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清华大学李克强:坚持推进车路云一体化路径

来源:汽车之家 时间:2023-05-17 编辑:亚讯编辑部 评论 收藏
亚讯车网www.yescar.cn】​5月16日,2023中国(亦庄)智能网联汽车科技周暨第十届国际智能网联汽车技术年会在京举行

5月16日,2023中国(亦庄)智能网联汽车科技周暨第十届国际智能网联汽车技术年会在京举行,大会主题涵盖了智能网联汽车战略引领、技术创新、生态赋能、商业化推进、跨界融合等多个版块,同时聚集了全球顶级专家、政策制定者、产业领袖、投资机构等多方人员的参与,旨在进一步促进智能网联汽车技术进步与商业化应用。

  在“车路云一体化智能网联汽车创新发展”的主题峰会上,中国汽车工程学会常务理事、会士、中国工程院院士、清华大学教授、国家智能网联汽车创新中心首席科学家李克强围绕“智能网联汽车产业化面临的挑战和对策”发表了演讲。

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以下内容为现场演讲实录:

  尊敬的各位领导、各位来宾、各位业界同仁,大家下午好!非常高兴,我是双重身份,一是代表国家智能网联汽车创新中心,二是代表清华大学团队,就“智能网联汽车产业化面临的挑战及对策”话题,我们在这儿方面做的相关工作给各位做一个汇报。

  我的报告分为以下几个方面:首先想谈一下智能网联汽车技术及产业国内外发展态势。

  我们都知道智能网联汽车已经成为全球汽车产业发展的战略方向,它对于我们提到的通过新一代科技革命,通过汽车智能化、网联化的加速转型,并且在这方面已经形成全球化的竞争态势。智能网联汽车作为复杂的信息物理系统的典型应用,正在推动着技术产业新一轮历史性转型升级。

  全球不同的国家及地区,包括我们中国充分发挥国家层面的顶层设计、产业基础与体制机制相关特点,形成重大的战略,推进智能网联汽车产业发展。

  在技术方面,全球智能网联汽车技术研发持续加大投入,不同等级的自动驾驶技术逐步成熟,并且进入市场化应用阶段,特别是我们谈到的以辅助驾驶为代表的自动驾驶技术正在不断地突破,正在往产业化推进。

  另一个方面,由于智能汽车非常复杂,其示范应用极其重要,示范应用的加速正在推进技术的迭代与商业化推广,包括像我们国家通过封闭市场公开道路、先导区,以及城市级的大规模应用在推动。包括我们已经实现了开放道路超过15000公里,累计测试总里程超过6000万公里,测试牌照已经有2800张等等。测试应用是衔接技术研发与商业推广的关键环节,下一步我们将策划在车路云一体化规模化示范工作进行推进。

  另外,刚才提到智能汽车产业化也在快步发展,产业化的进展极其显著,特别是在我们提到的以L2级辅助驾驶为代表的发展,已经超出我们前些时间制定的技术路线图预期。包括我们谈到的辅助驾驶已经大规模应用,去年新车L2级乘用车渗透率已经接近35%,现在国家层面正在进行高级别的自动驾驶准入商业化阶段,当然也包括大量的网联化部署实验在前装部署。

  另外,全球针对产业特点实际上也在进行网联化融合布局,我们看到不仅仅国外是单车智能,不是这样的。我们现在谈到的单车智能是若干年前的技术,现在正在网联化协同发展,通过美国、欧洲、日本,包括中国也都在快速的布局。当然也包括中国率先提出了“智能化和网联化融合发展”理念。

  全球智能网联汽车技术正在快速发展,以辅助驾驶为代表的技术正在快速进行产业化。当然我们也应该客观地看到,我们的智能汽车技术发展现在进入了一个关键阶段,甚至说进入到了瓶颈阶段,实际上我们大家都有感觉,我们的行业发展仍然是存在着问题和挑战。

  我们梳理了一下,问题包括这几个方面:

  一是高级别自动驾驶尚未达到商业化目标,我们说自动驾驶是分级的,尽管辅助驾驶为高级别的自动驾驶做好了很好的基础,但是我们目标是追求高级别的自动驾驶,所以高级别的自动驾驶尽管现在有大量的投入,导致我们现在即使车辆成本在持续提升,但是由于我们采取单车方案,仍然在很多方面受到限制。复杂场景的应对能力仍然有待提升。

  由于有这样的现象存在,我们谈到的高级别自动驾驶商业化进展不及预期,包括现在很多高级别自动驾驶探索也是限定于封闭的特定场景,在这些方面实际上最近一段时间,我们可以感受到行业热度在下降,商业化由于不及预期,高投入的压力,自动驾驶的一些企业,特别是科创企业市场热度下跌,企业的估值在降低。这也导致现在我们认为稍微有点担心的现象,导致所有的企业,特别是主机厂现在退回来做辅助驾驶。这样会给未来高级别自动驾驶发展带来不确定性。

  另外,我们认为在当前产业发展理念、技术路线等方面还没有完全形成共识,包括我们提到的不同行业,智能网联汽车不仅是汽车行业,包括通信行业、交通基础设施等等,不同的行业对智能网联汽车跨界融合特征认识不足。因此,导致我们在系统定义、功能架构、关键技术等实施方面存在着局限,也会导致我们目前推进的一些产品方案是落后的,基础设施建设是重复的,特别是系统的数据封闭,数据的孤岛化,基础设施的碎片化等等,严重地影响产业发展。

  我们说智能汽车是高新技术产品,实际上还有一系列的相关产品亟待提高。比如我们谈到的单车感知局限性、人工智能决策可靠性,以及系统的安全保障,以及通信的各种模式。另外包括我们提到的由于没有共识,我们对一些新的智能汽车产品定义,开发方法、流程、工具等尚未完整的形成,所以也影响了系统化的克服这些困难实现产业化推进。

  刚才讲了上述这一系列产生问题的原因,我们梳理还是由于智能网联汽车是一个新物态、新品种,我们没有经验。在这里面我们本身发展需要有新的产品架构、新的研发模式、商业模式、测试模式,我们现在在发展理念、共识、技术路线、核心技术等方面,我们需要不断地创新,克服这样的一些问题。

  从这上面的发展可以看见,我们提到由于这是复杂的系统,我们智能网联汽车要产业化,包括技术和产业方面面临挑战,包括刚才谈到的环境感知问题,开发模式落后的问题,数据孤岛的问题。另外这是一个复杂的系统,是社会属性很强的产品技术,在法规和管理方面还有一系列的要求。我们认为针对从技术产业方面所面临的挑战,以及法律法规和管理方面面临的挑战和问题,我们认为未来的发展要真正推动这个技术产业化,需要有新的方案。我们认为未来我们称之为“车路云一体化”的中国方案能够应对这样的挑战,能够解决这样的问题,是一种解决问题的可信途径,推动产业发展。

  我们看看针对这样的问题对策,我们认为应该采取新的方案进行推进。新的方案我们提到车路云一体化中国方案,我们对它再做一个进一步的解释,说的是未来车辆是一体化架构,两个技术特征分层解耦,满足三个基本条件,我们谈到中国方案是一二三的概念,一体化的架构,两个技术特征,搭上三个标准,一和二是定义中国方案的内涵。我们现在有的是一个垂直性封闭的连接,但是没有分层解耦也会影响,我们说应该提出这样一种方案,这是未来解决产业化问题的关键。

  从提出这个方案来看,我们认为有一系列的发展,解决问题的优势。

  第一,我们把智能网联汽车不仅仅看成是汽车问题,是交通、信息通信深度融合的典型信息物理系统,以这样的典型信息物理系统的架构出发,来支持和开发新的产品,实现它的融合发展。

  第二,中国方案要做分层解耦,跨越共用,它也是针对现在的问题。比如现在大家看看各个领域独立平台,这样的平台很难做融会贯通打通,只能做简单的辅助驾驶。如果我们把这样的平台进行重构,把基础层和应用层分离,基础层进行跨域共用,在通过的技术平台下能够实现政府的管理,包括社会的服务,包括娱乐服务,以及汽车企业最关心的,我们要支撑自动驾驶。未来如果通过这样一种方案,采取这样一种技术特征,我们可以避免烟囱式的建设,能够真正实现开放共享,提升资源的效率。

  当然,我们提出这样一个方案现在行业里面也不断质疑,往往大家说的有三点,我们对这三点存疑给予了解释:

  第一点,将来通信信息基础设施不具备怎么办?信息效果不好怎么办?系统运行不可靠怎么办?

  第二点,信息基础设施部署以后是不是很贵?部署成本是不是很高?难以推动,这是大家存疑的。

  第三点,即使有这样一个方案好像也没有什么好处,也难以带来商业化的模式,带来商业化的盈利。

  这三个方案我们认为是可以求解的,是可以解决的。大家想想如果我们把这三个问题解决了,车路云一体化系统是不是可以实现?不管是汽车行业、IT业、交通基础设施,包括政府在管理,我们认为是可以解决的。

  第一,如果交通信息基础设施不健全或者出现问题,可以采取的自动降维,我们现在用的智能手机和功能手机,智能手机当然包括功能手机了。我们说网联一体化如果信息不可靠的时候将降维成单车智能了,所以我们提到车路一体化是包括单车智能的,它在通信99%可靠的情况下可以发挥很好的作用。万一没有这个设施,万一信息不好了,降为单车,这个问题就可以解决,国际上已经有这样的解决方案,我们也可以这样解决。

  第二,信息基础设施成本原则上没有增加,大家知道信息基础设施和修路成本相比,大概只占百分之几。百分之几是可以建设的,我们现在说城市的基础设施和高速公路的基础设施已经有信息基础设施了,问题是这些设施有没有用起来?我们认为未来我们可以用道路的信息基础设施,没有本质的成本增加,但是可以推动功能增加。甚至未来在一体化的情况下,可以减少车的配置,实现同样的功能,整体上来看成本是可控的,甚至是更低的。

  第三,这样到底有没有商业模式,用不用?当然可以用,现在的辅助驾驶停摆的原因是探头感知不行,用了它可以实现。

  另外现在我们可以用这样的东西,我们可以做到节能,我们不是单车节能是系统节能,当然比人家的车更有竞争力。

  未来,我们都在谈数据增值、数据服务,数据从哪来?只能通过这样一套系统把数据建立起来,能更好的做到增值服务,为未来产品甚至大范围的生态建设提供很好的基础。我们谈的这三点都可以解决,特别这三点是有商业模式的,并且没有增加成本,也是可靠的,是可以做的。

  我们在这样一种情况下,智能网联汽车国家创新中心也在联合全行业推动,想为行业里面把基础解决,包括系统体系架构在国家的支持下,行业示范支持下不断建立系统架构,推动发展。我们未来用计算机辅助设计,将来大系统设计新一代的车,系统更完善。

  平台基础底层和数字底座和技术平台,我们可以通过云控技术平台形成行业共识,已经有相关标准正在制定,并且我们搭建了一些云控基础平台示范在推动产业。包括我们在亦庄,陈市长宣布是全球首创,网联云创高度自动驾驶,最大的贡献就是把底层的数据平台打通,打通就可以做数据交互,就可以真正拓展做其他的应用。

  另外我们谈到云脑,我们汽车怎么办?汽车怎么连接数据?我们的控制器,未来新一代的控制器称之为“车脑”,车的技术脑将来通过这样一个平台连接,把芯片、操作系统连接起来,能够真正把操作系统的问题和车云协同问题解决,我们现在在国家相关项目和支持下也在快速做产业化,给相关的企业做产业化推进。

  另外我们谈到地图,我们要按分层解耦思路进行动态基础地图的建立,包括在亦庄做地图的支撑,将来地图就不是各家做了,底层打通以后既满足国家对地图的管控,更重要的是支撑企业的服务,获得交互数据正在推动。

  另外一个方面,将来车和路、云之间的交换接口,新一代的车机、现代座舱底层怎么做数据交互?也是通过打通技术平台以后可以做数据交互,将来我们谈到几个层面,信息安全的问题、车端数据遗漏的问题,都可以在这个平台上做管理。同时更重要的是提高开发效率,让整个行业形成生态。

  当然更重要的一个方面,大家强调的信息安全,我们认为未来叫“安全底座”,所有的端管云边都需要信息解决方案,但是各家做难以实现。我们通过底层平台打通以后,可以做到让部署分散效率低、数据标准不统一的问题得到根本的解决。

  智能网联汽车国家创新中心联合全行业对新架构、新技术路线做推动,下一步我认为行业如果要实现高质量发展,要对标先进经验、加强顶层设计、健全法律法规体制、打造良好的新生态,包括借鉴中国新能源汽车发展的经验,全面加强顶层规划。

  另外,发挥试点作用。

  另外,对标国际重大专项推广经验,这种项目不仅仅单一企业的问题,是产业的问题,国家的问题,如何在大的项目推动。

  第二,加强车路一体化的发展共识,刚才提到的五大基础平台,华为说的是新增量部件,我们说的是信息零部件。未来汽车除了发动机、变速器以外,智能网联汽车会出现刚才我们说的五个信息零部件。计算基础平台、云控基础平台、终端基础平台。未来按这样一种思路首先推动信息安全基础平台的建设,让国家的管理和行业的服务融为一体,另外依托高精度动态地图基础探索之间的平衡,另外加强云控基础平台建设,作为枢纽把系统连接起来。当然对于汽车企业来说需要的是终端基础平台和计算基础平台彻底产业化,以监管和思路协同一体化的思路,推进五个新型零部件发展产业化。

  第三,抓住窗口期,加快关键技术研发与产业生态,毕竟是高新产品,包括里边涉及的关键技术,包括我们说的系统通用架构、通用人工智能安全技术、核心技术产品突破,新型的零部件、新型的产品、新产品的定义、整车集成、关键零部件工具链等等,当然更重要的我们需要产业生态链的构建,包括芯片操作系统生态链、跨界融合生态链,以及规范应用的生态等等。

  另外,我们希望推广示范应用,以规模化的示范应用加速地区的政策、基础设施、商业模式的全方面创新。我们的示范应用里面可以借鉴亦庄成功经验,我们应该以信息底座标准打通,我们将来物理是分散的,但是标准是统一的。技术组件是支撑的,以人工智能平台为枢纽实现一体化,并且加强区域间的协同,支撑示范应用。

  在此基础上,可以做大范围、城市级别的车路一体化智能汽车规模化示范,我认为智能网联汽车发展是这个阶段。今天我们说有一些问题没有商业模式,技术不过关,我们没有一个整体架构做整体示范,但是我们相关的技术,单项技术已经做到这个阶段了。下一步把这个示范推广做好以后,我们认为能够很快地走过这一关。

  结语:我们仍然要坚决发展信息,我们称之智能网联汽车发展趋势不可逆转,我们希望保持战略定力,持续推动智能网联技术进步。

  另外我们要客观地看待问题,我想我们今天智能汽车发现的问题是针对高级别自动驾驶,现在还不能完全满足商业化问题。但是我们的辅助驾驶已经是商业化了,所以我们应该充分认识当前亟待解决的问题,以及产生问题的原因,形成高质量的解决方案系统化推进。

  另外我们要坚持推进路径,我们通过前面的分析看到,我们认为只有成为一个大系统,车路云一体化的或者称之为中国方案的思路推进,才能够真正的解决有关问题,夯实我们发展理念和路径共识,抢抓发展窗口期。

  另外,我们要有耐心,发展是一个持续迭代的过程,再加上系统的复杂性,我们希望能够发挥新型举国体制优势做全局统筹,进一步加大投入,通过解决具体问题早日实现产业化目标。

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