博世蔡旌：打造安全与互联的自动驾驶

8月30日～9月1日，“2019中国汽车产业发展（泰达）国际论坛”在天津滨海新区举行。本次论坛以“全面深化改革开放，发展壮大新动能”为主题，围绕未来政策动向、汽车新四化、深化改革和加强国内外品牌合作、自动驾驶和人工智能等前沿趋势、燃料电池重点难点问题等展开交流探讨。以下为博世底盘控制系统中国区雷达工程研发总监兼域控制器研发经理蔡旌现场演讲实录：

图为：博世底盘控制系统中国区雷达工程研发总监兼域控制器研发经理  蔡旌

大家早上好，非常高兴来到美丽的天津参加这次泰达汽车论坛，今天我想带来一个话题，我们想分享一下博世怎么打造安全和互联的自动驾驶。

现在更多的话题是关注移动出行，我们可以看到移动出行里面有很多的痛点，比如疲劳驾驶，我们在驾驶中做很多事情，我们还是有交通事故发生，我们每天拥堵造成交通吞吐量的需求，我们年纪大了需要自己的出行，自动驾驶就是应对移动出行的必然选择，可以提高安全、效益、燃油经济性，出行更多的民主化。

可以看到自动驾驶是迄今最具挑战的革命，因为是现在有十三大核心技术关键，包括感知、高精度地图、定位、驾驶员监控、人机互动，解读路径规划、决策、动态控制、转向、自动加速能力，包括系统架构、系统释放和验证，为什么这个系统会这么复杂，就是因为我们有不同的跨界领域，把自己最新的技术提供出来，融合起来才能达到更完善的系统。但是在系统导入量产之前，我们更多要去回答一个问题，这个系统安全吗，其实安全不仅仅是指保证车内里面的乘客安全，还要安全其他参与道路使用者的安全，包括行人和其他驾驶人员。

自动驾驶分级和责任，不管是0-2，还是驾驶员负责整个系统的责任，从L3到L5都是系统负责，L3到L5还是有很多的区别，L3更多有条件的自动驾驶，可以长期把眼睛离开注意的驾驶区域，L4和L5是高度完全的自动驾驶，我们认为在L3是一个过度的自动驾驶阶段，目标还是L4和L5，在驾驶员的系统里面定义，自动驾驶可以看到L3和L5还有非常大的区别，其实还是驾驶员监管，在L3需要有人在8-10秒能够把系统接管回来。L3到L5驾驶员的决策和分配是不一样的，当驾驶员接管整个系统的时候，系统如果还是不安全，我们觉得回到L1到L0的阶段，当责任交给系统时，所有的传感器、控制器都需要冗余，将乘客将安全的从A移动到B点。

博世从30年前开发摄像头和雷达，特别是今年推出更新一代的传感器，分辨率和冗余的程度是逐步的提高，特别可以看到摄像头，我们通过目标学习加上其他系统上的功能表露，我们可以对目标进行不同层次的探测，最后有一个冗余的结果，另外方面还加录了摄像头、超声波雷达这些高性能互为冗余的传感器，为我们自动驾驶提供了非常好的基础。另外我们也需要完整的解决方案，我们有两套方案，一个是基于卫星信号的，我们在高精度地图和GNS的情况下进行非常高精度的定位，另外一方面我们还通过道路上的特征，包括一些路灯，这些特征我们通过路灯和雷达进行探索。在这两条系统互相弥补的情况下，我们可以打造非常高的定位，可以想像在隧道里面，搜不到卫星情况下，我们大规模用于特征的定位，博世也在积极开发冗余自动转向系统，我们在底盘和自动方面，我们互相冗余双电源、双通电的情况，我们积极开发专项冗余的系统，为了提前满足所有的硬件上的需求，我们可以看到除了十三大自动驾驶技术，我们还需要系统化的设计，我们通过子系统需求、软硬件开发，最后到系统集成和验证，这是一个非常传统的开发模式，但是我们认为这方面还是远远不够，我们还希望更多预期功能方案，制定相对应的功能安全和系统规范，波音的事件发生是这样子的，就是有一个传感器没有做到冗余，在失效的情况下，监管人员没有接管回来，这个就没有达到安全。

自动驾驶是一个漫长和艰巨的旅途，在中国博世向各大主机厂提供非常多的系统，从L1到L2的系统，我们从2012做了很多L2项目，我们今年有一百多个项目已经量产。在L2到L2.5，我们通过六个传感器就能够达到比较高的自动驾驶，但是如果要去看L3和L4，特别是高速公里，我们需要更高传感器的融合，我们甚至还需要增加更多的传感器，所以看到在L4和高速公路引导，我们需要15个以上的传感器，对于L4和L5我们需要四十多个传感器，更大的挑战是把传感器信息融入大脑里面进行处理。

我们刚刚也看到很多中央企业，他们也在把自己自动驾驶方案放在试验区里面进行体验，这是一个漫长的过程，一开始看到成果非常明显，真正的努力在整个实施当中只占20%，我们需要80%的时间解决后面20%还没有解决的问题，我们需要更多的验证和优化，实现自动驾驶。

在中国其实我们有一个比较重要的优点，在于我们有车路协同的方案，其实对于欧洲特别是美国和德国通讯其实没有像中国这么发展，我们在这方面有自己的优势，我们在车端，我们有路端边缘的沟通通讯，自己的信息状况，提供到云端，另外一方面路端也可以进行车辆的探索，把车辆信息提供到云端和边缘，这样可以大大减少对于车辆传感器的需求，可以减少车辆感知的依赖度，所以通过这个路网合作，把车辆传感器的数量减少，能够减少算力。

在奔驰量产的项目，我们通过智能手机发给云端，云端会发给代客服务器，低速的车会进行路径规划，这个车可以通过路径规划行驶到停车位，这样会大大减少车辆的数量和需求，这样可能会比较快的在低速场景里面实现L4和L5的泊车，对于高速的L4和L5提供比较好的方向。

今天的分享就到这里，感谢各位！

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