自動駕駛每天能為你節省56分鐘，但我們首先要集齊這些技能

7月13日，在由車雲、武漢經開投資有限公司、武漢現代製造業創業服務中心聯合主辦的「智商業·馭未來」第三屆中國智能汽車創新發展論壇上，博世自動駕駛系統功能開發部門經理Habip Demirezen發表了名為《鋪砌自動駕駛之路》的演講，介紹了自動駕駛的挑戰與博世的思考。

博世自動駕駛系統功能開發部門經理Habip Demirezen

以下為演講速記，車雲菌做了不改變原意的刪減：

駕駛會給我們帶來快樂，車內是個人空間，我們有更多自由和空間。為什麼會選擇自動駕駛呢？我們會問自己，我們真的從始至終都需要自己開車嗎？我們從上海市中心開到浦東，短短几十公里的距離需要一兩個小時甚至更長時間在擁堵車路況下，當你接重要電話，當你非常疲憊，需要安慰孩子，在很複雜路況的時候，特別是大城市道路擁堵情況下，我們想要從始至終完全控制方向盤嗎？我想可能每個人有自己的答案。

我們談到自動駕駛可以給我們帶來什麼的時候，可以從以下幾點進行分析：

第一，可以提升道路交通安全。毫無疑問我們有數據表明，90%道路交通事故是由於人的行為造成的。

第二，可以為更多無法自己駕車的人提供移動出行服務。老齡化很嚴重的國家，比如說日本政府已經號召老人上交駕照。

第三，可以節省能源更加環保。在高速公路使用自動駕駛可以提高多達39%的燃油經濟性。

第四，當有大量車都裝自動駕駛系統的時候，可以極大減少交通擁堵。

第五，在實現自動駕駛系統裝備的情況下，每個人每天有多達56分鐘的時間做其他的日常工作，比如說餐飲、接聽電話等等。

在我們深入討論自動駕駛解決方案以前，可以簡單看看自動駕駛分級。L0就是目前市面上的車需要駕駛員完全駕駛，L1就是自適應巡航，L2可以實現部分自動駕駛，實現雙手自由，不用對踏板進行控制，但是這時駕駛員仍然需要眼睛注視道路情況。L3自動駕駛最難或者需要最多研發投入的部分，為什麼這麼說呢，我們在駕駛L3自動駕駛車時，眼睛可以做到不用監控道路，只有系統發出警告需要監管的時候才人工介入控制。L4就是大腦可以放空，故障或者情況發生的時候，控制權會轉接到系統。達到L5時已經不需要我們控制方向盤，會比較早的出現在巴士、公交車或者不定線路行駛的車輛上。

我們如何實現自動駕駛？人體是無比複雜的機構，我們如何完成一系列動作。比如說一個人扔球給我，我首先用眼睛看到這個球，然後大腦思考怎麼做，最後我需要伸手抓住球。類比到自動駕駛系統，我們有感測器技術取代眼睛，中央模塊取代大腦，執行機構代替行動力。

從感知層來說，用什麼替代眼睛？比如說毫米波雷達、激光雷達、攝像頭等，這些感測器的數據會做融合，結合定位、地圖，從而代替我們的眼睛。代替大腦做決定有一套系統，包括數據安全，預判斷、做規劃等等，都是通過域控制器來代替人腦行動。至於到落地執行層面來說，會有執行機構來代替人工行動，包括系統失效時如何做冗餘。

談到自動駕駛，我們需要哪些感知思考和執行機構取代人類的眼睛、大腦和四肢呢？

首先以感知層面來說，包括了攝像頭系統、毫米波雷達系統、激光雷達，用於高精定位的智能衛星定位感測器。其次在功能和執行層面我們可以看到，以上提過的感測器數據融合後，應用在舒適駕乘、高級駕駛輔助以及自動駕駛層面。最後在執行層面，需要有加速、減速、轉向等一系列執行機構。

博世可以提供自動駕駛的整套解決方案。首先我們在感知層面有毫米波雷達，激光雷達，MPC多功能攝像頭。其中毫米波雷達五代跟四代比起來，在下一代毫米波雷達上，我們採用多種先進技術，來實現遠距離的探測，更大的水平視角，更高的探測精度。第三代攝像頭和二代比起來，提高了像素和最大水平視角，可以實現應用紋理檢測，與密集光流檢測法技術。第三代攝像頭把密集光流檢測和紋理檢測結合起來，為未來L4以上的自動駕駛做好準備，可支持對紅綠燈的檢測。第三代攝像頭也運用了人工智慧演算法，將卷積神經網路演算法集成在SOC上，加強對物體的檢測。從而輔助攝像頭對道路上的人、車、可通行區域、天際線，道路邊緣，道路標誌線等目標進行靈敏區分。此外還有可以配合近距離攝像頭，實現自動泊車輔助功能的超聲波雷達6代、激光雷達、駕駛員監控攝像頭、智能衛星定位感測器，搭載了自動駕駛L2、L3需用的中央行車大腦的域控制器，以及轉向制動執行機構。

此外還需要提到電子架構強大專業的積累。假設在自動駕駛攝像頭不運轉或者不工作的情況下，我們怎麼樣保證車輛正常安全駕駛？這就要求感測器具有高互補性和冗餘度，這時候就需要其他的感測器及時介入，確保車輛功能良好運轉，這就需要電子架構強大的支持。

除了電子架構，我們對於系統安全層面來說也有很重要的投入。當一個系統失效，需要另外一個系統及時介入保證系統安全運轉。並且OTA數據也要得到保護，不受外部黑客攻擊，一旦被攻擊有可能會失去車輛的控制。除此之外我們在軟體層面的努力，使自動駕駛和自動泊車功能得以實現。

從這張圖可以看到不同公司的自動駕駛專利數量排名。

謝謝大家。

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