本次北京車展的東風(fēng)展臺(tái)上，一輛無人駕駛巴士非常吸睛，它是東風(fēng)汽車旗下智能化品牌“悅享智能”的重要成果。這款悅享巴士具備L4級(jí)自動(dòng)駕駛技術(shù)，在雄安、武漢等城市路段開展了無人駕駛的試運(yùn)營模式。圍繞著這臺(tái)Sharing-Bus，東風(fēng)汽車智能化技術(shù)總師李紅林接受了媒體專訪。

在談到高階智能駕駛的技術(shù)路線和時(shí)間截點(diǎn)上，李總師介紹東風(fēng)汽車采用了單車智能和網(wǎng)聯(lián)賦能兩條路線，以及漸進(jìn)式和跨越式兩種模式。Sharing-Bus更多是跨越式的，能做到L4級(jí)；乘用車領(lǐng)域在做漸進(jìn)式的推進(jìn)，比如從之前的L0做到L2，一直在提升拓展。目前展臺(tái)上這些已經(jīng)量產(chǎn)的車型，交通擁堵輔助、變道輔助、高速導(dǎo)航輔助等已實(shí)現(xiàn)。在今年年底，東風(fēng)汽車會(huì)實(shí)現(xiàn)城市導(dǎo)航輔助，并在多品牌車型上進(jìn)行搭載。

李總師認(rèn)為，當(dāng)前L4級(jí)自動(dòng)駕駛落地還存在很多挑戰(zhàn)，除了感知能力、決策規(guī)劃能力和底盤執(zhí)行單元、技術(shù)認(rèn)證標(biāo)準(zhǔn)化等涉及技術(shù)的問題，還有消費(fèi)者接受程度、公共交通體系如何接納的問題。目前東風(fēng)能做的，是把技術(shù)路線盡量完善，同步推進(jìn)對標(biāo)準(zhǔn)的支撐，積極參與國家標(biāo)準(zhǔn)的建設(shè)，以及整個(gè)生態(tài)體系的構(gòu)建，積極做好示范應(yīng)用。

對于未來的發(fā)展趨勢，李總師表示目前行業(yè)內(nèi)很多企業(yè)還是用單車智能去挑戰(zhàn)高階的自動(dòng)駕駛，而未來的發(fā)展有兩個(gè)大的趨勢，一個(gè)是網(wǎng)聯(lián)賦能，車路云一體化技術(shù)架構(gòu)。另外一個(gè)大的趨勢是端到端自動(dòng)駕駛，行業(yè)正在積極探索從感知到規(guī)劃的端到端系統(tǒng)。

此外，針對數(shù)據(jù)安全和消費(fèi)者感知等問題，李總師也一一做了解答。以下是專訪實(shí)錄（有刪減）。

Q1：Sharing-Bus有哪些黑科技？

李紅林：這款東風(fēng)悅享巴士本身實(shí)際已達(dá)到L4級(jí)自動(dòng)駕駛要求，它的無人駕駛應(yīng)用場景是整個(gè)公共交通領(lǐng)域中的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。目前，在雄安、武漢等城區(qū)路段，該車型已實(shí)現(xiàn)了無人駕駛的試運(yùn)營模式。從技術(shù)層面來看，它具備L4級(jí)自動(dòng)駕駛技術(shù)，集成了豐富的感知單元，從攝像頭，到激光雷達(dá)，并結(jié)合了高精地圖。同時(shí)，Sharing-Bus也融入了“車路云一體化”技術(shù)方案，能接收路側(cè)的實(shí)時(shí)信息，有效地提升了感知能力。

Q2：未來會(huì)不會(huì)發(fā)展到量產(chǎn)車型上？

李紅林：會(huì)的，東風(fēng)汽車非常注重利用高階自動(dòng)駕駛的系統(tǒng)實(shí)踐去促進(jìn)L2或者L3級(jí)別功能的開發(fā)。對于L4級(jí)來說，它在城區(qū)復(fù)雜交通環(huán)境下面臨的技術(shù)挑戰(zhàn)會(huì)更突出，正是通過在這些復(fù)雜場景下的實(shí)踐，我們積累了豐富的經(jīng)驗(yàn)和數(shù)據(jù)，為不同級(jí)別自動(dòng)駕駛技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展提供了支持。

Q3：這塊有具體的時(shí)間規(guī)劃嗎？

李紅林：目前關(guān)于自動(dòng)駕駛的研發(fā)，我們按照兩個(gè)路線在走，單車智能和網(wǎng)聯(lián)賦能，以及漸進(jìn)式和跨越式兩種模式。Sharing-Bus更多是跨越式的，能做到L4級(jí)；乘用車領(lǐng)域我們在做漸進(jìn)式的推進(jìn)，比如我們從之前的L0做到L2，一直在提升拓展。目前我們展臺(tái)上這些已經(jīng)量產(chǎn)的車型，交通擁堵輔助、變道輔助、高速導(dǎo)航輔助等已實(shí)現(xiàn)。在今年年底，我們會(huì)實(shí)現(xiàn)城市導(dǎo)航輔助，并在多品牌車型上進(jìn)行搭載。

Q4：您覺得這款車輛量產(chǎn)落地最大的壁壘和最大的難題是什么？

李紅林：我們可以從幾個(gè)方面探討L4落地。從技術(shù)角度來說，L4自動(dòng)駕駛面臨諸多挑戰(zhàn)首先，當(dāng)在行駛過程中即將超出ODD的情況時(shí)，L3規(guī)定向駕駛員做駕駛權(quán)的轉(zhuǎn)化，但對L4來說，即使即將超出ODD，它的安全責(zé)任主體依然在車輛。所以我們要做大量安全測試，以及傳感器和執(zhí)行器的冗余，讓車輛能夠安全地處理各種情況，這對L4級(jí)別的安全性非常重要。，其次是運(yùn)行的環(huán)境方面，對結(jié)構(gòu)化道路來說，比如高速公路，各種道路情況和交通標(biāo)識(shí)非常清晰，但是在城區(qū)人車混流的環(huán)境下，對自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的要求就會(huì)非常高。面對復(fù)雜路況的第一個(gè)挑戰(zhàn)就是感知能力，要考慮系統(tǒng)的感知能力是否足夠。

第二個(gè)挑戰(zhàn)是決策規(guī)劃能力。它的難點(diǎn)在于我們現(xiàn)在傳統(tǒng)的智能駕駛是基于規(guī)則式的，在什么場景下做什么決策都是基于規(guī)則。我們正在嘗試做基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的決策規(guī)劃算法。兩者都有挑戰(zhàn)，前者我們的規(guī)則不可窮盡，后者在于場景泛化能力。基于規(guī)則+學(xué)習(xí)的決策規(guī)劃，以及端到端自動(dòng)駕駛，都是值得探索的路徑。

第三個(gè)挑戰(zhàn)是底盤執(zhí)行單元，也是被稱為“卡脖子”的技術(shù)。我們需要對執(zhí)行單元做備份和冗余。我們?nèi)サ舴较虮P之后，整個(gè)轉(zhuǎn)向系統(tǒng)、制動(dòng)系統(tǒng)、驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)、電源管理系統(tǒng)等等，都需要做備份。

第四個(gè)挑戰(zhàn)是標(biāo)準(zhǔn)性的問題。現(xiàn)在整個(gè)國標(biāo)體系有自動(dòng)駕駛通用技術(shù)要求。 我們采用什么樣的方式去認(rèn)證相關(guān)技術(shù)，是以傳統(tǒng)車型的法規(guī)公告的形式，還是用國際上采取的認(rèn)證形式。

最后一個(gè)挑戰(zhàn)是消費(fèi)習(xí)慣，消費(fèi)者有沒有做好心理準(zhǔn)備去迎接L4級(jí)的車型，目前的公共交通體系怎么接納L4級(jí)別自動(dòng)駕駛車輛？這需要結(jié)合交通、通信，包括金融保險(xiǎn)等多方面因素考慮。

對我們來說，我們現(xiàn)在能做的，是把技術(shù)路線盡量完善，同步推進(jìn)對標(biāo)準(zhǔn)的支撐，積極參與國家標(biāo)準(zhǔn)的建設(shè)，以及整個(gè)生態(tài)體系的構(gòu)建，積極做好示范應(yīng)用。目標(biāo)是盡快讓我們的高階自動(dòng)駕駛落地，給客戶提供優(yōu)質(zhì)的產(chǎn)品體驗(yàn)。

Q5：現(xiàn)在越來越多的智能座艙和自動(dòng)駕駛的功能上線，這將會(huì)產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)，在迭代座艙功能和智駕功能的過程中，用戶會(huì)擔(dān)心車企會(huì)如何給我的數(shù)據(jù)加密或者脫密，有沒有可能因?yàn)閿?shù)據(jù)安全問題給我的車輛帶來隱患？

李紅林：數(shù)據(jù)對于企業(yè)來說非常重要，自動(dòng)駕駛、智能座艙，現(xiàn)在很多功能都是通過人工智能算法實(shí)現(xiàn)的，人工智能三個(gè)要素，數(shù)據(jù)、算法、算力，數(shù)據(jù)這個(gè)環(huán)節(jié)非常重要。對于東風(fēng)公司，怎么保證數(shù)據(jù)安全，可以從以下幾個(gè)層面展開來說：

第一，從國家層面，國家有相關(guān)的數(shù)據(jù)安全標(biāo)準(zhǔn)，針對車端允許存儲(chǔ)什么數(shù)據(jù)，允許采集什么數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)怎么傳出車輛，數(shù)據(jù)怎么再返回到用戶或者車企，這些維度都做了規(guī)定。

第二， 對于車企來說，我們會(huì)按照相關(guān)法律要去，在企業(yè)層面針對數(shù)據(jù)構(gòu)建分類分級(jí)的管理體系，在分類分級(jí)的基礎(chǔ)上，采用不同的數(shù)據(jù)安全策略來實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)安全保護(hù)，哪些能存、哪些能傳、哪些必須脫敏后使用都有要求，并固化到相應(yīng)的算法中，比如在做車端上進(jìn)行數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的時(shí)候，我們就會(huì)通過算法對涉及個(gè)人隱私及相關(guān)法規(guī)中要求脫敏處理的數(shù)據(jù)，進(jìn)行數(shù)據(jù)脫敏，比如，座艙內(nèi)的人臉數(shù)據(jù)，車輛地理信息，語音信息等。

第三，未來客戶可以通過手機(jī)APP，調(diào)用艙內(nèi)外攝像頭的信息，比如看有沒有物品遺留在車?yán)?，相關(guān)數(shù)據(jù)在進(jìn)行脫敏后，只在手機(jī)端用于顯示，不會(huì)保存或回傳。不管什么樣的場景，我們都會(huì)最先考慮客戶的隱私安全和數(shù)據(jù)的合規(guī)。

Q6：您覺得未來自動(dòng)駕駛技術(shù)的趨勢是什么？是單車智能，還是車路云協(xié)同發(fā)展？

李紅林： 目前行業(yè)內(nèi)很多企業(yè)還是用單車智能去挑戰(zhàn)高階的自動(dòng)駕駛。L4這個(gè)產(chǎn)品形態(tài)經(jīng)過2020年、2021年快速發(fā)展之后，目前還沒有充分地落地應(yīng)用，針對整個(gè)技術(shù)方案，我們也在不斷反思。

關(guān)于未來的發(fā)展，我們認(rèn)為有兩個(gè)大的趨勢，一個(gè)是網(wǎng)聯(lián)賦能，車路云一體化技術(shù)架構(gòu)。對自動(dòng)駕駛系統(tǒng)來說，路側(cè)設(shè)備可以提供超視距的感知，以及結(jié)構(gòu)化的交通參與者信息。但是我們判斷純網(wǎng)聯(lián)式的自動(dòng)駕駛不太會(huì)出現(xiàn)，而是利用車云一體去對單車進(jìn)行賦能。車云一體化本身對產(chǎn)業(yè)鏈和生態(tài)的依賴非常強(qiáng)。 目前來說，商業(yè)閉環(huán)和商業(yè)價(jià)值的形成還在探索期。

另外一個(gè)大的趨勢是端到端自動(dòng)駕駛，行業(yè)正在積極探索從感知到規(guī)劃的端到端系統(tǒng)。如果我們進(jìn)一步說從感知到規(guī)劃，再到控制，整個(gè)系統(tǒng)形成端對端閉環(huán)的話，傳統(tǒng)自動(dòng)駕駛系統(tǒng)中存在的局部最優(yōu)、誤差累積等問題會(huì)得到緩解。

以上這兩點(diǎn)，車路云一體化技術(shù)架構(gòu)與端到端自動(dòng)駕駛系統(tǒng)，目前來看，是未來發(fā)展比較重要的方向。

Q7：目前網(wǎng)聯(lián)賦能看不到太多價(jià)值。未來如果走這條路，它最大的障礙在哪里？

李紅林：這個(gè)問題可以從幾個(gè)方面理解：

第一，是用戶使用產(chǎn)品之后是否能獲得價(jià)值感?，F(xiàn)在導(dǎo)航會(huì)提醒紅燈倒計(jì)時(shí)，這個(gè)體驗(yàn)就非常好。

第二，目前來說路側(cè)設(shè)施在全國的部署密度相對較小， 應(yīng)用場景更多在示范區(qū)，在示范區(qū)以外的地方，客戶對于車路協(xié)同的感知會(huì)減弱。

第三，對于運(yùn)營主體來說，云平臺(tái)、路側(cè)設(shè)施的建設(shè)費(fèi)用投進(jìn)去之后怎么形成商業(yè)閉環(huán)，這也是運(yùn)營主體乃至行業(yè)需要去考慮的?，F(xiàn)在來看，客戶價(jià)值和商業(yè)閉環(huán)的形成可能還需要一段時(shí)間。

Q8：在您看來，自動(dòng)駕駛現(xiàn)在它的價(jià)值到底有多大？對于用戶來講，我這個(gè)車沒有自動(dòng)駕駛是一個(gè)痛點(diǎn)？還是什么？想聽聽您作為研發(fā)專家的看法。

李紅林：從技術(shù)角度出發(fā)，產(chǎn)品開發(fā)出來，我們有時(shí)候不是為了秀技術(shù)，而是我們覺得它確實(shí)能夠給用戶帶來價(jià)值。以自動(dòng)駕駛系統(tǒng)為例子，車輛控制是至關(guān)重要的一環(huán)，主要包括橫向控制和縱向控制，以及它們之間的耦合控制。為了更具體地說明這一點(diǎn)，我分別舉這三個(gè)方面的例子。

先說橫向。你們開車有沒有在高速公路上很困的情況？那時(shí)候我們的車輛會(huì)不自然的往某一邊偏，這時(shí)，如果開啟了車道保持功能，當(dāng)車輛靠近某一條車道線時(shí)，系統(tǒng)迅速識(shí)別并啟動(dòng)自動(dòng)糾偏機(jī)制。

再說縱向。前段時(shí)間汽車圈在激烈討論的AEB功能，對于用戶來說，AEB每次發(fā)揮作用都能給我們挽回?fù)p失。盡管在緊急制動(dòng)時(shí)，可能會(huì)給乘客帶來一些不適的感覺，但是它能在關(guān)鍵時(shí)刻有效避免或減少與突然竄出來的自行車、行人的碰撞切切實(shí)實(shí)減少了對自身車輛和他人帶來的傷害損失。

再者，有了駕駛輔助之后，車輛可以自動(dòng)在車道內(nèi)居中行駛，駕駛員的負(fù)擔(dān)不是那么重，它能緩解駕駛疲勞。如果再往功能高階領(lǐng)域去說，現(xiàn)在我們高速的駕駛輔助功能會(huì)在車輛接近匝道口時(shí)，提示用戶該下匝道了。用戶如果選擇使用自動(dòng)變道，車輛將自動(dòng)調(diào)整至右側(cè)車道，然后駛出匝道。這個(gè)過程是能夠解決用戶在高速上面錯(cuò)過路口的焦慮，使駕駛過程更加輕松。輔助駕駛還可以結(jié)合駕駛員的注意力選擇性地提醒。綜合來看，自動(dòng)駕駛的功能很豐富，每個(gè)客戶對自動(dòng)駕駛的理解不完全一樣，但是在這些豐富的過程當(dāng)中確實(shí)有很多功能為用戶帶來好處，為用戶提升駕駛的舒適性、安全性以及感受體驗(yàn)。

當(dāng)然，無論是傳統(tǒng)駕駛還是自動(dòng)駕駛，駕駛員與車輛之間都需要一個(gè)磨合的過程。這個(gè)過程中，車輛需要適應(yīng)駕駛員的駕駛習(xí)慣，而駕駛員也需要逐漸熟悉并理解車輛的性能和能力范圍。比如之前自動(dòng)駕駛應(yīng)對車輛加塞的表現(xiàn)不理想，有很多極限規(guī)劃，這需要我們的算法更好去應(yīng)對這些狀況，同時(shí)也需要用戶理解車輛本身的能力范圍。

現(xiàn)在我們的自動(dòng)駕駛方案是基于規(guī)則，后面肯定會(huì)逐漸向基于數(shù)據(jù)的方案過渡。行業(yè)專家一直在提數(shù)據(jù)的問題，基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的自動(dòng)駕駛方案更加靈活和智能，它可以通過不斷學(xué)習(xí)和優(yōu)化，逐步適應(yīng)各種駕駛場景和駕駛員的駕駛風(fēng)格。通過收集和分析大量駕駛數(shù)據(jù)，我們的自動(dòng)駕駛系統(tǒng)能夠逐漸理解并預(yù)測駕駛員的駕駛風(fēng)格。無論是激進(jìn)的駕駛者還是穩(wěn)健的駕駛者，系統(tǒng)都能根據(jù)他們的駕駛習(xí)慣進(jìn)行智能調(diào)整，適應(yīng)駕駛員，這樣駕駛員也更愿意去使用我們的功能。

為了讓駕駛輔助系統(tǒng)成為用戶的“甜點(diǎn)”，我們從用戶需求、技術(shù)優(yōu)化等多個(gè)方面入手，不斷提升系統(tǒng)的性能和用戶體驗(yàn)，希望用戶在使用我們的自動(dòng)駕駛系統(tǒng)過程中發(fā)現(xiàn)一些驚喜。

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