蔡蔚:汽车智能化需连接产品全生命周期每一环节
蔡蔚:这是谈智能的问题,这是发展的大方向问题。刚才沈总在讲话的以外带出了一个,实际上他在做智能汽车,他发现60%的是做执行层面的东西,只有40%是大脑和感官的事情。换句话说,我们在做60%的事情,因而,不能说跟智能无关。
首先,我们先说几个简单的事情。先是网络的问题。就是我们说网联化,这个东西要联起来,现在指的都是跟无线的东西联起来。无线的东西联起来现在就存在一些问题,比如反应的够不够快,眼睛尖不尖,耳朵灵不灵,脑袋反应的快不快,这几个实际上问题。比如您告诉我要执行什么了您在外面看到了,我的电机或者说我的驱动系统要具备这样的能力去完成你这个任务。而完成这个任务变成很重要,你脑袋很聪明,但是你腿很笨,最后照样的要撞人,照样的要杀人,这是一样的东西。所以首先第一个事情我们在执行的层面要具备这样的能力。比如说您给了我执行的信号,我首先要判断能不能完成您这个任务。而且要短时间内回复您,告诉您我能不能完成这个任务。这硬是非常重要的事情。您想超车,我得告诉你,我的电机是不是热的,已经没法儿超车了,我的控制器没法儿超车了。这都是很重要的过程,这个过程除了安全之外还有一个舒适的问题,说安全的问题大家都知道马航丢了到现在不知道在哪儿,我们的车不能这样。我要保证除了车本身以外,在发动机,在新能源车主要是发动机,我要具备这样的能力,准确的告诉你在哪里。
现在在网联化方面我也遇到了一些挑战,比如我希望能够知道,当然从整个网联化执行过程中,从设计制造的过程当中就智能网联联起来。也就是说,设计的整个过程,一直到生产线上,上次在智能答辩过程中他们问了我这样一个问题,说怎么样保证您的售后,电机和电驱动系统送到客户那儿还知道怎么样,这的确是一个问题。就是这件事情,我们尽管现在北理工有一个大数据,说把吉利的数据调给蔡蔚看,为什么说吉利,因为吉利是我们现在最大的客户。对不起,不行。这样一来就牵扯到一个问题。刚才顾总也在谈的,说前后车之间的通讯,你想调人这个数据行还是不行?理论上讲没什么问题,到北理工调都不是问题,而且这个技术上完全可行。可是实际上,能行吗?我想把北汽的数据调,是装到我的电机,装到我的控制器,所有都装我的,就把它调出来,我把沈总车上的东西调出来,这些都是不行的。所以怎么解决这些问题,就是可实施性和实际当中遇到的问题我们怎么来做,智能化的过程当中包含着很多,从制造,一直到售后,一直到最终这个产品的全生命周期,我们要保证它都是连接起来的。而且这些智能的东西是既能伸手摸的着的,而且还可执行的,这是用到这里。我们现在的确还遇到一些障碍,这个障碍怎么做,我们也在做。但是一个很简单的事情,我们现在的实验,我们在正定的实验,我们可以在北京控制,这件事没什么问题。但是这个牵扯到车与车之间,车与地之间等等的这些,这些事情怎么处理?除了技术上的障碍以外,还有很多其他方面的障碍,我们都需要考虑。而且只有把所有的障碍都扫平了以后,这个系统才是真正可执行的产品级的。
主持人(林雷):谢谢蔡总。讲到我们现在连接不仅是让驾驶者舒适的连接,还有车的核心零部件的连接的问题。
上面谈了智能化,我们稍微集中一点在网联方面概念的讨论。下面我们进入关于自动驾驶这块。现在自动驾驶很热,而且也有很多想象的空间。在这里自动驾驶这块也分很多级别,所以我想把讨论的范围放在L3这个级别往上的水平上。这个问题来讲有几个方面,请各位嘉宾能谈一下自己的观点。第一,自动驾驶商业化时间。因为谈自动驾驶可以毫无限制的想象,但是没有意义。您认为在您的产品或者规划中,自动驾驶的商业化时间是什么时间?第二个,场景。会在什么场景实现自动驾驶?我们现在很难想象在可预测的时间内,能在全开放的环境下进行自动驾驶,有没有具体的商业化时间。第三个问题,关于在自动驾驶这个领域上,我们车厂是会用传统的公司一步一步发展起来的技术,还是说我们会用我们所谓在自动驾驶领域的新创公司,他们可能会直接从F4切入?
孔凡忠:关于L3以上的自动驾驶的量产时间实际上我们有一个比较清楚的判断。实际上现在来做L3,实现功能,可以说很多的做自动驾驶的技术公司,包括很多整车厂都可以作出样车都没有问题。但是什么时间能量产,这是比较难的。难在什么地方呢?就是说它的功能安全。怎么样做到它确实跑起来了,这个确实是功能安全可靠的。目前的话没有标准,也没有谁敢去量产。
初步判断量产时间跟两个事情有关系:一个是高性能的传感器。它首先能突破取得量产。比方说我们的固态的激光雷达。现在排的时间大概是2021年。所以基于L3,包括L3.5估计到2021年进行量产。第二个因素是成本。在没有大批量使用之前成本是很高的。甚至于比我们现在卖的车价格都贵。所以成本也是一个制约。所以整个量产的时间估计到2021年。这还需要把整个的场景库建立起来。如果没有场景库的话,像前一段时间发生的Uber撞人,特斯拉撞人,就是这个场景没有验证过,没有验证过实现了功能,这个场景化在使用者使用场景中才暴露出来。所以在汽车圈里需要建立场景库,经常使用的场景间接推理。就是对圈定的事情可以负责,圈外的可能不能负全责。
对于场景方面的话,目前应该说很有可能走向量产的,可能在2019年,就是AVP,代课泊车,就是低速的,基本在30公里以下,比如汽车进了车库,从电梯到车位,完全可以实现把车喊到电梯来,也可以从电梯一按让它停到车位。也可以做到让车从地下三层叫到地面上来。这方面的技术发展的非常快,应该说功能基本完全实现,现在是需要反复的验证,验证完后确保它能实现百发百中。因为这个场景是有限的,地库,地图全可以扫描进来,而且可以把各种场景全部验证完毕,所以这块我预计在2019或者2020年投入使用。
另外一个场景就是高速公路。这个场景相对来说也是一个结构化的路面。上高速路后就是结构化,单车道运行还有变线,如果这块把场景库建立起来,经过大量测试验证,这块也是可以验证。还有港口,码头,物流车场景也是比较单一的,这方面成熟后也可以向量产化推进。
主持人(林雷):您会用传统公司的解决方案,还是会用新创的势力解决方案?
孔凡忠:今后我们在研项目,传统的TL1都做过交流,包括新兴的自动驾驶的供应商,包括科技公司,我们也进行过大量的交流。应该说原来的时候感觉这两者之间差别很大的。传统的TL1对于场景来说,验证的非常充分,之后可靠性才会达到量产的上市。可能很多科技公司的话更多的注重实现功能,把这个东西实现了。但是现在发生了很大的变化,像可以把这个东西写在芯片里,提供给TL1做自动驾驶的开发,可能这两者各有各的优势,融合在一起可能能做出更好的东西来。像国内创业的地平线,它把涉及到各种各样的摄像头加上雷达融合在一起,干了很多基础的工作,形成一种人工智能芯片,然后再开发这种自动驾驶的功能。所以两者的结合既有传统汽车行业的TL1,按照工匠精神一步一步地去验证标准,追求可靠性,同时再加上科技公司的人工智能自学习的精神,可能更有助于L3,甚至L4的实现。
主持人(林雷):谢谢。孔院长给出了比较清晰的思路,非常重要,我想对传统汽车公司的TL1和对新兴的公司都和有启发。施总,您是什么观点呢,就是关于智能驾驶这块?
施雪松:确实是,斑马网络并不直接做自动驾驶得算法本身,但是从网联这块我们跟自动驾驶的关联度还是比较大的。去目前来讲我们规划大概是这样:第一个,从L3以上我们解决要支持HMI。因为HMI不仅仅跟驾驶者关联,另外是车和环境,和其他车也要关联。所以HMI有非常多的规范,所以我们也会研究这个规范。
第二,我们觉得从L3开始,自动驾驶其实不止是一个单车的自动驾驶,车里面可能会依赖于传感器,依赖于本地的预控制器,做一些基于一些规则的决策,这个可能会在车里。但是更多的,如果说要再做更多的智能,必须要依赖于云端。在云端一个大量的基于图像的样本,就是基于动态数据加上知识的,就是建立在理解基础上的预测可能在云端做的。所以变成我们在车上解决:第一,车是传感器,所以把车采集的数据时事传到云端上,这是我们在做的事情。第二,在云端上做的,跟车相关的要高效传到车上。现在包括在国家一些新的大的项目,比如超级高速公路项目上,我们也加入一进去,就是做人,就是车路协同,车人协同的自动驾驶。
主持人(林雷)谢谢。请朱总谈谈。
朱江明:自动驾驶我们认为是循序渐进的过程,像一个小孩子是不会走路,到别人扶走,再到完全自己走。所以一定是从L2、L3、L4一步一步往前走,这是我们技术预判。
技术的路线上我们始终觉得,视觉加上雷达是一个比较好的技术路线。激光雷达的可行性并不是很高。
第三个,我们是一个以平台化的做法来做我们整个智能驾驶系统,从前面的感知,包括雷达,摄像头,以及超声波雷达,到中间的计算平台,再到智能部件,我们是平台化的设计。刚刚付理事长讲的我们中国缺那么多东西,但是首先我们是想从前面感知,到计算平台,我们全力的去做一些核心零部件。执行我们认为机建一体化,我们觉得有可靠性,稳定性的话,我们还是跟国外的合作更加成熟一些。这是我们的一个技术路线。
第四个,我们自己车子规划的话,我们是在零跑所有车子上具有L3级别自动驾驶功能的硬件配置。只要是我们的车,必须是做一个标准的配置。也就是说,每一辆车都必须具备传感器,计算平台和EPS,ESC这些执行部件,是做我们的标配,为将来进一步的升级打下基础。
所以为什么我们前面采用自主研的方式,完全平台化的方式,就是将来可以统一升级,所有的控制,自己是一套系统,可以无缝的未来的不断的升级,就刚刚像沈总讲的那样,就是具备未来不断升级的能力。
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- 第2页:互联网渐成基础设施 车辆网联挑战在于信息安全
- 第3页:朱江明:汽车产业挑战在于技术、成本和供应链
- 第4页:蔡蔚:汽车智能化需连接产品全生命周期每一环节
- 第5页:张勇:L3级别自动驾驶大规模量产或在2022年
- 第6页:顾剑民:法雷奥已累积交付12000万套自动泊车系统
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