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北汽尹颖:车路协同为汽车加速智能化插上翅膀

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2020-08-24EV世纪 综合报道

8月22-23日,主题为“提速汽车智能化、打造产业新引擎”的第三届全球智能汽车前沿峰会在广州举行。本次活动由中国电动汽车百人会、智能汽车与智慧城市协同发展联盟主办,旨在探寻智能汽车行业的新路径,共建智能汽车全产业链健康生态圈。全球汽车行业协会、标准化组织、专家咨询机构的特邀嘉宾,汽车产业基地、投融资机构与科研机构专家,新能源智能汽车产业链企业负责人等共500余人参加会议。

会上,北汽研究总院副院长、北汽新能源工程研究院副院长尹颖代表北汽,分享了其在产品智能化和车路协同方面的思考。

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尹颖称,2020年是L3级自动驾驶产品的元年,各大车企都推出了L3级别的车型,北汽也认为2020年开始自动驾驶进阶的过程可能会加速,但这种加速一方面是单车智能水平的提升,各个传感器、计算平台和高精地图,各项技术都在突破;另一方面,很大的程度上车路协同在国家政策的支持下也会为汽车加速智能插上翅膀。

车路协同和单车智能不是单项选择题 需融合发展

汽车自动驾驶技术上的突破,单车的智能化技术是进阶的基础,没有单车智能,后续不管是从L1到L5,还是很多场景的自动驾驶都没有办法去落地实现。

尹颖注意到,目前单车智能化在发展的过程中遇到了瓶颈。在整个开发过程中,达到L3级别以上的核心高算力计算平台、电子电器架构,还有整车双冗余的底盘平台、高精地图定位,这些核心技术都处在逐渐摸索和突破过程中,核心技术的瓶颈也决定了单车智能再往上发展必然会带来成本的增加和各种场景的覆盖。以自动驾驶出租车这种场景为例的话,单车增加的成本在10-20万美元之间,这个成本的增加会给整车企业带来巨大压力,用户也不太可能接受这么高的购车成本。

自动驾驶水平越往上走、覆盖更多的场景,但是成本的压力会越来越大,如何去解决单车智能的发展瓶颈呢?尹颖认为,车路协同可以带来补齐短板很好的技术方案。车路协同和单车智能并不是单项选择题,而是共同发展、逐渐融合,形成性价比最高、覆盖场景最全、最终用户体验最好的一项技术的融合。未来,单车智能与车路协同融合后,在超视距的感知、基于边缘计算的决策规划以及协同的自动驾驶技术,这些方面都会有很大的突破,去实现自动驾驶的进阶发展。

深挖更多车路协同场景来补齐短板

作为企业智能网联领域的带头人,尹颖一直关注智能网联技术的前瞻趋势,也在研发应用的过程中,积累了诸多宝贵经验。

目前,北汽新能源已经完成了智能座舱、智能驾驶、智能网联等技术规划,即“达尔文”人工智能系统,并与国内外优质科研和供应商资源协同推进车载高精度传感器、车规级芯片、智能操作系统、车载智能终端、智能计算平台等产品研发和产品转化。从产品层面看,北汽新能源已经实现了包括智能辅助驾驶系统、智能驾驶检测、代客泊车、语音唤醒识别、手势识别、面部识别、空调、灯光姿态联动、噪音消除等智能技术的应用,达到了行业领先水平。

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尹颖认为,北汽在智能网联发展的探索方面是两条腿走路,达到L3级自动驾驶水平的车型将问世,实现在高速公路场景下脱手,泊车场景下的遥控泊车和自动泊车。同时在车路协同方面,目前已经针对LTE-V的17个场景做了相关产品端的融合,但是在这一过程中发现,17个场景还远远不够,需要深挖更多车路协同的场景来补齐单车智能技术上的短板。

尹颖称,高阶自动驾驶在发展过程中,自身智能和车路协同深度的融合发展一定是未来的发展方向,在产业政策、核心技术突破、产品准入法规以及5G-V2X基础设施等方面,需要在行业内达成共识,一起协同去攻克,才能有更好地、更快地推出产品。为此,她提出以下四点建议:

第一方面,在产业政策方面加快开放道路的测试,十城千辆,北京市目前已经在亦庄开发区开放了包括高速、城市以及泊车各种场景,也拿出专门的亦庄开发区来做这方面的车路云协同一体化的专项。但是整个的道路开放以后,需要增加车辆管理,包括测试、运营阶段的法规政策都要跟上,才能保障产业包括产品和技术能尽快落地。

第二方面,应该加强合作攻克技术的瓶颈。这个应该是产业上下游的协同,包括现在车规级的硬件,先行的电子电器架构、软件平台、高精地图、定位,这些都是应该集成行业内的各个OEM、Tier1、Tier2、Tier3的力量来攻克。

第三方面,加快产品的准入、产品的研制。现在厂商都在推FOTA(Firmware Over-The-Air 移动终端的空中下载软件升级)、OTA的方式,在SOP的时候是固定状态的软件版本,FOTA以后这个软件版本没有备案,如何去追溯,如何给用户更好体验的同时又能很好的保证软件质量,这也会面临比较大的挑战。所以在智能网联汽车,不管是软件的产品准入,还是针对场景的一些产品准入方面,都会面临很大的挑战。

第四方面,在加快5G的基础设施建设方面,路测的设备,还有高速、泊车,这些场景的基础设施也会为自身智能加速进阶发展提供保证。

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