在近日舉辦的2021泰達(dá)論壇上，均勝電子副總裁、均勝智能汽車技術(shù)研究院院長郭繼舜進(jìn)行了一場非常有見解的分享，針對一系列發(fā)展智能駕駛存在的爭議性話題發(fā)表觀點。

得益于先后在科技公司、主機(jī)廠、零部件公司從事高級別智能駕駛技術(shù)的開發(fā)和落地工作，他對行業(yè)爭議的熱點和痛點，有著深入的理解。

郭繼舜的學(xué)業(yè)經(jīng)歷和從業(yè)經(jīng)歷非常豐富，本科畢業(yè)于電子科技大學(xué)電子信息工程專業(yè)，后在臺灣清華大學(xué)資訊工程系、ETH Zürich計算機(jī)科學(xué)系獲得碩士學(xué)位，2012年起于電子科技大學(xué)、斯坦福大學(xué)攻讀人工智能博士。

從業(yè)經(jīng)歷來看，他先后在美國德州儀器（TI）、聯(lián)發(fā)科技（MediaTek）研究院、谷歌（Google）、EMC2、百度深度學(xué)習(xí)研究院（IDL）、廣汽集團(tuán)汽車工程研究院等企業(yè)工作，現(xiàn)在全球知名零部件企業(yè)均勝電子，擔(dān)任均勝電子副總裁、均勝智能汽車技術(shù)研究院院長職務(wù)。

對于高級別智能駕駛開發(fā)，他總結(jié)出六點關(guān)鍵判斷：

第一，什么是高級別智能駕駛？他認(rèn)為，能長時間脫手的駕駛就是高級別智能駕駛。長時間脫手，意味著在功能安全、傳感器、感知決策做非常多的考量，可以限制ODD（運行設(shè)計域），但只要能脫手就是高級別的智能駕駛。

第二，激光雷達(dá)是必須的傳感器，他非常堅定認(rèn)為，只要脫手必然要有激光雷達(dá)。

他舉例稱，前一段時間某知名的新造車勢力的車禍，有各種各樣的結(jié)論，一個推測說，可能是使用的某以色列公司的算法，芯片算法存在一些問題，沒有識別到中國特色的道路養(yǎng)護(hù)車。

但是本質(zhì)上來說，在做智能駕駛系統(tǒng)設(shè)計的時候，往往會把毫米波雷達(dá)權(quán)重調(diào)的非常低，因為毫米波雷達(dá)太容易誤觸發(fā)了，對金屬物太敏感，但同時攝像頭對有些物體不分類就不識別不跟蹤，這就意味著沒有一個更棒的傳感器，在某些極端條件下，毫米波雷達(dá)和攝像頭都會失效。因此，只要脫手就必須有激光雷達(dá)。

第三，主機(jī)廠到底為什么要用域控制器？從落地的角度看，更重要是降本，一個行車盒子加泊車盒子成本是五六千，如果使用一個域控制器，即使芯片用的好一些，行泊一體至少降本一千塊錢，這對于整車成本壓力減小非常有用?？梢哉f，驅(qū)動域控制器發(fā)展最重要的原因就是降低成本。

第四，性價比更高的輕量級控制器會取代Smart Camera成為ADAS主流解決方案，現(xiàn)在很多ADAS還在使用智能攝像頭，這個不是未來終點，會通過降級的方式，即使簡單L1、L2功能也會使用輕量控制器解決問題，原因就是降本。

第五，To C量產(chǎn)功能將長期處于L2++階段，他認(rèn)為到2025年可能也無法出現(xiàn)TｏＣ的L４出現(xiàn)，L3也不太會有。L3在于法律法規(guī)的影響，非常影響主機(jī)廠的開發(fā)熱情。L4的問題在于原本就不是面向TｏＣ市場，需要一定時間來孵化。

L2++將長期存在于產(chǎn)品線的中高端，且復(fù)雜場景將進(jìn)行拓展。在駕駛員隨時接管車輛的前提下，能夠從高速公路到城市道路，L2++可以理解在功能安全上相對于L3進(jìn)行降級，但在應(yīng)用體驗上場景擴(kuò)展了，L2++是一個挺好的產(chǎn)品形態(tài)。

第六，使用眾包數(shù)據(jù)形成閉環(huán)基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的功能迭代方式將成為業(yè)界共識。他談到，目前還沒很好解決數(shù)據(jù)問題，擺在面前一個很重要的問題就是《數(shù)據(jù)安全法》，此前開發(fā)影子模式的盒子，這個技術(shù)已經(jīng)停下來了。他認(rèn)為，所有的技術(shù)的拓展必然在吃透法律法規(guī)前提下進(jìn)行，《數(shù)據(jù)安全法》會成為重要指導(dǎo)方向。

1、標(biāo)準(zhǔn)化前裝量產(chǎn)是L4規(guī)模應(yīng)用基礎(chǔ)

郭繼舜認(rèn)為，從落地的角度看，L3不是好的產(chǎn)品形態(tài)，因為法律法規(guī)要求人機(jī)交互過程，有一部分時間是車在為交通結(jié)果負(fù)責(zé)，有一部分人在為交通結(jié)果負(fù)責(zé)，這個切換容易造成責(zé)任認(rèn)定的問題。

L3不是好的形態(tài)，L2++是可能更好。高速公路換道行駛就是L3有的功能，如果把功能安全降低了要求，擴(kuò)展到城市場景下，就是城市的L2++。怎么判斷一輛車到底是不是能夠做城市的L2++呢？

他認(rèn)為，以當(dāng)前激光雷達(dá)的能力，當(dāng)只有一個激光雷達(dá)的時候，判斷只在高速公路上進(jìn)行領(lǐng)航輔助駕駛；如果搭載兩個、三個或者以上激光雷達(dá)，那么基本判斷能夠做城市下的領(lǐng)航輔助駕駛。

L4到底什么樣子？郭繼舜認(rèn)為，只有滿足以下條件，才能真正實現(xiàn)L4的商業(yè)化運營。

首先，所有零部件都要前裝，他談到，了解一些自動駕駛公司，200臺車每天要修5%，但是壞的地方并不一樣，手工誤差的系統(tǒng)積累會造成非常大的問題。

標(biāo)準(zhǔn)化的、一致性高的前裝量產(chǎn)是L4大規(guī)模應(yīng)用的基礎(chǔ)，即使把5%降到2%和0.5%的概率也是不能被接受的，需要足夠好的穩(wěn)定性。

他認(rèn)為，現(xiàn)在宣稱自己是L5的企業(yè)，都是對于自己對于公眾不負(fù)責(zé)任的公司。現(xiàn)有的能力下，要么嚴(yán)格限定ODD的，要么讓人來做備份，比如5G的遠(yuǎn)程接管。

現(xiàn)在L4自動駕駛公司基本都能融資，什么才是能角逐出一二三名的時期呢？現(xiàn)在還不行，重要是什么時候真正能把安全員拿掉，什么時候就會見分曉，安全員被拿掉是L4的命門，可以拭目以待。

另外，完全的自維護(hù)也是非常關(guān)鍵的一環(huán)，在AVP時候考慮這樣一個場景，就是車輛完全自主運行。只有把駕駛員拿掉，車輛能夠完全自維護(hù)，Robotaxi自動駕駛的行業(yè)模式才會存在。

2、電子電氣架構(gòu)的發(fā)展需要漸進(jìn)和理性

座艙越來越智能化，但是智能駕駛會越來越收斂。他在這兩年非常強(qiáng)烈的感受到，智能座艙越來越百花齊放，各種生態(tài)、各種場景、各種應(yīng)用，各種用表情、面部去控制車輛，但是智能駕駛越來越統(tǒng)一。

這主要是因為座艙對于功能安全要求不高，但是自動駕駛要求很高。當(dāng)討論一個強(qiáng)功能安全的時候，最后都會落在一個點，性價比高又能滿足安全，可能就會收斂到同一個功能模式，比如NGP、NOP、NOI，只是名字不一樣，最終場景落在最安全穩(wěn)定的區(qū)域中。

他推測，未來的個性化靠的不是自動駕駛，靠的是智能座艙，智能駕駛是區(qū)分車輛等級的門檻，但不是個性化的商品。

電子電氣架構(gòu)的發(fā)展需要漸進(jìn)和理性。他談到，現(xiàn)在有很多車企說直接干集中式的電子電器架構(gòu)，首先集中式架構(gòu)意味著在所有的控制器領(lǐng)域，包括車身域、座艙域，都需要把功能安全提到最高的級別，成本非常高。

另外，集中式的架構(gòu)必須有非常好的冗余控制器在旁邊做熱備份，這是非常難以實現(xiàn)。雖然OEM和Tier1的研發(fā)過程中，都在宣傳說做集中式，但他覺得域控制器還是一個長期的過程，未來５年能實現(xiàn)集中式就非常不錯了，需要要理性一點。

算力需求也是發(fā)展高級別自動駕駛重點討論的方向。到底多少算力夠用？他從工程師角度給一個計算標(biāo)準(zhǔn)。

他認(rèn)為，ADAS基本是1-5T， ADAS是1到5T量級，L2+是5-10T，L2++是30-100T量級，L4是100-1000T量級，前提是使用主流的傳感器方案。

算力要求和傳感器直接相關(guān)。需要什么樣的硬件？單個400萬到800萬像素的攝像頭的提升，大約需要4T算力左右。全車１０余個攝像頭都要做成這樣嗎？他認(rèn)為，前后前后攝像頭需要到這個級別，側(cè)向則不需要這么高，側(cè)向攝像頭的功能需求在于識別種類，而不是細(xì)節(jié)的特征。另外，單個64線的激光雷達(dá)所需要算力15T。

與此同時，高級別智能駕駛需要更多的安全功能設(shè)計，包括感知、轉(zhuǎn)向、定位、域控制器以及算法的冗余。需要有30％的算力分配給冗余控制器。

他認(rèn)為，語音、手勢、體態(tài)的識別不要放在智能駕駛里使用，太容易誤觸發(fā)。一鍵觸達(dá)也有待商榷，碰一個鍵就自動駕駛，看起來用戶很滿意，用戶知道怎么自動駕駛，但太容易引發(fā)誤碰了，到最后出現(xiàn)了事故，這個就是設(shè)計問題。

車企的很多需求和功能來自于用戶的反饋，但用戶所有需求是非常感性，千萬不能拿來直接用，要像外行一樣思考，像專家一樣工作，必須做梳理。

3、2023年會是自動駕駛另一個高峰

面向高級別自動駕駛，目前來看，OEM主導(dǎo)功能軟件開發(fā)，Tier1提供標(biāo)準(zhǔn)化的服務(wù)，Tier２變成Tier0.5，芯片、地圖、傳感器公司開始直接對接車企。

他認(rèn)為，掌握迭代數(shù)據(jù)OEM能夠成為頭部OEM，與此同時，Tier１頭部效應(yīng)凸顯出來，而Tier２技術(shù)的集成化程度會變高。

目前，行業(yè)面臨著短暫的人才短缺，長期人才過剩和不均衡發(fā)展的問題。他介紹到，在2013-2014年他在百度工作的時候，深度學(xué)習(xí)人才非常匱乏，匱乏到幾乎招聘不到人，差不多有一半非AI的人來到了AI領(lǐng)域。

現(xiàn)在來看，車企也有非常多的來自非汽車行業(yè)，情況非常相似。汽車行業(yè)會出現(xiàn)什么問題，人才會越來越多，可能會在一年、兩年來到智能駕駛領(lǐng)域。

但頂尖人才依然很少，底部的人才很多，這個現(xiàn)象要警惕，智能駕駛很缺人，但是要系統(tǒng)性更多的引導(dǎo)，比如對于應(yīng)屆畢業(yè)生、對于其他行業(yè)轉(zhuǎn)過來人才的培養(yǎng)更加系統(tǒng)，這樣才能保證人才梯度是更加完善。

最后，他表示，他對市場發(fā)展趨勢做了一個預(yù)測，并將其稱為高級別智能駕駛的漣漪效應(yīng)。

他談到，可以看科技增長曲線，一開始是這些新勢力使用高級別智能駕駛功能，比如NGP功能，現(xiàn)在是傳統(tǒng)的車廠在全力的開發(fā)域控制器和相關(guān)的功能，但是全球的OEM都沒有動。

每一個漣漪傳播需要一到兩年時間，中國汽車行業(yè)的智能化程度是非?？壳昂头浅？臁，F(xiàn)在狀態(tài)在于蔚小理的團(tuán)隊已經(jīng)完成驗證，比如小鵬的P5和蔚來ET7。

目前來看，整個Tier1、Tier2，大家發(fā)現(xiàn)好像量不大，原因還沒有迎來高點，當(dāng)技術(shù)應(yīng)用全球化、平臺化，才能真正迎來這個行業(yè)爆發(fā)。

他相信，未來是可期的，即使現(xiàn)在遇到一些困難也可以理解?！翱梢缘却幌拢?023、2024年會是自動駕駛又一個高峰，那時候會有更多的資金、更多的項目，也有更好人才儲備”。

大咖深入解讀智能汽車技術(shù)發(fā)展趨勢

“IMCA第十八屆國際論壇2021中國智能汽車技術(shù)大會”將于2021年9月27日-29日在深圳隆重舉行，與漢諾威打造的“華南國際工業(yè)自動化展覽會”同期舉行。同期還將舉行“2021中國新能源汽車技術(shù)大會”與“IMN 2021世界測試測量大會暨博覽會”。

"IMCA第十八屆國際論壇 2021中國智能汽車技術(shù)大會”

時間：2021年9月27日-29日

地點：深圳國際會展中心（寶安新館）

往屆精彩

2020中國智能汽車技術(shù)大會與2020中國新能源汽車技術(shù)峰會

2019中國智能汽車技術(shù)大會與2019中國新能源汽車技術(shù)峰會

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