【盖世直播】圆桌讨论：智能汽车核心技术解决方案

接下来是最后一个部分，也是大家非常感兴趣的部分，圆桌讨论。我们有幸请到了吉林大学汽车研究院常务副院长、专家邓伟文做我们的圆桌主持。

邓伟文：有请我们几位嘉宾上台。昨天下午同样在这个地方我们也有一个关于智能网联汽车的专题讨论。但今天我们邀请了一些不同的专家将从不同的角度展开讨论，并重点关注其中的核心技术和解决方案。我们请到了高校的学者、主机厂和零部件供应商专家、特别是IT企业技术专家等。另外从专业涵盖面来说也是非常齐全的阵容，比如克强老师长期研究智能网联汽车，包括顶层架构设计和技术路线等方面；奇虎360的刘主任对于车联网的信息安全很有研究；徐总来自零部件企业，特别还对车联网和大数据有很多思考；白教授专注于传感感知等关键技术；而马总有丰富的汽车智能制造和质量管理等经历。希望他们会给我们带来一些全新的思维，我们也期待今天的报告会十分精彩。

首先第一个问题给李教授。我们谈智能网联汽车，它是一个大系统，除了车辆之外，还有IT产业，另外就是基础技术支撑，包括标准和规范体系，测试验证等。在这样一个大系统里，不同的行业有不同的角度和不同的技术积累，即使对智能网联汽车的发展技术路线实际上也有不同的理解和做法。我们知道车联网是大趋势，站在汽车的角度我们要拥抱互联网，但从汽车的角度来看究竟有些什么共同的、核心的技术使得我们汽车可以走向汽车+互联网，请我们克强教授分享一下。

李克强：谢谢邓老师的提问。正如邓老师的提问里面讲到，我们智能网联汽车是跨界跨领域的，但是从技术的链条来看应该是有产品的设计开发过程，再到产品的制造、产品的销售、产品的应用。现在谈论得很广范，我们如果只聚焦在产品的开发，那我觉得主要的共同和核心技术就是在智能网联下面我们这个产品架构发生改变了，包括谈到我们将来如何在新产品架构下做感知和决策系统的技术问题。在这个汽车上面我们会增加传感装置，包括我们的电子电器架构等会发生改变，同时我们有了智能网联之后我们很多的结构会变得简单。所以我想从产品设计开发的角度来说不仅仅是一个开发流程、开发过程发生了改变，实际上产品的架构发生了改变，这个就是我们谈到的，我们应该整体关注产品设计技术，包括我们的新零部件等新的产品出现，这里面涉及我们很多共性的关键问题。

比如在传感系统增加了雷达、摄像头，或者将来要做云控需要联网、通信，包括定位系统也会改变传感装置的要求，它也要跟汽车的动态性能结合起来，这是一个新的架构。另外我们的汽车实体装置加信息化以后，汽车的智能决策既有刚才谈到的AI的技术，也有跟汽车结合以后行驶控制器的技术，跟我们刚刚讲的可能执行器模块也会改变，包括线控，或者分布式独立的电驱动等等。现在CPS一体化以后里面有很多从汽车的整车架构到汽车的关键部件都是在变化的这样一个汽车，我们做产品研发所涉及的一些共性和关键技术需要突破。

邓伟文：谢谢克强教授，分析得非常深刻。另一方面徐总来自车联网相关的零部件企业，今天的报告也谈了对于车联网和大数据的一些思考。您从互联网企业的角度认为应该如何跨界发展进入汽车行业，其中有什么核心技术和解决方案？

徐永龙：其实我们作为系统供应商，在现阶段，你说这里面有什么关键的技术，我今天的报告也说明了，对于我们系统集成商，尤其是现阶段我们给人的感觉一个我是一个品牌，另外我做了一个硬件。底层的OS是谷歌的，这里面的应用都是百度、阿里，甚至是360的，在这种情况下我们作为系统集成商需要重新思考我们在市场上的定位。

传统的车联网，实际上大家可以看到用户的数量很苍白，主要的原因我个人认为是这里面的核心应用或者说高频应用，比如说导航、音乐，现在互联网企业做的很好，其它的应用如B-call， E-call， 远程诊断都不是高频应用，而且作为用户，我恨不得一辈子都用不上它们。所以说在这种基础上，我们认为未来的趋势可能是结合大数据把用户最常用的东西，比如音乐、信息娱乐这块给用户一个最好的体验。现在，你早上去上班，路上你要听收音机就得主动打开它，未来可能要基于大数据实现主动推送，这是一个很大的发展方向。这是我想回答的第一个问题。

另外一个问题，关于智能网联这块我们从产品的角度来看实际上是刚刚起步，包括我们这两天讨论的自动驾驶，实际上能够实用的还是基于ADAS往前走一步。，因为严格意义上车联网是车与车联上了，因此，现在的系统还没有达到实际意义上的联网，没有达到这一点。所以未来随着近距离通信的发展、甚至5G的发展这块可能会带来很大的突破和场景的变化，对我们大家来说是一个非常具有挑战的地方，我们也在密切关注这一块。

第三点，谈到自动驾驶，刚才我跟刘主任有在讨论，我总感觉是不是我们走的方向略微有点偏，我总觉得从现阶段我们是不是要借鉴一下高铁，我认为像高铁已经实现自动驾驶了，高铁司机只是在看着驾驶舱的仪表而已，而且高铁不堵车，也不会出现我们最近看到特斯拉的车因为没办法识别建筑工地而导致出事故。从高铁可以借鉴的就是整个系统是完全regulated, 什么时候有车上路，什么时候可以上路，从什么地方上路，前面有没有建筑工地等都是可控的。我们现在道路交通很大的问题就是不可控，无论什么人什么时候任何地点都可以上路，没有先请求批准再上路一说。在现有的路网的有限的情况下，我们这种不可控的使用容量确定的道路网就会导致拥堵。

所以回到我刚才讲的话题，也许未来的自动驾驶技术路线之一，就是你要做一个全新的城市，具有全新的道路结构和控制体系。我们不仅仅关注车本身，还要关注怎么样改善环境，让环境和车可以匹配，就是你要完全做一个新的城市，要改变人的生活环境和出行习惯，道路可能不是现在的样子，也没有路口什么的，在这个全新的城市里边做实验边做标准，有可能我们就会领先。现在的技术路线也要跟着走，走的好可能会有成果，但是也有可能会进入死胡同。这是抛砖引玉，我个人的一些想法，大家可以再思考。

邓伟文：徐总的观点是我们的汽车属于交通的一个环节，而交通属于城市的一个环节，我们应该从智慧城市发展的角度部署交通额汽车的发展。

徐永龙：是的，智慧城市包括智慧交通，而智慧交通包括人、车、路，以及它们的协同和同时智慧化。政府关心的可能是环保，而个人关心的往往是上路不堵车，这些问题解决了才是最有价值的。

邓伟文:我从另一个角度问一下马总，您刚才谈了汽车的智能制造过程。传统上我们把汽车当作一个出行和运输工具来制造，而现在我们知道汽车也是我们整个移动网络里面的一个节点，也就是说我们在制造汽车的同时我们也在生产移动节点产品。您觉得从这个角度看，它对于我们整个汽车的生产制造，包括研发会带来什么样的改变，特别是技术方面？

马钊：刚才我说我可能是这方面的外行。我说一些这方面我的思考吧。

汽车对于人们来说将来不光是一种移动工具，当然移动是最基本的功能，还兼有娱乐、舒适，这都是方向。在这个过程中要加好多的零部件，就是智能化的东西，不同的传感器，不同的一些控制系统，将来的控制系统占的比例应该是非常大的。在汽车制造方面，现在的传统汽车制造这块都是部件往上装，这些对于制造的过程是有形的比较多。刚才讲的生产过程中有一个最后的检测，这个检测现在大部分都是四轮定位，或者跑一跑，看看有没有什么问题，突发情况怎么样，表面有没有划痕，这些情况是重点。

但是我觉得将来智能汽车发展的话，软件方面的东西要装，要下线。当然这些跟模块一样，往上装，装之前有测试，但是整车情况下我觉得这方面还是要做一些测试。因为这方面大家都知道对于机械件的损坏程度我们有个信赖区间，就是可靠性，这个可靠区间大概是一千个件里面有三个不合格件，也就是达到3西格玛就很不错了。但是对于将来的智能网联汽车，这是软件控制系统，这个软件万一出现了问题，功能就失效了，因此必须是非常可靠的。

我在以前单位工作的时候，我们对于控制系统做一些干扰，干扰之后系统就损坏了，当时说这是几十万分之一的几率，但是这个几率一出现百分之百的就失效了，所以这块我们觉得要保证对软件的技术设计。我以前看过其他公司的车，虽然装有电子刹车系统，但是为了保障安全，还保持一套机械系统，就是一旦电子系统出现问题之后还可以利用机械系统停下来，这是在我们车里面需要软件系统和电子系统结合起来，保障汽车的安全性，这也是我们制造这一块最后检测的也是一套系统的东西要进行完善的地方。当然这块都是需要各方的努力的。

邓伟文：谢谢马总，传统上我们的汽车制造基本属于机械制造，但是随着智能网联汽车的出现我们实际上还要制造或者至少是组装软件产品。而这在制造的流程、环节、质量控制等方面跟我们传统制造是有区别的。

前面克强教授也提到过，智能网联汽车很重要的一块就是网联协同感知。车载雷达是很重要的传感技术，而网联会增强我们传感的范围、质量、效率、可靠性，甚至很有可能降低我们的传感成本，或者减少我们车载传感的要求。白教授您也提到了雷达和摄像头的融合，那么您看雷达信息如何跟网联信息进行融合，能够实现我们在网联协同感知上的跨越？

白杰：谢谢邓老师的题目，这个其实是一个比较好的想法。确实现在技术上也面临一次应该说是长期洗牌的一次机会，就是说我们以前做传感器也好，做雷达也好，做摄像头也好，之前都是走极端，拼命的提高性能，成本也是不可避免的，其实总的来说是成本在积极的下降，但是其实下降的同时未来把这个性能做好。以前一直是在追求性能这个部分，包括我从九十年代开始做毫米波雷达，其实一直在改善检测速度、检测距离、视野角度，性能每提高一个点，关键技术就增加一些，改善一些。就像我刚才讲的，现在要把雷达性能提高距离，实际上要用最新的压缩脉冲波形，以前都不用。就是我们用DSP芯片的时候那个想法不是哪一款便宜，而是你现在最快的是什么。我们原来在公司一直做雷达开发，每一个产品选型都是你TI最快的芯片是什么，你别管成本是多少，不是你量产方面的，而是你最块的是谁。我这款雷达估计三年以后出芯片，那你三年以后出来的芯片会是谁，我们就一起做。当时做这个压缩脉冲波形是基于这个想法去选这个DSP的，现在一直是这么做出来了。

从性能上来说差不多也是从单个传感器来说还可以有很多的改善，但是总体来说差不多性能也就这样了。现在有一个新的想法就是说把高精尖的地图信息，如果是相对可靠的高精尖地图信息给我的话，雷达加摄像头就不一定是这个组成了。因为天气不好的时候，摄像头就没有用了。我有高精尖的地图我还看路上干什么呢？我可能就是高精尖地图加上雷达的信息，一个传感器我就够了。因为这个激光也好，摄像头也好都有一个问题，就是天气条件不好的时候就不行了。

毫米波雷达已经有可靠的摄影，我有高精尖的地图了，可以做瞬间的精准定位，没有摄像头也可以做精准定位，做了精准定位之后就可以准确的知道我在哪条车道上。但是你还有一个V2X，所以网联信息来了，V2X还有相邻车道的信息和你周边车道的信息。所以我觉得网联信息进来以后，有的车子里面的传感器可能就会把这款传感器拿掉了。还有一个就是有这个高精尖的地图V2X信息的时候，比如在毫米波雷达的时候性能上我可能会做一个简化，我现在追求一个高性能，但是到那个时候我的雷达性能可能就回到初心，回到九十年代，回到九十年代我的成本可能就能够实现像现在超声波一样的。我可能会做成更便宜的雷达，因为你已经有了高精尖的地图和V2X，我还要那么高精尖的雷达干什么？所以到了那个时候，雷达一定可以做成很便宜的，性能比现在差很多，这样整个传感器的成本就会下降。这样你的自动驾驶也才可以变成可能。

单个传感器下降的话，就像我们现在设计的雷达，只是做成一块钱大小那么大的，在车辆周围一圈装上十来个毫米波雷达，就可以跟现在的超声波一样的，因为每个雷达都只要下降到人民币一百块钱以内的，我在车上装十个毫米波雷达也是可以的，因为那个时候的成本已经完全降低了。所以这个就是说当网联进入到车子上以后会对感知系统的信息融合系统带来改变。最后总的性能可能是更加的可靠、更好，但是对于单个的肯定是更便宜更小。

但是360绝对不能你黑一次我整个系统就崩溃了。因为整个系统已经变成便宜的单件了，你把整个网络架构崩溃了，这些单件都没法单干了。不像现在你没有网，毫米波雷达和摄像头这两个兄弟一起在汽车前面看的很好，那个时候你说黑了一次整个就不行了。

邓伟文：谢谢，我们期待着这一天雷达的价格大幅度下降。最后一个问题是给刘主任的。刚才刘主任跟我们分享了网络信息安全的问题，非常新颖。我觉得这也是给我们汽车制造商和消费者一个警示，不要以为通信很安全。我相信我们台下听众跟我同样有一个疑问，就是我们做了这么一个假设：我们的系统被入侵和被攻击是不可避免的。但是我们从做汽车产品的角度来看，有些系统、像运动控制和动力控制，特别是主动安全控制系统等，我们是不允许被黑的。我们请刘主任分享一下观点：

刘健皓：我还是引用李老师的一句话，智能网联汽车是多产业跨界融合的汽车形态。为什么是在汽车联网以后才有很多的入侵事件，原来的汽车架构设计是安全的。但是因为开放性，无论是网联开放出去也好，还是智能的开放出去也好，这种开放性引入了一些危险进来，导致联网的被攻击，实际上底层是安全的。

以后的智能网联大家可以试想一下，是李老师设计的，是徐老师和白老师落地，由马老师生产出来的。这样的汽车跑在路上，突然有一天《新闻联播》说什么汽车因为黑客攻击的问题撞上了隔离堆，造成了人员伤亡。这样的话可能会给用户的感觉就是智能网联汽车不是降低了事故率了吗？但是我的汽车为什么可以被黑客控制，可以实现暗杀的事情呢？

所以在技术路线图里把这个汽车安全技术作为一个很重要的技术，而且特别在中国，安全是非常重要的一点。我们在设计之初就把这个安全的标准体系放进去，我们生产出来的汽车就有一定的安全防御能力，我们的防御思路不一定是落在汽车总线动力和结构系统上，而是在网联。比如以后我可以找这个车要信息，找那个车要信息。但是我们听到的信息不一定是真的，如果别的车给你的信息是假的，你有可能做出一个错误的判断。我们怎么保证这个信息的可靠性、保密性、有效性，这个就是我们信息安全要研究的东西。我们要保证我们生产出来的东西是艺术品，而不是危险品。

邓伟文：谢谢，所以我们就是首先要谈这个系统到底是不是安全的，再谈其它的。

刘健皓：其实在信息安全领域没有绝对的安全，你肯定会出事故。那么我们就把安全分层分级。比如动力和专项系统是我们绝对要保护的，他的安全等级最高。娱乐信息可能会被外界接触，这些系统可能会引入一些攻击，他的安全级别就低一些。还有传感器、对外融合这块他的信息有可能是黑客做的违基站，就是给你发送一个假的信息这样的话传感器融合的区域也会低一些。从低安全级到高安全级他的控制要经过严格的审核的，但是其本身就是一个高实时性的交通传感工具，他本身的计算能力和传感能力是不能够做信息审核的，所以还是平台化，在平台上协同。可能要利用大数据和一些技术通过高速的计算来控制你的汽车的安全性。

邓伟文：谢谢刘主任。所以信息安全也是一个概率问题，它由不同的安全等级来决定的。好的，下面我们的问题留给台下的听众。

观众：我是杨志华（音），我是来自于雷斯顿（音）电子科技。我们在汽车客户里面主要就是做ADAS的一些厂商。我有一个体会，就是智能网联汽车离我们还很远，可能我们要等到一个新的城市建立起来，我们才有可能大规模的使用。但是作为我们厂商，消费者更加关心的是，我们认为ADAS系统是我们更能看得到的，那么ADAS其实是保证安全性的一个核心系统。其实ADAS的系统上个世纪九十年代就在做研发了，但是现在才慢慢的加装到我们的量产车里面，而且也是A级车以上的车型。所以我关心ADAS从成本控制来讲，你们最希望在哪些方面需要着力去降的。还有就是针对你们这边，你希望ADAS的目标价格控制在一个什么样的成本里面？

白杰：这个问题一般来说做一个ADAS系统，增加的成本一个是自动的ESC，这个比起过去ABS是要增加的。现在我们虽然说市场上的车子标准搭载的都是ESC，但是很多的ESC是假的ESC，实际上是ABS加了一个软件改编的版本，这个从现在的ABS来说大概增加两三百。然后要有一个传感器，就是毫米波雷达加摄像头，其实现在大家经常听到的，现在的毫米波雷达好便宜，实际上他们主机厂都知道的，他们嘴上说的单价一千块钱以内，其实心里面在痛。为什么？他们被进口的这些供应商先已经割掉一大块肉了，就是开发费，五百万、一千万，一个车型就割掉这一块了，然后再说单件一千块钱以下，或者说八百块钱的也有，这个虽然看起来挺轻松的，但是其实还是有一定的成本的。

也就是说要进一步降成本，怎么降？，刚才邓教授提的网联汽车降成本还在找。在这之前就要新的降成本的，对于我们来说把雷达和摄像头整合在一起就是一个例子，这样就是一个降成本。首先主机厂安装少了，原来一个雷达一个摄像头放在两个地方放，那么安装的位置和工时还是有的，等于我供应商帮你少，这是从一方面降成本。还有就是雷达加摄像头在一起性能提高了。当时做的思路是什么，把现在最好的雷达加上最好的摄像头两个先合成，反正我要做成性能最好的，当时是按照这种思路做的。现在你要把雷达和摄像头合在一起做，所以如果要降成本的话，就是雷达和摄像的成本都要降下来。但是降成本就是一个简单的计算机芯片。摄像头是两个芯片的，雷达也是两个芯片的，一个性能最好的DSP，再加一个32的控制芯片，等于以前是四个芯片。合在一起就变成了三个芯片，去掉了一个。从这个方面来说也是成本往下降了。

邓伟文：成本降低要靠技术创新，不能偷工减料、不能粗制滥造。另外成本问题也是一个很复杂的问题，它跟质量和批量都非常有关。

李克强：我想抢着回答下这一问题。第一想强调的是，智能汽车是智能交通系统的一个组成部分，或者说我们真正要把智能网联汽车做好，的确要考虑交通系统和城市大系统。第二个，实际上我们在国内制定的智能网联汽车路线图的时候已经考虑到这点，实际上真正的网联的概念就是把所有的外界联合起来，所以我们讲车和基础设施连起来以后就已经在推行这个概念了。如果我们现在按照这个技术路线走下去的话，是能够将智能汽车作为智能交通的一个部分或者智慧城市的一个部分来推进。你现在涉及该问题的时候就可以往那个方向努力。

另外，智能汽车的研究不能一定限制在特定道路上面用，由于我们高铁是政府或集体性使用的，而汽车是个人自由驾驶用的，在这个情况下我们要做到智能网联，里面的通信、网联等这些技术都需要突破相关技术难题的。

我再回答一下ADAS相关的问题。ADAS本身是一个很广的概念，如果我们只讲ADAS，我们把ADAS定义成现在的纵向、横向辅助运动控制，这里面实际上从成本上来说大家也别看得太复杂，你的执行器不管是ESC升级也好，还是EPS要改造也好，但是你的车已经有了，所以不会增加执行器的成本。唯一增加的成本就是传感器的成本，我就谈的硬件成本，控制器可以跟其它系统合用。硬件的成本相对来说就是雷达的成本，测距雷达一定可以降到100美金以下的，摄像头好一点的就人民币两三百块钱。所以未来一定会降到100美金以下，甚至再往下降。所以我认为未来ADAS系统产品的挑战，技术是首要的，你技术不好就体现了差异。所以我认为成本不是主要的，像你的雷达传感器可以成本下降，如果这个下降之后我认为ADAS的成本可以下降。再强调下我认为ADAS产品成本不是主要问题，还是技术是主要问题，而这个技术我们不突破永远没办法降成本，而且这个技术是要本地化的，我们若将本地化也做好了，ADAS在中国普及应用是有希望的。

邓伟文：再次感谢我们的嘉宾给大家做了一场精彩的报告，也谢谢我们听众的参与。

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