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智能汽车|姚丹亚:L3人机共驾最大难点是预留多少接管时间


网易汽车8月24日报道 8月22日 ， 由中国电动汽车百人会主办的第三届全球智能汽车前沿峰会（GIV2020）召开 。 本届论坛主题是“提速汽车智能化 打造产业新引擎” ， 会议期间清华大学自动化系系统工程研究所教授、博士生导师姚丹亚接受了包括网易汽车在内媒体专访 。
伴随5G通讯技术的发展和普及 ， 车路协同成为实现自动驾驶和智能交通的一条重要路径 ， 这项技术可实现人、车、路之间动态实时信息交互、融合甚至主动控制 ， 以上帝视角实现人车路的有效协同 ， 保证交通安全和高效通行 。

智能汽车|姚丹亚:L3人机共驾最大难点是预留多少接管时间
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清华大学自动化系系统工程研究所教授、博士生导师姚丹亚
只是车路协同实现过程中需要面临诸多挑战和难点 ， 姚丹亚认为 ， 交通发展不应该脱离本性 ， 即把人和货物安全高效地的运到目的地 。 以5G为代表的通讯技术可以将被动安全、主动安全和通讯技术结合起来 ， 构成协同安全 ， 最终利用车路协同解决道路通行的效率个和安全问题 。 但车路协同的推广应用需要各方协同 ， 更需要政府牵头投资更多的基础设施才行 ， 道路的智能化改造一定需要政府的投入 。
当前国内各地政府对于智慧交通示范区的推进节奏正在加快 ， 国内也出现了数十家自动驾驶测试区 ， 各地也根据自身情况出台了针对性的法规 ， 但也涉及到无人驾驶测试能否互认的现实问题 。
姚丹亚表示 ， 自动驾驶正处在发展阶段 ， 各地的政策目前没必要先行统一 ， 大家可以先各自走着 ， 等达成共识后再统一起来 。
车路协同主要涉及车载系统、路侧系统和通信平台三部分 。
车载系统负责车载端的多传感器数据融合和处理 ， 保证车辆在各种复杂的情况下安全行驶 。 路侧系统负责路况信息搜集与边缘侧计算 。
通信平台则负责提供车、路以及人之间的信息实时传输 ， 通过低延时、高可靠、快速接入的网络 ， 保障车端与路侧端的信息实时交互 。
谈及车路协同下自动驾驶应用技术难点时 ， 姚丹亚表示 ， 自动驾驶最重要的技术之一是高精定位 。 但他认为高精度是一个很模糊的词 。 无人驾驶定位要到厘米级 ， 才能解决碰撞安全和控制问题 ， 并且装车后还要克服成本和快速定位的挑战 。
“当前 ， 无论卫星定位、环境视觉定位 ， 还是加上导航的组合定位 ， 都没有彻底解决成本和速度的问题 。 各种定位方式都有一定的局限性 ， 不能同时满足环境适应性、可靠性和鲁棒性要求 。 ”
关于业界软件定义汽车和架构定义汽车的争论 ， 姚丹亚认为两者并不矛盾 。
“软件定义是IT和信息技术的概念 ， 软件定义的前提必须要有硬件支持 ， 如果硬件架构上没有匹配对应的传感器 ， 软件定义就是一句空话 。 ”
“硬件要有一个很好的架构 ， 软件定义才有实际意义 ， 二者是这样一个关系 ， 不矛盾 。 ”
此外 ， 业界对L3级自动驾驶存在的必要性始终存有争议 ， 姚丹亚认为L3级人机共驾最大的难点在于“为接管预留的时间有多久” 。
“这个接管时间是10秒钟、1分钟还是3分钟？如果要求3秒钟接管 ， 实际上驾驶员是不能分心去干别的事 。 现阶段车辆半分钟自动驾驶还能搞得定 ， 时间太久就做不到了 。 我个人不站队 ， 我认为接管时间问题解决了 ， L3就能做 ， 如果一直解决不了 ， L3就没有办法做 。 ”
姚丹亚最后强调 ， 现阶段推动自动驾驶行业发展 ， 更多的需要先把L1、L2做好 ， 然后把智能网联汽车里的L1和L2做好 ， 只有单车和协同智能一起做好才更有意义 。
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