智能驾驶进入拐点,来看看产学研大佬们的渡河之道 | 2019 AI+智能汽车创新峰会

新智驾 2019/03/15 17:26

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自动驾驶走过十年,正处于一个拐点。

从2009年开始,我们一起看着科技巨头谷歌自动驾驶(Waymo)一路凯歌,通用、福特、大众等传统主机厂积极拥抱人工智能,一批批激光雷达、高精度地图、芯片等自动驾驶初创公司叠起,限定场景中的自动驾驶车辆开通,智能汽车慢慢走进消费端。智能化、数字化、网联化已是未来出行终局。

2019年前后,行业陷入转型迷局:一方面,L5级自动驾驶唱衰,已实现商业化落地的硅谷初创公司Drive.ai走向“卖身”,国内Roadstar.ai内斗升级,激光雷达成本仍居高不下,高级别自动驾驶量产落地依旧是难题;另一边,Aurora、Nuro、图森科技、地平线相继获得几笔大规模融资,独角兽频频出现。

站在行业发展拐点,智能汽车发展何去何从?今年 4 月 18 日,上海车展期间,雷锋网新智驾联合上海市国际展览有限公司(以下简称上海国展)共同举办的「AI+智能汽车创新峰会」,将回答上述问题。

一如既往,C-Level 级别演讲嘉宾,涵盖智能汽车产业发展趋势、技术研发、基础设施、行业求索、中国机会、未来展望等热点话题。我们希望从多方面来讲述「AI+智能汽车」的前世今生,以及对智能汽车技术商业化落地的渴望与顾虑。

在往届CCF-GAIR智能驾驶分会场、2018全球智能驾驶峰会上,雷锋网新智驾曾邀请到数十位自动驾驶企业领头人以及业内学者作大会报告,深度讲述他们对自动驾驶技术与业务的理解与思考。

本文节选了「产、学、研、用」等多位行业大牛的独到见解,让更多人了解引领者遇到的智能驾驶难题与解决方法。

「产、学、研、用」眼中的智能驾驶

专家学者

中科院自动化所复杂系统管理与控制国家重点实验室主任王飞跃

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目前交通正在走向交通5.0。

最初,交通5.0是指城市交通、公共交通、静态交通、物流交通,以及社会交通一体化。但后来IEEE专委会讨论认为,应该从以前的机械化、电气化,信息化、网络化,进入到平行化,平行化就是智能化的技术途径。

智能只是一个概念,如何实现虚实互动的平行智能,是我们需要思考的问题。

清华大学计算机系教授邓志东

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自动驾驶产业的发展需要跨界融合,科技企业与车企共同发力。

科技企业的使命是进行智能化、无人化;传统车企、新车企以及Tier 1的主要使命是发展信息化汽车平台;车企的发力点包括开放线控,完成执行机构的冗余,开发OTA空中下载、云平台以及软件定义升级(SDU)。

同济大学教授马万经

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自动驾驶车辆诞生以后,未来的的出行方式也会发生重要的变化。共享将会分为两个层次:

一是汽车本身的共享; 另一个层次是出行方式将会重要的变化。

未来具有车路协同功能的汽车将可以以0.1秒的速度进行信息的广播,未来车辆信息的利用方式也是交通系统里最为关键的方向之一。

中国汽车技术研究中心赫炎

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目前智能汽车产业发展存在六大矛盾:

迅速增长的上路测试需求和法规标准体系尚未完善; 日益提升的自动驾驶水平和交通基础设施建设滞后; 日益壮大的社会资本力量和核心技术研发速度较慢; 日益加快的量产落地的速度和行业跨界融合的程度欠缺; 日益增长出行市场的需求和高科技创新能力不足; 日益增长的产业发展速度和智能汽车人才培育的缺失。

主机厂

广汽研究院郭继舜

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供应商做出来的产品必须达到车规级别,ROS的安全性能必须达标,产品一致性以及完成足够的测试里程和覆盖所有可能的场景测试等等。在这些也是确保汽车安全的最低门槛。

广汽目前已经测试了国内的多种激光雷达,表现都还不错,可以满足组建L4车队进行示范运营的要求。但是,如果想要推向量产,又会因为安全性、鲁棒性等原因,造成无法量产和大规模铺货。

比亚迪汽车智慧生态研究院副院长焦海涛

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从来没有一个行业像智能车这样,跨多学科、跨各项技术。 智车时代,需要开发者、开放平台、数字化汽车和广泛的合作伙伴携手共同努力创造。现在汽车领域任何一家车厂已经不能单独应对市场需求和技术发展。

在下一代新的技术浪潮中,比亚迪主要的目标就是作为智能汽车硬件标准平台提供商,任务是把车辆基础打造好,包括计算力,以太网,OTA以及相应的感应系统,从而把车辆的可靠性做好。

沃尔沃自动驾驶技术开发张立存博士

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汽车发展到今天已经不单纯是从A点到B点的交通工具,事实上汽车还增加了很多其他的属性。

沃尔沃提出一个长远的商业模式的改变,争取在下一个十年中期从传统的汽车制造商转型为消费者出行服务商,具体涉及三方面的规划:

第一,50%量产车会是纯电动车;第二,50%的车会采用合约购车模式;第三,1/3是自动驾驶的汽车。

投资机构

辰韬资本合伙管理人舒亮

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2015年无人驾驶公司创业潮至今已三年有余,我们将其划归为无人驾驶上半场。2019年开始,无人驾驶将进入下半场。

上半场结束临近,如果有人问:“有没有中场休息”,我觉得,这么恶劣就不要休息了,直接准备下半场。

一级供应商

博世汽车部件(苏州)自动驾驶系统高级经理、驾驶员辅助系统专家王佳佳

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在切入自动驾驶这个领域当中,博世按照客户端的需求以及应用场景的不同,博世将其分为了三大块:

第一块是“绿色世界”主要集中在共享经济、自动驾驶的机型上,主要以需求运营为导向;

第二块是“蓝海世界”,是在私家车和长途运输卡车上运用的一些技术,主要以价格区间的驱动作为主导;

最后一块是封闭区域的一些场景化的落地,即码头机场。

采埃孚工程技术中心总监綦平

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传统汽车刹车、转向两者之间独立,但进入到自动控制过程中,汽车主要核心是以汽车动态学原理为导向,从行驶方向,如纵向和横向的动态作为控制基础。

我们要将车控制到什么状态,同时要兼顾执行器的动态,给汽车一定的指令,彼此之间要进行相互的关联。这时就需要强大的“大脑”进行处理,原来由驾驶员单独控制的这些子系统的工作,需要由采埃孚的“协调员”—cubiX综合管理。

法雷奥中国区 CTO 顾剑民

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激光雷达性能好,并不意味着其一定能够搭载上车。汽车作为一个系统,需要考虑各方面约束。 例如,体积在保证探测距的情况下如何增大水平视角;数据刷新率;改进目标跟踪算法等等诸多问题。

总结来看,一款激光雷达从方案设计到最终实现车规级量产,需要花费五年或者七年的时间。

安波福电气分配系统亚太中心产品工程总监余宁

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未来的电子电气架构如何支持 L4 自动驾驶汽车所需要增加的功能?如果我们在整车里增加传感器、中央处理器以及各种 L4 自动驾驶所需要的元器件之后,整个车辆电子电气架构会发生什么?

答案是接近于崩溃。在这种情况下,安波福创造性地提出了未来的智能电子电气架构——“大脑”与“神经”结合的方案,以适应自动驾驶的需求。

科技初创公司

Velodyne的高级副总裁兼CQO Mircea Gradu

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激光雷达是一个非常好的工具,能够提高数据的准确性以及自动驾驶的质量。雷达和摄像头做不到的,激光雷达都能做到,因此激光雷达是有优势的。

3D激光雷达已经有了非常好的性能,并且得到了L3-L5自动驾驶市场大量的应用。当然这个领域也出现了非常多新的技术,呈指数级增长,像SAE这样的专业学会也在推动自动驾驶的改革。

驭势科技 CEO 吴甘沙

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满足高频、刚需、可量产三大条件,才为真正的商业化。 无人驾驶商业化之路是选择一条相对并不直观的道路,不仅是轻飘飘的玩算法,还有许多重东西。

自动驾驶初创公司发力垂直细分领域,无法在数据上形成竞争力,同主机厂合作时是自动驾驶初创公司的必经之路。自动驾驶公司需要对汽车产业基本规律有敬畏之心,最好的方法即同主机厂协同创新。

地平线(上海)芯片研发总经理吴征

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一款芯片从芯片定义,设计,流片,测试和验证,到获得车规级认证需要花费很长的时间。

另一方面,汽车芯片进入供应商或主机厂,从导入设计到设计采纳,一轮轮测试与验证,一款芯片与OEM磨合成功,并实现真正量产至少需要3-5年。这是一笔很大的投入。而且,汽车上的MCU、信息娱乐等芯片目前并没有中国品牌的身影。

Momenta联合创始人夏炎

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Momenta的产品思路是:第一步打造深度学习基础平台,第二步打磨核心技术(环境感知和高精度语义地图),第三步落地产品(面向运营车队的后装驾驶安全管理方案、面向高速公路和城市环路的L3级自动驾驶方案、L4级自动泊车解决方案)。

安智汽车董事长兼 CEO 郭健

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做了这么多年的无人驾驶,发现还是卡在几个关键点上,主要就是两个字——量产。而且现在业界最大的问题在于步子迈得太大,直接跨过了 L1、L2 级驾驶员辅助系统和核心传感器的研发。

Drive.ai 联合创始人王弢

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历史经验告诉我们,新科技兴起之初,通常是全栈式整合供应商能够一步步发展壮大,原因是新技术兴起时,技术本身不够成熟,需要经过多轮迭代和优化。

而全栈式解决方案供应商对整个供应链以及各个子系统都有非常深入的理解,既能进行全局优化,又能对每个子系统进行优化。因此,对于全栈式解决方案供应商来说,能够对整体和子系统分别进行优化,是一大优势。

智加科技研发副总裁、苏州智加副总经理王磊

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物流是一个超过万亿级人民币的一个市场。但是在这个市场中长期存在几个突出的问题和痛点,第一是安全性、第二是是人力成本和人力资源的短缺。第三是劳动力的短缺、第四个油耗问题。

智加科技关注超级高速公路运输,它是一种仓对仓的运营模式它从货物的集散地,上高速经过高速之间的中途和长途的运输,以及高速公路之间的切换,下高速最终达到我们目的地的货物集散地。

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