0
| 本文作者： 李安琪 | 2020-06-25 19:07 |
雷鋒網按，6月24日上午，2020世界智能駕駛挑戰賽于天津東麗開幕。
為遵循疫情防控工作，此次大會采用了云上辦賽的模式。作為第四屆世界智能大會的重要組成部分，2020世界智能駕駛挑戰賽致力于打造世界級智能汽車品牌賽事，搭建全球性智能汽車交流平臺
總地來看，大賽繼續采用“3+1+1”的總體架構設計，內容包括云上智能駕駛綜合挑戰賽、云上新一代汽車智能化發展峰會、自動駕駛商業推廣云專場。云上智能駕駛綜合挑戰賽包括無人駕駛綜合挑戰賽、信息安全挑戰賽和智能駕駛仿真賽。
較為亮眼的是，大賽增加了芯片、網絡安全、虛擬仿真、高精定位、智能汽車產品等內容，與華為（芯片）、天融信（信息安全）、千尋位置（高精定位）等擁有自主技術的企業共同探索前瞻技術的落地實踐。
云上智能駕駛綜合挑戰賽共吸引140余支參賽隊伍展開激烈角逐。最終,來自一汽奔騰的凌云騰飛1隊獲得無人駕駛挑戰賽一等獎；來自北汽集團的海豚之盾-BAIC隊獲得“天融信”杯信息安全挑戰賽一等獎。
智能駕駛仿真賽決策控制組中，天津大學天驥智能車隊獲得安全避撞、賽車場競速項目的一等獎，北京交通大學電氣工程學院隊獲得安全避撞項目一等獎，長安大學莽就完事兒隊獲得自動泊車項目一等獎；
感知決策控制組中，天津大學天驥智能車隊和吉林大學JLU.633隊獲得高速公路自動駕駛項目一等獎，北京聯合大學與清華大學合作的京龍智能交互隊獲得安全避撞項目一等獎。
除了智能駕駛挑戰賽之外，云上新一代汽車智能化發展峰會也是一大看點。
峰會以“創新重啟，智匯生機”為主題，聚焦世界新一代汽車智能化最新發展趨勢和前沿技術動態，探討智能汽車商業化落地，集中展示全球范圍內的汽車智能化新技術、新成果、新產品、新應用，搭建“政產學研用”五位一體的新一代汽車智能化國際交流平臺。
新智駕也整理了部分行業人士的觀點，探討智能駕駛的未來。
中國工程院院士沈昌祥：用主動免疫可信計算來保障智能車聯網高質量健康發展
沈昌祥認為，“新基建”作為國家發展的戰略，正在助力智能車聯網邁向新高度。但同時也對網絡安全提出了嚴重挑戰，必須有效應對壟斷網絡間的霸權威懾，筑牢網絡安全防線。
因此要開創智能車聯網主動編譯安全保障的新格局。
當下國家也公布了網絡空間安全戰略，強調盡快在核心技術上取得突破，加快安全可信產品推廣應用。網絡安全法也制定了等級保護制度，全面使用安全可信產品，來保障關鍵性基礎設施的安全。
他指出，以往的網絡安全防護，都是按照防火墻、殺病毒、入侵檢測這傳統老三樣來解決問題，但解決不了主動攻擊的問題、容易被攻擊者利用，因此必須離開老三樣。
因此要構筑智能車聯網主動免疫新體系，車聯網在講計算速度的同時要進行安全防護。新的計算模式，是以密碼為基因抗體，實現身份識別、狀態度量、保密存儲三大功能，及時識別自己和非己成分，從而破壞與排斥進入機體的有害物質，相當于為網絡信息系統培育了免疫能力。
中國汽車技術研究中心副總經理吳志新：測試技術賦能智能網聯汽車高質量發展
吳志新表示，智能網聯汽車其實是人、車、環境和任務綜合的強耦合的一套系統，因此在評價維度上面臨著主觀、客觀等綜合評價，涉及測試場景、測試任務集、測試工具鏈和測試技術等內容。
中國汽車技術研究中心以國家課題為依托，構建汽車從測試場景、數據庫、數字仿真平臺、硬件在環平臺到封閉測試場景，以ICV完整的測試工具鏈，來建立ICV系統和整車級評價方法，為智能網聯汽車關鍵技術研發、上路測試許可，包括未來的產品準入、認證提供技術支撐。
目前形成了五個子領域的研究，分別是：評價理論研究、測試場景研究和場景數據構建、硬件在環仿真測試環境的建立、模擬測試技術的研究，第五是封閉測試環境的構建與場地測試技術研究。在課題研究的基礎上，中汽研初步建立了具備中國特色的場景數據庫、全鏈條的仿真測試環境、柔性化封閉測試場地。
千尋位置網絡智能駕駛業務總監裴世兵：智能駕駛高精度定位的量產之路
6月23日中國北斗衛星第55顆衛星成功發射，這標志著中國的北斗已經具備了全球組網的能力。但天上的衛星并不能夠直接服務智能駕駛車聯，還需要地基增強系統。當車聯接收天上衛星信號時，需要接受地基增強系統給到的誤差信息，兩個系統信息融合之后才能實現精準定位。
目前，千尋位置公司現在已經建成和運營全球最大規模的衛星地基增強系統，在國內有超過2500個地基增強站，在國外有超過120個增強站。
通過地基增強站，可以實現全國大部分地區包括全部高速公路實現精準定位。這套系統主要采用了具有自主知識產權硬件和傳播系統，所以在提供精準定位的同時又具有很高的數據安全性。
針對智能駕駛感知環節中的高精度定位提出的精準、可靠、安全要求，千尋推出了智能駕駛的三大件：硬件、算法和服務。在硬件上推出集成高精度定位、慣導和4G通訊的AG35模組、LG69T雙頻厘米級定位等產品。在算法上，千尋針對每一個場景專門去做了算法的優化，并且在算法里面做了智能場景的識別。目前千尋推出的 FindAUTO已經成為廣汽發布的Aion V車型的標配。
天融信科技集團車聯網安全產品線總構架師范雪儉：變革中的風險應對——智能網聯汽車信息安全探索與實踐
當下智能化、網聯化已經成為推動汽車產業發展的核心力量，汽車本身已不再是一個機械的出行工具，正在快速進化為一個持續創造價值、軟件定義的智能移動出行平臺。與此同時，網絡世界的風險也伴隨其中。范雪儉認為，風險主要來來自三個方面：
智能化方面，汽車搭載的各類軟件系統越來越復雜，整體代碼行數已經突破1億，代碼越多，漏洞就會越多。網聯化方面，黑客通過遠程攻擊非法獲取車內系統的權限。最后，隨著智能應用的發展，未來車聯網相關應用也會呈爆發式增長，新的應用業務與場景帶來更加多樣化的動態邊界防護問題，讓安全的攻擊面變得更加多樣化。
當下，IT信息安全已經形成了完整的產品技術防御體系，在做車聯網安全防護的時候首先考慮借鑒已有的成熟技術，用最簡單的技術解決最關鍵的問題，后續再逐步將高級復雜的技術引入。
中國汽車技術研究中心首席專家王兆：中國智能網聯汽車標準體系研究及建設情況及國際進展
今年4月份，美國交通部進一步發布了第四版的自動駕駛汽車政策，明確提出要確保美國在自動駕駛領域的領軍地位。
日本繼去年修訂道路交通安全法律之后，今年又制訂出臺了《日本自動駕駛政策》的4.0版本。歐盟以及歐盟下屬成員國也在積極開展工作，今年1月份推出了更新版本的《一般安全的法規要求》，規定是從2022年7月1號開始新認證的車輛要安裝十幾項先進駕駛輔助系統，是強制安裝的。一方面是為推進先進駕駛輔助系統做準備，另一方面為自動駕駛時代到來做初步準備。
在中國，去年交通部發布的《交通強國建設綱要》明確提出了要大力發指揮交通。國家發展改革委進年早些發布的《智能汽車創新發展戰略》，也明確提出了要大力發展中國標準的智能汽車。上周五，工信部、公安部、交通部在總結此前道路測試經驗的基礎上，把道路測試的范圍進一步做了提升，從道路測試擴展到示范應用，這個文件正在行業內公開征求意見。
在國內，先進駕駛輔助系統是最先開展標準化的領域。目前已經啟動了23個標準研究及制訂的項目。這些項目既包括緊急避險類、、環境感知預警，還包括橫向縱向單一控制或組合控制類項目。
自動駕駛領域也提出了自動駕駛標準制訂的路線圖，包括通用的技術要和具體功能要求。目前也啟動了一系列的標準項目，包括今年年初由工信部共征求意見的自動駕駛的駕駛自動化分級標準。
博世底盤控制系統中國區市場與戰略發展總監豐浩：基于L4級無人駕駛的商業化與安全員的全天候運營
博世在自動駕駛領域一直關注三個領域：一是傳統的高速公路的自動駕駛，也是結構化自動駕駛。L1到L2在單車道的輔助駕駛功能，到L2或L2.5的變道功能，都已經在中國本土實現了量產。
另一方面，博世對出行行業的載人市場（Robotaxi），以及限定的場景下如泊車、或限定區域內自動駕駛物流場景都持有很大的興趣。
在ADAS上，目前博世已經實現了接近200多個項目的量產。今年博世也會有更大的突破，實現在高速公路上在駕駛員監控下變道的功能。另外，為了提升體驗和安全性，博世也會引入高精地圖。
在泊車場景上，從2018年，博世已經實現20多個車型的基于12個超聲波傳感器的全自動泊車量產項目。今年也會在市場上量產帶有語音制動的遙控泊車輔助功能。
在Robotaxi上，博世也在跟戴姆勒公司合作自動駕駛出租車項目，并于今年初在北美圣何塞市進行了聯合試點。
此外，博世在智能網聯的本土化上也做了很多工作，特別是車路協同方面。去年博世還與無錫車聯網先導區與合作伙伴進行ACC+、AEB+等場景的測試。
總結一下，博世認為未來隨著“新四化”的推進，自動駕駛是一個必然趨勢，中國有非常好的基礎。在接下來很長一段時間，L2是市場的主流。通過L2+來擴展應用場景，擴展駕駛體驗也將是市場發展的主流趨勢。至于L4、L5，因為系統非常復雜，不是一個玩家單一能夠完成的，所以博世需要有更多的合作伙伴、參與更強的生態，跟本土合作伙伴積極探索發展模式。
馭勢科技創始人吳甘沙 基于L4級無人駕駛的商業化與安全員的全天候運營
當下無人駕駛技術距離實現還有一定差距，未來十年是可以解決這些問題，但這10年路阻且長。在這10年當中要具備什么樣的核心競爭力呢？吳甘沙認為需要： 算法力、工程力、數據力，三者缺一不可，相互融合成為一個體系。
那么如何積累這些核心競爭力？他認為自動駕駛企業要始于合、精于專、成于實。
始于合即要協同創新，比如在產業界進行大量的合作，包括跟國內、國際的頭部車廠展開各種合作。專于精則是一家創業公司能在江湖上面安身立命的絕技。比如馭勢科技在香港機場跑的無人貨運車，能夠經受臺風級降雨、達到IP67級別的防水。成于實則是意味著，實現常態化的運營，車上沒有有安全員，全天候進行工作。
（雷鋒網） 雷鋒網
雷峰網原創文章，未經授權禁止轉載。詳情見轉載須知。
