6 月 22 日，在 2018 中國創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)成果交易會的“汽車創(chuàng)新科技論壇”上，安智汽車董事長兼 CEO 郭健做了名為《自動駕駛的“腳踏實地”和“仰望星空”》的主題演講，以下為演講實錄（雷鋒網進行了不改變原意的刪減整理）：

一、自動駕駛產業(yè)落地還需不需要開發(fā)駕駛輔助系統？

在無人駕駛落地進程中我們會遇到幾個問題。

第一，感知。如何去分析周邊復雜道路環(huán)境，這是無人駕駛面臨的非常大的挑戰(zhàn)。現實環(huán)境非常復雜，舉個最簡單的例子，馬路上漂浮著一個塑料袋，這對無人駕駛而言就是很復雜的工況，它們怎么分析？

其次，多數無人駕駛研發(fā)都可以歸到電子系統開發(fā)領域，以目前的情況，做一輛無人駕駛車，并將其系統合格地測試完整，需要 11400 年，所以業(yè)界需要開發(fā)一套全新的開發(fā)測試流程，從初期就介入到自動駕駛開發(fā)，并貫穿其中。

此外，我們還面臨著法律問題，出現事故是人的責任還是汽車的責任，這個界定會對無人駕駛發(fā)展有深遠影響。

那么，自動駕駛產業(yè)的落地，還需不需要依托 L1 級或 L2 級駕駛輔助系統？安智汽車的理解是，自動駕駛就像蓋房子，有了一層二層，才能蓋三層四層，自動駕駛產業(yè)落地，需要一級二級駕駛輔助系統作為基礎。

很多人講特斯拉，特斯拉出現首個事故之后，在產品宣傳中，將“自動駕駛”的描述降為“駕駛員輔助系統”，而一些傳統車企，像奔馳、奧迪從路徑上也遵循這個原則，奧迪依托他們在一級二級駕駛輔助系統的成果，推出了 L3 級自動駕駛系統。

二、如何打造一款交付給車廠的駕駛輔助產品？

如何將一款合格的駕駛輔助產品交付給整車廠，并最終交付給消費者？這其中包括前端信號處理，環(huán)境感知、決策層，執(zhí)行協調層，此外，真正要把產品推向最終量產車型，需要做工程化開發(fā)。

對于汽車行業(yè)而言，工程化開發(fā)是在系統之上開發(fā)獨有的系統，這樣才能稱之為完善的汽車電子系統。有了完整的電子系統，還需要跟整車匹配測試，整車匹配很難，我們要做幾十萬公里的測試，包括法規(guī)測試、冬季測試、客戶性能驗收測試等等，最終產品量產還需要生產線滿足 16949 質量管理體系認證。

所以，如果要做一輛智能汽車或是一套智能駕駛系統，首先要經歷這樣一個過程，然后才能在研發(fā)、測試，以及產線搭建等層面把產品裝配到車輛中，最終交付給消費者。

產業(yè)中很多人都在講，做汽車電子的難點在哪兒？其實這并非易事，做一個汽車電子產品，要從客戶需求分析，到系統需求分析，之后分解到每個模塊設計，我們會細致到在每一段代碼都做靜態(tài)、動態(tài)測試，然后再逐漸上升到組件級測試以及系統級測試。

所以，做無人駕駛，或是做汽車駕駛員輔助系統，要滿足非常嚴格的開發(fā)流程。

簡單介紹一下我們公司為什么專注于做駕駛員輔助系統，我們成立的時間不早不晚，2015 年成立。當時，我們聯合了一汽和長城哈弗，在他們的車上開始駕駛員輔助系統研發(fā)，去年，我們在芯片端與臺灣聯發(fā)科，今年在生產端與臺灣光寶科技、中國汽車技術研究中心達成了戰(zhàn)略聯盟，從而將整個將駕駛員輔助系統、智能駕駛系統做到產品化的落地。

三、安智汽車產品線

安智汽車提供的系統級產品，包括安智 i-Radar 77GHz 毫米波雷達，以及 i-Camera 單目多功能攝像頭，這兩種傳感器是可以大規(guī)模量產的，實現功能包括走停型自適應巡航、前方防碰撞預警系統、車道偏離報警系統等，完全達到車規(guī)級要求。同時，產品在研發(fā)端、測試端以及生產端，均有國際頂尖的生產合作伙伴保證品質。

這是我們的 77GHz 毫米波雷達，也是自動駕駛系統、智能駕駛系統中最關鍵的部件之一。毫米波雷達無懼下雨、霧霾等極端天氣，環(huán)境適應性很強，穿透力也很高，這款產品的成本目前已經縮減到 800 元，探測范圍 0.7-160m，水平方位角 ±35°。這款雷達是國內首只具備完整駕駛員輔助系統功能的雷達，也是唯一與自主品牌通過幾十萬公里路試的成熟產品，通過了國家完整產品技術認證。

這是安智 i-Radar 77GHz 毫米波雷達的探測效果，加深的部分是對前車的準確追蹤。毫米波雷達最怕隧道和鐵質欄桿等干擾，但大家可以看到，我們始終保持對前車的追蹤，沒有誤觸發(fā)和誤制動。白色框和藍色框是我們對臨近車道的追蹤；進隧道后，傳感器會告知上層控制算法，車輛處于進入隧道狀態(tài)。

這是安智汽車 i-Camera 單目視覺系統，可以實現車道保持、道路標識牌識別、行人車輛識別等。之后還有我們對毫米波雷達和攝像頭做的融合系統，只有深度開發(fā)駕駛員輔助系統和它的傳感層，才能做到數據深度融合，實現 L1 和 L2 駕駛員輔助系統功能。

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