新能源、自动驾驶，哪一个才是未来汽车的形容词？
从目前来看，自动驾驶技术安全仍旧是第一位的，发展过程必须要循序渐进，要针对不同的场景来展开，在中国进行的自动驾驶研发更要考虑中国的特殊性。
据雷锋网了解，作为新能源车企的北汽新能源在自动驾驶方面仍旧颇为保守，近日在GIV2019上，北汽新能源工程研究院副院长尹颖发表了题为《创新与智能驱动未来》的演讲，讲述了公司在自动驾驶、智能网联汽车在研发领域的一些思考。
尹颖认为，国内车企在进行自动驾驶工程化时更关注成本控制，同时更要高度重视工程化开发流程与测试体系建立。
2016年左右，北汽新能源开始进行自动驾驶研发，大约两年后，北汽新能源旗下LITE自动驾驶汽车获得自动驾驶汽车上路测试牌照，加入路测的大军。
雷锋网新智驾了解到，北汽新能源的自动驾驶发展节奏与母公司北汽集团一致，同时在发展L3的方向上与特斯拉有些相近，在现有传感器的基础上逐步加入更多场景功能。这种路线可以促使该公司更顺畅的过渡到自动驾驶的下个阶段。
此外，北汽新能源和华为、百度取得了合作，体现出了合作企业的情投意合，以及背后新能源和自动驾驶两大技术流派的相互吸引。
所以在新能源启动之后，自动驾驶必然成为行业发展趋势。展望未来，新能源和自动驾驶将是未来汽车的两翼，彻底改变目前内燃机+人工操作的传统模式。
以下是尹颖的演讲全文，雷锋网新智驾进行了不改变原意的编辑：
从技术领域，我们作为整车的研发企业，对于自动驾驶时代到来我们也有一些思考。
首先在电子电气架构上，人们目前都在谈整车的架构和模块化，包括吉利的CMA、DMA平台。
目前，我们还处在从技术化、融合化这样的过渡阶段，通过研究特斯拉，可以发现它的架构化过程中可以看到成本的减少，因为ECU的数量直接影响到成本。
在研究整个电子电气架构时，可以发现是分布式的控制架构到集中式的预控制架构，但是对于域的理解行业内也有不同的理解，比如以欧洲为主流的架构理解就是，以太网为主架构，包括以功能来划分域，比如娱乐域、ADAS智能驾驶域、三电域等，这是一种理解，共同划分。
对于北汽来说，我们对不同功能域有不同的功能场景追求，来支持不同的域控制器。
特斯拉整车线束从最早3公里长的线束到1.5公里，包括即将发布的新车型仅有100米长的线束，所有这些成本的背后都是整个电子电气架构的支撑，是以区域划分，从而把传感器和执行器变成越来越智能化，同时强大计算力的预控制单元来支持，以此实现域控制架构的实施。
在智能网联时代，通过对电子电气架构的理解，我们认为分主要从三个方向去实现技术突破。
第一，强计算力的计算平台，已经改变了对嵌入式系统ECU的理解，越来越多的高计算能力的一些需求，这是我们的要求。
第二，基于面向服务的软件架构，之前的软件开发都是面向于功能、面向传感器，来输入输出这些，未来面向服务的软件功能，包括我们现在开发的一款车型已经有35ECU可以实现远程的升级，如果不是面向服务我们如何去实现整个全车ECU的拉通。
第三，电子电气架构背后除了刚刚面向硬件的能力和面向软件的架构，更重要的是如何实现安全的智能化。
强大的计算能力、计算的集中式，无论是按照功能为域去划分、还是按照区域去划分，通观谷歌、百度、特斯拉、奥迪A8，以及前两天华为发布的MDC600，整个计算力达到了350Tops，并且整个能耗比可以达到1tpos/W，已经超出了现在英伟达的计算能力。
由此可以看出，目前EPU将发展为主流芯片的定位，MPG成为有效的补充。有专家也反复提到，在自主的芯片和操作系统层面，将是我们未来站在世界领先地位的一个“杀手锏”。
自动驾驶的多重冗余
目前大家都在谈论自动驾驶，但是作为主机厂来说，确实还是要坚持走渐进式的发展道路来，例如L1、L2的标配，包括到2019年到2020年集中会出L3级别的车型。
值得注意的是，在发展到L3级自动驾驶时，除了刚才讲述的架构理解以外，未来我们要如何去支持L3级自动驾驶的到来？
首先是冗余，冗余直接影响到安全，无论是出于对于功能安全定义的要求，还是L3对整车架构的影响，在双电源供电、双通讯、转向制动的双冗余、感知与制动的冗余、双MCU、双处理芯片的冗余。
此外，从整车架构层面、功能定义层面，到系统的分解，到部件软硬件设计等都全面的实现了双冗余的架构，这背后隐藏了很多系统级、部件级的设计理念。
例如，在供电的电源冗余方面，其实电动汽车的优势在于，它本身除了一个小一点的铅酸电池以外，还有DC/DC这样的配置，但是在L3级自动驾驶到来以后，就要达到ACUD的功能安全登记要求。
能否根据蓄电池+DC/DC两路就可以实现，我们也经过了半年的探索，分解成双等级DCUB，我们还要通过电源耦合分配的机制实现，哪些电气负载能实现SOB、哪些还是其他的要求，所以整个冗余的背后都是牵连到更多的包括电源系统，整个的供电负载，包括转向和制动一系列的系统和部件级深层次的要求。
但是，作为主机厂如何转化为具体的技术规范和要求？
简单来说，如何把我们SOR的一些要求从现在的100页细化到500页，之前看过宝马和戴姆勒都是上千页的技术要求，这些都有很多的技术在里面。
其实，制动系统是安全系统，在整个L3级和完全自动驾驶到来的时刻，除了刚才提到的双电源供电、通信和整个执行器的双冗余，我们对自动器的要求不止如此。
具体来说，包括快速的诊断、快速的故障的监测，以及如何实现故障的识别以及快速的切换，包括车辆纵向控制冗余如何去做、减速的冗余如何去做，还有车辆可转向性的冗余如何去做，对我们制动系统带来了更多的挑战：包括增加了新的监控系统，增加了冗余模式的控制算法，增加了车辆纵向控制冗余的策略，不光是在ESP的双制动系统的体现上，还体现在我们更多在整个双网络架构、双电源供电、双控制策略层面如何去体现这些功能。
当然，对于转向系统也是一样，除了刚才提到制动系统的应用要求以外，它在整个冗余安全登记，包括ACUC等级的要求，现在达到小于100FIT，目前在整个自动驾驶系统出现故障时，有些功能场景已经达到了ECOD的等级要求。
总之，所有这些都是自动驾驶时代到来以后，我们对整车的架构包括转向、供电系统的一系列冗余。
以前，我们都是和传统的Tier1购取系统+零部件打包的合作模式，未来我们也逐步在一部分的算法和软件模块上，会有自主的开发权和自主的软件集成权。
所以，不是说主机厂只是选择一家Tier1去做系统，也不是选择新进的自动驾驶的公司做全部算法。
例如，我们目前也组建了几十人的自动驾驶的团队，包括感知、规划、决策、控制，以及系统集成这些方面，但是我们在做的过程中也发现，前进道路上也有很多的困难，包括我们未来需要在哪方面去发展。
在感知方面，我们认为目前感知模型的泛化能力，复杂条件下的有效感知问题，高可靠性、低成本。
因为做到L3级自动驾驶以后，很多对于激光雷达的需求是必不可少的，但是我们肯定不能接受现在机械式的激光雷达的成本，以及布置的要求。
未来如何在固态激光雷达时代到来以后，我们把激光雷达用上，包括我们在多传感器融合方面能解决各种环境适应性，整个感知层面多传感器的融合，主机厂也一定会从系统集成的角度来提出更多的想法和更多的思路。
具体包括，传感器和算法的故障检测和分离系统上、在加入V2X车路协同的融合算法后我们未来如何来实现。
在决策和规划层面，我们认为目前的决策规则是无法保证足够的覆盖面。
通过仿真测试去实现，未来主机厂也会在这方面去建立如何能在规划和决策算法开发层面去覆盖，包括交通参与者的行为不确定，因为奥迪A8在2017年左右就发布了L3级自动驾驶路线，但是迟迟没有在中国和欧洲公布。
其实，中国的交通场景更为复杂，关于行为的不确定性这件事情，还有更多符合中国市场和中国交通的路线。此外，关于路径规划算法的性能，受制于硬件算力。虽然华为发布了MDC600高计算力的计算平台，但问题是我们如何打通整个工具链，以及如何集成多操作系统，从而面向服务软件的架构搭建起来，这是时间的问题。
具体包括，关联模块的不确定性和误差，限制了规划的性能，未来我们认为加入V2X来支持自动驾驶的决策也是一个发展的方向。例如采用高性能计算力的芯片，还有自动驾驶的高精地图普及，从而减少规划力和规划难度。
控制方面，一直是主机厂去追求做精做细的，我们在横纵向的动力学的精准建模、模型的有效估计，以及横纵向的耦合特性方面，一直在建立自己的模式，包括未来进行高自由度的一些精准建模、控制模型快速准确预估方法的探测、基于横纵向控制系统处理、鲁棒性和适应性的提升方面，都会有很多的思路和很多的想法，同时也有很多的工作需要去做。
系统层面，这是主机厂应该具备的能力，我们如何能在高计算力、嵌入式控制器，还是研发阶段，未来不太能满足SOP需求的情况下，我们如何去处理，包括产品开发的进度不及预期，包括产品成本的下降也不达预期，这些很现实的工程实现的问题，我们如何在整个系统集成过程中去解决掉。
未来，我们认为ASIC这种专用芯片成为主流，同时也期待未来国内更多的合作伙伴能一块致力于推进工程化的快速实现。
基于上述技术层面的思考，整个北汽在2017年，除了体现我们全面新能源化大的战略下，在2018年智能网联大会上我们也提到了“海豚+”的战略，在保护、优化、解放、个性、和谐五个进化维度，去聚焦智能技术、产品、交通等四大领域。
北汽新能源是北汽下属做新能源汽车的板块，我们也有自己的达尔文系统的技术品牌，同时也围绕着智能座舱、自动驾驶、智能网联的平台，逐渐聚焦解放人、愉悦人和自成长的终极目标。
对于北汽新能源来说，未来从前沿技术资源、战略合作资源、核心圈来做我们的开发和工程化推进。
未来自动驾驶时代，不是简单的主机厂和Tier1的合作模式，当然也不是主机厂全部能从头到尾垂直整合的方式来去做，更多的需要融合更多的新进的创业公司，包括开放式的Tier1，一起来去突破。
我们坚信，在核心圈，包括自动驾驶的决策控制算法，包括智能行车和自动泊车的一些测试规范体系，这是主机厂应该侧重的一个核心能力。
战略合作资源方面，包括传感器、高精地图、数据融合，一些典型功能模块的算法，我们也希望通过软件集成到SCK的模式，包括提供库的方式，来集成更多的合作资源的核心算法，来去更好的提前转化为工程化。
未来，不管是5G、V2X、AI的一些控制，V2X的一些自动驾驶算法，这些我们都希望通过一些前沿技术，先预研一代，然后通过三年左右的时间转化为工程化的量产车型。
北汽新能源已经有200多人的研发团队来致力于在智能网联时代，我们如何能围绕达尔文系统，实现解放人、愉悦人和自成长这样一条主线来去做，分别在2017、2018、2019、2020年以后，我们也期待更多的自动驾驶的功能能逐渐转化成量产，并且让每一个驾驶者能体验到它真正的安全。
在合作伙伴方面，我们与很多国内外的合作者一起探索：
加入百度阿波罗联盟， 2016年加入阿波罗联盟，基于我们的车型开发了5台的L4级自动驾驶车辆，并且在当年的互联网大会上亮相，这个过程非常艰辛，但是双方都有很多的收获，也体会到了主机厂和互联网公司之间合作的磨合点。
与华为联合设立“1873戴维森创新实验室”， 计划在云计算、车联网、能源互联网等领域展开技术研发、产品创新等合作。未来双方还将积极探讨用户、生态和产业链融合，并在工业互联网、智慧园区和ICT基础设施等领域进行布局。
以上是我们作为一个新能源汽车的主机厂，在自动驾驶、智能网联时代，我们研发的思考和布局。我也相信未来我们一定会联合更多的国内外创新型合作伙伴，以更开放的态度来一起推动自动驾驶的发展。
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