文 | AO記者 王蕊
隨著人工智能、雷達監測等核心技術的突破和完善,駕駛員輔助系統逐漸受到社會各界的關注,并且日漸成為汽車行業的發展方向,為汽車產業帶來了新一輪的變革。
作為集成電路(IC)生態鏈的一部分,汽車電子的一個重要發展方向便是助力汽車智能化的發展。
目前很多汽車制造商都在不同程度上布局自動駕駛技術,但是消費者對于裝有自動駕駛系統的汽車真的會照單全買嗎?以美國為例,美國消費者報告最近的一項研究顯示,計劃在未來兩年內購買汽車的消費者中,只有11%的人希望擁有采用自動駕駛技術的汽車。消費者對自動駕駛汽車的期望值并不理想。
從多數消費者對自動駕駛所持的保守態度中,也不難看出他們對于自動駕駛汽車從概念走向落地的擔憂。
7月20日,第二屆青城山中國IC生態高峰論壇在成都青城山舉行。本次論壇由中國半導體行業協會集成電路設計分會、芯原控股有限公司聯合主辦,來自全球汽車生態鏈上的關鍵企業、專家及學者代表齊聚電子信息產業重鎮成都,共同論道中國智慧汽車電子產業的發展機遇,從技術、市場、生態環境等角度進行全方位的剖析和探討,同時也談到汽車自動駕駛的現狀、發展前景以及挑戰。
工信部電子信息司電子系統處處長楊旭東在發言中首先表達了對自動駕駛未來前景的肯定。他認為智能化不僅會帶來汽車產品形態的根本變化,顛覆傳統汽車技術體系和產業格局,也將引發消費者出行和生活方式的變革、信息技術和通信方式的變革、信息和交通基礎設施的變革、甚至將極大地加速人類文明的進程。
但同時,楊旭東也坦言,目前我國汽車電子和智能汽車電子的發展還面臨著不小的挑戰。“現階段,我國相關企業在汽車電子以及智能汽車電子產業發展方面有了一些積極的探索,但由于我國汽車電子相關行業產業基礎比較薄弱、技術積累不足、相關企業之間缺乏有效的合作機制等原因,汽車電子產業發展還面臨著一系列的挑戰。”對此,他認為全行業應該統一認識,凝聚合力,堅持跨界融合、重點突破和系統推進,這樣才能加速汽車電子信息產業的彎道超車。
楊旭東強調,集成電路不僅僅是把更高指標的產品設計制造出來,更重要的是在一個生態體系中更好地應用。“全行業應統一認識,凝聚合力,堅持跨界融合、重點突破和系統推進,加速汽車電子信息產業的換道超車。”
作為最早宣傳自動駕駛的傳統企業,長安汽車智能化研究院副院長何文認為,智能駕駛輔助技術應用會呈現爆發式的增長。“到2025年L1級將達到90%左右,L2級從2018年開始到2025年也會呈爆發式增長,目前L2級以下的駕駛輔助配置已經持續向下延伸,現在新上市的車型中已大規模搭載如自適應巡航等駕駛輔助配置。另外,現在業內已逐漸統一認識,將L3/L4智能駕駛開發路線并行推進,L3面向消費者,L4從運營市場切入解決最后一公里的問題。”
從目前的市場來看,傳統車企多數比較保守,推出的車型多在L3級以下,如2017年下半年推出的全新奧迪A8,為全球首款達到L3級別的自動駕駛量產車。即使是長安汽車本身,也要于2020年才能實現L3級自動駕駛汽車量產。
青城山中國IC生態高峰論壇主席、芯原控股有限公司創始人、董事長兼總裁戴偉民
馭勢科技CEO吳甘沙
上汽乘用車電子電器部總監張海濤
長安汽車智能化研究院副院長何文
而類似谷歌旗下的Waymo、Uber、Lyft,以及眾多自動駕駛初創公司,則將目標直接瞄向了實現高度自動化的L4級以上。如今年百度宣布全球首款L4級量產自動駕駛巴士阿波羅量產下線,特斯拉更是號稱自己旗下的Autopilot 2.0硬件平臺可以支撐L5級全自動駕駛。但是在安全的考核下,互聯網企業還是頻頻亮起紅燈。今年3月,Uber旗下的一輛自動駕駛汽車在行駛過程中撞死一位路人,特斯拉因Autopilot輔助駕駛系統而導致的駕駛員死亡事故,更不止一起。
基于此何文表示,無論是美國還是中國的汽車企業,都存在著過度宣傳的現象:技術路線不夠成熟、感知系統無法適應復雜多變的環境,夸大其現有的功能。
青城山中國IC生態高峰論壇主席、芯原控股有限公司創始人、董事長兼總裁戴偉民在接受媒體專訪時也表示,從軟件芯片到硬件制造,汽車電子的安全問題最為重要。“與手機等消費類電子不同,汽車電子的供貨周期長達10-15年,很多東西不需要太先進,但是一定要滿足車規標準。”
上汽乘用車電子電器部總監張海濤認為,現在車上雖然繼承了不少智能網聯配置,但是仍然有非常明顯的不足之處。“一是帶寬不夠;二是車上變種特別多,有時候增加一個復雜零部件其綜合成本就會增加10%”;三是很多處理器的算力不夠,導致大量軟件冗余;四是公共安全和信息安全沒有充分體現在架構中。”
但是對于自動駕駛汽車的前景,張海濤還是充滿期望。他指出,整車系統構架是軟硬件一體的設計,與軟件、芯片等部件的關系都比較大。“近年來國產芯片已經有了很大的突破了,上汽這兩年一直在陸續鋪上線批產,而且與一級供應商、合作伙伴還有設計隊伍一起來協作開發。”
馭勢科技CEO吳甘沙同樣認為目前自動駕駛的發展水平還不成熟。“大家都知道,在自動駕駛行業里領軍的是Waymo,它目前有600多萬公里的路測,但是要證明無人駕駛技術的安全性需要110億英里的路測,幾乎是不可能完成的任務。”
對此,他提出可以通過建立照片極真實度的模擬仿真環境進行驗證,在模擬復雜的環境下,充分利用云計算算力,可以支撐車輛在模擬器中跑100萬英里。“當然模擬并不能完全取代路測,所以我們希望能夠建立飛輪效應,讓它在一個封閉的環境里去跑,幫助我們獲得更多的數據,提升算法,從而實現開放區間的L4自動駕駛。”
汽車自動駕駛技術在國內從概念到落地,還需要很多因素來共同協調。對此,何文表示,第一是法規。汽車自動駕駛需要進一步的研究來進行法規的完善。第二,需完善交通設施和交通標志的建設。在中國交通設施和交通標志的設計與自動駕駛需求還存在較大差距,中國各種道路交通要素不統一,復雜多變,導致道路測試難以覆蓋所有路況,比如匝道、隧道建設的不統一,帶來識別的困難。第三,完善基礎設施。基礎設施與自動駕駛發展缺少協調統籌,我們的基礎設施很少考慮自動駕駛的特點,已完成的交通基礎設施也很難準確獲取信息。第四,防范信息安全隱患。智能駕駛引入的開放互聯將帶來信息安全問題,也是智能汽車發展的重要威脅,國外已經出現過因為黑客攻擊導致汽車出現事故的案例。