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新能源、自動駕駛，哪一個才是未來汽車的形容詞？
從目前來看，自動駕駛技術安全仍舊是第一位的，發展過程必須要循序漸進，要針對不同的場景來展開，在中國進行的自動駕駛研發更要考慮中國的特殊性。
據雷鋒網了解，作為新能源車企的北汽新能源在自動駕駛方面仍舊頗為保守，近日在GIV2019上，北汽新能源工程研究院副院長尹穎發表了題為《創新與智能驅動未來》的演講，講述了公司在自動駕駛、智能網聯汽車在研發領域的一些思考。
尹穎認為，國內車企在進行自動駕駛工程化時更關注成本控制，同時更要高度重視工程化開發流程與測試體系建立。
2016年左右，北汽新能源開始進行自動駕駛研發，大約兩年后，北汽新能源旗下LITE自動駕駛汽車獲得自動駕駛汽車上路測試牌照，加入路測的大軍。
雷鋒網新智駕了解到，北汽新能源的自動駕駛發展節奏與母公司北汽集團一致，同時在發展L3的方向上與特斯拉有些相近，在現有傳感器的基礎上逐步加入更多場景功能。這種路線可以促使該公司更順暢的過渡到自動駕駛的下個階段。
此外，北汽新能源和華為、百度取得了合作，體現出了合作企業的情投意合，以及背后新能源和自動駕駛兩大技術流派的相互吸引。
所以在新能源啟動之后，自動駕駛必然成為行業發展趨勢。展望未來，新能源和自動駕駛將是未來汽車的兩翼，徹底改變目前內燃機+人工操作的傳統模式。
以下是尹穎的演講全文，雷鋒網新智駕進行了不改變原意的編輯：
從技術領域，我們作為整車的研發企業，對于自動駕駛時代到來我們也有一些思考。
首先在電子電氣架構上，人們目前都在談整車的架構和模塊化，包括吉利的CMA、DMA平臺。
目前，我們還處在從技術化、融合化這樣的過渡階段，通過研究特斯拉，可以發現它的架構化過程中可以看到成本的減少，因為ECU的數量直接影響到成本。
在研究整個電子電氣架構時，可以發現是分布式的控制架構到集中式的預控制架構，但是對于域的理解行業內也有不同的理解，比如以歐洲為主流的架構理解就是，以太網為主架構，包括以功能來劃分域，比如娛樂域、ADAS智能駕駛域、三電域等，這是一種理解，共同劃分。
對于北汽來說，我們對不同功能域有不同的功能場景追求，來支持不同的域控制器。
特斯拉整車線束從最早3公里長的線束到1.5公里，包括即將發布的新車型僅有100米長的線束，所有這些成本的背后都是整個電子電氣架構的支撐，是以區域劃分，從而把傳感器和執行器變成越來越智能化，同時強大計算力的預控制單元來支持，以此實現域控制架構的實施。
在智能網聯時代，通過對電子電氣架構的理解，我們認為分主要從三個方向去實現技術突破。
第一，強計算力的計算平臺，已經改變了對嵌入式系統ECU的理解，越來越多的高計算能力的一些需求，這是我們的要求。
第二，基于面向服務的軟件架構，之前的軟件開發都是面向于功能、面向傳感器，來輸入輸出這些，未來面向服務的軟件功能，包括我們現在開發的一款車型已經有35ECU可以實現遠程的升級，如果不是面向服務我們如何去實現整個全車ECU的拉通。
第三，電子電氣架構背后除了剛剛面向硬件的能力和面向軟件的架構，更重要的是如何實現安全的智能化。
強大的計算能力、計算的集中式，無論是按照功能為域去劃分、還是按照區域去劃分，通觀谷歌、百度、特斯拉、奧迪A8，以及前兩天華為發布的MDC600，整個計算力達到了350Tops，并且整個能耗比可以達到1tpos/W，已經超出了現在英偉達的計算能力。
由此可以看出，目前EPU將發展為主流芯片的定位，MPG成為有效的補充。有專家也反復提到，在自主的芯片和操作系統層面，將是我們未來站在世界領先地位的一個“殺手锏”。
自動駕駛的多重冗余
目前大家都在談論自動駕駛，但是作為主機廠來說，確實還是要堅持走漸進式的發展道路來，例如L1、L2的標配，包括到2019年到2020年集中會出L3級別的車型。
值得注意的是，在發展到L3級自動駕駛時，除了剛才講述的架構理解以外，未來我們要如何去支持L3級自動駕駛的到來？
首先是冗余，冗余直接影響到安全，無論是出于對于功能安全定義的要求，還是L3對整車架構的影響，在雙電源供電、雙通訊、轉向制動的雙冗余、感知與制動的冗余、雙MCU、雙處理芯片的冗余。
此外，從整車架構層面、功能定義層面，到系統的分解，到部件軟硬件設計等都全面的實現了雙冗余的架構，這背后隱藏了很多系統級、部件級的設計理念。
例如，在供電的電源冗余方面，其實電動汽車的優勢在于，它本身除了一個小一點的鉛酸電池以外，還有DC/DC這樣的配置，但是在L3級自動駕駛到來以后，就要達到ACUD的功能安全登記要求。
能否根據蓄電池+DC/DC兩路就可以實現，我們也經過了半年的探索，分解成雙等級DCUB，我們還要通過電源耦合分配的機制實現，哪些電氣負載能實現SOB、哪些還是其他的要求，所以整個冗余的背后都是牽連到更多的包括電源系統，整個的供電負載，包括轉向和制動一系列的系統和部件級深層次的要求。
但是，作為主機廠如何轉化為具體的技術規范和要求？
簡單來說，如何把我們SOR的一些要求從現在的100頁細化到500頁，之前看過寶馬和戴姆勒都是上千頁的技術要求，這些都有很多的技術在里面。
其實，制動系統是安全系統，在整個L3級和完全自動駕駛到來的時刻，除了剛才提到的雙電源供電、通信和整個執行器的雙冗余，我們對自動器的要求不止如此。
具體來說，包括快速的診斷、快速的故障的監測，以及如何實現故障的識別以及快速的切換，包括車輛縱向控制冗余如何去做、減速的冗余如何去做，還有車輛可轉向性的冗余如何去做，對我們制動系統帶來了更多的挑戰：包括增加了新的監控系統，增加了冗余模式的控制算法，增加了車輛縱向控制冗余的策略，不光是在ESP的雙制動系統的體現上，還體現在我們更多在整個雙網絡架構、雙電源供電、雙控制策略層面如何去體現這些功能。
當然，對于轉向系統也是一樣，除了剛才提到制動系統的應用要求以外，它在整個冗余安全登記，包括ACUC等級的要求，現在達到小于100FIT，目前在整個自動駕駛系統出現故障時，有些功能場景已經達到了ECOD的等級要求。
總之，所有這些都是自動駕駛時代到來以后，我們對整車的架構包括轉向、供電系統的一系列冗余。
以前，我們都是和傳統的Tier1購取系統+零部件打包的合作模式，未來我們也逐步在一部分的算法和軟件模塊上，會有自主的開發權和自主的軟件集成權。
所以，不是說主機廠只是選擇一家Tier1去做系統，也不是選擇新進的自動駕駛的公司做全部算法。
例如，我們目前也組建了幾十人的自動駕駛的團隊，包括感知、規劃、決策、控制，以及系統集成這些方面，但是我們在做的過程中也發現，前進道路上也有很多的困難，包括我們未來需要在哪方面去發展。
在感知方面，我們認為目前感知模型的泛化能力，復雜條件下的有效感知問題，高可靠性、低成本。
因為做到L3級自動駕駛以后，很多對于激光雷達的需求是必不可少的，但是我們肯定不能接受現在機械式的激光雷達的成本，以及布置的要求。
未來如何在固態激光雷達時代到來以后，我們把激光雷達用上，包括我們在多傳感器融合方面能解決各種環境適應性，整個感知層面多傳感器的融合，主機廠也一定會從系統集成的角度來提出更多的想法和更多的思路。
具體包括，傳感器和算法的故障檢測和分離系統上、在加入V2X車路協同的融合算法后我們未來如何來實現。
在決策和規劃層面，我們認為目前的決策規則是無法保證足夠的覆蓋面。
通過仿真測試去實現，未來主機廠也會在這方面去建立如何能在規劃和決策算法開發層面去覆蓋，包括交通參與者的行為不確定，因為奧迪A8在2017年左右就發布了L3級自動駕駛路線，但是遲遲沒有在中國和歐洲公布。
其實，中國的交通場景更為復雜，關于行為的不確定性這件事情，還有更多符合中國市場和中國交通的路線。此外，關于路徑規劃算法的性能，受制于硬件算力。雖然華為發布了MDC600高計算力的計算平臺，但問題是我們如何打通整個工具鏈，以及如何集成多操作系統，從而面向服務軟件的架構搭建起來，這是時間的問題。
具體包括，關聯模塊的不確定性和誤差，限制了規劃的性能，未來我們認為加入V2X來支持自動駕駛的決策也是一個發展的方向。例如采用高性能計算力的芯片，還有自動駕駛的高精地圖普及，從而減少規劃力和規劃難度。
控制方面，一直是主機廠去追求做精做細的，我們在橫縱向的動力學的精準建模、模型的有效估計，以及橫縱向的耦合特性方面，一直在建立自己的模式，包括未來進行高自由度的一些精準建模、控制模型快速準確預估方法的探測、基于橫縱向控制系統處理、魯棒性和適應性的提升方面，都會有很多的思路和很多的想法，同時也有很多的工作需要去做。
系統層面，這是主機廠應該具備的能力，我們如何能在高計算力、嵌入式控制器，還是研發階段，未來不太能滿足SOP需求的情況下，我們如何去處理，包括產品開發的進度不及預期，包括產品成本的下降也不達預期，這些很現實的工程實現的問題，我們如何在整個系統集成過程中去解決掉。
未來，我們認為ASIC這種專用芯片成為主流，同時也期待未來國內更多的合作伙伴能一塊致力于推進工程化的快速實現。
基于上述技術層面的思考，整個北汽在2017年，除了體現我們全面新能源化大的戰略下，在2018年智能網聯大會上我們也提到了“海豚+”的戰略，在保護、優化、解放、個性、和諧五個進化維度，去聚焦智能技術、產品、交通等四大領域。
北汽新能源是北汽下屬做新能源汽車的板塊，我們也有自己的達爾文系統的技術品牌，同時也圍繞著智能座艙、自動駕駛、智能網聯的平臺，逐漸聚焦解放人、愉悅人和自成長的終極目標。
對于北汽新能源來說，未來從前沿技術資源、戰略合作資源、核心圈來做我們的開發和工程化推進。
未來自動駕駛時代，不是簡單的主機廠和Tier1的合作模式，當然也不是主機廠全部能從頭到尾垂直整合的方式來去做，更多的需要融合更多的新進的創業公司，包括開放式的Tier1，一起來去突破。
我們堅信，在核心圈，包括自動駕駛的決策控制算法，包括智能行車和自動泊車的一些測試規范體系，這是主機廠應該側重的一個核心能力。
戰略合作資源方面，包括傳感器、高精地圖、數據融合，一些典型功能模塊的算法，我們也希望通過軟件集成到SCK的模式，包括提供庫的方式，來集成更多的合作資源的核心算法，來去更好的提前轉化為工程化。
未來，不管是5G、V2X、AI的一些控制，V2X的一些自動駕駛算法，這些我們都希望通過一些前沿技術，先預研一代，然后通過三年左右的時間轉化為工程化的量產車型。
北汽新能源已經有200多人的研發團隊來致力于在智能網聯時代，我們如何能圍繞達爾文系統，實現解放人、愉悅人和自成長這樣一條主線來去做，分別在2017、2018、2019、2020年以后，我們也期待更多的自動駕駛的功能能逐漸轉化成量產，并且讓每一個駕駛者能體驗到它真正的安全。
在合作伙伴方面，我們與很多國內外的合作者一起探索：
加入百度阿波羅聯盟， 2016年加入阿波羅聯盟，基于我們的車型開發了5臺的L4級自動駕駛車輛，并且在當年的互聯網大會上亮相，這個過程非常艱辛，但是雙方都有很多的收獲，也體會到了主機廠和互聯網公司之間合作的磨合點。
與華為聯合設立“1873戴維森創新實驗室”， 計劃在云計算、車聯網、能源互聯網等領域展開技術研發、產品創新等合作。未來雙方還將積極探討用戶、生態和產業鏈融合，并在工業互聯網、智慧園區和ICT基礎設施等領域進行布局。
以上是我們作為一個新能源汽車的主機廠，在自動駕駛、智能網聯時代，我們研發的思考和布局。我也相信未來我們一定會聯合更多的國內外創新型合作伙伴，以更開放的態度來一起推動自動駕駛的發展。
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