“【2021世界智能网联汽车大会】Joachim NELL：Robo”-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 以下是先导(苏州)数字交通产业投资有限公司特聘专家、iae欧洲智能网联创新中心首席专家JoachimNell(/S2/])的演讲实录，供参考。

图片为先导(苏州)数字交通产业投资有限公司特聘专家、iae欧洲智能网联创新中心首席专家、joachim nell

语音副本:

感谢您的光临。我的名字叫joachim nell。我是德国人。

我在汽车领域有多年的经验，在吉利工作了三年多。而且负责全球市场。今天我想和大家分享一下苏州的汽车活动，也就是我们的先导数字交通产业投资有限企业。我是特别录用的专家。

首先，我们想引导苏州数字交通产业投资有限企业吸引专业的远程通讯公司，为他们提供支持，帮助他们快速发展ICV。通过推进无人驾驶，树可以推进他们的应用。也就是说，我们为这些公司，为这些企业服务，帮助他们宣传产品，在长江、三角洲地区宣传必要的业务。

我们感到非常自豪。也就是说，我们已经帮助了很多公司在苏州落地。我知道很多企业都加入了icv。这些企业引进并推出了创新产品。他们发展很快，例如推广诱惑电动汽车和机器人的技术，进入了包括制造领域的行业在内的很多企业。他们开发了很多ICV和智能网络支持系统等。这些正在帮助苏州落地。 iae欧洲智能网联创新中心，我们涉及方针、传感器、多而杂的模型、建模、标准、测试、认证，可以参与智能驾驶的所有环节，提供服务。我们的总部设在苏州，分别在北京、上海、海南设立了研发中心，支持在中国的活动。

我们的战术伙伴非常广泛，包括领域的生态伙伴，好像是我们的国汽智联、AlibabaCloud (阿里巴巴云)，还有一点国际伙伴，国际公司领域的伙伴。我们在世界范围内与法国开展技术合作，为我们提供模拟和测试行业，也为我们的实验室提供检测环境支持，为我们提供环境条件，包括来自韩国的企业和奥地利的服务企业负责数字旅游，我们也有领域的合作伙伴。比如清华大学苏州汽车研究院是科研机构。

在谈论robo-x时，指的是出租车、巴士、无人看守、物流等高级自动驾驶等应用场景。 robo-bus是无人驾驶的小酒吧，可以搭载乘客。此外，还可以简化包括固定线路在内的智能重卡物流，帮助线路固定，降低人力资本，提高运营效率。也有可以实现城市间互联的智能公交主动安全对策方案，以5g方案为基础的可以提供360度无死角全天后的汽车狱警和制动能力。

要说智能驾驶、无人驾驶以及如何进行检查、如何确保安全性，我们需要找到一点行业。工程师可能没有考虑。这两种情况是滑动常见的情况，其中有自动驾驶事故、特斯拉自动驾驶事故以及由此造成的一点点伤亡，我们意识到了这些问题和风险。另一个例子是晚上无人驾驶时，自行车没有意识到对面的车，或者车没有检测到前方骑自行车的人，从而导致车相撞的现象。我们的目的是让我们的无人驾驶比人为驾驶更安全，所以有必要进行技术上的安全验证。我们建立了智能驾驶辅助系统。它可以为我们提供补助，提供重要的系统。

招聘人员只要接受这样的系统就可以了，但同时我们说这辆汽车必须超过一亿公里的历史测试。我们必须在这里经过这样长期的测试，验证在这段历史中一次也不会出故障。在开发周期中，我们需要进行历史的测试。这也给我们带来了很大的问题。除此之外，我们还需要进行很多模拟。基于云的方针。因为这样我们就不会发生故障，可以开很长的行驶距离。我们还会在其中找到重要的事情。这样的场景可以再次进行模拟，调整参数，找到极端的场景。然后去测试。这样，整个系统就会在测试工厂反复测试，在闭环的安全环境中进行。

我们在其他场景，如雨、风、雪的场景进行测试。科学有效的模拟技术可以在一年内缩短所需的八年一分钟的时间。在这里切换一点给大家。虽然这个表看起来有点复杂，但是在被称为人工智能司机的无人车教习所，人类司机有驾照。怎样才能向人工智能司机提供驾驶执照呢？这是我们的平台，从左到右进行所有验证。此外，培训平台还对深度学习系统进行了改进。另外，我们用戒指对汽车进行测试。在这里也进行测试的说明、测试场景的收集、认证。我们对每个测试场景、运力进行收集和验证。然后在人工智能的场景中，对人工智能的驾驶评价进行评价。最后还有监管平台。正在尝试。我们可以示范运营。因为这是一个多种多样的平台，也是一个非常综合的平台。他们相互关联，形成了挑战。我们在苏州建立了三个很好的伙伴关系。

接下来谈谈模拟。在最底层，我们将讨论云计算的海量模拟。可以应对测试的行驶距离问题。另外，在系统的这个级别上，可以进行重复测试，可以进行筛选。我们还将在高级整车环上进行测试，处理车辆级系统问题，在最高层进行实际的道路测试。通过模拟，我们将对极端的场景进行测试，直到车开着豪车团转，看看系统是如何实现的，以及车在这些极端的场景中是如何表现的。可以看到我们图表中所示的样子。接下来，我给大家看一下我们的四个步骤。我们为了确立其核心能力，将采取三个步骤进行robo-x4city。这被称为odd。

首先，我们想建设的是城市级数字双胞胎模拟场景库。有对象，移动。城市级数字双胞胎场景库。进入云加速质量模拟的saas平台，车辆进入环形测试平台系统，可以挑战ai的司机。他们可以在下雨天开车挑战，他们的照相机可以识别。第四步，在实际场景中进行研发、测试、运营和道路测试。

这里给大家看的是数字卵生场景库的照片。我们使用监控摄像头进行记录。以后可以识别这些对象。我们有参数调整。速度更快，距离更远，这里最重要的是放入数据双胞胎场景的测试。基于云庞大模拟的测试平台在这里是庞大的计算力，可以在云中进行这庞大的计算力，通过投入到云庞大的模拟平台中，可以进行不同场景的模拟和仿真第三步是车辆的环测试。在这里我们建立的测试环境就像雷达传感器，还有照相机传感器。在极端的场景下进行他们的做法，就看他们的表现了。也可以在这里嵌入失效。打开传感器，可以看到这个系统如何应对和反应。