9月20日，由智東西聯(lián)合CAPE、極果主辦的GTIC 2018全球智能汽車供應(yīng)鏈創(chuàng)新峰會在重慶召開，大會邀請到來自學(xué)術(shù)界、整車企業(yè)、互聯(lián)網(wǎng)公司、汽車零部件廠商、電信運(yùn)營商、自動駕駛新興公司、車聯(lián)網(wǎng)企業(yè)等智能汽車供應(yīng)鏈各領(lǐng)域核心公司30余位專家、高管一同登臺，分享對智能汽車最前沿的見解。

▲吳甘沙在峰會現(xiàn)場演講

馭勢科技聯(lián)合創(chuàng)始人、CEO吳甘沙在大會發(fā)表了題為《開放道路L4的長征》的主題演講，就開放道路L4級自動駕駛技術(shù)面臨的3大挑戰(zhàn)、馭勢科技在技術(shù)落地方面的探索經(jīng)驗(yàn)，以及馭勢科技的發(fā)展策略等問題進(jìn)行了分享。

吳甘沙表示，馭勢科技定位于自動駕駛領(lǐng)域的Tier 0.5級供應(yīng)商，2025年要實(shí)現(xiàn)開放道路的L4級自動駕駛技術(shù)。在L4級系統(tǒng)基礎(chǔ)上，其研發(fā)的L3級自動駕駛系統(tǒng)目標(biāo)是要實(shí)現(xiàn)收費(fèi)站到收費(fèi)站的自動駕駛，目前已經(jīng)完成了大量路測，AVP自動代客泊車技術(shù)也將在本月交付客戶。

2025年劍指開放道路L4

演講伊始，吳甘沙以Waymo的測試數(shù)據(jù)為例，表明開放道路L4級自動駕駛技術(shù)難度極高。

在美國，人類駕駛員每16.5萬英里出一次普通事故，每9400萬英里出一次致命事故。但是目前全球技術(shù)最好的Waymo目前每5596英里就需要一次人工干預(yù)，否則就會出事故，說明目前的自動駕駛技術(shù)離普通人類駕駛員還有很遠(yuǎn)的距離。

與此同時(shí)，還需要注意，Waymo在美國亞利桑那州鳳凰城的路測環(huán)境較好，車少人少，并且還都遵守交通規(guī)矩。而在中國，開放道路復(fù)雜度高、地面規(guī)整度低，還存在大量人車混流、電動車亂行、加塞逆行等現(xiàn)象。

毫無疑問，在中國開放道路上實(shí)現(xiàn)L4級自動駕駛更加困難。吳甘沙將其面臨的挑戰(zhàn)分為可靠性、魯棒性、安全/舒適/社會性三個(gè)維度。

即使挑戰(zhàn)重重，吳甘沙稱馭勢科技還是選擇2025年劍指（落地）開放道路L4級自動駕駛技術(shù)。

吳甘沙表示，馭勢科技將從最高標(biāo)準(zhǔn)（開放道路L4）進(jìn)行技術(shù)研發(fā)，而在進(jìn)行商業(yè)落地時(shí)，以自己的L4級技術(shù)為基礎(chǔ)，降維到目前幾個(gè)高頻、剛需的量產(chǎn)場景進(jìn)行商用，即沿途下蛋，而不是為了一時(shí)的盈利，而去選擇其他方向進(jìn)行技術(shù)研發(fā)，從而影響自己的研發(fā)主線。

馭勢科技的技術(shù)落地探索

雖然開放道路的L4級自動駕駛技術(shù)離量產(chǎn)落地還有距離，但是目前自動駕駛技術(shù)已經(jīng)在載人和載物兩個(gè)方向上的一些細(xì)分場景進(jìn)行了落地嘗試。

載人方向主要包括：最后3公里的微循環(huán)車、（L4級）AVP自動代客泊車系統(tǒng)、（L3級）高速公路自動駕駛、BRT城市快速公交等。載物方向主要包括：高速公路物流卡車、低速物流車、低速環(huán)衛(wèi)車等。

▲馭勢科技在雷雨天氣測試自動駕駛技術(shù)

吳甘沙認(rèn)為，上述不同細(xì)分場景在可靠性、魯棒性、安全/舒適/社會性三個(gè)維度上面臨著不同的挑戰(zhàn)。例如載人車輛比載物車輛要多考慮舒適性、開放道路運(yùn)行的自動駕駛車輛比封閉場景車輛要多考慮社會性（即不影響他人）和魯棒性等。

基于不同場景面臨的挑戰(zhàn)不同，馭勢科技也選擇了一些場景進(jìn)行技術(shù)落地探索。

載物方向，馭勢科技目前跟全球排名前三的國際機(jī)場達(dá)成了合作，在停機(jī)坪上部署有無人駕駛的電動物流拖車，幫助飛機(jī)運(yùn)送行李和貨物。

載人方向，其研發(fā)的低速接駁車/微循環(huán)車已經(jīng)在一些科技園區(qū)、北京房山5G自動駕駛測試區(qū)、杭州來福士商場地庫等地投入試運(yùn)營，同時(shí)其也在與整車企業(yè)就AVP自動代客泊車技術(shù)和L3級高速公路自動駕駛技術(shù)進(jìn)行研發(fā)測試。

▲馭勢科技AVP技術(shù)演示

吳甘沙表示，純粹的末端自動駕駛接駁車輛暫時(shí)還達(dá)不到大規(guī)模量產(chǎn)程度，但是像BRT快速公交、最后三公里的微循環(huán)車、面向乘用車的L2/L3級自動駕駛技術(shù)則更具量產(chǎn)機(jī)會。

吳甘沙在現(xiàn)場介紹，其L3級自動駕駛技術(shù)目標(biāo)是要實(shí)現(xiàn)ETC到ETC（即完成收費(fèi)站到收費(fèi)站的自動駕駛），目前已經(jīng)完成大量路測，每次拉練行駛距離都達(dá)到數(shù)千公里。

AVP自動代客泊車技術(shù)10月份交付客戶，跟主機(jī)廠、出行服務(wù)商一起進(jìn)行運(yùn)營。具備兩種模式，一種是學(xué)習(xí)固定車位的停車，不需要高精地圖訓(xùn)練幾天即可學(xué)會固定路線停車。另一種是公共停車場，入場后停車場會分配車位，車輛依靠高精地圖自行停車。

此外，馭勢科技還在跟酒店等伙伴合作，測試分時(shí)租賃車輛在酒店大堂和停車場的自動取停車技術(shù)。

四種方式教會無人車處理新情況

“成人考駕照的時(shí)候已經(jīng)擁有了18年的社會閱歷，但是無人車是沒有這一塊的積累?！眳歉噬持v到。

在他看來，面向開放道路的L4級自動駕駛技術(shù)即意味著無人車上路后需要面臨很多它沒有見過的新情況和新東西，這就為技術(shù)研發(fā)提出了新的要求。

為此，馭勢科技正在跟很多國內(nèi)外的科研機(jī)構(gòu)進(jìn)行聯(lián)合研發(fā)，探索適應(yīng)開放、動態(tài)和不確定環(huán)境的算法，包括：

1、讓無人車具有人一樣的知識和常識。

2、讓無人車具備模仿學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)能力，像人一樣能夠孰能生巧，越開越好。

3、讓無人車具備因果推理能力，碰見沒有見到過的情況，能夠推理去找到解法。

4、讓無人車具備遷移學(xué)習(xí)的能力，能夠舉一反三，實(shí)現(xiàn)觸類旁通。例如在無人車在仿真中學(xué)到的東西，遷移到實(shí)際場景中去。

在系統(tǒng)層面，馭勢科技也研發(fā)了車規(guī)級、全功能的多域控制器（計(jì)算中樞），整合有AI控制器、定位控制器、線控底盤控制器、V2X/遠(yuǎn)程控制器和黑匣子5大模塊。

在此基礎(chǔ)上還可以對其進(jìn)行定制，例如有些車輛不需要RTK或高精定位支持，就可以拿掉定位控制器模塊。

軟件層面，馭勢科技加上了大量的冗余系統(tǒng)，例如實(shí)時(shí)電子圍欄、Fail-Operation能力、遠(yuǎn)程監(jiān)控、全系統(tǒng)冗余、信息安全等等。

吳甘沙在現(xiàn)場介紹，馭勢科技的多域控制器已經(jīng)發(fā)展到了第二代，可以隱藏在座椅下方布置，集成度高，可管理性強(qiáng)。

定位Tier0.5 打造自動駕駛“中場發(fā)動機(jī)”

吳甘沙在現(xiàn)場講到，傳統(tǒng)車企現(xiàn)在也在求變，其正在從客戶思維變成用戶四維、從產(chǎn)品思維變成服務(wù)和平臺思維，馭勢科技有能力與傳統(tǒng)車企進(jìn)行協(xié)同創(chuàng)新，應(yīng)對變化。

他表示馭勢科技定位于Tier0.5級供應(yīng)商，要做無人駕駛生態(tài)中的“中場發(fā)動機(jī)”，即通過1+1+X——車規(guī)級車腦+云腦，來附能不同的主機(jī)廠，讓其在無人公交、高速公路、工廠、機(jī)場等不同的場景進(jìn)行技術(shù)落地（X）。

那么馭勢科技如何附能呢？總結(jié)可以分為四大招式。

1、在研發(fā)層面與主機(jī)廠共享代碼與數(shù)據(jù)。

2、幫助主機(jī)廠和其他合作伙伴，建立一個(gè)創(chuàng)新的運(yùn)營運(yùn)維體系等。

例如分時(shí)租賃企業(yè)需要進(jìn)行大量車輛運(yùn)維工作，馭勢科技就與之一起研發(fā)了一套遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)，在自動駕駛系統(tǒng)無法工作時(shí)對車輛進(jìn)行遙控；與分時(shí)租賃公司一同研發(fā)編隊(duì)調(diào)度系統(tǒng)，讓車輛在不同網(wǎng)點(diǎn)之間自主流動；提升自動泊車精度，實(shí)現(xiàn)高密度停車等。

3、馭勢科技提供有可以實(shí)現(xiàn)虛擬與現(xiàn)實(shí)結(jié)合的仿真系統(tǒng)，跟主機(jī)廠一起進(jìn)行技術(shù)驗(yàn)證。

4、馭勢科技可以通過自動駕駛的“影子模式”，積累測試數(shù)據(jù)促進(jìn)技術(shù)研發(fā)。

吳甘沙引用的蘭德公司的數(shù)據(jù)顯示，無人車需要達(dá)到110億英里的運(yùn)行數(shù)據(jù)，才能在統(tǒng)計(jì)學(xué)上證明無人車達(dá)到人類司機(jī)的水平。

這對測試車隊(duì)規(guī)模提出了極高的要求，目前唯一的解決辦法就是在大量量產(chǎn)車上使用“影子模式”系統(tǒng)，即在搭載有自動駕駛系統(tǒng)的車輛上部署兩套算法，在人開的時(shí)候，系統(tǒng)在背后虛擬運(yùn)行一套自動駕駛算法，再與人類的駕駛結(jié)果進(jìn)行比對來提升自己的技術(shù)。

不過吳甘沙也指出，影子模式雖好，但是目前也面臨數(shù)據(jù)隱私、傳輸、傳感器選擇以及決策判斷和抗噪音等問題挑戰(zhàn)。

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