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| 本文作者：Dude | 2018-10-29 14:41 | 专题：2018 全球智能驾驶峰会 |
雷锋网新智驾按：10 月 26 日至 27 日，2018 全球智能驾驶峰会在苏州召开，本次峰会由苏州市相城区人民政府主办，苏州高铁新城管理委员会、雷锋网新智驾和数域承办，邀请到来自主机厂、科技公司、资本机构和产业研究机构等领域的多位专家，共同打造了一场智能汽车和自动驾驶领域的顶级峰会。
本次峰会的议题之一是构建智能驾驶关键技术核心应用，来自同济大学教授、博士生导师、交通运输工程学院副院长马万经、酷哇科技CEO何弢、福瑞泰克 CTO沈骏强、Drive.ai 联合创始人王弢、博世汽车部件（苏州）自动驾驶系统高级经理、驾驶员辅助系统专家王佳佳、Mathworks迈斯沃克软件（北京）工程师资深应用工程师王鸿钧就本次议题分享了来自学术界、Tier 1、科技公司、软件开发商公司的开发。
以下在雷锋网新智驾的摘要：
同济大学教授 马万经
来自同济大学教授、博士生导师、交通运输工程学院副院长马万经发表了《车路协同环境下的交通管控与服务》。马教授带来了从交通交付看自动驾驶的一些思考。
马万经从辅助驾驶、经济驾驶、共享出行等三个方面进行方式。车路协同在实际范围内最早关注的点就是安全。安全问题的解决不仅仅需要单车智能，还涉及基础设施等方式的优化。
车路协同将会大大改善交通拥堵的范围和拥堵蔓延的速度，未来车路协同将会成为调控整体交通流的有效手段。车路协同的诞生将会使交通的信号控制方式发生改变、甚至车辆本身也将会成为一种控制手段。
此外，未来具有车路协同功能的汽车将可以以0.1秒的速度进行信息的广播，未来车辆信息的利用方式也是交通系统里最为关键的方向之一。此外，信息的占有率、系统的运行状态的评价、空间利用和整体交通组织管控等一系列的方案都可以通过大量的历史数据进行更精细的分析和评价。
自动驾驶车辆诞生以后，未来的的出行方式也会发生重要的变化。共享将会分为两个层次：一是汽车本身的共享；另一个层次则是出行方式将会重要的变化。
自动驾驶是一个非常重要的领域，但自动驾驶在交通体系里完全普及可能还需要相当长的时间。无论从产业、还是技术开发以及交通系统分析角度来看，如何把现在已有的成熟技术用于解决当下以及未来短期内出现问题是一个重要的关键点。
定位于服务智能城市的酷哇科技，致力于把自动驾驶在城市和生活当中落地。酷哇一直致力于推动无人驾驶在商业技术上的落地。酷哇在商业化的历程中非常注重数据的有效性，始终围绕着城市公开场景展开工作，保持数据的一致性，并不会改变酷哇的应用商业化之路。
目前酷哇已经形成了五款不同的车型。今年4月，酷哇和中联环境共同落地了一款自动驾驶清扫车，并在长沙橘子洲头共投放了10辆车分别为5款不同车型，实现行业内首次多车协同的自动驾驶车队作业，并且自动驾驶车队整体运行的TCO（总体拥有成本）比传统机械+人工的模式下降了20%左右的成本。就在昨天（2018年10月26日）酷哇已经获得了长沙市智能网联汽车道路测试。
此外，为了达到规模化环卫车辆高效协同作业，酷哇开发了智慧环卫云脑系统。此系统能够实现全局规划、自适应导航、保障作业安全。下半年酷哇将基于此前在环卫之前的积累，在物流行业发力，在固定路线进行点对点L4级别自动驾驶。
自动驾驶初创公司能否进入量产化，成为下一个关键环节。智能驾驶解决方案福瑞泰克 CTO沈骏强认为，自动驾驶系统目前面临四个方面的挑战，包括安全问题、用户体验、应用场景和量产成本。
按照国际标准ISO26262，自动驾驶在定义安全目标时主要会考虑三个因素，分别为严重程度、发生概率和失效时车辆的可控性。其中，可控性是一项关键因素。但是，在自动驾驶阶段，由于人的操作是一个非主导的因素，所以可控性因素会下降。
沈骏强表示，对自动驾驶车辆来说，系统失效只是系统失效模式的一种，在自动驾驶系统当中，系统本身性能好坏，也是安全需求的一部分。所以，在讲自动驾驶系统安全性的时候，需要同时考虑功能安全和行为安全。
此外，自动驾驶对于安全的重视，一定意义上会影响用户体验方面。这就要求，在ADAS不同的阶段，需要对用户体验和功能安全做一定的平衡。
对于自动驾驶的应用场景，沈骏强认为，近期可落地的自动驾驶应用场景，包括园区半封闭低速场景和低速货运车辆，而且，To B的应用会比To C应用来得更快。
今年以来，Drive.ai 已经实现了半年在美国德克萨斯州阿灵顿市（Arlington）、弗里斯科（Frisco）两次自动驾驶商业部署。
王弢认为Drive.ai之所以在运营工作上取得如此大的进展，是技术、全栈式的解决方案、多系统闭环迭代支撑起Drive.ai的快速成长
在技术本身还不是特别成熟的时候，自动驾驶汽车需要经过多轮的迭代和优化。整合的供应商全栈式供应商对整个供应链，包括所有的子系统都有非常好的理解，因此供应商能够既进行局部的优化和对每一个子系统进行优化。目前Drive.ai已经完成了林肯MKZ、奥迪、尼桑等三种不同车型的线控整合和开发。
在切入自动驾驶这个领域当中，博世按照客户端的需求以及应用场景的不同，博世将其分为了三大块：第一块是“绿色世界”主要集中在共享经济、自动驾驶的机型上，主要以需求运营为导向；第二块是“蓝海世界”，是在私家车和长途运输卡车上运用的一些技术，主要以价格区间的驱动作为主导；最后一块叫是封闭区域的一些场景化的落地，也就是大家所说的码头机场。
博世汽车部件（苏州）自动驾驶系统高级经理王佳佳表示：博世认为L2是驾驶员主责，L3是系统主责；博世所说的自动驾驶主要是指L3级以上，而真正的Level 3会在2021年来到中国。
在此之前，博世将在2019年吧一款符合SOD级别的预控制系统推向市场，成为世界上第一家真正实现大规模量产的公司。王佳佳同时认为，自动驾驶想在中国做到最好，必须从中国来进行最根源的研发。目前，博世在自动驾驶领域已有400名工程师，未来一到两年，博世计划培养更多的本土研发人员，加入自动驾驶的行列。
在自动驾驶的研发背后，离不开软件层面的技术推动。Mathworks就是其中的软件代表公司。来自Mathworks迈斯沃克软件中国资深应用工程师王鸿钧认为，仿真软件可以在自动驾驶系统和整机产品中发挥重要作用。
Mathworks公司主要产品是MATLAB和SIMULINK，其中，MATLAB是一款数学计算软件，已经有35年的历史，MATLAB语言已经成为一个工业标准的高级编成语言，被广泛的应用于算法开发数据计算，数据的可视化以及数据的分析当中。SIMULINK是一款车辆控制系统框图，基于这一系统框图，可以对动态系统建模和仿真。进而去分析系统的特性，完成系统的设计。
据王鸿钧介绍，Mathworks可以作用于自动驾驶开发的三个分析：在感知层，Mathworks可以开发视觉算法，雷达算法，包括激光雷达算法，对采集到的数据进行可视化，对传感器收集到的数据进行分析，包括去设计深度学习的算法；第二、在控制层，可以使用MATLAB、SIMULINK去进行系统的建模，进行控制算法，以及先进控制算法的开发，包括在自动驾驶里面经常用到模型预测控制算法的开发，进行仿真，进行算法的设计等等。同时用SIMULINK自动对进行进行回归测试。最后，功能安全方面，Mathworks的系统功能安全会有一系列认证的要求，比如说ISO26262的认证等，提供一整套的验证和测试的工具链，帮助合作伙伴完成认证工作。
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