“【2021世界智能网联汽车大会】原诚寅：智能网联汽车仿真评价技术快速发展与展望”-东方汽车时报

9月25日至28日，2021年世界ICV大赛在北京举行。本届大会围绕产业再造、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 以下是国家新能源汽车技术创新中心总经理原诚寅的演讲实录，请参考。

“【2021世界智能网联汽车大会】原诚寅：智能网联汽车仿真评价技术快速发展与展望”

照片是国家新能源汽车技术创新中心的原诚寅社长

演讲副本:

各位来宾，大家好。今天以ICV模拟的迅速发展现状和展望为中心，刚才joachim nell先生以模拟为中心进行了开放的交流。分享我们对新能源汽车的测试、认证和评估所做的探索。

也许有点早，但是汽车的政策，快速发展的趋势，可能大家在各种论坛上听到了很多。我想向越来越多的大家探讨的是目前热门话题的围绕ICV的技术想法。特别是包括细分行业在内，如果将来实际上要对所有的车实施智能化技术的话，如何实现上亿公里的验证，如何才能更快、更高效、反复地开发呢？要尽快把很多新技术放到车上应用，这需要越来越多的探讨，摆脱以前流传下来的手段，用模拟的手段迅速完成一点点事件，就这个细分行业与大家进行交流。

2021年是《十四五(第十四个五年计划)》开局之年，新能源汽车成为话题。今年以汽车产业为中心，核心不足的问题正在讨论中。对新能源汽车来说，核心可能包含芯片和核心两种，世界各国也好，我国也好，都明确将新能源作为核心的能源供给方法。新能源汽车产业每计划覆盖15年，其中就对纯电动提出了具体要求，但除此之外，对智能车提出了更高的要求。我们知道，对汽车领域的工人来说是个好机会，至少对我们来说，创建朝阳产业比创建越来越低落的产业更重要，对所有工人来说都是个大机会。大家将把车辆电动化、智能化、互联网化作为未来产品的核心切入点。

以智能网为中心，各国出台了许多尝试和探索自动驾驶在汽车上的应用的政策。从我们的自动驾驶汽车安全技术指南，到冬奥会自动驾驶的服务计划，包括我们即将开始的2022年冬奥会，还涉及到许多新能源和智能机车产品在我们道路上的应用。这些事实上，智慧时代已经到来，告诉我们如何顺利迎接这些变革。在ICV的仿真法规中，对自动驾驶安全方法的验证进行了分类，包括道路测试、场地测试、仿真测试、不同的交通场景、我们所说的多支柱、多体系的验证方法等。在此过程中，仿真和虚拟测试得到大家的认同，大家都接受它将成为自动驾驶功能认同的关键环节，在我国智能齐全的创新快速发展战术中，包括突破多而复杂的环境识别，并提出了虚拟仿真对于新能源汽车和智能车产业的从业者来说，如何使用好的模拟工具，使用好的虚拟验证，将为我们未来的产品提供更好的辅助手段。

在ICV模拟标准中，世界各国提出了不同的体系和标准副本，而国际标准从iso的34501开始就涵盖了场景的设定、评价体系，各产业合作伙伴如何建立开放且大家都能接受的标准化体系来支持模拟测试

智能车辆整体的快速发展趋势也非常好，首先看看大量发行的车辆，可以发现未来市场整体的成长性也不可预断，对全年的产品体积分布进行了统计，无论是suv、轿车、mpv，都是l2级，甚至l2，我们现在看到购买我们车的顾客和以前告诉我们的顾客不同。以前被告知的顾客越来越关注车辆引擎的长度。也许，我们现在的新顾客，特别是我们的90后、00后购车的顾客，他们越来越关注车辆能否带来越来越智能的东西，能否像手机、平板电脑一样更方便的采用在这一过程中，许多公司将可感知的价值创造做法放在很大的重要地位，在此前提下，智能化将成为重中之重，吸引顾客。

让我们看看制造一辆自动驾驶车的价格是多少。自行车智能和车道的协同一直是我们讨论的技术路线，所以我们做了简单的统计。以前，我们在制作最优秀的l4模型车时和团队进行了交流。我们说车的价格可能是20万元。在搭载了激光雷达、传感器和毫米波之后，传感器的价格可能会增长5倍、7倍。我作为未来整车的提供者，卖车，也卖雷达。随着自动驾驶产品的本体，对传感器的诉求量急剧增加。今年在与芯片制造商交流时，许多传感器需要增加越来越多的智能特征，引发了将来必须降低传感器价格的争论。如果激光雷达还有十万，或者七八万，很多人用不上，那么昂贵的试验车也不是产业化的追求。工业有足够的应用场景。我一直觉得这个赛道是和去年有点累的锂电。出来后就是万亿级的公司。传感器公司中也会出现宁德时代这样的公司。

以产业链为中心，自动驾驶对产业的渗透率越来越高，世界范围内得到了广泛的认同。让我们看看有这些技术。我们关注的是，在未来5年，或者10多年里，我自己将智能网分为三块。一个是自动驾驶，自动座舱，远程通讯技术。互联网化是实现智能驾驶比较可行的技术路线，不是单纯依靠自行车智能，而是通过提高车辆的计算能力，将大量的计算力转移到自行车上来实现的。由此可见，智能座舱在一个价值体现中占有越来越重要的地位。因为，我们希望一旦进入这个客舱，就能和我日常习性的家庭，以及我办公室的环境一样，非常准确地把握我个性化的诉求。所以，真正让大家裹在千人、千人、千人的车里，最容易出现在客舱里的人机交互，还包括智能客舱和车，以及基础设施之间的交流，以及自动驾驶，包括感知在内的未来自动驾驶相关支援核心晶片、核心软体、作业系统写入作业系统、中间层、APP通讯层，以及未来的安全性和可靠性技术。

这包括车内的互联网、工厂的互联网、包括车载网络在内的互联网。这些都是为了更方便地加速我们的新闻交流，使我们的车成为独立的、以前彼此分割的交通工具、城市和移动更好的体系。另一个是集成化。我刚才介绍了座舱作为集成的接口，也许可以按模块统一人机交互。也很聪明。包括我们所说的感知、决定和执行。这些其实也对整个产品，产品力的提高有很大的帮助。

回到今天讨论的重点，模拟技术面临着哪些挑战和难点。正如前面介绍的，新能源智能车模拟包括在虚拟环境下的模拟测试，也包括开放封闭道路的试验场。近年来，国内建设了许多乐观的测试示范区，北京也有高度自动驾驶的示范区。这里面临着统一的问题。有必要在道路上验证需要多大比例的测试验证，以及如何更有效地利用和实现虚拟模拟测试的平坦化。这个虚拟仿真测试和以前流传的道路有点确定，验证速度非常快，价格很低，而且还有另一个更关键的特点。它可以迅速构造，或者是新的，或者是特别涉及一点场面，我们在日常驾驶中可能不太可能实现。我们必须验证的场面，这可能是在模拟体系构建中必须考虑的。

我们以虚拟仿真评价为中心，既然它已经成为法规和测试标准的核心环节，就必须评价两件事。第一，是否可以建设一个完美的、尽可能涵盖各种场景的、或具有各种诉求的场景库。另一个重点是，我已经验证完毕了。需要利用方针工具链3来回答如何实际形成有效性并进行比较和评价的好问题。如果我的场景库不能全面覆盖，我们将面对一堆问号。意味着你的工具链不能达到足够精度的真实感和比较有效性，很多模拟的结果不足以代表实际现场的实车，模拟的场景复盖率是场景库的核心。这包括我们说的以前流传的场景、经验场景，我认为是非常重要的事故场景。为什么？也许我们可以验证一下自动驾驶，说明在很多情况下，对替代人的更大挑战需要回答一个问题。在遇到异常情况、特殊情况时，自动驾驶是否能比人更安全地做出反应，并不能说一定会杜绝所有事故。我们期待着能够得到更安全的回报。

真实性和比较的有效性，关键是我们能否运用技术，在批量生产下实施商业化，支持产业的快速发展，我们将其分为三个具体的挑战。第一个是场景。是场景的封面。其实，人类对世界的了解是阶段性的，我们认识社会。我们可以更快地把我们的认识分成四象限。在未知的场景中有不安和安全。这个怎样才能尽量用模拟来弥补呢？二是场景库和合作机制。目前，能否建设单一完美的场景库这个场景库取决于能否持续迭代，能否持续提高精度。如果场景库中包含的测试样本不够，则无法实现验证目的。另外看到苏州正在建立苏州的场景库，有可能适用于北京吗？国内的东西能不能支撑国外。第三个仿真测试的真实性和比较有效性是，我们可以制定车辆的动力学方向、激光雷达的方针，这些方针的精度是什么水平，以及物理水平的方针能否真正实现，这些实际上是我们在方针中面临的问题。

我刚才提到了四象限的问题，我们先寨尽量压缩未知的不安全区域。评价说我们一定存在。人类的认识是一个阶段性的过程，我们用相对安全的理论处理问题。我们尽量比以前的产品安全，而且还有一个相对安全，自动驾驶比人类安全。这可能是我们现在必须处理的事。说明比我们益友的方案安全，至少走上正确的道路。另外，场景库地的自然模拟很多公司都在做。我们正在进行越来越多的关于交通事故的场景模拟。这里可能包含原始数据，这里可能包含自动转换工具链，但实际上我们想尽量涵盖不安全的场景。关于安全场景，这个大家做的很多，如果能产生尽可能多的不安全场景，这有助于提高对模拟和自动驾驶测试的信心。

我们正在尝试对内部决定算法进行初步探索，以建立跑位系统。有点像之前流传下来的芯片公司。将主cpu作为跑垒员得分来说明性能如何，但我想现阶段恐怕不能将所有因素综合在一起，得出完美的系统得分。我们会零碎地做，以决定的算法为中心分别进行评价和人证，扩展其他传感器，了解一个环节，逐步推进

最后，我们正在建立一个自动驾驶模拟平台。我们也想更加开放。领域的伙伴也在做。这个平台支持教育部的虚拟仿真联盟大学生测试赛。目的是在我们的场景中测试各种自动驾驶算法，包括学生参加。我们给他评分，我们反馈给他，我们会继续支持这场比赛。将来，我们希望将这个平台变成永久的服务平台。大家可以持续地以你自己搜索到的算法为中心在平台上进行测试和评价。而且，我们也希望整合越来越多的场景，我们也更开放。我们希望与领域的合作伙伴合作，引入新的测试场景来帮助整个平台的建设。