【汽车与环境】奇瑞汽车总经理助理陆惟一:智能网联汽车发展现状及趋势

盖世汽车综合2017-12-9 12:07:27
2017年汽车与环境创新论坛-盖世直播!

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奇瑞汽车总经理助理,陆惟一

今天非常高兴,有幸受潘教授的邀请,在这里和大家一起分享。我今天主要是讲从整车制造汽车对于智能网联和一些网联技术和自动驾驶的一些看法,包括我们的技术规划。

作为一个主机厂的工作是把车造出来,卖给用户,所以我们了解对未来的移动出行的方式到底是怎么样的,这样我们的产品才能获得接受。主机厂有一个很重要工作,就是定义它的产品和客户群在哪里、市场在哪里,我们的产品是不是被市场所接受,这一点非常的重要。

将来的移动方式到底是怎么样的?这是随着互联网和智能驾驶,包括用户的生活方式,生活习惯都在发生着变化。所以以前的汽车产品会逐渐发生变化,很关键的就是移动出行的方式是怎么样的,我们的产品要根据客户的移动出行的方式来定义。现在有智能互联,也就是说,人在车里面,我要和外界,和整个生态圈都要联系在一起,这和以前的传统车不一样,以前的传统车就是一个交通工具,从A点到B点,休假了就开车出去旅游。

由于人车和生活,通过智能的一种生活生态圈,就是你平时在家里是怎么生活的,你要采购,你要出去,你要和朋友联系等等,那么同样的,如果你坐在车里面,如何和你周围的环境发生互动?这个很重要。所以人的出行的生活方式发生了改变,这就对我们的车提出了要求。

如何通过智能互联让这个车和外界联系在一起,另外人在车里面,主机厂有一个非常重要的任务,就是要保证车里面的驾驶员和坐在车里面的人的安全,所以要智能驾驶。大家也讨论到自动驾驶的目的是什么,为什么要做自动驾驶,那主机厂很重要的任务就是要提供安全,让每一个在车子里的人感觉到非常的安全,因为每一个人都会犯错误,你开着车,这是一个安全的交通工具,如果是发生了问题,如何通过智能技术来帮助你,所以这是一个智能驾驶的平台,最终的一切都是围绕着客户。

传统的车场就是设计,造车。但是现在由于出行的方式的改变,需要引入人工智能,大数据,云计算等新技术,这些都是传统车厂原来所不具备的,这就给传统的车厂带来了新的挑战,同时又是新的机遇。所以对现在的造车行业来说,又是一次新的工业革命,和传统的造车不一样。

奇瑞的智能车和车联网是如何规划的,这一张图是我们的技术框架,也就是你要做智能互联和自动驾驶,现在需要云平台的计算和大数据作为支撑。这样子的话,你才会有智能道路和车车之间的联系,以及车本身的智能能力,还有网约服务,给用户提供所需要的生活上的支持。

为什么我们要强调智能城市,你要做智能驾驶,自动驾驶,和城市的基础设施是离不开的。所以在基础设施的情况下,这个车才有可能相互通讯,车和路进行通讯,车和车之间进行通讯,目的也是同样的,就是要保证车和车之间的安全,减少事故的发生。同时呢大家也知道中国的交通堵车非常厉害。那么通过智能道路,可以减缓或者是优化我们的城市公共交通,特别是北京,上海,深圳等等大城市,每天的拥堵是非常的厉害的,自动驾驶是基于智慧城市的基础上,这个在学术界也是一直有两种争论,有的是认为要提升车本身的能力。基于今天的能力,我认为现在是很难实现的,因为它的程度非常的高。

自动驾驶,一个是感知,大脑要决策,如何执行,如果没有一个智能的体系,靠车本身的感知是非常的困难,成本是非常的昂贵的,客户是不是愿意出钱买单,这是市场经济非常重要的。互联服务,如何在车里安排你的生活,安排你的旅游,安排你的工作,这都是互联服务提供的。我们主要是基于这三个领域往前发展。

具体的路径一个是人和车,生活融合在一起,形成一个生活圈,两个基础平台,自动驾驶和智能互联,这是两大技术平台,主要是靠四个阶段来实施,可能是要根据市场的变化来做调整,这只是一个设想,希望从技术的能力上具备这些技术,并不是说你有了技术一定能够量产,这个很重要。能不能量产是根据市场的需求。

我刚才说的所有的产品要变成市场化,市场的客户要愿意花钱,我记得有一次我看了一个院士的报告,你做的所有东西,是不是能变成人民币,如果你的产品没有人花钱买,就没有市场,没有市场的产品,一定会死掉。那么一个企业所做的产品都死掉的话,那企业生存不了,这个很关键。

所以自动驾驶,我们去年也做了项目,现在还在继续做,成本是非常的昂贵的。在这个基础上,我们做了一些低成本的自动驾驶。有一些东西不用靠车自己,靠公共设施就可以来进行相互的支持。

这是一个初级版的,在EQ的电动车上进行了改装,我们用了最少的传感器的数量来做自动驾驶车。这个是去年的一月份到六月份之间,我和百度合作的,包括奇瑞的线控转向等等,最具挑战的是底层开发,线控自动,这个挑战非常大,不是说它的功能不行,很重要的就是可靠性。所以可靠性是基于今天的供应商提供的技术,可靠性是够不到的。你维持速度,也要踩自动踏板,所以这个自动器一直在用,如果是靠ESP的话,靠电子阀系一直在工作,会产生一系列的可靠性的问题,这是我们做底层开发的时候,一个很重要的挑战。

百度他们在做上层的感知,百度最擅长的就是人工智能,它的人工智能是基于神经网络,同时要训练这个网络,要靠大量的数据,那如何用神经网络,包括经典的物理公式结合在一起,这样子的效率会更好。这是我们今天还在进行的自动驾驶的研究。这是我们的神经网络,我们用的硬件,就是自动驾驶用的嵌入式的平台。神经网络不具备物理意义,要经过大量的训练,才能知道你做的每一件事。如果我们的车在十字路口转弯的话,这些也是通过神经网络的数据训练出来的。如果大家在这一方面做研究的话,可能会注意到,我们自动驾驶的车在转弯的速度特别的慢,自己转弯的速度和半径,完全是可以用物理公式模拟出来。但是用神经网络的话,有一些场景和实际开车是完全不一样的。所以我的观点神经网络要和传统的,物理的,神经动力学的物理的公式结合起来用,可能效果会更好。

这是我们另外一个研究领域,如何做车和车之间的通讯,主要的目的,我们是为了避免出现在十字路口和追尾等等的故障,我们主机厂的目的还是要提前预警,我们不是交通部门,我们只是一个主机厂,我们已经在芜湖两个不同的地方定点,我们建了一些设施,让车能够通过和路上的通讯系统,得到了交通部分的支持。用了这个车以后,可以减轻自动驾驶车上的所有的传感器。上次的项目,一台车的费用成本高达200-250万,这是市场完全接受不了的,所以这个非常的关键,通过研发的手段如何把它的成本降下来。

这是我们在今天的产品上马上要应用的,有一些已经应用了,有一些还在做开发,比如是增强式Heads,通过虚拟带动五个屏结合在一起,尽可能的把座舱变成智能座舱,让驾驶员在开车的过程中,高度的聚焦在路面上,而不是考虑操作这个,操作那个。通过各种手段来给驾驶员提供信息,这些信息最好是直接的送入他的眼睛里面,而不是让驾驶员在任何时候思想突然想到我要操作东西,因为一想到操作东西,他的视线必然会离开路面。而且一般出车祸都是他的视线离开路面发生的车祸。

这个在产品上还没有用,现在正在研究如何应用,如何检测眼睛的疲劳。要检测眼睛的疲劳相对来说比较容易,就是用传感器,设定某一个眼神感觉疲劳,但是检测到了以后,如何判断是真正的疲劳了,还是没有疲劳,这是我们要做的研究,要处理你所检测到的信号,而不是有一个传感器就检测到了,所以这个是我们要做的工作,还有头部左右摇晃,人在疲倦的时候,会产生一些特点,这个是可以通过传感器检测到的。检测到了以后如何决策,那还是这一句话,我们所做的工作要变成人民币,最好是每一项工作,都变成100块的人民币,这样有了市场,有人愿意买单,你才会有这一项技术的生存。

这个是刚才说到的为了让客户一直聚焦在路面上,这个是强制要求的,所以我们尽可能的用智能语音,尽可能的提供所有的信息在你眼前的前面,而不让你的眼睛会离开路面。这个让我回想去了一件事,当年我在福特工作的时候,我们部门的实验室有一个整车虚拟模拟器,当时请了社会上很多的人来开这个车,故意的打电话给他,制造一些场景上发生的事情,我们用摄像头监控驾驶员,看他的视线是不是离开了路面,把他的数据搜集起来,但是中国的主机厂好象还没有真正的开展这一项工作,所以驾驶安全高度的聚焦很重要,我们用语音控制,尽可能的你要做什么和机器进行对话,所以每一代的人和机器的交流不断的提升。最基础的人机交流是用指令式的。等于是驾驶员要记住这个指令,你说的话机器可以听得懂,现在发展到可以做一些简单的对话,有规律的对话,今后慢慢的发展,智能语音系统的不断的提升,人和机器可以进行更复杂的对话,还要接受不同地方的方言。

这是我们今天的量产的产品上所具备的驾驶辅助的技术,目的还是要保障驾驶员的安全,像紧急制动,制动泊车,我们也试驾了很多知名品牌的自动泊车,其实做的并不大好,我个人也驾驶了很多的品牌,从特斯拉到其他的一些品牌,你会觉得用了现在的自动泊车的功能,反而心理的压力会更大,你会感觉这个车会撞别的车。

变道超车这一项的挑战比紧急制动要更难。比车道保持距离,主动巡航的挑战更大。所以这是保证车的安全的一个相对的瓶颈,大家有机会的话,可以去试驾一下,就会发现,第一车速比较低,不像平时开车油门踩到120,如果是自动的模式120进行超车的话,挑战很大。

这个也是产品上用的技术,这些场景都是通过智能语音进行交换。所以它的目的还是出于安全,我们尽可能的不让驾驶员用手机来操作,所以你需要什么功能,用嘴巴来讲,因为驾驶的时候是不允许用手机的。

总结一下,我们的产品的出发点是用户的体验作为核心,人工智能,大数据,云计算都是技术的手段来支持我们的产品,核心还是以客户为中心,以客户为中心了才有人愿意买单,没有人愿意买单的话,我们的产品就推不出去,所以在我们所用的技术上,不断的推进新型的出行的新的生态,希望我们的产品让每一个客户都感觉非常的精采,开车不光是一个交通工具,而是非常享受的开车!


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