易航智能金凌鸽:自动驾驶技术落地需要循序渐进

2018-11-21 16:23 · 投资界综合     
   
通过产品化落地,我们可以得到经过验证的软件架构和算法,以及足够的安全性测试里程,我们也是国内具有成熟自动驾驶功能安全开发能力的公司,基于量产车型测试Corner case及安全性。

为抢占中部地区核心金融资源,强化武汉经开区在湖北省金融业态布局中的战略地位,“2018中国产业·资本创新融合发展论坛”应运而生,论坛于2018年11月21日举办,由武汉经济开发区管委会、武汉市金融工作局主办,清科集团、武汉经开投资有限公司、武汉经开产业投资基金承办,湖北省创业投资同业公会支持。现场组织“主题论坛、产业对话、武汉基金小镇揭牌”等环节,邀请知名基金管理人创投机构、高成长企业、创业者汇智经开区,共讨科技、产业、创新及资本融合发展机会。助推产业、资本在武汉经开区落地发展,实现区域产业创新发展“弯道超车”,成为武汉市引领产业升级和创新创业的龙头。

会上,易航智能CTO、董事金凌鸽发表《自动驾驶-汽车产业的新动能》主题演讲,以下为演讲实录,经投资界(ID:pedaily2012)编辑整理:

易航智能金凌鸽:自动驾驶技术落地需要循序渐进

各位嘉宾大家上午好!我是来自于易航智能的金凌鸽,今天非常荣幸能在这样一个高端论坛上跟各行各业的专家进行交流。易航智能是一家专注于做自动驾驶的公司,我们公司成立2015年,目标是要成为技术领先的自动驾驶Tier 1供应商。

说到自动驾驶,我们首先关注一下整个汽车产业的发展历程,汽车产业发展到今天有一百多年的时间,其发展里程可以划分为三个阶段,汽车的1.0、2.0和3.0时代,1.0时代主要是汽车工业发展初期,这个时间段汽车的功能相对来说比较简单,汽车的结构也比较单一,这个时代最显著的特点就是整个汽车从设计研发到生产制造,是在一个封闭的企业内完成的。

随着规模扩大,汽车从手工制造到批量化大规模生产,这个时候汽车进入了2.0时代,形成了一整套产业链,包括供应商,制造商及销售商,可以说2.0时代是一个产业在做车。从最近的十几年开始,互联网、大数据、人工智能技术的兴起给传统的汽车行业发展带来新的机遇,汽车的功能属性发生巨大变化,比如说汽车从传统的信息孤岛转化为移动智能终端,同时汽车也从一个出行工具转化为大的出行业务模式下的一个重要载体。那么在这种变化模式下,汽车产业一定要跨界跟相关的其他产业进行融合,包括互联网产业以及其他的一些行业,这时整个汽车产业变成一个生态圈,可以说汽车产业的发展进入了全新的3.0时代。

因为汽车的功能属性发生了变化,导致了整个汽车的产业结构正在发生深刻变革,整个汽车的产业链也在发生变化,整个汽车的价值链进行分配重组。未来汽车产业的发展,新能源,网联化,共享出行都是技术发展的角力点,还有一个重要的方向就是自动驾驶,自动驾驶有可能会改变未来的汽车产业,也有可能会改变整个未来的出行模式。

今天主要说一下自动驾驶。关于自动驾驶,目前比较公认的是SAE的定义,从L1到L5,L2以下是驾驶辅助系统,L3是有条件的自动驾驶,在某些工况下需要人类驾驶员进行接管,L4以上才算真正的自动驾驶。L4是在一些特定的场景下,比如说一些封闭的道路或者封闭的园区内实现自动驾驶,而L5是我们努力的终极方向,即在任何场景下都可以实现自动驾驶。要实现最终的终极目标,我们现在的技术路线有哪些呢?

目前的主要技术路线有以谷歌为代表的跨越式发展路线和以特斯拉为代表的渐进式路线。谷歌在无人驾驶研发上投入的力度、资金都是巨大的。谷歌无人驾驶是从2009年开始,在2016年的时候成立了独立运营的子公司Waymo,专注于做整个自动驾驶技术包括产品化的工作。谷歌从最初进行自动驾驶技术研发时,一直采用的都是跨越式的发展路线,即越过L1到L3,直接进行L4、L5的技术研发。谷歌在研发过程中,采用实验室级别的传感器设备,包括激光雷达及高精度惯导设备,这些设备的成本是非常高的,传感器成本要达到几十万美元,这些传感器也不是车规级的,所以说这是谷歌后续在把自动驾驶技术转化成产品时需要解决的问题。

Tesla是新兴电动车公司的标杆,其关于自动驾驶的布局是循序渐进的,从最开始的第一代tesla车型,只有报警功能,到Autopilot 1.0系统,具备基本的驾驶辅助功能,在到autopilot2.0系统,更新了硬件系统后,努力提升L2.5级别自动驾驶的性能,最近刚刚OTA升级后,开放了高速公路上下匝道辅助的功能,可以看出,Tesla的自动驾驶功能是一步一步进行迭代升级的,特别值得一提的是,Tesla利用现有在路面上的车辆进行回传,短短两三年的时间,已经积累了超过几亿公里的数据,为算法的快速迭代提供有力支撑。

我们规划的路线是渐进式的路线,为什么要用这个路线?首先,我们先来看一下L4-L5的落地需要什么?在算法层面,我们需要量产的深度学习感知算法,多传感器的融合算法,决策控制算法。在产品安全方面,我们需要功能安全架构,故障诊断及容错控制,解决单一传感器失效后的安全性问题。在产品开发方面,我们需要具备产品化需求分析能力,软硬件开发及测试标定集成能力;最后,L4-L5需要行业的整体支撑,包括量产激光雷达,量产的高精地图,冗余的执行机构等。那么,我们通过L1-L3的产品化落地会带给我们什么?首先,通过产品化落地,我们可以得到经过验证的软件架构和算法,以及足够的安全性测试里程,我们也是国内具有成熟自动驾驶功能安全开发能力的公司,基于量产车型测试Corner case及安全性。

我们目前L1,L2的产品已经量产,并给主机厂进行量产配套,L3级别的产品已经完成样件的开发,同时,我们在L4关键技术研发上也取得了重大的突破。

最后简单总结一下,自动驾驶是汽车产业的发展趋势,目前我们需要多方面的条件来保证自动驾驶技术的快速落地,落地的过程中也需要资本的助力,最后需要循序演进,采用渐进式的发展路线,从L2、L3稳步过渡到全无人驾驶。谢谢大家。