“采埃孚Dr. Des O'Regan：ADAS和AD在商用车的应用”

9月14日，列支敦士登汽车主办的2021中国商用车自动驾驶大赛隆重召开。 此次峰会将聚焦商用车自动驾驶领域的快速发展趋势，共同探讨从感知、决策到执行层面的核心技术，以及港口、矿区、干线物流、园区等不同终端场景的产业化落地方案。 采美孚商用车系统亚太地区工程总监，/ S2/] [/S2// ]全球技术创新产品发明总监 regan[/s2/]在这次大会上的发言。

你好，我很高兴今天和大家一起参加这个盛会。 我是des o'； regan，我将和美孚商用车控制系统事业部产品工程经理王百泉一起开始adas和ad在商用车上的应用之旅。

商用车卡车比轿车宽75%、长5倍、重20倍、制动距离65%是一个伟大的领域，充满了越来越多的机会。

随着世界人口和电子商务的增加和对地球可持续发展意识的加强，未来出行人员流动和未来交通、货物流动等是人类面临的世界最大挑战之一。

道路运输是货物运输的核心，这是一个非常重要的领域。 从这些数字可以看出，大量货物通过公路运往各个人手里，为我们每天的生活和全方位的费用提供服务。 网购可以到达我们的家，我们的工作地点，我们的娱乐场所等。

自动驾驶的梦想和热度其实已经存在了很多年，更多的人意识到要达到完全自动驾驶并不是一件容易的事件。 今天上午，正如许多企业同事介绍的那样，自动驾驶中遇到了各种困难，这些都不是马上就能解决的问题。 那么，在过去的4~5年中，我们看到了很多行业的人有一些不同的说法，比如注意到了这些问题的严重性，以及我们面临的诸多复杂性。

我今天看到的是，根据不同的应用场景，市场诉求不同，需要不同的adas和ad处理方案。 目前，智能驾驶辅助功能和所谓的l2和l2+系统在轿车行业具有很大的潜力，但全自动系统或自动驾驶系统的高级l4、甚至l5有可能首先在商用车车辆和乘用车客运中建立起来。

大家的协议是安全的。 今天上午，我们的各位嘉宾表达了对安全的关心。 那么在商业运输中，从adas到ad的发展过程将提供更安全、更高效、更可持续的货物运输系统。

自动驾驶的级别划分是否非常清楚，我很清楚，在此不赘述。 但是，在这里，我们看到了对人的影响、人何时介入等方面有些争论和争论。 系统什么时候能评价人的介入？ 系统什么时候恢复正常工作？ 这是我们必须深入研究的事情，在现实的过程中，很多系统都在研究如何实现l2，或者跳过l3到l4到l5的场景，系统的多样性和复杂度会变得更多。

正如您所见，l0-l5是系统逐渐变多变多、变得复杂的过程，随之，备受瞩目的odd也变得更多。 l5之前其实也是另一个争论点，完全没有任何限制的odd理论上只是存在，当然这还存在于争论中。 那么，如何实现这些完全无定义的odd、无边界的odd，就需要我们未来的讨论了。

到底什么是odd？ 其实odd描述了自动驾驶卡车和客车的特定运行条件，但是什么时候在哪里给出的边界是什么？ 例如，我们在讨论环境。 无论是晴天、阴天、雨天，地理位置是指定车道、自由车道、白天黑夜、道路是高速公路还是其他道路，包括有无司机在内，odd有了更多的定义。 odd越大，系统也越复杂，包括价格和开发时间的投入，越来越需要测试和验证。

考虑到货物的运输流动性，码头和港口等在整个过程中有非常不同的odd和运力。 这被称为比较低的odd多、复杂的场景。 另外，像点对点一样，还有包括最后一公里在内的高度多样化、高度复杂的互动场景。 目前，case在整个过程或运输中发展迅速，在稍微具体一些的case和应用场景下有了商业化的处理方案。 我们的总体目标是为城市、郊区和枢纽提供可靠、高效、可持续的交通端到端处理方案。

现在看到的是自动运转中的数据流和过程。 虽然不多介绍，但请考虑一下，为了达到自动驾驶的最高水平，车辆需要不断感知和分析当前的环境，同时不断导出和执行安全动作。

请大家想想今天从哪里来的，开车的场面，面临的各种各样的场面的变化。 例如，如果有各种各样的人、各种各样的驾驶行为、各种各样的车，比如遇到行人、遇到自行车、其他车辆变道、道路施工、道路上的其他障碍物等，这里的所有相关人员都可以持续地感知和分析当前的环境

综上所述，全自动驾驶的未来之旅非常复杂，但控制环境，在特定的场合，例如港口和机场，这些自动化形式的运输已经存在，在低速的场合，例如低odd的场合，在正常行驶中已经出现了故障的模式 例如使用牵引车和拖车的自动后退，可以定义我们可以以更快的速度制造出稍有故障的操作模式的系统。 例如，制动器和转向装置现在仍处于开发状态。

我们的最终目的是实现l5自动驾驶。 这是我们所有人的终极目标。 在这个过程中我们从odd逐步扩大，从低到高，最终没有限制。 这个过程非常多、复杂，但有趣、有挑战性、兴奋。 它从自行车道高速公路逐步放宽odd，逐步扩大odd范围，最终发展到在所有高速公路上完全驾驶，在各种条件下，在道路施工条件下逐步实现

在商用车所有场景的应用中，长途运输市场规模最大，中国和美国是前两个市场，各国每年约有5000-6000亿美元的市场，物流价格增长是首要压力。 这些价格来源于燃料价格和司机的不足，推动了ad的迅速发展。 特别是l3以上是长途行业非常有意义的事件，由于司机的价格很高，自动驾驶以这部分的价格直接造福大家。

在中国，随着监管的实施和技术的成熟，高水平的远程自动驾驶预计2025年以后将迅速增加，到2030年l3或l4将占全国全年长途重卡运输总量的25%左右。

孚众所周知，是我们的骄傲，我们的整个业务跨越多个不同的APP场景和分支以及相应的细分市场。 我们的理念是将核心技术标准化以实现更灵活的产品和最高的价格，同时允许在所有市场行业进行宣传。 这方面的好例子是“看、想、行”的哲学理念，为此开发传感器系统、智能控制系统以及相应的执行器，卡车和公交车的顾客将受益于这些经验的共享。

谢谢你！