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【2018全球未来出行大会】SF Motors唐一帆:自动驾驶和智能网联技术创新与产业化趋势

盖世汽车综合 2018-09-21 16:28:23
核心提示:“2018第二届全球未来出行大会”专题直播!

9月20-22日,“2018第二届全球未来出行大会”在杭州国际博览中心隆重举办,本次大会涵盖各类主题论坛近20场,其中新能源汽车核心技术与供应链创新峰会则是聚焦于新能源汽车技术和供应链的创新发展问题,探讨新能源汽车时代的核心技术和供应链创新变革大势,如整车和零部件企业合作模式及变化,汽车四化变革下供应链的变革和发展趋势,如何培育有全球竞争力的新能源汽车关键零部件供应商,新能源汽车供应链国际合作与创新等核心议题。以下是SF Motors  CTO唐一帆在大会上的演讲实录:

自动驾驶,2018全球未来出行大会

唐一帆-SF Motors CTO

大家下午好!很高兴和大家分享一下我们作为创新型汽车公司对自动驾驶和智能网联技术的产业化趋势、想法以及实践。SF Motors在美国汽车工厂的汽车2019年上市,中国是在重庆生产,中国品牌叫做金菓。

我的汇报主要分三个部分:第一,自动驾驶创新领域;第二,智能网联创新领域;第三,智能电动汽车创新和产业化。

一、自动驾驶创新领域

我们认为一些技术条件现在基本上已经比较成熟,技术不是一个瓶颈,但是让L3、L3+有条件自动驾驶的车辆能够上路,能够量产,还需要时间,还需要进行大量的验证、大量的迭代,通过不断的技术创新可以加快竞争,自动驾驶有三个方面:硬件、软件、系统。我们定位为一个创新型有自主知识产权的智能电动汽车公司,所以对于一些底层技术,他们认为这是我们需要掌握的重点,不可能自己都做,所以也有很多供应商和合作伙伴。我们认为自动驾驶创新领域有哪些方面的核心技术,从硬件角度来讲,传感器系统,包括摄像头、毫米波雷达、激光雷达,整车厂不一定自己做,我们有和供应商合作,同时在这方面有投资,觉得它是非常重要的,而且供应链、产业链也不一成熟,需要扶持和合作开发。侧重点在硬件方面,主要是实时运算系统,提供很强大的数据处理能力,必须是功耗可控,能够落地量产。软件是重点,初期研发目标是有条件的自动驾驶系统,软件是我们的核心,从架构一直到各种算法,包括摄像头的深度学习、人工智能的计算机视觉的算法,基本上能够提供大部分场景下的环境感知,但是一些天气、光线等等,不一定能够完全满足我们的要求,我们必须要有激光雷达来做补充,甚至在很多场景来替代摄像头,所以激光雷达也是重点的研发方向,作为环境感知的传感器,包括利用激光雷达实现的高精地图定位也是我们开发的特点。

对于自动驾驶的实现,路径规划和实时决策是很大的一个难点,也是重点开发的一个方向。作为整车厂对于底盘控制、线控有一定的实力,但是在自动驾驶汽车上有自己特别的要求,又能够实现,又能够比较舒服的高性能的运动控制,这方面我们投入很大,现在基本上能够达到性能的要求。以上几个方面是我们认为自动驾驶软件方面的创新领域,也是研发的重点方向。

系统是作为整车厂需要有的能力,系统能够落地、量产考验很多方面,包括功能安全、数据安全,必须在一开始建立架构,一开始设计方案,做研发的过程当中必须在硬件上、软件上能够达到这个要求,功能安全和数据安全能够提供足够的系统冗余和时效,这方面可能刚开始在成本上做一些妥协,甚至开发时间上做一些妥协,但是这是必须要做到的,所以在这个阶段同时开发了驾驶员监控系统,今后这个系统成熟以后可以拿到,这也是一个最后的时效保护。

业界已经公认了需要做大量的软件和硬件大规模的仿真,我们认为系统集成、测试、数据采集和大数据分析也是自动驾驶开发系统的创新很重要的一个领域,也是我们在培养我们的团队积累经验上作为一个整车厂需要有集成测试大数据分析的能力。

以上是我们认为的创新领域以及在此方面做了大量的努力。

(PPT图示)接下来举几个例子,利用几个例子描述我们对创新领域的理解。第一,环境感知,左边这个图用摄像头做车辆和行人的探测和跟踪,还有车道线、红绿灯和交通标识的辨识。中间是高精地图的构建,现在在硅谷附近采集了很多当地高精地图,激光雷达是我们策略中的一部分,利用高精地图做定位、做辅助,甚至取代摄像头,同时用高精地图开发的自主泊车的应用,在停车场自动找到车位,自动把车停进去,这是我们的一些例子。所有软件上路之前要进行大量的系统仿真,软件系统和所有源代码是连在一起的,所有源代码需要并且能够在仿真器进行仿真,右边那个图是更精确的城市道路的一个仿真,通过这样的方针能够优化算法的模型,甚至来测试所有的源代码,可以降低路测成本。路测是非常重要的,上公开道路之前做了大量的封闭道路的开发和验证,验证我们的算法,基本上成熟了才能够上公开的道路,SF Motors今年一月份拿到了加州自动驾驶测试牌照,在高速公路、市区道路上,主要验证极端案例没有验证到的,现在开始记录里程。

二、智能网联创新领域

我们主要在两个方面做开发:云平台的构建、云服务的开发。这个有别于内容的一些服务,包括语音交互、人机交互和娱乐系统的推送和信息推送,这些是我们有一些合作方合作,包括百度、和阿里、科大讯飞等公司都有一些合作关系。主要是侧重于建立自己的云平台,自己做云服务开发是为了服务自动驾驶的开发,因为美国需要远程监控平台,大数据的平台是应用于人工智能的不断学习,空中升级也是通过云平台来达到,还开发了远程控制手机的APP可以一键泊车或者一键召唤这种手机应用,这些符合自动驾驶的开发,搭建了云平台和云服务主要为了自动驾驶,今后讲到产业化、讲到落地,可能还是需要和一些合作伙伴来开发这套系统,能够真正的实现落地需要很多满足中国特色的地图,比如说导航地图、高精地图,需要和国内的一些合作伙伴一起开发,还有一些服务的内容,一些支付和语音交互。

当然,我们建立的云平台架构可以按照今后可以无缝升级的架构。我们也做了通讯基础设施的开发,比如说网管系统,能够支持OTA,按照安全通讯的协议保证车在路上不会受到黑客攻击,在V2X做了一些尝试,国内还需要做些改进或者是改变。

(PPT图示)这是云平台和云服务的例子,我们开发了远程监控平台可以进行实时监测,右边是实时数据的分析,同时后台有更多的数据,进入后台可以作为线下机器学习,来进行网络升级,提高算法。

三、智能电动汽车创新和产业化

SF Motors在硅谷有几个实验室,可以做一些小事件,美国安娜堡有整车项目分布,美国工厂在印第安纳,中国有研发分布、北京也有研发分布,德国和日本分别有分公司。我们和全球大学、供应商都有广泛合作,很多依赖于有几百个甚至上千个供应商提供给中国和美国的车型,主要创新和产业化的途径是自主研发各种核心技术、自主生产核心系统,当然我很多东西也是和供应商,特别是产业化方面,我们的方式是创新、迭代、技术开放和共享制造能力。在三电智能系统方面按照平台化和产业化进行开发,目前三电和整车已经基本完成开发。自动驾驶和智能方面还需要时间进行优化、迭代和验证,进入产业化之前有很多的准备工作,同时走上产业化这条道路有很多合作和我们一起努力,希望供应商和合作伙伴一起推动新能源电动汽车这个事业,合作共赢,目标是争取能够今早达到油电同价,同时把自动驾驶和智能网联车辆能够普及,推动智能电动汽车的发展。

谢谢大家!

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提示:本文根据发言整理,未经嘉宾审核,请勿转载!

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文章标签: 自动驾驶
 
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