單車智能存在五大問題自動駕駛需要新的技術路線

常莽

前不久，在2020世界智能網聯汽車大會上，中國工程院院士李駿做了主題為《中國智能網聯汽車發展需要創新突破》的主題演講。

從自動駕駛汽車發展需要新的技術路線、智能網聯汽車發展需要新技術突破、智能網聯汽車發展需要國家系統工程3個層面，他綜合闡述了中國智能網聯發展接下來的著力點。

雖然目前有很多新技術發布，但還是需要實現真正的突破，而且應該走出中國自己的智能網聯汽車技術路線。

自動駕駛汽車需要新的技術路線

美國SAE 2016年提出現代自動駕駛汽車的5級分類標準SAE J3016，也是自動駕駛的出處。那么，這個出處是一個什么樣的性質呢？

它的性質就是單車智能。這一點我們要看得清楚，它分為L1，L2，L3，L4，L5，主要的分級都是針對汽車本身的，所以它叫做“自動駕駛”。

這個詞翻譯過來叫自動駕駛，通俗一點來講就是單車智能。它定義了一臺車要實現自動駕駛的四大整車特性，包括DDT，ODD，OEDR，DDT Fallback。

可以看到，它從一開始定義自動駕駛的時候，就已經預測到了，這個車是不是在自動駕駛。當然，自動駕駛車輛也有失敗的時候，如果失敗多了，就不能叫做自動駕駛了。這個標準出來之后，通過幾年的突破大家發現一個問題，也就是單車智能行不行？

2019年，全球有一個新的聯盟成立，也就是歐盟、美國、日本聯合成立了一個新的聯盟，這個聯盟提出了另外一個標準叫ISAD。

ISAD標準把車之外要支撐自動駕駛的設施分為了5級，這是國際對自動駕駛第二次提出國際性標準。其中道路A級叫做參與到自動駕駛當中，也就是說那不是單車智能。因此，大家要注意到國際重大的趨勢變化。

ISAD標準還把交通融入進來，因為汽車是交通的一分子。此外，它還把道路、交通和汽車的連接性引進來了，所以這些都是重大的趨勢變化。在這樣的重大趨勢變化之下，用什么來進行連接呢？

歐盟最先提出了5G汽車，也就是說用5G連接。通俗一點來看，5G就是一個水管，它的作用就是能夠把剛剛講到的三者連接起來。

5G是中國的優勢，但是目前我們的5G大多數還是在汽車的服務當中，并沒有參與到駕駛中。

在這樣一個大趨勢下，美國DOT對它原來的L1，L2，L3進行了改進，將車外賦能加入了原來單車智能的定義當中，把車外賦能分為3級：狀態、趨勢和行為協同。此外，它把車外的加到了L3級以上，也就是說某種意義上，SAE已經趨向于不再僅僅是單車智能了。

最后，ISO世界標準化組織正在商議一個全球一致的標準，它把ODD，ISAD和交通規則合在一起，建立一個新的全球自動駕駛汽車的標準框架，目前正在商議當中，這是一個非常大的國際背景。

在這樣大的背景之下，中國的智能網聯汽車如何發展？

智能網聯汽車發展需要新技術突破

目前單車智能主要有兩大類：

一類是以Waymo為主，就是以多線激光雷達為感知，我稱之為飽和感知，這種飽和感知的最大優勢就是它非常靈敏，其劣勢是它對高精地圖依賴性非常高，而且成本非常高。

另一類是以特斯拉為代表，基于視覺感知（依賴攝像頭），主要是運用大量的人工智能和數據學習。

大家知道特斯拉的市值已經超過豐田成為世界第一大市值的汽車公司。這兩類汽車路線都是只重視“使能”也就是汽車單車智能技術路線。目前國內大多數的自動駕駛公司都是在這2個技術路線里，那么有沒有其他的技術路線？

我們看到目前單車智能存在五大弱點：

無人駕駛必須要依靠AI，AI有黑箱效應，如何克服？

蘭德智庫認為自動駕駛需要110億英里的道路測試，怎么實現？

完全自動駕駛至少有幾百萬的極端工況，軟件設計如何保證和驗證？

L3，L4，L5自動駕駛成本很高，特別是激光雷達和域控制器太高，如何進入私家車量產？

完全自動駕駛汽車的實際行駛安全如何保證？（目前自動駕駛汽車傷亡事故正在增加，而且它的社會問題比電池熱失控更大）

8項技術突破。

針對以上5個問題，在此提出8項技術突破。

一是新型智能網聯汽車理念，不能只是完全的單車智能

要規避單車智能總是在做自動駕駛的能力上限，能力上限是很難達到的。要找到一個把車自己的自動駕駛能力和車外賦能聯合在一起的邊界，使得大家都便利。按照這個技術路線正向開發汽車下一代產品，這是一個完全新的產品，而不是說在現有車上進行搭載的，這個要吸取新能源的教訓。我們總是在搭載，因此新的技術理念非常重要，未來是熵的概念，自動駕駛汽車總是在熵增，重點是如何做到熵減。

二是車載使能感知與車外賦能感知融合一體化

自動駕駛最難的就是過城市的十字路口。過一個路口有一個場景，車內車外同時感覺到這個場景，然后同時數字化，把這個信息傳遞到汽車當中，讓車載計算平臺做最后的感知、規劃和決策，這就叫使能、賦能融合一體化技術，目前還沒有車可以做到這一點。

三是要進行學習

我曾提過一個觀點就是軟件定義汽車，數據開發汽車、芯片制造汽車。

沒有數據是開發不了汽車的，過去傳統汽車做汽車發動機標定也是要靠數據的，要建立這樣一套自動駕駛軟件學習成長系統，目前我們中國OEM、一級供應商在這方面是值得反思的。

四是云，云是支撐

歐盟給出的三大支撐是非常明確的。支撐靠的是路側設施，但是路側設施必須要成為車自動駕駛感知的一部分，沒有感知部分，路側設施是沒有用的，只給信息不參與駕駛也是沒有用的。

五是安全

大家都知道功能安全，這是美國高速公路管理局給出的數字，功能安全只占0.7 %，絕大多數原因為預期功能安全。

要解決安全問題，有3個措施。一是線下安全，要找到一個解決安全的研發方法；二是成長學習；三是線上安全，我稱之為安全大腦。安全要到車上去，不能只是在車下，不能總是在車下通過研發26個月、36個月，這是不可以的。

六是5G

5G不僅是V2X，5G汽車有3個商業模型，最核心的就是無人駕駛，5G汽車是一個復雜系統，它把汽車變成數字化汽車。5G汽車具有三大商品屬性，5G汽車必須要弄清楚車的數據需求、數據結構和數據傳輸，然后才可以定義用什么5G。

七是芯片

我們注意到更多的是車載芯片，但是如果使能、賦能是一個系統的話，芯片就絕對不僅只在車上，車外芯片一樣重要。

八是測試

必須要測試驗證實成熟、安全的汽車才可以生產，中國安全分布的場景到底是什么？

到目前為止，我們并沒有公布一套國家權威場景，那你這個車出去，保險公司就不敢給你保險，保險公司不敢給你保險，車就賣不出去。因為你必須要知道什么東西是非常小概率發生的場景，你不能總是開放道路，必須要建實驗室。

目前我們國家在高度自動駕駛實驗室和測試技術方面是落后的，這個要引起高度重視，國外現在已經非常發達了，但是如果是沒有一個開發實驗室和開發工具的話，汽車是不會生產的。

智能網聯汽車發展需國家系統工程

首先要找到一個理論，這個理論叫SOS，是由有限獨立可操作的系統組成一個整體，這些系統相互連接，能夠達到更高的目標。

自動駕駛是一個非常大的系統工程，它也是一個國家工程，比如美國把它擺入國家工程，歐盟把5G汽車定為國家工程，也制定了時間表、路線圖。

建議中國也要有自己的中國智能網聯汽車標準，有中國的場景標準、地圖標準、通信標準、交通標準和安全標準，而且不能僅僅是單車智能。

中國智能汽車國家工程應該有宏觀布局、中觀布局、微觀布局，要強調四大融合，也就是智慧城市、智能交通、智慧能源和智能汽車融為一體。要突破前瞻性技術和顛覆性技術，走出一條自己的道路。

今年中國科協發布2020年重大科學問題和工程技術難題已經指出，數字化交通基礎設施如何推動自動駕駛和車路協同是重大科學問題，一個國家的重大科學問題必須是國家工程。如何把自動駕駛上升為國家工程，走出自己的創新道路，只有抓住這樣一個抓手，中國智能網聯汽車才能走向世界的前沿。