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王博:智能网联汽车发展路径、挑战与机遇

2020-08-17 12:32来源:新交通
  2020年8月13日-15日,“2020中国汽车论坛”在上海隆重召开。该论坛是由中国汽车工业协会(CAAM)主办,世界汽车组织(OICA)、世界经济论坛(WEF)唯一支持的行业顶级论坛。本届论坛以“新变局 新挑战 新思路——引领中国汽车新征程”为主题,紧扣时代脉搏, 求索突破之道,紧密围绕“十四五”规划,把控宏观产业形势,解析全球汽车产业发展动态。其中,在8月15日上午举办的“智能网联汽车创新发展与产业生态的升级”分论坛上,国汽(北京)智能网联汽车研究有限公司总经理王博发表了主题演讲。
  王博:我是国家智能网联汽车创新中心的王博,很高兴和大家分享智能网联汽车发展的路径、挑战与机遇。
  今天我分享的题目主要有以下三部分:刚才几位嘉宾进行报告的过程中,更多侧重产业政策发展层面、宏观发展战略层面以及从道路交通安全层面,包括数据跨境管理方面,今天我分享的题目更多是从智能网联汽车中国技术发展策略层面跟大家进行探讨。
  第一,智能网联汽车发展中国解决方案。
  第二,智能网联汽车产业发展目前面临的挑战。
  第三,未来针对智能网联汽车产业发展对策和建议。
  刚才吴处长在分享他报告时说提的口号叫“智能汽车”,我们一直提的是“智能网联汽车”,这是阶段化、过程化的目标。传统汽车通过自动化过程、网联化过程中不断发展演进的状态,逐步提出了智能网联汽车的概念。
  目前智能网联汽车发展的动态,单车智能局限性受到传感器探测能力因素的影响,探测距离、功率、体积、发热量、单个传感器价格制约了单车智能在落地上的局限性。同时,在电竞场景上,比如说复杂路口,比如说北京清华大学的五道口,这是号称宇宙中心比较拥堵的地方,行人、车辆在非常密集的场景下,自动驾驶车辆、智能网联汽车能不能安全高效地通过。还有像弯道盲区、坡道盲区上,智能网联汽车受到单车传感限制,能不能有效地应对场景?
  我列举了三个事故案例,最左侧的大家都比较熟悉,是2020年6月份在台湾嘉义发生的高速公路特斯拉的事故,有一辆大货车侧翻在高速公路的内侧,后面一辆特斯拉的Model3高速驶入,径直地撞上车辆,目前特斯拉的车是没有配激光雷达的。由于我们需要训练感知的图像非常多,尤其是侧翻的车辆,有各种形态,不可能把所有的侧翻车辆、道路散落物进行完整识别。我们认为单车只能在短时期内无法实现大规模运行。
  中国方案的技术路线坚持智能化和网联化的深度融合,中国在世界上率先提出了智能化和网联化的融合分级,智能网联汽车中国方案不断深化完善。2016年中国第一次发布《节能与新能源汽车技术线路图》上首次提出了网联化和智能化分级,目前我们正在修订《节能许多新能源汽车技术路线图》里的智能网联汽车线路第二版,争取对车辆智能化、网联化分级、产业化路径上进行进一步修订与完善,同时深化和探索中国智能网联汽车的技术路线图。最右下角的图是目前我们提出的“三横两纵”的技术架构。欧盟也提出了SAD(音),欧盟把道路基础设施的数字化分级和智能网联汽车进行了有机结合,分成了ABCDE五个等级,中国在2016年提出了网联化、协同感知、协同决策,可以分成三个等级。
  第一层级是网联辅助信息交互层面,包含实时性、可靠性传输数据、交通流量、交通标识。目前各个示范区已经广泛开展了协同式感知,包括大家在路侧建设的传感器(毫米波雷达、激光雷达)等。
  构建智能网联汽车中国解决方案的必要性,在智能网联汽车发展过程中,渐进式的发展路径,尤其对传统汽车电子和执行控制方面的差距会持续加大,所以导致未来在产业核心技术上逐步空心化。对于阶越式发展路径我们不具备先发优势,尤其是在高精度的传感器、芯片、计算平台、工具链上存在诸多卡脖子技术,目前的产业基础决定我们难以采用以单车智能为核心的发展路径,并不是说未来我们要构建聪明的路、傻瓜的车,我个人认为一定是聪明的路+聪明的车,只有两者协同才能发挥最大的效能。在发展智能网联汽车中国方案的主要原因就是智能网联汽车带有极强的地域属性,车辆在行驶过程中所需要的通信、地图、数据都具有极强的本地属性,尤其是中国的交通环境,包括微观交通流、具体道路拓扑结构,以及中国的地形地貌,很大程度上不同于国外、不同于美国和欧盟,所以需要发展自己的智能网联汽车中国解决方案。
  智能网联汽车是集合了新一代的通信技术、汽车系统技术、集成技术三者融合组成及需要跨界融合、融合创新,但国际上没有成功的案例可以借鉴。
  目前中国智能网联汽车解决方案的内涵,一定具备三个重要的要素:
  符合中国基础设施标准,结合未来的新基建,未来新型新基础设施建设哪些是智能的路,哪些是新的数据中心,什么样是符合中国新型高速通信网络联网运营的标准,包括未来中国新体系架构下的汽车产品。在此基础上,提出了建立中国方案智能网联汽车信息物理系统架构,充分融合智能化和网联化的发展特点,实现车路云一体化融合控制的智能网联系统。我个人认为智能网联汽车在未来发展过程中一定是大系统的概念。
  车路云一体化融合系统控制原理,目前把车辆与道路基础设施、边缘云、区域云、中心云进行有机整合。边缘云更多是处理实时性比较强的数据,区域云是处理小规模区域性路径引导和规划,中心云大部分是基于全局的态势和感知。
  在车路云一体化融合控制系统中是未来智能驾驶控制的重点发展方向,比如说通过云控系统做红绿灯的绿波通行,在复杂的路口做车路协同的协同式换道、闸道汇入汇出提醒,这是目前未来的重点解决方案。
  第二,智能网联汽车产业发展过程中面临的挑战。
  挑战一:产业链尚不完整,核心技术积累不足。
  尤其在芯片、操作系统、计算平台等核心部件上,类似于像中兴、华为等高技术产品断供的情况对产业影响很大。在高性能传感器、线控底盘、汽车AI等核心领域技术积累不足,研发投入比例偏低。
  挑战二:法律法规标准有待健全,部分条款形成制约。
  目前国家各部委、行业主管机构正在组织行业共同建设智能网联汽车的标准体系,包括法规层面的《道路交通安全法》、《公路法》、《测绘法》对高精度地图的测绘、车辆实时传输自己的高精度位置都有一定的限制,这可以在部分车联网先导区、智能驾驶示范区进行先行先试,技术成熟以后逐步形成对法规的完善。
  挑战三:智能路网基础设施投资大、周期长。
  智能网联汽车是大的系统车路云融合的系统,要实现协同的发展,道路基础设施是网联化的重要基础,同时也是建立智能基础网络通信、位置服务等最基本的网络基础设施。
  基础设施智能化改造涉及到跨部门协调以及跨产业协同,建设投资大、周期长,目前投资主体有待于进一步明确,没有形成有效的商业模式,影响建设进度。
  挑战四:商业模式以及产业生态有待健全。
  尤其目前在建设车联网过程中,大家会逐步发现美国放弃了DSRC的技术路线,这对我们有什么启示?大家更多要探讨未来对车联网建设商业模式的探索。
  挑战五:智能网联汽车接受度需要行业、公众的检验,包括伦理、事业、责任认定。
  第三,下一步智能网联汽车产业化发展的对策建议。
  (一)创新发展路径,构建跨界协同创新型体系。
  (二)夯实基础研发,推进产业生态体系建设。
  (三)聚焦产业推进,建设中国方案产业体系。
  (四)不断完善基础设施,提升基础设施智能化水平。
  (五)推进测试应用,形成智能网联汽车社会生态。
责任编辑:新交通
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