2020年8月13日-15日，“2020中國汽車論壇”在上海隆重召開。該論壇是由中國汽車工業(yè)協(xié)會(CAAM)主辦，世界汽車組織(OICA)、世界經(jīng)濟論壇(WEF)唯一支持的行業(yè)頂級論壇。本屆論壇以“新變局 新挑戰(zhàn) 新思路——引領(lǐng)中國汽車新征程”為主題，緊扣時代脈搏, 求索突破之道，緊密圍繞“十四五”規(guī)劃，把控宏觀產(chǎn)業(yè)形勢，解析全球汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展動態(tài)。其中，在8月15日上午舉辦的“智能網(wǎng)聯(lián)汽車創(chuàng)新發(fā)展與產(chǎn)業(yè)生態(tài)的升級”分論壇上，博世底盤控制系統(tǒng)中國區(qū)總裁陳黎明發(fā)表了主題演講，以下為演講實錄：

  博世底盤控制系統(tǒng)中國區(qū)總裁 陳黎明

  陳黎明：各位嘉賓，各位來賓，大家上午好!

  我是陳黎明，來自博世底盤控制系統(tǒng)，負責(zé)主/被動安全，ADAS和自動駕駛。今天和大家分享博世在自動駕駛量產(chǎn)道路上的思考。為什么我們在講量產(chǎn)?因為大家在道路上已經(jīng)看到一些自動駕駛的車，特別是一些低級自動駕駛、高級輔助自動駕駛，以及一些現(xiàn)在三級、四級DEMO的車。博世從1993年就開始做封閉道路的DEMO，同時也在做高級自動駕駛輔助的研發(fā)，2017年首先推出了集成式巡航控制，在高速上能夠脫手的巡航控制。

  為什么這么長時間才能研發(fā)出真正上路的產(chǎn)品?實際上就是目前談的比較多的長尾問題。從去年年初開始，很多企業(yè)，特別是高科技企業(yè)，對于L4、L5、L3的量產(chǎn)不斷往后延遲，最重要的問題是有很多長尾問題沒有辦法解決。也就是說從研發(fā)過程中到了量產(chǎn)階段還是有許多挑戰(zhàn)在里面。

  下面給大家介紹一下我個人總結(jié)的三方面挑戰(zhàn)：

  (1)技術(shù)挑戰(zhàn);(2)工業(yè)化挑戰(zhàn);(3)商業(yè)化挑戰(zhàn)。

  技術(shù)挑戰(zhàn)大家都比較清楚，這些年很多新的科技企業(yè)，各個企業(yè)都在傳感器、定位、決策、芯片、算力等方面做了非常多的研究。面臨的感知、決策、控制科技難題也在一個一個解決。我個人對科技方面的挑戰(zhàn)是非常有信心的，隨著時間，只要我們投入金錢，這些問題都是可以解決的。

  商業(yè)化方面很多都在進行探討，現(xiàn)在大家一致認為先容易商業(yè)化的還是城市自動出租車和貨運自動化運輸，會相對早一點實現(xiàn)商業(yè)化。同時，商業(yè)化本身取決于自動駕駛車本身的成本，牽涉到元器件成本、牽涉到車的成本，談到成本的時候談到了量、談到商業(yè)，下面給大家分享一下工業(yè)化，怎么才能真正工業(yè)化，能夠滿足所有的要求，能夠大批量生產(chǎn)，能夠把價格做下來，能夠讓終端用戶真正盡早地享受到真正的自動駕駛。

  今天很多嘉賓都提到安全的自動駕駛這個問題，對于自動駕駛來講、對于工業(yè)界來講，靈魂考驗的問題是怎么才能實現(xiàn)安全的自動駕駛，這是大家一直在探討的問題，而且剛才王博士也介紹了一些事故，的的確確現(xiàn)在有很多事故還在發(fā)生。當然在研發(fā)過程中這是正常的，不可能一開始沒有事故，但是事故能不能完全消除，這是我們需要去探討的，怎么能夠避免降到最低，甚至降到比人的失誤還要低，這也是我們面臨的挑戰(zhàn)。

  目前有兩方面來衡量自動駕駛的水平、安全到達什么程度，比如說美國的DMV有關(guān)于自動駕駛脫離的“率”，開多少公里、英里才脫離一次。蘭德公司試圖從駕駛層面上對自動駕駛水平進行解釋，根據(jù)2015年美國駕駛總里程數(shù)4.8萬公里當中發(fā)生的事故來統(tǒng)計，基本上人的水平目前平均200萬公里發(fā)生一起死亡事故，1.74億公里發(fā)生一起受傷事故。這是什么概念?如果要駕駛1.4萬億公里的話要若地球超過3600圈，按時間來算也得200多年。提出的挑戰(zhàn)是怎么才能證明、驗證車是安全的。

  博世角度有三個方面的考慮：

  第一，滿足現(xiàn)在或?qū)矸煞ㄒ?guī)的要求，今天很多嘉賓都談到了功能安全、預(yù)期安全、自動安全、轉(zhuǎn)向安全，特別是在失效的時候安全怎么保證。根據(jù)所有安全，按照傳統(tǒng)汽車開發(fā)驗證釋放的流程，像大家比較熟悉的V-model，根據(jù)行業(yè)法規(guī)要求，根據(jù)企業(yè)要求，制定出系統(tǒng)要求、零部件要求，一步步驗證，驗證的大過程總體還是在實驗室和封閉的特定實驗場所里進行。

  自動駕駛牽涉的場景非常多，不可能再按照傳統(tǒng)的方式繼續(xù)進行，所以必須加入在實際道路上測試，特別是用數(shù)據(jù)驅(qū)動的驗證方式對自動駕駛安全進行驗證。就是V模型和數(shù)據(jù)驅(qū)動的閉環(huán)進行結(jié)合，實現(xiàn)安全驗證。

  用系統(tǒng)分析方法，比如說像故障樹分析系統(tǒng)地分析所有的失效模式，盡最大可能定義失效模式，同時找出相應(yīng)的解決方案，通過這樣能夠比較好地驗證安全問題，給大家提供更加安全的產(chǎn)品。

  第二，處理極端復(fù)雜場景的能力。

  就是現(xiàn)在講到的長尾問題，很多標準問題大家都已經(jīng)處理了，有的時候業(yè)界也有一句笑話，要看自動駕駛車企表現(xiàn)怎樣就看你和城管的關(guān)系怎么樣，能不能提前把行駛道路上不規(guī)整的東西改掉，使得自動駕駛更好地感知周圍的環(huán)境。這說明駕駛環(huán)境的復(fù)雜性，剛剛周主任提到了，沒有一個駕駛場景是一樣的，同時在開發(fā)過程中可能覆蓋所有的駕駛場景，必須要在汽車生命周期里提供不斷學(xué)習(xí)和提高的能力。

  博世從三方面考慮：

  (1)充分利用人工智能和車路協(xié)同。

  不是簡單的人工智能，而是把人工智能和概率的方法結(jié)合在一起，打造可解釋的人工智能。順便提一句，博世在今年2月份發(fā)布了AI準則，希望做一個可解釋、高魯棒性的AI算法和產(chǎn)品。

  因為車的視覺和人的視覺都是有限的，路段可以提供更廣的視野和看不到的信心，幫助我們解決長尾問題。

  數(shù)據(jù)驅(qū)動的循環(huán)迭代，在量產(chǎn)以后有不斷學(xué)習(xí)的能力，不是單車的自學(xué)習(xí)能力，方案是要把單車遇到的問題上傳到云里，進行統(tǒng)一離線的學(xué)習(xí)和訓(xùn)練，再把新的數(shù)據(jù)和模型給到車，最主要的是要保證可追溯性，每一輛車的狀態(tài)都是可追溯的。每一個車變成不可控、不可知是非?？膳碌囊患拢ㄟ^這種方式可以避免單一某一個車發(fā)展車不可控，能夠很好地解決迭代學(xué)習(xí)的問題。

  我們知道駕駛的狀況是千變?nèi)f化的，不可能在研發(fā)過程中，即使在后續(xù)的學(xué)習(xí)過程中都cover所有的學(xué)習(xí)場景，當我們的算法不可以發(fā)覺的時候，還需要它在不能識別冗余系統(tǒng)出現(xiàn)故障的時候能夠保證安全駕駛，包括車內(nèi)人的安全和道路使用者的安全。

  第三，可持續(xù)性復(fù)制。

  從0到1是從無到有，是實驗室的產(chǎn)品，包括目前DEMO還是屬于0到1的階段。1到N，從100輛車到10萬輛、100萬輛是工業(yè)化的過程。怎么實現(xiàn)?因為生產(chǎn)可能一家廠生產(chǎn)，也不可能一個車型，每個車廠、每個車型定位不一樣、功能不一樣，一定要有兼容性和可擴展性。首先必須要打造賦能的工具，這兩天都有嘉賓談到軟硬分離，必須要有非常好的基礎(chǔ)，基礎(chǔ)是中間件，博世有非常好的產(chǎn)品——VRTE和AOS，是更好地支持應(yīng)用層軟件跟硬件之間的有機結(jié)合，并且可以擴展，這個時候會有非常好的可擴展架構(gòu)，使得在不同的傳感器配置和車型上都可復(fù)制可擴展，還有漸進的擴展一步步擴大應(yīng)用范圍。

  總結(jié)一下實現(xiàn)安全的思考和總結(jié)，自動駕駛系統(tǒng)需要提供規(guī)則一致、可預(yù)測、安全的行為，這是我們對自動駕駛的要求。如果道路使用者還有其他動物等發(fā)生危險的時候，自動駕駛系統(tǒng)要盡最大可能避免事故的發(fā)生，如果不可避免的話一定要把傷害降低到最低。

  必須有系統(tǒng)完整的驗證釋放方法，要建立一套結(jié)構(gòu)化流程和可互補的方法，最后一定要依據(jù)可驗證的流程和確定的結(jié)果。

  感謝大家的時間，謝謝大家!