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5 月 24 日，浙江寧波，由中國汽車工程學會、清華大學蘇州汽車研究院、上海國際汽車城、中國智能網聯汽車產業創新聯盟主辦，清新汽車、中汽翰思、上海汽車城開發服務公司協辦的 CICV 2018 第五屆智能網聯汽車技術年會上，由青年長江學者、基金委優青、清華大學汽車系長聘副教授李升波主持，博世 ADAS 產品經理豐浩、同濟大學教授白杰、Mementa 研發總監夏炎、吉利汽車研究院高級技術專家施亮、宇通客車自動駕駛研發部感知模塊主管張昆帆分別做了環境感知與智能控制專場主題演講，分享了其對自動駕駛關鍵技術、研發進程、行業現狀的見解。
*博世 ADAS 產品經理豐浩
豐浩：博世的自動駕駛之路
豐浩首先強調了博世在中國發展自動駕駛的重要背景，即政府正不斷加大對智能網聯汽車發展的支持，隨后，其主要介紹了博世落地自動駕駛的三條路徑：
一 ，ADAS。2014 年，博世與吉利在中國推出了第一款具備 ADAS 功能的 L1 量產車，后者包括自適應巡航、自動緊急制動、車道保持、車道偏離報警等功能。目前，博世在中國市場量產的 ADAS 項目已經接近 40 個，今年，其還將實現包括車道保持、交通擁堵輔助、集成式巡航控制等功能的 L2 自動駕駛車型的量產。
2020 年中左右，博世將和一家自主品牌廠商在中國首次推出可變道的 L2 高速公路輔助功能量產車型；2021 年底左右，博世將向中國市場提供具備低速端交通擁堵引導功能的 L3 方案；預計在 2023 年以后，可在中國落地高速端高速公路引導功能。
二，L4 級自動駕駛出租車。博世正與戴姆勒進行 L4 自動駕駛技術的量產合作，預計將在 2021 年在德國部分城市開放自動駕駛出租車服務。
三，自動駕駛泊車。目前博世也已經與戴姆勒在德國奔馳博物館推出了全自動代客泊車的演示項目，預計將在今年年底或明年年初在中國進行該項目的落地演示。
在自動駕駛傳感器方面，除了攝像頭、毫米波雷達，博世也在投入激光雷達的量產研發，同時進行的還有駕駛員監控攝像頭以及乘員監控攝像頭研發。
*同濟大學教授白杰
白杰：國產傳感器的 ADAS 系統開發
白杰介紹，自動駕駛研發從 90 年代便已經開始，其主要目標是解決高速交通安全問題，但在技術問題之后，自動駕駛落地仍存在諸多社會倫理道德問題，因此其實現日期并不會如我們想象得這么快。
在自動駕駛發展上，國內應該集中更多力量解決眼下的 ADAS 系統技術，然后再逐步過渡到自動駕駛，因為兩者之間的關鍵技術具有一致性。
之后，白杰又解釋了車載雷達的技術發展與性能迭代，以及車輛量產化的成本管控問題。雷達里有信號處理和多目標跟蹤，以及 ADAS 的控制報警軟件，在此，國內廠商面對的軟件開發壓力要遠比其承擔的硬件成本壓力更大。
國內很多廠商雖然已經做出了雷達芯片，但離量產仍有一段距離，國際上大的 Tier1 廠商如博世、德爾福等仍在此占據絕對主導。
*青年長江學者李升波
李升波：智能汽車的感知、決策和控制技術進展及其未來挑戰
李升波認為，環境感知、自主決策和動力學控制是汽車的三大關鍵技術，也是制約智能汽車落地的核心因素。
他將眼下的環境感知方案分為兩類，一類是重地圖方案，很多初創公司和互聯網企業在此發力較多。重地圖方案主要依賴高精地圖、多線束激光雷達，實現對車輛本身的定位，一般成本較高，數據量較大，對制造控制器實時性要求也較高，更適合 L3、L4 這類高級別自動駕駛汽車。
另外一類方案是很多整車廠發力的輕地圖方案，不主要依賴高精度地圖，主要通過毫米波雷達、少線束激光雷達、攝像頭、超聲波雷達實現融合，整體系統成本較低，適合低級別自動駕駛，不過現在也有逐漸向高級別過渡的趨勢。
此外，眼下深度神經網絡也在環境感知領域得到大規模應用，以圖象處理為例，在物體分類，目標定位，目標檢測，語義分割等方面，都可以看到深度神經網絡的存在。
深度神經網絡需要利用大量數據進行訓練，而數據獲取也是自動駕駛發展的重要難題。
*吉利汽車研究院高級技術專家施亮
施亮：車載深度感知視覺系統的發展研究
施亮強調，視覺信息對于車端的重要性不亞于人眼對于人的重要性，他主要從探測距離、成本、應用三方面解釋了雙目相機與雷達、激光雷達的優劣勢，與后兩者而言，雙目相機成本更低，探測距離可普遍達到 100 米以上，應用場景也更為豐富。它可以提供豐富的目標信息和分類信息，識別豐富的顏色信息，提供精確的探測距離。
另外，施亮還提供了一套好的雙目相機的判斷標準：必須支持多種主流功能開發；必須有良好的熱力學表現；必須理解客戶需求，有非常強大的工藝美學能力；必須有非常好的功能安全分析能力。
最后，他分享了吉利對雙目相機產品的要求。他指出，目前很多傳感器對小目標的探測能力，對目標的分類能力還比較弱，不能感知很多危險駕駛行為，傳感器視長角還有很多不足。
他認為，下一代雙目傳感器必須全面支持 L3 以上功能開發，必須有非常小的黑邊和比較大的視長角，有比較大的附加值和靈敏度，支持多功能開發，目標探測和分類能力也要進一步加強。
而吉利對供應商的希望是：有較強的軟硬件集成能力，且這種能力必須在中國；要本著合作精神，雙方共同開發；有非常強大的第三方軟件集成能力；有靈活的交付方式；支持特制化開發，滿足不同需求。
*宇通客車自動駕駛研發部感知模塊主管張昆帆
張昆帆：自動駕駛客車多傳感器信息融合技術研究
環境感知傳感器一般分為兩大類，一類是雷達和視覺這類自主感知設備，一類是 V2X 協同式感知設備，張昆帆首先分析了自主感知傳感器的優勢和局限，并指出信息融合是傳感器取長補短的最佳路徑。而對于一些狹窄路口等盲區，V2X 可通過車與車、車與人以及車與交通設施的通信，擴大感知系統，在車輛探測和識別功能方面提供安全冗余。
他介紹了 V2X 的兩個標準，即美國主導的 DSRC 與國內的 LTE-V，DSRC 具有先發優勢，測試時間較長，但 LTE 借鑒了 DSRC 的經驗和不足，在容量和傳輸距離、覆蓋范圍方面也具有明顯性能優勢。且從產業角度來看，LTE 具有自主知識產權，國內企業可以由此規避專利風險。
宇通客車從 2013 年開始自動駕駛研究，目前在上海公交 71 路運行了一條示范線路，利用宇通新能源平臺，通過駕駛輔助、V2X 等智能網聯技術，實現了公交專線智能運營。
他認為，對自動駕駛客車來說，數據級融合是傳感器信息融合的最佳實現方式，它既不會丟失過多信息量，也可保證處理效果。
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