2017年9月8-10日，以“新業(yè)態(tài) 新理念”為年度主題的“2017中國汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展（泰達）國際論壇”于天津舉辦，本屆論壇將通過不同形式的十二場會議，旨在積極應(yīng)對我國宏觀經(jīng)濟調(diào)控思路和方式的新變化，為培育汽車產(chǎn)業(yè)可持續(xù)發(fā)展的內(nèi)生動力展開前沿探討。以下為博世底盤控制系統(tǒng)中國區(qū)駕駛員輔助系統(tǒng)事業(yè)部副總裁 蔣京芳發(fā)言實錄：

蔣京芳：尊敬的趙主任、尊敬的李主任、女士們、先生們，大家上午好！非常榮幸今天能有機會代表博世公司向大家分享博世在自動駕駛方面的探索和解決方案。眾所周知，而且在最近幾談?wù)搲写蠹叶颊劦狡嚢l(fā)展的趨勢，也就是未來出行的發(fā)展趨勢，我們講到了四化，博世對未來發(fā)展的趨勢也是同樣的看法，電氣化、自動化、互聯(lián)化以及我們的多重模式，包括共享汽車，包括汽車與其他出行方式的結(jié)合，以及與智能交通設(shè)施的  結(jié)合，這種多重模式使得我們看到原本相對獨立的汽車行業(yè)接下來會演變成一個高度智能網(wǎng)聯(lián)的一個生態(tài)鏈。

同時，在此當中，我們又看到了除了目前的像自主品牌、合資品牌之外，更多的新興的電動車公司以及互聯(lián)網(wǎng)公司也涉足其中，使得相對單一的汽車領(lǐng)域也變得更多樣和化，更富有吸引力。

這也對我們提出了一些新的業(yè)務(wù)模式的挑戰(zhàn)，今天很多嘉賓都談到中國在電動化的布局非常早，而且我們在互聯(lián)網(wǎng)的快速應(yīng)用以及我們消費者的一個超前的意識，再加上中國在AI技術(shù)的儲備方面也是非常強的，所以我認為現(xiàn)在的一個新生態(tài)對于中國是一個非常大的機遇。

正如發(fā)改委吳衛(wèi)司長前幾天講到的，一百多年之前德國定義現(xiàn)在的汽車，那未來的汽車靠我們共同的定義。剛剛講到自動駕駛是智能網(wǎng)聯(lián)汽車非常重要的一部分，從2010年谷歌發(fā)布自動駕駛規(guī)劃之后，我們看到其實各大公司都有相關(guān)的自動駕駛規(guī)劃和路線圖。自動駕駛的圖景從最開始的懷疑變得越來越清晰，也變得越來越理性。

這里可以看到由于自動駕駛的復(fù)雜性，目前越來越多的公司意識到自動駕駛需要有更多的一些能力，所以看到很多的兼并以及目前最熱門的新聞就是聯(lián)盟。博世公司在2010、2011年之間也開始了自動駕駛的研究，到目前為止在各個國家，德國、日本、美國、中國都有自動駕駛的車輛進行相關(guān)的道路實驗。同時博世也在積極尋求對外合作，在今年三月份宣布與英偉達自動駕駛方面的合作，同時也宣布與戴姆勒在2022年期間量產(chǎn)用于自動駕駛的電動出租車。它主要著重于城市路況L4、L5的電動車自動駕駛以及共享汽車。

第一階段我們叫car  to  come，用手機點擊一下，就有無人的電動出租車到你的身邊，你自己開車到目的地。第二階段是car  to  come car  to  go也就是自動駕駛汽車來到你身邊，同時帶你到目的地。我們知道自動駕駛汽車需要高精地圖，我們與高德、百度、四維恰定協(xié)議建立高精地圖，在2017年6月份博世與百度在兩國總理的見證簽署戰(zhàn)略合作協(xié)議，共同推動兩國的自動駕駛汽車的發(fā)展，同時他們也會積極參與我們的阿波羅計劃。同時前一段時間奧德宣布會實現(xiàn)量產(chǎn)L3的電動出租車，但是量產(chǎn)時間還不清楚。

正如ICE從一級到五級的定義一樣，自動駕駛不是一蹴而就的，而是分步實施的。目前在中國看到的駕駛員輔助系統(tǒng)L1已經(jīng)在普及，而且在2018年CNCAP的法規(guī)更新升級之后，我相信整個的應(yīng)用會得到更大的提升。搭載使著博世的航母雷達、攝象頭的相關(guān)功能的幾十款車型目前已經(jīng)上市。除此之外L2的功能，交通擁堵輔助是在六十公里時速之下跟隨前車TGA的功能，一百三十公里時速之下的跟隨前車的功能，這都是手可以短暫放開，在本車道不進行變道，這是比較初級的二級功能，也會在明年年初在中國投放市場，而且明年搭載博世相關(guān)的六到七款車型都會有二級功能量產(chǎn)。

在二級高速的可以變道以及相關(guān)三級功能，我們現(xiàn)在看到的路徑圖是在2020年之后。大家可能會問為什么這么晚，實際上技術(shù)上還有一些挑戰(zhàn)。

剛才講到的都是在高速狀況下，低速的基于超聲波雷達以及甚至超聲波雷達和近距離攝象頭相融合的泊車功能，它的路徑圖與此比較類似，而且實現(xiàn)時間相對還是早一些。我們可以想象一下接下來L1，手握著，眼睛睜著，L2手可以短暫放開，但是眼睛必須睜著。L3以上手放開，眼睛可以閉上。

講到自動駕駛我們接下來可以非常enjoy這樣的一些生活，但是自動駕駛也需要一些核心關(guān)鍵技術(shù)，哪些是核心關(guān)鍵技術(shù)？（PPT）從這張圖里可以看到，它集成了很多系統(tǒng)，是一個龐大的系統(tǒng)，但是又可以簡單的把它歸納為三大類。首先是感知，需要有眾多的冗余的360度感知，建立360度可靠的環(huán)境模型。同時就像人的眼睛，決策就像人的大腦需要非常可靠的決策，最后就是執(zhí)行。剛才徐總也講到要制動，要加減速，這里也需要一個可靠的執(zhí)行系統(tǒng)，需要冗余設(shè)計的一個執(zhí)行系統(tǒng)。

先從傳感器講起。我剛才講過了，一要魯棒性高，二需要冗余，博世公司為了適應(yīng)接下來自動駕駛的需求都在開發(fā)下一代產(chǎn)品，首先是第五代的中距雷達，它的探測距離目前是160米，接下來會提升到200米，從探測距離和角度以及把它的頻率從目前的70級赫茲升級到81級赫茲，同時角精度也會增加，主要目的是為了增加探測的時間和距離，以及增加探測的頻率。使我們在距離高度和速度上的分辨率更加精準。

這張圖可以看到目前的第四代和第五代的區(qū)別，最左邊是現(xiàn)實場景，右邊是第五代，大家可以看到整個的雷達探測到的點位明顯比第四代更加密集，而且在過彎的時候可以看到整個彎道道路的一個形態(tài)也是非常清晰的，而且有卡車或者貨車等相關(guān)車輛經(jīng)過的時候也是非常清晰的。

這是我們下一代雷達的一個設(shè)計，同樣下一代攝象頭在2019年左右和雷達差不多的時間，會有下一代攝象頭量產(chǎn)，我們叫第三代攝象頭。它也是一樣，除了象素從120萬增加到200萬，從視長角加大一倍，正負25度增加到正負50度之外，實際上博世還引用了三大技術(shù)，一是我們博世自己的研發(fā)成果，可以通過紋理識別道路狀態(tài)，另外還有密集光流法，還有AI的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)也應(yīng)用到了下一代攝象頭里面。

首先是我們的紋理技術(shù)，因為在車道線缺失的情況下通過紋理能夠識別道路、路牙石以及邊上的植物，這樣可以更好地判斷自由空間。

這是密集光流法，左上角的天越來越暗，實際上攝象頭就像人的眼睛一樣，在光線暗的情況下是很難判別的。左上角是我們橫向的密集光流，右下角是我們的縱向的，這個是左下角是整個結(jié)合在一起的，大家可以看一下暗的時候有人蹲下來撿東西的時候人的肉眼很難識別，但是在左下角通過密集光流法可以得到一個很好的識別，以及運用的小球，雖然不是太清楚，這是我們的一個密集光流法，它需要對每一幀進行識別，目前的識別還是屬于稀疏的狀態(tài)。

第三張圖就是通過CNN神經(jīng)卷積網(wǎng)絡(luò)，它可以識別像道路、邊上的房子、車道線和天空，通過深度學習它跟剛剛的紋理識別也是一種很好的冗余。

除了雷達和攝象頭之外我們還有第六代超聲波雷達會在明年年初上市，它是通過探測距離的增加，刷新時間的一個縮短以及我們第六代超聲波雷達對每個超聲波都有一個信號的代碼，所以使得探測精度更加高，能夠?qū)崿F(xiàn)在低速狀況下的緊急制動。

上面是我們現(xiàn)一代的第五代超聲波雷達，下面的是第六代超聲波雷達，在十五公里時速狀態(tài)下對低矮物體的識別，我們目前的這一代是達不到的，而在下一代超聲波雷達就可以實現(xiàn)精準的判斷。除了中距雷達、毫米波雷達、攝象頭之外，我們還有毫米級的攝象頭，通過超聲波雷達和環(huán)視級攝象頭融合可以實現(xiàn)高級別的功能，我們已經(jīng)實現(xiàn)在2018年量產(chǎn)自動泊車輔助，遙控泊車輔助以及住宅自動泊車輔助，比如住宅自動泊車是更高級的功能，它就需要環(huán)視攝象頭與超聲波雷達的數(shù)據(jù)融合。

當然還需要我們的激光雷達才能達到數(shù)據(jù)的冗余，我們激光雷達還在研制過程當中，預(yù)計2020年左右會投放市場。傳感器需要有高的魯棒性和冗余，傳感器還需要進行融合，比如我們目前的一些功能，AEB的行人保護，還有在本車道二級部分自動駕駛功能也是需要做自動冗余的，但是是在單個攝象頭和雷達之間進行融合，而且它是目標層的，比如雷達和攝象頭同時看到前方的卡車，相互進行驗證之后，我們把它叫做冗余。但實際上到了三級以上高度自動駕駛這個冗余其實是不夠的，因為雷達和攝象頭在進行目標判斷的時候已經(jīng)把一些信息過濾掉了，我們要進行三級以上自動駕駛的時候是需要很多的原始數(shù)據(jù)不要事先過濾，而是同時進行冗余。所以大家通過這張圖可以看到，比如說黃色是雷達反射，兩個藍顏色是單目攝象頭以及立體攝象頭反射，紫顏色是激光雷達反射，它們同時看到了一輛卡車，幾個傳感器進行冗余和融合，最后才有一個可靠的驗證。所以接下來的一個三級數(shù)據(jù)融合和目前一級和低速不變道二級還是有所不同的。

剛才講到要機遇特征進行冗余，這就意味著需要有大量的運算。所以我們目前的一個冗余比如在單個的傳感器里面，或者雷達或者攝象頭，到了二級或者到了高速可以變道的二級或者三級都叫pilot的引導功能一定要有一個控制器，所以博世正在開發(fā)一個預(yù)控制器，它的主要目的就是剛才講到的為了冗余計算，它也是被設(shè)計成一個可以擴展的預(yù)控制器，大家從這里可以看到根據(jù)不同功能的要求，比如說現(xiàn)在的駕駛員輔助系統(tǒng)不需要預(yù)控制器，比如我的高速公路輔助屬于變道二級功能需要有預(yù)控制器，但是一個微控制器就可以了，但是我們到所有引導的TGP、HWP等等功能，就需要除了微控制器之外的微處理器。講到傳感器、冗余以及相關(guān)的數(shù)據(jù)融合，而且徐總也講到執(zhí)行器需要冗余，那么自動駕駛什么東西都需要冗余成本豈不是太高？其實也不完全是這樣。整個冗余設(shè)計根據(jù)功能要求也有不同的配置。比如我剛才講到交通擁堵的引導，在本車道六十公里時速之下手可以完全放開，在這種情況下如果遇到緊急狀況，你可以緊急停在本車道，在這種狀況下傳感器不需要冗余，五個雷達一個攝象頭不需要激光雷達，但是我的制動需要冗余，我的轉(zhuǎn)向需要冗余。如果在130公里時速之下在本車道停車的話實際上是相當危險的，所以高速的HWP也分成不同等級，比如HWP的BASE就是停在本車道，HWP的PLUS是停在緊急車道，更高級的是停到了一個安全的停車地帶，比如說要下高速，比如一個緩沖的區(qū)域，基于這樣一些不同等級的HWP的高速公路引導的功能，大家可以看到，比如第一個就需要前方有一個冗余備份，也就是需要激光雷達，比如四周圍的話是不需要冗余的，但是高精地圖這個時候就需要了。包括我的一個制動轉(zhuǎn)向還是需要的。所以淺顏色是不需要冗余的狀況，但是深顏色需要冗余，所以整個功能配置是需要跟主機廠一起探索一起定義的。

說到高精地圖，目前大家看到的是通過激光雷達采底圖，然后通過攝象頭進行定位，但是攝象頭就像人的眼睛在環(huán)境惡劣的狀況下可靠性是不高的，所以博世的理念就是在攝象頭基礎(chǔ)上增加博世的道路特征基于雷達的道路特征，這個并不是替代現(xiàn)有的攝象頭的定位，而是在攝象頭基礎(chǔ)上增加一個雷達的定位。簡單來講，攝象頭看到的東西疊加在現(xiàn)在的圖形上，底下雷達是可以看到的整個的道路的狀況它也可以生成額外的圖層疊加在高精地圖上，它可以生成高精地圖對現(xiàn)有的過時的高精地圖進行更新。

如何生成高精地圖？它也是一個大的生態(tài)鏈，需要成千上萬的車在路上開，它的雷達和攝象頭生成的道路上傳到云端，然后云端把圖給到圖商，圖商再給主機廠。所以在整個生態(tài)環(huán)境之下主機廠既是數(shù)據(jù)提供方又是數(shù)據(jù)的受益方。所以我們跟全球在跟其他的圖商在合作，在中國也跟三大圖商進行合作，接下來也可以延伸到跟其他的圖商進行合作。目前我們正在概念驗證的過程當中，有望于今年年底與三家圖商的概念驗證全部結(jié)束并向公眾進行展示。

自動駕駛還有很多挑戰(zhàn)，包括冗余的挑戰(zhàn)，安全的挑戰(zhàn)，另一個就是法規(guī)的挑戰(zhàn)。我們現(xiàn)在急需自動駕駛道路測試的法規(guī)出臺，同時高精地圖由于中國的政策要求，我們的地圖是加密的，所以它會引起地圖的偏轉(zhuǎn)和變形，而且誤差甚至可以高達幾米，在這張圖上我明明是在右邊車道有車，它很有可能判斷成左邊的車道，這樣對決策就會造成非常大的失誤。我們目前也在跟主機廠以及圖商和相關(guān)測繪部門積極地探討，希望能找到一個切實有效的辦法能夠使我們用于自動駕駛的高精地圖可以在中國實現(xiàn)。

當然最后我們其實整個的ADAS功能包括自動駕駛的功能都是跟人的感受相關(guān)的，而且我們要考慮到當?shù)氐囊粋€整個的一個駕駛行為和道路的一個狀況，我們這些都是在ADAS里面在整個匹配過程中積累的很多的一些特殊的狀況，比如說扔水瓶會引起雷達的誤觸法等POI場景都會在自動駕駛的功能得到考慮。

總結(jié)一下，自動駕駛是未來的發(fā)展趨勢，而且我認為對中國來說是一個前所未有的非常好的機會，博世公司正在積極加強本土能力也正在積極和中國供應(yīng)商合作方，比如圖商，比如AI公司進行合作。我們也希望跟專業(yè)的人士一起共同推動法規(guī)在中國的發(fā)展，我們希望能夠在不久的將來能夠看到一起描繪自動駕駛的藍圖，讓我們的自動駕駛技術(shù)成就生活之美。謝謝大家！

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