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玛莎拉蒂|探路商业化 2020第三届全球自动驾驶论坛圆满落幕( 三 )


“不可能天天把一辆无人驾驶汽车放到测试场运营 ， 也不可能将整个道路清空 ， 就让一个Robotaxi车队来测试 ， 自动驾驶汽车无可避免要融入到整个城市交通当中 ， 而且这个过程是渐进的 ， 不是说今天一闭眼明天一睁眼 ， 路上全是无人驾驶汽车 ， 这不可能 。 更可能的是在城市道路上会有一定比例的人类驾驶的小汽车 ， 一定比例的无人驾驶汽车 ， 还有一部分比例的智能网联无人驾驶汽车 。 所以大家要做好各种不同属性的车辆在城市道路里运行的准备 ， 然后再去测试无人驾驶的算法、技术或硬件的可靠性 。 ”沈畅表示 。
黄汉知则指出 ， 要想尽可能高地提升自动驾驶汽车的场景适应性和安全性、可靠性 ， 必须采用基于模型的方法 ， 也就是正向的基于模型的自动驾驶开发和测试方法论及工具链 。 “这个工具链的核心是在产品开发早期尽可能多的用仿真手段 ， 尽可能早的暴露系统、算法、参数存在的问题 ， 而不是等到产品原型甚至车辆的原型出来 ， 量产车上市之后 ， 再通过物理路试暴露问题 ， 这对于任何一家车企来说都是不能承受的风险 。 ”
【玛莎拉蒂|探路商业化 2020第三届全球自动驾驶论坛圆满落幕】从ADAS到无人驾驶结合场景谈落地更有意义
法雷奥中国区CTO顾剑民博士认为应该从小做起 ， 从简单、低成本的自动驾驶技术入手 ， 以吸引足够多愿意付费的用户 。 “自动驾驶商业化落地的基本条件是什么？需要有人付费 ， 天上不会掉馅饼 ， 技术总需要有人付费 ， 不是用户付费 ， 就是整车厂来付费 。 ”
具体怎么做呢？顾剑民指出有几种落地路径 ， 首先是自动代客泊车 ， 由于车速相对较低 ， 场景比较可控——一般是在半封闭的停车场里 ， 对感知系统、决策系统的压力挑战相对小一些 。 其次是从特定场景和特定用途开始 ， 顾剑民指出自动驾驶有很多场景 ， 如果抛开场景来讲自动驾驶是没有意义的 。 再者是无人配送 ， 因为从安全的角度来讲 ， 无人物流车比载人无人驾驶汽车要求相对低一些 ， 但需求更高 。 比较之下 ， 无人驾驶私家车落地所需的时间相较于无人小巴、无人出租车、无人物流车等会更长一些 。
长城汽车股份有限公司技术中心主管工程师张瀛的观点与之类似 。 他指出未来3——5年自动驾驶可能的落地场景主要有Robotaxi、无人巴士、无人驾驶物流车、无人矿车、港口无人驾驶等 ， 特别是用于矿区、港口的无人驾驶汽车 ， 由于限定了场景 ， 在某种程度上可以降低一部分落地难度 。
华为MDC业务发展总监佘远飞认为在智能驾驶产业落地方面 ， 面向个人消费者的智能驾驶是存量最大的市场 ， 但这一块对安全和体验的要求也是最高的 ， 且对于提升生产力没有太大的紧迫性 ， 所以产业化落地会慢一些 。 而商用车由于在降本增效方面的需求十分迫切 ， 在落地节奏上将走的相对快一些 。
“我们认为在未来两年里 ， 无人驾驶作业车随着5G网络的普及 ， 还有整个产业链、传感器、芯片的成熟度越来越高 ， 落地的可能性会逐步得到验证 。 ” 佘远飞指出 。 至于L4和L5 ， 他认为在未来5—10年会普遍进入我们的社会生活和生产当中 。

玛莎拉蒂|探路商业化 2020第三届全球自动驾驶论坛圆满落幕
本文图片

可实现L3自动驾驶的埃安LX ， 图片来源：广汽研究院
尽管如此 ， 一些关键的技术依旧十分必要 。 比如激光雷达 ， 在广汽研究院智能驾驶技术部部长郭继舜看来 ， 之于L3级别以上的自动驾驶汽车就尤为关键 。 “至少在广汽的车型上 ， 只要到了L3以上 ， 一定会有激光雷达 。 因为经过功能安全分析 ， 我们认为没有激光雷达是达不到非常好的功能安全性能的 。 ”另外还有冗余系统 ， 他指出高级别自动驾驶一定要有冗余系统 。
滴滴自动驾驶公司首席运营官孟醒则认为将出行与自动驾驶结合在一起 ， 三个方面很重要：第一是AI技术 ， 第二是数据能力 ， 第三是自动驾驶网络能力 。 “另外如何将感知、决策、规划等系统连接在一起做整体开发 ， 对于我们来说也是非常难但却非常有必要的一件事 。 ” 孟醒指出 。 同时还需要做更多的路测和驾驶数据 ， 只有这两件事加在一起才能使自动驾驶系统实现最开始的愿景 。


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