“【2021世界智能网联汽车大会】邓志伟：科技+商业双轮驱动城市级自动驾驶大规模落地”

9月25日至28日，2021年世界ICV大赛在北京举行。 本届大会围绕产业重建、融合应用、共生三个章节展开，设有开幕式、主论坛和7个主题峰会、6个特色专题会场和2个闭门会议，设有图灵奖国际专家1人、国内外院士7人、近150人的国际国内ICV和ICC 以下是蘑菇车联新闻科技有限企业副总裁邓志伟的演讲实录，请参考。

照片:蘑菇车联新闻科技有限企业副总裁邓志伟

语音副本:

大家好。 我是蘑菇车联的邓志伟。 今天给大家展示的主题是自行车智能+道路合作给自动驾驶带来高度的安全。

从战术上讲，自动驾驶应该是一场革命。 是控制的革命。 或者是方向盘的革命。 也就是说，将人类对车辆的控制变为机械的控制。 今天早上来到会场的时候，我痛感有必要逐渐降低人类对车辆的控制。 本来的目的是什么？ 希望首要降低人类司机不规范驾驶造成的人身伤害和人民生命财产的伤害。 但是，如果真的要剥夺人类司机对车辆的控制，自动驾驶首先要处理的问题就是安全问题，如果自动驾驶要规模化落地，一定要先处理安全问题，安全至上是自动驾驶的前提和基础。

自动驾驶其实很简单，逻辑上很简单，技术上不太简单。 有必要回答这样的问题。 第一个是我要去哪里，第二个是我要去哪里，第三个是我周围有什么，第四个是他们要去哪里，第五个是我要怎么办。 第一，我需要在哪里通过高精度的定位设备，才能定位到车道水平。 至少你知道我是哪条路，哪条车道。 我要去哪里包括全球计划和本地计划。 全球计划最终的目的地是哪里？ 本地的计划是我接下来直行，然后左转。 周围有什么，需要通过自身的传感器和计算力单元，识别周围所有的交通参与者，分解类别，了解周围有哪些交通参与者，有哪些交通基础设施。 下一步，他们要去哪里，只能根据传统路径的轨迹分解下一瞬间他们可能在哪里。 我会根据他们下一刻可能去的地方决定我该怎么办。 我必须回答这几个问题。

我刚才说要回答这几个问题，在回答这些问题的过程中，我们发现了安全因素的引入，安全因素是如何来的。 第一个是我在哪里。 如果失去了gps信号，进入桥区、隧道，进入地下停车场就会失去信号。 如果没有高精度的定位辅助的情况下，会导入一定的安全问题。 我不知道第二个周围有什么，我周围有什么。 第一个是看不见。 看不见是被遮住了，或者太远了。 第二，很难看清。 所谓难以看清，就是只出现了一部分新闻，或者说很模糊。 干脆我没承认。 我把它定义为怪兽，其实是人工智能中的怪兽。 因为他没有认知，所以不知道下一个在哪里，不能评价他的行动。 今后我们必须预测这些交通参与者下一个时刻在哪里。 如果不认知的话，当然不知道下一个时刻在哪里。 因为我不知道他的行为方式。 二是分类错了。 例如，静态和动态不明显分开。 另外，类别没有明确地判别。 这比较困难的同样是两轮车，电动自行车和摩托车的行为完全不同，行驶速度也不同。 如果评价错了的话，下一个时间点他在哪个位置的估计会错的。

如果前面的这些有风险，我就不知道该怎么办了。 我们知道，自动驾驶执行动态驾驶任务，在一定的obd范围内执行动态驾驶任务。 如果前面的这些有安全隐患的话，自然不知道下一步会去哪里。 据引进人工智能研究院的首席科学家一节称，他认为单车智能自动驾驶已经处理了大部分问题，剩下5%的问题是长尾问题。 其实，我现在也觉得有看得见的问题。 最初的感知范围有限，我们在实际过程中，单车智能的感知范围可能约为70、80米。 如果激光雷达的垂直分辨率为0.3度，相距100米，两条线之间的弧长约为50厘米，也就是1米7厘米左右的人，距离100米的点不会超过6分。 这样识别一定非常困难，无法辨别类别。

第二个容易被遮住。 的传感器和开车的位置很低，特别容易被巴士和大车挡住。 另外，桥区的弯道会被挡住，或者导致知觉不全。

三是受到特殊天气的影响。

第四种光的变化会从隧道出来，或者变成逆光，从而影响感知。

第五个是难以预测的行为。 人走的速度很慢，但是如果转弯速度很快，方向会突然改变，或者变成捉迷藏，会对自动驾驶造成威胁。

这是中科院李院士在去年世界ICV大会上阐述的，阐述了中国ICV的快速发展需要创新突破，阐述了中国车辆自动驾驶需要新的技术突破。 第一，包括车载能源使用和车外能源使用、一体化感知技术，以及路线图多元融合立体场景的构建。 自行车使用的能源使用是自行车的智能，也就是自动驾驶是系统化的工程，和系统化的工程不能从一个点来处理问题，必须系统地考虑自动驾驶要达到更高的安全，靠自行车的智能和车道的协同方案

看看蘑菇车联的处理方案是什么样的。 蘑菇车联的技术路线是单车智能+车道协同的自动驾驶处理方案，这叫做车道云一体化的自动驾驶。 我们可以通过单车智能+车道协同+ai云平台的全局控制，称为多重冗余。 不仅可以提供冗余，还可以提供补充。 单车感知再加上路边感知冗余和一定的补充，实现更安全可靠的感知。 蓝色区域是单车感知的部分，蓝色区域理论上不会成为完整的圆。 因为叙述了容易被遮住，也就是缺损的圆。 橙色区域在路边感知，补充蓝色区域，形成完全的蓝色。 黄色通过ai云平台全球分发，通过自行车、路边、云端形成更安全可靠的感知。

负载云一体化系统的特点其实也是自动驾驶安全性的两个重要因素，第一个叫全面性，第二个叫及时性。 看看是怎么达到全面性和及时性的。 路边设施和车上设施还是有一定差异的。 虽然还配备了摄像头、激光雷达、毫米波雷达，但特点是几点，设备参数上略有不同。 对逆光来说不可怕，首先是向下看，并不是平视的，所以对逆光的影响不大。 第二个神的观点是，我们应该有经验。 我们在楼上即使下着大雨也能看到楼下的车。 从俯视的角度上，我们可以看到越来越多容易被遮挡的交通参与者的位置。 三是静止，车的传感器一直在动，路边的传感器是固定的，可以大大提高感知的可靠性。 雨天有防雨设备，向下看，俯视，所以可以说对特殊天气的影响也很小。 另一个全面性是新闻相互作用的全面性，不仅有状态的相互作用，还有有意的相互作用。 刚才我提到了自行车的感知别人在哪里，我周围有什么，下一次他要去哪里，如果通过车道合作，车与车之间进行状态的相互作用和意图的相互作用，自然就会知道你下一次左转，所以新闻

即时性，应用端到端的延迟只有20毫秒，整个系统链路的延迟意味着感知，小于100毫秒。 我给你们看一个视频。 这个视频是我们通过路云一体化感知系统实现的能力，这是车内驾驶员的视角，另一个视角是航拍的视角，可以看到主车和周边相关的关系已经出现在视频中。

下一个视频是在城市道路上挑战夜晚高峰期和雨天的视频。 这里有环形交叉口、交叉口、立交桥区等稍特殊的交叉口，也有进出主要道路的匝道。 这些是影响车辆自动驾驶的主要因素。 但我们认为，这些都是自动驾驶车辆落地时要处理的问题，也就是说自动驾驶要规模化普及，就必须扩大obd的范围。

蘑菇车联使用的路线一直被称为战术方案化，方案技术化、技术场面化和场面规模化，也就是陈市长总是提出的技术只有通过场面规模化，才能量产落地。 我们于2021年3月与衡阳签订了国内最大的智慧交通车道协同项目订单，9月与鹤壁签订了3亿元智慧交通车道协同项目，其次是江苏、上海、湖北，这是包括自动驾驶警车在内的丰富的落地场景，提供了丰富的运营场景，自动驾驶。

蘑菇车联将与产业界上下游的合作伙伴携手创造自动驾驶的美好未来。 谢谢你。

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