陈黎明：冗余设计是自动驾驶安全关键 可扩展软硬件架构是产品量产重要基础

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【编者按】2020年10月27-29日，中国汽车工程学会年会暨展览会和第七届国际智能 联汽车技术年会在上海合并举办。大会以“汽车+，协同创新”为主题，围绕新能源汽车技术、智能 联汽车技术、汽车关键共性技术等话题深度探讨。搜狐汽车作为大会战略合作媒体，第一时间在现场带来专业 道，为您呈现这场技术与思想交锋的盛宴。

以下为博世底盘控制系统中国区总裁的陈黎明讲话实录：

陈黎明：各位尊敬的嘉宾，各位业界同仁，各位来宾，大家下午好！我今天分享的题目是关于安全，也是自动驾驶量产或者落地的根本。

特别这两年我们看到整个自动驾驶的发展，特别是在去年年底关于国务院发布了《交通强国建设纲要》和今年年初发改委联合11个部委发布了《智能 联汽车创新发展的战略》，进一步夯实了中国自动驾驶发展的技术路线，主要还是指车路协同。

这些年，特别在各个省和城市都有一些新的示范区进一步在加强车路协同的研发，特别今年以来，L2级自动驾驶得到广泛应用。北京车展上很多主机厂都把L2和L2+作为一个卖点，同时，随着高精地图还有其他技术应用，包括驾驶员的监测，使得L2级自动驾驶的体验进一步的增加，也就是说用L2级自动驾驶的硬件提供了接近L3的驾驶体验。

今年开始，L4的Robotaxi在上海、北京、广州、长沙都有试运营。在商务车的干线物流和小的园区物流车里面也进行很多的研究。我们看到，过去的3-5年里面，我们在自动驾驶技术上取得了长足进步，特别在人工智能深度学习在驾驶里面的应用，还有AI芯片、高精地图等。

去年年初开始，大家都将L3、L4级自动驾驶落地时间拖延，最主要的原因是安全的问题没有解决，大家看到了长尾的问题，还有我们如何系统的来验证自动驾驶系统。

过去大家谈的比较多的是技术问题，关于如何释放、如何验证方面谈的比较少。今天我也想借这个机会给大家分享两个方面，一个是系统的冗余方面怎么样保证安全，另外从工业化的角度怎么验证释放，分享博世的思考和实践。

无人驾驶要保证乘员的安全，保证对周边的感知，保证定位，保证执行都能够到位，这才能够保证安全。

在这里，我们提出概念，首先环境感知是要冗余，也就是说我们要用不同的物理特性、物理原理的传感器来保证冗余。在定位我们提出的方案一个是绝对定位，通过卫星的绝对定位，还有一个是相对定位，根据车跟周边物体的关系来进行相对的定位。在转向方面必须要有冗余的转向系统，一路转向失效的时候还有一个备份，能够保证车安全的驾驶。

对环境感知这一块，我们与戴姆勒有一个团队，我们是正向开发过程而不是看市场上有什么样的传感器而拿来用。我们从200多个OTT里面分析，应用场景里面去分析需要什么样的传感器，对传感器提出技术的要求，然后根据这些技术要求再来设计新的传感器。我们发现要做L4的Robotaxi我们目前现有产品都没有办法满足这样的要求。也就是在它的分辨率、视角、距离上，包括摄像头、毫米波雷达，还有激光雷达等等这些，都需要全新的开发。

根据这个，我们也在开发一些新的传感器。同时大家也看到在市场上传感器的配置也很不一样，有的公司只有十几个传感器，有的公司4、50个传感器，为什么差别这么大？这里面根据一个是传感器本身的情况，还有一个根据你关注的ODD。最博世来讲我们希望360度无死角全覆盖，车内的智能一定要达到360度全覆盖。我们根据200个的场景推出我们需要什么样的传感器，需要多少的传感器才能达到这样的要求。

下面再介绍一下自动系统，自动系统有两个方案。左边是冗余自动的执行器，一个是我们现在推出的iBbooster，它跟ESP组织在一起作为一个主执行器和辅执行器。我们另外还有一套系统叫IPB，它是方块右下角的两个，一个是IPB主要的执行器，还有一个备用的RBU，这个是增压的软件，这是在执行机构。整个电子电气架构在右边的有主控制单元和备份控制单元，在电源上、 络通讯上、传感器上都需要备份，只有这样我们才能够保证整个自动系统是一个安全的自动系统。

再接下来给大家分享一下我们在量产方面的思考，我们知道从0到1是一个证明技术可行的，从1到N是落地和量产的过程，我们谈的不是一百辆车、几百辆车，是几百万辆车的数量级别。大家可以想像，要生产几百辆车不可能是一个企业、一个供应商、一个主机厂能做到的，需要很多的供应商、很多的主机厂共同来做，这个难度非常大，要保证安全的自动驾驶，要在车的生命周期赋予它全新功能，需要打造一个可扩展的电子电气架构，能够让不同的供应商扩展搭载。

另外我们也谈到了全生命周期的赋予新的生命，新的功能，就要求软硬件分离。不同的供应商有不同的硬件、芯片，不同的主机厂有不同的软件，所有这些需要我们进行软硬分离。怎么进行软硬分离？就需要非常强大的赋能平台，这就是中间件。

在博世有两个产品，一个叫VRTE，就是汽车的运营环境。还有一个叫AOS，这两个产品可以非常好的最大程度利用硬件资源，

下面再分享我们传统的验证和relax，传统的主机厂和供应商通用一个V模型，通过对整个车的要求分解到大系统、子系统，到元件、硬件、软件，逐渐分层的要求。接下来逐步验证，保证要求都得到软硬件、子系统、大系统的充分保证。

大家现在谈的比较多的是长尾现象，因为有很多的现象我们没有办法事先知道，或者我们的算法没有办法把它完全覆盖。这时候我们不可能等到所有的问题都解决了才来进行relax和交到我们的终端客户，这一定是在一定程度上就要投放市场，在运营的过程当中要不断的通过数字驱动的迭代，不断去学习，不断去更新软件，去FEX一些软件里面的问题，通过这样不断实现自动驾驶的安全。也就是说从传统的V模型跟数字驱动双方的结合出现中间提的方案，在V模型的基础之上通过数字驱动的迭代，不断来完善验证和释放的过程。

最后再总结一下，整个自动驾驶从一个概念验证到工业化落地和实施的阶段，大家都在进行一些思考和实践。冗余的系统设计是保证自动驾驶安全可控的关键，它不仅体现在部件级别上，同时体现在整个系统的设计当中。可扩展的软件和硬件架构是实现自动驾驶从1到N可复制的基础，传统的汽车安全开发与基于数据驱动要相结合，这是验证加速自动驾驶落地很好的一个方法。

博世在过去的几十年里有非常丰富的在汽车控制和自动驾驶方面的经验，ADS、ACC、ESP等很多产品，都是我们跟戴姆勒公司一起开发的。所以在汽车控制的开发经验基础之上，把整个安全的策略贯彻在整个系统和元件的级别之上，通过可扩展的软硬件架构和冗余的设计、系统的验证方法，我们想大家一起共同努力，更早的实现自动驾驶。