大量路测数据让自动驾驶方案日趋成熟，自动驾驶汽车从概念走向落地.doc

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1、大量路测数据让自动驾驶方案日趋成熟，自动驾驶汽车从概念走向落地　　自动驾驶商业化落地的条件正在逐渐具备。一方面，近几年技术发展在持续降低自动驾驶方案成本，激光雷达、毫米波雷达价格不断下降，人工智能算法也在提高摄像头对路况的处理能力；另一方面，中美欧日等各地区都在抓紧制定自动驾驶相关法律法规，清除自动驾驶汽车上路的法律障碍；此外，从国外到国内，各企业都高调推进自动驾驶汽车道路实测，并为之设计概念车或量产小部分样车，大量路测数据让自动驾驶方案日趋成熟，自动驾驶汽车从概念走向落地。　　7月20日，在2018青城山中国生态高峰论坛上，重庆长安汽车股份有限公司智

2、能化研究院副院长何文预计，自动驾驶技术将会呈现爆发式增长。“尤其现在是L1和L2，我们估计到2025年L1将达到90%左右，L2级从今年开始到2025年也会呈爆发式的增长，”何文说道，“L3与L4智能驾驶开发路线也逐步清晰，产业化步伐加快，现在大家基本统一了认识，L3与L4并行推进，L3面向消费者，L4是从运营市场切入，解决最后一公里的问题。”　　　　重庆长安汽车股份有限公司智能化研究院副院长何文　　根据美国汽车工程师协会（SAE）标准，自动驾驶分为六个等级（L0至L5），第1级（L1）至第2级（L2）是辅助驾驶阶段，而第3级（L3）至第5级（L5）是

3、自动驾驶阶段。目前量产车当中，自动驾驶级别多在L3以下，2017年下半年上市的新奥迪A8，号称是全球首款支持L3级别自动驾驶的汽车。特斯拉虽然曾经号称自己的Autopilot2.0硬件平台可以支持L5级全自动驾驶，但出现几次事故以后，特斯拉已经不再着力宣传这一点。　　何文表示，从近期数起开启自动驾驶后发生的事故来看，当前汽车厂商还存在过渡宣传的现象，夸大现有功能，从而误导了部分车主。“技术路线还不成熟，感知系统无法适应复杂多变的环境，”何文认为，自动驾驶汽车在国内落地还面临多重挑战，“第一个是法规，法律法规如何对自动驾驶汽车进行约束还有很多空白，需要更

4、进一步研究来完善法规；第二个，在中国交通设施和交通标志的设计与自动驾驶需求还存在较大差距，中国各种道路交通要素不统一，复杂多变，导致道路测试难以覆盖所有路况，比如匝道、隧道建设的不统一，带来识别的困难；第三，基础设施与自动驾驶发展缺少协调统筹，我们的基础设施很少考虑自动驾驶的特点，已完成的交通基础设施也很难准确获取信息；第四，智能驾驶引入的开放互联将带来信息安全问题，也是智能汽车发展的重要威胁，国外已经出现过因为黑客攻击导致汽车出现事故的案例。”　　驭势科技CEO吴甘沙也表示，目前自动驾驶生态远不成熟，离替代人类还有很大的距离。Waymo路测里程已经超

5、过800万英里，但根据兰德公司2016年的推演，自动驾驶系统要真正略超出（20%）人类行驶里程平均事故率（每1亿英里有1.09次致命事故）水平，需要完成的路测里程数是110亿英里，才能在统计学上验证该平台是安全的。“这几乎是不可完成的任务。解决的思路，第一是通过模拟仿真来替代，在云服务器上，一天可以在模拟器里跑100万英里，当然模拟不能完全取代路测，所以我们希望建立飞轮效应，开放区间L4级自动驾驶不可行，但可以放到封闭环境去跑，在封闭的环境获得更多的数据，从而提升算法。”　　　　驭势科技CEO吴甘沙　　吴甘沙分析，影响自动驾驶场景的因素可以分成三个纬度

6、，即可靠性、开放性与安全舒适性，不同自动驾驶场景，对三维参数要求不同。无人驾驶的物流应用对于舒适性没有需求，相对约束条件较少；自动代客泊车也不需要舒适性，但其环境开放程度较高，系统健壮性需要提高；高速自动驾驶应用场景相对封闭，更可预测，但对舒适性要求较高。　　吴甘沙还对扩展封闭场景应用拓展做了设想，他表示，可以在车载控制器里跑两套算法，一边是产品算法，一边是模拟算法，以此来解决路测数据不够的问题。“在停车场内部做无人驾驶，一旦车开出停车场，就变成有人驾驶，在有人驾驶的同时，不让传感器和控制器闲着，系统在开放道路跑L4的算法，并做模拟决策，但不反馈。把模

7、拟决策跟有人驾驶的决策做比较，如果显著不同，就把数据传回来。不断在开放道路上在有人驾驶的情况下，做L4测试，装机数量越多，数据就越多。”　　这种封闭或半封闭场景的自动驾驶应用，都是当前商业化落地前景比较好的方向，西井科技率先落地的应用就是港口自动运输。但西井科技CEO谭黎敏认为，封闭场景并不意味这解决方案一定就比较简单，“在港口要做到的车辆控制和定位精度是两公分，因为我们的车辆需要跟大型机械去做交互，需要用港基的设备去抓集装箱，在这个过程当中，系统对设备的精度要求非常高，集装箱锁孔就是两到五公分大小，所以很有难点。”　　　　西井科技CEO谭黎敏　　从现

8、场投票结果来看，大家也比较一致地认为，物流、自动代客泊车与高危作业环境等特定应用场景的自动驾驶