雷锋网按：2020 年 8 月 7 日，全球人工智能和机器人峰会（CCF-GAIR 2020）正式开幕。CCF-GAIR 2020 峰会由中国计算机学会（CCF）主办，香港中文大学（深圳）、雷锋网联合承办，鹏城实验室、深圳市人工智能与机器人研究院协办。
作为中国国内最具影响力和前瞻性的前沿科技活动，CCF-GAIR 大会已经度过了四次精彩而又辉煌的历程。CCF-GAIR 2020 延续了过去的强大阵容，提供了 15 个专场（人工智能前沿专场、机器人前沿专场、智能驾驶专场、AIoT 专场、AI 芯片专场、视觉智能·城市物联专场、AI 源创专场、AI+ 艺术专场、企业服务专场、工业互联网专场、AI 金融专场、医疗科技专场、智慧城市专场、联邦学习与大数据隐私专场、前沿语音技术专场）。
在智能驾驶专场，国内智能驾驶Tier1福瑞泰克总裁张林带来了《中国智能驾驶Tier1的量产创新之路》的主题。
关于当下国内智能驾驶的发展趋势，福瑞泰克智能系统有限公司总裁张林观察到，一方面，智能驾驶以渐进式方式发展，基于市场成熟度推出阶段性产品，目前ADAS的车辆装配率不断提升，能够实现较快的商业化落地。
另一方面，针对高等级自动驾驶下探发展趋势，有的是围绕主机厂不断发展的需求，另一种是更多聚焦于垂直场景。
透过与车企的合作交流，张林表示，未来随着市场成熟度，技术及成本的组合演进，ADAS产品大概有几种形态：L2.5（不可脱手）、L2.9（可脱手、低速可脱眼）、L3（完全脱手脱眼）。
第一种形态当下各个主机厂都有量产或者量产计划；第二种形态可以集成更多传感器；第三种则是在L2.9的基础上增加更多的传感器感知能力，进行电子电气架构的升级，车辆的功能安全认证等。从L2.9到L3形态还需要大量数据的验证。
当下福瑞泰克已经能够实现L2级的自动驾驶方案量产，L2.9的方案也已进入量产准备。此外，在新基建的背景下，福瑞泰克也在进行相关的车路协同项目。
以下为福瑞泰克张林的现场演讲内容，雷锋网作了不改变原意的编辑和整理：
福瑞泰克是一家比较年轻的创新型科技公司，立足于中国市场，为主机厂及未来出行运营商提供智能驾驶产品及解决方案。成立时间不到四年，目前总部在杭州，在上海也有研发中心，同时在浙江桐乡拥有智能制造工厂及测试基地。
今天主要跟大家分享一下，作为一个成立四年不到的初创企业，福瑞泰克是如何在国内强手林立的环境当中，以及在自动驾驶的政策、行业环境当下耕耘市场，开拓创新并能为行业做贡献。
今天的演讲主要分为三部分内容：
第一、中国智能驾驶的发展趋势、机会和动态；
第二，作为一家本土智能驾驶解决方案提供商和产品供应商，福瑞泰克做了哪些创新和实践？
第三，如何从单车智能到车路协同，让“聪明的车”和“智慧的路”有效结合起来，福瑞泰克也做了一些实践。
自动驾驶等级从L0到L5，我认为L5是一个乌托邦的状态，在任何时间、任何状态、任何路况之下都要具备无人驾驶能力，这在我有生之年恐怕很难看到。
关于国内智能驾驶发展的当下，一方面，智能驾驶以渐进式方式发展，基于市场成熟度可以阶段性的推出L1到L3即ADAS量产产品，无论是商业的回报，还是技术的确认，都是一个循序渐进的过程，这对大多数的企业来说是切合实际的，大多数公司还是要看到阶段性的回报和发展。
另一方面，基于高等级自动驾驶下探的形式也是多样的，有的是围绕主机厂不断发展的需求，另一种是更多的聚焦于垂直场景、更多的细分市场。在一个限定场景相对来说，让落地、商业化的运营变成可能。
第二、每个细分市场都有很多运营类的数据和经验需要积累，包括今天上午阿里无人物流车最后一公里的实践，矿山自动驾驶企业等，都会发现基于某个特定场景都有很多运营类的问题要解决，可能跟运营场景密切度相关，这些场景和数据跟技术结合，才能确保商业落地，逐渐达到商业效果的期待。
第三、我们认为，一个真正落地的商业化量产自动驾驶是介于L2和L4之间，为什么这样说呢？什么是真正的商业化量产？从安全责任的维度来衡量，当一辆车可以实现完全自动驾驶，责任方从驾驶员转移到了车辆的提供者、服务的提供者。
而作为整车厂或者出行服务的提供商，当有一天卖给用户的车具有自动驾驶功能，尽管这些功能只在一定范围内，但是车厂要经过充分验证之后承担相应的责任，在这个运营范畴下才可以真正的交给消费者。
因此，这将是以主机厂呈现给消费者在特定路段、特定时间段，能够达到规模化的量产、商业化的可行的形态。上午清华大学的姚教授和西安电子科技大学的毛教授分别介绍了，中国的新基建会推动自动驾驶走出跟国外不一样的道路，随着路边单元的建设，智慧道路的建设一定会加速自动驾驶的发展和带来。
通过和主机厂的合作交流，现在很多L2级别的车辆已经量产了，下一步陆续推向市场的大概有这几个形态。
比如L2.5，基于单摄像头+五个雷达，并且融入了高精地图的信息。由于更多传感器的接入，从在本车道内自动驾驶，到进一步扩展到自动变道的实现。这个类别的自动驾驶今明两年会陆续量产，福瑞泰克也获得了主机厂明年年底量产的项目。
下一阶段，我们称为“L2.9”，在这个阶段行车和泊车可以集成在一起，目前行车是一个控制器，泊车是另一个控制器。行车和泊车域的集成是一个很明显的方向，通过更多传感器在一起，感知能力大大加强。过往用于泊车的环视摄像头也可以用于在行车中对近场的感知，从而为高速公路的场景在短距离的监测、以及反应和规划方面提供了更多感应的能力。
从泊车能力来看，大量的项目目前主要仅靠现在环视摄像头和超声摄像头，有一定的局限性。如果加上行车域传感器的话，实现AVP才会变的更加可靠。
L3和L2.9在传感器方面差别不是很大，主机厂会把感知能力建的跟L3一样，唯一的差别是激光雷达的感知能力。但在整车系统方面有大量的工作，包括电子电器架构的升级、功能安全的认证、对整车执行系统备份冗余等方面进行大量升级。
此外，从L2.9到L3，还需要经过大量数据的验证，在L2.9阶段，类似于特斯拉的模式。大量的量产车销售给终端消费者以后，承担着数据采集、验证算法的工作，通过一定阶段的累积，真正L3级别的量产车型才能通过主机厂的验证，进而释放。
从这个角度来讲，有两个维度需要考虑，一个是成本，更多的传感器对系统的感知能力和计算能力进行升级，毫无疑问会推高成本，关键的核心是什么呢？能不能给消费者带来适应的体验。
举个例子，特斯拉的车型上，目前Autopilot选择包需要8000美金，在美国愿意花8000美金的消费者大概有70%，在中国目前不到50%，由于各种数据和适配等原因，目前在美国的体验比中国更好。
但有一些问题如果靠单车智能是很难解决的，这些都是在中国驾驶经常遇到的挑战。除了恶劣天气，还有进出隧道光线急剧变化。匝道也是一个很难的题目，中国的匝道有时候很短，对于整个高速公路主车道来说完全靠单车感知，这样感知的能力很弱。在匝道上如果要够顺利的切入主车道，对自动驾驶来说是一个很大的挑战。
中国道路的顽疾还包括，非常近距离的切入、切出和并道的情况、道路施工、恶劣天气、自行车和电动车、同时还有一些不可预测的因素，比如最近洪水导致路边被淹没、道路坍塌等都是非常挑战的场景。2021年后会有大量的新一代摄像头产品上市，特别是中国本土的厂商，比较熟悉中国路况，这些问题未来会大有改善。
福瑞泰克认为，未来十年是智能驾驶黄金发展时期、尤其是L2、L3级别的自动驾驶呈现给终端消费者，让大众在完全无人驾驶到来之前，享受到更多安全、便利、轻松的驾驶体验。
对我们而言，着力的地方有三大支撑点，第一，具备行业内领先的技术和能力；第二，对中国的交通环境、场景、驾驶员习惯有深刻的认识；第三是具备本土非常强大的工程能力以及响应速度。
尤其是响应速度，本土企业具有优势，可以及时解决客户的问题、解决主机厂的问题，可以成为本土企业相对于跨国企业的强大的优势。
目前我们已经量产的产品有三大级别，一个是性价比最高的，基于单摄像头和单雷达融合的方案，可以实现L2级别所有的功能，包括主动安全以及在高速公路本车道内的自动驾驶。
基于这个方案，可以增加两个角雷达，从而可以带来更多后向的功能，包括盲区检测、后向穿梭等等。
第三个我们已经进入量产准备的，也是主机厂未来两、三年主流的配置方案，通过前向四个角的雷达、前向摄像头和雷达加上域控制器来实现自动变道的功能。
现在我们和很多主机厂积极讨论的，站在Tier1角度如何来定义下一阶段的L2.9和L3的系统架构。这个架构，除了已经可以实现L2级别的全部功能以外，还集成泊车的功能，可以做到AVP阶段。
此外，在此阶段的技术演进中将会衍生出高速公路上脱手，接近L3的量产体验，以及最终在和主机厂整个电子电器架构、功能安全以及转向、刹车冗余备份融合同步实现的时候，可以展现真正L3的功能。
值得一提的是，在L2.9向L3演变的过程中，数据无比重要， L2.9阶段大量累积的数据，来自于车、端、云的搜集，并将结合高精地图等。
作为我们本土Tier1非常重要的量产配套能力，今年年初我们在浙江桐乡启动了智能制造工厂，装配了世界领先的摄像头和雷达的组装测试线，同时拥有一条专属的自动驾驶测试道路服务于主机厂，这样为所有量产项目交付主机厂之前做非常周全和严密的车辆测试。
有关公司目前的业务布局，我们以商用车和乘用车团队“双轮驱动”。商用车方面，今年9月份大部分牵引车会实现双预警法规要求，明年AEB就会成为强制法规，因为商用车一旦发生事故，带来的商业危害和人民生命财产的危害都是巨大的。
在L4无人小巴运营中，我们目前的我们也会探索一些新的激光传感器和算法，这些算法和传感器的使用，目前都会反哺到量产当中。
融合感知能力是自动驾驶的基础和门槛，比如面对中国特色场景盘山公路、低灯光情况、上下坡、各类交通标识牌的识别等挑战，在福瑞泰克新一代传感器和算法当中，对城市道路、恶劣情况，我们的解决方案更懂得中国特殊场景的需求，适应多种典型的中国道路路况，在这些方面都得到了大幅度的提升。例如车辆进出隧道也是一个挑战，短时之间光线会出现强烈变化，这都需要融合感知技术能够更好的对光线进行适应和对驾驶习惯平顺进行过渡。在新基建背景下，我们也在参与一些项目，比如上海奉贤的车路协同的项目，针对停车场9000平方米，园区内的小巴短驳，以及未来扩展到城市道路当中的短驳接送。
上午也有嘉宾提到，新基建速度很快，很多城市都修建了智慧道路，如何把这些智慧的道路和聪明的车融合起来？首先是路边感知，通过搭建路边感知，可以想办法把路边感知对车辆、对行人、对其他物体的感知，在车载系统的统一时间和地理坐标系中显示出来，从而进一步提升感知能力。
边缘计算是将计算和存储能力向网络边缘端迁移，对车而言，就等于有了更多的“眼睛和耳朵”可以看到周边复杂的道路情况，这是单车智能所不能实现的。
最后，我认为，ADAS是走向更高级自动驾驶的必经之路，我们相信新基建背景下的智能交通将成为率先落地的方向，未来在复杂场景下，车路协同可以为中国特色的自动驾驶发展带来体验上的创新。
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