大陸底盤與安全系統副總裁唐海宜：大陸的自動駕駛戰略與技術 | GIV 2018

6 月 20 日，中國電動汽車百人會主辦的“GIV 2018 全球智能汽車前沿峰會”上，大陸集團底盤與安全系統中國區副總裁唐海宜介紹了大陸的自動駕駛戰略與技術，雷鋒網對其演講做了不改變原意的編輯，以下為全文：

為什么要發展自動駕駛？

對大陸集團而言，自動駕駛是非常重要的技術，因為它可以幫助我們在城市、郊區各種不同場景不斷提升出行品質，使未來出行更加安全、環保、舒適以及高效。

剛才很多嘉賓介紹了我們為什么需要自動駕駛，我可以通過一組城市化數據來解釋大陸集團為什么向自動駕駛推進，這組數據包含了中國以及中國以外的。

到 2025 年，中國將有 212 個城市人口超過 100 萬，還有一個重要數據就是，目前車輛行駛 65% 的里程發生在城市區域，隨著城市化進程，這個數據會逐步提高。

城市化是現代文明進程，也會帶來很多社會問題和挑戰，比如顆粒排放、溫室氣體排放以及越來越嚴重的城市交通擁堵，為了解決我們面對的越來越嚴重的問題和挑戰，盡快部署自動駕駛將是一個途徑，而不是私家車部署。

軟硬件一體化

今天其實整個車輛電子電器架構包括系統架構已經非常復雜，如果說以軟件代碼作為一個例子來解釋的話，所有 ECU 里面軟件代碼行數已經達到 1 億條，如果未來實現高度自動駕駛會變得非常復雜。我們預測，到 2030 年可以實現無人駕駛或者實現全面智能網聯汽車，可以很簡單地想象，到時代碼數量會超過今天的 2 倍，達到 2 億。所以，整個自動駕駛技術開發的挑戰或者關鍵所在，就是如何駕馭未來車載的復雜度。

如何從系統架構或者電子電器架構方面來考慮，我們知道，整車的系統架構完全是以 ECU 為導向來設計，下一階段將以域控制為導向來進行架構設計，但是最終，第三階段將是以服務器為導向的架構設計。

剛才我講到軟件開發將在自動化駕駛中占據越來越重的分量，但是自動化駕駛開發依然需要以軟硬一體化模式進行，只有按照這種模式才能夠高效可靠地完成自動駕駛技術。

大陸的自動駕駛技術

大陸集團擁有自動駕駛技術中所謂“黃金效果鏈”從感知到規劃到執行所有產品線，在感知方面擁有毫米波雷達、多功能攝像頭、全景攝像頭，包括高分辨率激光 3D 成像攝像頭，執行機構有電子駐車，有高度集成線控制動系統，還有 HMI 人機交互系統，以及支持定位等等產品線，有利于大陸集團高質量完成自動駕駛技術開發。

全面環境模型是自動駕駛技術中非常核心的一塊，也被稱為未來自動駕駛技術的心臟，也是車載計算資源的主要消耗者。

接下來介紹一下我們的下一代攝像頭，因為攝像頭在未來環境模型構建中扮演了很重要的角色，通過對攝像頭簡短的介紹，可以展示大陸集團未來的自動駕駛布局。

這是一張車載全像攝像頭夜間在城市區域拍攝的成像圖片，首先，這是夜間場景，光線非常昏暗，但是我們的攝像頭精準捕捉到了所有道路行人，最關鍵的一點是，通過深度學習算法，能夠識別出行人面部的主要器官以及身體的骨骼結構。

也許諸位要問我們為什么要這樣做？因為未來自動駕駛對感知提出了更高要求，不僅僅需要精準捕捉識別出靜態或動態物體，還需要感知系統像人一樣具備對環境的理解能力與預判能力。

接下來通過幾個簡短的視頻深入介紹一下我們的算法。

首先，第一個場景，車通過一個鄉間道路，我們的攝像頭通過骨骼識別分析成功捕捉到了成年人，因為這個人沒有移動，車輛識別出這是一個安全場景，所以勻速通過。

第二個場景，成年人行走在非機動車道上，攝像頭捕捉到了行人移動，因為行人在移動，我們認為它是一個低風險工況，所以車輛是減速通過。

第三個場景和上一個場景幾乎完全一樣，唯一的區別點在于，這個成年人手里拎的包從上一個場景的黑色變成了彩色的兒童用書包。智能攝像頭運用算法通過顏色識別出這是一個兒童書包，我們會認為這是一個有一定高風險的場景，為什么？因為成年人拎著書包很可能背后會有一個小孩跑出來，這對自動駕駛來說是一個高風險場景。針對這種算法，我們采取了較大制動作用，把車速降到最低，待行人越過本車之后才重新啟動行駛。

大陸在自動駕駛領域的技術開發有很多，因為時間所限我們僅僅用了這樣一個例子。

國際工業組織定義未來自動駕駛的等級是從 L0 到 L5，但是未來自動駕駛商業化會以不同形態出現，比方說自動代客泊車、高速路自主巡航，還有在限定場景或限定時間內運營的無人駕駛機器人出租車，這些都是未來會出現的商業化自動駕駛形態，大陸集團在各種不同形態中都做了很多前瞻性開發和投入。

自動駕駛是一個跨系統、跨行業、跨工業甚至需要政府介入的龐大系統，全世界范圍內沒有任何一家企業能夠覆蓋所有領域，所以在中國，大陸集團非常希望和不同企業、相關組織機構進行戰略性合作，共同實現自動駕駛。當然，最重要的一點是，以最安全的形式實現未來的自動駕駛。

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