同济大学朱西产:智能网联汽车发展及应用场景分析

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同济大学朱西产:智能网联汽车发展及应用场景分析

  同济大学汽车安全技术研究所所长 朱西产教授

  朱西产:智能网联到今年非常热,往往会场的人数不是一二百,动辄是四五百的场合。人少有它的好处,等下大家讨论的时候可以有更好的交流。

  我分享的是谈谈智能网联汽车应用场景。汽车是一定要变的,汽车市场以后会不会萎缩不好说,但是至少现在还在增长。但是在增长的过程中,未来的汽车不一定是现在的钢铁独行侠,汽车的内涵在发生变化。内燃机、变速箱、汽车冲压钢板这可能是过去汽车核心的价值。未来有可能在智能化、网联化、电动这样新的驾驶点上。

  画像的话有可能未来汽车呈现的是这样的状态,通过通讯把所有的信息层,通过云端进行融合以后进入到车端。在座的可能来自两支队伍,一个是革新派的,一个是革命派的。革新派想解决的问题是道路交通安全、驾驶体验、提高电车的方便性等等,面对的安全、节能环保、停车方便性等等,这是革新派的。但是这个领域很难解决交通拥堵的问题,交通拥堵是最难的,有一次会上号称国内ITS之父,交通部公路院的王晓金(音),我做一个环节的主持,我问他堵有没有办法?他说中国不改变生活习惯的话,治堵没有办法。一个城市只能容下500万辆,北京超过了就没有办法,上海还好,牌照拍卖启动比较早,大概现在320多万辆,但是停车场比北京少,停车交通拥堵、停车难很难解决,所以这是我们说的革新派。

  当然也许我们以后做的好,有低速跟车,拥堵状态下的自动驾驶,还有更多车内很好的车载信息系统以后,可以做到堵车不堵心也行。现在也有好处,只要一机在手在哪呆都是呆,回到家里在客厅一坐也是抱着手机,老婆也不理,孩子也不理,所以革新者也可能做一些事情。

  当然革命者汽车共享,把汽车扔掉,谷歌说全部无人驾驶禁止人类驾驶,要出行手机上按一下来一辆无人驾驶车把人运到目的地,可以拥有出行,不拥有一辆汽车,谷歌认为1/10的车就够了。如果现在车保有量减少八九倍,停车场全部盖成别的。无人驾驶车也不停车,这一单接完就接那一单,也不用停车场。所以这个角度来说,革命者给我们画了一个更大的远景。这个事情正常人都认为不可思议,在一些环节上面,不仅国内的嘉宾,包括国外的嘉宾到2030年、2040年汽车会变成什么样,他说不具体,我说问的具体一点,你认为2030年大家会不买车吗?2040年人类会不开车吗?他说怎么可能呢,有钱为什么不买辆车呢?所以我们这一代人可能无法想象这个事情。

  但是这句话也有可能反过来说,十年前给人描述了一个现在打电话和用视频交流的场景,他们肯定说这要花多少钱。20年前更不可思议,要打电话还偷偷摸摸跑一公里找一个电话,跟老大爷说好,因为那时候更多的台式机可能只是电话机都是公用的。30年前能够碰到电话机又是什么人?所以十年后的事情、二十年后的事情我们不敢想象,我们以打电话和交流这个事情,其实二十年前肯定没人敢预测今天的状态,所以对革命者这个事情我们也不好说,我们也不敢预测10年后的汽车,更不敢预测20年后的汽车,所以当做一个故事努力完成,因为如果这个场景真正实现了也是不错的。

  所以这张图不具体,但是有可能是未来汽车的画像。尤其智能手机改变了我们整个生活,社交模式变了、商业模式变了、支付方式变了,未来汽车会什么样?也可能是电动无人驾驶、O2O服务,有可能是这样的状态。尤其智能手机的发展使得汽车不得不考虑。HTC倒逼以后,当年功能机的企业全部死光。

  看到这样的情景汽车厂也不敢掉以轻心,我们尽管觉得AI让人工智能开车不大现实,但是汽车厂也都大量聘请算法的人,如果这个事情真出现了,汽车厂被这些革命者革掉?汽车厂还不甘心,所以现在我们看到的话,革命者和革新者界限也越来越小,汽车厂也一样在做无人驾驶,汽车厂也在关注人工智能、AI的算法。

  这样的过程现在已经有一些雏形,现在人们不喜欢电动车,以环保为驱动力,其实驱动力是不足的,但是以性能和OTA、V2G,以高性能和网联驱动的特斯拉至少已经成为一个新的时尚。

  如果再加上无人驾驶、自动充电,在这个场景下说不定电动的优势会超过内在,无人充电、自动充电方便还是自动加油方便?至少自动加油好象不可思议,自动充电没有什么不可思议,工程角度来说对自动充电也不是很困难。

  智能网联第一个应用场景还是安全,我们对汽车最不满意的地方还是在交通事故。我进入这个领域是安全角度进入的,国内我是第一批做碰撞安全的,1991年开始建设的到现在快30年了。汽车碰撞安全是现在汽车安全的主体,从技术角度来说,这张图基本可以描述,车身、安全带、安全气囊,能涵盖汽车的安全性。

  汽车碰撞安全性已经做的相当不错了,这个事故里面我们看到撞的很严重,但是现在安全车可以做这个事情,他们就跑下来了。比这个做的再好花那个钱不值当,所以汽车安全我们没打算顺着这条路继续做下去,但是即便是这样的车,现在安全性达到这个程度,现在一年全世界交通事故的死亡仍然高达125万之多,汽车安全这一块我们还是需要有一个新的思考。

  原因,人、车、路这三个要素里面,交通事故的主因是人。过去汽车安全技术都是建立在理想驾驶员的基础上,但是驾驶员真的不理想。人类真的不适合开车,谷歌也没有说错。事故的原因93%是驾驶员不行,我们现在觉得驾驶员开车的时候的确需要有所帮助。对安全的认识我们不等装车再救人,这个事情又费钱又难。那我们能不能在危险的时候帮助他?于是进入到危机情况下干脆你不刹,它来自己刹车,帮助驾驶员避免或者减轻事故。

  驾驶员总有疲劳的时候,这么大的信息量又会分心,所以自动驾驶没有实现之前,很多车载信息系统、娱乐系统都会遭遇这个难题,会处于一个灰色地带,因为驾驶的时候任何的分心都不允许,包括蓝牙电话到底违不违规?按照交通法是依然违规的。但是交警如果看你用蓝牙打电话可能当场不会拦,如果当着交警面打手机,直接会被拦下来。但是在重特大交通事故深入调查的时候,会找十人以上的交通事故,一样会查司机的手机,如果在事故发生期间他有通话,不管是直接抓电话打还是蓝牙打,都构成违章。但是造成这么重大的交通事故,这个违章是要担刑责的,所以信息娱乐系统在我们没有解决交通安全之前,车端不可能升级成智能手机,因为始终处在一个灰色地带。

  到交通安全解决以后,车载信息系统、娱乐系统才能改善我们的车内生活。驾驶是一件无趣的事情,过去没车我们出去开车兜风。现在我们开车去上班反而希望做更多的娱乐性。

  我现在的工作一个是China-FOT,我们有8辆沃尔沃的S60,这个交给用户自然的开车,如实记录下来形成数据库,通过这个数据库分析来搞清楚驾驶员开车的时候会遇到什么。这种情形在中国太常见了,开车的过程中突然冒出一个电动自行车。

  过去汽车开发的时候基本上是超标准的,我们一致认为是欧美标准最高,美国标准高不可攀。但是到智能以后,即便把欧洲标准、美国标准全部超过,在危险的场景里面只占到4%。中国有中国独特的危险,像刚才那样的危险在欧美是看不见的。欧美很重视追尾,但在追尾牵扯急刹车引发侯车危险在我们这里只占43.8%,但是在欧美统计资料里面,这种危险高达70%。切入的危险在我们国内占到23.91%,所以现在按照欧美标做的AEB,在有车切进来的时候,这个车该撞还是会撞,在网络上也遇到过成都女司机的故事,第一天爆出来大家都骂这个男的,第二把真正录像爆出来说这个女的真的该打。这种场景欧美是没有的,我们只能自己做,欧美没有这么多自行车的危险,所以做到智能安全以后,可能欧美标不是最高的标准,我们真要自己思考一些事情。

  当然这些和安全相关的事情,欧洲、美国、日本、中国都会以强制性的标准来强制,在这些标准的驱动下,相信三年内我们车上都会有雷达,都会有摄象头。现在一个车的安全性是用多少高强度钢板、有几个安全气囊。我估计三年之后,我们要评价一个车安全不安全,首先要看它的摄象头是单目还是双目,雷达是装了一个还是装三个,前面一个后面俩不错,如果装五个这个车在现阶段水平达到最高。当然如果能用得起激光雷达可能L3、L4、L5是向自动驾驶。所以这是标准驱动的第一轮。

  但是即便车上转了雷达,但是有遮挡,这起事故的原因是左侧的车遮挡了两个车之间的视野,当看到的时候TTC只剩下1.08秒,TTC是距离除相对数,人的反映基本上反映不过来,所以这两个车会撞很自然,一秒钟根本反映不过来。这种情形怎么办?V2X,2012年到2014年大概用了两年的时间,美国在密歇根大学组织下,进行两年测试,V2V已经正式城市美国的标准,以后车都要通过通讯方式把自己的位置发布出来,可以解决很多问题。这个技术等到普及以后,当然通讯装车率低没有用,他们认为70%的撞车率是有小,90%的撞车率安全基本解决了。

  在现在的创业和创新里面,网联是一个信息的传递渠道,这张图构成了完整的环境感知系统,如果这张图所有东西装上去,这个车它的智能化水平完全可以接近和超过现在人类的驾驶。所以在这些技术的引导下,我们现在用的驾驶辅助是用了这些传感器,24G毫米波雷达,77G毫米波雷达,欧洲在开发更强的79G毫米波雷达,单目摄象头,超声传达。在这些传感器的作用下,能够在安全方面给予足够的保证。但是如果有单目摄象头、双目摄象头这个车的能力已经差不多达标。所以激光雷达、通讯,云服务是不可少的,定位这些技术是一定要加入的。

  在比较完备的信息系统引导下,我们对车的智能要求已经不停留在辅助这一块,更高的自动驾驶提出,这个5级分类是世界各国对汽车自动化分级的比较通用的方法,这里我们认为0级、1级是要电子护卫通过强制性标准推,和我们的气囊一样这些是强制要求的。L2、L3是叫做电子驾助,这个时候驾驶能力达不到人类,人不能脱离驾驶,在驾驶员和车辆智能化系统协同下叫做电子驾助。到4和5自己能够独立成为一个司机,当然L4驾驶员要负责接管,L5是无人驾驶。

  技术成熟度来看,智能驾驶辅助系统已经进入到产业爬坡期,尤其标准法规的推动下。但是自动驾驶现在还没有一个明确的应用场景,当然市场上只有L2的车,L3以上的车全世界没有批准销售,L4现在已经有一个例子就是沃尔沃的Drive Me,它的主要市场点是可以有效的利用开车途中的时间,他们调查大概一天60多分钟,这60分钟不显得那么枯燥,可以把今天的行程在上班途中排好,这个时候驾驶员可以不管驾驶,这是它的卖点。L5无人驾驶取决于革命性的,鼓励人们不要买私家车,而使用网上点击来完成出行,这是Drive Me的视频,这个时候你可以做任何事情,沃尔沃第一个承诺如果自动驾驶车发生事故由他承担责任。L5现在提出范式转移概念,有一种新的评估方法,从出行的里程评估,传统汽车厂的评估低,只要到每一盈利一辆车给投资人赚的钱只有1分钱,但是如果做自动驾驶服务一盈利是1.25美元,所以我们看到一辆车不造的两个公司,估值六七百亿,特斯拉谷642亿,辛苦造成的通用一千万辆车估值只有567亿,福特更惨只有465亿。

  汽车确实有担心的,年轻一代有可能趋向于租赁,而不一定是购买。国内的创新是分时租赁,这张图从L0到L5有可能的时间表以及相应的支持技术做了分析。

  现在做自动驾驶基本上有两个起点,一个叫高复杂度、低速,一个叫低复杂度、高速,这是现在自动驾驶的两个起点,国外汽车厂更多做高速公路自动驾驶,环境简单但是车速高,这个应用前景很好。国内的公司和创业公司大部分做高复杂度低速,因为低速为限控和安全性这两方面难度相对会降低,但是环境感知、算法是一样的,所以两个起点随着技术的成熟到最终都会汇集到L4和L5。真正汽车的变化我们可以看到明显的变化,到L4、L5的时候给用户的体验才是最好的。

  最后说一下我做什么,前面自然驾驶是我的一个研究,那个是可以拿到一个基础数据。第二块在科技部的汽车重大专项里面我参加了李克强老师的3.1基础前沿,这个项目我做项目4,人机共驾,驾驶员和自动驾驶之间各有优缺点,所以L2、L3最典型的是双驾,还有驾驶员还有虚拟驾驶员,这里我们要搞清楚两者各自的特点,并且分清楚两者的意图,尤其两个驾驶者的差异。如果这个差异不处理好会有很多问题。

  从欧洲看,到2020年相对转成人机共驾的状态,那两个人开车是不是比一个人开得好呢?不见得。首先一个电子驾助还是必要的。这个驾驶员没有专业知识,在匝道上面错误估计了车速,他开的很纠结,一会刹车一会不刹车,最后还是翻掉了。深度分析它的原因,人类驾驶员的视觉差距,当弯道和下坡道叠加的时候,会错误的估计弯道。那这么身的专业问题对我们来说可能还行,但是普通司机不知道。所以汽车开车有一个专业的驾助还是必要的。

  但是两个人开车有可能认为比一个人好,但是除了不好也会有问题,比如说两个会出现放任不管的现象,特斯拉的事故很显然,就错误的把一个L2的东西当做L5用。驾驶员认为这个时候车在开可以睡觉,车认为犯点毛病没有关系,驾驶员在看着,结果发生了事故,所以人机共加这一块,从现在L2和L3已经可以进行产品化,但是我们要把各种场景下相应的问题找出来,怎么可以让驾驶员在自动驾驶的阶段可以保持足够的安全防卫,让人和驾驶员做到1+1大于2的情形,而不要出现1+1反而等于0的状态,这些情况是有待研究的。

  但是通过驾驶员的弥补,不完备的环境感知系统下,也可以实现自动驾驶,但是这需要我们在设计的时候把相应的冲突解决好,才能够保证不完备的系统,得到有效合理的应用,争取1+1能够大于2,能给驾驶员带来一些更好的驾驶体验,同时也提高安全性,这是我自己两块研究的方向以及我对智能网联未来在驾驶辅助和自动驾驶方面的看法,谢谢。

  注:本文根据现场速记整理,未经嘉宾审核。   

责任编辑:杨旭春

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