寫在前面的話：

此時此刻，自動駕駛紛紛在尋找落地之道。

每一步的前行和探索，都步履唯艱；同樣，每一步的探索也是向商用、落地更靠近，向未來出行的大圖景更接近。

在摸索的過程當(dāng)中，需要開闊的叩問和深刻的洞見；需要一流的研究人才，攻堅技術(shù)之難，同樣也需要摸索出市場真實的需求，鏈接技術(shù)和產(chǎn)品之間鴻溝。

新智駕將啟動《自動駕駛量產(chǎn)前夜》專題，對話自動駕駛解決方案商、核心零部件、主機廠等廠商，共同探索對于走向自動駕駛走向量產(chǎn)過程當(dāng)中的困難和卡點、解決思路。

與此同時，10月26日、10月27日，由江蘇省工業(yè)和信息化廳、江蘇省公安廳、江蘇省交通運輸廳、蘇州市人民政府、長三角G60科創(chuàng)走廊聯(lián)席會議辦公室指導(dǎo)，蘇州市相城區(qū)人民政府主辦，蘇州高鐵新城管理委員會、雷鋒網(wǎng)新智駕承辦的2019年全球智能駕駛峰會將在蘇州舉行，共同摸索量產(chǎn)的過河之道。 

更多詳細議程，點擊文末“閱讀原文”或點擊雷鋒網(wǎng)(公眾號：雷鋒網(wǎng))官網(wǎng)查看：https://gair.leiphone.com/gair/ad2019

正文：

一清創(chuàng)新(UDI,以下簡稱一清)，成立于 2018 年6月的低調(diào)隊伍，由香港科技大學(xué)電子與計算機工程系助理教授，智能自主駕駛中心主任劉明創(chuàng)立。盡管起步時間比較晚，但UDI已經(jīng)踏上了低速自動駕駛車的量產(chǎn)征程。 

據(jù)劉明介紹，其低速自動駕駛無人車已經(jīng)在華東的多個產(chǎn)業(yè)園區(qū)運行了9個月，用于物料的運輸，實現(xiàn)生產(chǎn)過程的信息化及降本增效。目前能拿到的小批量訂單需求也都在百臺以上，一清預(yù)期能夠在一年內(nèi)將車輛整體成本控制在10萬元人民幣以下。

成立一年有余，估值增長了數(shù)十倍。一個年輕而快速成長的公司，從概念走向量產(chǎn)，甚至批量落地運行，那么對于量產(chǎn)，劉明有著什么理解？

“逆向設(shè)計”不可行

當(dāng)下自動駕駛領(lǐng)域已經(jīng)過了看Demo的階段，工程化是橫亙每一個自動駕駛公司面前的問題。

大多數(shù)的自動駕駛企業(yè)都扮演著技術(shù)方案提供商、或算法公司的角色，本身并不具備制造車輛的能力。因此想要實現(xiàn)自動駕駛車輛的量產(chǎn)交付，需要與主機廠進行深度配合。

但劉明認為，目前大多數(shù)自動駕駛企業(yè)與主機廠的生產(chǎn)方式，都是采用“逆向設(shè)計”。所謂的“逆向設(shè)計”，就是根據(jù)設(shè)計概念產(chǎn)生的產(chǎn)品原始模型或者根據(jù)已有產(chǎn)品來進行改良，改良后的車輛俗稱“后裝車”。

但不管是乘用車還是商用車，都有著固定的傳統(tǒng)生產(chǎn)流程。如果要進行改裝，就需要自動駕駛系統(tǒng)、傳感器、算法等元素來匹配既有車型。

盡管“逆向設(shè)計”有著著力點低的優(yōu)勢，但劉明認為，在自動駕駛領(lǐng)域的“逆向設(shè)計”存在一些局限性：比如受限于車輛的性能、無法達到方案的理想效果，和難以形成車輛的一致性。

首先，自動駕駛車輛需要自主做出感應(yīng)、決策和控制的行為。在逆向設(shè)計思維下，傳統(tǒng)汽車的硬件設(shè)備很難達到自動駕駛系統(tǒng)的要求?！氨热缱詣玉{駛系統(tǒng)對底盤的控制精度要求就極高，普通汽車的底盤很難實現(xiàn)自動駕駛系統(tǒng)想要的誤差范圍?！眲⒚鞲嬖V新智駕。

在這種情況下，選擇合適的車型十分重要。如果車型無法改裝或是需要付出極高的改動代價，比如將車內(nèi)的電路全部改掉，就容易造成方案成本與效果的失衡。

其次，逆向設(shè)計能夠生產(chǎn)出單個樣本，但手工生產(chǎn)的樣本與樣本之間存在的細微差別有可能導(dǎo)致內(nèi)部參數(shù)不一，難以實現(xiàn)車輛的部件模塊化。這無疑會給自動駕駛汽車批量生產(chǎn)的一致性和后期維護帶來極大挑戰(zhàn)。

“逆向設(shè)計的車，需要關(guān)注每一臺車的參數(shù)變化，但生產(chǎn)一萬臺車的時候，每一臺車都要手工做大量參數(shù)調(diào)節(jié)，這是基本不可能完成的事情?！?/p>

因此，在現(xiàn)有階段，盡管有一些“手工作坊”式生產(chǎn)的樣本車輛在跑，但如何形成規(guī)模數(shù)量與規(guī)范化、模塊化的生產(chǎn)流程，是量產(chǎn)前夜需要解決的問題。

量產(chǎn)的要素：商用車底盤+可量產(chǎn)的模塊化軟硬件解決方案

由于逆向設(shè)計存在著局限性，劉明認為，而短時間內(nèi)自動駕駛技術(shù)也不會有飛躍式提升，因此難度系數(shù)更大的高級別的自動駕駛不會那么快到來。

“我們要逾越的是一個珠穆朗瑪峰的高度，現(xiàn)在跑了一、兩百米沒有多大意義。關(guān)鍵在于，哪條無人駕駛路徑才是真正能夠登峰的路徑。從解決實際問題的角度來看，我覺得載物的自動駕駛會更快一些?！?/p>

相較于較高級別的自動駕駛，低速載物無人車不需要考慮載客空間、內(nèi)飾成本的投入，而且也是可滿足當(dāng)下市場需求的產(chǎn)品。

但這不意味著低速無人駕駛的量產(chǎn)就輕而易舉。劉明認為，低速無人駕駛的量產(chǎn)需要三個條件：一臺好車、成熟的模塊化技術(shù)和完善的售后運維體系。

在此前的CCF-GAIR 2019 智能交通峰會上，劉明曾指出：一臺好車要同時擁有兩個方面：無人駕駛二類商用車底盤+可量產(chǎn)的模塊化軟硬件解決方案。

“在駕駛過程中，人可以靈活地定性的應(yīng)對各種突發(fā)問題和故障，但無人駕駛車輛需要完成決策控制，并要將控制精準(zhǔn)到定量的性能標(biāo)準(zhǔn)，比如前輪精確控制到右轉(zhuǎn)10.24度。普通的商用車底盤很難達到無人駕駛車輛的要求?！?/p>

因此一清的無人駕駛二類商用車底盤配備了許多高端商用車型才能見到的設(shè)備，比如ABS（防抱死制動系統(tǒng)）、EPS（電動轉(zhuǎn)向系統(tǒng)）、ESP（車身電子穩(wěn)定控制系統(tǒng)）、IBC（線控制動系統(tǒng)）、EPB（電子駐車制動系統(tǒng)）及BMS（電池管理系統(tǒng)）及TPMP（胎壓檢測）等數(shù)十個汽車電子關(guān)鍵部件。在保證車體有5年10萬公里的質(zhì)保之上，盡其所能同時把車輛智能的部分發(fā)揮到極致。

除了硬件上的“好車”要求之外，劉明認為，軟件上的技術(shù)模塊化能力也是量產(chǎn)的必要條件。“沒有模塊化的生產(chǎn)及測試能力，就沒有量產(chǎn)的能力?！?/p>

一清的低速無人駕駛車內(nèi)部都使用同一套子系統(tǒng)，因此具有較強的遷移性。他們會根據(jù)客戶的要求、產(chǎn)品的特性，有針對性地選擇底盤，再進行自動駕駛子系統(tǒng)的適配工作。目前一清擁有十余種自主研發(fā)的低速無人駕駛車型。

此外，劉明還認為，對于一個完整的自動駕駛系統(tǒng)來說，售后運維能力也是相當(dāng)重要的一部分，目前內(nèi)部也正在形成相關(guān)團隊和企業(yè)攻克相關(guān)的難題。

既是算法公司又是主機廠

在自動駕駛領(lǐng)域，一直不乏“軟件定義硬件”的聲音。在劉明看來，“軟件定義硬件”的本質(zhì)是將軟件的需求轉(zhuǎn)化成為具體的實際可生產(chǎn)的實物。

因此如何按照算要求尋找最合適的硬件是劉明要解決的問題。這也是一清采用“正向設(shè)計”方式的原因，循著嚴格的研發(fā)流程，從產(chǎn)品功能預(yù)期指標(biāo)開始，構(gòu)思產(chǎn)品的零組件需求，再按照設(shè)計、生產(chǎn)、制造、測試到驗證的全套標(biāo)準(zhǔn)化的程序來完成。

“比如客戶提出不同的物流標(biāo)準(zhǔn)箱要求，我們會進行箱體數(shù)量及標(biāo)準(zhǔn)重量范圍排列、優(yōu)化箱體設(shè)計與配重設(shè)計，電池換電、轉(zhuǎn)向系統(tǒng)等一系列工作。在初始階段，我們會采用標(biāo)準(zhǔn)商用車底盤將原型車先做出來，然后以量產(chǎn)件實現(xiàn)交付?！眲⒚髡f。

但真正懂得自動駕駛技術(shù)的主機廠鳳毛麟角，因此在這個過程中，主機廠在的配合程度尤為關(guān)鍵。

為此，一清的選擇路徑是與某傳統(tǒng)主機廠達成合作，進行股權(quán)和資源的重組，開發(fā)了一條自動駕駛車輛專用產(chǎn)線，全新打造一家只生產(chǎn)無人車的主機廠。其300畝的產(chǎn)業(yè)園區(qū)將在今年12月落成，目前整體投入近10億元。

園區(qū)5G全覆蓋，并設(shè)置了完整的載人車、載物車、叉車、掃地車等等無人車的實際應(yīng)用場景，包括相當(dāng)面積的無人車測試實景場地，打通關(guān)鍵部件從設(shè)計、生產(chǎn)、制造、測試、展示、競賽等等環(huán)節(jié)。

園區(qū)里包含無人車整車、場景測試、激光等關(guān)鍵零部件、鋅動力電池等項目，從四輪6維定位到制動、軸重、車速的校準(zhǔn)，各種環(huán)境倉測試等傳統(tǒng)車廠總裝間流程，到專為自動駕駛系統(tǒng)新開發(fā)的總裝及檢測流程：激光雷達、攝像頭、慣導(dǎo)等傳感器的抽檢、常檢、標(biāo)定、校準(zhǔn)遠程駕駛中心等等。

毫無疑問，有了算法公司與主機廠雙重身份的加持，一清（UDI）的自動駕駛車輛的生產(chǎn)會省去不少磨合工作。或許低速無人駕駛車有望迎接自動駕駛量產(chǎn)的到來。

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