唐海宜：大陆集团非常希望在中国实现没有方向盘的未来 | GIV 2018
6 月 20 日，由中国电动汽车百人会主办的全球智能汽车前沿峰会在深圳举行，大陆集团底盘与安全系统中国区副总裁唐海宜出席峰会并发表演讲。
以下为唐海宜演讲核心提示：
从软件角度看，今天的整车所有 ECU 软件代码之和已经超过 1 亿条，未来智能网联汽车将达到 2 亿条，软件开发占自动驾驶的研发比重在不断上升。
从系统架构来考虑，整车的系统架构将从今天的 ECU 为导向来设计，转变为以预控制为导向来进行架构设计，到最终第三阶段以服务器为导向的架构设计。
大陆在自动驾驶传感器领域有丰富的产品组合，包括毫米波雷达，多功能摄像头、全景摄像头、电子驻车、线控制动系统、HMI 人机交互系统等。
通过深度学习技术算法，大陆全景摄像头在暗光条件取得了非常好的感知效果。
以下为演讲全文：
大家下午好！接下来我向大家介绍一下大陆集团在自动驾驶领域的战略以及相关的一些技术。
对大陆集团而言，自动驾驶是一个非常重要的技术，因为它可以帮助我们不仅在城市场景以及在郊区场景各种不同的场景中不断提升出行的品质，使我们未来的出行能够更加的安全、环保、舒适以及高效。
刚才很多的嘉宾都介绍了为什么我们需要自动驾驶，我可以通过城市化的一组数据来解释大陆集团为什么向自动驾驶方向来推进。
这组数据包含了中国的数据以及中国以外的数据。到 2025 年中国将有 212 个城市人口超过 100 万，而且还有一个重要的数据就是，目前今天车辆行驶的 65% 的里程发生在城市区域，当然随着城市化的进程，这个数据会逐步的提高。城市化是现在文明的一个进程，当然也会带来很多的社会问题和挑战，注入颗粒排放、温室气体排放以及越来越严重的城市交通拥堵，所以为了解决我们面对的越来越严重的一些问题和挑战，尽快部署自动化驾驶将是一个途径，而不是私家车的部署。
今天其实整个车辆的电子电器架构包括系统架构已经非常复杂，如果说以软件代码作为一个例子来解释的话，今天所有 ECU 里面软件代码的行数已经达到了 1 亿条，如果未来实现高度的自动驾驶、无人驾驶会变得非常复杂，我们预测到 2030 年可以实现无人驾驶或者可以说实现全面的智能网联汽车，我们可以很简单的想象代码数量会超过今天的 2 倍，会达到 2 个亿。所以整个自动驾驶技术开发的挑战或者关键所在，就是如何驾驭未来车载的复杂度，这是非常关键的一点。
如何从系统架构或者电子电器架构方面来考虑，今天我们知道整车的系统架构完全是以 ECU 为导向来设计，下一阶段将以预控制为导向来进行架构设计，但是最终第三阶段我们将是以服务器为导向的架构设计，这将是我们最终的一个阶段。
刚才我讲到了软件开发将在自动化驾驶当中占据越来越重的一个分量，但是自动化驾驶的开发依然还是需要软硬一体化的模式来进行，只有按照软硬一体化这样的模式才能够高效、可靠的完成自动驾驶的技术。
大陆集团拥有着自动驾驶技术当中所谓的“黄金效果链”从感知到规划到执行所有的产品线，我们在感知方法拥有毫米波雷达、多功能摄像头、全景摄像头，包括高分辨率的激光 3D 成像摄像头，执行机构我们有电子驻车，有高度集成的线控制动系统，包括还有 HMI 人机交互系统，以及支持定位等等产品线，有利于大陆集团高质量的完成自动驾驶技术的开发。
接下来我想谈一下全面环境模型，因为全面环境模型是自动驾驶技术当中非常核心的一块，也被称为未来自动驾驶技术的心脏，当然也是车载计算资源主要的消耗者。接下来我介绍一下我们下一代的摄像头，因为摄像头在未来的环境模型构建当中扮演了很重要的角色，通过摄像头简短的介绍，来展示大陆集团在未来自动驾驶领域的布局。
这是一张在夜间通过车载的全像摄像头在城市区域拍摄的一个成像图片，可以从图片看到，首先这是夜间场景，光线非常昏暗，但是我们的摄像头精准的捕捉到了所有的道路行人，最关键的一点，我们通过深度学习的算法，能够识别出行人面部的主要器官以及身体的骨骼结构，也许诸位要问我们为什么要这样去做？因为未来的自动驾驶对感知驾驶提出了更高的要求，因为不仅仅需要我们精准的捕捉识别出静态或者动态的物体，我们需要感知系统能够像人一样具备对环境的理解能力以及具备预判能力。
接下来我就通过几个简短的视频深入介绍一下我们的算法。
首先，第一个场景，本车通过一个乡间的道路，我们的摄像头通过骨骼的识别分析成功的捕捉到了成年人，因为这个人没有移动，车辆识别出这是一个安全的场景，所以按照匀速通过。这是第二个场景，成年人行走在非机动车道上，我们的摄像头捕捉到了行人的移动，所以这种场景下面，因为行人在移动，所以我们把他认为是一个低风险的工况，所以车辆是减速通过。
这是第三个场景，到现在为止可以看到，和上一个场景几乎是完全一样的，但是唯一的一个区别点是在于，这个成年人手里拎的包从上一个场景的黑色变成了一个彩色的儿童所用的书包，所以智能摄像头运用这个算法就会通过这个颜色识别出这是一个儿童的书包，同时我们会把它认为这是一个有一定高风险的场景，为什么？因为成年人拎的书包很可能背后会有一个小孩跑出来，这是一个对我们自动驾驶场景是一个高风险的场景。针对这种算法，我们采取了较大的制动作用，而且是把车速降到最低，待行人越过本车之后才重新开始启动行驶。
通过这样一个简单的例子来介绍大陆，当然大陆在自动驾驶领域的技术开发有很多，因为时间所限我们仅仅用了这样一个例子。
刚才各位嘉宾都提到了我们国际的工业组织定义了未来自动驾驶的等级从 0—5，但是未来自动驾驶整个商业化会以不同的形态出现，从这张图片上可以看到商业化的形态会出现在比方说自动代客泊车，包括高速路的自主巡航，当然还有在限定场景或者限定时间内运营的无人驾驶机器人出租车，这些都是未来会出现在商业化自动驾驶的形态，当然大陆集团在各种不同形态中都做了很多的前瞻性开发和投入。
自动驾驶是一个非常庞大的系统，也是一个高投入的系统，这是一个庞大的跨系统、跨行业、跨工业的甚至需要政府介入的一个庞大的系统，所以在全世界范围内没有任何一家企业能够去覆盖所有的领域，所以在中国大陆集团非常希望和不同的企业和相关的组织机构进行战略性的合作，来共同实现未来的自动驾驶。当然最重要的一点是，以一种最安全的形式实现未来的自动驾驶。
以上就是我对大陆集团自动驾驶领域简单的介绍，最后，谢谢大家！
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