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圆桌:商用车自动驾驶产业化落地的机遇与挑战

盖世直播 2021-09-24 10:55:04

9月14日,由盖世汽车主办的2021中国商用车自动驾驶大会隆重召开。本次峰会主要聚焦商用车自动驾驶行业发展趋势,共同探讨从感知、决策到执行层面的核心技术,以及港口、矿区、干线物流、园区等不同终端场景的产业化落地方案。峰会期间,由宇通客车 智能交通与自动驾驶部部长 任永利主持以《商用车自动驾驶产业化落地的机遇与挑战》为主题的圆桌互动环节,邀请到业界5位专家,他们分别是:

刘   立      智加科技 商务副总裁

李   洋      东风商用车有限公司技术中心智能技术开发科长                       

王   健      慧拓智能首席战略官CSO                       

李   超      东风柳汽智能网联部副部长                        

黄英君      希迪智驾工程副总裁

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以下为现场实录:

主持人:我们今天第一个话题是,基于港口/矿区/干线物流/无人园区等几大场景,如何发挥自动驾驶的商业价值?请几位嘉宾和我们分享一下。

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智加科技 商务副总裁 刘   立

刘立:各位好,我是智加科技的刘立。这个话题可能有几个要素需要考虑的。第一是市场的规模。第二是技术成熟度。第三是政策法规,同时也要看能帮助终端用户带来了哪些价值和解决了哪些痛点。

我们是对干线物流的自动驾驶是情有独钟的,首先从市场规模上来讲,这是一个万亿级的市场规模,全国800万辆重卡拥有量很大的比例都是在跑干线物流,所以它的市场空间和应用前景都是非常巨大的。另外安全驾驶和运营成本也是终端用户很大的痛点,从具体的数字上来看,人力成本加上燃油成本达到60%,所以这对终端用户车队和物流公司的压力是非常大的。我们智加科技经过十几万公里实际道路的运营测试验证,燃油节省至少是10%的提升,这是立竿见影的效果。以后随着自动驾驶级别的不断提升,从双驾变单驾,最终变成无人驾驶,同时驾驶更安全,整个市场空间和前景也是非常巨大的,所以干线物流的自动驾驶,不管是从提升道路安全,减少司机的疲劳强度,还是从节能减排方面,它都是有巨大的商业价值和社会效益。

智加科技的愿景是让交通更安全,运输更便利,基于我们PlusDrive系统的全栈L4级自动驾驶解决方案,智加科技专注于干线物流的自动驾驶。昨天张旭总在会上也提到,我们携手挚途、助力一汽解放的高级别自动驾驶重卡上个月已经小批量量产下线了,这也朝接续下来的商业化运营一起迈出了坚定的第一步。通过满足车规的量产车辆在实际道路上的商业运营也更能让终端用户直接体会到自动驾驶的好处,包括更省油,更安全,司机更舒适等。干线物流自动驾驶是我们的专注,也是我们的最爱,我们相信这不仅仅是锦上添花,更是雪中送炭。

王健:我代表慧拓和做矿山无人驾驶的同仁来说一下矿山无人驾驶的商业价值。矿山这个赛道的价值肯定是毫无疑问,否则也不会在今年我们慧拓和几家友商先后官宣,我们拿到了融资,我们三四家融资总额将近小10个亿,所以商业价值是毫毋庸置疑的。但是怎么样把这些钱转变成商业价值,这是一个比较漫长的过程,不单单是技术问题,更多的是工程上的问题和可靠性的问题,这些东西可能远远超出我们付出的技术的代价。工程的代价和我们为工程代价付出可靠性的代价,冗余的代价特别高,所以你要说商业价值是毋庸置疑的,包括我们这些在体制内的人都走出体制开始做这些东西,还是值得我们付出的,未来可期,只能这么说。

李超:我讲一下主机厂的看法吧。因为我们主机厂跟终端客户、卡友还有物流公司关于智能驾驶的交流是非常多的,我们也时常站在他们的角度去看自动驾驶。结合我们自己的分析,我们觉得在低速无人驾驶的主要商业价值是节省司机,在干线物流这块还是节油能耗的问题。柳汽目前聚焦低速纯电动无人物流,在今年年底应该会发布量产的智能网联电动物流车,在明年6月份会发布针对干线物流节油巡航驾驶辅助的解决方案,我们都是站在终端客户的角度来挖掘这个商业价值,给客户带来真正的价值。

黄英君:各位好,非常高兴有机会在这里跟业界专家一起进行交流。第一个话题关于赛道的选择,这是一个非常精彩的话题,基本上每家公司都有自己的出发点和考虑。从我们公司来讲做赛道选择,一个是法规的推进,落地时间的节奏,其实从我自己来讲最喜欢做的还是高速干线,一开始就特别想把这个场景做好。但是做的过程当中,因为这个时间节奏的原因,包括法规的节奏,目前我们公司在短程转运,把高速干线作为长途,包括像工厂、物流园,矿山,我们都把它定位短程的转运;这种是我们工业生产当中一个环节。从工业自动化角度来说,需要提高生产效率,节约人力成本,这是刚需,很多需求是来自于制造业的用户,主要是电子、能源、钢铁等行业,来自于真正生产的驱动在推动着我们进入这个赛道。尤其在这个问题上,我们跟合作伙伴,比如说柳汽我们有非常多的共识,我们联合发布了多款前装的自动化的车辆。

李洋:其实不管是哪个场景,它的客户价值都是有的,只是看不同的公司,像慧拓是针对矿区的场景,对他们来说是最合适的场景,也是能实现他们公司本身技术方案最大价值的场景。说哪个场景能够实现最大商业价值,我觉得不同的公司有不同的定位,只要适合自己公司定位的产品就是最大的商业价值了。

在直播间里也有人问到,自动驾驶以取消驾驶员作为最大客户价值,这样的话,我们的司机应该怎么办?我想说的是,我们曾针对很多客户和港口进行考察,发现现在港口招司机都很难,矿区也有很多人不想去干,司机这个工作并不那么吸引人,包括干线物流和港口也好,实际上整个司机的资源稀缺,成本都是很高的,不管哪个场景都是以取代人作为目的。我是这样理解的,谢谢。

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宇通客车 智能交通与自动驾驶部部长 任永利

主持人:非常感谢五位专家的分享,五位都是业界资深大拿,我就斗胆稍微总结一下。第一个观点是说这几个场景都是千亿甚至万亿市场,包括资本也非常看好这个市场,从长远来看是具有一定商业价值的。二,短期来看在安全、节油方面已经可以给到客户带来一定程度的价值。三,那么在未来的角度,可以用王健教授上午分享的观点,从有人到无人到超人。那如果在这些场景下,自动驾驶能够真正把安全员拿掉,达到人类水平,甚至未来能比人类的效率还要高20%或者50%,达到人类效率的150%,那以后给客户算账的时候,又能节省人力,效率提高150%,又能节省节油,提高安全,那自动驾驶的商业价值一定会实现的。

第二个话题是在干线物流场景下,如何看待L3(循序渐进)和L4(跳跃步伐)的路线之争?

刘立:不管是渐进式,还是跳跃式,最终目标都是实现自动驾驶或者无人驾驶。但是从实现这个目标的过程来看不是一蹴而就的,不管是产品技术还是车辆都需要在实际道路上的几十亿里程的道路测试和积累来逐步完善和验证,并最终确保其可靠性和安全性。通过几十台甚至几百台在有限道路上的测试、对比于用商业化运营量产的车辆通过在实际道路积累的数据和验证,是完全不同的。

智加科技更关注于自动驾驶技术应用的核心本质,一方面这个过程需要产品技术本身的持续开发、以及工程化和量产化能力的不断完善和积累;另一方面是这个过程中一定要通过量产的满足车规级的车辆,通过商业化的运营,在实际道路上的测试和验证,才能不断地实现数据积和持续迭代及其产品技术的可靠性和安全性的不断完善和提升,通过有人监督的方式逐步实现无人驾驶的目标,我们认为这是无人驾驶最终商业化和全面落地不可缺少的一个途径。

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慧拓智能首席战略官CSO 王   健

王健:我们慧拓不做干线物流,我们是做封闭园区,就封闭园区我们肯定上L4,这是毫无疑问的。但是如果让我评价一下干线物流,那肯定还是先上L3,对公司技术发展和融资角度来讲都是比较可靠的。你要直接上L4,突然出一个事故,哪怕只是一个刮蹭事故,你的融资之路都完蛋了,所以还是L3稳妥一点。

李超:我想从两个方面来讲,首先是从技术上来讲L3和L4现在边界已经非常模糊了,特别是大家的智驾系统都是平台化,后续可以通过OTA技术做到L4,所以在技术上L3,L4没有什么边界了。但是商业上边界仍是一个非常大的代沟。我们柳汽最早2018年就开始做高速L4级别物流,后来我们发现车做出来了没有路可以跑,也没有客户愿意买单,也没有司机愿意开,所以现在就是一个样车摆在家里,然后又开始降维做L3以及L2+。

黄英君:关于这个问题我想跟各位老师分享一下个人体会,我是经常陪着工程师,一块在现场调试我们的车,调试软件、调试传感器,过程当中不管是传感器出故障,还是软件出故障、算法出故障,碰到这些的时候,我们基本都不慌。每个故障出来之后很容易就能够判断是哪个环节出了问题,相应的工程师过来进行调试就可以了。我们最怕的是什么情况呢?就是底盘,这里包括制动失效或者制动效果变差、制动不一致、转向不精确,甚至有时候出现来自底盘的拒绝响应自动驾驶指令的故障信号。我们都不是搞汽车的,都是搞软件和算法的,说实话只能寄希望于车厂工程师来调试。其实不仅仅是我们,相信从事这个行业的都碰到过。

目前我们拿到的线控车还是小批量阶段,汽车行业有一个特点,一个车只要没有经过量产就很难说它是一辆成功的车,不经过量产打磨,这个车的质量可靠性精确性很难达到这个水平。从这个角度来说我认为做一个好的线控底盘甚至比一套自动驾驶软件更难。

这两年一些车企开始宣布推出量产版L3级车,一汽、挚途、柳汽都推出这样的计划,我觉得这是令人值得尊敬的事情,因为这样最起码线控底盘会经过量产的验证,逐步打磨,这样会越来越可靠,这样我们不管做L3,还是L4、L5都有足够的底气。因为没有一个好的底盘做基础即使是再好的自动驾驶软件做出来的车就是一个玻璃,一碰就碎。

记得今年上半年上汽引发了一轮讨论,就是灵魂和身体的讨论,灵魂重要,我认为目前这个阶段身体更加重要,甚至目前这个阶段比灵魂更重要。现在车企宣布推出L3级量产车,我的感觉是什么呢?那就是我们的灵魂有点跟不上身体的步伐了,可能我们要加快这个步伐了。

李洋:刚才说L3、L4,这个问题很多会议上都聊到过,我的想法是,L3并不是客户最终用的就是L3,客户肯定需要L4,甚至L5,但是从技术开发和产品开发角度,以及产业链的发展,包括行业里的科技公司,做L4肯定是需要积累前期大量经验和产品经验以及测试经验,然后才说做L4。从客户需求角度肯定是希望直接使用L4,但是从技术发展和产品开发角度还是需要从L2L3一直到L4这种渐进式的开发。因为不管客户也好,产业链也好,我们自己的技术开发也好,它是一个循序渐进的过程。

主持人:好,我也稍微总结一下。一,刚才黄总也说了,灵魂非常重要,躯体也非常重要。未来自动驾驶要有一个非常好的灵魂,也要有一个非常好的躯体。刘总也说了,自动驾驶还有一个很重要的事情,就是要长期通过运营过程中的数据去驱动,让这个身体和灵魂协调,快速在商业化落地,这是第一个。

第二个,刚才李超总和王教授也说了,从技术角度今天来看,商业领域L3,L4已经差异不是非常大了,可能仅仅体现在有没有方向盘的感觉上了,技术路线已经差不多了,但是如果从商业化角度来说,我们在封闭区域,如果我们想实现无人化,想早一步取代人类可能需要从L4开始;如果我们要安全,让这个产业更加安全往前去走,可能我们先在干线上去做L3,这是几位专家的意见。

第三个话题是在商用车智能网联政策推动下,企业应该如何应对?如:《关于加强智能网联汽车生产企业及产品准入管理的意见》 ,这里也想听听各位专家的意见。

刘立:简单地讲就是“遵纪守法,按章做事”。相关的国家法规和政策推出也是为了自动驾驶产业的更好发展和商业化落地,同时具有很大的推动和引导作用,作为相关企业来讲肯定是按照相关的规则政策流程,监管机制等方面来自律,智加科技也是这样做的。

另一方面,无人驾驶车最终商业化和落地,它一定是体现在满足车规级的量产的车辆上,所以我们从自身的产品技术开发、工程化、量产化等流程体系诸多方面,我们始终严格按照满足车规级的国家标准和相关要求去做,一句话就是“遵纪守法,按章做事”。

王健:工信部出台的文件相当于增加了这个生态入门企业的门槛,不再是当年随便几个人出来有点技术就可以做公司了。但是这个东西对慧拓或者对矿山来讲影响不是很大,但是我们还是希望是一个做事的公司,自然而然对自己的要求,从传统拿项目到现在开始做可靠性,做一个靠谱的公司,这个变化还是比较大的。以前可以不计成本,现在还是要考虑到可靠性,这个法规可能影响不大,但是良性成长是很重要的,否则的话,这个公司是做不久的。

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东风柳汽智能网联部副部长 李超     

李超:我们主机厂跟王教授讲的是恰恰相反,他们不用上公告,也不用打合格证,也不用上牌。但我们主机厂合规性以及一致性是我们的底线,也是红线,所以国家出台这个文件对我们影响还是挺大。但是对于生产准入,我们主机厂一点都不陌生,我们有专门的团队去解读或者参与法规的制定,至于对我们的影响,直接影响了我们的技术路线图。

现在我们公司对于智能驾驶的定调就是小步快跑,我们不会步子迈的很大,一定要把合规性做好,就像刘立博士说的“遵纪守法”。

黄英君:我个人观点,这个影响非常大,你看今天我们的主题是商用车自动驾驶,公交车、干线物流、工厂物流,园区、港口、矿山,这些行业基本上属于国计民生核心骨干或者非常要害非常关键的行业。这个行业一方面交通安全非常重要,之前大家重点几乎都是放在这方面,我们的车如何做到不撞车,减少交通事故。但是这个行业尤其这两年国际大气候,我们发现数据安全地位越来越重要了,而且越来越成为很大的限制门槛,这是我们的行业门槛所决定的。

像我们自动驾驶公司从2015-2016年开始兴起,一个普遍的模式是什么呢?都喜欢在美国硅谷设立研发中心,在国内来进行落地,这个模式是比较多,而且这样也可以快速的利用国外的人才、技术、资金积累搞起来。但是2019年底美国出台了《数据安全法》,号称涉及人工智能类产品出口是需要受到限制的,这里并没有明确把自动驾驶排除在外,也就是说自动驾驶还是有可能在这个限制清单之内,这个影响是比较大的。另一方面,咱们国家又通过了《数据安全法》,对于数据安全的法规要求,一方面我们确实必须需要遵守,确实涉及到安全,另外一方面,实事求是的说,对我们行业影响还是比较大,比如说创业型科技公司在美股上市,中国运营,目前来说还没有一个非常明确的答案,要什么样的模式,美国那边,我们这边都合规。比如说滴滴和满邦调查还正在进行中。这是行业内创业型公司和科技型公司影响非常大的方面。

另一方面是涉及到供应链,比如说以色列有一个很著名的ADAS设备公司被英特尔收购了,它的一款在行业内应用非常广泛的产品,能够自动生成高精地图,包括语义地图。但是这个模式建图过程是在以色列,数据都是要传到国外的,这对我们后装ADAS设备、以及高级别智能驾驶的感知设备选型影响就有比较大的影响,这样企业在选择零部件的时候就要考虑安全法规的影响。

好,我就补充这两点,谢谢。

李洋:关于智能网联管理办法,不管是里面考虑到功能安全,还是信息安全,从国家管理角度,对于我们产品商业化来说,这个是必然要遵守的。我们在产业链也做过调研,目前在传感器方面,按照信息安全和功能安全开发的话,功能安全有规划在做,但是信息安全要求国内供应商基本上就没有。说到功能安全,国际供应商现有产品也没有按照功能安全要求去做,国内供应商就更不用说了。那么现在按照国家的要求是明确了我们后续的开发方向,但具体实施是一个循序渐进的过程,例如,信息安全的实施,我们先从关键部件-Tbox和自动驾驶控制器来做,然后随着产业链的发展,逐步扩展至相关零部件,这样一种逐步实施的方式来进行积极应对。

主持人:非常感谢五位专家的分享。刚才刘总也说了,咱们要遵纪守法,按章办事,实实在在把这个产品做好。刚才两位李总也讲了一下,包括我们站在车厂角度来说也是必须要考虑的。两位李总也说了,在这次智能网联汽车生产企业以及产品准入的时候,它是对数据安全、信息安全、功能安全、预期功能安全都提出明确要求,要求企业这样去做,这块至少对于商用车生产企业主机厂来说还是提出非常高的要求的。

最近我们内部也研读了这件事情,这中间有几个事情也要提醒一下。按照这个准入意见里面提到的,按照国家的《数据安全法》以及最近新发布的《汽车数据安全管理条例》要求,以后咱们智能网联的车辆数据不允许出境,也就是说以后智能网联的数据是不能到国外去的。举个例子,如果我们有研发中心在美国,说中国的数据到美国,那可能就违反了智能网联汽车生产企业及产品准入条例,这是比较严峻的事情。

还有一点是在这次准入管理意见里面提到关于OTA升级一致性的问题,也就是以后商用车每一次想升级自动驾驶系统必须在工信部备案,否则都是非法的行为。我们以前整车和车联网,TOBX升级通过网联化自动升级,这是最基本的功能,但是以后车辆OTA升级一定要通过工信部备案,否则将来出了事情就是非常严峻的事情。

我们接下来讨论第四个议题,如何面对自动驾驶存在的信息安全问题?我们请王健教授跟大家分享一下。

王健:可以坦诚的说,一年以前矿区自动驾驶安全是裸奔的,从来不考虑这个,我得先考虑用起来,我还要遥控接管,安全对我来说是一个负担,所以不考虑,但是今年招标书里面安全是其中强制的,我们也拉了做安全的伙伴一起过来给我们提供PKI和CA认证。尤其大矿现在对安全看得很重,小矿还好一点,所以看用户,如果能选我就不带,如果不能选我就带着呗。

李超:我分享一下最近的一个工程案例吧,最近我们在调车路协同,也是在一个先导区里面调无人物流。因为有车路协同,所以很多传感器就减配了。我在想如果哪天路侧发的东西是错的,而我自己的传感器又减配了,那我在路上不就很容易出事故了吗?所以自动驾驶信息安全除了本身车端的安全、通讯的安全,还有云平台的安全,还有路侧的安全。但是路侧安全不在自己手里,这个还是需要整个行业一起去规范自动驾驶的信息安全。

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希迪智驾工程副总裁 黄英君

黄英君:我们公司在自动驾驶信息安全这块有了巨大的进步,从不知道自己不安全到知道自己不安全了,取得了这么一个进步。说实话,这个我们体会也非常深,我们的车在前两年的时候,你拿一个200块钱的GPS与4G信号干扰器就能让车跑偏,所以我们的车其实几乎就是在裸奔。

这个始终是一个问题,作为单车来说,在安全这块,包括安全网关,可能很难说一家公司包打天下,搞一个全栈的,这个必须要交给专业的供应链,比如说专门做汽车信息安全,专门做汽车安全网关的,要有专业的解决方案来解决这个问题。

目前我们只能间接解决这个问题,把车辆信息安全放在大系统里面。因为我们是做园区和工厂物流,首先是要构建一个大的安全体系,包括网络的安全网关,包括设备的准入,在大的系统里面,包括车端每一台设备,包括小的交换机和路由器也必须要经过完整的安全验证才准入,把这个设备放在里面去,并且在各个环节都有严格的认证。我们在做的过程中发现符合我们一家合作伙伴安全许可的合规的网络设备,比如路由器都很少,为了这个事情就花了三个月的时间,也就是说信息安全必须放在大系统下面,你很难靠一辆单车来解决信息安全的问题,这块也确实需要业内专业从事信息安全的公司提供更好的产品和解决方案,这个我们是非常非常渴望这样的产品。

李洋:关于您问的信息安全,目前我们这边也是刚起步,了解的也不多,因为我们这边是做了整体的规划,从云管端,车端,平台端以及负责车端关键零部件,不管是赢彻项目,还是自主干线物流L3项目做了相关的开发。实际上我们前期除了这次发的《智能驾驶信息安全管理办法》,实际上我们也参与了工信部的一些调研。

信息安全不仅仅只是车端信息安全,还有数据存储和处理的信息安全,从东风商用车来说在做,但是从最终目标来看,我们差距还是挺大的。而且我们也跟行业里面,包括后续牵头组织一起制定标准的天津汽标委也好,华为也好,实际上要做到最终满足要求的信息安全,除了车端,平台端要做一些工作,整个行业里面目前最缺的是做汽车信息安全的人才。前期我们在开发过程当中就发现,要做汽车的信息安全不像以前手机的信息安全、网络的信息安全,它是需要一个全面的技能,既要对信息安全要了解,同时又要对车辆应用分析了解,我估计后续智能驾驶按照信息安全管理办法来实施之后,整个行业的资源肯定是非常缺的,估计这块后续需要行业(零部件、整车厂)一起想办法做应对。

刘立:随着自动驾驶级别的逐步提升,信息安全对外部信息和数据依赖性也越来越大,这个不管对于这个行业,还是相关企业都是非常大的挑战。

智加科技和所有企业都是一样,首先还是严格遵守信息安全的相关法规政策和标准,同时从企业自身的角度不断优化提升相关的流程体系,确保相关信息的合规性和安全性,这是极为重要的。

主持人:刚才几位专家也说了一下,自动驾驶从最开始的裸奔到今天整个行业都已经有自动驾驶的信息安全意识了。从车端到路端,不管是CA认证,还是车路协同,相关认证体系大家都做了很多安全防护的工作了,黄总也分享了GPS和通信干扰欺骗等安全问题,作为自动驾驶行业来说也希望安全界的伙伴能给自动驾驶更多防护,助力自动驾驶更加安全,包括刘老师和李洋老师也提到了云管端怎么样确保业务当中数据合法安全,这都是产业界需要解决的问题。

最后提一个小建议,有可能大家给客户提供云端,不管是什么云,提供云服务的厂家,有可能尽量到当地公安局取得信息系统安全等级保护认证,这可能对我们后续产业链落地有很大的帮助。

非常感谢几位专家的精彩分享,刚才在会场期间也有很多嘉宾对圆桌论坛非常感兴趣,他们追加了两个问题。关于商用车自动驾驶您认为未来真正能实现L4,L5自动驾驶吗?怎么样平衡成本、安全和技术?

李超:我们主机厂有一个部门叫商品规划部,可能有些主机厂叫商品企划部,就是我们所有功能定义、产品定义,都是由上边规划部做调研分析和商业模式论证,然后才会同意我们去开发这个产品。其实他们在L4或者L3干线物流有论证过,在L3干线物流方面,他们觉得客户价值在于一年半或者两年时间要回本,这样客户才能够接受,这就在技术上限制了很多。

另外在低速物流方面有很多客户就不会去算这个经济账,因为涉及到其他的价值,比如说需要7×24小时或者保密,不想让人知道它到底运什么东西,这个价值就不好估算了,总之我们主机厂在做商品定义和功能定义的时候都不是拍脑袋定的,谢谢。

黄英君:我始终认为在自动驾驶领域,价格应该不是最大的问题。在2017年刚开始做这个事情的时候,一辆车各种传感器加起来都要七八十万,现在不管是我们,还是业界各位伙伴基本上很多情况下三十万及以下就能把系统搭建起来,也就是说我们供应链在飞速发展,价格是在不断下降的,我相信总有一天价格将不再构成自动驾驶最大障碍,这是我第一个观点。

第二个,价格也不是唯一的决定因素,很多时候生产效率可能是更重要的因素。举个例子,管理100辆自动化的车要比管理100个司机队伍容易的多,因为只要上100个人就是一个社会,这里面会有各种各样复杂的问题,管理机器总比管理人要简单一些,这是从管理角度来看。

第三个,有些情况下无人是刚需,比如说疫情时期进出完全隔绝,车可以进,机器可以进,人不能进,再有跨境转运,司机通关可能要花2个小时完成检验过程,但是AGV通关可能秒级完成。

第四个,L4L5在商用车领域能不能实现?我认为一定能实现,而且也必须要实现,这才是我们商用车做自动驾驶的意义所在。如果商用车上面始终坐在安全员,那我们做这个行业就没有任何含义,我们做商用车就是一个生产工具,我们就是为了做全自动化的生产,一定要做到无人,这是我们必须要做到,而且一定也能够做到的。

从今年开始吧,很多公司都开始去掉安全员的测试了,包括乘用车的,在工厂、园区,物流这块我们也启动了去掉安全员,全无人全自动的试生产,已经进行了半年时间,应该说情况比较良好,始终是在进步的。我认为L5级商用车自动驾驶一定能实现在短途转运领域,这是我的观点。

李洋:L4、L5在商用车是否可以实现?我之前的想法,针对L4是肯定要实现的,也必须要实现的,但是从L5定义来说,商用车跟乘用车还不一样,对于商用车来说是有很多特别大的差异性客户需求,包括不同场景,港口也好,矿区也好,物流也好,园区物流也好,需要应对所有场景、所有天气。我以前一直把L5定义为共产主义,就是说L4相当于社会主义高级阶段,L5至少从我目前的技术认知和行业认知来说是把它定义为共产主义,未来有可能随着技术发展、行业发展,是可以看到共产主义最终实现的。

从我目前了解这么多商用车客户需求、场景的需求、差异性的要求,没有一个说智能驾驶的方案能够保证在所有的场景下都能实现没有驾驶员的状态,我是这样一个想法。

刘立:非常同意黄总的说法,无人自动驾驶是一定能够实现的,并且一定能够落地的,但这是一个渐进的过程,确保安全性肯定是最重要的前提,随之带来的价值也会逐步体现,从现有产品技术,工程化和量产化,包括政府法规的方面也是朝着这个方向努力的,这是我们同行和相关企业一起努力的目标。所以L4也好L5也好,最终都是无人驾驶,我们对无人驾驶的最终落地,特别是干线物流领域的无人驾驶商业化和落地是绝对有信心的。

主持人:刚才四位专家对L4、L5也做了精准的判断,首先大家的观点是在未来L4是一定会实现的,L5可能会限定在某些特定场景,还需要产业一起投入和研究。

自动驾驶当前最重要还是安全问题,成本从过去做自动驾驶七十多万到现在三十多万,也可能在可见三五年之后从三十万变成十万,但是短期还是安全问题,接下来才是成本问题。

最后一个问题,如何应对国外在自动驾驶关键技术卡脖子问题,比如算法,传感器,如果国外卡脖子咱们如何应对?

黄英君:这个是非常非常现实的问题,我从去年上半年开始就一直为备货,不管是买芯片,买物料,一方面是价格飞快的涨,比如说买连接器芯片,原来每个是20块钱,现在每个是200块钱,涨10倍,如果批量买货所需要的物料清单的供货周期基本上最快都是在50周以上,50周-60周的备货周期,所以这个事情对我们影响是非常非常大。

整个汽车行业其实都是受物料的制约,这还只是因为供货供不上的制约。至于卡脖子和限制进口这个影响就更大了。像我们自动驾驶方案,有一个辅助设备用了某款受限制的芯片,这个对我们影响就非常大。

但是另一方面我们要看到希望,至少国产芯片在自动驾驶行业辅助驾驶行业发展势头非常好,有很多做辅助驾驶的,包括一部分做自动驾驶的开使用国内芯片,比如说黑芝麻,地平线,我前天还专门拜访上海一家做控制器的公司,他们就是用一块地平线芯片,用一块恩智浦芯片(来自欧洲)做了非常好的控制器,他们在做控制器的时候又做了很好的软件工具链,像AUTOSAR这样的工具链,他们是本土芯片厂商和车企之间架起来非常好的桥梁,他们会生产控制器,而且生产控制器所需要的配套AUTOSAR工具链和AI工具链,这样他们就把芯片和车厂通道打通了。而且据我所知这样的创业公司还挺多。我想国内随着芯片设计、加工、代工,包括用芯片来做控制器,包括做工具链这样的公司越来越多的话,这个问题未来两三年之内,最多不超过三五年就会解决,还是很有希望的。

至于软件,这个我们国内还是有强项,我们在应用软件这块是非常非常强,缺的主要是在核心试验工具、仿真工具、基建建模工具,但是目前从业内来看,创业型公司,包括开源的也投资非常多,这块也是有希望的,这是我的观点,谢谢。

李洋:关于网上提到的传感器算法和芯片卡脖子的问题,至少从目前来看,从整车厂角度我们考虑的也比较多,因为我们央企不仅只是说制造产品,也有一些社会责任和国家赋予的要求。从芯片传感器角度,因为我们并不开发传感器,所以更多会找行业里面目前有这个潜力或者他们已经有相关产品规划的企业进行相关的合作。虽然现在没有太成熟的产品,例如目前国内传感器虽然跟国际供应商比,存在性能和功能上的差异,但是我们对国内供应商有些项目也会跟他们一起合作来推动这个产业的发展,给他们成长的机会。

像执行器,国内供应商成长比较快的,像以前ESP,万安就成长的比较快。目前新的自动驾驶新的传感器、执行器,从我们东风角度来说我们会给行业供应商一个成长的机会,最后实现突破国外公司卡脖子的风险,谢谢。

刘立:我们的PlusDrive全栈式L4级自动驾驶系统主要侧重在软件系统和算法的开发和优化,也是我们专有的技术核心及技术团队的侧重点。从硬件来看,我们和众多本土企业,当然也包括一些国际公司企业一起完成相关的工作。

李超:我们主机厂跟线控底盘打交道比较多,我从线控底盘角度来看卡脖子的问题,我们一直认为限制自动驾驶量产在于执行器,现在博世转向机也不敢释放,不敢让你用,国内的能用但是我们又不敢用,所以现在是非常尴尬的局面。像李洋总说的,我们也的确看到了国内有些企业在进口替代方面做的越来越好,我们希望这些企业能够快速成长,这样能够加速商用车自动驾驶重卡量产落地。

主持人:从算法角度,从软件角度来说基本上都是可以自给自足,也不存在被卡脖子的问题。传感器和线控底盘刚才两位李总也代表主机厂表了态,他们也会更好的支持国内传感器或者相关的厂家更好的发展,我想未来这些问题会逐步得到一定程度的解决。

非常感谢五位嘉宾在圆桌论坛的精彩分享,也给我们解读了很多疑惑。今天的圆桌论坛就到此结束,谢谢大家。