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比亚迪王欢:自动驾驶卡在域控制器环节 量产或将延后至2022年

作者:admin 来源:雷锋网 发布时间:2019年07月29日

[摘要]“整个行业的自动驾驶系统量产时间节点延迟了,因为在那个节点上要有一个车规级的域控制器。行业内原定的是2021年的第一季度(实现自动驾驶量产)。现在普遍都延后了一年或一年半。”比亚迪智能驾驶首席专家王欢近日接受专访时表示。

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“整个行业的自动驾驶系统量产时间节点延迟了,因为在那个节点上要有一个车规级的域控制器。行业内原定的是2021年的第一季度(实现自动驾驶量产)。现在普遍都延后了一年或一年半。”比亚迪智能驾驶首席专家王欢近日接受专访时表示。

比亚迪王欢:自动驾驶卡在域控制器环节 量产或将延后至2022年

域控制器是指自动驾驶汽车的计算平台,相当于车载大脑。在王欢看来,近年来计算平台相对系统的发展速度是落后的,由于缺少满足车规级的自动驾驶域控制器,导致大部分主机厂和供应商在开发时只能暂时冷处理,将整个量产的时间节点向后推迟。

汽车产品标准分为消费规、工规和车规。其中车规是级别最高的,需要通过抗冲击性、振动性、防火和高低温等实验。同时作为智能驾驶功能安全,汽车产品必须满足ISO26262标准。

谁能率先推出车规级自动驾驶域控制器?关键或许在于客户群体。

王欢认为,由于大陆、博世拥有庞大客户群体,所以向客户推送时会更加方便。华为在做生态,由于体积大、联盟伙伴多,推起来可能也会更加容易,但创业公司面临的困难可能会比较多。

除了域控制器,实现自动驾驶量产还涉及到一些研发模式等问题。比如,对于许多公司采取的在改装量产车上进行方案论证的模式,主机厂会认为它并非量产的正确模式。

据王欢介绍,面对复杂的自动驾驶,主机厂需要有正向的开发模式、验证体系、自动驾驶系统架构等。

他在一次名为《自动驾驶开发升级》的主题演讲中重点介绍了这些量产要求。以验证体系为例,自动驾驶对于开放道路测试数据、人机交互、评价维度和系统架构均有着迫切需求。而且,这些需求与传统汽车有着根本区别。

附:王欢的演讲全文

今天我站在主机厂的角度,分享一些自动驾驶开发升级过程中面临的问题。

众所周知,自动驾驶的开发模式主要分两种,一种是以Waymo为代表的科技公司主导的跨越式开发模式,一种是以特斯拉以及其他主机厂主导的渐进式开发模式。跨越式开发模式是指跨过L3,直接研究L4级自动驾驶。渐进式开发模式主要指以传统的ADAS技术为基础,慢慢过渡到L3、L4。这两大阵营在开发工作项目中也有紧密的合作,一些算法公司、传感器巨头都参与到了合作当中。

无论是L3还是L4,行业内都遵循着这样的原则:首先要找出自动驾驶的落地点,然后分析这些落地点的场景,基于场景开发功能。或者沿着反方向,从场景功能倒推落地点。

如果自动驾驶适合的场景非常少,边界非常窄,对汽车的安全贡献就会非常小,甚至由于运行过程中超出边界而发生危险,那么,它就是不安全的。同理,如果驾驶场景边界特别宽,现在的技术又不能全面分析它的安全性,那么,这种场景也是比较危险的。

总结看,自动驾驶就是要确定合理的场景,并且设定科学的安全目标来进行开发,行业也都是按照这个流程来做的。大家会逐渐地把功能开发聚焦到几个方面,以L3和L4举例,它们包括HWP、TJP和AVP等,这个过程中有大量的方案论证,经过大量的验证,然后展示,再示范运营,最后收集数据进一步优化算法。

其实在主机厂看来,这种模式基本上量产不了,原因很简单,量产的过程比这复杂得多。因为量产自动驾驶是一项很庞大的工作,投入会很大,时间也会很长,车厂还要和一些公司建流程、出标准等等。所以说大家之前做的工作意义很大,但是还不够。

对于这种复杂的开发,我们迫切地需要对原始的开发流程进行升级,不仅要有一个正向的开发模式,还要有一个验证体系。此外,由于现在的开发都是类似于后装的车改制的方式,所以还需要一个自动驾驶系统架构。最后,人机交互和车辆平台也是非常重要的。

关注预期功能安全

自动驾驶是以车为中心的车辆系统,所以还是要遵循V流程开发模式,在开发过程中要借鉴传统的标准。一些标准比如说ISO21448,它只针对L1、L2而不针对L3,但是没有关系,我们可以借鉴里面的思想,然后扩展标准里的开发流程。

主机厂更注重什么?首先是预期功能安全,它关系到能否解决场景的问题。甚至可以说,产生自动驾驶危险更多的是因为场景不足,而不是系统的不安全。预期功能安全这个标准主要关心四个范围。范围一是已知的安全场景。范围二是已知的不安全场景,范围三是未知的不安全场景,范围四是未知的安全的场景。

很明显,我们的重点是在范围二和范围三,怎么样用一切办法缩小它们的范围很重要。

首先,必须要有一个场景库,场景库是任何一个开发团队的核心数据库。通过场景库,找到一些不合理或者是不安全的场景,针对这些场景提供安全措施,通过验证安全措施的方式,最终达到安全目的。当安全目标都能够满足范围二的范围标准的时候,主机厂就可以接受了。针对范围三,对于未知的不安全的因素怎么考虑,其实对这个问题,可能到现在我们的行业都没有一个有效的方法,都是按照完整分析测试来实现的。所谓的完整分析,其实是对于一个基础场景进行排列组合的分析,对它所有的可能出现的状态进行分析。

然后是功能安全标准ISO26262,这个标准已经比较成熟,但在L3自动驾驶上的分析还是比较新颖的,可能目前来看,还没有更全面的分析经验。

针对L3级别以上的自动驾驶与传统的ADAS等级的功能安全的区别在哪?在L3的开发过程中,我们进行安全分析时目标和对象会更庞大。比如,基于V2X的HWP功能进行分析,当我们进行分析时,除了对车进行分析,还要对通讯接口、路边设备已经云端服务器进行分析,这是自动驾驶功能安全需要额外考虑的问题。

信息安全方面,自动驾驶要解决的问题是怎么抵抗黑客攻击和网络攻击。在整个行业内,信息安全几乎没有一家能够独自完成。为什么?因为一旦车联网以后,它能够被攻击的接口太多了,有网关、T-BOX、V2X、第三方的云、主机厂的云、手机APP、车机、充电桩等等,甚至包括自动驾驶传感器及系统本身,这些都会受到信息安全带来的挑战,所以需要各方合作。

针对车端,我们在信息安全上应该关注以下几点,一是怎么验证外来数据的完整性、真实性和信号来源的可靠性,一旦车辆有危险,这个危险不至于扩张到其他车辆上,要在网络安全上有一个纵深的防御,以及一旦有解决措施的时候怎么升级。

无论信息安全还是功能安全,最终的落脚点都是车,如果车不动,发的信息车不执行,那就是安全的,所以功能安全和信息安全之间有某种联系。

在开发的过程中,怎么判断这种关系,将他们联系在一起?首先我们要定义一个安全指标,并且对这种安全指标进行策略分析,分别执行两件事,一个是功能安全,一个是信息安全,这一流程应该可以把功能安全和信息安全联系在一起。

以上这几个安全,包括V流程的一些开发,是主机厂面临开发升级所面临的挑战。

如何验证

接下来谈一下验证过程。传统的ADAS开发有很多地方可供借鉴,但是它和自动驾驶的深度和广度完全不是一个数量级的。智能驾驶更关心的数据,或更难拿到的数据是开放道路测试数据,这是有实际意义的,而且是必须要有的。

然后是人机交互,这也是验证过程中的重头戏。整个验证过程的工作量是非常大的,是每个主机厂的核心工作。问题的关键点不仅在于怎么测试,还在于怎么通过一个评价体系把这些东西串在一起。

要引入我们虚拟测试的自动化,只有自动化才能够满足我们对这种工况的分析的条件。

分析结果后怎么评价,我在这里给出几个维度的建议,一是安全度,一是舒适度,车与车之间的交互等等一些因素。以安全度为例,主要是碰撞,碰撞的程度怎么样,碰撞之后车辆的表现如何。我们会发现,每个主机厂对自动驾驶的理解是不同的。

下面谈一下主机厂更关心的系统架构。

大家的前期开发都是基于量产车的改装,属于后装形式,成本也很高,这时就急需一种正常的智能驾驶架构。要搭建这种架构的前提是针对什么样的功能。基本上,功能可以分为两大类,一个是Fail-safe,一个是Fail-degrade,这些功能分别包括定位、感知、警醒等。

针对这些功能的架构,我们可以给出一个架构体系,就是传感器的输出到主辅控制器的工作模式,主辅控制器的工作受到安全监控这个模块的宏观调控,再决定是由主控制器来控制,还是辅控制器来控制,这是行业比较认可的一种架构。当然这里面没有提到通讯和电源的冗余,正常情况是要考虑到的。

其实在架构方面,主机厂更关注的不是架构怎么实施,而是更关心域的概念。为什么说域是未来趋势?因为L3的特点就是功能集成和信息共享。

这个功能集成是指控制器必须有L1和L2的功能,也包含L3的功能,现在的车上既然已经有了L1和L2的功能了,如果控制器只有L3的功能,意味着车的成本是增加的。那么,为什么不能用强大的计算力,在L3的控制器把L1和L2一起都做了呢?在项目的开发过程中,其实能够提供这种解决方案的人也比较少。

对于未来的OTA软件升级,包括降低成本和轻量化,其实主机厂对于这种体系架构有迫切的需求。

域的概念有一个好处就是功能集成。近年来行业里提出来一个架构,就是以车辆的物理空间为基础的域,比如它可以控制雷达、应急车灯。像这种域很明显,它的布线就比较简单,但是它对软件架构要求非常严,这种域在特斯拉的Motel3上已经量产了。

然后是人机交互。在L3上,已经不仅仅是人机交互那么简单的事情,而是和安全甚至控制有密切的关系。传统汽车的人机交互大部分基于人对汽车信息的监控,L3、L4之后,汽车要监控人的信息,这是有着天壤之别的。

所以针对人机交互的开发是不容小觑的。驾驶员在接管了自动驾驶之后的表现怎么样,他慌不慌张,他迷不迷茫。另外一点就是车在接管之后,它的功能表现怎么样,不同的车辆之间的替换,不同安全等级之间的切换,尤其是L2和L3,因为L2也控制纵向横向,L3也控制纵向横向,驾驶员容易混淆,以上的这几点加在一起,就需要有一个行业上统一的HMI标准,这正是我们需要的。

同时还有一些其他的标准,包括乘客上下车的交互和场景的交互等。场景的交互主要是指车和车,包括L4的远程控制等等。另外,人机交互还必须有关于漏报和误报的指标,不能总发生狼来了事件。

最后谈一下车辆平台,L3以上的自动驾驶开放平台和传统的车辆平台之间的差别在哪,我认为主要体现在,传统汽车上,驾驶员在驾驶的时候,要求舒适性、操控性和安全性,但是在自动驾驶系统控制时,问题就来了,我们称这个车是Fail-degrade的,是双备份冗余的。

这个双备份冗余指的是执行层面,包括制动、转向和电源等等,以及自动驾驶对车辆指令的响应,对响应性要求是很高的。另外就是车辆动力学的性能,发出一条指令之后的运动应该是线性的,不能是非线性的。

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