鄧志偉

自動駕駛戰(zhàn)略重心走向車路協(xié)同

2014年，美國國家公路交通安全管理局首次提出L0-L4的自動駕駛分級標(biāo)準(zhǔn)，隨后美國汽車工程師協(xié)會把其中的L4等級一分為二，這就衍生出了后來國際通用的L0-L5自動駕駛分級標(biāo)準(zhǔn)。

從標(biāo)準(zhǔn)制定的細(xì)則來看，L0-L5核心定義了一臺車在什么環(huán)境、什么條件下，能夠執(zhí)行什么動作，達到什么結(jié)果，沒有任何外界環(huán)境因素的介入。L0-L5是一個僅用于定義單車智能化水平的標(biāo)準(zhǔn)。但到了2019年，歐盟、美國、日本聯(lián)合推出了一個新的支撐自動駕駛的道路設(shè)施標(biāo)準(zhǔn)，叫ISAD，這一標(biāo)準(zhǔn)聚焦于車外，將道路設(shè)施分成了ABCDE五級，其中A-C代表數(shù)字化道路設(shè)施，A等級最高，代表協(xié)同駕駛，B等級代表協(xié)作感知，C等級則是動態(tài)信息數(shù)字化。

也是在2019年，美國交通部提出支撐自動駕駛的協(xié)同信息分級標(biāo)準(zhǔn)，定義了車與外界信息交互的類別，包括車輛與車輛以及車輛與設(shè)施之間狀態(tài)、意圖、行為的信息交互，最終形成協(xié)同最優(yōu)的自動駕駛路徑規(guī)劃。據(jù)此，我們可以大致判斷，自動駕駛的國際標(biāo)準(zhǔn)已經(jīng)從定義L0-L5的單車智能水平擴展到了定義車外環(huán)境的數(shù)字化和智能化水平。

標(biāo)準(zhǔn)是引領(lǐng)行業(yè)發(fā)展的規(guī)則，由此可以看出，近年來全球幾大自動駕駛強國紛紛將戰(zhàn)略重心從單車智能化轉(zhuǎn)移到車輛和外界環(huán)境的連接。具體來說，車將自身行駛速度、軌跡、駕駛意圖以及自車感知傳遞到云端，路側(cè)也將一定范圍內(nèi)的交通元素信息上傳，車、路兩端的信息在云端融合后，由云端對車、路、云全局信息做出最優(yōu)決策，系統(tǒng)性提升自動駕駛的安全和效率，同時將單車智能化的高昂成本從車端部分轉(zhuǎn)移到路側(cè)，從而推動自動駕駛走向大規(guī)模落地。

在全球自動駕駛從單車智能向車外賦能轉(zhuǎn)變的產(chǎn)業(yè)發(fā)展進程中，我國擁有標(biāo)準(zhǔn)、政策、基礎(chǔ)設(shè)施等多個層面的顯著優(yōu)勢。標(biāo)準(zhǔn)方面，2019年，中國公路學(xué)會自動駕駛工作委員會發(fā)布《中國智能網(wǎng)聯(lián)道路系統(tǒng)分級定義解讀報告》（意見征求稿），從信息化、智能化和自動化的維度對道路進行了更為明確的標(biāo)準(zhǔn)分級。政策方面，2020年，以來我國在智慧交通車路協(xié)同相關(guān)領(lǐng)域的政策密集出臺，支持力度領(lǐng)先全球?；A(chǔ)設(shè)施方面，我國路網(wǎng)規(guī)模、5G通信、北斗衛(wèi)星導(dǎo)航定位系統(tǒng)水平國際領(lǐng)先，基礎(chǔ)設(shè)施保障有力。這些都是非常強有力的信號，即車外賦能自動駕駛大勢所趨，中國擁有發(fā)展車外賦能、推動自動駕駛大規(guī)模落地的戰(zhàn)略優(yōu)勢。

單點思維讓自動駕駛進入臨界點

全球自動駕駛的戰(zhàn)略重心正從單車智能轉(zhuǎn)向車外賦能，這在很大程度上是由于單車智能化面臨的兩大挑戰(zhàn)日益突出——安全性和大規(guī)模落地的成本問題。從技術(shù)演進的角度來看，這也是單點思維下自車感知不斷熵增帶來的天然局限。

全球范圍內(nèi)，我們可以大致將單車智能自動駕駛總結(jié)為兩大代表路線，一個是“激光雷達+重地圖”路線，另一個是依賴攝像頭和毫米波雷達的“重視覺”路線。

激光雷達方案車輛會裝配諸多豪華感知設(shè)備，同時需要高精地圖加持，整體感知靈敏度高。但這種方案對高精地圖的依賴性也相對較高，而目前國內(nèi)高精度地圖實現(xiàn)大規(guī)模實時更新及演進還需要一定的時間。此外，即便有高靈敏度的傳感設(shè)備加持，這一方案仍然難以解決極端工況和不規(guī)則場景下的長尾問題。高企的傳感器造價也是自動駕駛大規(guī)模商業(yè)化落地必須面對的問題。

激光雷達方案的基本配置：

1、4個前后左右激光雷達

2、1個頂部激光雷達

3、1個視覺攝像頭

4、4個前后77G毫米波雷達

5、1個聲音感知器

重視覺路線的自動駕駛車輛在硬件部署上成本相對更低一些，但也正因為少了激光雷達的參與，在識別精準(zhǔn)度方面還是存在一定缺陷的，并且自車視角相對較低，在道路上物體被遮擋的情況下，感知范圍也比較有限。

總結(jié)一下，我們可以將單車智能自動駕駛面臨的挑戰(zhàn)歸類為兩點：

1、安全。自動駕駛是一場方向盤革命，初衷是為了解決人類駕駛不安全對生命的威脅和帶來的社會問題。安全至上，這是自動駕駛技術(shù)落地和商業(yè)創(chuàng)新的基本前提。單車智能自動駕駛的自車感知范圍天然受限并存在盲區(qū)。極端環(huán)境會干擾傳感器的感知穩(wěn)定性，暴雨導(dǎo)致激光雷達產(chǎn)生噪點，攝像頭90%以上的時間無法采集數(shù)據(jù);黑夜或光線不足使感知間隔變長，決策滯后。

2、成本。具備完全自動駕駛能力的汽車需要配備高昂的單車感知設(shè)備，同時需要每秒處理數(shù)萬億次操作的計算單元，單車成本達到百萬元級別，難以進入私家車量產(chǎn)。

新突破從車路云一體化開始

回顧科技產(chǎn)業(yè)幾大代表性技術(shù)的演進史，包括CPU從單核化到多核化，電池從單體到電池包，戰(zhàn)斗機從單機性能提升到集群化作戰(zhàn)，我們可以將技術(shù)迭代的典型思路概括為用系統(tǒng)性思維來突破單點思維的局限性。在蘑菇車聯(lián)的自動駕駛理論和實踐探索中，這一點具有相當(dāng)重要的參考價值。

立足車路協(xié)同，打造以車路云為核心的自動駕駛，這是蘑菇車聯(lián)基于系統(tǒng)性思維提出的解決方案。車路云一體化的自動駕駛系統(tǒng)充分融合車端感知、路端感知與云端感知，突破了單車智能的感知瓶頸，為自動駕駛提供系統(tǒng)級保障，同時極大地簡化了車端智能系統(tǒng)的設(shè)計與成本，有能力快速提升自動駕駛的商業(yè)化進程。

實際落地實踐也驗證了車路云一體化的可行性。2019年10月，蘑菇車聯(lián)在國家級智慧交通示范基地北京市順義區(qū)北小營鎮(zhèn)成功落地了國內(nèi)首個開放式5G商用車路協(xié)同示范路，已穩(wěn)定運營一年多。2020年7月，同樣在這條有著典型開放混合式交通場景的示范路段，蘑菇車聯(lián)再次落地國內(nèi)首個車路云一體化的自動駕駛。實際運行中，自動駕駛車輛成功突破暴雨極端天氣和黑夜場景，展現(xiàn)了系統(tǒng)級解決方案賦能自動駕駛安全落地的能力。

今年7月，蘑菇車聯(lián)在順義北小營的5G示范路段上運營車路協(xié)同系統(tǒng)，期間遭遇了多場暴雨。其中一場為二級橙色預(yù)警，降雨量近150毫米，車載攝像頭、激光雷達幾近失效，部分路段還有植被覆蓋遮蔽了車道線。通過車路云一體化融合感知和協(xié)同，自動駕駛車輛在嚴(yán)重積水的混合路段下仍然完成了逆向繞行避障、復(fù)雜場景會車等高難度場景。

夜晚場景，特別是無照明下，單車的感光性能和范圍都受到影響，車路云一體化同樣效果顯著。車流擇機變道、大貨車無標(biāo)線會車、無照明混合路段的窄道通行都是車路云三端感知、協(xié)同分析完成了全局調(diào)度，保障自動駕駛車輛安全行駛。

車路云一體化也正在成為業(yè)界研討和地方示范區(qū)規(guī)劃及建設(shè)落地的焦點。在2020世界智能網(wǎng)聯(lián)汽車大會上，中國工程院院士李駿公開演講指出自動駕駛需要新的技術(shù)路線，并提出車路云融合感知的一體化新思路。在9月，北京啟動建設(shè)高級別自動駕駛示范區(qū)，目標(biāo)明確提出引導(dǎo)企業(yè)在技術(shù)路線選擇上采用車路云一體化解決方案，改變眾多企業(yè)被動選擇單車智能的現(xiàn)實局面。蘑菇車聯(lián)已和多地政府達成智慧交通項目合作，當(dāng)前北京順義二期、衡陽、蘇州等地的項目已進入實施落地階段，

從全球范圍來看，我國無論是在新基建政策推動，還是5G、北斗衛(wèi)星定位等技術(shù)支持上都具備堅實的發(fā)展根基。今年以來，全國開展車路協(xié)同試點的項目達到60多個，各地加快建設(shè)速度。在國家各部委和各地方政府的大力支持和指導(dǎo)下，蘑菇車聯(lián)堅持以車路云為核心，布局一體化的自動駕駛系統(tǒng)，挖掘交通運輸在經(jīng)濟、社會及民生發(fā)展中的先導(dǎo)性、基礎(chǔ)性、戰(zhàn)略性和服務(wù)性功能屬性，同時希望與產(chǎn)業(yè)鏈上下游伙伴通力合作，讓智慧服務(wù)無處不在，智慧應(yīng)用觸手可及，智慧出行安全高效。