自动驾驶落地商业化，至少面临六大挑战

自动驾驶将大大提高未来道路的安全性。许多案例表明，交通事故大多是由人为因素引起的。用自动驾驶取代人工驾驶可以消除人为错误因素，从而提高整个道路的安全性。大陆集团高级驾驶员辅助系统部门中国区产品战略总监张彤表示，现在普通驾驶员对年龄和身体素质有规定，但人类对出行服务的需求一直存在。自动驾驶可以取代人类驾驶员，并可能为每个人提供个人移动的可能性。自动驾驶给个人移动出行带来的便利在于提高舒适度和交通效率。如今，人们在通勤上花费的私人时间越来越多，而自动驾驶可以释放无聊的通勤时间，让人们有机会做更有价值的事情。同时，通过自动驾驶调节车辆驾驶行为将带来燃油和排放效率的提高。这四点在自动驾驶概念的价值链中得到了很好的体现。“大陆集团到目前为止已经实现了L2以下的量产，包括L1和L0的ADAS辅助功能，目前正在开始布局和开发与停车相关的L2/L4自动驾驶。”张彤表示，未来两三年，真正的L3级自动驾驶将走向市场，无论是B端还是C端。L4和L5的发展可以分为两种情况。对于共享出行，L4级无人驾驶出租车的技术方案将于2023年成熟并进入市场。2025年，L5级点对点无人驾驶技术，即无需人工干预的高速巡航和低速停车，将逐步实现。“L5级自动驾驶需要更长的时间，但L3/L4将在未来十年实现快速增长。”在张彤看来，自动驾驶的商业化将面临至少六个挑战：复杂性、成本、法律法规、新方法带来的人才缺乏、自动驾驶的验证和用户体验。首先，对复杂性有不同的理解，如硬件系统的复杂性、软件执行的复杂性和整个系统的复杂性。从复杂性的角度来看，自动驾驶是一个非常庞大的概念。在自动驾驶的技术架构上，大陆集团拥有毫米波雷达、前向智能摄像头、360摄像头、驾驶员监控系统、Flash激光雷达等。决策部分包括辅助和自动驾驶控制单元（ADCU），这是大陆集团非常重要的硬件产品。V2X硬件，包括智能天线、通信模块、定位和数据传输；

执行端集成了电子刹车MK-C1、电子助力转向等。当然，自动驾驶的硬件水平远不止于此，这些硬件会相互通信和合作。除了硬件之外，还有各种可以由硬件完成的应用程序。例如，传感器应该有一个环境模型，地图应该使用电子地平线来获取地图信息并给出超时预测，并且应该使用机器学习和神经网络来实现对环境的更清晰理解。感知和机器学习需要高性能处理器来处理数据，不同类型的数据处理使用不同的神经网络。处理结果需要在执行端进行动态控制，没有动态控制就没有安全性。在全电动化的自动驾驶架构中，由于数据互联，对车辆网络安全提出了越来越高的要求。这种安全要求不同于传统的PC端网络安全维护，这对安全团队的软硬件能力和响应能力提出了更高的挑战。因此，对于自动驾驶来说，会有从硬件到软件的重新配置，其复杂性并不相同。即使对于传统的Tier1，对零件的理解也远远不够，需要提升到系统层面，这可以称为系统工程。Tier1要想完成自动驾驶系统，就必须对整个系统工程有非常深入的了解。产品出现问题后，可追溯的范围已经从零部件和子系统上升到车辆本身，甚至上升到智能交通系统的环境。为未来自动驾驶提供解决方案的供应商需要对系统有一个了解，才能有能力从上到下解决问题。张彤表示，在自动驾驶层面，基于高性能计算平台（ADCU），通过集成不同的计算单元和功能，将感知、云和执行端进行集成和匹配，最终交给代工用户或行业合作伙伴，将是一个完整的系统解决方案。大陆集团将继续对感知、处理器和执行器的软硬件进行迭代，以提高性能。然而，大陆集团不会也不可能什么都做，并将在自动驾驶和落地的整个过程中保持开放。例如，在域控制器中，只能提供整个裸硬件和底层软件；

在应用层，可以与OEM进行大量合作。第二，在成本方面，L1和L2的实现相对简单，可以通过毫米波雷达和前向智能相机来完成。然而，L3和L4逐渐允许驾驶员解放双手、双脚甚至眼睛（注意力）。在这种情况下，需要一种非常复杂的传感器架构，它不仅因传感器和致动器而复杂，而且因冗余要求而复杂。这是一个复杂而昂贵的系统。为了实现这一点，OEM的成本压力仍然很大。因此，类似于L2.5的过渡方案也出现了。作为一个昂贵的系统，它不能立即使用L3和L4，它也为消费者提供了L2体验之外的一些折衷解决方案。基于复杂系统的高成本限制了大规模商业化的落地，大陆集团有两个大胆的预测。首先，尽管L3和L4产品将在未来十年出现在市场上，但比例仍然相对较低。无论是C端的L3级系统，还是B端的L4级无人出租车系统，这一比例都不会超过新车型总数的10%，未来更大的比例仍将来自L2和L2.5级系统。其次，未来无人驾驶出租车将提供更便捷的出行服务，这将导致整个汽车消费市场的需求下降，趋势不会改变。第三，法律法规方面存在许多挑战。法律对司机有严格的要求，必须把他们赶走。欧盟一直在使用《维也纳公约》，该公约规定，在L3系统以下，司机不得将其赶走。但事实上，仍有许多OEM客户希望为用户提供放手的体验。目前，欧盟已经讨论了取消它的要求。例如，ECE R79工作组提到，满足L3级自动驾驶的车辆可以在驾驶时取消它，预计将于2020-2022年生效。目前，它们都在讨论中，尚未正式发布，对技术和服务的需求往往快于法律法规。同样，美国也没有相应的法律法规，有必要对自动驾驶给予相应的指导和咨询。美国是一个相对宽松的环境，可以在法律没有明确规定的情况下进行审判，但由于有法律法规，很难在中国和欧盟推广。美国目前正在制定自动驾驶法案，但中国没有实施条例，相关组织目前正在进行此类讨论。第四，新方法和人才新方法是关于机器学习和人工智能的。这些方法与传统的Tier1基本相同，大陆集团正在将这些新方法引入当前的零件设计过程，从而创造了许多新的工作岗位。例如，大数据处理、数据统计分析、机器学习算法工程师等，这些职位在传统设计中没有出现，但现在已经成为非常重要的环节。相关专业人员的竞争也变得激烈，这可以反映在日常工作中。更多的新势力和传统主机厂对人才的需求也很旺盛，人才竞争加剧，这对行业来说是一个不小的挑战。五、验证与认证在当前的自动驾驶行业中，没有统一的认证与认证标准或方法，大多数公司只是在探索。大陆集团认为这是一个巨大的挑战。它在感知、决策和执行方面需要高可靠性，而且它不会失败。这些可靠性必须累积成可量化的数字，例如允许10亿小时内发生事故，这可以被视为比人类驾驶更好。自动驾驶必须满足这样的要求才能赢得人们的信任。然而，在实际操作中很难实现这一点，因为10亿小时比整个人类发展时间长是一个悖论，因此需要做其他工作才能实现。考虑到未来验证的可靠性，验证的概念从简单的验证阶段提前到了设计阶段，同时，仿真端进行了大量的仿真，包括现场道路测试，包括基于场景的道路测试。大陆集团在德国拥有专门为自动驾驶和辅助驾驶实验设计的试验场，并与测试团队合作……

以及世界其他地区。包括中国在内的不同地区都建立了许多数据中心，只是为了支持模拟端的应用。6.用户体验从消费电子行业到汽车行业的自动驾驶，如何为终端用户提供更好的驾驶体验？大陆集团将自动驾驶功能分为三类，一类是基本的安全功能，所有功能都必须满足不同人群的要求；二是巡航功能，在中高速路段实现；第三个是低速停车功能。从高端自动驾驶到低端驾驶辅助，最重要的始终是安全。要实现不同档次的自动驾驶产品的商业化，不仅需要克服上述六大挑战，还需要全行业的合作。大陆集团将以开放合作的态度，与行业上下游共同建立自动驾驶生态。自动驾驶将大大提高未来道路的安全性。许多案例表明，交通事故大多是由人为因素引起的。用自动驾驶取代人工驾驶可以消除人为错误因素，从而提高整个道路的安全性。大陆集团高级驾驶员辅助系统部门中国区产品战略总监张彤表示，现在普通驾驶员对年龄和身体素质有规定，但人类对出行服务的需求一直存在。自动驾驶可以取代人类驾驶员，并可能为每个人提供个人移动的可能性。自动驾驶给个人移动出行带来的便利在于提高舒适度和交通效率。如今，人们在通勤上花费的私人时间越来越多，而自动驾驶可以释放无聊的通勤时间，让人们有机会做更有价值的事情。同时，通过自动驾驶调节车辆驾驶行为将带来燃油和排放效率的提高。这四点在自动驾驶概念的价值链中得到了很好的体现。“大陆集团到目前为止已经实现了L2以下的量产，包括L1和L0的ADAS辅助功能，目前正在开始布局和开发与停车相关的L2/L4自动驾驶。”张彤表示，未来两三年，真正的L3级自动驾驶将走向市场，无论是B端还是C端。L4和L5的发展可以分为两种情况。对于共享出行，L4级无人驾驶出租车的技术方案将于2023年成熟并进入市场。2025年，L5级点对点无人驾驶技术，即无需人工干预的高速巡航和低速停车，将逐步实现。“L5级自动驾驶需要更长的时间，但L3/L4将在未来十年实现快速增长。”在张彤看来，自动驾驶的商业化将面临至少六个挑战：复杂性、成本、法律法规、新方法带来的人才缺乏、自动驾驶的验证和用户体验。首先，对复杂性有不同的理解，如硬件系统的复杂性、软件执行的复杂性和整个系统的复杂性。从复杂性的角度来看，自动驾驶是一个非常庞大的概念。在自动驾驶的技术架构上，大陆集团拥有毫米波雷达、前向智能摄像头、360摄像头、驾驶员监控系统、Flash激光雷达等。决策部分包括辅助和自动驾驶控制单元（ADCU），这是大陆集团非常重要的硬件产品。V2X硬件，包括智能天线、通信模块、定位和数据传输；

执行端集成了电子刹车MK-C1、电子助力转向等。当然，自动驾驶的硬件水平远不止于此，这些硬件会相互通信和合作。除了硬件之外，还有各种可以由硬件完成的应用程序。例如，传感器应该有一个环境模型，地图应该使用电子地平线来获取地图信息并给出超时预测，并且应该使用机器学习和神经网络来实现对环境的更清晰理解。感知和机器学习需要高性能处理器来处理数据，不同类型的数据处理使用不同的神经网络。处理结果需要在执行端进行动态控制，没有动态控制就没有安全性。在全电动化的自动驾驶架构中，由于数据互联，对车辆网络安全提出了越来越高的要求。这种安全要求不同于传统的PC端网络安全维护，这对安全团队的软硬件能力和响应能力提出了更高的挑战。因此，对于自动驾驶来说，会有从硬件到软件的重新配置，其复杂性并不相同。即使对于传统的Tier1，对零件的理解也远远不够，需要提升到系统层面，这可以称为系统工程。Tier1要想完成自动驾驶系统，就必须对整个系统工程有非常深入的了解。产品出现问题后，可追溯的范围已经从零部件和子系统上升到车辆本身，甚至上升到智能交通系统的环境。为未来自动驾驶提供解决方案的供应商需要对系统有一个了解，才能有能力从上到下解决问题。张彤表示，在自动驾驶层面，基于高性能计算平台（ADCU），通过集成不同的计算单元和功能，将感知、云和执行端进行集成和匹配，最终交给代工用户或行业合作伙伴，将是一个完整的系统解决方案。大陆集团将继续对感知、处理器和执行器的软硬件进行迭代，以提高性能。然而，大陆集团不会也不可能什么都做，并将在自动驾驶和落地的整个过程中保持开放。例如，在域控制器中，只能提供整个裸硬件和底层软件；

在应用层，可以与OEM进行大量合作。第二，在成本方面，L1和L2的实现相对简单，可以通过毫米波雷达和前向智能相机来完成。然而，L3和L4逐渐允许驾驶员解放双手、双脚甚至眼睛（注意力）。在这种情况下，需要一种非常复杂的传感器架构，它不仅因传感器和致动器而复杂，而且因冗余要求而复杂。这是一个复杂而昂贵的系统。为了实现这一点，OEM的成本压力仍然很大。因此，类似于L2.5的过渡方案也出现了。作为一个昂贵的系统，它不能立即使用L3和L4，它也为消费者提供了L2体验之外的一些折衷解决方案。基于复杂系统的高成本限制了大规模商业化的落地，大陆集团有两个大胆的预测。首先，尽管L3和L4产品将在未来十年出现在市场上，但比例仍然相对较低。无论是C端的L3级系统，还是B端的L4级无人出租车系统，这一比例都不会超过新车型总数的10%，未来更大的比例仍将来自L2和L2.5级系统。其次，未来无人驾驶出租车将提供更便捷的出行服务，这将导致整个汽车消费市场的需求下降，趋势不会改变。第三，法律法规方面存在许多挑战。法律对司机有严格的要求，必须把他们赶走。欧盟一直在使用《维也纳公约》，该公约规定，在L3系统以下，司机不得将其赶走。但事实上，仍有许多OEM客户希望为用户提供放手的体验。目前，欧盟已经讨论了取消它的要求。例如，ECE R79工作组提到，满足L3级自动驾驶的车辆可以在驾驶时取消它，预计将于2020-2022年生效。目前，它们都在讨论中，尚未正式发布，对技术和服务的需求往往快于法律法规。同样，美国也没有相应的法律法规，有必要对自动驾驶给予相应的指导和咨询。美国是一个相对宽松的环境，可以在法律没有明确规定的情况下进行审判，但由于有法律法规，很难在中国和欧盟推广。美国目前正在制定自动驾驶法案，但中国没有实施条例，相关组织目前正在进行此类讨论。第四，新方法和人才新方法是关于机器学习和人工智能的。这些方法与传统的Tier1基本相同，大陆集团正在将这些新方法引入当前的零件设计过程，从而创造了许多新的工作岗位。例如，大数据处理、数据统计分析、机器学习算法工程师等，这些职位在传统设计中没有出现，但现在已经成为非常重要的环节。相关专业人员的竞争也变得激烈，这可以反映在日常工作中。更多的新势力和传统主机厂对人才的需求也很旺盛，人才竞争加剧，这对行业来说是一个不小的挑战。五、验证与认证在当前的自动驾驶行业中，没有统一的认证与认证标准或方法，大多数公司只是在探索。大陆集团认为这是一个巨大的挑战。它在感知、决策和执行方面需要高可靠性，而且它不会失败。这些可靠性必须累积成可量化的数字，例如允许10亿小时内发生事故，这可以被视为比人类驾驶更好。自动驾驶必须满足这样的要求才能赢得人们的信任。然而，在实际操作中很难实现这一点，因为10亿小时比整个人类发展时间长是一个悖论，因此需要做其他工作才能实现。考虑到未来验证的可靠性，验证的概念从简单的验证阶段提前到了设计阶段，同时，仿真端进行了大量的仿真，包括现场道路测试，包括基于场景的道路测试。大陆集团在德国拥有专门为自动驾驶和辅助驾驶实验设计的试验场，并与测试团队合作……

以及世界其他地区。包括中国在内的不同地区都建立了许多数据中心，只是为了支持模拟端的应用。6.用户体验从消费电子行业到汽车行业的自动驾驶，如何为终端用户提供更好的驾驶体验？大陆集团将自动驾驶功能分为三类，一类是基本的安全功能，所有功能都必须满足不同人群的要求；二是巡航功能，在中高速路段实现；第三个是低速停车功能。从高端自动驾驶到低端驾驶辅助，最重要的始终是安全。要实现不同档次的自动驾驶产品的商业化，不仅需要克服上述六大挑战，还需要全行业的合作。大陆集团将以开放合作的态度，与行业上下游共同建立自动驾驶生态。

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