“目前公共交通领域均面临不同方面的痛点，例如公交或轻轨在夜间停运、定时发车、按站点停车、道路利用率低、调度运行成本较高等问题。在一些科技园区、大型商业园区或郊外住宅区等，由于地广人稀，公交频次低，站点间距远，使得交通非常不便捷。为解决这些问题，我们需要由‘计划型’供车服务，优化为‘按需型’供车服务。”10月12日晚，在《中国汽车报》与广州智能网联汽车示范区运营中心联合推出的“2020智能网联汽车精品课”第33讲中，东风汽车公司技术中心SV-BU首席技术官曹恺围绕“封闭园区环境下自动驾驶的量产应用实践”主题，从自动驾驶的技术路线、市场环境、应用实践等方面作了分析和解读。

　　■概念定义与技术路线

　　曹恺首先介绍了智能驾驶或者说自动驾驶的定义演进。

　　2016年，智能汽车的分级方法，由美国汽车工程师学会（SAE）组织的技术路线图研讨中，确定以该学会的分级方法为准。相比之前采用的美国国家公路交通安全管理局（NHTSA）的分级方法，细化了高度自动驾驶的分级。

　　2018年，智能网联汽车定义，指搭载先进的车载传感器、控制器、执行器等装置，并融合现代通信与网络技术，使车辆具备复杂环境感知、智能化决策与控制功能，能综合实现安全、节能、环保及舒适行驶的新一代汽车。

　　2020年，国家发改委出台《智能汽车创新发展战略》，把智能汽车正式定义为：通过搭载先进传感器、控制器、执行器等装置，运用信息通信、互联网、大数据、云计算、人工智能等新技术，具有部分或完全自动驾驶功能，由单纯交通运输工具逐步向智能移动空间转变的新一代汽车。智能汽车通常也被称为智能网联汽车、自动驾驶汽车、无人驾驶汽车等。

　　曹恺认为，自动驾驶的技术路线有两大类。

　　一是渐进式开发模式。2019年，超过60款L2级别自动驾驶产品上市，开启了该级别产品批量上市的前奏。2020年，L2级别自动驾驶产品的上市量很可能远超2019年。今年第一季度，在受到疫情严重影响的情况下，仍有12家企业推出19款L2级别产品，上市量接近去年上市总量的三分之一，整体前景可期。

　　二是跨越式开发模式。Waymo和百度等IT企业率先采用此种模式，但由于现实场景的复杂性，当前“以应用场景为驱动”，在预设应用场景的区域开展示范应用或量产，当前已形成“百花齐放、百家争鸣”的局面。

　　曹恺谈到，在跨越式技术路线上，东风汽车技术中心以“跨越险阻比赛”为契机，开展技术方案验证测试工作，在经验积累基础之上，进一步扩展到乘用车、网联车、Sharing-VAN等车型的开发研究，并形成了示范应用和量产。

　　■市场环境与未来挑战

　　在曹恺看来，当前公共交通面临的痛点，无论是公交还是轻轨，都存在夜间停运、定时发车、按站点停车、道路利用率低、调度运行成本较高等问题。而且，其在主要场景是工业和科技大型园区、郊外社区、乡村、观光旅游、智慧城镇等。其场景特征是，具有专用道路或人员流量较少，具备移动出行服务刚需等区域，一般在0-20公里范围内。

　　其主要业务特点有两个方面，一是载人运输，面向短途公交服务，机场、旅游、工业及科技园区等摆渡服务；二是载物运输，面向无人快递服务，无人售卖等服务。

　　自动驾驶围绕移动服务技术的聚变，推动“人-车-路-环境”全面技术变革，行业结构将产生新业态。一是人，出行服务体验由功能服务向移动终端APP智能化品质体验逐步转变；二是车，以人工智能、网联等技术为触发点，“自动驾驶+5G”及“V2X+云控+智慧座舱”等成为汽车技术创新的热点；三是路，人车分流，道路感知，边缘计算等聪明的道路成为未来发展方向；四是环境，移动服务节点正在由功能型向人工智能（AI）预测，5G云控，环境舒适与便捷方向推进，改善乘客公共移动服务体验。

　　自动驾驶的未来挑战，“多模式交通+共享出行+电动汽车+自动驾驶”相结合的移动出行服务，是汽车产业转型的重要方向，同时也是智慧城市的重要组成部分。其包括三个方面，一是智慧服务+自动驾驶+5G网联+可换装舱体=适应多种场景的未来交通工具，是“汽车+服务”的移动出行服务新业态；二是国际主流整车企业和科技企业纷纷投入移动出行服务相关产品研发；三是技术创新和商业模式创新交替推进汽车产业重塑，汽车行业格局将被改写。

　　曹恺讲到，东风SV-BU的宗旨，是创造领先的多交通模式移动出行服务技术平台，创造人们美好生活。目标是打造Sharing-X移动出行服务技术平台，为用户提供全方位优质汽车产品和出行服务的多交通模式整体解决方案，通过众创开发形成移动出行服务生态圈，探索下一代“共享经济+无人服务化+5G”等多条件融合下公共移动出行服务新模式，通过移动出行服务改变人们生活。其路径是，通过三个阶段，实现产品突破、生态圈构建以及打造互联你我，智向未来的智联之城（sharing-city）。其架构是，由“端（自动驾驶）+管（5G/V2X）+云（调度监控系统）+平台（众创开发）”四层架构集于一体的多交通模式，共享智慧出行服务整体解决方案。

　　■产品生态与应用实践

　　在自动驾驶的关键问题及技术解读上，曹恺表示，智能驾驶系统分为车端自主控制器和云控服务平台，智能驾驶基础算法包括感知融合、组合定位、决策控制等方面。实际还需要考虑安全和测试验证，还包括失效诊断、安全控制、远程驾驶、场景数据收集训练、高精度地图、控制器和服务器、操作系统等多种技术，以及遇到突发意外或故障情况，由远程驾驶介入并实现系统冗余安全控制。

　　其中，预期功能安全技术（SOTIF）是指通过一系列验证和确认手段，探测和发现系统感知、逻辑决策、功能执行中的非失效不足，使自动驾驶车辆在预期使用工况下达到合理安全水平的技术。

　　在数据收集及场景测试验证方面，当前已结合行业标准和测试场区要求，完成功能场景89项，搭建细化仿真测试场景196项，测试用例3000余项。

　　曹恺从技术层面分析了相关的六大因素。

　　一是场景，分为国家或行业标准场景、测试场区场景、实际运营场景。其中，行业标准场景，是以当前国家13项功能场景为基础，作为设计输入基础参考。测试场区场景，是覆盖所有第三方测试机构的场景测试验证，如长沙、重庆、襄阳等地，超过行业标准水平。实际运营场景，是根据实际运营情况，完善自动驾驶场景库，引领和打造符合市场实际的运营功能场景。

　　二是车端域控制器，智能驾驶以域控制器为核心，控制器失效将直接导致整车失效，通过多种备份实现对车辆安全冗余控制。

　　三是传感器，包括毫米波雷达、摄像头、激光雷达、控制器、GPS惯性导航，多传感器感知区域叠加冗余。

　　四是执行器，包括稳定控制器及电子助力器（ESC/ebooster）、整车控制器（VCU）、电子助力转向（EPS）、仪表、门控及踏板控制器、车身控制模块（BCM），执行机构控制器冗余和提醒。

　　五是云协同，提供V2X协同感知、协同决策和协同控制管理，在单车无法感知的情况下辅助感知；并在无法自动驾驶情况下，适当提供远程接管和报警。

　　六是人机交互，在5G和车联网高度普及的前提下，汽车座舱将摆脱“驾驶”这一单一场景，通过语音、图像、喇叭、灯光等形式与驾乘人员互动，逐渐进化成集“家居、娱乐、工作、社交”为一体的智能空间，提高驾乘人员的科技感体验。

　　在产品生态上，东风Sharing-X平台发展，由集成式向分布式，由单一功能向多源功能化，由地面向低空发展，构建智慧、安宁、生态城镇（Sharing City）。

　　■附：精彩问答

　　在讲座之后，曹恺还与网友进行了问答互动。记者撷取精华，以飨读者。

　　Q：园区自动驾驶场景下，公交车与其他专用车辆的“痛点”有什么不同，如何解决？

　　A：其主要的“痛点”有两个，第一，其是“计划型”而不是“按需提供型”。如某些区域构建了快速交通系统（BRT），其他车辆需要避让，这在一定程度上降低了道路的利用率，同时还需要有较多的人力调度成本。所以，这是一个大的痛点。第二，有些旅游景点并不太远，但是游客觉得走得疲劳，就可以借助于自动驾驶车辆，还可以享受车上的空调、语音等服务，可以欣赏沿途的风景。而Sharing-VAN这类车型，就是针对这种“痛点”设计的。

　　Q：园区自动驾驶的市场环境要解决的最大“难点”是什么？解决思路是怎样的？

　　A：园区自动驾驶，虽然好像比城市公共道路的自动驾驶环境要简单，但实际上它的不确定性更高。因为在园区中有很多行人、车辆或者其他动物，所以带来了更多的约束。解决思路上，一是通过投屏或声音警告等方式，或其他模式来保证自动驾驶车辆的安全，二是让大家的体验更加舒适。

　　Q：目前自动驾驶应用实践还存在哪些问题？产生这些问题的主要原因是什么，如何破解？

　　A：目前，自动驾驶应用场景面临的最大问题，是环境感知的不确定性，而且目前传感器的性能指标也有一定的局限性，包括受到算法的局限和影响。实际上，无法做到自动驾驶车辆对于环境百分之百的感知，但通过多源异构传感器等融合的方式，可以显著提高传感器的识别能力。同时，在应用实践过程中还有个较大的问题，是需要考虑成本，因为如果自动驾驶车辆过于昂贵，也会限制在市场环境中的推广。

　　所以，很大的一部分工程化工作，是在基于传感器性能并不优越的情况下，如何通过布置、算法的优化来提高其种适应性，降低成本。目前，东风基本都是选用国产传感器，除了可以降低成本，而且也希望与国内供应商一起成长提升。

　　Q：在自动驾驶中，域控制器的最大优势何在？如何更好地发挥这些优势？

　　A：之前自动驾驶所使用的控制器，都是基于微控制器（MCU）等分布控制。

　　但进入园区自动驾驶阶段，控制器的功能和性能都发生了很大的变化。如L4级自动驾驶，更需要对周边环境信息特征进行探索，除了智能摄像头等功能，还需要进行一些定制化的开发，这就需要把摄像头的部分功能移植到域控制器里。其优点包括，一是成本下降，由于其数据算力的提升，可以有效降低整个系统的成本；二是在一定程度上提高了可靠性。

　　有人担心，如果把所有功能都跻身到域控器里，万一域控制器产生问题怎么办。实际上，在做域控制器设计的时候，借鉴了传统车企的公共安全设计思路，即其中仍然强调高级别功能安全等级，还会有额外的安全辅助或安全冗余设计。假如监测到主控制器有不正常信号，微控制器能够保证车辆放缓并停下来，从而保证车辆的安全性。

　　未来，域控制器的集成度会越来越高，甚至把智慧座舱等功能也集成于域控制器中，通过芯片层面的交互达到较高速度的传输。因此，域控制器的发展，不仅可降低成本，也能提高自动驾驶的可靠性。

　　Q：自动驾驶平台由集成式向分布式、由单一功能向多源功能化的发展趋势是怎样的？请介绍这方面的主要情况。

　　A：无论单车智能有多大的优势，但仍然会面临自动驾驶不能保证看到很远的距离。所以，要对感知进行协助，同时也要进行分布式的控制决策引导。由此，其成为整个智慧交通系统中的组成部分。通过分布式的计算平台，就能为智慧交通、智慧城市提供指引，并连接智能车辆，实现相应的功能。

　　目前，已经实现了基于V2X的感知融合和单车智能的协同感知，也实现了后台协同控制。在有必要的情况下，后台能够平稳切换自动驾驶模式，进入远程驾驶模式，处理一些自动驾驶无法解决的场景或状况。随着技术的发展，分布式计算平台的优势将发挥得更加充分，不仅会形成决策引导，而且甚至在一定程度上会从“上帝视角”直接干预自动驾驶车辆的控制。

　　编辑：黄霞

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