车云按：2017年6月21日-22日，由中国安全产业协会、TIAA车载信息服务产业应用联盟与车云网共同主办的2017年中国安全产业峰会暨首届交通安全产业论坛在北京召开。本文为博世底盘控制系统中国区副总裁蒋京芳的演讲，对博世眼中自动驾驶的现状和未来进行几个典型方面的阐释。
以下为蒋京芳的演讲正文：
大家好，我来自博世，叫做蒋京芳，今天很荣幸通过这个机会跟大家分享一下博世在未来出行方面的一些解决方案，我特别想介绍博世在自动驾驶、自动泊车以及互联泊车方面的一些技术。
围绕自动驾驶的电动化、自动化以及互联化需要多方合作
我相信在座的同事都知道电动化、自动化以及互联化是接下来汽车发展的一个三大趋势，当然我们同时也看到其实这三大趋势不是独立而行的，实际上更多看到三大趋势组合，特别是在城市工况下的比如说像共享经济这块，这块的趋势也越来越明显。而且正如刚才倪总讲到的，除了传统的主机厂之外，更多电动车的公司，新型电动车公司以及互联网公司也都涉足在自动驾驶领域，使得自动驾驶更加多样化也更有吸引力。
博世我们知道在2010年的时候Google公布了它的自动驾驶之举，在这之后实际上陆陆续续很多公司各自的一些研究，那个时候我们还觉得可能自动驾驶离我们特别遥远，或者只是一个热门话题。实际上我们看到在最近几年里面很多主机厂都有对于自动驾驶清晰的路线图，我们博世在2010年、2011年之间也开始了自动驾驶的研究，而且在最近几年我们也是有更明确的叫技术路线图。
这里可以看到很多的公司都在进行自动驾驶的研究，而自动驾驶也确实是一个非常复杂的课题，所以实际上不是说哪一个公司就可以主宰整个自动驾驶的，实际上刚才讲到你中有我，我中有你，就说博世也需要很多的合作伙伴，才能够真正把自动驾驶推向一个新的高度。我们看到实际上很多的一些叫联合或者很多的一些合作都在最近更加明朗，Intel收购Mobileye，我们博世和英伟达在3月份也公布合作，同时4月份博世和Bosch共同去宣告针对无人驾驶的出租车进行正式的一个研究。可能第一步你需要自己开到目的地，下一步的话你就可以车自动过来，然后车也可以自动把你带到目的地。
在中国，大家知道自动驾驶需要高精度地图，4月份的时候，博世也跟百度、高度以及四维共同联合发布了，接下来共同开发自动驾驶所需要的高精度地图这样的一个方案。同时应该是几周之前，百度和博世在柏林、在中德总理的共同见证下，也签署了自动驾驶的合作框架协议，参与百度的阿波罗计划。
总而言之：自动驾驶实际上现在变得越来越清晰，当然大家也都知道自动驾驶实际上SAE的L1到L2其实都作为大家的整个共识，从中国而言，实际上现在驾驶员辅助系统也越来越普及。我们搭载博世的雷达和摄像头的这些相关功能，实际上到现在为止已经有10余款车型都已经上市，接下来我们预测有30多个公司上百辆不同的车型，也都会搭载博世的技术。这还是L1，我们看到L2在接下来的几个月半年到一年之间也会在中国市场上市，其实它有两个主要的功能，一个把它叫做TGA交通拥堵辅助，在60公里时速之下跟随前车不变道，另外就是叫集成式的巡航辅助，它是在130公里时速之下跟随前车，这其实就属于L2的一个范畴了，这块也会在中国很快的有很多不同的车型上市。
实际上，真正的L3，我们现在看到的是预演的项目，从现在和主机厂合作看应该是在2020年左右投放市场。当然，在这之前可能有逐步区域的自动驾驶低速的，比如说这些可能在之前也会投放市场。实际上我们不能忘记的就是，搭载着我们叫超声波雷达或者环视摄像头，这样泊车相关的半自动泊车以及接下来高度自动泊车的一些功能也会在最近几年投放市场。
L3级别的自动驾驶，传感器和高精度地图必须“冗余配置”
大家也都知道其实自动驾驶不是一蹴而就的，它实际上是循序渐进的过程，它是一个庞大的系统，是系统中的系统。我们实际上把它可以分为三大技术，就像人的眼睛，人的大脑以及人的手脚，所以这里面可以看到需要很多的传感器。雷达、摄像头、激光雷达，以及像刚才讲到的超声波雷达等等，同时需要你除了感知360度周围的环境之外，你还得知道自己在哪儿，所以比如说高精地图也是自动驾驶的必备条件。
我们说这些传感器的话，它不是单独工作的，它需要之间数据的融合。接下来就是进行最重要的一块就是大脑这块，大脑除了我们传统的一些解决方案之外，比如说算法之外，肯定还需要用到我们的深度学习这一块。在这之后，当然就是对车辆的一个控制，比如说加速、制动以及转向这块，所以实际上从这里来讲，自动驾驶是一个非常复杂的系统。
我们一直说L3以上的话，是需要有我们叫冗余的传感器，为什么这么说，我相信大家也都知道。比如说我们摄像头有摄像头的一个局限性，它在恶劣天气下，它比如说在强光的地方，就像人有的地方看不到的，摄像头一样它看不见。我们的雷达，这个时候雷达就可以帮到它，因为雷达不受任何天气影响，但是雷达也有它的局限性，比如说它对人体、对动物以及对木材的一些感知，它也不是非常的可靠，这个时候我们需要激光雷达。当然激光雷达也有它的局限性，在湿度比较高的时候激光雷达整个性能也会减弱，这个时候雷达又会补充上去。所以我们认为接下来3级以上的自动驾驶我们叫冗余的传感器是需要的。
也有人可能会问：
“如果这么说的话，什么东西都要冗余，那车辆的成本不是大了去了，谁还能买得起？”
其实真正我们这块还是需要跟主机厂一起探讨的，比如说看我们整个的策略。我们讲到比如说自动驾驶，自动驾驶如果这个时候失效，你需要安全停车。你安全停车可以有不同的方式，比如说这边讲到的可以在本车道停，可以在最右边的车道上停，也可以在紧急车道上停，或者我们叫休息缓冲的区域停。由此它也产生了不同的一些功能，所以我们基本上把它，比如说刚才讲到的分成交通拥堵引导板块以及等等的板块，针对这些不同功能它实际上需要的冗余系统是不一样的。
大家可以看到我这里面说到的Tgpbeys就是交通拥堵基本型，它实际上就是在本车道进行紧急的停车，这种情况下一个雷达、一个摄像头不需要冗余系统，但是本身在本车道停，但是制动系统是需要的。所以博世的解决方案是ESP能够进行冗余制度，但是HWP就是在最高一级的，在130公里时速之下的，能够跟随前车也能够变道的功能，而且出现紧急情况下它要有舒适的停车，而且要停到最安全区域，这种情况下传感器需要备份，所有制动系统以及转向系统也是需要备份的，应该说具体冗余的一个策略要看具体跟功能有什么需求，所以需要跟主机厂进行一起的探讨。
总而言之，我刚才讲了一下就是说自动驾驶，比如说三级以上需要一些冗余的传感器，以及冗余的一些执行器。我们刚才也讲到，像高精地图也是自动驾驶的必须条件，现在我们看到的高精地图都是用激光雷达采的地图，然后又用摄像头再进行的定位。但是刚才讲到就像我左面大家看到的，天气不好的情况下摄像头都看不到，无法给整个的高精地图提供一个可靠的高精度地图。这个时候其实博世的建议方案，这个时候还是需要雷达，所以右面可以看到在天气好的情况下，雷达和摄像头能够实现一样的功能，但是在天气不好的情况下雷达的作用就可以凸显出来了。
高精度地图是主机厂实现生态链的钥匙
摄像头能够看到车道线，能够看到车道线的宽度，以及看到车道变化的方向，同时也能看到交通的一些标记如护路石，我们的雷达它可以看到什么呢？它可以看到我们的一些护栏，比如说桥，边上的电线杆等等等这样一些标识。雷达看到的一些点云，实际上跟前面的路径非常的相似，所以雷达也能够形成，我们博世把它叫做博世道路特征。所以这里我想说的不是我们要用雷达取代摄像头，是在摄像头产生成的道路特征之上，我们再有雷达生成的道路特征，使得高精地图有更加可靠，望性更加高，而且也更加精准。
我们实际上建议的方向是说：以后的高精地图实际上是需要图商，主机厂跟像我们这样的一些供应商精诚合作。比如说，成千上万的车在路上跑，雷达和摄像头的数据传到云端，然后博世把它做成雷达或者摄像头的一个道路特征，然后再把图层叠加到现在地图供应商目前的图层上，它一是可以生成新的高精地图，二可以对现有的高精地图进行补充，甚至可以对过时的高精地图进行一些更新。这样的话才能整个打造一个好的生态链。从这个角度的话，主机厂又是一个数据的提供方，同时又是一个数据的受益者，因为他以及他的消费者可以享受到高精地图所带来的乐趣。
我今天从两个方面，一个是冗余备份，另外是从高精地图角度谈到的自动驾驶的所需要的关键技术，当然还有很多其他的技术，因为时间的关系所以我就不再说了。不知道大家注意没注意，实际上泊车这块在低速半自动的泊车，以及高度自动泊车，它已经开始投放市场，因为它毕竟是低速的，所以这个应该比现在我们所谓的高度自动驾驶L3以上还可能更早。
简单总结一下：自动驾驶在全球的发展非常的迅猛，而且在中国看来发展的态势更加强。我认为，其实还是觉得中国在自动驾驶的整个方面可能比国外还要快一些。博世作为一个世界领先的汽车零部件的供应商以及系统的集成商，我们也积极的在做好在中国的能力建设，也希望跟众多的公司特别在深度学习，比如说在高精度地图这方面的合作。还有中国道路非常复杂，我们在做任何工作的时候要考虑到中国的驾驶行为和中国的道路特征，以推动自动泊车和自动驾驶在中国的发展。
谢谢大家！
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