，在运营阶段，技术公司提供整个运营服务体系，OEM公司可以参与整车售后和销售管理。看一个例子。在过去的一年里，百度与一汽、红旗合作了定制前的量产。我们在红旗的H3上试驾过，这是一款纯电动SUV。基于百度的方案，对H3车型进行了新的设计，包括整合了全v的自动驾驶部分……icle，包括整车的电动马达架构。有了这个设计，我们改造了红旗的量产线，增加了很多新的工具和手段，可以帮助我们整合设备。整合后，无论是零部件测试还是整车测试，都将严格按照停车场的要求进行测试。这款车是目前国内看到的L4级别的试运营车，最符合出厂说明书的要求，是一款高品质的自动驾驶车。这是和一汽红旗在生产过程和研发过程中的零部件测试和整车测试的过程，也就是高温环境舱的模拟测试。这是按照我们L4级别要求设置的校准室，包括室内和室外校准部分。我们所有的车身冲压和线束布线都是从白色车身集成而来的。如你所见，有许多器件级测试，我们称之为DVP验证。其实严格来说，汽车行业大家都是专家，严格来说也不能叫DVP。D阶段不在其中，不在它被设计在什么工况下运行和发展，而在市场上，我们更多的是用来验证它的工况和能力，更多的是“V”过程，虽然我们知道目前零部件还达不到车辆法规。但是，这个过程是很有价值的。等你做完零件的DVP，你就知道每个零件的上下边界在哪里起作用了，然后你就定义了L4级车的ODD是多少。有了这个定义，你负责车辆的调配，保证汽车能在可控的环境下做这样的测试，希望通过这件事进一步推动行业规范。我们知道什么样的L4级车可以上路测试，目前行业内还没有这样的指导。看完了和OEM的合作，我们再来看看科技公司和政府的合作。这里以百度为例，看看百度和长沙政府在今年即将推出的服务中做了哪些工作。首先，百度向长沙提供了一批自动驾驶车辆。通过自动驾驶车辆牌照考试后，长沙现在有了中国智能网联的测试示范路。提供这样一个封闭的场地让我们测试，但他们缺乏的经验是如何测试无人驾驶汽车并发放牌照，这符合国家的意见。北京积累了很多经验，可以把这些经验告诉长沙的主管部门，帮助他们建立这个制度。车辆检测上牌上路，百度要提供一整套解决方案。作为政府，一方面要发放符合要求的牌照，同时要制定车辆可以测试多久的标准和规范，才能真正进行载客测试。目前国内其实没有这个标准，加州已经有了。同时，出于安全考虑，车辆发生事故怎么办？相关保险配套政府也应大力宣传新的保险法规。最后也是最重要的，中国的自动驾驶必须走在一条有特色的智能驾驶和智慧之路。政府有责任和义务对基础设施进行智能化升级，并提供具有车路协调功能的测试道路。目前，长沙政府也投入了大量的精力对湘江新区的道路进行升级改造。作为一家科技公司，百度还提供了全套的车路协同方案，帮助政府升级车路协同。说到车路协同升级，后面重点说说我们对车路协同升级的看法。首先看三张图，说明一件事，为什么我们需要车路协调。在马车向汽车过渡的时代，最早一代的汽车行驶在马车的道路上，其实并不适合汽车。随着汽车新需求的出现，道路逐渐成为高速公路，更多的智能网联汽车问世。汽车的传统道路是否适合驾驶智能网联汽车？看一下有90和10自动驾驶的理论。解决前面90%的容易问题需要10%的时间，解决最后10%的困难问题可能需要90%的时间。那么v之间的协同作用……icle和road更多的是用更便宜的传感器，在更短的时间，更少的成本，帮你解决10%最复杂的场景。比如路口盲点怎么检测，自行车角度有很多种思路。如果你想在弯道超车，首先要做什么？直道一定要追上，直道追不上，弯道就没机会超车了。在车路协同领域，你必须把第一件事的90%做好，你才会知道未来的智能道路。路测的设备需要解决10%的问题。如果前90%没有很好的积累，现在业界做的测试可能是基于现有的通信条件，但是上路还是有很大的需求。所以我们认为满足L4级别的车路协同，必须能够做到物体级别的精准感知和毫秒级的延迟。正是因为我们有了基于过去的自行车智能的测试，才能提出这样的需求，才能把需求转化为功能，回归给团队好应用。自行车智能在路上的问题，有一半以上是通过L4级的道路协作来解决的。这个例子是我们早期开发的一个模型。在百度附近的路口，我们安装了智能红绿灯和多传感器车路协同方案。我们可以看到，这个路口的所有车辆障碍物，包括一些躲在大车后面的行人，都可以被非常精确地监控到，使得车辆在通过路口时很安全。我们可以期待为这样的城市带来智能化升级。今年，我们计划在几个城市部署自动驾驶和出租车测试和运营服务，包括北京的亦庄、长沙的湘江新区和沧州。我们希望通过百度的无人驾驶技术，通过我们积累的无人驾驶对车路协调的需求，与车厂、政府共同创造新的智能出行体验。百度Apollo品牌始终坚持能力开放、资源共享、创新加速、持续共赢，与行业伙伴一起推向新的高度。谢谢大家！

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