博世自動駕駛計劃：Level 3技術是怎樣煉成的？

核心提示：最近，博世在德國Boxberg召開Mobility Experience會議，這場會議聲勢浩大，它邀請各地的記者前往法蘭克福，欣賞自己的新技術，尤其是無人駕駛技術。博世到底想幹什麼？讓我們來聽聽各大媒體是怎樣說的。許多人都已經知道，汽車產業進入了非同尋常的關鍵時刻，通用汽車CEO Mary Barra、戴姆勒董事長Dieter Zetsche都在公開場

最近，博世在德國Boxberg召開Mobility Experience會議，這場會議聲勢浩大，它邀請各地的記者前往法蘭克福，欣賞自己的新技術，尤其是無人駕駛技術。博世到底想幹什麼？讓我們來聽聽各大媒體是怎樣說的。

許多人都已經知道，汽車產業進入了非同尋常的關鍵時刻，通用汽車CEO Mary Barra、戴姆勒董事長Dieter Zetsche都在公開場合講話，說未來5-10年汽車產業的變化比過去50年的變化還要大。變化的跡象無處不在：自動駕駛飛速進步，AI創業公司被收購，價格高達幾十億美元，從個人擁有汽車向個性化移動解決方案轉移。

現在有很多的合作，以前汽車產業還沒有過這樣的事。以前，OEM之間的確出現過分享平台、技術合作的事情，但是幾十年來汽車生態系統很大程度上受到了一線供應商和小供應商的限制。

技術快速發展，破壞力十足，自動駕駛汽車的進步更是威脅巨大，現在形勢已經改變，我們看到合作數量增加，史無前例，尤其是一線供應商的合作。例如，最近英特爾與Delphi合作，之前它收購了Mobileye，更早之前還與寶馬合作。最近，供應商Autoliv、Hella和ZF也與Nvidia攜手合作，今年Nvidia還與Here、博世同時結盟。

在所有一線供應商中，博世的規模和覆蓋範圍很大，所以它在自動駕駛技術領域的站位也可能是最好的。上周，博世在德國Boxberg召開Mobility Experience 2017企業會議，當時博世底盤系統控制（Chassis Systems Control Division）總裁Gerhard Steiger告訴記者說：「博世有一個獨特之處，我們覆蓋無人駕駛的各個領域，主要來自公司的一個部門。」

Steiger補充說：「我們有感測器，有電子設備，有系統技術，還掌握了測試驗證技術。除了激光雷達之外，其它的必要感測器我們都有，我們正在開發激光雷達感測器。我們還有豐富的電子技術。」

很強的博世也在合作

雖然博世在工程、生產、研發方面很強大，但是2017年它還是伸手與別人合作。Steiger解釋說：「合作只是為了讓能力互補。現在還沒有誰掌握了所有技術。我認為，我們有最好的汽車製造合作夥伴，有最好的技術提供商，但是這樣還不夠。」

年初時，博世又與賓士合作，為城市應用開發自動駕駛汽車；博世還與百度及其它兩家企業合作，開發地圖軟體；與TomTom合作，看看雷達感測器有什麼創新應用；與索尼合作開發新的成像技術，與Nvidia開發計算機處理器。

Steiger認為：「達成這樣的合作相當重要，如果是自動駕駛、城市移動合作就更重要了。我們與戴姆勒合作有兩個原因。首先，可以早點進入市場，其次，能力互補。」

為什麼與三家地圖供應商百度、四維圖新、高德合作？Steiger說：「我們居然能將所有三家企業拉到談判桌前，每一個人都很驚訝。我們之所以這樣做，主要是大家對自動駕駛興趣很大。」

與TomTom合作可以認為博世是為了應對Mobileye Road Experience Management平台的挑戰，該平台利用數百萬輛汽車的攝像頭收集數據，為自動駕駛汽車提供細節更豐富、更接近真實世界的地圖數據。有了Mobileye，英特爾與Delphi可以快速開發自動駕駛技術。

相似的，博世與TomTom開發了雷達Road Signature平台，雷達信號會從目標物反彈回來，比如道路標誌、防護軌，平台收集反射信息。Steiger解釋說：「平台用雷達感測器不斷測量對象，從而獲得公路信息，相當於公路的『指紋』一樣。」

Steiger說：「一旦你有了數據，就可以將數據發送到雲端，它可以讓汽車本地化。數據的精準程度讓我們驚嘆。即使只是最初的測試，精準度也達到了10×10厘米的級別。」

現在的汽車產業到處是合作，這是一個獨特的時代，一個處處合作的時代，Steiger知道這點，他強調說：「自動駕駛的技術要求很高，你不能自己完成所有工作。」因為博世擁有一些核心技術，在未來大約10年時間裡，自動駕駛汽車將會帶來顛覆性技術和巨大機會，Steiger相信公司可以利用好顛覆性技術，把握機會。

Steiger還說：「自動駕駛涉及一些主要領域：安全、感測器、電子、系統方法，在這些方面我們都很強大，這些技術我們全都提供。」

Mobility Experience的三大要點

每隔大約25秒，全球就有一人因交通事故喪生。每年有120萬人因交通事故死亡，90%的事故都人為失誤引起的。城市三分之一的擁堵是車主尋找停車點造成的。高速城市化給全世界帶來了許多問題。在過去的每一天里，全球越來越多的人在向城市轉移，因為那裡的經濟更發達。如果按照這種速度發展下去，到了2050年住在大城市的人將會佔到全球人口的三分之二，約為60億。

因為沒有擴張空間，大多數大城市已經難以容納如此多的人口，未來充滿挑戰。人口的流動影響一個行業，那就是汽車。擁堵越來越嚴重，空氣質量越來越糟糕，事故越來越多，壓力越來越大。所有這些都對社會、未來一代造成了不利影響。單是美國，在10個交通最密集的城市裡司機平均因為堵車浪費42小時，在時間與燃料方面損失1210億美元。

要解決這個問題，唯一的辦法就是打造「智能移動系統」，它可以與人、汽車、基礎設施交流，避開上面提及的問題。最近，博世在德國Boxberg召開了Mobility Experience 2017會議，它展示了各種技術，這些技術可以提高城市生活質量。

有一些關鍵技術會改變城市移動版圖，包括無人駕駛、小型電動汽車、駕乘分享。未來的汽車將是互聯的、輔助性的，也就是說在短短几十年內我們不會再駕駛汽車。聽起來讓人有些失望，但是如果從安全形度看，這條路是正確的。

博世開發了許多輔助系統，它可以緩解司機壓力，增強安全性。對於印度來說，這樣的技術很實用，因為印度Jaipur每10萬名公路使用者就會有15-35人死亡，柏林、東京只有3-5人。

還有一個系統適合印度使用，那就是自動緊急制動（Automatic Emergency Braking，簡稱AEB），它可以偵測即將到來的衝撞，自動剎車，避開事故或者減輕傷害。博世開發的系統能夠在霧天、能見度低的天氣偵測腳踏車騎手/人。系統可以拯救許多人。

在大會上，自動駕駛是一個重點，我們看到的博世汽車是基於特斯拉Model S開發的。汽車線纜長1.3公里，博世花了1400小時修改，安裝了50個新組件，讓汽車在真實世界有了很強的自動駕駛能力。博世開發的人機界面（HMI）可以識別駕駛者的身份，自動載入相應的用戶資料。

公路的延伸線如果可以自動駕駛，HIM會通知司機。為了確保司機在汽車自動行駛時不會熟睡，內部攝像頭會持續監控司機的眼部動作。

在體驗過程中，駕駛者閉上眼睛，很快系統就發出警報。如果駕駛者沒有回應，汽車會找到最近的安全點停車。在真實世界，汽車會與緊急服務聯繫，因為出現這種情況意味著駕駛者出現了醫療緊急事故。

聯網泊車也是一門很實用的技術。汽車不只可以自動泊車，還可以與其它汽車、基礎設施溝通，找到可以停車的地方，這種技術會對交通車流造成巨大影響。有了聯網泊車技術就可以節省很多時間。

第二要點：電動汽車

很明顯，電動汽車就是未來，博世是世界最大的汽車供應商，它開發了許多新技術，這些技術可以提高電動汽車的效率，延長續航距離。小電動汽車是博世重點關注的領域，很容易理解，因為小汽車可以用在擁擠的城市。博世關注的還有電動兩輪車，2020年之前全球將會銷售1億輛輕型電動汽車。

以印度為例，那裡的電動兩輪車用的是鉛酸電池，續航與性能還不完美。博世展示的鋰離子電池包含了整合式智能系統，它可以增強兩輪車的性能，還可以降低成本。車輛製造商、供應商應該與政府合作，這樣才能讓公眾看到電動兩輪車的魅力。博世展示的系統是可以擴展的，換言之，車輛製造商可以用較低的成本快速製造不同版本的交通工具。

當無人駕駛汽車越來越多，小型電動汽車再合適不過。在未來短短几年裡，駕乘分享會越來越流行，小電動汽車可以用於駕乘分享。因為尺寸小，小電動汽車在擁擠的街道穿梭更容易，運營商與城市當局也會喜歡它，因為成本低。看起來有點遙遠，不過歐洲一些城市已經做出決定，2025年或者更早就會部署無人駕駛駕乘分享服務。

第三要點：連接，未來移動的骨幹

我們談到了無人駕駛、電動汽車，要讓這些汽車運行，最關鍵的部分就是「連接」。今天的汽車基本上都能連接到智能手機。

無人駕駛汽車要與周圍的一切聯繫，包括其它汽車、交通信號、緊急服務等等。無人駕駛汽車如果想安全行駛，需要處理大量的數據，每秒可能多達1GB。這些數據本身就有很高的價值，它能讓系統更強大，從特定事件中找到模式，繪製圖表，找到更有效的運行方式。

常規汽車為我們帶來許多福利，這些我們已經知道；無人駕駛汽車的益處更大。當我們周圍的一切數字化，聯網汽車就會越來越重要，因為它可以與家裡的家電溝通。不妨想像一下，下班后開車回家，當你快要到家時，空調自動打開給房間降溫，電視已經準備就緒，隨時可以播放你喜歡的體育節目。未來無人駕駛的潛力巨大，上面提到的只是其中很小一部分。

聯網汽車對網路的要求高。發達國家的網路狀況很好，但是還有一些國家比較落後，所以我們先要搞好基礎設施，然後才能支持無人駕駛發展。交通意識也是一個重要問題，我們要花相當長的時間改善。對於像印度這樣的國家而言，小型無人駕駛系統將會成為連接現在與未來的橋樑。

Level 3汽車

未來無人駕駛汽車會不會像巴士一樣？從某種程度上講的確如此。你等了很久，想搭上自己要坐的巴士，終於，你想搭的車一輛接一輛來了。6月末，媒體代表看到了Jack，這是一輛奧迪Level 3無人駕駛測試車。過了幾周，在德國博世 Mobility Experience會議上，記者們又看到一輛樣本測試車。

這一次不是奧迪車，而是特斯拉Model S。博世有許多專門用於研究的汽車，它用這些汽車開發無人駕駛技術和系統，然後賣給汽車公司。

博世最近公布一份調查報告，說未來銷售汽車時無人駕駛是最大賣點。博世調查了6000人，54%說無人駕駛能提高他們購買新車的興趣。無人駕駛是一大挑戰，而博世在這方面恰好很強。

讓我們聽聽博世底盤系統控制高級副總裁 Stephen Stass是怎麼說的：

「我們是從駕駛員輔助技術起步的，25年前，我們就用雷達感測器開發了Level 1技術。那時還沒有誰想過無人駕駛的事情，如果你在10年前問我，我會說無人駕駛簡直就是科幻。我們開發這樣的技術不只是從感測器角度著眼的，也不僅僅是因為感覺，還考慮了制動器。我們是ESP、ABS的先鋒，我們收購了一家轉向技術公司，我們想擁有全部系統。你不妨想想無故障運行剎車系統。如果有一個錯誤，如何讓汽車安全停車呢？所以我們從系統的角度徹底理解整個系統，但是我們願意以組件或者完整系統的形式將它出售給OEM，它們可能沒有資源開發自己的無人駕駛汽車。」

Level是什麼？

自動駕駛評級是汽車工程師學會（Society of Automotive Engineers）確定的。Level 0汽車沒有任何駕駛員輔助系統，比如Caterham Seven汽車，ABS出現之前的汽車都屬於Level 0級別。然後是Level 1，駕駛員可以使用各種系統，比如上面提到的ABS、ESC，不過人類還是要保持高度的注意力，實際控制汽車。

然後是Level 2，此時汽車可以轉向、控制油門和剎車（例如自適應巡航控制和車道保持系統），不過駕駛者必須注意行駛環境。即使是今天銷售的最先進半自動駕駛汽車（包括特斯拉和它的Autopilot），等級仍然只是Level 2。

到了Level 3，事情才真正變得有趣起來。在某些特定條件下，比如在高速公路分車道或者地圖精準、有地理圍欄（geofenced）的區域，汽車可以自己行駛，它可以觀察環境，審視周圍的汽車，知道公路上發生了什麼災難，等等。不過人類仍然需要保持高度的注意力，以防系統出現故障，或者汽車駛入某些環境后自動駕駛停用。

一旦超越Level 3就是完全無人駕駛了。你告訴汽車目的地是哪裡，不需要人類輸入信息汽車就能將你帶到那裡。Level 4仍然只能在某些範圍內啟用無人駕駛，比如地圖精準、有地理圍欄的區域。如果是Level 5汽車，那它就可以去任何地方，你可以睡覺，看電視，抵達時汽車會告訴你。

怎樣運行的？

為了讓汽車自動行駛，它必須看清周圍的世界。正因如此，博世在特斯拉Model S內安裝了感測器陣列：6個雷達單元，6個激光雷達掃描儀，向前立體視頻攝像頭。

我們看到過許多無人駕駛研究汽車，上面安裝了很大的64線Velodyne激光雷達，博世的激光雷達掃描儀相比而言更加精簡，奧迪即將推出的A8也安裝了這樣的激光雷達。感測器高速旋轉，為汽車周邊的世界繪製360度點雲（point cloud）圖，不過這樣的激光雷達組件很貴，無法與現有的汽車設計語言完美融合（警車除外啊）。

在車頂裝一個旋轉的冰球或者一根杆子，雖然視力會更好，可以看清世界，但是對於Level 3汽車來說有點大材小用，因為在Level 3汽車的使用環境中根本不必擔心行人穿過繁忙城市的人行道。在另一個工廠，記者曾看到過博世的另一輛測試汽車，這是一款Level 4無人駕駛汽車，車頂有傳統的旋轉激光雷達桿。

所有感測器收集的信息融合在一起，將環境數字化，比如路的兩邊、車道標誌、公路標誌、其它汽車、行人等等，計算機會計算空間的大小，看看汽車能不能安全穿過，會不會撞到東西。安裝多個融合式感測器是相當重要的，讓我們聽聽Stass的解釋：

「如果只有一個視覺控制設備，很容易就會犯錯。起霧了怎麼辦？此時雷達效果更好，如果對象是靜止的，雷達處理就會有些困難。攝像頭剛好相反（攝像頭識別靜態對象的能力很強，但識別移動對象的能力弱）。換言之，我們將兩種測量技術的優點結合在一起，這樣信息就會更可靠。它不只可以告訴你離汽車有多遠，還可以建立可靠的環境模型。駕駛時你會擁有自由空間，不會撞上任何東西。」

當汽車即將駛入公路延伸線，系統可以接管汽車，儀錶板上的顯示屏會提前通知司機。和Jack一樣，博世的自動駕駛模式如果要激活，需要按下方向盤上的兩個按鈕。當系統接管汽車后，汽車的UI會改變，根據路線的不同，它會計算多長時間之後司機需要重新接管汽車。

30秒時汽車開始倒計時，它會用視覺與音頻信息提醒司機，告訴他是時候接管汽車了。儀錶板上安裝了攝像頭，它用凝視追蹤技術判斷司機注意力是否集中。如果司機沒有接管汽車，汽車會打開危險警報燈，停在路邊，然後聯繫緊急服務。

在演示駕駛過程中，系統運行完美，沒有犯錯。V2V（汽車到汽車）通信系統會發出警報，告訴汽車（還有我們）路上有其它汽車存在，在博世的測試場內，汽車從容應付急轉彎，沒有任何問題。

有多安全

在其它一些領域，技術也在飛速進步，所以說妨礙無人駕駛普及的不是技術本身。相反，各種「社會-倫理-法律」因素才是真正的障礙。感興趣的用戶、監管機構相信新技術是安全的嗎？就自動駕駛汽車而言，至少先要證明系統像人類司機一樣安全，即使如此標準也是很低的，畢竟2016年美國公路上有35000多人喪生。

去年RAND Corporation公布過一份報告，它告訴我們要證明高全性是否足夠高是一件難事。雖然人類不是完美的司機，不過人類駕駛汽車每1億英里只發生1.09起致命事故。如果想證明，你的自動駕駛系統至少要達到這一標準。RAND計算之後得出結論，說測試車隊需要行駛2.75億英里並且沒有任何失誤才行。很明顯，達成目標需要部署龐大的車隊，需要跑很長一段時間。有些測試可以在計算機模擬程序中完成，不過Stass卻說博世有其它辦法：

「解決方案分三步。進行VR模擬是一個根本要素，在視覺計算方面我們進步很快。不過這些模擬仍然是人工的，遠遠不夠。接下來就是統計法，我們管它叫『設計式驗證』。如果某些設計元素已經驗證過，你可以證明你是這根據這些設計元素開發的，那麼你就可以繼續前進，不需要更多的驗證。你可以只驗證一些邊緣案例。最終會形成連通性，它是以驗證作為基礎的。一切都與收集數據有關：生產汽車，汽車有特定等級的基本功能，你知道這些功能是安全的，然後一步一步推進，收集複雜交通環境下的數據，改進演算法，通過遠程方式對軟體升級（聽起來和特斯拉差不多）。當然，它必須是安全的，然後你一步一步學習，了解汽車周圍的無限世界。」