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智能汽车专家杨胜兵:无人驾驶产业最迟在2028年

作者:佚名 时间:2020-05-12 10:32

在日前发布的新车中,已有长安UNI-T宣布实现搭载L3级自动驾驶技术,广汽新能源Aion LX也预计在今年交付实现L3级自动驾驶功能的车型。

根据相关部委在今年4月15日印发的《国家车联网产业标准体系建设指南(车辆智能管理)》,智能汽车是指搭载先进的车载传感器、控制器、执行器等装置,并融合现代通信与网络技术,实现车与人、车、路、云端等智能信息交换、共享,具备复杂环境感知、智能决策、协同控制等功能,可实现“安全、高效、舒适、节能”行驶的新一代汽车。

具体到产业链中,智能汽车囊括了超算平台、AI、高精地图、OTA、现代传感、自动控制、大数据、5G、等全方位的新兴研发领域。

目前来看,高级阶段的智能汽车对于消费者而言依然比较抽象。不过,从多家车企近期披露的消息来看,距离智能汽车高级理想形态之一的L4级自动驾驶的真正落地并不遥远。

从行业和技术角度出发,智能汽车的发展究竟到了何种地步?国内相关汽车智造产业的优势又在哪里?高校人才培养状况如何?

5月3日,时代财经就上述问题对武汉理工大学汽车学院副教授、浙江智能网联创新中心顾问、四川省汽车协会特聘专家杨胜兵进行了专访。

专家简介:杨胜兵,武汉理工大学车辆博士,曾在天津通信广播研究所从事北斗飞机导航、722舰船通信研究所从事舰船通信、清华大学汽车节能与安全国家重点实验室从事线控转向工作、曾借调教育部从事专业认证工作。高精地图、激光雷达等技术领先

杨胜兵:目前,我国智能汽车行业在互联网技术、云科技、大数据等科技快速发展的情况下,正紧抓机遇并自我挑战。

根据有关部门发布的《汽车产业中长期发展规划》,今年,汽车DA(驾驶辅助)、PA(部分自动驾驶、CA(有条件驾驶)系统新车装配率要超50%,网联式驾驶辅助系统装配率要超10%;中高级别智能汽车实现市场化应用,重点区域示范运行取得成效;智能道路交通系统建设取得积极进展;大城市、高速公路的车用无线通信网络覆盖率要达90%。

杨胜兵:主要包含智能汽车新型架构的开发、无线通信技术、先进的驾驶辅助技术、交通大数据处理与分析、云端计算与存储这几个方面。

在驾驶辅助技术方面,我国取得了不错的成绩。比如说德赛西威、禾赛光电等公司的毫米波/激光雷达技术;百度、高德、四维等公司的高精地图技术;还有华为等公司的硬件处理器;百度,图森等公司的软件算法,这些技术基本能够对标世界先进水平。

在通信大发展阶段,中国走出了华为和5G,同时V2X通信及相关系列标准,云计算基础设施,汽车强国、交通强国政策推动,以及中国现在处在一个强起来的新时代背景等都为无人驾驶提供了很好的支撑。

未来,中国将在移动出行、智慧交通、世界人类新文明等方面引领世界命运共同体继续向前推进。L3级自动驾驶两年内成熟

杨胜兵:自动驾驶与智能汽车(L1-L5)联系十分紧密。其中,L3是有条件场景的自动驾驶,L4级自动驾驶对应多场景的高级别自动驾驶,L5级无人驾驶是智能汽车的高级理想形态。

杨胜兵:L3级别的自动驾驶技术是“人机共驾”,是有条件的自动驾驶,允许驾驶员脱手,只需要在系统提示时接管驾驶,但即便是在保证驾驶员注意力完全集中的基础上,人机切换仍然存在许多不确定因素。

同时,人本身也充满不确定性,不同的人反应速度也不尽相同,究竟设置多长时间给驾驶员进行切换反应,这是L3级别自动驾驶技术落地的难点之一。

因此部分车企越过L3,直奔L4,但这并不意味着L3没有研发的必要。目前,很多车企的L3级自动驾驶产品已经在路上了,另一方面来说,研发L3级别的产品对企业来讲也是一种技术的积累。

杨胜兵:L3是自动驾驶汽车的分水岭,因为它与L2跨越较大,与L4很接近。目前,在国内商业化,需要在相关法规出台以及相关技术成熟的基础上才能实现,预计L3会在近两年成熟,L4则需要5年左右。

杨胜兵:近一到二年,中国会有很多城市加入Apollo无人驾驶测试中来,同时会收集到很多数据并不断迭代算法,车厂作为车联网的主要参与方,正在积极参与自动驾驶的布局。

根据四维图新在2018年报里援引的各车厂自动驾驶路线图,大多数车企处于L1/L2级自动驾驶水平,L3及以上的自动驾驶技术有望集中在2020年实现突破。同时不少公司会从L3、L4积累算法快速与顶层架构设计公司合作,快速推进无人驾驶产业。

预计中国在5年后,即2025年无人驾驶会开启产业大门,最迟在2028年起飞,而且是从汽车大国迈入汽车强国的阶段性标志。特斯拉国产促进产业整合升级

杨胜兵:特斯拉的自动驾驶技术在国际上处于先进水平,如特斯拉的Autopilot自动辅助驾驶,可以使车辆在车道内自动辅助转向、自动辅助加速和自动辅助制动。

目前,Autopilot自动辅助驾驶功能仍需要驾驶员进行主动监控,车辆尚未实现完全自动驾驶。另外,特斯拉的OTA技术(即空中下载技术)通过软件更新,可以不断引入新功能并完善现有功能,持续提升车辆的安全性和功能性。同时,OTA技术促进了零部件厂与主机厂的深度融合。

杨胜兵:对国内很多车企而言,特斯拉是极具竞争力的对手。很大程度上,特斯拉能促进中国新能源市场从政策补贴往市场化方向转变,倒逼国内车企做出具有竞争力的产品。

同时,在供应链方面,包括电池,动力总成,被动与主动安全系统等,特斯拉的迅速国产化将促进国内相关上下游产业的整合升级。高校、人才的专业改革正在推进

杨胜兵:中国软件人才特别是移动电商、大数据研究、人工智能等技术方面,其数量还是相当可观的,这为自动驾驶领域提供了很好的人才保障。

同时,专业改革也正在推进,如《智能新能源汽车专业》首批1+X证书制度,试点院校有194所,合计有660所高校,从2019年开始试点;在产校融合方面,新能源智能网联汽车技术,如AI,物联网,大数据等推动车联网专业建设改革,能够帮助学生在项目中得到锻炼;此外,新型教学方式如学科交叉、新工科、大学部建设也促进了人才培养。

杨胜兵:美欧日等国的战略和产业推进积累了很多经验,目前,智能汽车的一个发展方向是单车智能,它依赖于传统汽车产业链,特别是电子电气架构。L2、L3与L4主要在单车智能方向发展,该方向高精度传感器和高性能的计算芯片,国外处于领先水平。

此外,车载计算能力进入TOPS阶段是近几年的事情,5G和V2X技术的大量发展也是近一两年的事情,在车路协同方面,顶层化设计依赖于地方的法律法规以及产业的协同发展,这方面我们国家有中国方案。

智能汽车的各功能集中控制趋势促使汽车向域化发展,在整车控制方面要强化整车控制域的定义和布局,加强单车各个域的协调控制和管理,提高整车性能;整车控制域在车、路、云协调控制当中起了重要的关口作用。同时,目前国内车企L3、L4的开发还没有与Apollo的Robotaxi、RoboX的PacificaX等同一自顶向下设计,这种设计思路要迅速切换过来。