一架F-22戰斗機的代碼量約為170萬行;波音787的代碼量約為650萬行;安卓操作系統的代碼量約為1200萬行;F-35戰斗機的代碼約為2400萬行;而市面上量產的豪華汽車，其代碼量約為1億行。將來，搭載自動駕駛功能的汽車，代碼量將會成倍增加。
關于“自動駕駛”，百分之百從德國“復制”，在中國“粘貼”已經不再可行。為此，博世在國內打造了一支幾百人的駕駛輔助和自動駕駛工程團隊
在未來3年內，博世將在中國推出L3級別的量產功能。我們堅信“做對的事情”比“做快的事情”更加重要，因為安全不是兒戲。
“自動駕駛”是一個熱度頗高的詞匯。再加上某些有意無意的渲染和夸大，人們對“自動駕駛”滿滿都是憧憬和膜拜，甚至有的是迫不及待。
那么，“自動駕駛”究竟是什么?現實生活中，怎樣的“自動駕駛”才是我們所需要的?業界對“自動駕駛”的研究到了什么程度?近日，博世底盤控制控制系統中國區自動駕駛產品經理黃羅毅，與媒體作了十分有益的分享。
安全·系統
首先，“自動駕駛”到底是什么?它所要達到目的是什么?人們需要怎樣的“自動駕駛”?
黃羅毅認為，每個人對自動駕駛都有不同的理解。有人說，自動駕駛是為了解決A點到B點的便利性問題;有人說，自動駕駛是為了解決效率的問題;還有人說，自動駕駛是為了解決環保的問題。但在博世看來，還有一個非常非常重要的目標：打造安全的系統。
所謂“安全的系統”，就是：安全、系統。黃羅毅分析，什么樣的自動駕駛功能你會使用、會相信?一個重要的前提是“它足夠安全”。那么，如何證明自動駕駛功能是足夠安全的?或者說，如何證明自動駕駛比人類駕駛更安全?
在這里，黃羅毅做了“鋪墊”：先來看看人類達到了怎樣的駕駛水平。根據美國2015年所做的里程統計數據。全年美國的汽車總行使里程4.8萬億公里，平均每200萬公里出現一次受傷事故;平均每1.47億公里出現一次致死事故。這都足以證明人類的駕駛水平是了不得的。
如果以平均每200萬公里(出現一次受傷事故)為例，北京到上海的距離約為1200公里，我們需要開800多個往返不出現一個受傷事故，才可能從平均水平上證明自動駕駛比人類駕駛安全。
再說“系統”。黃羅毅說，自動駕駛系統有三部分組成：感知、決策、執行。當然，量產的自動駕駛功能絕不是這三者的簡單疊加。
為此，黃羅毅以“代碼量”為例來說明系統的復雜性。他說，一架F-22戰斗機，其代碼量約為170萬行;波音787的代碼量約為650萬行;安卓操作系統的代碼量約為1200萬行;F-35戰斗機的代碼約為2400萬行;而市面上量產的豪華汽車，其代碼量約為1億行。將來，搭載自動駕駛功能的汽車，代碼量將會成倍增加。但是很遺憾，今天我們無法給出準確的數字，因為系統還在不斷的研發、完善過程中。
對了，代碼量是指代碼的行數，而代碼(Source code)是一組由字符、符號或信號碼元以離散形式表示信息的明確的規則體系，是由程序員用開發工具所支持的語言寫出來的源文件。
其他要素
黃羅毅分析，在“安全和系統”之外，自動駕駛最重要的是冗余的系統。他說，人們都知道，飛機需要有冗余的發動機系統，一套失效，另外一套依然可以工作。自動駕駛也需要冗余的系統，如需要感知層面的冗余，就有不同的傳感器;需要中央決策的冗余，就有中央的控制大腦，當大腦失效，還會一個小腦;其他還需要執行機構的冗余，需要轉向的冗余，需要制動的冗余。他提醒人們注意，制動的冗余非常重要。想象一下你在高速公路上，自動駕駛功能被激活，你的車正以每小時120公里的速度往前狂奔。不幸的是，一旦制動系統失效了，你的車根本停不下來。而這時候，你還會跟你的朋友們炫耀你的車輛油箱足夠大，續航里程足夠遠嗎?
他還分析說，中國有著特殊的交通環境。比如一個看似簡單的交通信號燈，它的形狀在不同城市有可能并不相同。中國有著特殊的駕駛行為，每天都可以在馬路上看到頻繁換道，轉向燈都不打的駕駛員。于是博世相信，關于“自動駕駛”，百分之百從德國“復制”，在中國“粘貼”已經不再可行。為此，博世在國內打造了一支幾百人的駕駛輔助和自動駕駛工程團隊。因為我們堅信，本地化才能更好地服務于本地的合作伙伴。
博世積極地尋找著本地合作伙伴，2016年，博世支持長安汽車從重慶開到北京，順利實現全程2000公里的自動駕駛。2017年，博世與百度、高德、四維等國內領先的地圖合作伙伴，共同打造自動駕駛高精度地圖和定位系統。2018年，博世支持國內兩家領先的OEM企業，率先把L2級別的功能推向了量產車。
解決之道
既然人們對“自動駕駛”充滿期待，那么他到底距離我們有多遠?黃羅毅分析：說自動駕駛離我們“遠”，是因為有很多關鍵性的問題沒有解決，比如前面說到的安全、系統;而說自動駕駛距離“不遠”，是因為人類知道問題在哪兒，并朝著哪些方向努力了。
為此，作為全球領先的技術與服務供應商——博世作了深刻且周密的思考并付諸實踐。據黃羅毅介紹。博世的產品幾乎涵蓋了自動駕駛所有核心的零部件。如在感知層面有毫米波雷達、激光雷達、單目攝像頭、雙目攝像頭、超聲波傳感器、輪速傳感器、加速度傳感器、陀螺儀慣導、定位傳感器等;在中央決策層面，有ADAS駕駛輔助預控制器，自動駕駛預控制器、整車控制器;在執行層面，有轉向系統、制動系統、發動機管理系統。當然，除了這些看得到、摸得著的硬件，博世還有軟件和算法。
至于“自動駕駛”怎樣證明它比人類的駕駛更安全?黃羅毅認為，傳統的、暴力的驗證方法不再有效，博世的自動駕駛團隊正在思考新的方法。比如仿真，博世正在搭建虛擬又能反映真實情況的場景，讓自動駕駛車輛在其中跑起來。博世有基于互聯的驗證方法，車子在路上跑的時候，它也在不斷的采集數據，而這些數據可以支撐我們做進一步的安全驗證。系統復雜，代碼量大的問題，博世的自動駕駛團隊已經朝著敏捷轉型，我們不斷迭代、不斷產生新的功能。
他說，打造自動駕駛領域一個核心的零部件難嗎?確實很難。但是我想說，比這更難的是把自動駕駛領域核心零部件整合成領先的自動駕駛系統，我們稱之為系統整合能力。而博世，正在朝著這個方向而努力。
最后，黃羅毅還透露，鑒于博世已經在很多自動駕駛及相關領域都處于行業領先地位，預計在未來3年內，博世將在中國推出L3級別的量產功能。我們堅信“做對的事情”比“做快的事情”更加重要，因為安全不是兒戲。
責任編輯：
