第四届汽车 ADAS 与自动驾驶论坛

第四届汽车 ADAS 与自动驾驶论坛 – 21 日记录整理

3 月 21 日，CCIA 和佐思产研在上海组织举办了第四届汽车 ADAS 与自动驾驶论坛，邀请了吉利、长城、蔚来等车厂，地平线、ARM(暂且算吧…)、NXP等芯片厂，豪米波、莫吉娜、innovusion等 tier1，还有其他公司就不一一列举了，后面再介绍各个公司或研究机构的报告内容吧。

这篇文章主要就是把我参加这次论坛的收获做一个记录。

简介

本文组织方式为按实际报告顺序依次对各个报告进行整理总结并包含一些自己的理解（不一定客观，如有冒犯，还请见谅）。

1. CCIA 开幕介绍（09:05~09:15）

第一个开场的是 CCIA & 佐思产研的余杰经理，主要是介绍 CCIA 以及目前的工作情况，包括：拟申请立项的车载网络标准体系框架、申请 76-81GHz 频段应用于毫米波雷达、AVP 自主代客泊车相关技术标准的意见征集等。报告内容不是很多，而且 CCIA 关注的是和通信相关的内容，这里也只是介绍了 ADAS 和自动驾驶领域中与通信相关的工作。

2. 吉利 GPILOT（09:15~09:48）

智能驾驶开发中心总监 李博（一口东北普通话听着很亲切，快两年没听到了）

主要是介绍吉利的 GPILOT 系列，目前的 2.0 主要是 L2 级的，1.0 包含的功能有：ACC、AEB、LDW，2.0 的功能就很多了，但就是不知道实际使用体验到底怎么样，从传感器配置上来看并不高级，3 个毫米波雷达、4 个全景摄像头、1 个单目摄像头、12 个超声波雷达等等。3.0 目前还在做。如果我没有理解错的话，稍微算了下账，里面提到 2.0 的 AEB 能支持 50km/h(13.9m/s)的最大可减小的相对速度（也就是大于这个速度可能不减速）、识别 80cm 高度以上的行人和各种车辆（也就是低于 80cm 的行人和物体可能识别不出来）、2.0s 以上提前感知碰撞风险（也就是 2s 内的碰撞可能感知不出来，意味着 13.9m/s 的速度时，28m 内的碰撞可能感知不出来）、500ms 的从风险发生到制动反应周期（如果是 13.9m/s 的速度，也就是 7m 后开始制动）、0.8g 以上的制动减速度（暂且将其当做最大吧，那么就需要约 12m 的制动距离，加上 7m 的制动反应距离，也就是 19m 内的碰撞风险即使检测出来可能也得 gg）。所以这些的确如后面佐思产研的周彦武先生所说，“魔鬼与天使都在用户手册里”，宣传里面听到的各种酷炫功能还是听听就好。

报告中有一个比较感兴趣的是李博提到了路权这个问题，之前在潘老师那里开会的时候也提到了这个问题，如何划分路权和确定责任关系对于自动驾驶的普及是很重要的。貌似他们在做自动驾驶的时候虽然考虑了系统的可靠性和安全性，但并没有像理想的自动驾驶那样什么情况和工况都要做到万无一失，因为毕竟还是要量产使用的，朝着这个目标做还是太难了，也太早了（参考 Waymo）。

3. 长城 DNA（09:50~10:17）

智能驾驶系统开发部总工程师 张凯

主要介绍的是长城的 i-Pilot。看来传统车厂的思路都差不多(Waymo、Apollo、Momenta 这些公司做自动驾驶的思路也差不多)，不过长城想的比较远，在中国、美国、印度三地协同开发貌似是为了各地不同的驾驶习惯和规则做准备。比较有用的一点信息是提到了“上下匝道”是验证自动驾驶系统可靠性的一个关键场景，而且也指出仿真主要还是用来验证驾驶决策的，对于感知算法的验证效果其实并没有那么靠谱，毕竟现实场景中传感器这些物理设备是很难模拟的。所以我对 NI 做的硬件在环和传感器的半实物仿真还是比较看好的，可以说是相当接近实车测试的场景了。

4. 蔚来（10:20~10:45）

无人驾驶经理 陈炯

主要介绍 NIO Pilot，主持人也调侃道车厂做的就是各种 pilot，下午还会有纵目、极目、中科慧眼。。。

传感器配置：三目前向摄像头（最后佐思产研的人认为三目没什么用，就是三个单目而已，解决了 FOV 问题）、4 个环视摄像头、5 个毫米波雷达、12 个超声波雷达、1 个驾驶状态检测摄像头，的确是互联网造车，上来就说迈向 L4 级自动驾驶，可惜 L2 的方案都没看到几个，只看到了感知、高精地图、路径规划、云这种一概而过的概念。

5. 地平线（10:45~11:18）

市场拓展与战略规划副总裁 李星宇

主要是介绍自家的芯片，感觉做的挺好的，我也很看好这些自己做自动驾驶芯片的公司，但是与 TX2 比较感觉还是有点欺负人的意思。提到了一个有效算力的概念，其核心指标包括：算力利用率、能源转化为计算的效率、计算的成本、算力转化为 AI 输出的效率。地平线还做了一些编译器优化的工作（不明觉厉）。最感兴趣的还是地平线最后展示的基于视觉的实时高精地图方案，虽然目前精度还不是特别高，但建语义地图的过程看起来还是挺不错的，斑马线、车道线、交通标志都识别出来作为语义建在地图里了。

6. Arm（11:18~11:46）

Arm 高级汽车市场经理 舒杰

主要是介绍各种自家各种面向自动驾驶领域的芯片了，与其说是面向自动驾驶，不如说是面向安全的芯片，这里也第一次听到分核锁步技术，搜了一下看上去锁步似乎天生就适合实现 ASIL 里的功能安全等级冗余分解。对于目前做自动驾驶就是在后备箱装个工控机的现象稍稍 diss 了一下，并认为自动驾驶汽车的量产需要的是服务器的计算性能、台式机的功率要求、笔记本的散热特性。简单介绍了一下从传感器到决策的异构计算，也就是在不同的处理器上进行处理。

7. NXP（11:46~12:15）

自动驾驶技术市场经理 武钰

想提供一个面向量产的自动驾驶硬件架构，通篇听下来，就是想开发一个自动驾驶处理平台（S32）让工程师对各种更新迭代的 ECU 能够快速上手，复用各种软件算法，还有少不了的关注功能安全。

8. 豪米波科技（13:30~13:53）

董事长 白杰

主要就是介绍各种毫米波雷达了，这也是第一次知道 77/79GHz 能够识别目标属性和高分辨率成像（甚至还有点云输出），缺点还是贵，而且目前国家还没有开放该频段，不过很多公司或机构已经在申请了。

9. 莫吉娜（13:53~14:20）

副总裁 童豪良

主要介绍针对毫米波雷达的优化和软件算法，特别提到了毫米波雷达对于铁板等障碍物识别困难，而且貌似毫米波雷达的安装位置不同会导致接收数据的完全不同，更改位置后经常需要重新采集训练。

还提到了一点，他们通过与出租车队合作，众包快速积累了很多的实际测试数据。最后就介绍了他们做的一些毫米波雷达算法优化和传感器融合工作。

10. Innovusion（14:20~14:45）

创始人兼CEO 鲍君威

解决目前激光雷达在远距离探测的困难，对于远距离（大于 100m）的小目标（小于 1m）识别困难，他们则生产了一种图像级的固态激光雷达，300 线，能够在 100~120m 的范围探测到 20cm 高的物体（3~4 个点），最远探测距离有 280m（点肯定很少了）。最后与图像进行传感器融合的时候看上去效果的确不错，点十分之密，而且融合了 rgb 信息之后能够很清楚地识别物体。

11. 图森（14:46~15:05）

总裁助理 薛健聪

图森大家应该都比较熟悉了，公司定位十分清晰，各种场景的自动驾驶货运测试视频层出不穷，是做自动驾驶的公司里比较少见的了，展示的效果也很不错。提到了一点，原型产品的传感器加计算单元的价格是 40万人民币，成熟产品能降到 18 万人民币，对于自动驾驶货运来说，如果产品能够稳定运行的话，这个价格应该是可以接收的了。

12. 易图通（15:30~15:55）

副总裁 羊铖

主要介绍高精度地图，包括 HD Map 的组成、制作和应用。他们把地图划分为了：base map, topology map, localization, dynamic, background 五个层次。

13. 长沙智能驾驶研究院（15:56~16:20）

网联交通事业部总经理 张长隆

主要就是介绍车路协同 V2X 和智能网联。上来的第一步就是帮助大家理清这两个概念，其中 V2X 是车联网与智能车的有机联合，人、车、路、云的数据共享，不过国内对 V2X 的叫法有时候就直接称为车联网。展示了一个智能网联交叉路口管理系统，在交叉路口增加传感器，能够实现交叉路口行人、红绿灯、汽车之间的信息传递，以及红绿灯动态配时。该系统主要是会对路口的动态信息进行感知，然后将其广播给附近的所有车辆。我想这个如果真的能做好的话，一定能极大降低自动驾驶的技术门槛和感知难度，而且还能加速自动驾驶的落地。

14. 中科慧眼（16:21~16:46）

CTO 崔峰

不愧是 CTO，上来就先讲了立体视觉的原理，然后介绍了下国内外的发展情况，最后介绍了自家产品。产品演示效果还可以，相较于 ZED 的 demo 还是好一些的，不知道价格多少。

15. 极目智能（16:46~17:10）

副总经理 吴伟岳

介绍产品（相机、毫米波雷达、ADAS），自动驾驶商业化的做法大同小异。

16. 京瓷集团（17:11~17:25）

电子元器件事业部车载产品经理 杨沄

介绍元器件和车身电子，感觉有点太底层了，完全不了解。

17. 佐思产研（17:27~）

研究总监 周彦武

挺有意思的一人，点评十分犀利，今天大部分人在介绍自家产品还有自动驾驶的时候还是比较乐观的，此人一上来先表明了对现阶段 ADAS、自动驾驶的不乐观态度，认为真正做产品的公司还是应该老实的宣传自家 L2 产品到底应该具备哪些功能、能在多大程度上辅助驾驶（因为普通用户实在是不了解自动驾驶的分级，大部分消费者也不会愿意看用户手册，错误宣传真的不可取），而且做自动驾驶要不就做 L2（而且设计原则还是宁愿漏检不能错检，因为漏检了还有第二道防护，错检就只能召回了），要不就一步到位 L4（要求人来配合机器真的是太难了）。“魔鬼与诚信都只在用户手册中”，特斯拉 Model S/X/3 在最新版的用户手册里明确指出了“永远别依赖 AEB 系统避免碰撞或缓解碰撞”、“如果速度超过 56km/h，并且即将发生碰撞，特斯拉只会将速度降低至 50km/h”等。

展示了一段 IIHS-AEB 测试，可以看到对于一些常见场景（虽然测试看上去比较严苛），大部分公司的 L2 产品做的并没有特别好，尤其是搭载了 Mobileye 的宝马 X1 在测试中评分为 0。然后表明双目的作用大于三目，三目相较于单目基本上只解决了 FOV 的问题，双目配合深度测距和光流的性能则远胜单目。