2019年11月12日，作為中韓汽車領(lǐng)域?qū)哟巫罡?、?guī)模最大、內(nèi)容最專業(yè)、影響力最深遠的交流對話平臺，由國家信息中心信息化和產(chǎn)業(yè)發(fā)展部與現(xiàn)代汽車(中國)投資有限公司合作舉辦的“第七屆中韓汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展研討會”將于北京正式召開。研討會將圍繞“以東方智慧驅(qū)動自動駕駛新時代”主題，邀請中、韓兩國汽車及自動駕駛領(lǐng)域行業(yè)精英共聚一堂，展示中、韓兩國汽車自動駕駛技術(shù)最新成就，探討中、韓兩國在自動駕駛領(lǐng)域的合作與發(fā)展。
在大會期間，博世汽車部件（蘇州）有限公司車路協(xié)同項目總監(jiān)臧昕發(fā)表了主題演講。
臧昕認為，汽車行業(yè)正面臨著巨大的變革，跨界交流與日俱增。未來出行趨勢趨向于個性化、自動化、互聯(lián)化、電氣化。隨著自動駕駛將“人”從駕駛中剝離出來，將會進一步降低交通事故，提升交通安全。為了，構(gòu)建更加安全的交通環(huán)境，自動駕駛必須進入“毫秒必爭”的時代，低延時、高可靠是自動駕駛的前提。
目前，主流的自動駕駛是單車智能，不過隨著自動駕駛車輛由L2級別向L3級別進化，系統(tǒng)的復(fù)雜程度造成的單車能耗對汽車同樣是一個巨大的挑戰(zhàn)，此時車路協(xié)同就變得尤為重要。通過智能車路協(xié)同，可以高效的解決自動駕駛過程中紅綠燈識別、盲區(qū)檢測、高架橋三維定位等問題。車聯(lián)網(wǎng)為車和路構(gòu)造了一張大網(wǎng)，但是同時也帶來了新的安全問題：如何應(yīng)對黑客攻擊、全球范圍內(nèi)的法律法規(guī)如何制定等都需要進一步探索。
無疑，智能網(wǎng)聯(lián)現(xiàn)在是一個大的生態(tài)，其實是需要不同行業(yè)的全球精英共同探索，找到可持續(xù)健康發(fā)展的商業(yè)模式，促進自動駕駛的產(chǎn)業(yè)化、商業(yè)化。
以下為博世汽車部件（蘇州）有限公司車路協(xié)同項目總監(jiān)臧昕演講實錄：
各位嘉賓，各位業(yè)內(nèi)的同仁們，大家下午好，今天很高興也很榮幸受到主辦方的邀請，代表博世公司來跟大家探討一下，現(xiàn)在最熱門的話題：自動駕駛。那么今天我給大家匯報的主題叫智能網(wǎng)聯(lián)時代下的自動駕駛，大家都知道現(xiàn)在汽車界正在面臨一個巨大的變革時代，以前汽車論壇來的都是OEM主機廠，加上零配件、供應(yīng)商，現(xiàn)在我們看到今天的汽車論壇，除了汽車業(yè)界的各位同仁們還有剛才提到的各種出行服務(wù)公司，通訊行業(yè)、IT等行業(yè)，甚至網(wǎng)絡(luò)平臺，現(xiàn)在出現(xiàn)了一種跨界的合作，就是跨界的交流，這個也是我們認為未來出行的一個趨勢是趨向于個性化、自動化、互聯(lián)化和電氣化的。那么為此博世也提出了一個叫零事故、零擔憂、零排放的偉大愿景，致力于打造未來出行服務(wù)方式和全新的服務(wù)理念。
今天，想給大家著重分享一下，我們在智能化、互聯(lián)化、自動化方面的思想，汽車領(lǐng)域我們說的自動化著重聚焦在自動駕駛上。自動駕駛從0級到5級慢慢的是把人從駕駛的過程當中就剝離開來了，我們知道有數(shù)據(jù)調(diào)查表明研究有80%到85%的事故是由人造成的。我們想說把人從駕駛的操作當中脫離出來的話，是不是可以提高交通事故的安全性，保證效率。這樣的話，從這邊看到從L0級到L5級，其實是慢慢的從L1級開始我們就說車能夠自主在本車道進行操控。這樣就把腳解脫出來了。到L2級的時候，在手也可以解放出來。到L3級就是說我們的眼睛，感知的層面，是由車上的傳感器來自動完成的。到了L4級的話，我們就要脫腦決策考慮執(zhí)行的方面，更進一步。到L5級那就是真的是高枕無憂，在各個場景環(huán)境下汽車就成為我們?nèi)祟惖牡谌臻g。
大家都知道現(xiàn)在我們處于哪個階段？其實現(xiàn)在分界線都是在L2級上，博世也是在2018年量產(chǎn)了L2級自動駕駛，像車道應(yīng)急輔助，集成式輔助巡航。我們現(xiàn)在在部分L2級層面上往L3級的過程當中。前兩年大家談到L3級、L4級、L5級，愿景是美好的，說2019年、2020年就量產(chǎn)L3級了，到2019年底大家回過頭來看看當時許下的諾言，顯然是當你越接近事實，這里面臨的困難和挑戰(zhàn)是巨大的。
為什么會產(chǎn)生這樣？我們說L2到L3級一定是技術(shù)上跨越式的難題的因為L2級以下出了事故以后，責任駕駛是由人來承擔的。那么到了L3級以上，責任的駕駛最后的出事故誰來承擔這個責任？是車，是整個系統(tǒng)來承擔責任。對于給整個系統(tǒng)就提出了一個更高要求的技術(shù)解決方案，比如說你的冗余要被提上日程，冗余就是說，在一套系統(tǒng)失效的時候，你必須要有第二套備用的系統(tǒng)，能夠隨時接管。
我們近距離看一下L3級以上的自動駕駛，其實現(xiàn)在主流的自動駕駛的方案，是單車智能，我們看一下目前單車智能情況下的是如何實現(xiàn)高階層的自動駕駛。L3級以上可以看到，L0到L5級是不斷把人脫離出來，脫手，脫腳，脫腦，脫眼相當于我們在車內(nèi)的感知系統(tǒng)，在L1、L2級的時候，我們可能只需要一個攝像頭、一個雷達就可以完成L1、L2、級的自動駕駛功能，到L3級就需要立體攝像頭，就需要多幾種傳感器，到L4級、L5級，大家可以看一下，這里提出高精度和高性能的雷達，還有新型攝像頭，提到識別交通信號燈到5級為了識別紅綠燈的信息要專門研發(fā)出針對紅綠燈識別信息的一種攝像頭，到四五級我們要看更遠，可能一兩百米就不夠要，我們要找長距離的雷達或者激光雷達，這是在感知層面。
決策的時候，我們說L3、L4、L5級都要有冗余，決策肯定是需要制車控制器，可能需要五\六十個傳感器，那么你對車上的算力、效率的問題，是一個很大的挑戰(zhàn)，現(xiàn)在大家談得愈來愈多，以后在新能源車上，這種能量的效率問題，是決定了這種新能源汽車跑多遠，每次充電的時候，充完點車自身的耗力有多少，感知所匹配的傳感器越多，在制車需要的控制器算力有多大，我需要冗余的話，在操控剎車的階段以及專項這些都需要用冗余。這是我們說以單車智能為技術(shù)解決方案，到了網(wǎng)聯(lián)時代，4G、5G網(wǎng)絡(luò)切入了汽車之后，我們在思考說，有沒有是說車和路可以共同解決的，把這里的一些單車智能遇到的痛點和難點，借助于網(wǎng)絡(luò)的力量，能夠分散一部分。我們的研究是完全有可能的。
我們看一下感知部分，這是剛剛提到的紅綠燈的識別，我說三點，紅綠燈的識別，為什么說這么困難，第一個是這個紅綠燈的識別，是屬于一個小物體的探測，像我是探測人或者探測車這種大的物體，那么它在這個像素上所占的像素比就會比較小，增加一定的難度。
第二點是說，紅綠燈基本上是靠顏色辨別，那么這樣子是靠攝像頭，攝像頭靠顏色辨別需要在各種天氣環(huán)境下、光線環(huán)境下都需要識別出紅黃綠，包括人眼看的時候你紅燈和黃燈都很難區(qū)分，可想而知，在車上研發(fā)一種專門識別紅綠燈的難度也是比較大的。
還有紅綠燈有一個開角的問題，我要看得遠開角就得小，現(xiàn)在有多個FOV攝像頭的疊加，會有一個融合在里面，這也是大大提高這個解決難度，還有就是剛剛說到的紅綠燈的安裝位置高低不一樣，還有它的形狀也不一樣，很多沒有規(guī)范的紅綠燈，是非常難識別的。另外一個是紅燈路的圖，這張圖里是有紅綠燈的，但是非常難識別出來，光肉眼一下就識別不出來，但是這個時候，對于車，如果是自動駕駛車的要求是一定要識別出紅綠燈的，這個時候會非常的困難，識別這個紅綠燈已經(jīng)非常困難。更困難的是什么，我只關(guān)心我在的車道是紅燈還是綠燈，我要直行并不擔心左拐是紅燈還是綠燈，我并不擔心掛的紅綠燈上，我關(guān)心的是哪個燈是我這個車道上的燈，這個是很大的挑戰(zhàn)，網(wǎng)聯(lián)，路測的設(shè)施直接把紅綠燈的信息接到車內(nèi)，用不著車上安裝一個“眼睛”去看，直接路測去告訴這個車是紅燈還是綠燈，是不是可以提高效率，這是說的紅綠燈確切網(wǎng)聯(lián)能夠給我們帶來的收益。
單車智能，遇到盲區(qū)的時候，它的光線或者雷達波是不能轉(zhuǎn)彎的，在盲區(qū)的時候，是很容易出事故，如果說在十字路口的時候，有一個路測的設(shè)備，就能及時通知給到車輛，讓車輛及時采取下一步的動作。
還有一個方面，我們覺得是可以幫助到單車智能自動駕駛，超視野的感知，我們說人的視野范圍幾十米，我有了雷達之后加上傳感器可能一兩百米，再遠的范圍，想看得更遠一些，路測設(shè)備也許可以幫得上我們。想看幾十公里以外的，是不是云端也可以考慮，這些完全可以通過網(wǎng)聯(lián)解決單車智能的一些困惑。就是感知的層面。
接下來給大家分享一下定位，前面有幾位嘉賓也提到這個問題，現(xiàn)在我們要求的定位，其實是一個三維的定位，需要知道自己的車在車道上跟前車、后車的距離，跟左右兩個車的距離，能夠非常準確到厘米級的精確定位。這是二維的圖，我們現(xiàn)在有多層高架特定環(huán)境條件下，我必須知道我這個車在第幾層高架上，這是高度三維定位概念。目前我們說靠GPS定位這塊是很難解決的，因為高度特征是提取不出來的。
還有一個是說穿越隧道的時候，GPS是丟失的，你在這里面到底是不是在本車道保持，還是在別的車道，車完全不知道是在哪里，還有一個是GPS的信號是丟失。第二個是說，在進隧道這一瞬間，這個光線從強變?nèi)趸蛘邚娜踝儚?，出隧道的時候，光線對于車上的傳感器的反應(yīng)不一樣，會有那么一瞬間傳感器的性能是被降低的，因為光線的原因。
所以說在這個時候能夠有路測設(shè)備和網(wǎng)聯(lián)助力的話，我們相信這塊是可以大大的提升自動駕駛性能。
接下來給大家分享一下，剛才說自動化，互聯(lián)網(wǎng)，就是說到車聯(lián)網(wǎng)的這個技術(shù)，車聯(lián)網(wǎng)就是為車和路的協(xié)同構(gòu)造一張大網(wǎng)，包括剛才提到信號燈的協(xié)同，這個就是車和基礎(chǔ)設(shè)施，那么我還可以說，車、車之間也可以通訊，可以碰撞避免，給一些提前的預(yù)警。
那么還有我車和人包括車和就是道路上的弱勢群體之間的安全提醒，也是可以通過網(wǎng)聯(lián)技術(shù)解決的。還有就是通過車和網(wǎng)絡(luò)之間的一個互聯(lián)問題，那么很多實時交通信息，可以以廣播形式，就發(fā)到車上，那么還有包括一些云端的服務(wù)。
現(xiàn)在我們說到自動駕駛有難點，車聯(lián)網(wǎng)可以幫助自動駕駛，那么車聯(lián)網(wǎng)下的自動駕駛就沒有痛點了嗎？剛剛張秘書長也提到一些，有問題是正常的，我們歸納了幾點，現(xiàn)在車聯(lián)網(wǎng)生態(tài)系統(tǒng)下的主要挑戰(zhàn)，首當其沖的我們覺得安全是重中之重，不管是單車智能也好，還是車聯(lián)網(wǎng)下的自動駕駛也好，最終的目的都是為了把人或者把貨物安全的從一點移動到另外一個點，安全的可靠性是必須要保障的。
引入了網(wǎng)聯(lián)之后，網(wǎng)絡(luò)安全給我們帶來了另外的新的挑戰(zhàn)，我怎么樣去判別我收到的紅綠燈的信息是準確的，不是有黑客蓄意攻擊造成的假相，這是需要繼續(xù)努力的。
第二個方向法律法規(guī)的問題，引入網(wǎng)聯(lián)之后通訊協(xié)議，全球法規(guī)沒有一個標準，都在制定的過程中，還有測試的規(guī)范，后期依照什么樣的測試標準，能夠給我智能網(wǎng)聯(lián)車放行。
還有云平臺，數(shù)據(jù)是一個很大的問題，介入網(wǎng)聯(lián)之后，什么樣的數(shù)據(jù)，需要后臺處理的，傳到后臺，什么樣的數(shù)據(jù)可以本地以及邊緣性就處理了，這一塊還沒有明確的清晰法律法規(guī)，還有外面的車接進來產(chǎn)生錯誤的動作，到底是給錯了，還是路測設(shè)備看錯了，還是我接受的時候，到車處理的時候，處理錯了，這塊產(chǎn)品責任的問題，也是有待于大家探討的。
接下來系統(tǒng)架構(gòu)的事情，單車智能本身的智能架構(gòu)已經(jīng)非常復(fù)雜了，接入網(wǎng)聯(lián)之后，跟基礎(chǔ)設(shè)施、跟云平臺、跟邊緣計算、跟網(wǎng)絡(luò)、整個車跟網(wǎng)跟云，云網(wǎng)端整個大的架構(gòu)還沒有特別清晰的定義，剛才說到基礎(chǔ)設(shè)施，我們說基礎(chǔ)設(shè)施如果是真的要給自動駕駛助力的話，一天24小時，一天365天全天候全場景的下，一定要能夠提供高品質(zhì)的信號，對網(wǎng)絡(luò)也是一樣實時在線不能掉線，確保低時延、高可擴性，我們說到自動駕駛的話，一定是在毫秒級的延時，以前我們說分秒必爭，對于自動駕駛網(wǎng)絡(luò)的需求，是毫秒必爭。就在這個時候，我做過一些研究，對碰撞之后被動保護的研究，那個時候當你一眨眼一秒鐘的時候，事故已經(jīng)發(fā)生了，后果也不堪設(shè)想，我們要確保網(wǎng)絡(luò)低時延、高可靠，還有系統(tǒng)智能，引入網(wǎng)絡(luò)之后我們一些智能是不是要放到網(wǎng)上，放到網(wǎng)上的哪個節(jié)點上，這個是一個比較大的挑戰(zhàn)，還有我們認為商業(yè)模式，商業(yè)模式是一個很大的話題，大家都在做示范，先把功能解決，解決了功能的同時，慢慢的大家也在思考怎么樣才是一個健康的長期的可持續(xù)性發(fā)展的一個商業(yè)模式，因為對于基礎(chǔ)設(shè)施的投資的話，大家也知道這種投入是非常大的，一公里的智慧高速也好，路端也好，都要有上億的投入，那么這樣子的一個投入，如何能夠形成一個閉環(huán)的健康的商業(yè)模式，也值得大家一起共同探討的事情。
接下來想跟大家分享一下博世在全球范圍內(nèi)其實我們也是很早在參與車聯(lián)網(wǎng)相關(guān)的項目，2016年我們在歐洲就參與了一個叫MecView項目，通過自動駕駛邊緣計算和基礎(chǔ)設(shè)施感知，然后并線的時候無縫連接，還有我們商用卡車密集列隊跟馳，還有歐洲智慧高速公路，這個是整個歐洲的項目，跨主機廠，跨服務(wù)商，跨云端，比我們多了一個跨是跨國家，因為在歐洲很方便你開兩三個小時，就到另外一個國家了，所以它這邊還有一個跨國家的考慮在里面。
在國內(nèi)呢，我們參與了很多這個智能網(wǎng)聯(lián)的示范區(qū)，在示范區(qū)里做一些演示，還有一些智慧高速公路的項目，接下來說兩個案例，一個是在歐洲的MEC-VIEW，研究的是在城市內(nèi)高度自動駕駛應(yīng)用邊緣計算還有靠基礎(chǔ)設(shè)施感知，能夠讓兩個車自動調(diào)節(jié)速度，然后無感并入，可以看到這邊，這些車的特征也都可以感知到，然后車做冗余的決策判決，給到車，就可以達到一個無感的匯入。這是我們的最后的一個結(jié)果，視頻可以看得更直觀一些。
左邊這個是我們沒有運用車聯(lián)網(wǎng)的技術(shù)，完全是靠單車，這樣子的話，車就在交叉路口停下來，一直在找合適的接入機會，按照自己的速度就直接進入，到門口的時候就停下來了。
右邊應(yīng)用了這個項目以后，它在路端要安裝基礎(chǔ)設(shè)施，探測到兩個方向過來的車速度和位置，如果要無感匯入，兩個車的調(diào)速是多少，什么時候匯入，這是在歐洲的一個項目。
第二個想給大家分享的是我們在無錫的先導(dǎo)示范區(qū)也就是今年物聯(lián)網(wǎng)大會上進行的展示，我們叫ADAS增強輔助的功能，在車上接中控屏，然后把接入的信息顯示出來，我們研究了接下來的另一步，一個場景，我們做的前車緊急剎車之后，我們通過車車通訊把信息傳遞到后車，后車進行自動的點剎，后面也就是通過鬼探頭的功能，探測到有行人闖入的時候，就通知這個車，車自動的試行點剎，第三個場景是紅綠燈的交通信息，接近車，在紅綠燈的路口，能夠接受到紅綠燈的信息，紅綠燈倒數(shù)的秒數(shù)，根據(jù)制車的速度能夠判斷，以我現(xiàn)在的速度，按照倒數(shù)的秒數(shù)我能不能過得去，如果說不能過去我就舒適的剎停在停車線上，當燈從紅顏色變綠顏色的時候，我這個車可以自動的舒適起步通過路口。如果說通過計算可以算一下這個車，在倒數(shù)的秒數(shù)我就調(diào)整車屬，舒適的穿過紅綠燈的路口，也是一個視頻，可以給大家看一下?？梢钥吹轿覀凕c剎都是車自動完成的。
這是簡單給大家分享一下我們現(xiàn)在在歐洲還有在國內(nèi)做的兩個典型示范案例。
最后我們相信車路協(xié)同現(xiàn)在網(wǎng)聯(lián)給自動駕駛其實是帶來新的機遇，打開新的篇章，我們還是認為安全是首要的，是重中之重。智能的話，也有探討，就是說有了外面的智能，是不是車內(nèi)的智能就一點也不要了，我們覺得車內(nèi)還是要有智能的，剛才說到延遲的要求，對于時間的要求，必然是決定了車內(nèi)的智能是有存在的必要性。
那么我們講智能網(wǎng)聯(lián)現(xiàn)在是一個大的生態(tài)，其實是需要跨界的各位同仁，大家我們一起多交流多分享，我們做的很多都是演示，演示亦易，落地難，如何找到可持續(xù)健康發(fā)展的商業(yè)模式，以及如何產(chǎn)業(yè)化、商業(yè)化，是我們期待的愿景吧，今天我就分享這么多，謝謝大家！
（轉(zhuǎn)載）
