高級別自動駕駛所需要的關(guān)鍵技術(shù)突破

作者 / 迎九 《電子產(chǎn)品世界》編輯

摘要：在2018年3月上海舉行的“2018汽車技術(shù)日暨新能源與智能網(wǎng)聯(lián)汽車創(chuàng)新發(fā)展論壇”上，來自清華大學(xué)汽車工程系主任楊殿閣教授做了主題演講，介紹了高級別自動駕駛所需要的關(guān)鍵技術(shù)。

自動駕駛汽車到底距離我們有多遠(yuǎn)

　　汽車的電動化、智能化、網(wǎng)聯(lián)化、共享化，是汽車的新四化，正在帶來革命性的變化，改變的不僅僅是汽車產(chǎn)業(yè)，還有汽車出行方式。出行方式的改變會引發(fā)整個社會形態(tài)的巨大變化，這是一場技術(shù)革命。

　　我國領(lǐng)導(dǎo)人非常關(guān)注汽車的新四化，例如2017年12月，發(fā)改委發(fā)布了《智能汽車創(chuàng)新發(fā)展戰(zhàn)略》，意味著智能汽車的發(fā)展在未來會成為國家戰(zhàn)略去推進(jìn);工信部也在推進(jìn)智能網(wǎng)聯(lián)汽車相關(guān)的標(biāo)準(zhǔn)。

　　今年春晚上百度無人車隊在大橋上行駛，今年CES(美國消費(fèi)電子展)上豐田公司也宣布要做重要的轉(zhuǎn)型，成為移動出行服務(wù)公司，與谷歌等公司合作，即從汽車制造商轉(zhuǎn)變?yōu)榻煌ǚ?wù)運(yùn)營商。

　　那么，高級別的自動駕駛、無人駕駛到底離我們有多遠(yuǎn)?

智能汽車名詞的統(tǒng)一

　　首先統(tǒng)一一下智能汽車這個名詞，因?yàn)檫@個名詞有點(diǎn)亂——智能汽車、智能網(wǎng)聯(lián)汽車、自動駕駛，甚至有的把自動駕駛當(dāng)成智能汽車的高級階段。之所以這樣，因?yàn)槲覀冇腥齻€部委用不同的發(fā)文方式。例如工信部發(fā)文時通常稱為智能網(wǎng)聯(lián)汽車，科技部發(fā)文經(jīng)常稱自動駕駛，發(fā)改委發(fā)文稱智能汽車。這三個名詞實(shí)際上指的是同一件事情，都是智能汽車自動駕駛。

　　自動駕駛的分級及推廣時間表

　　不過，自動駕駛并不是指無人駕駛，自動駕駛的1、2級定義為低級別的自動駕駛，也就是人們熟悉的輔助駕駛，例如緊急避撞等系統(tǒng)。到第3級是人機(jī)共駕。第4、5級時，控制從監(jiān)視到失效應(yīng)對，都是無人的，稱之為高級別自動駕駛。我們的分類和德國的分類是一致的。

　　日本汽車企業(yè)及ITS協(xié)會重點(diǎn)推廣的是1、2級自動駕駛技術(shù)，主要是駕駛輔助技術(shù)，通過輔助技術(shù)提升汽車的安全性。日本希望通過1、2級智能駕駛輔助技術(shù)的推廣，在2018年把交通死亡人數(shù)控制在2500人之內(nèi)。2020年東京奧運(yùn)會，日本會開展高級別自動駕駛的展示示范，推廣節(jié)點(diǎn)主要是在2021年-2030年。

　　作為零部件企業(yè)，自動駕駛技術(shù)推進(jìn)應(yīng)該領(lǐng)先于整車企業(yè)。德國大陸集團(tuán)2020年之前的重要目標(biāo)還應(yīng)該是駕駛輔助，從2025年開始，全自動駕駛將進(jìn)入產(chǎn)業(yè)化推廣。

　　歐盟的技術(shù)路線圖表明，2025年之前重點(diǎn)是駕駛輔助，2030年高級別自動駕駛的運(yùn)營才會進(jìn)入推廣階段，到2025年以后高級別自動駕駛會進(jìn)入產(chǎn)業(yè)化。

　　2020年節(jié)點(diǎn)，裝備1、2級駕駛輔助技術(shù)的新車占比50%左右。到2025年比例會到80%，3、4級智能汽車可能會在10%~20%。2030年100%的車輛都具備1、2級智能功能，5級占比10%左右。

　　消費(fèi)者看到10%這個數(shù)字會很興奮，但是到2030年，10%車輛都是一些專業(yè)的車輛，并不是我們平時開的車。諸如公交車和港口用的物流專用車，包括一些專車，可能這些車最先實(shí)現(xiàn)高級別自動駕駛。

　　智能汽車自動駕駛發(fā)展是必然趨勢。它會帶來社會的巨大變化，這場技術(shù)變革對于我們所有人(包括政府、企業(yè)、科研院所)都是要高度重視的，因?yàn)槿舨恢匾曔@場變革，就會失去你的機(jī)會。

　　可見我們要高度重視自動駕駛技術(shù)的研發(fā)，但是在這里，楊殿閣教授也非常想提醒汽車企業(yè)，雖然現(xiàn)在自動駕駛很熱，但是對于中國汽車企業(yè)，2020年重點(diǎn)推廣還是1、2級的駕駛輔助技術(shù)，高級別自動駕駛在2030年節(jié)點(diǎn)才能實(shí)現(xiàn)。因此當(dāng)前最重要的還是專注于駕駛輔助技術(shù)的應(yīng)用，讓先進(jìn)技術(shù)盡快落地，如果這些產(chǎn)業(yè)化都做不到，想做后面高級別的非常難。同時我們也應(yīng)該向互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)學(xué)習(xí)做頂層的宏觀布局。

高級別自動駕駛技術(shù)所面臨的關(guān)鍵技術(shù)挑戰(zhàn)

　　為什么現(xiàn)在產(chǎn)業(yè)化重點(diǎn)還是1、2級?因?yàn)楹芏嚓P(guān)鍵技術(shù)還需要突破，這些技術(shù)在短期內(nèi)解決不了。

　　*汽車的架構(gòu)。智能汽車要實(shí)現(xiàn)4、5級，從感知到?jīng)Q策到控制全部由汽車自己完成，即使需要人干預(yù)，人不干預(yù)也可以解決這些問題，意味著車要實(shí)現(xiàn)對自己的完全控制。這時汽車出現(xiàn)任何問題都要自己能處理，首先得知道自己能出現(xiàn)什么問題。但汽車現(xiàn)有的架構(gòu)是滿足不了這一點(diǎn)的，因?yàn)槠囉昧撕芏嗫偩€，車上的節(jié)點(diǎn)可能只有幾十個，大量的電器根本沒有聯(lián)網(wǎng)，如果真正想實(shí)現(xiàn)高級別自動駕駛，所有電器都要聯(lián)網(wǎng)。因此從總線到網(wǎng)絡(luò)到架構(gòu)需要一種革命性地變化。

　　*軟硬件分離。同時還面臨一個問題：汽車現(xiàn)在硬件、軟件是高度耦合的，例如你給豐田開發(fā)的系統(tǒng)拿到奔馳車上是用不了的，但是我們?nèi)碎_車的時候誰都可以開，肯定是和硬件沒有關(guān)系的。手機(jī)和電腦發(fā)展很快的原因就是硬件和軟件是高度分離的，做軟件時不需要考慮硬件;反之，做硬件的時候也不需要考慮軟件。軟硬件分離是未來智能汽車發(fā)展非常關(guān)鍵的要素，整個汽車上要有對硬件解耦的汽車大腦。

　　*計算平臺。今天開發(fā)智能汽車的人，車上裝了一大堆設(shè)備。不過，到做無人駕駛時不可能這樣，車上可能是6~8個攝像頭、4~6個雷達(dá)，加上各種各樣的超聲波傳感器和大量接口，要有一個計算平臺把所有這些信息接進(jìn)來，還要高性能地處理這些信息，要有強(qiáng)大的計算能力，同時要滿足智能駕駛的需求，需要人工智能技術(shù)(平臺要支持深度學(xué)習(xí)計算)。因此，未來需要全新的超級計算平臺。

　　*感知技術(shù)。盡管我們現(xiàn)在做了很多，但是到目前為止，感知技術(shù)還很難完善地滿足高級別自動駕駛的需求。智能汽車的決策能力是不如人的，人是有完整的法律體系的保障，出現(xiàn)任何事情最后駕駛?cè)丝梢远档?，例如撞死人，最?yán)重的情況是你承擔(dān)這個責(zé)任，例如你賠錢或者坐牢甚至賠償性命。但無人汽車很難解決這個問題，因此車的感知能力必須要超過人的感知能力，通過感知能力彌補(bǔ)決策能力的不足。很多事情發(fā)生了以后不好處理，那就盡可能不要讓這件事情發(fā)生。因此，智能汽車和人相比，不僅僅要達(dá)到像人一樣的感知能力，而且要超過人的感知能力，需要協(xié)同式的感知能力，車-車、車-路通信，要看見看不到的東西。

　　*自動駕駛地圖。很多人覺得自動駕駛地圖不太需要，我們現(xiàn)在不用高精度地圖不是也做得很好嗎?現(xiàn)在很多演示做的是尋跡，開過的路都跑過了。到未來簡單的尋跡肯定不行。低級的自動駕駛可能不需要自動駕駛地圖，只需要駕駛輔助(ADAS)地圖，但是到了4、5級，可以發(fā)現(xiàn)自動駕駛地圖不僅需要，而且是必備的。有了地圖就可以把感知和地圖結(jié)合起來，讓你汽車行駛的時候始終知道你行駛在哪里，離障礙物多遠(yuǎn)，也可以把動態(tài)障礙物疊加在地圖上。

　　*基于控制邏輯的駕駛決策與控制。是基于自動駕駛地圖的決策和控制，這是我們目前做汽車很多人能想到的一種方式，這種方式是基于控制邏輯來做自動駕駛。這是比較簡單的，特別是對做汽車企業(yè)的人來說比較簡單，但是對很多互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)來說很難。做這件事情需要對整車的動力學(xué)建模，整車控制要做得很精確。對互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)來說，他們會想不用控制邏輯來做，能不能基于人工智能、深度學(xué)習(xí)去做，這種方法也可以。

　　*基于深度學(xué)習(xí)的駕駛決策與控制。谷歌和百度沒有在汽車本身做大量工作，但是通過大量數(shù)據(jù)采集，給車一張圖片和傳感信息，這輛車直接告訴你方向盤的轉(zhuǎn)角、油門剎車等信號。清華實(shí)驗(yàn)室也做過這樣的工作，確實(shí)能做，特定條件下可以做到很好的效果。

　　但是這么做行不行呢?這么做是有問題的。它什么時候出了事情，什么時候撞死了人，你不知道，這個“不知道”對汽車產(chǎn)品來說是不能接受的。如果手機(jī)、電腦這樣的產(chǎn)品出了問題，大家可以重新啟動，對汽車來說出了問題、撞死人是不可以重新啟動的。

　　2017年日本有一家很有名的公司——高田，該公司有84年歷史，做安全氣囊，占有世界20%多的市場份額，但卻破產(chǎn)了，因?yàn)槠?a class="contentlabel" href="http://butianyuan.cn/news/listbylabel/label/安全">安全氣囊出了問題。實(shí)際上，這么多年一共有10個安全氣囊出問題，死了10個人，而高田一共銷售了1.2億個安全氣囊，但這樣低的故障率都不能被接受!

　　同理，如果你造了智能汽車用深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練，什么時候撞死人也不知道，這樣的汽車能賣嗎?肯定不行。汽車解決的是真正問題，各種各樣極端條件下汽車的動力學(xué)控制99%已經(jīng)做到最優(yōu)了，對未來高級別的自動駕駛一定是把深度學(xué)習(xí)、人工智能的技術(shù)和傳統(tǒng)的車輛動力學(xué)控制技術(shù)結(jié)合起來，是一種可控的學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)，這需要較長的時間做工作。

　　*車載信息安全問題。汽車的安全性非常重要，比手機(jī)、電腦重要得多。手機(jī)、電腦出了問題，例如出了勒索病毒，最多付點(diǎn)錢就解決問題，但是對于汽車要命的，而且汽車安全問題不是一輛車，如果整個系統(tǒng)安全性被攻破了，死的就不是一兩個人了?？梢?，整個安全問題是非常重要的問題。從單車的安全到系統(tǒng)的安全都需要綜合考慮。這也是需要比較長的時間去攻破的。

清華大學(xué)所做的工作

　　清華大學(xué)為了更好地做好智能汽車自動駕駛方面的工作，專門成立了智能汽車校級交叉中心，由汽車系牽頭，軟件學(xué)院等十個院系聯(lián)合起來，圍繞智能汽車開展相關(guān)的工作。近幾年也取得一些成績，例如做了1、2級駕駛輔助技術(shù)，基于視覺，2017年用于上汽通用五菱，已經(jīng)上量。

　　高級別自動駕駛方面清華也做了很多嘗試，例如長安汽車當(dāng)年從重慶開到北京，影響較大，其中有一部分核心技術(shù)也是和清華合作的，例如出重慶和入北京的部分。

　　2017年北京車展上展示的北汽無人駕駛車輛的一部分技術(shù)也是和清華合作的。

　　清華還做了低成本無人駕駛車輛，在無人駕駛大賽里，其他車輛用的是激光雷達(dá)方案，清華有意用了很低成本的方案——以視覺的毫米波雷達(dá)為主，成本控制在幾萬元內(nèi)。整個比賽路段30公里，用這種低成本的方案做3級自動駕駛證明是可以的。

　　清華還有在天津做技術(shù)孵化的產(chǎn)業(yè)化團(tuán)隊——清智，做的是無人駕駛公交車，從2018年4月開始在世界智能大會之后做示范運(yùn)營。

　　還有另外一個產(chǎn)業(yè)團(tuán)隊，最近用小車在清華園里做圖書運(yùn)送，3月初完成了首次圖書運(yùn)輸任務(wù)。

結(jié)論

　　智能汽車自動駕駛技術(shù)離我們已經(jīng)很近了，高級別自動駕駛可能10年左右就可以實(shí)現(xiàn)。但是對從業(yè)者來說，如何選擇發(fā)展道路是很重要的事情。希望從業(yè)者既能看到未來也能看到現(xiàn)在，希望更多的企業(yè)能夠投入更多的力量在智能汽車自動駕駛技術(shù)的研發(fā)上。

　　本文來源于《電子產(chǎn)品世界》2018年第5期第32頁，歡迎您寫論文時引用，并注明出處。