博世底盤控制系統中國區總裁陳黎明：自動駕駛由簡單到復雜由小范圍到大范圍實現
博世底盤控制系統中國區總裁陳黎明發表主題演講
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在中國電動汽車百人會論壇（2018）的“全球智能汽車峰會”主題論壇上，博世底盤控制系統中國區總裁陳黎明發表主題演講。
以下為演講實錄：
各位演講嘉賓、各位來賓，大家下午好！今天非常榮幸有這個機會，在這里跟大家一起交流自動駕駛這個話題。
不管是未來出行的趨勢，還是汽車工業發展的趨勢，自動駕駛都是非常重要的一部分，也是未來出行最主要的科學技術的基礎。今天想跟大家分享一下面臨的挑戰和博世在這方面最新的一些研究成果。
首先，自動駕駛就是取代人的感知，包括對周邊環境關系的感知，知道自己在什么地方，下面應該干什么；其次，對得到所有的信息進行分析、決策，然后進行下一步動作，先是大腦，然后是手和腳，最后取代手和腳，把我們從無聊的開車當中解脫出來。
自動駕駛等級分為：
0級全部靠人來做。
1級是ACC、AEB，可以把腳解放出來，還是需要手的。
2級，今年或明年會有一些產品推出，把手腳同時解放出來，但需要用人的眼睛對周邊進行觀察和判斷。
3級，把眼睛也解放出來，可以在車里干一些別的事情，當系統失效時，允許駕駛員接管，有一定的延遲。
4級到5級，基本上可以高枕無憂了，一步一步實現自動駕駛。
從2級到3級，不是簡單數字的變化，是質的變化，其中最大的是駕駛責任的變化。3級以下都是駕駛員對整個駕駛負責，到了3級以上就是系統對整個駕駛負責，這是非常革命性的變化，而不只是一點點，incremental的變化，這對整個自動駕駛提出了非常大的挑戰。
所有機械元件總有失效的模式，這個時候如何應對、如何處理？這是自動駕駛領域到目前沒有完全解決的問題。從2級到3級的駕駛責任的改變，自動不足時，到完全自動駕駛，人無法接管，場景越來越復雜。失效的處理，2級是失效了車可以停下來，3級以上是失效時車還要自己能夠運行。基于這樣的要求，對整個控制系統，包括傳感器、執行器、控制器、電源、通訊等都要有冗余的控制，就像飛機一樣，一套系統失效了，另外一套還能夠接管過去。
自動駕駛，講了有第三空間，有很多很時尚的東西，但是最根本的還是解決把人安全地從A轉到B，如果沒有這些，所有的第三空間、車聯網都是空談，最根本還是解決安全地從A到B的問題。
自動駕駛發展路徑。
從車的控制，最終用車，用戶有兩大類：
1.私家車用戶，哪怕有無人駕駛，還是有很多人就喜歡車，因為車對很多人來說是很時尚的玩具，有駕駛的樂趣，也有駕駛的煩惱，所以為什么要自動駕駛。
2.共享，包括出租車、滴滴，出行運營服務商。
兩條路徑是不同的終端，客戶要求不一樣，對于私家車來講，一般按照漸進路線在發展，就是1、2、3級這樣走。對于出行運營商來講，需要的是車機器人，實際上車到最后就是運載機器人，需要取締駕駛員，能夠24小時運營。
基本現在所有造車企業都是沿著漸進路線在走，對于滴滴、Uber這種出行運營商就是4級、5級。
不管是哪一個路徑，大家遇到的問題都是一樣的，面臨的主要挑戰有兩方面：1.政府需要幫助解決；2技術層面。技術層面需要企業、研究機構、大學等開發新的產品，解決這些技術問題。在法規規范方面必須要由政府支持。
自動駕駛公共道路測試全球法規發展。
美國最早開始允許自動駕駛上路，也是做得最快、最激進的，在日本、法國、英國、新加坡等也有車允許上路。之后美國推出關于自動駕駛的指導方針，眾議院、上議院、下議院都有一些法案，對于如何管理車的運營，在開發、測試階段如何保證安全，這方面德國在做，日本也有一些。目前從幾個主要國家來看，中國還比較慢。工信部在做這些方面的研究和做一些準備，但目前沒有出臺，最早是北京的，現在也在試運行，很多地方還沒有這方面相應的法規或指導意見來進行自動駕駛的測試。現在魚龍混雜，很多時候有很多馬路殺手，如果一些系統沒有達到安全標準就上路的話，對整個交通、整個安全是非常大的隱患。昨天在百人會理事會上，我也強烈呼吁：希望政府能夠在這方面給予一些支持，盡快出臺政策。
自動駕駛技術。
自動駕駛是一個系統的系統控制問題。車上有發動機控制系統，有變速箱控制系統，有ABS、ESP、安全氣囊等控制系統，以前基本是各做各的，到了自動駕駛以后，要把所有的系統全部網絡化，形成一個大系統，對整個大系統進行綜合的控制。這是汽車工業以來最具有挑戰、最復雜的一個系統控制問題，牽涉到方方面面的挑戰。
現在感知方面比較熱，傳統感知方法在新的復雜的環境當中，不再是簡單的場景，而是非常復雜各種情況下的場景，這時候傳統算法無法處理這樣的物理模型，這時候人工智能剛好有了突破，在這方面有非常好的應用。
高精度地圖、定位。再精確的地圖不能準確現在所處位置，無法控制車。
真正能夠知道周邊環境，進行最優的規劃，作出最優的決策，保證人的安全。這是在智能方面的挑戰。應該說動態控制（即對于車的控制）到目前是最成熟的。
車載計算機計算能力問題，人工智能很強大，能解決很多問題，但是要落地，要在車載計算機上實現其功能，到目前為止還是一個巨大的挑戰。神經網絡、深度學習計算量相當大，如何能夠落地？如何能夠把所有數據融合？要把所有傳感器全部融合起來，準確判斷周圍，而同時協調所有控制器達到最佳安全的控制狀態，所以它是一個非常復雜的控制系統。
現在大家談得比較多的還是感知、思考、行動，都沒有談的是最后怎么有一個好的系統架構——電機架構、功能架構、軟件架構，怎么最優地去支持冗余，支持整個軟件，這些都是非常重要的部分。
把系統集成了，最后要驗證、要釋放。沒有驗證、沒有釋放，前面談的都是Demo，還是沒有辦法放到路上去。今天開的車是經過了很多驗證，是安全的，才能夠放到路上去，這塊目前沒有答案，特別是在人工智能算法加入到自動駕駛里以后，如何驗證這些神經網絡，現在還是一個開放性的話題。
博世解決方案。
博世作為一個汽車零部件供應商，在主被動安全、ADAS、自動駕駛方面提供相應的傳感器，攝像頭、中長距雷達、超聲波雷達、制動系統、智能助力器和ESP，形成冗余制動，這也是自動駕駛目前相對成熟的產品。
博世有40多年汽車軟件的開發經驗，包括控制、各個方面軟件的集成和驗證釋放，還有系統安全，這塊也非常重要。如果一個自動駕駛的車被黑客以后，大家可以想象是什么樣的場景，這也是非常關鍵的一塊。現在很多車載安全系統都用博世的解決辦法，這是主流產品。基于這些，我們可以提供自動駕駛的功能、自動泊車功能。
最新研究成果分享。
目前，下一代雷達正在研發中，距離會進一步增加，視角會從90°到100°，帶寬從1G到1.5G，角分辨率進一步增加。整個雷達做得更薄、耗能更低、更易于安裝，同時主要振動自動駕駛方向來設計，可以在復雜場景下識別更多的目標，更準確地在速度和距離上進行測量。
新一代多功能攝像頭和立體攝像頭，象素從1.2到200萬象素，市場角雙倍，加上用了最新技術，不僅是人工智能、深度學習，還有紋理識別與密集光流法，因為沒有一個東西是萬能的，沒有一個東西可以解決所有的東西，我們把最先進、最好的東西集成在一起，使得其能最有效來解決問題，同時所有這些算法都已經在車規級芯片上開始實現了。
泊車方面有最新一代超聲波傳感器，性能相當好，對于自動泊車和低速制動都提供了很好的支撐。
定位技術
有了高精地圖，如果不能知道自己準確在什么位置，實際上沒有辦法進行下一步操作，所以一定要準確知道自己在什么地方，與別的車什么關系，才能進行制動。
定位兩個解決方案：
1.GPS+修正，我們有一個VMPS（車輛運動位置傳感器）產品。
2.通過道路特征，道路上有很多東西，都是特征，可以幫助我們進行定位。基本上實現道路特征定位主要是通過攝像頭，別的公司都談過攝像頭，我們也做。同時我們這里談到一個特別的是靠雷達來進行特征定位。去年4月份，我們與高德、百度、施維進行戰略合作，開發基于雷達和攝像頭一起的定位。
過去幾個月時間里進行了很多測試，非常高興地跟大家分享一下，證明是非常好的一個解決方案。目前精度達到10cm的級別。要實現自動駕駛，要求20cm級別的定位精度，通過我們這個雷達道路特征可以達到10cm。在高速路、城市道路，甚至在隧道里，都用這個道路特征，效果非常好。
博世自動駕駛技術路徑
除了高速公路解決方案，還有城市自動引導，即5級無人駕駛，這個技術我們與戴姆勒進行合作。泊車，包括遙控泊車、自動代客泊車、家庭泊車，我們主要提供這三個方面的元器件和系統解決方案。
（視頻）
自動駕駛肯定由簡單到復雜，由小范圍到大范圍，一步一步實現，讓我們期待自動駕駛盡快到來。謝謝大家！
（根據發言整理，未經本人審閱）
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