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Stefan Greiner:中国或成为首个实现自动驾驶的国家

8月24日,由腾讯汽车联手汽车·创新港举办的2017全球汽车AI大会在上海正式拉开大幕,30余位来自全球顶尖科技公司、汽车企业的高层以及国内外学术专家齐聚上海,共同为AI技术与汽车产业的未来建言献策。

活动现场,奥迪中国自动驾驶与底盘研发总负责人 Stefan Greiner发表了主题演讲,他表示中国可能成为首个实现自动驾驶的国家,至少也是第一批实现的国家。中国有中国制造2025这样一个战略,这是一个非常重要的战略,我们都需要把握好这个时机。

此外,Stefan Greiner认为,最初的自动驾驶汽车可能不是私有的,它应该是进行大众的共享模式。随着它的进一步演进,有可能在未来有客户愿意去购买这种无人驾驶的车,但是一开始大规模实验的时候应该是公有的,或者是共享的概念。

Stefan Greiner:中国或成为首个实现自动驾驶的国家

以下为发言实录:

女士们、先生们,欢迎来到本届峰会,跟大家分享自动驾驶之前,感谢主办方感谢腾讯为我们打造了这样一个平台,有这个平台大家可以集思广益、分享想法,包括主机厂,包括各种各样的转向系统,包括加速系统等等。另外我们除了主机厂之外还有一些AI软件的供应商,我觉得有了这样一个平台,主机厂和AI的世界能够有一个基础设施来共同协同,携手前进。我们并不是说什么事情由主机厂自己来做或者是厂商自己来做,相反我们应该结合在一起共同推出这样的产品,所以腾讯所提供的今天这样的平台是非常之棒的,感谢腾讯。

在我演讲过程当中,我会分享这几个方面,首先是引言,之后是自动驾驶对于中国的重要性;第二是自动驾驶的基础层面,何为自动驾驶;第三是自动驾驶的技术要点,包括自动驾驶的运营原理等等,有多少的冗余等等。最后跟大家分享一下奥迪,我们的主机厂奥迪的角度而言如何理解自动驾驶之道,包括往哪个方向去走,包括有一天是不是有机器人驾驶的出租车了,未来的方向在哪里。

过去几年报纸的头条,媒体的头条都被自动驾驶所占据,而在主机厂里面却只有很少的一部分人来从事自动驾驶的研究,多数的都是一些非主机厂,非车企的企业在努力的在这方面进行耕耘。两年前这个情况有点儿变化,对于主机厂我们突然感觉到,这个世界上现在对于自动驾驶和无人驾驶的技术现在已经是非常非常之热,我们应该自己来从内部做点儿什么。所以过去2到3年,更多主机厂进入到这个领域,包括欧洲、中国、美洲有各种各样的展示等等。所以大家感觉到我们需要什么样的技术来推动无人驾驶、自动驾驶呢?

Stefan Greiner:中国或成为首个实现自动驾驶的国家

我们怎么样使其能够从纸面上的蓝图变为现实,哪些展示的技术是更为看得见、摸得到,是现实的,来更好的使这个技术能够上路。从这个角度而言,我们的讨论话题是更为现实。传统的车企包括欧洲、北美他们希望首先在自己的市场上开发一个产品,在其市场上行销之后然后再推向中国,这是过去的做法。

有的时候会考虑到为什么在中国和外国之间会有些差异,为什么国外的做法百分之百移植到中国未必有效,因为不同的国家和不同的区域有不同的特点,包括此图显示的是美国、欧洲和中国的基础设施差异,另外对自动驾驶汽车购买的意愿也有所差异。欧洲往往是以高速驾驶著称,交通设施完善,交通法规也很明晰,美国的路面更为宽广,交通流量也很大,速度为中速行驶,中国的技术差异性比较大,有的时候摩托车也从非机动车道进入到机动车道,所以中国驾驶的随意性行为相对广泛,而且相对欧美的速度相对也低,所以各国的特点都不一样。我们谈到了自动驾驶作为像我们这样的主机厂而言,我们认为自动驾驶将会成为未来出行的重要推手。

当然了这里面涉及到几个话题,首先是机遇,然后是挑战。机遇包括给我们带来了新的商业模式,包括给我们带来时间上的减少和输出性的增加,包括更好的安全性。挑战也不少,基础设施的挑战和法律法规的挑战。如果大家谈到自动驾驶的基础设施,目前的主机厂而言,现在分为几方面,辅助驾驶,自动驾驶,第三个才是真正的无人驾驶。

第一阶段辅助阶段在这方面法律确定是非常明确的,谁负责,当然是驾驶员负责。

第二阶段,高度自动,完全自动法规有不同的界定了,有时候我们不能把3和4、5级的车上路行驶,这是不可以的,法律现在还没有覆盖这一点,目前我们正在经历这样一个转化的阶段,就是法规的草拟到法规的研讨,不像第一阶段辅助阶段法律特别明确,所以对于中国有的时候你在欧洲可以路测,在中国不可以路测,因为中国没有这样的法规。

第三个阶段就是第二阶段和第三阶段的很好结合,所以我们现在逐渐的从第四步走向第五步,从传统的高度自动到无人驾驶,这是一个新的世界,所以我们从传统的1和2,所有的控制是由驾驶员来控制的,都是非常简单的。而第三个阶段是第一次有了自动AI机器的概念,进入到第四、五阶段,机器学习将会成为主要的核心内容所在。

最后归根结底我们谈到了任何技术第一点就是安全性,对我们而言我们不止是谈到基础设施,我们讨论的是整套的传感器使我们的汽车更为安全,从奥迪的角度而言,我们在车上当然布置了不同的雷达系统,包括摄像头系统,包括激光系统等等,当然了我们需不需要呢?我们需要这些都内置在车上,这就是通过全新的验证手段来验证其安全性。

Stefan Greiner:中国或成为首个实现自动驾驶的国家

另一个角度而言,我们需要HD高精地图,看一下位置在哪里,实时定位,需要HD的高清地图。怎样能发现200米、300米、500米远的情况怎么办?我们需要Car2X通讯系统,通过这样一些系统集合在一起,包括基础设施及交通参与者,包括LTE-V、5G,Dsrc、WLAN结合在一起才能实现非常高效、精确的通讯,不能只是车对车的沟通、通讯我们希望能够足够安全,归根到底你怎样能够确保地图是百分之百得到及时更新的,基础设施的通讯非常重要的,有时候可能是哪条路,有的路可能突然断掉了,你怎样实现时刻追踪是非常重要的,通讯手机有时候可能也是不好用了,怎么样能够实时的基础设施的通讯是非常重要的。

如果不能够进行实时通讯,肯定就产生灾难,我们需要人工智能包括深度的学习和自我的学习,另外通过数据的处理等等。我们需要雷达包括摄像头,包括一些传感器等等来确保,如果出现意外的情况,我们所驾驶的车辆仍然是安全的。

再深度的研究一下技术的要点,包括有哪些传感器,在我们的汽车当中大家看一下,我们有传统的传感器,包括有些长距离的雷达,另外还有一些比较先进的雷达,这里面我们把它叫做拥堵自动驾驶的技术。大家看一下此图显示的是传统的和新一代传感器的配置方案。我们有前置摄像头,包括晴天、雪天,通过这样的方式我们可以用前置雷达的方式来看一下前面的路况,不同的摄像头,目前我们用了前置的雷达,包括有超声波的雷达。

随着车向前行进的时候,我们考虑到是不是减少成本,由于你在车上有很多不同的冲击,有的时候可能会导致激光有可能失效,怎么办?因为大家雷达是一个静态的,纯电动的,我们现在希望有新一代的静态的雷达,这样的话它的成本更低,可以更好的普及。可能上百万的车要用这样的设备,要确保其成本大家能够付得起。

除此之外我们希望把数据都收集起来,包括进行处理、加工,包括驾驶辅助系中央处理器,把所有的系统集合在一起,进行中央式的处理。比如说我们数据的集合等等,大家看所有不同的传感器他们通过这样实现数据运行的集合,我们通过这样数据的读取可以解读当时的场景是什么,把它进行预见式的规划,大家看刹车系统,包括其他的系统该不该启动,看起来比较简单,一切都是遵循规则的。包括有一部分输入的数据比如说这样的给它排列起来,因为我们一直都是在回路当中的,我们数据是一个回路,这样的话我们就可以事先有所准备。

比如说如果是有问题,系统就说我要把这个系统关闭了,那么这样的话车就更为安全。所以进入到第三、第四阶段,挑战是更大了,因为这时候在某些情况下可能是不能百分之百实时的反应,我们需要给多的了解场景是什么,包括交通规则等等,在这种情况下AI就可以过来起到一定的作用,我们通过AI也可以更好的理解这样的路况和其他的情形。

Stefan Greiner:中国或成为首个实现自动驾驶的国家

有新的一个话题,就是怎么样能把系统进行验证呢?在之前我们可以测试这些路况,这些情况是这样的,有AI的辅助之后,比如说这是测试状况这是实际的状况,通过主机厂我们有新的测试的环境,包括遮荫的这样一些模型等等,我们通过不同的模式来更好的来把车进行安装。

最后再给大家说一下非常重要的一点就是在一级和二级系统里面,我们驾驶员是必须要负责任的。比如说全球有一千万的车辆的话,它们都有电动的刹车系统,但是它这种刹车系统有可能会失效,当然每一年有成千上百万的车祸的例子,很多时候其实车内的一些功能有可能会失效,但是这时候要负责任的还是驾驶员。

在后面的三级、四级或者五级里面,这个时候我们就可以坐在车里面听音乐,这个时候车会整个负责自己的运营,哪怕这个车发生了任何的事故,这个时候驾驶员是不需要负任何的法律责任的。当它发生事故之后,车的系统会自动的关掉它所有的功能。比如开启了刹车功能之后,所有的汽车的其他的功能都会被关掉。比如说我们有第二个刹车系统,如果第一个刹车系统失效之后,第二个刹车系统也会开启,所以是一个后备方案,会更加安全。所有这些功能都集合在一起之后,它会让我们在第四级、第五级的驾驶当中会更加的安全,哪怕这个时候人完全不需要介入。不管是在传感器还是在驱动器这两个方面里面,它所有的功能都有一个非常大的提升。

再来看一看我们奥迪自动驾驶技术的进化图,在一些年之前,我们就已经开始了这方面的探索,去年我们也做出了一些养车,我们进行了一小时以内250公里驾驶的实验,其实这对我们来说并不是非常难的了,我们已经实现了。对于我们个体的车企来说,我们认为在未来自动驾驶将会实现。

但是我们认为这样一种技术并不会是私有的方式,在未来我认为如果说是无人驾驶,比如说在我们的货运行业,它可以替代很多的货车司机,因为货车司机目前在全球的车祸率是非常高的,所以无人驾驶这一方面可以帮助货车司机挽救他们的生命。而且我们也可以把这种相应的技术应用到普通的轿车里面,把所有的传感器都可以移植过去,把所有的计算技术、数据收集、数据传输、数据处理分析的技术都可以移植到普通的车里面。

我们认为第一个最好的应用案例就是可以把这种无人驾驶的技术应用在货运行业,然后我们再可以把这种技术转移到我们普通的日常生活的通勤里面,然后再可以把它应用到比较高级的路面情况,比较复杂的路面情况。

比如说从上海,在上海的时候经常会堵车,那么在堵车的时候,这个自动驾驶的汽车可以帮助你进行导航,怎么样来进行一个路线的最优规划。因此最开始这种车它可能不是私有的,它可以是进行大众的共享。所以我们认为一开始这种自动驾驶或者说无人驾驶的车不应该是被私有的,随着它的进一步演进,有可能在未来有客户愿意去购买这种无人驾驶的车,但是一开始大规模实验的时候应该是公有的,或者是共享的概念。因为在我们进行测试的时候一定要注重的就是它的安全性。

当然要实现这种自动驾驶或者说无人驾驶的私有化,它需要一定的时间,也需要我们OEM厂商和相应的人工智能公司的协作,这样我们才能够把产品真正推到市场上。我也认为中国有可能是全球第一个或者是第一批当中的一个国家来实现无人驾驶和自动驾驶的。因为我们现在中国也有中国制造2025这样一个战略,这是一个非常重要的战略,我们也是需要把握好这个时机。

这就是我演讲的最后部分,希望大家从我的演讲当中学习到了关于自动驾驶的技术方面的知识。当然在这之后,我们也希望跟大家有更多的交流。

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责任编辑:zechenliu
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