2016 年北京車展前夕，兩輛由長安汽車研發(fā)的無人駕駛汽車從重慶出發(fā)，經(jīng)過 2000 公里的長途跋涉，最后成功到達北京。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(fā)與量產(chǎn)工作。黎予生說，今年會加強輔助駕駛產(chǎn)品的開發(fā)，并計劃在明年實現(xiàn)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，隨后成為其戰(zhàn)略方向，并累計投入將達 50 億元，用于智能化汽車的技術研發(fā)和產(chǎn)品開發(fā)。
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(fā)團隊，開發(fā)智能汽車技術和產(chǎn)品，并計劃在 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。
相比于長安汽車細水長流地投入，美國的汽車廠商更加直接：通用汽車、福特汽車先后通過大手筆的投資或并購初創(chuàng)公司來增強自動駕駛實力。在談及為什么此類投資或并購沒有發(fā)生在中國時，黎予生給出了自己的回答：一方面，國內的自動駕駛初創(chuàng)公司還沒體現(xiàn)出自己的價值；另一方面，國內車企并購其他不同類型行業(yè)的現(xiàn)象不多。
長安汽車黎予生：結束2000公里“跋涉”后，自動駕駛量產(chǎn)依然任重道遠
在與互聯(lián)網(wǎng)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，理由是后者的原型車已經(jīng)紛紛上路測試；另一點，車企對「車」的理解比互聯(lián)網(wǎng)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(xiàn)真正的無人駕駛，還需要相當長的時間。
關于長安汽車無人駕駛
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(xù)在這方面做研究，但這些技術并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(wěn)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(xiàn)在可能要變成三級（Level 3）或四級（Level 4）。
新智駕：美國團隊與中國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(chǎn)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(fā)，架一個服務器，用同樣的硬件、軟件在兩地做。
不管任何技術的開發(fā)，在美國開發(fā)好了，會回到國內進行驗證。我們早期開發(fā)階段的某些功能也是在國內驗證，這樣能夠開發(fā)出來適合中國路況的產(chǎn)品。畢竟這項技術要量產(chǎn)，要與其他零部件相關聯(lián)，相互通訊。
新智駕：量產(chǎn)的時候，主機廠對相關零部件要求特別高？
黎予生：現(xiàn)在我們基本上是基于車載產(chǎn)品在開發(fā)，基于車載傳感器、車載執(zhí)行機構等等。
在開發(fā)階段，比如某些車載執(zhí)行機構與系統(tǒng)匹配不夠好，剎車不平穩(wěn)，轉向不平順，這要一步一步測試。因為最后針對不同車型的轉向制動，還要調試。實際上，我們把它實現(xiàn)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(chǎn)結合起來。
至于傳感器，因為在前期研發(fā)，很多技術基于車載傳感器，但有時車載傳感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(guī)級產(chǎn)品。在開發(fā)階段，主要是著重開發(fā)功能、驗證功能、驗證算法。
在比較先進的技術上，我們也會用非車規(guī)級產(chǎn)品，但同時我們也在找可以把它替代的產(chǎn)品。如果能找到，就改進我們的算法，把傳感器用起來。
新智駕：說到「非車規(guī)級」，比如激光雷達，還沒有車規(guī)級產(chǎn)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(guī)級、比較前端的樣件在測試和開發(fā)。但這些樣件還沒有開始量產(chǎn)。
大家做自動駕駛開發(fā)，用的比較多的還是 Velodyne，但現(xiàn)在 Velodyne 還沒有車規(guī)級產(chǎn)品，可能會很快。大家都在往車規(guī)級走，但現(xiàn)在沒看到這類產(chǎn)品。
新智駕：從主機廠的角度講，車規(guī)級激光雷達需要滿足什么樣的條件？
黎予生：主要與汽車電子的要求一樣，比如說工作溫度-30 到 80 度。如果安裝到保險杠位置，防塵、防水是必須的。然后是振動、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，我們怎么能保證它的零件是合乎我們的要求？這就要在生產(chǎn)過程中間做質量管控。
總得來說，自動駕駛系統(tǒng)，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、什么位置、可靠性是多少、準確度是多少、是一個什么狀態(tài)。這些是主機廠跟供應商提的。
新智駕：現(xiàn)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么新的進展或變化？
黎予生：從級別來講，從 L1、L2、L3 逐漸往上走。
我們現(xiàn)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，是駕駛員愿意接受的功能，愿意為之買單的功能。
關于車企的“軟實力”
新智駕：像現(xiàn)在谷歌、百度、Uber 這些互聯(lián)網(wǎng)公司、初創(chuàng)公司、供應商如德爾福、博世以及主機廠也在研發(fā)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占主動權？
黎予生：基本上前期是谷歌非常領先，但真正落實到車上以后，而且經(jīng)過這么一段時間，傳統(tǒng)的汽車企業(yè)包括整車零部件企業(yè)，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(jīng)沒有那么大的優(yōu)勢。不過谷歌有很多實驗數(shù)據(jù)和地圖支撐，它在這方面還是占優(yōu)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(yōu)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，他們愿意把自己的產(chǎn)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(yè)與供應商比較簡單，目的是做一個全套的自動駕駛系統(tǒng)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接口，來安裝他們的系統(tǒng)，性能會比較好。
但這樣的話，主機廠就淪為一個純粹的硬件制造商。自動駕駛系統(tǒng)很多附加值體現(xiàn)在軟件上。如果主機廠把軟件放棄了，相當于把增值最高的部分丟掉了。而且如果主機廠沒有掌握軟件，還會產(chǎn)生其他后果：服務和數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)。
因此，自動駕駛的核心都在軟件上。一般來說軟件是必不可少的，是必須的，除非主機廠光想做硬件。
關于自動駕駛技術
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(huán)節(jié)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(xiàn)自動駕駛？
黎予生：大體上來說，這些技術已經(jīng)夠了，但是每部分可能還要進一步發(fā)展。
比如感知，我們現(xiàn)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(xiàn)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(xiàn)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。
對于地圖來說，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(fā)上，還沒有完全達成一致。自動駕駛高精地圖到底要什么，怎么定義？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?，F(xiàn)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(xiàn)在很多都是用常規(guī)的方式：Case by Case（一個場景接一個場景）處理，傳統(tǒng)是這么做的。但是現(xiàn)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(huán)境感知上，根據(jù)現(xiàn)有環(huán)境下預測車會往哪邊走，下一步會怎么走，這也是算法的問題。自動駕駛汽車要理解環(huán)境、重構環(huán)境，并預測環(huán)境。
在執(zhí)行方面，將來自動駕駛汽車如果不要人干預，某個系統(tǒng)壞了怎么辦？方向盤沒有了，轉向機構壞了該怎么辦？執(zhí)行機構將來將怎么做？每一項需要雙備份嗎？如果沒備份，在發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)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件方面也要提升，因為以后的計算量非常大。自動駕駛的網(wǎng)絡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(huán)境上講，基礎環(huán)境的支撐，車道線需要規(guī)范化。對于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。
關于人工智能與初創(chuàng)公司
新智駕：主機廠一般是怎么看待人工智能跟自動駕駛的關系？
黎予生：我們曾經(jīng)訪問了一些人工智能知名人士，多數(shù)人和我們講人工智能，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，我們并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(fā)對車內駕駛員的狀態(tài)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(xiàn)在國內國外許多的初創(chuàng)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(chuàng)企業(yè)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(chuàng)公司都會被買。
新智駕：但為什么國內還沒發(fā)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(chuàng)公司，還沒有做到足夠好，讓人愿意花錢買的地步。Uber 買了一家 Otto，買完之后就直接在路上測試了。德爾福買了 Ottomatika，也是一樣。
但如果初創(chuàng)公司現(xiàn)在沒做起來，主機廠往里投錢的意愿不會那么大。實際上我覺得主機廠沒買是好的，逼著初創(chuàng)公司把自己的價值做出來。
新智駕：你提到有些初創(chuàng)公司做的沒有「足夠好」。對于主機廠來講，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(chuàng)公司能體現(xiàn)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(tǒng)，它的自動駕駛系統(tǒng)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件能力非常弱，所以讓主機廠去買一個軟件公司，然后去管理它是相當難的。而且在并購方面，國內車企并購其他不同類型行業(yè)的現(xiàn)象也不多。
但總體來說，初創(chuàng)公司在中國要體現(xiàn)它的價值，會有主機廠買單的。
