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我国智能网联汽车现状及发展趋势研究

2020-05-06 09:42:29

作者冯泇铖,就职于国汽(北京)智能网联汽车研究院有限公司,主研智能网联汽车测试技术及产业。

近年来,我国智能网联汽车产业发展迅速,已初步形成L2及以上汽车研发和测试的能力,商业化和应用落地方面也进入探索阶段。2018 年 12 月,工业和信息化部印发了《车联网(智能网联汽车)产业发展行动计划》,发展行动计划目标在 20
20 年,实现车联网(智能网联汽车)产业跨行业融合的突破,具备高级别自动驾驶功能的智能网联汽车实现特定场景规模应用,车联网综合应用体系基本构建,用户渗透率大幅提高。

目前,智能网联汽车已初步形成主流的技术架构及集成方案,整体功能方面初步具备一定条件下的自动驾驶能力,但成熟度和可靠性还尚未达到安全交通融入的程度。在市场应用方面,目前依旧是以L2辅助驾驶为主,例如:特斯拉、沃尔沃、奥迪、奔驰、丰田等国际一线国际品牌,以及蔚来、领克、小鹏、长安等国内本土品牌汽车搭载了ADAS辅助驾驶功能。L3及其以上的自动驾驶功能目前在量产车中尚未开展应用,例如奥迪对于L3级别的自动驾驶开展了深度的的开发,但尚未形成具备落地水平的商业级产品的。随着技术的更新和法律法规的健全,智能网联汽车将加速商业化落地、拓展产业应用,在一定条件的应用有望率先开展。

智能网联汽车已经形成主流技术方案

智能网联汽车自动驾驶功能的实现主要依赖于环境感知传感器、自动驾驶计算平台、网联通讯设施、人机交互系统等。其中,环境感知传感器相当于智能网联汽车的五官,环境信息的获取主要依赖于这些传感器。目前全球范围内达到L3及以上自动驾驶汽车通常搭载有摄像头、激光雷达、毫米波雷达和超声波雷达,搭载的数量、布置方案呈现多样化,同时也依赖于传感器的性能。随着传感器技术升级迭代和传感器成本的降低,未来有可能出现部分传感器功能强化、部分传感器弱化或被替代的情况。自动驾驶计算平台相当于自动驾驶汽车的大脑,感知系统采集的数据通过计算平台进行融合处理,然后进行路径规划,做出车辆控制指令。网联通讯设施是实现V2X功能的核心,助力于实现车路相连、车车相连、车人相连的功能,加强远距及盲区的信息获取能力,是车辆越过单车智能,实现智慧交通系统的关键要素。人机交互系统是智能网联汽车的另一个重要的版块,未来智能化、人性化、多样化的人车交互系统将使得自动驾驶功能的接管和移交过程变的更加安全和易用,在降低事故率的同时还能实现多媒体娱乐、导航等功能。
 


图1 智能网联汽车自动驾驶系统技术实现路径(
原创图片,转载请声明


智能网联汽车法规和标准还在完善中
 

我国智能网联汽车相关法律法规及标准还尚未形成完整的体系,目前国家多个部委和团体联盟已经规划并且有序开展编制工作。在法律法规方面,由于智能网联汽车技术尚未成熟,现阶段实现真实交通场景的融入还存在较大的安全隐患,只针对封闭测试场、开放及半开放测试区制定了允许上路的相关法规,同时严格要求只有通过各个地方封闭测试区的测试并且拿到路试牌照后才能在指定自动驾驶测试区进行路测。近年来,国家已经开始针对自动驾驶应用场景、车路协同领域的标准、智能网联汽车的网络安全、数据安全、信息安全、个人隐私保护等方面建立相关的法律法规。

在标准方面,2017年12月29日,由工信部、国家标准委共同制定的《国家车联网产业标准体系建设指南》系列文件发布,据标准化主体对象和行业属性把指南分为总体要求、智能网联汽车、信息通信、电子产品与服务等部分,对智能网络汽车的标准进行了顶层设计,为后续开展细化工作奠定了基础。智能网联汽车的标准体系围绕着基础、通用规范、产品与技术应用、相关标准展开,覆盖了传感器感知、融合、决策到人机交互等方面。


图2 智能网联汽车标准体系(原创图片,转载请声明


L2市场渗透率将逐步加大 L3落地方案尚不成熟

目前, L2辅助驾驶功能已经成为在售车型主流配置方案,L3级别的量产化受制于技术和成本尚未实现规模化量产。随着汽车市场的发展趋势和消费者认知的强化,L2级别的辅助驾驶(ADAS)离规模化商业变现更为接近,车型渗透率也逐渐增高,面临产业快速膨胀的机会。一方面由于消费者对ADAS的接受度提高以及使用习惯的养成,大量车企将其作为新车型的卖点和科技水平的象征;另一方面在于有关法规的推进和国家政策的支撑。图3为汽车之家2019年统计的在售车辆ADAS配置搭载率,可知近三成以上市面车辆在不同程度上搭载了ADAS的相关功能,搭载率已经具备规模化应用程度。
 

图3 在售汽车ADAS配置搭载率(数据来源:汽车之家大数据)


市场结构方面,L2辅助驾驶早期主要应用于30万元以上的中高端汽车,很多车型也将其做为高配车型的选装功能。近年来,ADAS功能的搭载已不再局限于高端品牌和高配车型,部分合资和自主品牌的主要车型上ADAS功能的搭载率甚至超过了一些在华销售的高端品牌车型,这样说明ADAS功能在我国的市场认知度高,一部分消费者养成了ADAS功能的消费习惯。

在技术层面,行业内认知度最高的第一梯队有特斯拉、沃尔沃、奥迪等,其中特斯拉是从2014年开始为车辆配备安全性驾驶辅助功能,目前特斯拉自动驾驶硬件已经升级到第三代,配备了HW3.0硬件,支持停车场低速运行和高速公路部分特定场景下驾驶辅助功能,未来将提出进一步的功能升级,包括识别交通信号灯和停车标志、城市道路自动驾驶。沃尔沃搭载的Pilot Assist自动驾驶辅助系统能满足车辆在特定条件下的自动跟车、主动刹车、车道保持、路牌限速识别等功能,在识别以及介入方面精准度都非常高。

在L2相关功能搭载方案上,市面大部分在售车辆基本以选配和高配作为增量功能,部分品牌车系渗透率很高,几乎成为标准配置。例如,国际品牌中特斯拉和沃尔沃的基础ADAS功能已经成为标准配置,对于一些新推出的高级别ADAS功能才作为付费选配项目。国产品牌方面,蔚来汽车的NIO Pilot自动辅助驾驶系统作为选配功能提供给客户,但ADAS的硬件系统是全系车辆搭载,采取付费激活的商业模式。小鹏汽车的中高配车型搭载有ADAS辅助驾驶功能,其中G3车型搭载了有12个超声波雷达、5个高清摄像头、3个毫米波雷达,实现针对中国特色交通环境的自动辅助驾驶和多场景全自动泊车方案。
 

图4 搭载L2辅助驾驶的代表性品牌

L3自动驾驶目前是汽车主机厂尚未逾越的一道鸿沟,主要壁垒在于技术方案的可靠性和成本。在技术架构方面,L3的集成方案通常要搭载激光雷达作为环境感知系统的重要组成部分,激光雷达目前由于造价昂贵、车规级可靠性等问题还尚未完全成熟,未来低成本的固态激光雷达量产后有望解决这个难题。部分有实力的一线品牌对L3开展过专项攻关,但尚未有成熟产品落地。据有关媒体披露,奥迪取消L3级自动驾驶项目,将团队数百名员工转向L2和L4级自动驾驶技术研发。奥迪为此曾经开展了五年以上的研发时间,投入了上千人的研发团队,对于一线品牌放弃了L3的举措来看,L3技术落地还是存在很大的难度。

V2X车路协同成为 单车智能迈向智慧交通系统的关键

智能网联汽车的发展路径是从单车智能为到车路协同升级,其中以单车智能为主,车路协同为辅。单车智能主要依赖于摄像头、激光雷达、毫米波雷达等环境感知传感器进行道路场景识别,车路协同是单车智能的功能延展和补充,基于V2X(Vehicle to Everything)技术开展。V2X分为V2V(Vehicle to Vehicle)、V2I(Vehicle to Infrastructure)和V2P(Vehicle to Pedestrian)三类,可以理解为车辆与所有可能与其发生空间关系的交通参与体进行信息交互,识别单车智能以外的盲区和潜在的危险交通场景,减少事故发生、减缓交通拥堵、降低单车信息处理负荷。

1、车路协同的应用有望降低单车成本

车路协同是一种自动驾驶补充方案,能够在一定程度上弱化单车传感器的功能和性能要求。从原理上讲,车端传感器的功能可以通过道路端传感器来补偿实现,道路端通过RSU(路测单元)将获取到的环境数据传递给车端,通过坐标系变换将路端环境信息转化成车端环境信息,发送至计算平台进行数据融合。这样一来,只要能保证道路端数据的实时性、完整性和可靠性,可以通过降低单车传感器搭载的数量和性能来实现单车集成成本的降低,而基于RSU的路端数据通过类似广播的方式让所有在道路行驶的车辆共享,实现资源集中和高效处理。

2、车路协同将降低自动驾驶计算平台算力负荷

自动驾驶计算平台是智能网联汽车的大脑,各路传感器获取的数据都要在这里融合、决策并输出决策和控制信号。算力是评价计算平台性能的重要指标,也是直接关系到造价成本的核心参数。单车智能方案中,要增强环境感知能力,往往通过增加传感器性能和数量的方式来实现,这意味着实时处理信息量的增大,由于自动驾驶对于数据传输延时性极为敏感,所以对计算平台的算力也提出更高的要求。基于此背景,多接入边缘计算成为比较实用的网络结构,可以部分缓解计算平台的压力。

3、5G技术的应用将拓宽数据通道,降低通讯时延

基于5G高速数据传输的特征,可以实现海量传感器信息的传输。从功能角度,车端可以利用多元异构的传感器获取更加丰富的车辆周边环境动态信息,在一定程度上提高自动驾驶的安全性;道路传感器之间可以进行实时的信息通讯,实现路径优化、安全信息广播等,包括周边行人防预警、盲区车辆碰撞预警等场景;边缘云与区域云的数据传输也可以通过5G的无线方案。从性能角度分析,5G的高速传输特征可以有效的降低端到端的通信时延,提高安全性能。

智能网联汽车应用 与商业化落地处于探索阶段

目前,我国智能网联汽车的应用主要围绕着各地的智能网联汽车测试区开展,部分企业将率先在公共交通、共享出行、物流等领域探索性的落地自动驾驶车辆。总体上,目前我国智能网联汽车还处于形成产业雏形的阶段。以商用无人驾驶的应用主要分两部分,一是公共交通道路,未来面向高速公路等干物流卡车的无人驾驶;二是一定条件下的受限制区域,包括像港口、矿山、短途无人配送、城市及园区环卫等。随机交通场景的融入目前存在一定的问题,在技术层面技术尚未完全成熟,可靠性和安全性还有待验证;法律法规层面上国家在智能网联汽车(自动驾驶)方面交通法律法规尚未完全建立,例如高速公路目前基本上不允许自动驾驶汽车上路;运营成本方面,车辆集成费用较大,规模化运营初期投资较大。但是,在一定条件下的场景应用还是存在很大的市场空间,同时目前也具备可行性的技术方案,下面介绍几个不同领域的典型案例:

1、工程用途车辆的应用:自动驾驶矿车

位于鄂尔多斯市达拉特旗白泥井镇的内蒙古宝利煤炭有限公司在2019年9月起,三台无人驾驶矿车在此试运行。三台用于剥离和堆放土方的无人驾驶翻斗车,分别是两台同力重工I65和一台潍柴YZT3885A。每辆车上集成有四个激光雷达、五个摄像头和四个毫米波雷达,如图5所示。在封闭的装载区、600米的主干线和排土区范围内,它们以低于30km/h的匀速按照既定路线行驶。据调研统计,由于不需要车内驾驶员,三台无人驾驶的翻斗车,至少可以节省六个司机的成本,但需要有后台人员对其安全性进行监控。
 

图5 无人驾驶矿车及后台监控控制设备

2、固定路线公共交通应用:自动驾驶公交车

2018年12月28日,湖南湘江新区智慧公交示范线首发仪式在长沙市举行。湖南湘江新区智慧公交示范线路全长7.8公里,沿途停靠11个站点,双向总计22个站点,一期计划投放4辆中车电动智能驾驶公交试运行,如图6所示。目前开放道路L3等级的4辆中车电动智能驾驶公交试运行,依托国家智能网联汽车(长沙)测试区,该项目将打造集研发“车-路-云”应用于一体的智慧公交全国示范线。这也是国内较早的率先进行商业化自动驾驶汽车,也是依托国家智能网联测试区,从封闭道路测试到半封闭以及开放道路测试的应用案例。该自动驾驶的功能实现的亮点是V2X的应用,这也是该自动驾驶项目的核心和主推技术。
 

图6 长沙自动驾驶公交车

3、特定区域公共交通应用:自动驾驶出租车
 
2019年11月28日,广州文远知行科技有限公司携手广州市白云出租汽车集团、科学城(广州)投资集团,在黄埔区、广州开发区开启RoboTaxi(以自动驾驶技术提供出行服务)试运营服务。车辆采用日产纯电动车型作为原型车,搭载文远知行的L4级自动驾驶软硬件解决方案,如图7所示。第一阶段将投放数十辆L4级自动驾驶出租车,服务范围覆盖黄埔区、广州开发区核心的144.65平方公里的城市开放道路,将为区内市民提供日常的自动驾驶出行服务。在试乘运营工程中,每辆车还配备了安全员,防止车辆出现安全问题。
 

图7 广州自动驾驶出租车车队

4、城市特种工作车辆:清洁环卫车

北京植物园配置了微型无人驾驶清扫车 “蜗小白”,蜗小白由植物园与智行者科技有限公司合作,于2019年1月1日引进,能够实现无人操作的园区环境清洁工作。它搭载了摄像头、激光雷达和超声波,能够实现远程监控,以及算法和程序的设定。有主动壁障功能,在接近游客时能够执行避让和停靠动作。工作性能方面,能够自主完成路面清扫、洒水、垃圾收集等工作。工作效率等效6名环卫工人,极大地提高了清洁效率,图8为正在打扫卫生的“蜗小白”无人驾驶清扫车。
 
图8  “蜗小白”无人驾驶清扫车


*文章由首创高科特约行业专家撰稿,仅作为行业交流,不作为投资依据,不代表首创高科的行业观点。