近日，由雷峰網(wǎng) & 新智駕主辦的第四屆「全球智能駕駛峰會」在深圳正式召開。

峰會之上，同濟大學(xué)汽車學(xué)院教授朱西產(chǎn)帶來了題為「自動駕駛與輔助駕駛的邊界及自動駕駛汽車安全的技術(shù)挑戰(zhàn)」的精彩演講。

今年，智能汽車賽道大熱，除了蔚小理這三家造車新勢力，今年又有很多新玩家加入造車。

朱西產(chǎn)認(rèn)為，這在很大程度上與資本的流向有關(guān)——特斯拉和蔚小理的市場份額可能不足0.1%，但市值卻幾乎與傳統(tǒng)汽車的市值總和相當(dāng)。傳統(tǒng)車企和造車新勢力的市值之間出現(xiàn)了割裂。

不過，普通用戶對于自動駕駛以及輔助駕駛的認(rèn)知還存在提升的空間，尤其是對于 L2+ 的界定。朱西產(chǎn)表示，這種狀態(tài)不能長期存在，而且今年各國政府已經(jīng)開始了 L3 的認(rèn)可認(rèn)證。

2020年6月，ECE法規(guī)出了ALKS草案。ALKS創(chuàng)造性地解決了危險場景的臨界測試工況問題：

以熟練、謹(jǐn)慎的人類駕駛員的避撞能力為依據(jù)，從法規(guī)區(qū)分了“不合理的危險”和“合理的風(fēng)險”；通過危險場景臨界工況的確立，為自動駕駛汽車的“電子駕駛員”爭取到了“人權(quán)”，讓自動駕駛汽車不會過于保守，有利于提高用戶滿意度、提升交通效率并合理地控制事故風(fēng)險。

為了保證足夠的安全，不少車企開始加碼更高清的攝像頭、更高性能的芯片、更多數(shù)量的激光雷達。但朱西產(chǎn)強調(diào)，確保自動駕駛系統(tǒng)的可靠性，要基于場景庫的 V 型開發(fā)流程+用戶數(shù)據(jù)閉環(huán)的敏捷開發(fā)。

以下是朱西產(chǎn)演講全文，雷峰網(wǎng)新智駕做了不改變原意的整理與編輯： 

大家好！今天上午我聽到了很多報告，現(xiàn)在談智能汽車，任何一個報告都是對大家有啟發(fā)的。

今天下午，我想跟大家交流一下自動駕駛和輔助駕駛。很多車企在這兩年推出了Navigation Pilot，包括NOP（蔚來）、ANP（百度）、NGP（小鵬），也表達了對汽車自動駕駛的期待——在飛機巡航時，飛行員基本已經(jīng)不用手動操作機器了。

那么，我們目前市面上的汽車到底是自動駕駛，還是輔助駕駛？這個界限非常模糊，甚至有人說不出事是自動駕駛，出事就是輔助駕駛，現(xiàn)在L2+就是處在這種狀態(tài)，但這種狀態(tài)不能長期存在。

所以大家會發(fā)現(xiàn)，今年開始，各國政府加大了L3許可認(rèn)證以及無人駕駛許可認(rèn)證的力度，相應(yīng)的法律也會有一定程度上的改動，這個我們后面會詳細說。

過去的 100 多年，在汽車產(chǎn)業(yè)中發(fā)生的大變革主要圍繞動力。眼下，正是這個產(chǎn)業(yè)百年一遇的大變革。我將其形成為三場戰(zhàn)役：

•  電動化戰(zhàn)役（2015-2020），“碳排放”國際公約推動汽車“電動化”。

•  智能化戰(zhàn)役（2021-2025），市場需求拉動汽車的“智能化”和“網(wǎng)聯(lián)化”。

• 共享出行戰(zhàn)役（2026-2030），L4會徹底改變汽車的屬性。

可以看到，在過去五年，傳統(tǒng)汽車正在慢慢被電動汽車取代，但這場戰(zhàn)役還沒有結(jié)束，內(nèi)燃機能夠通過混合動力、增程、插電等方式延長“壽命”。

新能源車在未來的兩個大方向就是，純電動和燃料電池，但目前特斯拉、蔚小理等新造車企業(yè)基本完全依賴動力電池，氫氣作為新能源中一個重要分支，還沒有得到非常完善的開發(fā)，甚至相關(guān)企業(yè)正在面臨虧本、倒閉的風(fēng)險。

智能化戰(zhàn)役，很多以 AI 技術(shù)起家的公司也加入了，并且開始在智能座艙以及 ADAS 上有了不錯的進展，但這場戰(zhàn)役的焦點會是 L3/L4。五年后，隨著L4級自動駕駛的逐步落地，汽車的屬性將會徹底改變。

從市場份額來看，純電動乘用車在 A0 級和 B 級兩個細分市場銷量比較高，A 級相對少一點，呈啞鈴型；其中 B 級車已經(jīng)不再是純粹的交通工具，而是逐步成為了第三生活空間。

而燃油車的的銷量分布呈紡錘型，A0 級和 B 級型相對少，A 級車仍占有非常大的市場份額。

從市值來看，行業(yè)也發(fā)生較大的分裂——傳統(tǒng)汽車企業(yè)仍然占據(jù) 99.9% 的汽車銷量，但特斯拉、蔚小理的市值幾乎與傳統(tǒng)汽車企業(yè)市值綜合相當(dāng)。

這也在很大程度上影響了投融資行業(yè)的資金流向，其中一個方向就是汽車智能化，主要包括三方面：

• 智能座艙，如果消費者購車時發(fā)現(xiàn)車內(nèi)沒有配置智能大屏，很多人基本上就不會考慮了。智能座艙是吸引消費者購車非常必要的因素。

• 智能駕駛，這也是一輛智能汽車最重要功能之一。出于安全的考慮，現(xiàn)在市面上的智能汽車大多都安裝了基于單目攝像頭和毫米波雷達的 ADAS 系統(tǒng)，而且搭載量增速越來越快?？梢院敛豢鋸埖卣f，眼下正是 ADAS 系統(tǒng)的高光時刻。 ADAS 系統(tǒng)可以「救人」，但也有「搞砸」的時候。大家意識到，靠著幾百塊錢的毫米波雷達和攝像頭不足以滿足智能駕駛的需求。所以今年大家開始堆料，搭載更高清的攝像頭、更高算力的芯片、更強性能的域控制器，甚至是激光雷達、高精地圖。

• 域控制器會是一個新的爆發(fā)點。因為分布式電子電氣架構(gòu)無法滿足自動駕駛的需求，自動駕駛汽車的全新電子架構(gòu)已經(jīng)產(chǎn)業(yè)化，域控制器是重要一環(huán)，再往后則是整車集成、車云聯(lián)控。同時，域控制器的發(fā)展離不開高算力車規(guī)級芯片的支持。

這些年，隨著車載芯片算力的提高，車載攝像頭的像素從原來的幾十萬升級到了現(xiàn)在的一百多萬，甚至是直奔 800 萬像素。

但有一個非常現(xiàn)實的問題是，高算力芯片的應(yīng)用會大大拉高整車的造價，盡管它的成本在不斷下降，但目前消費者還接受不了。就算消費者能接受，眼下的智能駕駛技術(shù)發(fā)展也無法讓其真正實現(xiàn)脫手、脫腳、脫眼，更不用說在駕駛位上悠閑地喝咖啡看手機。

今年 6 月，我在一個活動上分享了自動駕駛的安全問題，其中提到了「恐怖谷」的概念，即用戶期待大于系統(tǒng)能力。后來不久，某車企發(fā)生了一起疑似因智能駕駛引發(fā)的致命事故，緊接著幾乎所有車企都在修改自己的宣傳文案，將「自動駕駛」改成「輔助駕駛」。

此外，車企還做了諸多防范不當(dāng)操作的改進，比如一旦駕駛員的雙手離開方向盤，系統(tǒng)就會發(fā)出警告提醒——即便駕駛員的雙手在一定程度上可以離開。

然而，行業(yè)的發(fā)展需要在保證安全的前提下讓駕駛員脫離雙手，所以我們看到了 L3 相關(guān)的認(rèn)可認(rèn)證的問世。2020 年 6 月，ECE 出臺了 ALKS（自動車道保持系統(tǒng)）的相關(guān)法規(guī)草案，也是第一個被解讀為 L3 自動駕駛國際法規(guī)。

實際上，現(xiàn)在各個國家都在制定法律法規(guī)，中國汽車工程學(xué)會也在成立相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)。但這些法律法規(guī)/標(biāo)準(zhǔn)的制定到底在約束什么？如果是不允許自動駕駛系統(tǒng)發(fā)生事故，那么，現(xiàn)實中通過考核拿到駕照的學(xué)員也無法完全避免事故的發(fā)生。

汽車也是一樣，我們現(xiàn)在不是要開發(fā)一輛永遠不會發(fā)生事故的車，這樣的車根本開發(fā)不出來。我們要做的是確定底線，從而要求自動駕駛汽車比熟練謹(jǐn)慎的人類駕駛員更安全。

那么，怎么來定義“安全”？

目前，ISO PAS 21448預(yù)期功能安全已經(jīng)出臺，并且將自動駕駛所面臨的場景分為有關(guān)安全的四個象限，即已知的安全場景、已知的不安全場景、未知的不安全場景、未知的安全場景。其中，尤其是不安全場景，我們要格外關(guān)注。

在已知不安全場景下，如果一個自動駕駛系統(tǒng)的風(fēng)險處置能力不如人類駕駛員，那么我們則認(rèn)為這是不合理風(fēng)險，即缺陷。

而 ALKS 創(chuàng)造性地解決了危險場景的臨界測試工況問題：

• 以熟練、謹(jǐn)慎的人類駕駛員的避撞能力為依據(jù)， 從法規(guī)區(qū)分了“不合理的風(fēng)險”和“合理的風(fēng)險”；

• 通過危險場景臨界工況的確立，為自動駕駛汽車的“電子駕駛員”爭取到了“人權(quán)”，讓自動駕駛汽車不會過于保守，有利于提高用戶滿意度、提升交通效率并合理地控制事故風(fēng)險。

最難處理的是未知的不安全場景，因為我們無法預(yù)知未來。現(xiàn)在國家級檢測中心也在建場景庫，但用于收集道路數(shù)據(jù)的里程大概只有 3000-5000 萬公里。為了盡可能地覆蓋長尾場景，大家現(xiàn)在都在通過影子模式來構(gòu)建數(shù)據(jù)閉環(huán)，不斷迭代自動駕駛算法。

目前為止，傳統(tǒng)車企對汽車的開發(fā)基本到 SOP 階段就結(jié)束了，但對于智能汽車來說，自動駕駛系統(tǒng)的可靠性離不開基于場景庫 V 型開發(fā)流程以及用戶數(shù)據(jù)閉環(huán)的敏捷開發(fā)。主要須經(jīng)歷以下六大階段：

開發(fā)、測試評價場景庫；仿真平臺；HiL、ViL 測試平臺；測試場測試；道路實證測試；用戶使用中的持續(xù)改進。

最后談一下無人駕駛。從量產(chǎn)落地的角度來說，無人駕駛公司可能要到五年后才能見到曙光，甚至很多人開始往低速場景再轉(zhuǎn)型。事實上，低速場景自有其難題和挑戰(zhàn)。

技術(shù)上，我們感受到了自動駕駛汽車的神奇之處，我們也相信它的安全性將高于人類，但就像人類駕駛員需要考駕照一樣，無人駕駛的落地也需要等政策。尤其是之前 Uber 自動駕駛車曾發(fā)生過致命事故，這件事給行業(yè)造成了很大的影響。

在國內(nèi)的各大示范區(qū)內(nèi)，從沒有爆出來有關(guān)自動駕駛事故的報道。這意味著什么？我估計是太保守了。我在汽車安全行業(yè)從事了二十多年，深深明白一個道理，只要車輛動起來就會有發(fā)生事故的風(fēng)險，即便速度為零也不代表絕對安全。

好在今年北京亦莊示范區(qū)首先喊出了“政策先行區(qū)”的口號，加大了對自動駕駛行業(yè)的扶持。

另一方面，如果單車智能的安全性還不夠高，那我們就走網(wǎng)聯(lián)的路線。

根據(jù)DMV的脫離報告顯示，2019 年成績最佳的玩家也就做到 1.8 萬英里的脫離平均里程；如果人工不干預(yù)的話，相當(dāng)于 1.8 萬英里就會發(fā)生一次事故，這是我們無法接受的。

中國現(xiàn)在正在加速布局車路協(xié)同，通過 5G 通訊技術(shù)來支持智能網(wǎng)聯(lián)汽車的落地。以前的4G 時代，路端攝像頭的信息傳到車內(nèi)可能需要 500 毫秒，這樣的時延并不足以滿足輔助自動駕駛車輛的需求；如今，5G 網(wǎng)絡(luò)的時延已經(jīng)可以壓縮至幾十毫秒，能夠較好地在路端支持自動駕駛。

而且，現(xiàn)在的自動駕駛汽車上大多都還保留著安全員，無法實現(xiàn)真正的無人駕駛商業(yè)運營?；?5G 網(wǎng)絡(luò)的支持，安全員已經(jīng)能夠遠程對運營車輛規(guī)劃路線的運營能力進行評估，確定運營車輛是否能夠安全運營。

今年國內(nèi)發(fā)布的GB/T 40429-2021《汽車駕駛自動化分級》就提到了遠程駕駛員、調(diào)度員。之前，德國也修正了《道交法》中關(guān)于自動駕駛的內(nèi)容，包括自動駕駛車輛必須配備（遠程）技術(shù)監(jiān)督員等，目前該修正案已生效。

這方面有很多的產(chǎn)業(yè)機構(gòu)發(fā)布了研究報告，我就不重復(fù)說了。

在 130 年前，汽車代替了馬車，在可預(yù)見的未來，也許自動駕駛汽車也將代替人類駕駛汽車。謝謝大家！ 

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