自动驾驶技术，互联汽车的钥匙？

曹晓昂

互联网热潮越来越汹涌的今天，在很多人看来，互联网汽车就等于是“互联网+汽车”，代表着未来趋势的互联网对于传统汽车产业的颠覆似乎也已经指日可待，传统的汽车工程师似乎已经落伍，谁还会在乎汽车的基础技术？但德尔福显然不是这么认为，这家传统的汽车零部件企业深刻地了解汽车要实现自动驾驶所面临的“前所未有的技术复杂性”。

“每次讲到技术都会让我感到非常激动。”杰弗里·欧文斯开始了他在中国媒体沟通会的演讲，这位主导了北美最长自动驾驶旅程的德尔福公司首席技术官及全球执行副总裁依旧保持着汽车工程师的传统本色——注重试验数据和路试认证。

虽然在互联网热潮下，“概念”和“模式”更加受到追捧，汽车的基础技术似乎已经不再被重视，但这一次，欧文斯要告诉人们的是，要实现汽车的互联梦想所涉及的安全性能的挑战比人们以前所想象的要复杂得多。

很多人并不知道，今天的汽车在软件方面和操作系统方面就已经极为复杂。一辆豪华小轿车至少有50个甚至100个微控器，也就是说，现在路面上跑着的许多汽车所耗用的代码已经大约是1亿行，如果横向比较一下其他行业——安卓操作系统是1200万行代码，F-35战斗机是2400万行代码，Facebook是6100万行代码。“由此，你可以看到一辆豪华轿车的操作系统的复杂性，”欧文斯说。作为汽车技术工程师，驾驶的安全是他首先要考虑的问题。

欧文斯负责的是德尔福企业信息技术部门和德尔福全球工程部门，该部门拥有19000余名工程技术人员分布于德尔福位于全球的15个主要技术中心。今年3月底，欧文斯团队所研发的德尔福自动驾驶汽车，从美国西海岸的旧金山金门大桥启程，横跨了全美15个州，最后抵达纽约，在5500公里的行程中，99%的里程采用的是全自动驾驶模式。虽然这个为时9天的横跨美国的自动驾驶之旅被业内誉为“一次壮举”，但是与谷歌等互联网络企业的“自动驾驶”项目相比，德尔福的道路测试多少显得有些低调和严肃，甚至有点乏味。事实上，在欧文斯看来，他们团队的主要工作就是搜集数据，积累经验，为早日实现汽车的自动驾驶市场化提供帮助。在这个过程中，他们一共收集了3TB的数据，完全来自于路面驾驶。

在现场，有记者问起欧文斯是否了解谷歌的自动驾驶汽车的情况，“我觉得那是一辆很酷的车，不过我没办法讲谷歌的车的情况，我只能讲德尔福的情况，”欧文斯认真地回复说，“我们很努力地让这个车看上去跟大家今天能够接受的车一样，因此，路上的人看到的就是一辆正常的车。”而事实上，这辆车上安装了20个传感器、6个雷达系统，还有V2V、GPS，前向和后向的视觉系统，这些设备全部隐藏在车身里，而雷达等设备被装载在车辆上部。

德尔福公司首席技术官及全球执行副总裁杰弗里·欧文斯

《汽车纵横》：自动驾驶究竟有哪些核心技术？

杰弗里·欧文斯：目前，路上跑的汽车已经在用到的都是被动安全及主动安全器件，包括气囊控制器、探测安全气囊的张开、以及探测碰撞程度的传感器等，还有占位空间更小、成本更低、性能更高的前置雷达；另外还包括前视摄像头，通过一体化可以将摄像头的信息和雷达信息进行综合计算。在车尾有后视摄像头，对于车辆后方进行监测，在本车进行变道的时候，通过后视摄像头可以观测后方是否有任何妨碍变道的对象。这一系列产品，包括RaCAM系统（雷达视频集成系统），加上处理器，可实现一体化的监测和分析，来指导汽车何时实施紧急制动。比如，有行人突然出现，如果驾驶员无法及时采取动作，车辆就可以自动采取紧急制动。另外是“V2V”和“V2I”的技术，也就是车辆和车辆之间、车辆与设施之间进行对话，进行信息交换，将自己捕捉的信息与其它汽车实现交换，这可以使主动安全系统的视野更宽广，也可以使自动驾驶更容易实现。在通用2016年新车型上，我们将会首发“V2V”、“V2I”技术。

总之，主动安全、信息娱乐系统以及电气架构缺一不可，是自动驾驶的三辆马车，而且在研发的时候要实现合作式的开发。我们在全球拥有研发网络，在硅谷已经设施了研发实验室，这使得我们能够更快的把先进技术导入到汽车领域，而且我们也必须与半导体厂商进行合作，因为导航、操作系统、软件内核、语音识别、摄像头的算法等都要有合作伙伴，而我们与上述厂商都有非常亲密的合作。再者是必须要实现可调节性，比如我们的多域控制器必须具备可升级，在这方面，我们拥有无与伦比的优势。

《汽车纵横》：那么德尔福的核心优势在哪里？

杰弗里·欧文斯：是多域控制器，它类似于一个小机箱，这对于自动驾驶来说非常重要。2007年，我们在奥迪的车型上推出了多域控制器产品，目前，一辆车上的多域控制器几乎多达50～55件。最近，德尔福与奥迪签署了合同，应用了德尔福的多域控制器的奥迪车辆将于2016年首发，2017年上市。奥迪修改了汽车的电气架构，通过K1或者X1级别的高性能处理器，大量的软件集成达到自动性级别，最终可以使处理更加高效，数据的交换更加快速。在潜在出现碰撞的情况下，近乎实时的数据交换非常的重要。该车辆一切的控制，包括雷达控制器、摄像头控制气、安全气囊控制器和检测系统控制器等都被集成到一起。我们把控制器和处理器都集成在一起，这种多合一的过程不仅能够降低成本、增强运算能力，而且还具备了前瞻性，这将是世界上车载的最先进的电子元器件，这将涉及大量的软件的认证和认可，将为未来汽车行业电子元器件在有关电子架构方面带来革命性的变化。

事实上，汽车的电气架构相当于一辆车的神经系统，在一辆车里流淌着各种各样的数据，随着数据处理速度的不断加快，现在多域控制器每秒可处理15G的信息。也就是说，当你启动一辆车的一到两秒钟内，电气架构已经完成了10万个信息的交换。今后，当你一启动车，甚至会有100万条信息在迅速实现交换，这对新型电气架构系统的要求会更高。对于一辆车来说，采用前瞻性的电气架构，它的内存和处理速度，及其定制化，如对于主动安全的算法、底盘的算法等可以进行修改和升级，这好比你手机中的APP和软件可以定期实现升级，今后，汽车的电气架构也可以定期实现升级。所有的这些技术优势结合在一起，使我们在电气架构领域拥有更加广阔的未来。

《汽车纵横》：我们距离实现真正的自动驾驶还有多远？

杰弗里·欧文斯：我们现在离全自动驾驶还有一段距离，因为需要一层又一层的需求都完善以后才能够实现全自动驾驶。整车制造商能力的提升、政府监管部门的接受程度、消费者对自动驾驶的信心，各层次的需求都要解决。第一层是传感器和感知技术。目前这部分产品已经上市，并且会越来越好，成本也会越来越低。第二层要考虑的是计算平台和控制系统，就是多域控制器，这是非常关键的运算能力，车辆需要这种先进的运算能力才能够把各传感器的信息收集到一起，辅助驾驶者做决策，并且可以替代驾驶者进行决策。第三层包括电气架构和网络管理。有了这个才能够在高速的数据网络里游刃有余。第四层，就是车辆互联网，也就是车载电子元器件与外界的沟通，比如与云端的连接、与其它车辆和道路基础设施、或任何信息来源的数据进行互联，都需要更完整、更实时地进行沟通。第五层是用户的体验。如今的技术已经可以让驾驶者在高速公路上以96公里/小时的速度巡航。但是如果需要你关掉自动驾驶转换到手动驾驶模式，比如说前面有建筑工地等比较复杂的路况，需要你自己去控制方向盘，你就需要被警示、被告知。这一切应该转变得很顺畅，提醒驾驶者及时调整，而不是一下子吓到驾驶员。比如，提前几分钟通知驾驶员接手汽车的控制权，当事情变得比较紧急的时候，驾驶员仍然没有接收汽车的控制，将车子自动停到路边等。就是汽车控制权变成驾驶者控制时，系统怎么去做，怎样去警告驾驶者，而不是吓到驾驶者，所以用户体验也很重要。第六层是非车载的支持与服务，大量的信息从云端下载下来，比如说车队的管理也需要提升。最后一个就是安全性，这主要是靠软件，而德尔福要确保的是让技术级别达到汽车行业的安全级别。智能手机要求的是日常消费产品级别的安全，在正常的室温条件下，其性能表现都很好，如果把手机摔到地上，可能整个就坏了，这就是日常消费产品级别的安全。但车辆不是这样，车辆很可能会处于零下40度、或零上85度的环境中，在这种情况下，水汽的含量差别非常大，所以我们在给汽车的电子产品上硬件的时候，对它的安全性要求非常高，我们的软件要能适应非常艰苦的硬件环境，要保证线圈里的软件能够在非常严酷的环境下正常工作，不但每一次都能工作，而且每次都要正确地工作，这是我们要解决的问题。不能说今天APP有问题，明天找一个门店去解决。不管是硬件还是软件，一旦涉及到车辆，都应该达到汽车级别的安全和安保，当汽车开下生产线，所使用的新技术就应该是完整和更成熟的。

《汽车纵横》：能否与我们读者分享一下你们自动驾驶汽车横跨美国大陆的情况？

杰弗里·欧文斯：我们穿越了全美15个州及哥伦比亚特区，近99%的行程是处于自动驾驶状态，有驾驶员坐在驾驶座位上，但是实际上他的脚也不放在踏板上，手也不放在方向盘上，只有1%的时间，比如经过建筑工地了，或者要绕路了，虽然我们觉得技术可以自动完成，但是我们不想出什么问题的时候才会让驾驶员手动接管。

这次横穿美国大陆的路测，我们的收获非常多，主要了解到了三点，第一：德尔福的雷达适用于所有情况，并且非常稳健，不管天气好坏，有无雾和雨；第二：如果空气中的水汽过重，或者太阳角度太低，比如说在早上或者傍晚的时候，这会挑战我们视觉系统的准确度；第三，我们的这辆自动驾驶车辆“怕”大卡车，所以每当有大卡车的时候，我们的车总会自动往边上靠一靠，作为驾驶者时，我们也会害怕，但没想到电脑控制的汽车也会怕大卡车。此外，我们也学到了标记车道的经验。美国各州的车道标记线不一样，在某些州是点点点的白道，有的是实线的、有的宽、有的窄、有的没有车道线，所以系统需要智能地判断有没有在自己的车道上，有没有保持在自己的车道上，这需要过一段路程就提醒一下。而我们在美国开车，很多时候都习以为常了，这次从西边驾驶到东边跨越美国大陆时，我们才意识到这个问题的存在。这种不同车道的环境，也真实地反映了现在美国的驾驶环境，证明了即使车道标识不同，我们的技术仍然可以准确判断车道在哪里，判断我们这个车有没有保持在车道上。

我们经过了很多交通转盘，在复杂的交通情况下，车辆的自动驾驶性能也非常可靠。此外，车辆还安全通过了一座桥梁非常低，钢铁量非常大的桥，周围有大量钢材的环境是雷达工程师最担忧的，因为在这种环境下，雷达信号会反复撞来撞去，但我们车的表现非常完美。汽车经过隧道时，我们本来觉得可能会发生信号传递不如在空旷地区那样顺畅的情况，但实际上完全没有问题。总之，通过这次实路测试我们收集了大量的数据，了解了车辆在不同情况下的反应，回去可以做改进、以降低成本，并了解未来我们应该往哪个方向走，如何能够尽快地在未来两、三年推动自动驾驶车辆的上市。