箩筐分享｜同济大学朱西产：车载域控制器已经到了量产阶段

2021年是自动驾驶元年，2022年肯定是落地年，自动驾驶做的怎么样？其实已经不错了。为什么这辆车不能在中国发牌照，还缺了最后一关就是安全关。

汽车产业革命给汽车产业带来了新的生机。汽车产业跟房地产产业一样，经过30年的高速发展，也出现了产能过剩的情况。房地产企业可以看到这一段时间遍布乌云，汽车产业仍然阳光明媚，我们刚刚经历了一场电动汽车的战役，终于让大家相信电动真的是汽车的未来。

还没有缓一口气，智能化战役又打响。什么是智能汽车，智能座舱是要的，但是更重要的是自动驾驶。智能化战役围绕着L3、L4自动驾驶展开，我们预测真正的自动驾驶实现的时候，再过五年共享出行这一仗才会打起来，所以汽车产业在今后的十年内估计都是战火纷飞的。在这三场战役里面，我们看到了一个欣欣向荣、朝气蓬勃的汽车产业，汽车产业没有成为夕阳产业，新技术刺激下电动、智能、网联、共享出行给我们汽车产业注入了新的生命力，依然是一个潮气蓬勃的朝阳产业。

汽车的销售业绩跟市值已经完全脱离，我们可以看到当特斯拉市值达到600多亿美元，已经可以媲美99%的汽车市场，99%的汽车市场还在传统汽车手中，传统汽车掌握着99%的销量，但是却在金融行业、上市公司市值里面已经失去了半壁江山。

新一代汽车的核心价值是什么？如果是电动，你可以看到大众汽车在电动车里面仍然是排在第一位的。但是，市值仍然不高，显然未来汽车除了电动之外还有别的因素就是智能。智能和智能汽车这两个产品发生化学反应，手机企业造汽车，汽车企业要造手机这个趋势已经出现了。对于一个智能汽车来说智能坐舱是必要的，智能手机中很多产业链已经衍生到了智能坐舱、智能服务，最重要的是自动驾驶。智能坐舱以大屏为首，我们看到汽车需要大屏，但是大屏不是智能汽车的全部。我们还有一个信息，这个汽车的功能可能不光是交通工具了，还能够带来更多的惊喜。这个车可以K歌，汽车的音响非常好，可以看到汽车可以做宿营，很多互联网企业早九晚九，中午到车里睡一个小时比较舒服，所以这些都是汽车脱离交通工具，而成为第三生活空间的一个写照。

这两项应该都不是智能汽车的全部，作为一个智能体，智能在什么地方，能不能自主行动，车没有电能不能自己去充电，做不到就不够智能。我们再看看智能驾驶的程度。初级能力，毫米波雷达还有摄像头嵌入构架，车主要是为安全设计的。我们这个视频里面看看，ADAS系统为什么强制使用，如果没有毫米波雷达、摄像头，基本上不能叫做安全车了。这个就是ADAS高光时刻，凭着这个，这辆车多花几千块钱值，所以ADAS正在强制安装，摄像头装在车上值。

这么好的东西真的行吗？目前这种这种配置显然是不够的，ADAS很好但是真的不够，各个企业不敢宣传。既然低算力嵌入式的电子构架不行，毫米波雷达低算力传统智能摄像头不够，就开始重新找更好的东西，找到了高算力芯片支持的域控制器。高算力可以支持高清摄像头，到L3之后，高清摄像头是主力，然后又有激光雷达，激光雷达我们实在等着花都没了。后面我们说光靠摄像头好像不行，到底激光雷达还是毫米波雷达，反正得去对摄像头的像素进行一个有效辅助，还有一个重要的就是高清地图，刚才晏成榜单里面地图成为了汽车零部件，出现在汽车供应商体系里面。

现在新上来的L2+，要奔向L3的车，大家会问域控制器是谁家的芯片？英伟达、高通还是华为，大家已经开始问芯片了，问摄像头有几只，是8只、10只还是14只。大家会问谁家的激光雷达，会问有没有4D毫米波。新的域控制器已经到了量产阶段，去年车展没有使用域控制器的车基本上没有人看，今年4月车展没有域控制器的车不让去了，去了也是丢人，没有人看，必然是域控制器已经到了量产阶段，估计今年上市的车型基本上也是这个状态。

用北斗的高精度定位，米级居多，也有厂家用厘米级，两个域控制器，一个智能座舱，两个座舱各有一个地图，一个导航地图还有一个高精度地图，这样的一个系统成为了国内这一代汽车的NP，当然有的公司叫NOP，有的公司叫ANP。总体来说L2衍生出来一个新的产品，已经有高精度地图支持。你看驾驶员敢睡着，说是企业忽悠，但L2+就是L2+，出事故了对于这辆车的被动安全还是认同的，80公里每小时撞了之后居然可以解说，但是对于自动驾驶我们可以看到现在还是不放心的。

所以，现在L2处在比较尴尬的位置，用户真的可以感受到自动驾驶的乐趣，但是一不小心可能会出事，所以恐怖谷这条曲线第一次是在去年6月30号长城科技周上面使用，结果过了几十天蔚来汽车就出了交通事故。

这个车的安全性其实蛮强的，可以把驾驶员忽悠睡着了，你可以想象自动驾驶能力相当强。但是L2+的确还是不行，主要的问题就是驾驶员对辅助驾驶系统过高的期待超过了系统能力。系统停留在辅助级，但是驾驶员的的确确在极大部分情况下可以感受到自动驾驶的乐趣。

这个恐怖谷我们要想办法渡过去。现在各家使用的办法，就是报警，你敢脱离驾驶我就报警，这个驾驶员很不高兴，明明开车的时候可以用手机，但是汽车老报警。

硬处理是不合适的，我们希望用一个黄箭头尽快拉上去，因为用户有需要，在开车的时候需要做其他事情，有这样的需求，我们需要给用户提供可以双手脱离方向盘做其他事情的车，这个就是L3的核心价值。

手机上面的事那么重要吗？但是用户有这个需求。所以L3行不行，驾驶员开车的时候双眼离开前方，双手脱离方向盘，脚当然不踩在踏板上面，这个车是需要的，这个就是典型的L3，双手可以脱离方向盘。他要做一些别的事情，他不想驾驶，尤其是在每天的通勤中，其实这种情况是有需求的。一辆L3汽车终于可以认证，德国第一张牌子已经发出去了，就是奔驰EQS。各地政府很着急，日本的牌子也发出去了，中国政府比较着急，中国自动驾驶车发出去很多纸牌子，中国什么时候发出L3、L4的牌子，今年在政府的鼓励之下，L3是可以认证的。因为德国第一张L3认证落户在奔驰的EQS，开车时用手机还不行，我们的愿望玩手机也不行，睡觉更不行，但是双大屏可以，我们手机上面所有事情通过手机跟车机融合，整合到车上，这个是可以的。当然后面还努力，能不能玩手机，要不然手机的事情移到大屏去，真的可以做到无事故吗。

自动驾驶比人类驾驶更安全。企业要求这辆车的安全水平比一个熟练、谨慎的驾驶员更安全就可以了。所以ECE R157给自动驾驶汽车定义了一个界限，什么叫做自动驾驶不合理的风险。风险程度只要不高于熟练谨慎的驾驶员我们认为是可以的，这是自动驾驶汽车落地的原因，政府重新开始思考，不再用零事故作为自动驾驶安全界限，而是用一个熟练的谨慎驾驶员的安全界限。一辆安全汽车有残余风险，有一个驾驶证不等于不发生交通事故，仍然有残余风险。

对于自动驾驶汽车来说也是，如果没有对残余风险的容忍，这辆车永远无法落地。我们当然希望这辆车比人类驾驶员更加安全，除了安全功能之外，自动驾驶ISO标准已经出来了，我们可以看到一辆自动驾驶汽车的可靠性如何保证。这个分了四个现象，现在全国都在建场景库，对于第二类已知的安全场景，ECE R157正是法律法规规定了一个临界工况，临界工况就是数量谨慎的驾驶员，如果你的避撞能力在这条线左边不合格，在右边比人强可以，第二类问题就解决了。

自动驾驶更难的问题是第三类，我们说的长尾问题，未知的不安全场景。这是特斯拉在邯郸的事故，可以看到如果这起事故不发生，我真的不知道特斯拉连这么大的车都认不出来。特斯拉想的办法是构建用户数据闭环，我发现今年所有汽车厂都在构建数据闭环，用影子驾驶，让驾驶员开，等到驾驶员使用过程当中发现撞了，再赶紧进行算法迭代，这个是不行的。

这样意味着自动驾驶汽车的安全是要用用户的生命和鲜血补救，这个是不道德的。我们现在想的另一个办法，就是建造一个恶劣天气库。我们雨雪光对于感知传感器有很大的影响，先在国内建设恶劣天气试验场，这是我们同济大学校园里面建的，其中包括雨雾、光、雪。第三类，我们需要构建这样的一个迭代过程解决方案。

最后谈一下L4无人驾驶。无人驾驶技术成熟度正在上升，美国加州的自动驾驶测试场已经发布了八家企业可以做没有安全员的自动驾驶运营。国内北京示范区已经允许一些在榜单里面的企业做测试，安全员可以坐到副驾驶的位置，广州示范区胆子更大，允许把安全员放在后排，也就是说不带安全员的无人驾驶示范已经被允许了。单车智能能不能实现智能驾驶？我觉得不行，还是要通过5G，尤其是城市道路遮挡环境下，我们车载感知传感器用途不大，被遮住了当然看不到，激光雷达遮住了也是识别不到的，但是可以通过监控看到，这个就是路段感知，车路一体。

所以我们说汽车安全是重要的，但是安全不会成为智能汽车技术革命的拦路虎。

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