鉅大LARGE | 點擊量：669次 | 2019年05月08日
如何解決自動駕駛成本問題
4月18日，雷鋒網新智駕聯合上海市國際展覽有限公司共同舉辦“2019AI+智能汽車創新峰會”。在這場峰會上，華人運通的“車路城”協同方案給了大家一種新的思考。從單車智能到向外部環境探尋智能駕駛的實現路徑，這一思路或將最大化降低研發成本。
在單車智能之外，一些企業正聚焦系統化的車、路、城協同解決方案。
對于車企競相研發自動駕駛這一趨勢，華人運通創始合伙人、智能駕駛及電子電器副總裁兼李謙認為，諸如自動駕駛系統成本昂貴、試驗場景稀缺、道路實測風險大等問題，均是當前自動駕駛體系開發時需要解決的事情。簡而言之，完全依靠車輛自身的傳感設備也即單車智能去實現高等級自動駕駛仍有難度。
華人運通的解決方案是從“車-路-城——車路協同”的角度進行基礎建設升級。這一方案既包含單車智能，也包含基于車路協同的交通智能和基于城市互聯的共享智能。華人運通希望按照綜合體的方式進行自動駕駛系統設計，繼而完成智能出行系統化的設計。
為此，華人運通開發了三大平臺，分別為泊車平臺、自動駕駛平臺和車路協同的邊緣計算平臺。
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今年1月，華人運通發布了全球第一條基于車路協同理念打造的智慧化道路，這條道路基于城市開放道路打造而成，相當于對自動駕駛測試環境的新探索。
雷鋒網新智駕了解到，華人運通的智慧化道路主要基于路邊感知、云端決策和車端控制的思路設計而成，通過車端和路端的傳感器融合以消除感知盲區，然后利用邊緣計算和分布式計算等方法，降低車輛自動駕駛時所需要的最大算力水平。同時，通過多目標協同控制實現交通的調度，降低自動駕駛車輛周邊的復雜環境和減少交通事故。
以下是李謙的演講全文，雷鋒網新智駕進行了不改變原意的編輯：
今天和大家分享一些華人運通基于車路協同的探索。
我們看到，已經有許多主機廠和零部件供應商把智能出行作為企業未來發展的重要方向。除了這些企業，全世界各個國家和地區也在把智能出行作為自身發展戰略的一部分。但是，做好智能出行實際上還面臨著很多具體問題。
一方面是現在的自動駕駛系統成本非常昂貴，一套32線的激光特種動輒幾萬、十幾萬的費用，這不可能用在任何一款量產車上。另一方面，能夠用于自動駕駛系統的實驗場景也非常少。如果大規模地建設封閉實驗場，投入會非常大，而且能夠模擬實際使用的設施也非常有限。
開放道路也面臨類似的問題。如果在交通環境很簡單的開放道路上進行自動駕駛道路測試，主機廠就無法保證這樣的自動駕駛系統能夠適應各種復雜的環境。但是，如果把自動駕駛車投放到具有復雜交通場景的開放道路上，又會面臨事故風險。
所以，如何搭建一個既可以提供足夠復雜的場景，又能夠保證安全的實驗體系，是整個自動駕駛體系開發過程中需要解決的重要問題。
更加重要的問題是，局部的單車智能是否真的能夠帶我們進入L4和L5的時代。
在L4的實際開發過程中，整車上的傳感器，無論是裝在車上的攝像頭、激光特種，或者是毫米波特種，它們的作用范圍只有200米。那么，在200米范圍以內能夠感知的內容是否能夠讓車輛具備足夠的智能，以規避所有可能發生的風險呢？
其實在這種情況下，無論系統的算力有多大，都解決不了它看不到的位置上的潛在風險，這就是單車智能的局限性。基于這一點，我很難相信完全依靠車輛自身的傳感設備就可以實現真正意義上的高等級自動駕駛。
華人運通換了一種解決思路，我們給出的是一套“車、路、城”整體考量的解決方案，它包含了單車智能、基于車路協同的交通智能和城市互聯共享智能。這套方案從綜合體的視角去進行自動駕駛系統的設計，繼而進行智能出行的系統化設計。
華人運通不造路，也不造城。我們的商業邏輯很簡單，就是將精力大量聚焦在自動駕駛系統的開發領域，通過對成熟的傳感器算法和決策算法進行研究，最后使其應用到交通領域去。這樣的話，我們既開發了自動駕駛系統，也同步地探索了道路交通的智能化和城市智能化。三者協同開發，將成為一條能夠實現高等級自動駕駛的途徑。
為此，華人運通開發了三個平臺，分別為泊車平臺、自動駕駛平臺和車路協同的邊緣計算平臺。
今年1月，華人運通發布了全球第一條基于這一理念打造的智慧化的道路。這條智慧化的道路是完全在城市開放的道路上打造出來的，主要基于路邊感知、云端決策和車端控制這些思路展開設計。
也就是說，通過車端和路端的傳感器融合，華人運通可以消除感知盲區，然后利用邊緣計算和分布式計算的方法，間接降低車輛自動駕駛所需要的最大算力量。同時，通過多目標協同控制來實現交通的調度工作，華人運通可以有效地降低自動駕駛車輛周邊環境的復雜度，同時減少發生交通事故的可能性。
華人運通計劃建設一條全長7公里的道路。目前我們已經完成第一期建設，并在路邊搭載了毫米波特種和高精度的探測攝像頭等設備。我們還打造了一個數據中心，將邊緣計算部署到路上，通過這些系統和5G的V2X、路邊感知設備等實現彼此的通信，這套系統與自動駕駛車輛一起構成了完整的閉環。
對于這套系統，我們現在正嘗試通過微觀的引流和宏觀的調控，以降低整個交通環境的復雜性，為道路交通帶來一個相對簡單的使用環境。另外，我們還要解決低能見度的問題，因為霧、雪、霧霾等天氣均會對自動駕駛系統造成很嚴重的影響。
通過路邊感知設備，我們可以消除降雨和下雪帶來的能見度低、自動駕駛車輛性能低等局限。系統通過感知設備獲取的所有信息，將通過動態高精地圖傳遞到車輛上，實際這就是靠路邊引導車輛實現自動駕駛。
另一個系統是全息的感知。如果路口有比較大的建筑或者是樹，對于自動駕駛的車來講，兩側的視角是看不見的。通過路邊感知設備，就可以為整個道路上的自動駕駛車輛提供全息感知。
另外，我們還可以通過合理的分布計算單元去降低整個智能化出行的投入。
大家知道，一臺配備L4自動駕駛傳感器的車輛成本是非常昂貴的。中國現在每年有2400萬臺整車銷售量，如果每臺車都搭載了這樣的裝備，整個投入是非常巨大的。相反地，如果把這些傳感器成倍地用到道路上，比如，修10萬公里的智慧化道路所需要的投入，僅僅是現在每臺車上加裝傳感器的四分之一到五分之一的投入，這還只是針對一年的銷量來說。
所以，建設智慧化道路會對全社會完成道路交通智能化、智慧出行的總投入是低的。
另外，我們需要一個高等級的開放測試環境。以鹽城這條路為例，它雖然比較偏僻，城市內的車輛和行人都非常少，但因為我們是借助路邊傳感器提供信號給自動駕駛車輛，換句話說，我們也可以通過模擬的方法把這條道路變得復雜起來。
現在，華人運通已經完成國標11項V2X結合自動駕駛的開發，包括路口博弈、虛擬紅綠燈，也即在道路上沒有紅綠燈的情況下通過虛擬出紅綠燈進行交通的調流，可以對自動駕駛、特種車輛自動避讓、盲區、自動避讓施工區域和車速自動等提供引導。
除鹽城這條路以外，華人運通也在研究探討和臨港實驗基地合作，用智慧化道路方式對實驗基地進行升級改造。像浦江這樣的智慧園區也在通過打造封閉區域的方式，實現智慧城市包括智慧園區等在內的使用場景和運營場景的落地。
總之，華人運通探索的是車與路的感知協同和計算協同，最終要走向智慧協同。我們的目標是能夠從單一車輛的單體智能，實現城市集群的群體智能。
