5月19日，2016?第四屆國際電動汽車及關(guān)鍵部件測評研討會于江蘇常州召開，本屆研討會以“測試評價助推產(chǎn)品技術(shù)升級”為主題。圍繞整車、動力電池系統(tǒng)、驅(qū)動系統(tǒng)、充電系統(tǒng)四大技術(shù)領(lǐng)域，從新能源汽車檢測測試工況、企業(yè)及產(chǎn)品準(zhǔn)入政策法規(guī)、整車主客觀實證測評(EV-TEST)、智能網(wǎng)聯(lián)汽車、新能源車輛安全運行監(jiān)控、動力電池系統(tǒng)開發(fā)測試等話題展開深度研討。

上海交通大學(xué)汽車工程研究院教授張希發(fā)表題為《電動汽車智能化及關(guān)鍵核心技術(shù)》的演講，他表示，電動汽車是智能化的最佳平臺，也為電動汽車發(fā)展注入新的生機(jī)和活力，需要從技術(shù)、體制、政策、法律各個方面進(jìn)行努力。

上海交通大學(xué)汽車工程研究院教授張希

電動汽車智能化的現(xiàn)狀以及趨勢

目前交通面臨三大問題，安全、擁堵和污染，智能電動汽車的目標(biāo)是解決這三大問題。我們團(tuán)隊對智能汽車的定義是物理上搭建新的傳感器、控制器、執(zhí)行器，融合現(xiàn)在的一些通信、網(wǎng)絡(luò)、控制、人工智能等理論，解決環(huán)境感知、智能決策等問題，最終實現(xiàn)安全、舒適、節(jié)能、高效的功能，可替代駕駛員操作。

對于智能汽車的技術(shù)狀態(tài)提出從0到4五個等級的分布，針對目前的智能汽車大多數(shù)處于2到3的階段，距實現(xiàn)全工況無人駕駛尚有一段距離。目前主要有三部分力量在推動智能汽車發(fā)展，一個是院校，包括研究所和高校，第二個部分是傳統(tǒng)的車企，大眾、奔馳、長安等等，第三是新興的科技公司，包括谷歌、百度、樂視。趨勢應(yīng)該是解決這三方的融合的問題，而最終還是以傳統(tǒng)車企作為一個主導(dǎo)的研發(fā)主體。

首先，智能汽車第一步就是傳感，信息的獲得。目前問題是很多在研發(fā)狀態(tài)的智能汽車采用的傳感器可能過于昂貴，像激光雷達(dá)，成本可能都達(dá)到數(shù)十萬人民幣，這對于智能汽車市場化的推進(jìn)是非常不利的。一個解決辦法是利用成本相對低廉的傳感器，結(jié)合內(nèi)部的一些比較高新的控制策略以及信息融合的策略，從而實現(xiàn)智能汽車的功能最大化。

后續(xù)的市場化方面，前期可能面臨一些測試規(guī)范的問題，分為三個部分，第一個是在實驗室的模擬，第二個是搭建的實測的場地，具有真實交通環(huán)境以及采集數(shù)據(jù)和監(jiān)測傳感裝置，通過內(nèi)部的場地的建設(shè)，來實現(xiàn)汽車的初步場地測試，最終是現(xiàn)在實際的公路上，或者說實際的高速公路上的測試，最后是在校準(zhǔn)和標(biāo)定，有大量的傳感器，然后需要一個標(biāo)準(zhǔn)校訂和程序?；诰W(wǎng)聯(lián)方面，考慮路測單元的信息輸入，包括車道的運行，協(xié)同感知，路口的輔助等等，還有移動通信網(wǎng)的整合，從而推進(jìn)整個數(shù)據(jù)獲得的全面性。

智能汽車的關(guān)鍵技術(shù)

智能汽車也包括傳統(tǒng)汽油車、柴油車，電動汽車作為依托有以下幾個優(yōu)勢，第一個是電機(jī)反應(yīng)迅速，另外是電機(jī)作為一個執(zhí)行機(jī)構(gòu)，從感知和融合，以及產(chǎn)生的控制來傳到執(zhí)行機(jī)構(gòu)，需要一個線控轉(zhuǎn)向、制動等實現(xiàn)運行的平順，第三，電動汽車的智能回饋和節(jié)能環(huán)保，第四是結(jié)構(gòu)相對簡單，第五，我國在電動汽車技術(shù)上處于較好的研究高度，不像傳統(tǒng)汽車上發(fā)動機(jī)和底盤技術(shù)受國外品牌的限制，電動汽車更易于產(chǎn)業(yè)化的突破，從而避開一些技術(shù)壁壘的問題。

我們把ADAS技術(shù)分為幾個層，這幾個層是跟人類的一種行為模式的比照，第一個是環(huán)境感知層，這是模擬人體的五官器官，是通過認(rèn)知的功能，包括通過雷達(dá)、攝象頭等等，下面是獲得這些信息之后，人需要大腦的思考和他的一些處理，就是一個信息融合和智能決策，大腦的一個基本功能。不但是人大腦里面有神經(jīng)元，大腦神經(jīng)元之間需要一個信息和數(shù)據(jù)的交互，最重要的，是對人的行為產(chǎn)生一個行為決策，最后是模擬人的四肢，就是智能控制的執(zhí)行層，最終實現(xiàn)對車的一個控制和執(zhí)行。

一個基本體系是從環(huán)境感知，從各個傳感器、攝象頭、雷達(dá)等等，得到這些數(shù)據(jù)采集，然后是融合，包括場景重構(gòu)，包括3維場景，然后是精準(zhǔn)的定位，通過GPS或者北斗系統(tǒng)，獲得一個定位，然后障礙物的識別，包括正負(fù)障礙物的識別，車輛的識別等等，融合以后，就開始做一個智能決策，包括路徑的規(guī)劃，人機(jī)的共建等等，最終是給一個執(zhí)行層，包括自動駕駛的驅(qū)動，轉(zhuǎn)向制動，到電機(jī)端或者一些執(zhí)行機(jī)構(gòu)。上面幾個層可能要跟車輛的一些動力學(xué)，車輛本身，傳統(tǒng)汽車本身的一些知識體系進(jìn)行一個很好的融合，而目前有一些研究者把我們的車當(dāng)做一個黑匣子，認(rèn)為他可能對車并不了解，但是可以對車的一些指令進(jìn)行一些傳輸，但是這個最終體現(xiàn)的效果可能不如你把車的整個性能很好的融合，最終達(dá)到好的效果。

安全體系的問題，智能體系也是一個車，便有行車安全，智能駕駛或者無人駕駛的安全是非常重要的。另外一個是信息安全，這是一個新的概念。信息安全和通信系統(tǒng)，包括一些車聯(lián)網(wǎng)，或者云端的一些信息融合，如果是存在一定的信息傳輸風(fēng)險，別人是可以通過他的一些控制來把你的車給掌握，這個也是有真實的案例的。另外在智能控制系統(tǒng)的架構(gòu)上，一個架構(gòu)必須有一個很好的建立，建立一個統(tǒng)一的融合的架構(gòu)，最后是整車的集成和標(biāo)定。集合整車關(guān)鍵組件以及電池系統(tǒng)適應(yīng)性的改變，必須把上述幾個層面的數(shù)據(jù)或者信息來進(jìn)行一個整合，最后就是測試問題。

環(huán)境感知和信息融合，包括了幾個理論，或者是一些基本的知識體系，計算機(jī)視覺與圖象處理，機(jī)器學(xué)習(xí)理論、數(shù)據(jù)融合理論等等，包括三維場景的重構(gòu)，行人及其行為的感知，因為前方可能有很多的目標(biāo)，包括有可能在極端的情況下有行人橫穿馬路的情況，怎么樣處理，包括車把行人給遮擋的問題，行人遮擋以后，通過靜態(tài)或者動態(tài)的傳感，并不能很好的判斷行人移動的方向，對于司機(jī)來說，這是基本的要求，要預(yù)判行人是怎么樣行動的一個路徑，這個也對感知和信息融合提出了更高的要求。下面是決策的層面，人工智能、決策支持、機(jī)器學(xué)習(xí)等等，這還是基于高精度的定位技術(shù)?？刂茍?zhí)行，這是跟執(zhí)行機(jī)構(gòu)，包括電機(jī)電池等等，要進(jìn)行一個很好的結(jié)合，線控技術(shù)，等等，這些必須要融合在控制執(zhí)行單元里面。

控制架構(gòu)整車集成，考慮通過多核的處理單元，多核的智能控制系統(tǒng)，同步并行處理獲得的信息，以及數(shù)據(jù)的決策等等。最終就是把整個的控制系統(tǒng)整合在整車之中，這樣可以減少通信上分布的復(fù)雜性，以及在這個復(fù)雜性前提下產(chǎn)生的數(shù)據(jù)傳輸錯誤的概率。

最終就是測試環(huán)節(jié)，包括一開始在實驗室的環(huán)境下進(jìn)行一個簡單的傳感器、控制器單向的測試，這是一個功能測試；在封閉的環(huán)境下我們搭建一個封閉的測試場地，通過這個場地的封閉環(huán)境對控制執(zhí)行安全體系功能和性能的測試。在稀疏的流量環(huán)境，包括車輛很少的高速公路，或者非高峰期的公路上進(jìn)行測試，這樣對車的安全性的保障提供了一些可靠的基本條件，最終是在全天侯的開放道路上進(jìn)行測試?？紤]各種因素，結(jié)合智能汽車的特殊要求，建立標(biāo)準(zhǔn)的特殊場地，最終形成一個標(biāo)準(zhǔn)的測試體系，這對智能汽車的推廣和智能化是非常關(guān)鍵的。

產(chǎn)業(yè)化思路，如何解決基礎(chǔ)理論與整個自動駕駛整車落地實施之間的平衡關(guān)系，目前是基于理論上的研究，怎么樣真正的融合到產(chǎn)業(yè)化的車的功能的體現(xiàn)，這個是智能電動汽車實現(xiàn)的一個關(guān)鍵。

建議和思考

電動汽車是智能化的最佳平臺，也為電動汽車發(fā)展注入新的生機(jī)和活力。需要從體制、政策、法律各個方面進(jìn)行努力。一個是產(chǎn)學(xué)研協(xié)同發(fā)展的理念，推動一體化的發(fā)展，以用戶為中心，以乘坐者為中心發(fā)展技術(shù)。打破行業(yè)壁壘，推動傳統(tǒng)汽車和IT企業(yè)和交通產(chǎn)業(yè)的融合?，F(xiàn)在很多IT是把車作為一個黑匣子，傳統(tǒng)汽車在創(chuàng)新性方面有所欠缺，怎么樣推動各個方面的產(chǎn)業(yè)融合，這是非常具有重要性的，利用IT企業(yè)的強(qiáng)大人工智能操作系統(tǒng)技術(shù)以及他創(chuàng)新性的思維，來結(jié)合傳統(tǒng)汽車產(chǎn)業(yè)具有的完整技術(shù)體系，來推動智能電動汽車的發(fā)展，這是我們認(rèn)為比較合理的技術(shù)路線。而堅持自主特色，形成智能車產(chǎn)業(yè)核心競爭力，堅持導(dǎo)航自主化。在我國目前非常復(fù)雜的交通場景下實現(xiàn)更好的定位精度和信息的輸入。

智能車測試場地和示范園的建設(shè)，這是為政府提出了一些要求，目前在我國的北京上海杭州重慶等已經(jīng)批復(fù)了智能該同的示范區(qū)，武漢正在批復(fù)的過程當(dāng)中。進(jìn)一步加快智能車的相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)法規(guī)和規(guī)范的建設(shè)，因為這些相對的標(biāo)準(zhǔn)和法規(guī)是全新的，怎么樣制訂合理的標(biāo)準(zhǔn)法規(guī)，這個也是為相關(guān)研究人員和政府機(jī)構(gòu)提出了一些新的挑戰(zhàn)。最后就是無人駕駛汽車，可能會存在社會問題和倫理道德的問題。最終責(zé)任認(rèn)定，如果你買了無人駕駛汽車以后，出了事故，到底是車主問題，制造商問題，還是保險公司問題，目前看來，大家認(rèn)為是車企，他提供了車，什么都是由他控制，我并沒有操控，責(zé)任可能是在車企，最終是怎么樣認(rèn)定，這是行業(yè)需要思考的。

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