广汽自动驾驶量产六大原则：车规级和充分冗余等是必备要素

*广汽研究院智驾技术部负责人郭继舜

2019年是广汽规划的L3量产节点，现在它希望与国内供应商合作达成这一目标。

雷锋网 (公众号：雷锋网) 新智驾了解到，广汽集团现有员工近9万人。其中，广汽研究院约4000人，从事自动驾驶领域研发的员工约200人。自2015年开始进行自动驾驶汽车园区测试后，截至目前，广汽在自动驾驶领域可选择的国内供应商似乎不多。

近日，广汽研究院智驾技术部负责人郭继舜介绍了自动驾驶的六项量产原则，从主机厂的角度详细说明了什么是真正的L3功能，以及实现这些功能中要遵循哪些要求。

一直以来，广汽在自动驾驶汽车的研发中可谓积极。今年3月的两会期间，广汽集团董事长曾庆洪作为全国人大代表提出建议，希望加快国内自动驾驶汽车相关立法，加快制定专项法规、管理制度和探索专用保险等工作进度。

值得注意的是，在多数车企准备实现L3量产时，乘用车领域部分车企对于L4的量产也已提出明确的时间节点。

L3的六大原则

郭继舜表示，如果把L3级自动驾驶的功能进行细化，其实会有三个非常重要的典型功能：高速公路上使用的自动跟车；高速公路全速120公里自动行驶；以及变道超车功能和自动泊车功能。

不过，在自动驾驶的研发过程中，他们发现许多供应商的技术还不成熟，而广汽希望将自动驾驶量产车做好交付给用户之后，这台车在长期的使用过程里面具有足够好的实用性和鲁棒性。

为此，郭继舜介绍了广汽的六项量产原则：

第一，达到车规级。如果真的把量产作为一个目标，就要求供应商的器件必须达到车规级。以激光雷达为例，现在由于设计原因，大多数公司的产品都过不了车规。出于行驶安全的考虑，广汽认为L3级别也需要使用激光雷达。

第二，传感器连接。目前，很多开发公司会使用基于ROS的网络架构进行传感器连接，其实这对于车规来说是不够的。如果要真正量产，广汽会放弃ROS的网络结构并进行重新开发。

第三，足够多的测试里程。如果没有完成足够公里行驶里程积累，不能覆盖所有可能的场景测试，绝对不会推向量产，这是也是L3现在遇到的最大问题。

事实上，实现一个典型的功能并不难，只需要花一段时间把代码写出来，把相关的硬件做好就可以。但是，测试这项功能非常的难。比如，一个L2的功能，量产之前要花一个月时间进行测试，让10台车每天没日没夜的跑，才能达到验证一项功能的效果。

第四，充分的冗余。如果L3功能要进行量产，还需要充分的冗余。有没有足够的应变能力去应对系统宕机状况非常关键，这要求车辆一定要达到ASILD的级别。

第五：不使用太长的端到端技术。端到端的深度学习是一个非常好用的技术，但是，广汽已经发现，现阶段深度学习也许仅适用在少数的感知模块上。广汽希望端链足够的短，原因在于，深度学习的可解释性较差，有时会由于不可追溯而无法进行优化。

第六，不接受一切上位机的解决方案。广汽方面认为，如果要进行量产，上位机一定是不能被接受的，而是必须把解决方案嵌入式化。这是因为，上位机的一致性较差，很可能发生一千台车系统宕机时问题完全不同的情况，从而无法进行批量地处理和升级。

广汽的焦虑和希望

郭继舜认为，国内有一些自动驾驶芯片做得很好的公司，但即便如此，广汽如果想要在2020年年初实现L3的量产，2022年实现大批量L4量产的能力，依然没有太多可选择项。

其中，激光雷达的鲁棒性、安全性和车规级以及自动驾驶芯片足够的冗余性等，是实现大量铺货的重要前提。“自动驾驶芯片的冗余性，必须可以在系统宕机后能够保证安全地停车，初步估算需要30T的算力，而现在有希望用在量产车上的全世界只有两款芯片。”

此外，车辆的车身电子稳定系统(ESP)和电动助力转向系统（EPS）也非常重要。据郭继舜透露，目前，博世的独家技术可以保证车的自动响应时间达到100毫秒以内，但这才仅仅满足了广汽对于L3的初始需求，也就是说，量产车如果不进行大量的改造，几乎不能做L3的平台车使用。

之所以提出以上量产原则和性能要求，主要在于主机厂需要确保汽车的安全性。

“我们有电源冗余、芯片冗余、算法冗余、传感器冗余，自动驾驶系统里面大量的钱花在了很可能一辈子也用不到的冗余系统里面，但我们认为它很值得。”郭继舜说。

此外，在自动驾驶汽车的研发过程中，郭继舜和团队逐渐发现，仅仅靠单车智能很难完成真正安全的鲁棒、为生命负责的自动驾驶系统，从而必须发挥V2X和5G等技术的作用，以获取更多的基于V2X技术的结构化数据等。

郭继舜表示，未来车辆的保有量会逐渐下降，更多的车将被用来进行自动驾驶运营。而且，相比日本和欧美，中国的消费者对于自动驾驶有更高的期待和接受度。所以，人工智能和自动驾驶在中国的落地会比欧洲和美国更加顺利。

总体来看，广汽在自动驾驶的自主研发中做的仅是少数部分的工作，他们的目标是要成为自动驾驶领域的大脑。据郭继舜介绍，为了达到这一目标，广汽已经定义了3900多个场景和6万多个逻辑。“即使这样，针对L3的系统，我们认为，可能还需要几年时间才能放心地向用户交付。”

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