对话北汽新能源尹颖:自动驾驶工程化更关注成本 L3量产值得期待

2019 年 9 月 23 日 新智驾

自动驾驶工程化在系统集成方面的工作将主要由OEM负责。


文 | 祥威

中国车企在自动驾驶技术积累上表现得较为激进。
近日,雷锋网新智驾在与北汽新能源工程研究院副院长尹颖的对话中了解到上述观点。 尹颖认为,国内车企在进行自动驾驶工程化时更关注成本控制,同时更要高度重视工程化开发流程与测试体系建立。
2016年左右,北汽新能源开始进行自动驾驶研发,大约两年后,北汽新能源旗下LITE自动驾驶汽车获得自动驾驶汽车上路测试牌照,加入路测的大军。 按照计划,自动驾驶L3功能将最早在北汽新能源旗下高端品牌ARCFOX上实现,随后在其他车型上搭载。
新智驾了解到,北汽新能源的自动驾驶发展节奏与母公司北汽集团一致,同时在发展L3的方向上与特斯拉有些相近,在现有传感器的基础上逐步加入更多场景功能。 这种路线可以促使该公司更顺畅的过渡到自动驾驶的下个阶段。
不过,如果要实现美国SAE标准下的L3,尹颖认为激光雷达的搭载必不可少。
“我们目前的量产方案有低成本的,没有上激光雷达的,同时也在逐步考虑搭载激光雷达的,这是两个路线。 ”尹颖表示。 今年1月,北汽新能源宣布与硅谷科技公司visionICs成立自动驾驶联合实验室,将研发以固态激光雷达为核心的下一代多传感器融合自动驾驶系统。 此外,该公司还在与国内激光雷达供应商展开合作。
在尹颖看来,自动驾驶工程化是一种新的研发模式,它告别了过去OEM和Tier 1合作的方式,而是将系统集成方面的工作主要交由OEM负责,围绕功能场景和仿真等方面展开不断的验证和迭代。
业内普遍认为,由于场景复杂、责任划分不清和车载激光雷达成本过高等原因,真正的自动驾驶L3量产时间可能向后推延。 不过,车企已经将自动驾驶的方向看得透彻,对于他们来说,自动驾驶会促使汽车制造商身份发生质的改变。
▐  告别传统合作模式
新智驾:北汽新能源大概是从什么时间关于自动驾驶研发的?
尹颖: 我们从2016年左右开始起步,当时并不是自动驾驶,而是ADAS自动驾驶辅助系统。 2017年左右,北汽组建了自己的自动驾驶团队,2018年拿到北京市的自动驾驶道路测试牌照。 2019年,我们参加了在天津举办的第三届世界智能驾驶挑战赛获得了两冠三亚一季的成绩
新智驾:北汽新能源的自动驾驶和北汽集团的节奏是一样的吗?
尹颖: 是一致的。
新智驾:你们在L3量产方面主要是做了哪些工作,现在进展到了哪一阶段?
尹颖: 北汽新能源的L3量产车型在2020年上市,会搭载在ARCFOX品牌的第一款车型上,然后是高速公路的自动驾驶,我们对L3的大概22项功能都做了开发,包括自动泊车、遥控泊车和代客泊车等都会在车型上实现。
新智驾:您刚才提到ARCFOX,这是北汽的高端车,L3的方案成本还是很高吗,为什么首先在高端车上实现L3?
尹颖: 我们的自动驾驶第一款车会落地到这款车上,也会有其他价位的车型落地。
新智驾:在您看来,自动驾驶技术工程化对于量产来说扮演了什么样的角色?你们主要是如何开展这项工作的?
尹颖: 工程化开发很大的挑战就是,未来做到L3时,很大程度上不再是OEM和Tier 1合作的项目和产品开发了,系统集成开发更多由OEM承担,这也为我们带来了很大挑战。 困难在于,它不再是传统的整车厂和零部件供应商合作开发模式,更多的是围绕功能场景和仿真测试等去做的。
新智驾:你们在做测试和功能场景定义时具体会做哪些工作?
尹颖: 从前端来看,我们会做一些场景的仿真。 因为很多场景不是实际道路测试能测到的,要通过仿真的环境进行模拟测试。 另外,我们还会做一些功能和场景的定义,定义之后,再落实到系统如何分解。
自动驾驶并不只是大家看到的传感器、控制器,它背后连接的是整车大概20多个控制单元,系统架构的分析和设计是非常重要的。 我们会把自动驾驶的一系列功能和场景落实到各个车内的ECU单元,进一步确定需要做哪些支持、控制接口和策略算法。 落实完以后,再对各个零部件和ECU进行功能和软件开发,最后集成到一起实现系统级的功能,再做功能的测试和整车级的标定,最后再做功能的实际道路测试。
新智驾:这是从原型车到量产车的研发周期?
尹颖: 对。
新智驾:在这个周期内,技术工程化是第几步,它距离量产还有多少路要走?
尹颖: 它不是第几步这样的串行工作,而是并行的。 我们所有的开发都是按照量产要求去做的。 我们会细化到具体层面,包括功能的安全等级达到什么程度,系统的可靠性达到什么程度,最后才做产品的实现。 整个过程是大V加上很多个小v去组成的。
新智驾:你说的大V和小v是指什么?
尹颖: V是指开发流程,自动驾驶无论做技术预研还是产品研发,都是按V型开发流程运行的。 整车的开发是大V型开发流程,自动驾驶系统是整车中的小V型开发流程。
新智驾:在实现工程化的过程中,你们需要Tier 1怎么配合?
尹颖: 需要他们最多的配合就是,我们需要一些传感器开放接口,不管是雷达、激光雷达,还是ESP、EPS这些执行器都需要开放接口,这是Tier 1能做的。 另外,我们确实也会借助Tier 1在系统上的理解能力,帮我们一起搭建整个系统的构成。
▐  更关注成本控制
新智驾:在自动驾驶技术工程化方面,自主品牌和外资品牌有没有进度上的不同?
尹颖: 我觉得这是两个层面的事情,一个层面是,对于一些量产车型产品来说,我发现自主品牌对系统的要求更高,会更激进,合资品牌和外资品牌则会比较保守。 另一层面是,对于技术的积累来说,国内会激进一点,但我认为还需要建立一些更系统化的开发流程和仿真测试开发体系的支撑。 国外不太激进,但它们其实已经有很强大的开发流程体系的支撑。
新智驾:可以分析一下促使国内比较激进的背后原因吗?
尹颖: 自动驾驶还是挺火的,现在初创公司这么多,资本市场也很活跃,所以也促进了大家的关注,更多的用户也会更愿意接受新事物、新科技。
新智驾:技术工程化在测试端需要做哪些工作?
尹颖: 测试分几个层面,一是功能测试,功能测试理论上更多的是在台架上去实现的,或者是通过台架的连调去实现。 功能测试结束后,就进入实车的功能验证阶段,也叫标定,这时一些实际参数会和性能挂钩,这些标定匹配的工作会在车上进行。 然后,进入路试阶段,无论是采集数据、验证功能和标定参数,都会在路试阶段去实现。 整个系统集成完以后,再做整车测试。
新智驾:对于车企来说,要做技术工程化这项工作,成本方面是怎么考虑的?
尹颖: 我们很关注成本,没有成本约束可能都上不了项目,所以,我们现在做自动驾驶方案时,基本上都是以成本作为出发点。 举个例子,实现L3的话,我们希望在原有的L2传感器基础上,整车成本不会增加太多,比方说,只用3000元以内的成本增加做到L3。
新智驾:在这么低的成本情况下,你们不会搭载激光雷达吗?
尹颖: 我们的路线和特斯拉很像,特斯拉也没有激光雷达,但它很多的场景是一步步叠加的,不是说全都(传感器)上了就可以覆盖所有场景。 相反,我们在现有传感器成本可控的情况下加入更多的场景功能,让用户感受到主动安全带给他的释放双手、双脚、双眼的愉快体验,用户才会逐渐买单。
我们目前的量产方案有低成本的,没有上激光雷达的,同时也在逐步考虑搭载激光雷达的,这是两个路线。
新智驾:你们有正在合作的激光雷达供应商吗?
尹颖: 激光雷达在能力建设这条线会做一些样车,但并没有转到量产开发,量产开发我们有ARCFOX一个车型在合作,激光雷达选的是国内供应商。
新智驾:我之前和北汽集团的荣辉院长沟通时,他说北汽有一个考虑,直接跳过L3去做L4,这个现在有变化吗?
尹颖: 他是新技术研究院的,新技术研究院面向是的更长久的前沿技术。 我们更多的是工程化开发的,所以我们认为,L2+基本上属于L3的基础版,2020年马上就会量产了。 如果真正实现SAE标准下的L3,确实还是会有很大的难度,必须上激光雷达,但市面上的车规级低成本激光雷达产品确实还不具备(量产条件)。
新智驾:要实现L3的话,激光雷达相当于必须品?
尹颖: 对的。
▐  自动驾驶是导火索
新智驾:在自动驾驶技术工程化的过程中,让您印象深刻的事情是什么?
尹颖: 就是场景确实太多了,很多时候都是遇到问题再去优化、思考,然后怎么去做更好的测试,它就是一个出现问题后反复解决和迭代的过程。
新智驾:一位车企研发的负责人在提到技术工程化时和我说,由于自动驾驶优化频率太快,技术工程化、产品化和市场化之间没有明显的界限,你们怎么协调这些工作之间的关系?刚才您也提到,很多东西都是并行的,那么你们怎么协调工程化和产品化之间的关系?
尹颖: 在一定阶段内,工程化和产品化是并行关系,但到了一定阶段后就必然产生交集,否则各自产品的意义和价值就没有了。 北汽新能源的做法是,前期在能力建设和积累阶段可以并行去做,比如,工程化ADAS的一些量产开发,实际上它的意义更多地在于系统集成能力和场景功能能力。
但是自动驾驶侧重在规划、决策、控制,它们的算法要怎么进行细化? 我们现在的做法就是,在一些量产车型的项目上将系统集成和功能设计进行结合,然后把技术能力储备转化成量产。
新智驾:有人提到,现在整个行业的自动驾驶L3量产时间节点都在推后。是这样的吗?
尹颖: 我了解到的是大家都在更谨慎的面对L3的量产,奥迪A8的L3量产一直都在延期,国内的几家OEM宣称2019年就可以实现,但真正量产上路的车子还没有。
新智驾:推后的原因主要是有哪些?
尹颖: 我个人认为,L3的定义中场景覆盖的太多了。 场景的覆盖是没有办法穷举的,这是一个难点,后期后端的测试验证也没有办法做那么全。 第二个问题是,在系统监管这段时间,到底谁来承担责任? 其实也没有一个很明确的判断标准和准则。 最后,受制于车载激光雷达和低成本的方案并没有出现,这也是一个技术瓶颈。
新智驾:北汽新能源在自动驾驶技术研发和测试方面都陆续发布了一些消息,你们怎么看北汽新能源在自主品牌发展自动驾驶中的角色?
尹颖: 我们是有一个目标定位的,希望在自动驾驶和智能网联的领域处在行业第一梯队,要紧跟大趋势。
新智驾:这是否意味着,车企对于自动驾驶的投入和坚持是不会改变的?
尹颖: 是的。
新智驾:虽然行业内对自动驾驶的真正落地还是有一定的犹豫甚至消极态度,但我们看到,所有的车企都在坚持这个方向。
尹颖: 我们做这件事情会看得比较远,它不仅是自动驾驶本身,车企通过做这件事会拉动业务能力,会对对整车包括整车的电子电气架构、底盘架构、底盘双冗余,以及电源系统、通讯系统要怎么做都会产生很大的影响,它最终会落实到OEM的初衷。
车企是将自动驾驶作为导火索,拉动整车电气化和电子架构的集成。

重磅预告

全球智能驾驶峰会

▲▲▲

10月26日至27日,雷锋网与新智驾将在苏州相城区高铁新城举办<2019全球智能驾驶峰会>,是雷锋网与新智驾在2019年举行的第三次大型品牌会议活动。


此次峰会将延续过去强大阵容,链接主机厂、国外内一级供应商,自动驾驶解决方案商、核心零部件等自动驾驶上下游企业,以及国际通讯商、5G巨头、车路协同代表企业、 最大的出行运营商,从不同的视角共同探索自动驾驶应该如何走向量产化,单车智能和车路协同之间应该如何相互演进、并且有效促进自动驾驶的商业化进程。




欢迎在今日头条、天天快报、大鱼号、一点资讯、新浪微博、搜狐号、网易号关注@新智驾

·END·

这篇文章很有意思?


⒈点击右下角的“好看”,让智驾人看到这篇文章

⒉转发分享到你的朋友圈或群里

⒊赶快关注新智驾吧!



 

登录查看更多
0

相关内容

自动驾驶汽车,又称为无人驾驶汽车、电脑驾驶汽车或轮式移动机器人,是自动化载具的一种,具有传统汽车的运输能力。作为自动化载具,自动驾驶汽车不需要人为操作即能感测其环境及导航。完全的自动驾驶汽车仍未全面商用化,大多数均为原型机及展示系统,部分可靠技术才下放至商用车型,但有关于自驾车逐渐成为现实,已经引起了很多有关于道德的讨论。

知识荟萃

精品入门和进阶教程、论文和代码整理等

更多

查看相关VIP内容、论文、资讯等
最新《深度学习自动驾驶》技术综述论文,28页pdf
专知会员服务
153+阅读 · 2020年6月14日
华为发布《自动驾驶网络解决方案白皮书》
专知会员服务
122+阅读 · 2020年5月22日
德勤:2020技术趋势报告,120页pdf
专知会员服务
187+阅读 · 2020年3月31日
阿里巴巴达摩院发布「2020十大科技趋势」
专知会员服务
105+阅读 · 2020年1月2日
【德勤】中国人工智能产业白皮书,68页pdf
专知会员服务
295+阅读 · 2019年12月23日
【白皮书】“物联网+区块链”应用与发展白皮书-2019
专知会员服务
91+阅读 · 2019年11月13日
2019年人工智能行业现状与发展趋势报告,52页ppt
专知会员服务
115+阅读 · 2019年10月10日
深度学习技术在自动驾驶中的应用
智能交通技术
25+阅读 · 2019年10月27日
自动驾驶汽车技术路线简介
智能交通技术
14+阅读 · 2019年4月25日
自动驾驶汽车决策层算法的新方向
智能交通技术
7+阅读 · 2019年4月6日
过了尬吹的年代,人工智能都落地了些什么?
互联网er的早读课
8+阅读 · 2018年11月5日
资料贴 | 无人驾驶清晰梳理
机器学习算法与Python学习
5+阅读 · 2018年5月3日
【智能驾驶】史上最全自动驾驶系统解析
产业智能官
22+阅读 · 2017年8月21日
无人驾驶汽车
劲说
5+阅读 · 2016年8月26日
Few-shot Adaptive Faster R-CNN
Arxiv
3+阅读 · 2019年3月22日
Arxiv
4+阅读 · 2018年5月24日
Arxiv
8+阅读 · 2018年5月17日
Arxiv
4+阅读 · 2016年12月29日
VIP会员
相关资讯
深度学习技术在自动驾驶中的应用
智能交通技术
25+阅读 · 2019年10月27日
自动驾驶汽车技术路线简介
智能交通技术
14+阅读 · 2019年4月25日
自动驾驶汽车决策层算法的新方向
智能交通技术
7+阅读 · 2019年4月6日
过了尬吹的年代,人工智能都落地了些什么?
互联网er的早读课
8+阅读 · 2018年11月5日
资料贴 | 无人驾驶清晰梳理
机器学习算法与Python学习
5+阅读 · 2018年5月3日
【智能驾驶】史上最全自动驾驶系统解析
产业智能官
22+阅读 · 2017年8月21日
无人驾驶汽车
劲说
5+阅读 · 2016年8月26日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员