2023汽车半导体生态峰会 || 一汽崔茂源：红旗品牌智能驾驶技术创新实践
以“链启芯程 · 智造未来”为主题的“2023汽车半导体生态峰会暨全球汽车电子博览会”，由广东省工业和信息化厅、深圳市工业和信息化局、中国能源汽车传播集团指导，《中国汽车报》社主办，爱集微承办，于2023年9月26日至27日在深圳福田会议中心隆重召开。
本届峰会坚持行业领袖峰会的高端定位，全面助力产业间深度融合与创新，推动上下游产业链伙伴携手合作，共同构建具有全球竞争力的汽车科技创新新生态。
峰会现场，多领域、多视角开展的20场特色活动，囊括主峰会、技术研讨、项目路演、专业展览、交流盛宴等，汇聚政、产、学、研、用、投等多个产业圈层，围绕全球及中国汽车半导体产业热点展开交流，峰会重点聚焦新技术、新趋势，深入剖析汽车半导体各细分领域的发展机遇和挑战，近百个精彩纷呈的演讲，共同呈现出一幅专业而全面的思维图景。
其中，在9月26日举办的“ADAS与自动驾驶专场”，中国第一汽车集团有限公司研发总院首席崔茂源做了题为《红旗品牌智能驾驶技术创新实践》的精彩视频演讲。以下内容为现场演讲实录：
崔茂源：各位嘉宾、朋友们，大家下午好！我是中国一汽研发总院的崔茂源，很高兴参加这次关于ADAS和自动驾驶的研讨会议，今天我将我们在自动驾驶方面做的一些探索和思考向大家做一个分享。
中国第一汽车集团有限公司研发总院首席 崔茂源
自动驾驶经过这几年的快速发展，已经由最初的研发技术逐渐成为满足系统安全、用户需求的量产产品，这主要得益于市场用户的需求、政策法规的支持和科技进步，当然也有资本推动的作用。
我今天的报告分为四个部分，第一部分讲一下自动驾驶的行业动态，第二部分分析一下自动驾驶面临的挑战，第三部分介绍一下红旗在自动驾驶领域做的一些探索实践。最后做一个简要的总结。
一、行业动态。
政策法规方面，2020年6月联合国世界车辆法规协调论坛发布了《R157 ALKS自动车道保持系统》，规定了自动驾驶车的上限为60公里/小时，这是针对L3自动驾驶第一个具有约束性的法规，在去年12月份该标准继续修订，将L3级自动驾驶的限速扩展到130公里/小时，并且允许自动换道，于今年9月份开始实施。国内方面，工信部正在加速推进智能网联汽车准入试点要求发布，一些重要的国标/行标即将发布，有的已进入了征求意见阶段，比如《自动驾驶系统通用技术要求》《自动驾驶数据记录系统》《仿真试验方法及效果》《场地测试方法及要求》《道路试验方法及要求》，这些标准和法规有利支持了自动驾驶汽车量产的发布。
在驾驶辅助方面，C-NCAP2024和E-NCAP2023即将应用，增加了交叉路口AEB、倒车AEB、紧急转向辅助等复杂场景，IVISTA和C-ICAP针对行车辅助和泊车辅助等第三方主客观测评规范相继发布，这些规范引导了辅助驾驶产品推广应用。
在产业方面，新能源智能网联汽车市场已进入高速发展期，智能驾驶渗透率快速提升，根据工信部的数据，2022年我国搭载辅助自动驾驶系统的智能网联汽车新车销售量约700万辆，驾驶辅助的市场渗透率达到34.9%，今年上半年驾驶辅助市场渗透率进一步提升达到了42.4%，对自动驾驶的投资也趋于理性。投资的重点也由L2向L2+过渡。自动驾驶产业链也日趋成熟，芯片、传感器等一些关键部件国产化加速应用。
应该说自动驾驶快速发展，并且趋于务实，在低阶L2方向向低成本行泊一体方向发展，高阶L2+及以上的方案向中等算力、少激光、轻地图方向发展。泊车辅助趋于成熟，自动泊车已经很普及了，向记忆泊车方向发展，智驾感知跨域创新应用，通过智驾感知的信息可以做一些底盘控制创新的应用。
在用户方面，随着自动驾驶汽车搭载自动驾驶功能渗透率的逐步提升，用户对自动驾驶的关注度也日益提升。自动驾驶带来的科技感、安全和舒适性将增强用户购买的信心。特别是主动安全、360全景影像、全适应自动巡航和车道偏离预警尤其受到关注。
在产品方面，驾驶辅助领域现有主流功能的使用场景逐渐拓展，以及驾乘体验的升级，这将成为L2级以下辅助功能的核心部分。L2.9逐渐成为各车企的竞争焦点，目前高速场景逐渐普及，快速拓展到城市场景，L3级自动驾驶主要以法规准入为短期目标，以产品量产为长期目标。主要是满足智能网联汽车准入的要求，从低速单车道场景逐步拓展到全速多车道场景。L4级自动驾驶目前主要以技术预研为主，以特定场景示范运营为商业模式探索，向单车智能+车路协同发展，实现车路云一体化，对整车无人化要求系统具备高安全冗余。
在技术方面，自动驾驶新技术快速发展，车路协同控制、先进传感器、数据驱动、大模型等技术成为未来的发展方向。车路云一体化的中国方案已经初步形成，结合单车智能+车路协同，推进高阶自动驾驶落地。在传感器组件方面，自动驾驶传感器向集成化、高性能化方向发展，统筹全车各模块需求，实现一体化解决方案。大模型赋能自动驾驶，云端、车端加速迭代，端到端感知规划大模型已经在学术界取得了突破，并逐步进行工程化应用。数据驱动引领智能驾驶，车云一体化的数据驱动开发验证模式将成为自动驾驶行业竞争的关键。
二、智能驾驶面临的挑战。
要实现端到端的智能驾驶，需要打通高速、城市、停车场的断点，实现全场景的智能驾驶。
这张图是一个从家到公司的典型自动驾驶场景，这里面包括了城市主干道、高速公路收费站、路口匝道、高速出口收费站、快速路、十字路口、环岛等典型场景。
智能驾驶面临的挑战，首先是场景的挑战，也就是自动驾驶在什么场景下能开。由城市道路到停车场的内部连接道路、无保护的路口、城市的环岛、道路之间的连接路、高速和城市之间的连接路、道路的施工、一些突发的情况，例如前车散落的部件等，这些给智能驾驶带来了重大的挑战，同时这些复杂的场景结合不同的天气和光线环境，增加了智能驾驶的复杂度。
还有一个是安全挑战，智能驾驶不仅要避免系统失效以及硬件随机失效引起的功能安全问题，也要避免系统性能的局限和缺陷导致的预期功能安全问题。更需要考虑因非法对车辆或者数据的控制和使用带来的数据安全和网络安全的问题。这些也给智能驾驶带来了更大的挑战。
三、红旗品牌智能驾驶技术创新实践。
我们以用户为中心，围绕To B、To C两大用户出行领域，提供全场景移动出行解决方案，并从整车架构和生态上进行布局。在面向C端的低速领域我们有自动泊车，在中高速领域我们面向高速和快速路以及城区主干道实现L2+到L3的自动驾驶，在B端我们有面向机场和园区的智能小巴，也有面向城区的无人驾驶出租车，既有单车的技术路线，也有协同的技术路线。
我们以安全为主线，主要是聚焦高速路、城市道路和泊车三类典型场景，搭载L2辅助驾驶系统、L3级有条件自动驾驶系统平台和L4级预研技术平台。
对L2级及以下的自动驾驶系统，我们从2019年起逐步在红旗全系车型上配备并且量产，包括SACC、L1到L2的产品，其中我们在红旗H9上搭载的L2级驾驶辅助系统，荣获国内首批智能网联汽车产品CL2级智能行车和CL2级泊车应用。
L3级智能驾驶系统方面我们开发了高速路和城市快速路的高速代驾、拥堵自行的功能，驾驶员双手可以离开方向盘，车辆自动驾驶。车辆可以自主完成本车道的行驶，对于高速代驾可以实现自动换道、避让的操作，当车辆遇到故障或者超出决策能力的时候通知驾驶员接管。拥堵自行是车辆自主在本车道行驶，无换道功能。
为了实现L3级智能驾驶，我们开发了多传感器融合的传感器冗余系统，也有控制冗余系统，当主控制器失效后，辅助控制接管。与合作伙伴开发了制动和转向冗余系统，这也是全球首次开发，另外我们也实现了电源冗余和通信冗余，自动驾驶控制器和执行器都是双电源供电，也是双总线通信。
通过26颗高性能异构传感器，组成多传感器数据融合系统，结合红外监测系统实现整车全方位智能感知，基于矢量高精地图，实现车道级高精定位，我们也实现先进规划与预测技术以及协同冗余控制技术，保障车辆安全行驶。
功能安全方面，我们采用了冗余底盘和冗余电子电气架构，自动驾驶系统功能安全达到ASIL D级，获得首张国家认监委备案的整车功能安全开发流程证书。在信息安全方面，我们基于云段端的纵深防御体系安全建设，实现了全流程覆盖，包括分析阶段、架构设计阶段、详细设计阶段、开发阶段、验证阶段、生产阶段、运行阶段，是全流程覆盖的。基于密钥证书系统的建设，我们完成了车云、车人、OTA等对外通信系统安全的设计与开发。
根据国标自动驾驶系统数据记录系统的要求，我们开发了自动驾驶数据记录系统，实现自动驾驶的数据可追溯，支持事故定责、问题分析、自动驾驶性能提升等应用场景。
我们已构建了模拟测试系统，对ODD、OEDR、交通行为和安全操作进行验证。我们也完成了道路的测试，开展自动驾驶的功能性能测试和评价。
这是我们录制的一段视频。
我们也开发了基于车端的L4级代客泊车和记忆泊车系统，这是基于车端的系统，不是基于场端的，不需要停车场进行改造。代客泊车是预先采集高精度地图，主要是应用于商场、旅游景区等公共的停车场，代客泊车到停车场。记忆泊车适宜于居家和私家停车位，有固定的停车位进行泊车，主要通过训练的方式，训练几次后就可以自己建图了。我们主要解决的是车云协同和多传感器融合以及高精度定位。我们也按照相关标准进行设计和验证，整个开发还是很不错的。
L4自动驾驶方面，我们实现了人车路云一体化的解决方案，开发了L4级Robotaxi和智能小巴在长春、海南博鳌、福建湄洲岛、湖南长沙等多地实现示范。
四、结束语。
新一轮科技和产业革命给智能驾驶带来重大的机遇，场景和安全是智能驾驶面临的重要挑战。我们以用户为中心，围绕To B、To C两大出行领域，以安全为主线，聚焦高速公路、城市道路和泊车3类典型场景，构建智能驾驶全场景全栈解决方案，创建全冗余架构L3级自动驾驶平台，开发基于车端L4级代客泊车产品，L4级自动驾驶Robotaxi采用小批量示范运营的方式，进行技术成熟度和商业模式验证，同时培育和推动智慧出行产业生态的建设。
以上就是我今天的分享，谢谢大家。
