長安汽車黎予生：結束2000公里「跋涉」后，自動駕駛量產依然任重道遠

在 2016 年北京車展前夕，兩輛由長安汽車研發的無人駕駛汽車從重慶出發，經過 2000 公里的長途跋涉，最後成功到達北京。而這兩輛無人車，就是長安汽車研究總院總工程師黎予生團隊的研究成果。

目前，長安汽車在重慶和底特律分別部署了團隊在進行無人駕駛汽車的研發與量產工作。黎予生告訴雷鋒網，今年會加強輔助駕駛產品的開發，並計劃在明年實現全自動泊車、集成式自適應巡航等功能。

2011 年長安汽車開始布局智能汽車，隨後成為其戰略方向，並累計投入將達 50 億元，用於智能化汽車的技術研發和產品開發。

而在最近，長安汽車總裁朱華榮表示，長安汽車將在未來 10 年內投入 200 億元，組建超過 2000 人的智能研發團隊，開發智能汽車技術和產品，並計劃在 2020 年推出高度自動駕駛汽車，2025 年推出商品化的無人駕駛汽車。

相比於長安汽車細水長流地投入，美國汽車廠商更加直接：通用汽車、福特汽車先後通過大手筆的投資或併購初創公司來增強自動駕駛實力。在談及為什麼此類投資或併購沒有發生在時，黎予生給出了自己的回答：一方面，國內的自動駕駛初創公司還沒體現出自己的價值；另一方面，國內車企併購其他不同類型行業的現象不多。

而在與互聯網公司（如谷歌、百度）、新興自動駕駛技術公司「比拼」上，黎予生認為汽車廠商正在將這一差距縮小，理由是後者的原型車已經紛紛上路測試；另一點，車企對「車」的理解比互聯網公司更深。

總得來看，黎予生認為當前的自動駕駛還是「有條件的自動駕駛」或是「在特定場合的自動駕駛」，而實現真正的無人駕駛，還需要相當長的時間。

以下為黎予生與雷鋒網()的對話實錄，經雷鋒網整理與編輯（有刪減）：

關於長安汽車無人駕駛

新智駕：長安汽車的無人駕駛有哪些新進展？

黎予生：我們持續在這方面做研究，但這些技術並不是說一兩天就做出來的。

一方面我們希望把這功能做的更穩定；另一方面，我們在美國底特律的團隊想把這些功能一點點往上加。原來是二級（Level 2），現在可能要變成三級（Level 3）或四級（Level 4）。

新智駕：美國團隊與團隊做的事情一樣嗎？

黎予生：應該說在有些方面一樣，有些方面不一樣。

美國團隊主要在自動駕駛方面做前期研究，重慶團隊則往量產方面走。重慶這邊也有幾個人跟美國團隊一起在工作。有時我們也會兩地同步開發，架一個伺服器，用同樣的硬體、軟體在兩地做。

不管任何技術的開發，在美國開發好了，會回到國內進行驗證。我們早期開發階段的某些功能也是在國內驗證，這樣能夠開發出來適合路況的產品。畢竟這項技術要量產，要與其他零部件相關聯，相互通訊。

新智駕：量產的時候，主機廠對相關零部件要求特別高？

黎予生：現在我們基本上是基於車載產品在開發，基於車載感測器、車載執行機構等等。

在開發階段，比如某些車載執行機構與系統匹配不夠好，剎車不平穩，轉向不平順，這要一步一步測試。因為最後針對不同車型的轉向制動，還要調試。實際上，我們把它實現了、驗證了，但真正要匹配，還得視具體車型、具體部件而定，因為要跟量產結合起來。

至於感測器，因為在前期研發，很多技術基於車載感測器，但有時車載感測器達不到或者是完不成（我們的要求），我們也會用一些非車規級產品。在開發階段，主要是著重開發功能、驗證功能、驗證演算法。

在比較先進的技術上，我們也會用非車規級產品，但同時我們也在找可以把它替代的產品。如果能找到，就改進我們的演算法，把感測器用起來。

新智駕：說到「非車規級」，比如激光雷達，還沒有車規級產品，目前你們的方案里有激光雷達嗎？

黎予生：我們有激光雷達方案，也在使用國外供應商一些車規級、比較前端的樣件在測試和開發。但這些樣件還沒有開始量產。

大家做自動駕駛開發，用的比較多的還是 Velodyne，但現在 Velodyne 還沒有車規級產品，可能會很快。大家都在往車規級走，但現在沒看到這類產品。

新智駕：從主機廠的角度講，車規級激光雷達需要滿足什麼樣的條件？

黎予生：主要與汽車電子的要求一樣，比如說工作溫度-40 到 80 度。如果安裝到保險杠位置，防塵、防水是必須的。然後是振動、可靠性、耐久性，這都是汽車電子通用的要求。

還有將來一系列質量管控。我們不可能把汽車上每一個零部件都拿過來去測試一遍，但如果不測試，我們怎麼能保證它的零件是合乎我們的要求？這就要在生產過程中間做質量管控。

總得來說，自動駕駛系統，主機廠總是要依靠供應商的。主機廠不做雷達，只對雷達提要求：看到多少米、什麼位置、可靠性是多少、準確度是多少、是一個什麼狀態。這些是主機廠跟供應商提的。

新智駕：現在很多車都有了半自動駕駛功能，你覺得接下來還會有一些什麼新的進展或變化？

黎予生：從級別來講，從 L1、L2、L3 逐漸往上走。

我們現在注重的是這個功能能不能幫助駕駛員。比如，第一就是安全、舒適。其次是能夠減輕駕駛員的負擔，基本上是按照這個大思路走，把我們認為對駕駛員合適的功能裝上去，是駕駛員願意接受的功能，願意為之買單的功能。

關於車企的「軟實力」

新智駕：像現在谷歌、百度、Uber 這些互聯網公司、初創公司、供應商如德爾福、博世以及主機廠也在研發自動駕駛。你覺得這幾類公司，誰有機會在這方面勝出或者說佔主動權？

黎予生：基本上前期是谷歌非常領先，但真正落實到車上以後，而且經過這麼一段時間，傳統的汽車企業包括整車零部件企業，好像把這個差距縮小了一些，跟谷歌無人車一樣開始在路上跑了。雖然谷歌還領先，但已經沒有那麼大的優勢。不過谷歌有很多實驗數據和地圖支撐，它在這方面還是佔優勢的。

作為主機廠，或者叫主機廠加零部件供應商，也有自己的優勢，就是對車的理解比較深。另外，對地圖而言，很多公司是專門做地圖的，如四維、百度、高德、Here，他們願意把自己的產品做成主機廠需要的自動駕駛地圖。

但最終誰會勝出，這很難說。IT 企業與供應商比較簡單，目的是做一個全套的自動駕駛系統拿給主機廠用。我想將來這可會像 Windows，只要主機廠把車做成標準介面，來安裝他們的系統，性能會比較好。

但這樣的話，主機廠就淪為一個純粹的硬體製造商。自動駕駛系統很多附加值體現在軟體上。如果主機廠把軟體放棄了，相當於把增值最高的部分丟掉了。而且如果主機廠沒有掌握軟體，還會產生其他後果：服務和數據沒有了，或是掌握在其他人手上，或是有些公司在與主機廠分享這些原始數據。

因此，自動駕駛的核心都在軟體上。一般來說軟體是必不可少的，是必須的，除非主機廠光想做硬體。

關於自動駕駛技術

新智駕：自動駕駛分為感知、決策、控制、高精地圖、通信技術，您覺得在這些環節里，當前的自動駕駛技術還需要加入哪些技術來更好地實現自動駕駛？

黎予生：大體上來說，這些技術已經夠了，但是每部分可能還要進一步發展。

比如感知，我們現在用的攝像頭與雷達，也許將來還要用激光雷達。

雷達的要求也會逐步提升，現有雷達成本很低，但是它有相應的缺陷。比如說探測距離不夠遠。如果探測距離夠遠，成本就高了。不能說這些要求做不到，只是說在一定的成本下還要提升它的性能。

攝像頭在一定距離下，表現相當好。但攝像頭還是跟光線有關，要克服這個問題，還要利用激光雷達和雷達來彌補。但目前激光雷達成本居高不下。

對於地圖來說，高精度地圖應該問題不大，但各個主機廠和地圖供應商在自動駕駛的開發上，還沒有完全達成一致。自動駕駛高精地圖到底要什麼，怎麼定義？地圖供應商做出一個來，主機廠也許覺得有用，也許覺得沒用。

另外一個就是定位。現有的 GPS 定位誤差比較大，5 到 15 米做一般的導航夠用，但是要把它放到高精度地圖上，就要有高精度定位，比如達到厘米級， 20 厘米、50 厘米，這樣才能精確定位車的位置。

在控制決策上，現在很多都是用常規的方式：Case by Case（一個場景接一個場景）處理，傳統是這麼做的。但是現在有很多公司走的是另一條路，比如深度學習。因為很多人說街上的場景是不可枚舉的，「Case by case」有可能會漏。

在環境感知上，根據現有環境下預測車會往哪邊走，下一步會怎麼走，這也是演算法的問題。自動駕駛汽車要理解環境、重構環境，並預測環境。

在執行方面，將來自動駕駛汽車如果不要人干預，某個系統壞了怎麼辦？方向盤沒有了，轉向機構壞了該怎麼辦？執行機構將來將怎麼做？每一項需要雙備份嗎？如果沒備份，在發現系統故障前是不是要啟動檢查？如果不檢查自動駕駛功能就不能啟動？

在整車計算能力以及軟體方面也要提升，因為以後的計算量非常大。自動駕駛的網路安全或者說信息安全問題也要考慮。

另外，用戶的接受程度如何？我們做得再好沒人買不行。從環境上講，基礎環境的支撐，車道線需要規範化。對於自動駕駛設計的人來說，一定要保證車輛安全。

上述問題，一方面是技術的，一方面是非技術的。雖然難點許多，但都在逐步解決中。當然，作為主機廠而言，我們只能解決與汽車相關的問題。

關於

與初創公司

新智駕：主機廠一般是怎麼看待人工智慧跟自動駕駛的關係？

黎予生：我們曾經訪問了一些人工智慧知名人士，多數人和我們講人工智慧，目前還是感知學習做得比較好。在控制方面，用深度學習做控制，大家還在做研究。

在感知方面，我們並沒有用深度學習來做深入研究，但我們有團隊利用深度學習開發對車內駕駛員的狀態識別。同時，我們也在利用深度學習做質量控制方面的研究。

新智駕：現在國內國外許多的初創公司稱要做「自動駕駛的大腦」，類似這樣公司，主機廠會不會有興趣去與他們合作？

黎予生：有可能。只要初創企業有能力，我想國內主機廠會逐步向國外主機廠靠攏，像通用、福特那樣購買公司或投資公司，這些做得好的初創公司都會被買。

新智駕：但為什麼國內還沒發生這種情況？

黎予生：國內確實很多（主機廠）想做，但一方面資金有限，另一方面國內的初創公司，還沒有做到足夠好，讓人願意花錢買的地步。Uber 買了一家 Otto，買完之後就直接在路上測試了。德爾福買了 Ottomatika，也是一樣。

但如果初創公司現在沒做起來，主機廠往裡投錢的意願不會那麼大。實際上我覺得主機廠沒買是好的，逼著初創公司把自己的價值做出來。

新智駕：你提到有些初創公司做的沒有「足夠好」。對於主機廠來講，怎樣才叫「足夠好」？

黎予生：主機廠要做某一方面的事，但在這方面沒這個能力，初創公司能體現出這方面的能力，就夠了。比如說，某個公司有個自動駕駛系統，它的自動駕駛系統是貨真價實的，主機廠沒有且正好需要這項技術。

但另一方面看，國內主機廠對自己本身車輛控制方面的軟體能力非常弱，所以讓主機廠去買一個軟體公司，然後去管理它是相當難的。而且在併購方面，國內車企併購其他不同類型行業的現象也不多。

但總體來說，初創公司在要體現它的價值，會有主機廠買單的。

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