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福瑞泰克总裁张林：市场竞争加剧，本土ADAS企业如何拓局

2020年6月22日-23日 ， 由南京经济技术开发区与盖世汽车联合主办的“2020第三届全球自动驾驶论坛”隆重召开 。 本次论坛重点围绕与自动驾驶规模化商用有关的核心技术、法律法规、技术评测、商业模式等话题展开探讨 。 其中福瑞泰克总裁张林博士在发言中提到 ， 智能驾驶这条路还非常长 ， 要想真正实现无人驾驶 ， 还需要大家一起努力五年甚至十年 。 所以福瑞泰克的想法是在真正无人驾驶到来之前 ， 通过在私家车上普及ADAS ， 让每一个消费者都有机会去体验自动驾驶真正到来之前在不同阶段的成果和性能 。 下面是张林博士的发言详情：
福瑞泰克总裁张林：市场竞争加剧，本土ADAS企业如何拓局
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福瑞泰克总裁张林
各位嘉宾 ， 下午好！很高兴在南京和大家一起做一个分享 。 我们的题目是《市场竞争加剧 ， 本土ADAS企业如何拓局》 。
本人在汽车行业已经蛮久 ， 但是前20年在汽车行业一直是在主机厂的背景 ， 过去思考问题更多的是站在主机厂角度考虑智能驾驶给主机厂带来什么样的变化 。 大约4年前加入了创业行业 ， 一起创立了福瑞泰克这样一个企业 ， 可能对于在座的很多嘉宾 ， 福瑞泰克是一个名不经传的企业 。 我们也是想在这个场景下和大家介绍一下作为一个本土的初创企业 ， 如何思考在智能驾驶的大环境下 ， 作为一个初创企业如何拓局 。
之前的演讲嘉宾谈到自动驾驶究竟是渐进还是革命？这个问题的纬度不同 ， 大家的想法也不同 。 我个人的观点 ， 大概率这是一个殊途同归的结局 。 但是其中的差别在于 ， 在技术的循序渐进和自动驾驶这种革命性开创的形势下 ， 有一个很大的区别是它的目的性很不一样 ， 或者说它的受众很不一样 。 一类的产品 ， 我们经常看到的以循序渐进的L0、L1、L2逐渐到L3 ， 它的形态是以私家车作为一个载体 ， 它的客户是OEM ， 是整车厂 。 在这个环节中 ， 它会和很多今天的汽车零部件、汽车电子产品一样 ， 消费者会关注感知价值 ， 就是说我愿不愿意去花上万块钱或者几千块钱去获得这样一个功能 。 对于主机厂而言 ， 他关注的是你的成本 ， 你的质量必须是有竞争力的 ， 必须是符合消费者要求的 。 对于成本的苛求 ， 对质量的要求 ， 是和所有的汽车零部件、汽车电子是一视同仁的 。
在另外一个领域 ， 我们今天看到在L4这个驾驶领域 ， 它对成本关注度其实并不高 。 往往我们看到它的传感器的配置相对繁复以及计算平台也是高功率的计算平台 。 在这一类的拓展中 ， 目前阶段他对成本的敏感度不是很高 ， 更多的是怎么样来实现感知层面的高分辨率、高检测率以及车辆的自动驾驶 。
作为我们福瑞泰克这样一个本土企业 ， 我们决定我们聚焦于ADAS这条循序渐进的道路 。 下面我也进一步分享为什么我们在这条路上去选择 ， 同时我们是怎么在这条路上 ， 作为一个全新的企业 ， 面对行业的巨头 ， 我们这个刚刚露头的初创企业又该如何思考 ， 如何去做 。
首先 ， 我们看到目前整个汽车行业面临最大的挑战 ， 从2019年开始到2020年初 ， 尤其是乘用车行业 ， 面临着连续20多个月的下滑 ， 所以我们面临整个汽车行业的形势 ， 无论是哪家供应商都是非常艰巨的 。
但是好的地方 ， 我们也看到一些曙光 。 首先在4月份、5月份 ， 汽车的零售数据和批发数据都有了反弹 ， 尤其是2020年5月份 ， 汽车的销量相对于去年同期已经有了两位数的增长 ， 所以对于这个行业的从业者都是一个好的消息 。 在大的不利环境下 ， 我们逐渐看到一些对于ADAS发展好的一面 。
另一方面 ， 目前ADAS的搭载率 ， 哪怕我们算进L0警示级别的搭载 ， 有一些数据待会儿也会讲到 ， 目前的搭载率大概已经达到30% ， 这是最新的数据 。 未来的五年 ， 行业和政府 ， 和各个主机厂的判断 ， 会从30%增长到80% 。 换而言之 ， 这是一个很大的增量市场 。 尽管行业低迷 ， 但在这个细分领域 ， 它是一个高增长的增量市场 。 所以对于从业于这个行业的企业 ， 都是一个令人鼓舞的机会 。
第三 ， 在商用车领域 ， 我们也看到国家在最近 ， 尤其去年在客车 ， 今年在重卡 ， 尤其是在商用车领域发布了一系列的法规 ， 要求我们的客车、重型卡车 ， 在去年开始客车已经对AEB实现了强势的装配 ， 从今年的9月份 ， 所有的牵引车要装预警 ， 明年5月份要装AEB 。 在法规的驱动下 ， 大量的ADAS从之前的零配置到100%配置 ， 这也是我们这个行业会非常迅猛增长的一个很大的潜力 。
另外一个方向 ， 也是得益于国家的顶层设计 。 我们知道国家在几个月前发布了《智能汽车创新发展战略》 ， 这是十一个部委联合签发的 ， 再次重申了整个国家汽车产业往智能汽车发展的一个方向 。
其中 ， 尤其对产业的一些发展目标、法律法规以及发展方向 ， 制定了一个很明确的顶层设计 。 其中对于有条件的以及高度自动化自动驾驶车辆的搭载和实施 ， 都提出了在2025年前实现有条件的自动驾驶 ， 也就是说L3级别的自动驾驶要达到规模化生产 。 对实现高级别自动驾驶 ， 也就是L4自动驾驶要在特定下有自动化的应用 。 我们看到国家的方向是要求第一规模化 ， 第二是要市场 ， 即使是在L4也要看到市场化的运作 。
在这个政策下 ， 大家也可以看到全国各个省、各个市都纷纷建立了很多示范区 ， 以智能的车、智慧的道路 ， 车端、云端和路端一起来协同 。 这一点上我认为是中国自动驾驶很大的一个助推剂 ， 可能在这方面 ， 中国的自动驾驶 ， 因为我们智慧的车加上聪明的路 ， 会把我们的自动驾驶推上一个更快更大的应用场景 。
这里跟大家分享两张图 ， 一个是像我前面提到 ， ADAS的需求增长速度是非常快的 ， 尽管目前的装配率 ， 这张图可以看到从2019年初它的装配率是不到20% ， 最新的数据的2020年5月份 ， 这个装配率已经超过了35% 。 这个装配率涵盖的ADAS功能比较多 ， 含L0级别、L1级别、L2级别的 ， 不管含的类别多少 ， 但是这个增长的趋势还是很明显的 。
第二张图 ， 我们看到截止到今年前4个月 ， ADAS的市场占有率 ， 绝大多数市场目前来讲还是我们的跨国企业 ， 同时我们也很欣喜地看到本土的一些初创企业 ， 包括福瑞泰克也开始在这张图上出现了 。 尽管目前整体的市场占有率还相对这些国际巨头非常低 ， 但是我相信 ， 当一个小苗破土而出的时候 ， 如果我们方向正确 ， 我们给它一个坚定的辅导和明确的方向 ， 相信它有朝一日可以从一棵小苗长成一棵茁壮的大树 。
下面给大家放一段视频 ， 是介绍福瑞泰克目前已经在中国一些主机厂实现的量产前装的L2级别的功能 ， 在高速场景行车功能 ， 是国内率先实现0—1的突破 ， 目前已经在主机厂量产 ， 而且第一次在天津中汽研的CNCAP中首次测试就获得了满分 。
从我们公司的角度看 ， 我们认为未来十年是整个中国汽车行业ADAS高速发展的黄金十年 ， 我们也期待在这十年中 ， 我们立足于本土 ， 打造成为本土的智能驾驶的领航企业之一 。
从竞争的角度讲 ， 我们觉得有三方面是我们要打造成我们相对的一个竞争优势：
第一个是要有行业领先的技术 ， 这个技术包括算法、集成、测试等等所有相关的工程技术 。
第二个是对道路和场景的一个深刻理解 ， 在座的都知道 ， 中国交通的场景 ， 道路和驾驶员的使用习惯 ， 都会和国外的欧美企业有很大的差别 。 例如 ， 欧美一些车辆 ， 包括欧美的一些供应商 ， 在为中国的一个品牌配套的实施过程中 ， 有一个很长的对中国道路的适应过程 ， 中国道路有很多复杂的道路场景 。 比如说减速带 ， 这个是中国道路场景的特色 ， 在国外很少见到 。 中国的道路 ， 小区也好 ， 地库也好 ， 有大量的这些减速带 ， 这些减速带 ， 算法鲁棒性差的话 ， 会辨识成为一种障碍物 ， 会引发AEB的误触发 ， 会给消费者带来不好的驾乘体验 。
第三个是快速响应和本土能力 ， 福瑞泰克我们作为一个本土企业 ， 牢牢掌握了从系统设计、算法、软件、硬件以及集成的能力 ， 所以给了我们一个完整的系统能力 ， 快速响应很多主机厂针对消费者在不同场景对ADAS不同的需求 。
简短介绍一下公司的一些里程碑 ， 其实公司成立不久 ， 是2016年底才注册成立 ， 2017年 ， 我们更多的是招兵买马和消化吸收一些国际上最领先的ADAS技术 ， 同时研发了我们自己的自动驾驶控制技术 ， 2018年完成了量产 ， 在2018年获得了主机厂商用车量产的定点 。 2019年 ， 我们率先在首家自主品牌的乘用车上实现了L2级别的量产 ， 同时刚刚介绍了 ， 在天津中汽研CNCAP测试中获得了满分 。
2020年作为整个公司的目标来讲 ， 我们要实现规模化量产 ， 在过去一年多的市场开拓中 ， 我们获取了十多家主机厂量产项目的定点 。 今年受疫情影响 ， 交付从上半年推迟到下半年 ， 但是下半年我们会进入一个非常快速的增长 ， 会向众多主机厂批量规模化交付我们的雷达、摄像头以及控制器 ， 在整车上实现ADAS所有的这些功能 。
从产品布局上 ， 在消化吸收一些国外先进的规划决策控制算法 ， 我们也打造了最重要的自动驾驶感知层面的一些技术 。 除了感知算法以外 ， 我们开发了摄像头产品 ， 其中有应用于乘用车的 ， 也有应用于商用车的 。 除了第一代摄像头产品已经在去年量产 ， 我们也启动了第二代摄像头的开发 ， 它具有更大的视野角 ， 有更高的象素分辨率以及用更强大的神经网络的算法 ， 来实现更好的目标检测率 。
同时 ， 我们也开发了77G的毫米波雷达 ， 在今年一季度已经量产了 ， 在今年开始也陆陆续续向本土的一些主机厂供应这个角雷达 。
第三方面 ， 我们也逐渐从L2迈向L2+或者叫L2.5的高级自动驾驶 ， 作为一个高级自动驾驶 。 它对整个计算要求、通讯、诊断等等 ， 会有一个域控制器形式的形态 ， 体现在一个产品的状态中 ， 这也是我们正在研发 ， 也获得了主机厂的订单 ， 预计明年年底实现量产 。
公司目前有三个主要的系统产品形态 ， 首先是1V1R ， 通过前视的一个摄像头一个雷达 ， 来形成感知层面的检测以及摄像头和雷达的融合 ， 从而实现L0到L2级别在高速公路上的辅助驾驶 。 第二个系统方案上 ， 通过在两个后角增加两个角雷达 ， 更多地实现了除了前向的这些功能 ， 我们又可以实现关门预警、盲点检测、后向的横穿等等这些安全功能的实现 。
在第三个系统方案上 ， 我们又加入了更多的传感器 ， 实现了1V1D5R ， 具备一个前向的摄像头、前向的雷达和四个角雷达 ， 通过四个毫米波角雷达实现360度覆盖 ， 实现更高级别的辅助驾驶 。
对于整个辅助驾驶和自动驾驶的产品路线 ， 我们有这样几个方面的判断：
首先是传感器会越来越多 ， 传统器的类别也会越来越多 ， 会从单一传感器逐渐走向多传感器的感知层面的一个很大幅度的提升 。 这里面就涉及到异构传感器的感知融合以及同一个传感器 ， 假设我们在全车的360度都布置了角雷达以后 ， 我们有算法能力可以追踪一辆车从后面经过本车的侧面以及超越本车 ， 在它的360度范围内可以追踪这辆车在周边经过的算法能力 。 这是从感知和感知算法的角度去讲 。
另外 ， 目前整车的电子器件架构很明显的会从分布式走向中央式 ， 过渡阶段我们会看到域控制器的形态 ， 在真正走到终极的车辆中央计算中心 ， 我们会看到有一个自动驾驶域 ， 有娱乐域、动力域、车身域等等 ， 这几个主要的电子控制单元 。
第三个 ， 也是算法上 ， 目前深度学习的算法 ， 不但在感知层面 ， 也在规划决策层面得到了广泛的应用 。 它对感知能力和规划决策的应用能力都得到了进一步的提升 。
这三个方向也是我们所观察到的趋势 ， 在我们整个产品路线图上也予以了考虑和设计 。
刚刚大陆的徐弢总也讲到 ， 一旦你进入量产以后 ， 要考虑的事情是非常多的 。 它和去做一个测试 ， 做一个示范还是有很大的区别 。 对于一个企业来讲 ， 我们前期可以聚焦我们的研发 ， 聚焦我们的市场拓展 ， 把我们的产品推向市场 。 但一旦进入量产 ， 是对整个公司体系的全面考验 ， 包括采购体系、生产体系、质量体系等 。 为了好好地把握住我们对质量和成本的控制 ， 我们也在今年建成了我们自己的一个工厂 ， 工厂里面有全自动化的生产线 ， 可以生产我们的雷达、摄像头 。 同时 ， 我们在乌镇 ， 在我们工厂的同一个城市不远有一个全封闭的测试道路 ， 我们可以进行所有道路封闭场景的测试 ， 例如：AEB、ACC ， 现在每个月大概都有十几辆车在这个封闭场地里进行测试 。
任何一个企业的成功 ， 它的核心还是人 。 公司现在有300多个人 ， 其中不少来自于我们的友商 ， 尤其是我们的一些国际大牌的企业 ， 像博世、大陆 ， 所以我们做到了你中有我 ， 我中有你 。
另外 ， 也是从各种跨行的 ， 我们从IT行业、芯片行业、人工智能行业 ， 也吸引了一些跨界的人才 ， 来做我们团队的核心组成 。 很荣幸 ， 我们组建了行业一流的团队 ， 其中超过50%以上的同事具备硕士以上的学历 ， 另外50%以上的同事也具备5年以上行业的相关经验 。 有了这样一支团队和技术 ， 我们可以争取更多的客户 ， 在本土的市场上努力地和其他企业一起去竞争 。
这里展示的是我们在去年年初 ， 在天津中汽研做的CNCAP的测试 ， 下一个是对行人的避免碰撞 。 也是非常成功的 ， 完全避免了横穿行人的碰撞 。
你可以看到尽管光线有所变化 ， 车道也是一个很大的S弯 ， 在没有人工介入的情况下 ， 也都是可以进行非常平稳的功能实现 ， 这不是示范车 ， 这是一个量产车 ， 目前这些功能已经在量产的众多主机厂的产品上实现了 。
这是我们现在开发的 ， 预计也会在明年实现量产的 ， 基于L2级别的 ， 我们现在叫L2.5 ， 它可以对除了本车道的自动驾驶以外 ， 还可以在60—150公里的工况下实现自主变道 ， 它的变道可以根据不同的车速来做一个自适应的变道 ， 获得最佳的舒适感 。 同时考虑到整个变道中驾驶员的介入 ， 也会对方向盘的扭力做一个监控和驾驶员介入时候的一个考虑 。
走向量产有很多的技能必须具备 ， 这里展示的是我们的一个融合 ， 大家可以看到两个视频 ， 右边是一个纯视觉的视频 ， 它可以追踪车辆目标 ， 左边是一个雷达的信号 ， 可以看到雷达 ， 通过视觉信号和雷达信号的融合 ， 从而建立对目标更强的置信度 。 因为每个传感器都有各自的优点 ， 摄像头可以有更丰富的视觉信息 ， 可以做目标分类 ， 但是受到光线、气候等等条件 ， 视觉会受到影响 ， 同时对位置和速度的探测 ， 雷达在这个方面做得更好 。 兼容两种传感器的优势 ， 同时通过一个非常鲁棒的融合算法 ， 我们可以给前向的目标一个非常高的置信度的确认 。
另外 ， 我们在任何一个平台开发过程中 ， 都会进行几十万公里道路的采集和道路的测试 。 在每个客户项目中又会针对客户的需求 ， 做5—10万公里的客户项目的验证 。
在建模过程中 ， 我们这个企业有一个很重要的特点 ， 我们所有的算法是基于模型建立的 ， 你第一步看到的不是软件 ， 而是在MIL里面的一个模型 ， 比如说AEB ， 会考虑到场景 ， 考虑到目标和边界 ， 考虑到传感器的模型 ， 同时考虑到车辆动力学的模型 。 大家可以看到左边上角一张图就是在MIL里面形成的一个仿真算法的验证 ， 这个验证会和后续的整车上的验证做一个匹配度的复核 ， 所以模型会是开发的第一个环节 。
在模型以后会进入一个代码 ， 我们在研发过程中还有一个环节 ， 通过一个感知的回放 ， 来验证我们的数学模型 。 起到几个作用 ， 一个是大量数据路采以后 ， 我们有这样一个硬件在环的环节 ， 可以回放 ， 所有的数据都可以在这个过程中回放 ， 你可以看所有的检测率是不是达成；第二个 ， 相应的功能有没有正常触发或者漏触发或者误触发；第三个 ， 当你做任何一个软件和算法的迭代 ， 还可以以这些路采的数据来回放 。 这些工具能力的建设 ， 包括你可以在上车前以非常高的效率去验证所有的算法和代码 。
第三阶段 ， 我们有一个系统的硬件在环 ， 这是一个闭环的测试工程 ， 会在模拟一个路的场景 ， 量产的摄像头会看着这个场景 ， 同时有一个很大的计算仿真中心 ， 会模拟雷达的信号 ， 会模拟车辆动力学里面其他一些模型 ， 真正做到在闭环的环境中 ， 最后在上车前验证所有的相关算法 。 这里面不光有ADAS的算法 ， 还可以把执行器的算法、相关功能件的算法 ， 在上车前进行联合调试 。 以及所有算法假设有过任何的修改 ， 都会在这个环境中得到再一次的验证 。
可以看到这是一个仿真的场景 ， 摄像头就是围绕这个虚拟的场景做一些检测的判断 。 可以看到它可以模拟不同的气候条件 ， 包括路的光学条件 ， 太阳西下 ， 或者是傍晚也好 ， 阴影的情况是不一样的 ， 也可以模拟晚上的环境 ， 可以看到对方车辆的灯光 ， 可以模拟路边的灯光 ， 这些虚拟的场景都会加速和提升开发的效率 。
最后 ， 就是我们的一个路测场地 。 我们有一个将近800米直线+弯线的路道 ， 而且它可以模拟不同的交叉路段 ， 路边可以竖不同的交通标识来验证我们的感知对路标的辨识能力 。 通过自己测试道路以及完整的车辆测试工具 ， 我们在真正的车辆量产前又多了一层验证和质量的保障 。
最后做一个小结 ， 其实智能驾驶这条路还非常长 ， 我们真正能看到无人驾驶那一天 ， 我相信还需要我们大家一起努力五年甚至十年 。 但是我们的想法是在真正无人驾驶到来之前 ， 我们通过ADAS这样一个产品 ， 在私家车上逐渐让我们普罗大众 ， 让每一个消费者都有机会去体验自动驾驶真正到来的那天之前在不同阶段的成果和性能 。
【福瑞泰克总裁张林：市场竞争加剧，本土ADAS企业如何拓局】因为ADAS还是以安全为主 ， 它不但可以给驾驶员本身带来更强的安全性和舒适性 ， 也会为我们共同处于的这个驾驶环境带来最佳的安全和更好的环境 。 作为福瑞泰克的一员 ， 也作为今天参与本次大会的行业企业 ， 相信经过我们的共同努力 ， 会把更美好更舒适的出行带给每一位消费者 。 谢谢大家！


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