中國或成為首個實現(xiàn)自動駕駛的國家

• 2017年8月24日 GuoMeng來源：騰訊汽車 1048 66
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8月24日，由騰訊汽車聯(lián)手創(chuàng)新港舉辦的2017全球汽車AI大會在上海正式拉開大幕，30余位來自全球頂尖科技公司、汽車企業(yè)的高層以及國內(nèi)外學術專家齊聚上海，共同為AI技術與汽車產(chǎn)業(yè)的未來建言獻策。

8月24日，由騰訊汽車聯(lián)手創(chuàng)新港舉辦的2017全球汽車AI大會在上海正式拉開大幕，30余位來自全球頂尖科技公司、汽車企業(yè)的高層以及國內(nèi)外學術專家齊聚上海，共同為AI技術與汽車產(chǎn)業(yè)的未來建言獻策。

活動現(xiàn)場，奧迪中國自動駕駛與底盤研發(fā)總負責人 Stefan Greiner發(fā)表了主題演講，他表示中國可能成為首個實現(xiàn)自動駕駛的國家，至少也是第一批實現(xiàn)的國家。中國有中國制造2025這樣一個戰(zhàn)略，這是一個非常重要的戰(zhàn)略，我們都需要把握好這個時機。

此外，Stefan Greiner認為，最初的自動駕駛汽車可能不是私有的，它應該是進行大眾的共享模式。隨著它的進一步演進，有可能在未來有客戶愿意去購買這種無人駕駛的車，但是一開始大規(guī)模實驗的時候應該是公有的，或者是共享的概念。

以下為發(fā)言實錄：

女士們、先生們，歡迎來到本屆峰會，跟大家分享自動駕駛之前，感謝主辦方感謝騰訊為我們打造了這樣一個平臺，有這個平臺大家可以集思廣益、分享想法，包括主機廠，包括各種各樣的轉向系統(tǒng)，包括加速系統(tǒng)等等。另外我們除了主機廠之外還有一些AI軟件的供應商，我覺得有了這樣一個平臺，主機廠和AI的世界能夠有一個基礎設施來共同協(xié)同，攜手前進。我們并不是說什么事情由主機廠自己來做或者是廠商自己來做，相反我們應該結合在一起共同推出這樣的產(chǎn)品，所以騰訊所提供的今天這樣的平臺是非常之棒的，感謝騰訊。

在我演講過程當中，我會分享這幾個方面，首先是引言，之后是自動駕駛對于中國的重要性;第二是自動駕駛的基礎層面，何為自動駕駛;第三是自動駕駛的技術要點，包括自動駕駛的運營原理等等，有多少的冗余等等。最后跟大家分享一下奧迪，我們的主機廠奧迪的角度而言如何理解自動駕駛之道，包括往哪個方向去走，包括有一天是不是有機器人駕駛的出租車了，未來的方向在哪里。

過去幾年報紙的頭條，媒體的頭條都被自動駕駛所占據(jù)，而在主機廠里面卻只有很少的一部分人來從事自動駕駛的研究，多數(shù)的都是一些非主機廠，非車企的企業(yè)在努力的在這方面進行耕耘。兩年前這個情況有點兒變化，對于主機廠我們突然感覺到，這個世界上現(xiàn)在對于自動駕駛和無人駕駛的技術現(xiàn)在已經(jīng)是非常非常之熱，我們應該自己來從內(nèi)部做點兒什么。所以過去2到3年，更多主機廠進入到這個領域，包括歐洲、中國、美洲有各種各樣的展示等等。所以大家感覺到我們需要什么樣的技術來推動無人駕駛、自動駕駛呢?我們怎么樣使其能夠從紙面上的藍圖變?yōu)楝F(xiàn)實，哪些展示的技術是更為看得見、摸得到，是現(xiàn)實的，來更好的使這個技術能夠上路。從這個角度而言，我們的討論話題是更為現(xiàn)實。傳統(tǒng)的車企包括歐洲、北美他們希望首先在自己的市場上開發(fā)一個產(chǎn)品，在其市場上行銷之后然后再推向中國，這是過去的做法。有的時候會考慮到為什么在中國和外國之間會有些差異，為什么國外的做法百分之百移植到中國未必有效，因為不同的國家和不同的區(qū)域有不同的特點，包括此圖顯示的是美國、歐洲和中國的基礎設施差異，另外對自動駕駛汽車購買的意愿也有所差異。歐洲往往是以高速駕駛著稱，交通設施完善，交通法規(guī)也很明晰，美國的路面更為寬廣，交通流量也很大，速度為中速行駛，中國的技術差異性比較大，有的時候摩托車也從非機動車道進入到機動車道，所以中國駕駛的隨意性行為相對廣泛，而且相對歐美的速度相對也低，所以各國的特點都不一樣。我們談到了自動駕駛作為像我們這樣的主機廠而言，我們認為自動駕駛將會成為未來出行的重要推手。

當然了這里面涉及到幾個話題，首先是機遇，然后是挑戰(zhàn)。機遇包括給我們帶來了新的商業(yè)模式，包括給我們帶來時間上的減少和輸出性的增加，包括更好的安全性。挑戰(zhàn)也不少，基礎設施的挑戰(zhàn)和法律法規(guī)的挑戰(zhàn)。如果大家談到自動駕駛的基礎設施，目前的主機廠而言，現(xiàn)在分為幾方面，輔助駕駛，自動駕駛，第三個才是真正的無人駕駛。第一階段輔助階段在這方面法律確定是非常明確的，誰負責，當然是駕駛員負責。第二階段，高度自動，完全自動法規(guī)有不同的界定了，有時候我們不能把3和4、5級的車上路行駛，這是不可以的，法律現(xiàn)在還沒有覆蓋這一點，目前我們正在經(jīng)歷這樣一個轉化的階段，就是法規(guī)的草擬到法規(guī)的研討，不像第一階段輔助階段法律特別明確，所以對于中國有的時候你在歐洲可以路測，在中國不可以路測，因為中國沒有這樣的法規(guī)。第三個階段就是第二階段和第三階段的很好結合，所以我們現(xiàn)在逐漸的從第四步走向第五步，從傳統(tǒng)的高度自動到無人駕駛，這是一個新的世界，所以我們從傳統(tǒng)的1和2，所有的控制是由駕駛員來控制的，都是非常簡單的。而第三個階段是第一次有了自動AI機器的概念，進入到第四、五階段，機器學習將會成為主要的核心內(nèi)容所在。

最后歸根結底我們談到了任何技術第一點就是安全性，對我們而言我們不止是談到基礎設施，我們討論的是整套的傳感器使我們的汽車更為安全，從奧迪的角度而言，我們在車上當然布置了不同的雷達系統(tǒng)，包括攝像頭系統(tǒng)，包括激光系統(tǒng)等等，當然了我們需不需要呢?我們需要這些都內(nèi)置在車上，這就是通過全新的驗證手段來驗證其安全性。另一個角度而言，我們需要HD高精地圖，看一下位置在哪里，實時定位，需要HD的高清地圖。怎樣能發(fā)現(xiàn)200米、300米、500米遠的情況怎么辦?我們需要Car2X通訊系統(tǒng)，通過這樣一些系統(tǒng)集合在一起，包括基礎設施及交通參與者，包括LTE-V、5G，Dsrc、WLAN結合在一起才能實現(xiàn)非常高效、精確的通訊，不能只是車對車的溝通、通訊我們希望能夠足夠安全，歸根到底你怎樣能夠確保地圖是百分之百得到及時更新的，基礎設施的通訊非常重要的，有時候可能是哪條路，有的路可能突然斷掉了，你怎樣實現(xiàn)時刻追蹤是非常重要的，通訊手機有時候可能也是不好用了，怎么樣能夠實時的基礎設施的通訊是非常重要的。如果不能夠進行實時通訊，肯定就產(chǎn)生災難，我們需要人工智能包括深度的學習和自我的學習，另外通過數(shù)據(jù)的處理等等。我們需要雷達包括攝像頭，包括一些傳感器等等來確保，如果出現(xiàn)意外的情況，我們所駕駛的車輛仍然是安全的。

再深度的研究一下技術的要點，包括有哪些傳感器，在我們的汽車當中大家看一下，我們有傳統(tǒng)的傳感器，包括有些長距離的雷達，另外還有一些比較先進的雷達，這里面我們把它叫做擁堵自動駕駛的技術。大家看一下此圖顯示的是傳統(tǒng)的和新一代傳感器的配置方案。我們有前置攝像頭，包括晴天、雪天，通過這樣的方式我們可以用前置雷達的方式來看一下前面的路況，不同的攝像頭，目前我們用了前置的雷達，包括有超聲波的雷達。隨著車向前行進的時候，我們考慮到是不是減少成本，由于你在車上有很多不同的沖擊，有的時候可能會導致激光有可能失效，怎么辦?因為大家雷達是一個靜態(tài)的，純電動的，我們現(xiàn)在希望有新一代的靜態(tài)的雷達，這樣的話它的成本更低，可以更好的普及?？赡苌习偃f的車要用這樣的設備，要確保其成本大家能夠付得起。

除此之外我們希望把數(shù)據(jù)都收集起來，包括進行處理、加工，包括駕駛輔助系中央處理器，把所有的系統(tǒng)集合在一起，進行中央式的處理。比如說我們數(shù)據(jù)的集合等等，大家看所有不同的傳感器他們通過這樣實現(xiàn)數(shù)據(jù)運行的集合，我們通過這樣數(shù)據(jù)的讀取可以解讀當時的場景是什么，把它進行預見式的規(guī)劃，大家看剎車系統(tǒng)，包括其他的系統(tǒng)該不該啟動，看起來比較簡單，一切都是遵循規(guī)則的。包括有一部分輸入的數(shù)據(jù)比如說這樣的給它排列起來，因為我們一直都是在回路當中的，我們數(shù)據(jù)是一個回路，這樣的話我們就可以事先有所準備。比如說如果是有問題，系統(tǒng)就說我要把這個系統(tǒng)關閉了，那么這樣的話車就更為安全。所以進入到第三、第四階段，挑戰(zhàn)是更大了，因為這時候在某些情況下可能是不能百分之百實時的反應，我們需要給多的了解場景是什么，包括交通規(guī)則等等，在這種情況下AI就可以過來起到一定的作用，我們通過AI也可以更好的理解這樣的路況和其他的情形。

有新的一個話題，就是怎么樣能把系統(tǒng)進行驗證呢?在之前我們可以測試這些路況，這些情況是這樣的，有AI的輔助之后，比如說這是測試狀況這是實際的狀況，通過主機廠我們有新的測試的環(huán)境，包括遮蔭的這樣一些模型等等，我們通過不同的模式來更好的來把車進行安裝。

最后再給大家說一下非常重要的一點就是在一級和二級系統(tǒng)里面，我們駕駛員是必須要負責任的。比如說全球有一千萬的車輛的話，它們都有電動的剎車系統(tǒng)，但是它這種剎車系統(tǒng)有可能會失效，當然每一年有成千上百萬的車禍的例子，很多時候其實車內(nèi)的一些功能有可能會失效，但是這時候要負責任的還是駕駛員。在后面的三級、四級或者五級里面，這個時候我們就可以坐在車里面聽音樂，這個時候車會整個負責自己的運營，哪怕這個車發(fā)生了任何的事故，這個時候駕駛員是不需要負任何的法律責任的。當它發(fā)生事故之后，車的系統(tǒng)會自動的關掉它所有的功能。比如開啟了剎車功能之后，所有的汽車的其他的功能都會被關掉。比如說我們有第二個剎車系統(tǒng)，如果第一個剎車系統(tǒng)失效之后，第二個剎車系統(tǒng)也會開啟，所以是一個后備方案，會更加安全。所有這些功能都集合在一起之后，它會讓我們在第四級、第五級的駕駛當中會更加的安全，哪怕這個時候人完全不需要介入。不管是在傳感器還是在驅動器這兩個方面里面，它所有的功能都有一個非常大的提升。

再來看一看我們奧迪自動駕駛技術的進化圖，在一些年之前，我們就已經(jīng)開始了這方面的探索，去年我們也做出了一些養(yǎng)車，我們進行了一小時以內(nèi)250公里駕駛的實驗，其實這對我們來說并不是非常難的了，我們已經(jīng)實現(xiàn)了。對于我們個體的車企來說，我們認為在未來自動駕駛將會實現(xiàn)。但是我們認為這樣一種技術并不會是私有的方式，在未來我認為如果說是無人駕駛，比如說在我們的貨運行業(yè)，它可以替代很多的貨車司機，因為貨車司機目前在全球的車禍率是非常高的，所以無人駕駛這一方面可以幫助貨車司機挽救他們的生命。而且我們也可以把這種相應的技術應用到普通的轎車里面，把所有的傳感器都可以移植過去，把所有的計算技術、數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)傳輸、數(shù)據(jù)處理分析的技術都可以移植到普通的車里面。

我們認為第一個最好的應用案例就是可以把這種無人駕駛的技術應用在貨運行業(yè)，然后我們再可以把這種技術轉移到我們普通的日常生活的通勤里面，然后再可以把它應用到比較高級的路面情況，比較復雜的路面情況。比如說從上海，在上海的時候經(jīng)常會堵車，那么在堵車的時候，這個自動駕駛的汽車可以幫助你進行導航，怎么樣來進行一個路線的最優(yōu)規(guī)劃。因此最開始這種車它可能不是私有的，它可以是進行大眾的共享。所以我們認為一開始這種自動駕駛或者說無人駕駛的車不應該是被私有的，隨著它的進一步演進，有可能在未來有客戶愿意去購買這種無人駕駛的車，但是一開始大規(guī)模實驗的時候應該是公有的，或者是共享的概念。因為在我們進行測試的時候一定要注重的就是它的安全性。

當然要實現(xiàn)這種自動駕駛或者說無人駕駛的私有化，它需要一定的時間，也需要我們OEM廠商和相應的人工智能公司的協(xié)作，這樣我們才能夠把產(chǎn)品真正推到市場上。我也認為中國有可能是全球第一個或者是第一批當中的一個國家來實現(xiàn)無人駕駛和自動駕駛的。因為我們現(xiàn)在中國也有中國制造2025這樣一個戰(zhàn)略，這是一個非常重要的戰(zhàn)略，我們也是需要把握好這個時機。

這就是我演講的最后部分，希望大家從我的演講當中學習到了關于自動駕駛的技術方面的知識。當然在這之后，我們也希望跟大家有更多的交流。

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