*安智汽车董事长兼 CEO 郭健
雷锋网新智驾按：10 月 26 日至 27 日，2018 全球智能驾驶峰会在苏州召开，本次峰会由苏州市相城区人民政府主办，苏州高铁新城管理委员会、雷锋网新智驾和数域承办，邀请到来自主机厂、科技公司、资本机构和产业研究机构等领域的多位专家，共同打造了一场智能汽车和自动驾驶领域的顶级峰会。
本次峰会上，安智汽车董事长兼 CEO 郭健发表了题为《自动驾驶产业的脚踏实地与仰望星空》的主题演讲。以下为郭健演讲全文，雷锋网新智驾进行了不改变原意的编辑（略有删减）：
郭健：今天很荣幸在这儿给大家分享，我们是一直扎根在苏州相城区的企业，今天讲一讲我们对自动驾驶的看法以及我们对当前自动驾驶所面临的机遇与挑战的一些想法。所以今天演讲的题目就是《自动驾驶产业的脚踏实地与仰望星空》。
安智汽车团队是真正从一级供应商做驾驶员辅助系统背景出来的，我们对产品的定义更倾向于如何将驾驶员辅助系统、无人驾驶的落地化做好，从而实现人人可享的安全出行，我觉得这是安智汽车永远不变的宗旨。
简单介绍一下安智汽车，我们的发展其实很简单，从长白山路到阳澄湖畔，我们大部分的核心成员毕业于吉林工业大学。吉林大学汽车学院是咱们中国最大的也是历史最为悠久的汽车学院，号称中国汽车工业人才培养的摇篮，我们从长春落户到了相城；第二点，我们又从从东方的汽车城来到了东方的硅谷；而第三点，也是最重要的一点，我们从行业的传承到引领创新。为什么叫行业传承呢？很多人认为无人驾驶是一种很新奇的东西，其实对于我们整个汽车从业者而言，中国的无人驾驶开始于一九八几年的研发，包括我们这个课题组团队的领头人就是咱们中国第一位汽车行业院士。
其实，从 1981 年开始，中国汽车行业就在联合车企、院校，如中国一汽，国防科技大学的团队做无人驾驶，所以无人驾驶对我们而言可以说是既熟悉又陌生。
我们做了这么多年无人驾驶，发现产业还是卡在几个关键点上，主要就是两个字——量产，我们一定要把驾驶员辅助系统和它延伸的无人驾驶做到量产。做无人驾驶面临很多问题，最大的问题是什么？我觉得是我们有些时候步子走得太急，跨过了一二级的驾驶员辅助系统和核心传感器的研发。
中国汽车行业，发展至今仍然没有像大陆或者德尔福那样的企业。刚才主持人所讲的，希望未来多少年之后会出一个汽车行业的马云，出一个阿里巴巴等等。我觉得我们更想与在座的企业一起成长，缔造中国的顶尖一级供应商企业，推动无人驾驶走到量产化阶段。
最近大家都比较关注特斯拉的宣传口径，把全自动驾驶改为增强型的辅助驾驶系统，可以看出，整个行业的技术路线也逐渐趋于理性。
无人驾驶产业面临很多很复杂的工况，举个很简单的例子，空气中漂浮的塑料袋。这其实对于无人车而言是一个非常非常麻烦的识别工况，到底是把它识别成飞过来的石块还是一个空气中飘飞的塑料袋？我们无人车要不要刹车？未来无人驾驶产业将面临非常多类似这样的突发复杂工况。
第二个问题是，从我们汽车行业本身而言，我们自我需要一个突破的过程，大家看到，目前产业中引入了很多诸如深度学习、人工智能等技术，改进很多的算法。之前我们用在汽车上来提升汽车安全智能程度的工程化算法，比如说 ABS、ESP 系统，都是基于一个个很简单的工况结构。我们把这么多的工况结构堆积在一起，从而实现我们全工况的安全。
但长远而言，这样的方式肯定是不行的，所以要用深度学习或者人工智能算法来解决这个问题，而后，企业又会面临后期在整个汽车量产环节之中，匹配量和标定量增加，难度大幅上升的问题。
基于这种思考，更高阶的自动驾驶可以理解为是一二级驾驶员辅助系统很多功能的协调或升级，目前比如我们做一个 ACC 系统，做一个 AEB 的系统，我们需要至少 9 个月到 12 个月时间完成一种车型的匹配。那么多系统累加在一起是不是就是一加一等于二的匹配呢？这是不可能的。反之，匹配的难度和耗时会随着系统的叠加呈指数级上升，这对于我们整个行业而言也是非常大的挑战。
从下图这张公开的数据能看到，其实自动驾驶的专利大部分还是掌握在一级供应商的手里。这也要求产业中有人从驾驶辅助系统以及底层核心传感器研发入手，真正把专利和技术累计起来。
另一方面，从用户接受度而言，一二级驾驶员辅助系统也是市场的强需求。产业需要通过技术去引导和支撑用户的很多驾驶意图，让智能驾驶系统成为其日常驾驶生活中的一个非常好的伙伴，我觉得这是非常重要的。
我举一个我自身的例子，我的父亲已经 60 岁了，他去年换车的时候换了一款迈腾的顶配，他其实对雷达、摄像头或所谓的 ACC 系统、车道保持辅助系统是排斥的。但有一次他开着 ACC 从苏州回山东老家的时候，长达 600 公里全部使用了走停型 ACC 系统，终于感受到系统带来的驾乘的便捷。他现在已经很依赖这个系统，这证明即使我们认为无人驾驶是一条终极之路，依然应该从驾驶员辅助系统开始慢慢提高用户的接受度，从而实现整个社会对自动驾驶的接受度，法规等各方面也会向自动驾驶倾斜。
安智汽车的技术和产品布局在于——全产业链打造智能驾驶的眼睛和大脑，简单而言，其实是对从芯片到系统架构到方案到硬件和车辆底层深度集成布局的完整方案。
芯片方面，我们目前的雷达、摄像头传感器都在与芯片厂商深度绑定，合作开发下一代传感器的底层芯片。
系统架构方面，刚才主持人也强调了“车规级”，我认为车规级是对于我们团队而言基本的原则和底线，因为我们本身就是从汽车前装市场出身，安智在雷达、摄像头的芯片基础上，搭建了国内首款专门面向驾驶员辅助系统的实时操作系统，且符合车规级 AUTOSAR 4.3.0 构架，支持多核 MCU 控制器，同时集成很多基础软件。这其中就包含故障诊断、冗余代码、系统降级等等模块，不亚于对一个芯片的再造。
功能方案方面，面向中国的复杂交通路况，我们建立了多传感器融合方案，建立了可配置的道路环境模型，针对不同传感器析出它的有效信息进行合理配置，从而有效在各种传感器之间进行冗余和相互的配合。在决策控制方面，因为整个创业团队从一九八几年就开始研究这种仿驾驶员行为，并试图搭建适合于不同路况的决策控制行为。我们搭建的仿中国老司机的辅助驾驶系统，就非常实用，大家很喜欢。
硬件方面，整个硬件层包括雷达天线设计，视觉硬件的 FPGA 数字信号处理，我们都进行了相关核心技术的突破。我们安智真正是从硬件到软件全面覆盖感知-决策-控制的完整技术链。
具体产品方面。我们公司第一个产品就是 77GHz 毫米波雷达，我们还有多功能视觉系统，下图是它们的硬件表现形式。
当然它的产品表现形式我们已经提到，我们的智能驾驶系统功能部分已经走到 L2+ 级别，例如我们的 0-150km/h 全速巡航控制系统，以及面向车辆和行人的自动刹车系统等，可以满足整车厂对汽车智能化的产品要求。
这是安智雷达系统的感知效果，大家可以看到，我们用雷达的眼睛看世界，这对实时性的要求是很高的，这个绿色的框是我们雷达识别出来的前方最危险物体，我们始终能抓准。
在座有很多从一级供应商出来的专家，大家都知道毫米波雷达最怕进隧道，我们进了一个阳澄湖的隧道，没有产生干扰，我们始终能追逐到前面这个车，并准确识别出它右侧临近车道的车以及左侧临近车道的车。能看到我们的传感器始终抓住中间这个物体，没有任何的丢失，没有受到隧道壁的漫反射，造成问题。同时，我们的毫米波雷达还发出了车辆进隧道的信号，这样在整个控制系统之中，可以对控制策略进行改进，从而降低误报率。
上述是单纯只通过单个毫米波雷达进行的物体识别，今天会场外也停着我们的测试样车，大家可以去体验，来看到它实时处理的结果。
*安智汽车 2018 全球智能驾驶峰会展台
下图是我们做的摄像头系统，比如说小三轮车上面有很多工人，我们都能够准确识别出来，并且这些处理效果都是实时的，包括对骑电动自行车的行人、车辆等等的识别。这个是相城区一个很普通的路况，我们做了单纯基于视觉的感知系统和道路环境感知模型。
这是我们近距防加塞全速 ACC 走停系统，大家可以看到我们的车刹停了，这时候人只管方向盘，不用管油门。单纯用一只前向毫米波雷达，我们对静止物体进行了工况的甄别，当前面车辆离开以后，我们仍然能刹停在卡车的后面，因为卡车后面带保险杠并且下方离地间隙比较高，这其中的技术难度也曾经造成了一个国外非常著名新锐电动车品牌的重大相撞事故。
我们安智真正模拟出中国熟练驾驶员、老司机的开车模式，从而使很多整车厂对我们的产品产生了非常大的兴趣和信心。
这是我们面向道路弱势群体的 AEB 自动紧急制动系统。这是我们在苏州中环上测试的超级巡航控制系统，大家可以看到方向盘的转动非常像老司机的开车方式，基本上没有抖动。
讲了这么多技术的问题，安智的下一个目标就是要把产品做到量产，做到产业链的协同。
产业链协同包括从专用芯片，到软硬件集成，到测试认证，到产品量产，直至市场落地拓展的全链条。
在测试认证和市场拓展方面，今天借这个机会重磅发布我们最新的动作：安智与天津中国汽车技术研究中心已建立了独家+深度+全方位的战略合作伙伴关系，协议刚刚签完。这层合作关系建立之后，我们产品的整个测试认证和市场化层面，会获得许多支持。
在生产方面，为了保证我们的雷达和摄像头的落地以及产品的品质和一致性，我们与台湾光宝签订了产业链全球战略合作伙伴关系。台湾光宝具有丰富的汽车行业代工经验，尤其在毫米波雷达和摄像头领域能够保证我们量产后的高品质。
也向大家汇报一下我们的最新进度，其实我们在今年已经进入了一个国际领先商用车项目的定点流程，并已经获得了一个国内新能源车的项目量产定点，在国内领先自主品牌四个换代车型的项目定点确认，另外有三家国内新能源车企项目已进入项目定点供应商考核。
在今年年底我们和光宝合作的产线将会投入全面运营，预计到 2023 年，安智的业务营收会有一个明显的爬坡。我们不追求 PPT 的华丽，我们只追求产品的量产落地。
这就是安智，致力于打造领先的智行科技，谢谢大家。
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AI研习社