車東西（公眾號：chedongxi）
文 | 六毛
周六，智能汽車領域的盛會——第三屆全球智能汽車前沿峰會（GIV2020）在廣州正式召開。
當天上午，中國工程院院士、中國工程院副院長鐘志華、博世底盤控制系統中國區總裁陳黎明、廣州汽車集團股份有限公司總經理馮興亞等諸多學界、業界大咖出席以”提速汽車智能化、打造產業新引擎”為主題的高層論壇，并進行發言。
遠在海外的中國移動研究院首席科學家陳維則通過遠程連線的方式，發表了自己的演講。整場論壇，可謂干貨滿滿。
在鐘志華看來，雖然距離完全無人駕駛還有一段較長的時間，但汽車智能化本身是多方面的，因而整體發展速度依然較快，其中的發展機遇不可錯失。同時，即便是無人駕駛實現了，也不代表被動安全會被拋棄。
冉斌認為，車路協同是實現自動駕駛的必由之路。馮興亞作為車企一員，他對于行業的判斷則是智能汽車發展逐漸進入冷靜期，智能汽車產業的發展正面臨一個新的節點。
▲高層論壇現場
一、鐘志華：無人駕駛時代，被動安全也不會消亡
中國工程院院士、中國工程院副院長鐘志華分享了自己和團隊對于智能汽車發展路徑的思考及探索。
汽車行業的技術屬于與時俱進的重大的、復雜的系統性技術。汽車智能化除了可以和無人駕駛掛鉤外，還有更加豐富的內涵。
鐘志華表示，如果將汽車智能化單純和無人駕駛等同，那么汽車智能化的發展將需要一個相當漫長的過程。但因為汽車智能化本身是多層級的，從這個角度看，汽車的智能化發展速度會比很多人想像得要快，其中機遇需要把握。
▲中國工程院院士、中國工程院副院長鐘志華
對于汽車智能化來說，什么是最重要的驅動力？鐘志華認為是“安全”。從被動安全、主動安全、智能安全到無人駕駛更加智能的安全，汽車智能化也將帶來行車安全的提升。
但同時，他也特別強調，無人駕駛實現不意味著被動安全就會退出舞臺，被動安全是為了保證“車毀人不亡，有驚無險”。被動安全會被拋棄，在鐘志華看來“是個錯誤的概念”。
另外，由場景引導，有利于實現汽車智能化的最終目標，有利于實現真正的、完全的無人駕駛，讓車與人融為一體。如果技術發展有應用做導向，風險較小；為了技術而技術則風險會大。
當前，從整個行業看，智能汽車在全球范圍內已進入快速發展期，并呈現出四個趨勢。
一是普通道路上形式的智能汽車聚焦于量產，二是智能汽車“出行服務”市場成為競爭起點；三是基于高等級自動駕駛的礦山/港口運輸、園區物流/清掃等成為商用車競爭布局的焦點；四是業內合作、跨界協同成為新型智能汽車整車開發的一個新的趨勢。
當然，智能汽車也存在問題和挑戰。首先是智能汽車相關標準和法規尚待健全。就標準制定而言，我國目前的標準體系和核心產品標準并不健全，標準制定決定權分散在汽車、交通、通信等多個不同部門。針對這一方面，鐘志華強調，標準其實是一把“雙刃劍”。標準出臺太早，可能會限制創新；有些標準制定不及時，也不利于創新的發展。
第二大挑戰是產業鏈不完整，核心技術積累不足。鐘志華表示，補全技術的過程中，要區別哪些是未來的核心技術，哪些是過渡性的技術，警惕現在集成攻關的技術可能最后是“沒用的”。
第三大挑戰是人、車、路協同基礎設施建設投資大、周期長。高等級智能駕駛需要人、車、路、云、網、圖互聯，需要跨部門協調與跨產業協同。
第四個挑戰是商業模式不清晰、產業生態不健全。
在智能汽車發展的探索上，鐘志華重點介紹了智慧車列交通系統與引導式自動駕駛物流卡車兩個概念。
交通擁堵已成為制約城市發展的一大難題之一。智慧車列交通系統基于一種新的汽車交通組織理念，根據客流特點設置專用道路和固定站點，但是不采用有軌道路和軌道車輛，而是采用城市道路與公路車輛。同時，按照“點對點”模式進行接送。
鐘志華表示，該系統的定位對標地鐵、輕軌。
▲智慧車列交通系統的系統原理要點
從車載工具看，具體可包括5座、11座、23座和43座等各種公路車輛車型。這些車輛保持近似均勻的速度和一定的距離，從而組成車列，形成大運量。
▲智慧車列交通系統演示圖
物流方面，現階段的公路貨物運輸呈現出堵、缺、危、差的問題，公路貨物周轉量快速增長已對于貨物物流提出了新的要求。
針對公路貨物物流的痛點，可采用引導式自動駕駛物流卡車解決方案。簡單來說，這個方案就是將無人駕駛汽車的場景約束為自動引導式場景，由一個有人駕駛的卡車帶領一個無人駕駛的卡車。
對于傳統汽車來說，前車牽引后車本身就有一定的危險性，借助自動駕駛技術可以將此“變廢為寶”，并成功節省人工成本。
二、冉斌：車路協同是自動駕駛實現的必由之路
東南大學-威斯康星大學智能網聯交通聯合研究院院長冉斌遠程分享了他對車路協同賦能自動駕駛的看法與思考。冉斌認為，車路協同是自動駕駛的必由之路。
▲東南大學-威斯康星大學智能網聯交通聯合研究院院長冉斌
他表示，目前全世界的自動駕駛解決方案主要有三大類，一是單車智能，二是智能網聯汽車，第三大類即車路協同，也就是CADS（Collaborative Automated Driving System）。
三大類方案中，單車智能的車載系統比較復雜、要求很高，成本昂貴，同時視覺、計算功能有限。智能網聯汽車可以克服很多單車智能的缺陷和障礙，提升性能、降低成本。車路協同主要是把路和車考慮成一個完整的系統，用聰明的道路來彌補智能網聯汽車的不足，提高安全性、可靠性及相關功能，讓所有的老百姓買得起、用得起，同時實現系統功能的最優化。
那么，從內涵上看，車路協同自動駕駛指什么？冉斌從三個方面進行了界定。
第一，通過先進的車和路的感知設備、計算設備等，同時通過I2X、V2X等信息交互對整個駕駛環境進行實時的高精度的感知，這一方面可界定為網絡互聯化。
其次，是覆蓋不同程度的車輛自動駕駛駕駛階段，可以理解成從L1級到L5級的自動駕駛全覆蓋。
第三，是能夠考慮車輛與道路供需間不同程度的分配協同優化，即系統集成化。
最終，通過系統（車、路）高效和協同執行感知、預測、決策和控制功能，形成以車路協同自動駕駛為核心的新一代智能交通系統。
在這個基礎上，冉斌又對車路協同自動駕駛系統分級定義及智能分配的相關方案做了整體介紹。
從整個系統看，如果將路和基礎設施比喻成服務器，車就相當于客戶端，因而可以在某種程度上用木桶原理解讀整體系統的自動駕駛水平。這里的道理是，水桶的短板決定了水桶最后能裝多少。
S3和S4（對應L3和L4級自動駕駛）是當前的分析重點。為了達到S3或S4級自動駕駛，車路協同智能分配需要回答的問題主要有3個：
1、智能網聯汽車應該干什么？
2、智能網聯道路應該干什么？
3、二者如何融合協同？
其中，就智能網聯汽車而言，可從信息化、自動化、智能化的角度出發，進行五級定義和分配劃分。冉斌表示，這種界定方式目前在中國、歐洲、美國和世界相關國家已獲得共識。
智能網聯道路的分級與車輛分級基本對應，根據信息化、智能化、自動化程度的不同，從I0到I5可分成六個等級。
▲智能網聯道路分級定義
從頂層設計和標準體系建設角度看，車路協同自動駕駛發展可分為4個階段，分別是協同感知（第1階段）、協同決策（第2階段）、在協同感知和協同決策基礎上的協同控制（第3階段）、車路一體化（第4階段）。
最后，關于車路協同自動駕駛的實施路徑，冉斌表示首先發展方向肯定是車、路、網、云一體化協同發展。
具體的考慮，現在聰明的路可以先行、之后聰明的車跟上。交通強國可作為一個典型的示范，也是一個突出的亮點和閃亮的名片，特別最近提到的新基建，可以作為強大的助推器和落地的途徑。除此之外，也需要強調和加強生態圈建設。
三、陳維：計劃年底以前增加50%的5G基站數
中國移動研究院首席科學家陳維也通過遠程視頻的方式，發表了自己的主題演講。
陳維表示，中國移動作為電信運營商，相信基于C-V2X通信技術的車聯網將對智慧交通、智能汽車發展提供幫助。
一方面，C-V2X車聯網可以彌補汽車自主感知的局限，此外，車路協同也可以幫助解決滲透率不足的問題。具體而言，針對V2X技術，如果滲透率低于60%，其效益就會大打折扣。在這方面，就可以通過路側感知和基于C-V2X的車聯網來實現車和路的協同，有效解決低滲透率的問題。
▲中國移動研究院首席科學家陳維
一個有效的車路協同系統有三大組成部分：強大的網、智慧的路、智能的汽車。移動主要聚焦于“強大的網”。
談及5G，陳維表示，5G是一個全新的信息基礎設施，有三大性能和兩大能力。
三大性能，就是我們一般講的超大帶寬，超高速率性能；高可靠、超低時延的性能以及超多連接、海量連接的性能。兩大能力即指網絡切片能力與邊緣計算能力。
據陳維介紹，在5G網絡建設方面，中國移動至今年8月初已經在全國的300個城市里建設了將近30萬個5G基站。中國移動計劃在今年年底以前增加50%的5G基站數。
陳維還對中國移動在C-V2X車路協同解決方案方面的一些實踐情況做了介紹，并主要分享了兩個應用的點。
第一個是江蘇無錫的車聯網先導區。陳維表示，這個是在全球范圍內規模最大的C-V2X車聯網城市級的規模示范，現在已經覆蓋全無錫的主城區大概220平方公里，改造路口280個，可以實現40多個C-V2X輔助駕駛的場景，并且開始進行5G自動駕駛應用的試驗，用戶數已經達到10萬。
第二個示范應用點是上海洋山港口，這個是在港口物流實現5G應用落地的重大項目。以5G技術作為切入口，打造一個5G+智能駕駛+智慧港口的行業示范應用區，實現了信息和物流的融合和交叉聯動，來提升港口碼頭在物流運輸、安全監控等運營效率提升方面做的工作。
▲5G通信的三大性能和兩大能力
最后，針對C-V2X發展面臨的諸多挑戰，陳維認為解決需要產業各方和政府協同推進，并提出了一些建議。
首先，他建議政府主導和社會參與共建的、服務于車聯網的開放型大數據系統，實現多平臺互聯互通和數據共享；政府及產業聯合集中資源建立1-2個覆蓋全域、全場景的規模應用示范區，吸納各方積極參與，探索商業模式。
其次是建議推動國家層面盡快明確車聯網路側設備（RSU）運營主體的許可授權，同時設定車聯網業務的準入門檻。
第三是建議利用5G新基建、智慧城市建設的機會，推動道路基礎設施與通信基礎設施的融合以及共享開放，加快路側單元等車聯網基礎設施部署；發力前裝和后裝車載終端，提升終端滲透路。
第四建議推動引導車聯網立法，把車聯網納入國家信息安全體系，從而最大限度地降低運營企業風險。
四、馮興亞：智能汽車發展逐漸進入冷靜期
車企的從業經驗為廣州汽車集團股份有限公司總經理馮興亞提供了從內部和外部觀察行業變化的視角。馮亞興表示，過去的幾年，智能汽車以超高關注度吸引了大量的資本投入。但是從去年開始，大家對智能汽車投資的熱度在下降。他判斷，智能汽車發展已經逐漸進入了冷靜期，而也標識著智能汽車產業發展又進入到了一個關鍵的節點。
首先，智能汽車已經從實驗室和示范運營轉向量產，近年來，諸多的廠家先后推出L2以上級別的車型，有的甚至無限接近L3。新產品走向市場的開始也是新技術落地、接受消費者檢驗的過程。
▲廣州汽車集團股份有限公司總經理馮興亞
另一方面，智能汽車在關鍵技術領域仍然面臨著很多難題。自動駕駛輔助技術和無人駕駛汽車之間還存在很大鴻溝，高昂的單車成本和基礎設施投入是制約規模化量產的重要因素。
在監管層面，道德倫理和法律法規帶也帶來一些考驗。短期內無人駕駛汽車有望在嚴格約束條件下小范圍開始示范運行，但從長期看自動駕駛背景下交通事故的責任歸屬尚未理清。另外智能汽車涉及到的軟硬件的安全和數據的安全也是一大課題。
馮興亞認為，政府、產學研、企業各方需要加快形成戰略共識，明確關鍵技術和法規體系等方面的共識，共同跨過這一步，進而推動智能汽車進入高速發展的新階段。
那么，對于中國智能汽車發展，廣汽的思考結果又是怎樣的呢？
馮興亞表示，首先智能汽車的中國路徑和中國方案是大有可為的。其次，整車廠是智能汽車產業發展的主要引領者。“未來整車廠的整合能力反而會變得越來越重要，當然前提是主機廠能夠活下來。”他在現場說道。再次，是在端、管、云產業體系中的各方各司其職。
演講的最后，馮興亞分享了廣汽的戰略方向與主要實施路徑。
1、聚焦核心技術研發，提供中國消費者信賴的智能汽車產品。未來的汽車是科技主導的產品，沒有科技驅動的智能生態是不可想象的，無科技不廣汽。
廣汽計劃重點打造ADIGO系統，實現人路云全面的協同，推動以太網、T-BOX技術，OTA遠程升級技術等成果實現搭載應用。
“我們正在深入探索軟件定義汽車的發展模式和能力建設等重要課題，同時將優化智能汽車核心技術路線的規劃，力爭在2023年實現L4級自動駕駛的區域示范運營。”馮興亞在現場說道。
▲ADIGO系統內的部分硬件設備
2、以智聯新能源汽車產業園為載體，構建全球競爭力的智能汽車產業集群。
3、開放合作、共贏共生、與上下游合作形成命運共同體。馮興亞強調，這里的合作不僅是業內的合作，跨界的合作，更是全社會全新的創新協同。在馮興亞和廣汽看來，在智能汽車各個領域全球沒有任何一個公司能夠有能力單獨完善和單獨全面布局。
五、陳黎明：安全和量產是自動駕駛工業化兩大挑戰
博世底盤控制系統中國區總裁陳黎明對博世在自動駕駛產業化上的思考與實踐做了分享。
陳黎明表示，博世對自動駕駛量產面臨的挑戰做了三個方面的總結，分別是技術挑戰、工業化挑戰和商業化挑戰。
技術挑戰，也就是如何設計好一輛技術過關、能力過硬的自動駕駛汽車，真正取代老司機。陳黎明表示，隨著時間和資金的投入，技術問題將得到解決。
另一個比較大的問題是商業化。目前，robotaxi和自動駕駛物流是業界認為能夠率先落地、進行商業應用的兩個場景。但是對于商業問題而言，除了技術過關外，成本也很重要。
成本問題涉及商業化痛點，也正是汽車工業化挑戰中需要解決的問題。“對于汽車工業來說，只有量上去了，成本才能下來，也才能進一步實現商業落地。”陳黎明說道。
▲博世底盤控制系統中國區總裁陳黎明
針對工業化挑戰方面，陳黎明表示自動駕駛工業化最大的一個挑戰是“安全”。針對需要去驗證自動駕駛是安全的觀點，則是一個誤區。
“安全不是驗證出來的，安全是設計出來的。”陳黎明說道，這也意味著，思路并非是被動驗證自動駕駛安全性，而是將安全要素主動設計到軟件、硬件以及系統當中。
為了做到安全的自動駕駛，首先要滿足先行及未來的法規。
此外，雖然在汽車工業中使用V模型進行設計驗證，看是否達到要求是一個傳統做法。但由于自動駕駛長尾場景和人工智能的應用，傳統V模型無法繼續發揮作用。為此需要把V模型與數字驅動有機結合起來。
最后，還需應用系統性的分析方法，分析潛在失效模式，并正對這些情況提出相應的解決與應對方案。
除了安全性，自動駕駛工業化還面臨如何實現大批量、可持續復制的問題。
陳黎明表示，從0到1，行業主要是解決技術可行性的問題；從1到N則要求保證所有的汽車的安全與一致性。
當前，不同主機廠和自動駕駛公司會根據自己的需求，采用不同的傳感器配置。由此就需要一個可擴展的電子電氣架構，從過程看這將是一個漸進式的發展過程。
談及如何實現硬件可擴展、軟件可快速迭代，博世給出的方案是打造一個賦能平臺。其中，中間件是賦能的關鍵。
▲中間件與工具鏈始終是計算平臺的支柱
中間件的功能是希望把軟硬件分離，將硬件進一步抽象。同時，在系統層面上，能夠更好地協調軟硬通信、軟件之間地通信、硬件之間地通信，進而實現所有資源地協調等等。讓開發者可以把精力集中在應用層面的開放上，滿足其軟件迅速迭代地需求。
陳黎明在演講的最后還強調，對于整個智能駕駛產業，博世希望可以通過開源和開放合作，與業界共同加速自動駕駛落地，而不是大家在重復同樣的事情。
結語：逐漸接地氣兒的自動駕駛
2016年左右，自動駕駛概念興起。在那個階段，實現單車智能是很多人的夢想。
現如今，自動駕駛開始更多地與汽車智能化、智能安全、車路協同等聯系在一起。可以說至少在國內，自動駕駛已經與智能交通、新基建建設融為一體，走上了一條相輔相成、彼此賦能的道路。
從整個產業發展的角度看，這對于自動駕駛進化，逐步走向完全無人駕駛大有裨益。但另一方面，也需要提醒提升單車智能水平還是自動駕駛發展的永恒追求。
