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      單車智能+車路協同:如何打造中國特色的自動駕駛方案?| 金臺話車

      經過多年發展,“單車智能+車路協同”的智能網聯汽車發展中國方案已然成為行業共識。不過,單車智能與車路協同究竟有無輕重緩急,仍存在諸多爭議。不久前,華為終端BG CEO、智能汽車解決方案BU CEO余承東便表示,過于依賴高精地圖、車路協同的自動駕駛技術是不合格的,達成高度擬人的單車智能是華為今后的研發方向。單車智能與車路協同孰輕孰重?“兩條腿走路”是要齊頭并進還是角力前行?

      近日,《中國汽車報》大型視頻訪談節目《金臺話車》以“‘單車智能+車路協同’的中國方案當如何發展”為主題,邀請行業專家、企業代表和高校學者圍繞單車智能與車路協同目前發展現狀、兩條路線應如何協同發展等問題展開熱烈討論。


      訪談嘉賓:

      ◆清華大學自動化系系統工程研究所教授、博士生導師 姚丹亞

      ◆中汽政研汽車產業發展與交通研究部部長 宋瑞

      ◆長安汽車公司產品CEO、高級總工程師 吳禮軍 

      ◆高新興科技集團高級副總裁、智能網聯事業部總經理 吳冬升

      主持人:

      《中國汽車報》社社長 辛寧


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      車路協同推進難


      《中國汽車報》:關于業內存在的單車智能與車路協同爭論有何看法?

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      清華大學自動化系系統工程研究所教授、博士生導師姚丹亞

      姚丹亞:有人認為目前道路有很大不確定性,所以要依靠單車智能。但是從不確定性上看,道路一旦修建好,不確定性遠小于汽車。將車與路融合,實際上是解決系統中的不確定性,讓智能網聯汽車能夠真正上路行駛。


      自動駕駛最核心的需求是安全,業內有一種聲音是自動駕駛的安全性遠好于有人駕駛,但是數據證明可能并非如此。2018年Waymo給出的無人駕駛接管數是50次/百萬公里,2021年是70次/百萬公里。而美國有人駕駛的事故數是3~5次/百萬公里。盡管接管數不能完全等同于事故數,但出現駕駛員接管的情況意味著很有可能出現事故。對比這幾個數據,似乎目前無人駕駛不一定比有人駕駛更安全。

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      中汽政研汽車產業發展與交通研究部部長宋瑞

      宋瑞:不管是哪條路線,最終目標都是實現無人駕駛。在實現這一目標的過程中,有很多過程性產物能夠給交通管理帶來較大幫助。按照《智能網聯汽車技術路線圖2.0》,智能網聯汽車需要進行環境感知、決策、控制、執行,才能實現無人駕駛。在環境感知的過程中,牽扯到單車智能和車路協同的選擇。單車智能感受到的是相對近距離的信息,而車路協同可以實現超視距的感知。如果單車智能相當于一個不依靠工具而憑借個人經驗上路的人,那么車路協同就是在個人經驗的基礎上加上工具的支持,以獲得更多信息。通過車路協同可以節省大量人力、降低單車成本,有利于最終實現無人駕駛。


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      長安汽車公司產品CEO、高級總工程師吳禮軍

      吳禮軍:長安汽車始終堅持既要單車智能、又要車路協同。車路協同有幾個好處:一是車路協同本身是高級感知系統;二是車路協同是雙向、可回應、可主動分享駕駛意圖;三是車路協同能夠讓單車智能更智能、更安全。在5G技術快速發展的背景下,車路協同的發展已經形成很好地基礎。車路協同實際上可以降維使用,作為輔助和補充的手段。

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      高新興科技集團高級副總裁、智能網聯事業部總經理吳冬升

      吳冬升:整體上看,智能網聯汽車產業有兩個核心目的:一是通過汽車智能化、網聯化賦能自動駕駛;二是智能網聯、車路協同本身就是智能交通、智慧城市的組成部分,是建設智慧城市必須進行的工作。


      《中國汽車報》:無錫、天津、長沙、重慶成為國家級車聯網先導區,重點從開放道路上驗證車路協同技術的可行性。開展試點的城市遠超于此,目前看,這些車路協同試點發展現狀如何?


      姚丹亞:車路云融合強調協同,一定要從政府層面推動。因此,先導區的試點示范把汽車、交通、通訊等多領域整合起來,將智能輔助駕駛與交通管理、城市基礎設施結合起來,實際上是在幫助未來實現智能駕駛上路“排雷”。4個先導區現在都已經做了大量工作,也出現很多結論性的東西。因此,這些試點對探討車路協同賦能有人駕駛、輔助駕駛是有促進作用的。


      吳禮軍:國內車路協同試點實際上經歷了“智能網聯示范區-車聯網先導區-雙智城市”三個階段。這些試點解決了技術驗證的問題,也證明了車路協同是可行的,實現智慧交通少不了車路協同。示范區建設主要存在的問題是還沒有找到商業模式,建成了聰明的路,這個路誰來買單、誰來維護?沒有投資主體,大家積極性不高。


      吳冬升:目前各類試點、先導區、示范區的現狀主要有三方面:一是路側、車端的小規模部署,還未形成城市級的大規模部署。二是推動應用場景的打造,其中也涉及運營模式、商業模式的探索。三是標準制定工作,各個示范區都在進行地方標準、團體標準的制定工作。


      《中國汽車報》:車路協同試點推進的難點有哪些?各城市試點有所側重還是多雷同?


      宋瑞:推進難點主要是感知難、通訊難、控制難、集成難、測試難。各地車聯網先導區的重點各有側重。無錫車聯網先導區是工信部、公安部和江蘇省共建,主要是國家智能交通示范測試基地;天津則依托國家智能網聯汽車質量監督檢測中心,進行共性技術研發、標準修訂和測試服務等;長沙的車聯網先導區主要結合當地特色,推動景區、園區等特色場景和公交車、環衛車等重點車輛的車聯網改造。各地都是結合地方特色和產業優勢確定分工,這樣才能更廣泛的試點,發現、解決問題。


      吳禮軍:首先是車路協同產業鏈條過長,參與者多、涉及的管理部門多,整合協調的難度較大。其次,商業模式是當前車路協同試點最大的難點。路端基礎設施的建設、維保誰來掏錢,是個很重要的問題。第三,大眾認知度、接受度低,用戶需求也不強烈,導致試點推廣效果不佳。最后,行業標準有待完善。


      各地試點既有雷同也有差異。相同點在于試點多在重點高速公路、城市道路規模部署V2X網絡,實現與5G和智慧城市發展的統籌銜接。其中,無錫的特色在于政府部門間的協同機制完善;天津則發揮了在標準制訂、測試環境上的優勢;長沙的場景創新有優勢,推動公交、出租等公共服務車輛的車路協同試點;“大城市+大農村”的重慶得益于道路特點,能夠提供豐富的道路場景。


      吳冬升:難點首先是規?;?,現在無論是通訊計算的部署,還是上車輛,抑或是道路部署,規模和體量是遠遠不夠的。規?;忠稣l來投資、誰來運營的問題。此外,商業化也是一大難點,這其中不僅有經濟價值,也有社會價值的實現,比如如何讓老百姓有體驗感、政府怎么能享受到相關價值。


      《中國汽車報》:全面覆蓋車路協同存在哪些局限?目前它有可行的發展路徑嗎?


      姚丹亞:要想對四個試點城市實現全域覆蓋,需要政府投入極大。所以,目前試點還是在局部區域來做,這就導致實際上測試不出來車路協同對交通管理真正的影響。


      發展路徑首先可以把車路協同降維,先服務于有人駕駛。車路協同最早提出并非為了無人駕駛,而是為了依靠通訊解決交通管理中出現的僅靠駕駛員無法解決的、有大量交通需求的問題。因此,把車路協同先和有人駕駛、低級別輔助駕駛結合起來,再推動高級別無人駕駛是一個比較好的路徑。其次,服務于行業的“有人駕駛+智能駕駛+輔助駕駛”,比如在公交線路上實現全覆蓋。第三,在小級別城市形成全覆蓋。此外,還有其他更細致的探索方式,如把智能駕駛元素引入常發擁堵、事故路段,探討它的效果?;蛘叽罱ㄒ粋€確定性較強的環境,如無人駕駛專用公路。這一點目前有關部門已經在立項推動,如果能夠成功,我國無人駕駛將邁出很大一步。


      吳禮軍:局限主要在裝機率、滲透率“兩率”的限制上。在發展路徑上,可分為三階段入手。在初期“兩率”較低的情況下,優先推動預警或提供功能落地;在“兩率”達到中等程度,可推進L3級自動駕駛或限定區域中低速無人駕駛業務;在“兩率”實現高覆蓋后,可支持全天候、全場景無人駕駛業務。


      吳冬升:發展路徑主要有2條。一是車端可行的發展路徑是從當下的車路協同賦能汽車L2、L3級自動駕駛,在主動安全方面如協同式ACC、協同式ABS等功能上發揮更多價值。另外,未來車路協同能夠全面賦能汽車智能化工作,不僅僅是無人駕駛,而是車輛整體智能化工作。二是從路端出發,未來路端的演進路徑是從小規模部署到區域級、小城市全域級,再到全域部署??傮w來看,車路協同的演進路徑是向未來汽車全場景、道路全域級演進。

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      單車智能桎梏多

      《中國汽車報》:相較車路協同,單車智能技術已經先行,那么單車智能現狀怎樣?


      姚丹亞:根據此前一家新勢力車企進行的輔助駕駛實驗,平均百公里接管次數為0.48次。這一數據指出,目前輔助駕駛還并未成熟,單車智能的推動還是相對緩慢,多途徑、多路線共同促進自動駕駛才更有效。


      吳禮軍:經過近幾年的快速發展和量產應用,當前單車智能已取得很大發展。目前L1級趨于標配,L2級功能滲透率逐年提升,相關數據顯示,2021年L2級新車滲透率已達23.5%,L級功能已開始具備量產應用水平。


      吳冬升:當下L2級的應用越來越高,L3級功能在一些車型上也陸續推出,如TJP、HWP等相關的L3級功能,不過L3級在界定上還存在一定模糊地帶。各地也在進行L4級相關試點工作。針對L4級自動駕駛,行業已形成“鐵三角”商業模式,即車企、出行公司和自動駕駛公司三方合力,形成商業閉環,進行L4級無人駕駛的示范運營。


      《中國汽車報》:為什么有不少車企高管強調單車智能應該先行?單車智能將是最終方案嗎?從技術角度上看,單車有望實現完全的自動駕駛嗎?


      吳禮軍:車企強調單車智能,主要是由于單車智能有以下幾大特點:一是單車智能精度高、不受網絡影響,穩定性、可靠性較高;二是中東等汽車出口市場不受網絡限制,消費者的智能化體驗很好,是一大賣點。不過單車智能在技術成熟度上還有待提升。


      單車智能可以先行發展,它能夠給整車賦能,增加整車賣點。但單車智能一定不是最終方案,不可能僅靠單車智能實現完全自動駕駛。因為它的感知存在盲區,無論是傳感器的視角范圍還是天氣對感知的影響,都對單車智能的環境感知有很大影響。如果沒有車路協同,L4級以上高等級自動駕駛將很難實現。


      吳冬升:從車企來看,一定會優先選擇單車智能,因為車輛對車企來說是可控的。未來無人駕駛需要實現三個里程碑:一是需要實現真正無人化;二是要允許可運營、可收費;三是車輛本身可量產。車路協同當前要解決技術成熟度、產品成熟度和產業成熟度三個問題。


      車路協同給單車智能的賦能主要有四個體現:一是單車智能無法解決的超視距、鬼探頭等典型場景,可以由車路協同賦能;二是可以降低單車智能居高不下的成本;三是車路協同可以從網聯化的角度提升車輛的安全冗余;四是從交通優化的角度看,僅靠單車是無法實現局部或全面交通優化的,必須要有車路協同的賦能。


      《中國汽車報》:當前L2級輔助駕駛功能滲透率已超20%。L3以上單車智能發展存在哪些問題?


      宋瑞:無論是單車智能還是車路協同,L3級以上功能面臨的核心問題是技術成熟度。只有當技術真正達到一定成熟度,涉及到的監管法規、管理模式等內容自然會有相應的跟進。目前在探索的汽車安全沙盒監管制度以及相關的試點示范實際上都在為L3級以上自動駕駛技術的監管做準備。其次,在技術成熟的情況下,要解決的就是成本問題。如果一輛L3級以上的車輛比請一個司機開普通車輛的費用還高,那是無法推廣開來的。第三,消費者認知問題也十分關鍵。很多消費者認為無人駕駛就是不能出事,但并非如此,無人駕駛目標是實現更安全的駕駛,事故率比有人駕駛要低,并非沒有事故。


      總的來看,當前政府已經給予自動駕駛發展很大包容度,在此基礎上,企業、行業機構要共同努力提升技術水平、加快測試規范的制修訂進程,媒體也要在宣傳中幫助消費者樹立正確的認知。


      吳禮軍:首先是國家正式法規尚未出臺,車企和駕駛員的責任劃分問題并未得到明確。其次,技術成熟度還不夠,量產成熟度不足、用戶體驗感不強、安全性問題也要更加重視。第三,成本較高,智能化成本很大程度上影響了智能化滲透率。

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      堅持協同并進的中國方案

      《中國汽車報》:中國方案已達成共識,但如何發展仍有盲點,主要體現在哪些方面?


      姚丹亞:“中國方案”怎么走,要從路端、車端兩個角度來看。首先,政府必須要建設道路基礎設施。當前不應強調車路協同基礎設施是為了給無人駕駛服務,而是應當回歸初心,提升現有交通管理水平、提高交通安全和效率的角度建設基礎設施。其次是建設的錢從哪里來?我們必須要把車路協同基礎設施看作路燈、信號燈之類的為保證交通運行而建的基礎設施,追求的是其產生的社會效益,而非經濟回報。在完成基礎設施建設后,其產生的大量數據在二次應用時,才應該討論商業模式怎么走?,F在的問題是需要一定的驗證結果向政府證明,這些基礎設施的建設能夠降低城市交通百萬公里事故率和事故死亡率。


      車路云融合一定少不了車的參與,在無人駕駛汽車尚未普及之時,我們應當先服務于有人駕駛,其次通過手機服務于有人駕駛,然后在加入V2X模塊的情況下實現輔助駕駛,之后再探討無人駕駛。


      宋瑞:從技術角度看,要解決技術的高可靠性問題、產品的低成本問題,以及消費者體驗度問題。在解決這些問題的基礎上,商業模式才能更好地得到應用。


      吳冬升:“中國方案”實際上涉及的是“人-車-路-云-網-圖”等多層面的協同發展。除了車和路的問題,其實網、云等方面也都存在問題。比如在網端,C-V2X專網如何與運營商的5G網絡形成可靠協同,目前還存在挑戰;云端推進較快,但如何構建云控平臺、打造從地方到省級到國家級的架構,還需要大量工作。


      《中國汽車報》:在推進智能網聯汽車方面,有哪些堵點需要合力打通?

      吳禮軍:堵點主要有四個方面:首先是路側設備覆蓋率、車端設備安裝滲透率較低;其次,數據尚未打通,數據存儲通信和運營管理責任主體沒有明確;第三,跨領域、跨行業的關鍵核心技術仍待突破;最后,還需解決相關主體的利益、立場問題。


      吳冬升:汽車并非獨立存在的,首先就要做好汽車與交通、城市的融合發展。其次,傳統汽車和保險、金融行業有很多的結合點,智能網聯汽車,尤其是依托C-V2X的智能網聯汽車,將來要如何與保險、金融行業跨界融合,這一點十分重要。第三,隨著規?;M程,未來一定會產生大量數據,哪些數據可以開放、哪些數據能夠產生經濟或社會效益,也需要共同探索。最后,智能網聯汽車必須落腳到安全問題上,它所面臨的安全挑戰一定是大于傳統汽車的。


      《中國汽車報》:車企、智能駕駛技術供應商、智能網聯提供商及智能交通系統建設方,應如何協同發展?角力前行還是齊頭并進?


      吳禮軍:單車智能與車路協同并不存在“角力”,而應該協同前進。在協同發展的過程中,各方需要做好自己份內的事情:車企必須做好應用功能的開發;智能駕駛技術供應商則應該提升單車傳感器、控制器性能和可靠性,推進技術迭代升級;網聯服務供應商要做好網絡建設和運營服務;交通系統建設方要做好硬件基礎設施的投入和商業模式的建立;政府要發揮好牽頭作用。


      關于路端基礎設施如何回收成本,其實可以從高速公路通行費入手。在現有通行費的基礎上加一部分車路協同費,就能確保一定成本的回收,否則維修、保養等費用就很難承擔。


      吳冬升:車路協同和智能網聯汽車的概念并不一致。智能網聯汽車不僅要解決車路協同,還要解決車與車、車與人之間的協同。因此,不僅僅是單車智能先行還是車路協同先行的問題,還要解決網聯化時代車與車之間的協同。從零部件角度看,C-V2X相關部件從早期的幾萬塊級到量產后的千元級,未來作為一個關鍵零部件可能就是百元級,所以車企方面是具備先行前裝上量的條件的。路端則要依托新基建和新城建協同跟進。


      《中國汽車報》:通過這次沙龍,大家對自動駕駛“中國方案”形成了一個更深刻的認識。在推動“中國方案”發展的過程中,首先要確保政府、企業、公眾對自動駕駛有正確的認知,單車智能與車路協同是不可分割的整體。其次,未來自動駕駛是一個生態,車路協同是重要支撐點。我們必須在數字經濟時代的背景下理解自動駕駛生態,各方發力、相互融合。此外,在商業模式上,政府的投入一定是公益性的,要站在促進數字產業、數字政府、數字社會的層面建立基礎設施。還需要注意的是,萬物互聯時代我們必須關注到車與車、車與人、車與路、車與環境之間的連接,以新視角重新看待產業安全問題。


          來源:中國汽車報


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