采埃孚綦平：如何提升自動駕駛時代的乘車體驗？

*采埃孚工程技術中心總監綦平

雷鋒網新智駕按： 2019 第四屆全球人工智慧與機器人峰會（CCF-GAIR 2019）於深圳正式召開。峰會由中國計算機學會（CCF）主辦，雷鋒網、香港中文大學（深圳）承辦，深圳市人工智慧與機器人研究院協辦，得到了深圳市政府的大力指導，是國內人工智慧和機器人學術界、工業界及投資界三大領域的頂級交流博覽盛會，旨在打造國內人工智慧領域極具實力的跨界交流合作平台。

對於汽車行業來說，過車規的自動駕駛域控制器是當前一大難題。自動駕駛科技公司、國際零部件供應商均在此領域加快研發，希望通過提升算力、增強感測器來解決這一難題。

采埃孚也在對此進行大力投入。作為一家與車企有多年合作歷史的全球零部件供應商，采埃孚主要在算力方面做到了最大化的布局，其推出的自動駕駛域控制器ProAI平台將通過高達600個TOPS的算力支持車輛實現L5級自動駕駛。

「自動駕駛的方案對我們非常重要，我們應該具備提供整體方案的能力供市場選擇。因為如果不能提供一個系統方案的話，客戶不認可我，我們對市場就沒有了主導權。」采埃孚工程技術中心總監綦平在最近做的《采埃孚域控制器ProAI助力未來出行方案》主題演講中表示。

除了自動駕駛計算平台，采埃孚還延續了其自身在底盤控制領域的經驗，為自動駕駛時代如何解決人類暈車等體驗問題提供了解決方案。

以下是綦平的演講全文，雷鋒網新智駕進行了不改變原意的編輯：

今天主要和大家分享采埃孚在自動駕駛方面的戰略和目前工作。采埃孚是一家德資企業，有14.6萬名員工，凡是出行方案相關，無論是工程機械還是商用車、非道路機械，我們都有針對它們的傳動底盤系統產品。

接下來和大家分享我們對於未來的出行方案。

首先要看人類社會在發生著怎樣的變化，出行方案中有哪些產品是需要的。我們發現，人類的城市化進程在加快。這幾年中國城市化進程速度很快，目前已經接近60%，西方國家已經遠遠高於70%，在全球範圍均是增長的趨勢。原因很簡單，從上世紀第二次世界大戰結束以後，全球範圍內沒有發生很大的戰爭或者瘟疫，人能健康地生長，人數開始增加，然後就要找居住的地方，就要出行，需要從一個城市到另一個城市，從一個國家到另一個國家。中國也發生了很大的變化，很多人會去國外旅遊，出現了很多出行的需求。

出行多，產生的廢氣就多，污染就多。那麼，大家在出行過程中期待什麼，什麼是我們看重的？首先，需要有安全、舒適的出行環境。如果從出行行為看，需要具備可行性和經濟性。如果從社會結構層面看，需要能夠有效地節省能源，同時要有足夠多的出行方案覆蓋。這些導致了人們對產品本身就有一些要求，進而讓人作為出行方案的主體需要被重視。

目前，整個行業做的事情還不是很多，主要對出行方案、演算法、晶元技術類的東西提了很多，也許一部分涉及到減輕駕駛員的勞動強度，但真正坐車的人在車上是否舒服卻很少被關注。我們認為，要把出行和人的生活質量聯繫起來做一個平衡。

今年9月，采埃孚在法蘭克福車展喊出「衡以行道」的口號。同時我們對業務做了一些調整。原來采埃孚是傳統的汽車零部件供應商，主要產品包括減震器、離合器、變速器、車橋、制動器、轉向機、氣囊等，基於我們對出行方案的理解，我們認為接下來要做集成，主要分為四個方向：電驅動、車身動態控制、集成式安全技術和自動駕駛。今天主要對車身動態系統和自動駕駛進行重點分析。

汽車需要有發動機、變速箱、制動器、轉向機、減震器等產品，對於集成本身來說，目前主機廠會在開發階段通過底盤調教進行集成，從而讓車有一個比較穩定的狀態。

那麼，許多零部件構成了整個體系後如何進行協調？我們的出發點是要把協調工作按照汽車動態的特點進行識別和校正。比如，縱向、橫向、垂直方向的動力學是我們要關注的地方，而不是專註於某一個物理信號。如果把動態性作為被控制的對象，還會實現很多其他的功能，這些功能可以支持我們對底盤進行綜合性管理。

自動駕駛是一個循序漸進的過程。目前主要以人類駕駛為主，在L2的時候人負法律責任，一旦進入L3或者L4，主機廠就要擔負駕駛過程中的法律責任，這對所有人來說是一個很大的挑戰。

人們要經過駕駛的輔助過程，比如現在買的車都會裝配AEB、ACC，最後進入自動駕駛環節。在這個過程中，采埃孚會不斷地集成功能，同時根據需求生成新的功能，幫助駕駛員在行駛中找到更多的樂趣。

汽車原本非常簡單，可以把一個人從A點運輸到B點，這個過程中只需要驅動、制動和轉向就可以完成所有動作。隨著汽車行業的發展，汽車電子在最近幾十年中逐漸起到很大作用，生成了很多的子系統，這些子系統給大家帶來了舒適感，同時能耗上升。

現在，轎車裡面電纜長度和重量已經佔了相當大的比例，子系統的互相溝通主要靠數據匯流排，但是，汽車花了很多時間和精力來交換數據，卻無法對真正的行駛功能發揮作用，現狀就是車重、油耗大。未來的車不應該搭載這樣的電子電氣架構，而應該是能夠更有效地傳遞信息。

最近有主機廠發布了未來的高速帶寬比較大的數據匯流排，但從底盤控制的角度來講，單個功能塊、子系統或者操作系統維持單個控制是相當複雜的環境，所以我們需要把它集成。從汽車動力學的角度倒推，哪些功能可以達到什麼程度，怎麼樣整合底盤的功能以達到高效的運作是很重要的。

為了對未來的出行做好準備，采埃孚要賣的不是減震器、制動器、轉向機，而是需要做集成的數字化底盤，對於這個智能化動態駕駛底盤，客戶可以做加裝或共享車型，可以運貨等。這使得客戶能夠有很大的運作空間。

集成會帶來什麼好處？最近采埃孚在德國舉辦了一個全球的媒體體驗活動。視頻中，左邊沒有主動控制系統，右邊有主控制系統的，有四個主要產品在起作用，主要是一個叫sMOTIONS的減振器，不同於市場上的半主動減振器，sMOTIONS的減震效果在經過不同道路狀態時會發生變化。道路狀況不好時會變成硬的減震器；如果路面質量非常好可以變成軟的減震器。

我們在四個減震器里，每一個都加了2.5千瓦的電機，既可以單獨進行控制，而且是主動式的。在行駛過程中，可以對每個車輪進行個性化的主動調節，同時還有一個主動後輪轉向系統AKC，對動態性要求比較高的情景，可以進行動態性比較強的動作，這樣後輪轉向就會給我們帶來很多好的體驗。另外，我們還有主動的制動系統叫IBC和線控轉向。

以上四個主要的核心零部件和組塊構成了我們的方案，我們取名為飛毯2.0，因為飛毯在空中不受路面的影響、衝擊，可以平穩的飛。我們想給大家一個概念，不受壞的路面影響，高高興興地乘車。

底盤系統需要協調，我們有一個軟體叫cubiX。它是把底盤上所有的執行機構集成起來，做了底盤控制的協調員。目前我們已經有了產品，正在做整車實驗。今年9月份的法蘭克福車展期間會有相應的樣車供觀眾試駕。

剛才講了許多，車非常好，也有底盤技術，我們要把人帶上車，如何幫助這個人？

這裡有幾個數據，第一，很多人會暈車，而且自己開車不暈，坐別人的車暈。所以，未來實現自動駕駛後，坐車比開車多，暈車出行的話就不舒服了。我們得想辦法解決這個問題。

我們做了一個防暈車的項目，從前幾年開始，通過跟神經科學專家合作，去探討怎麼解決這個問題。

科研報告中闡述的暈車是怎麼產生的呢？是人的視覺和前庭神經系統（vestibular）分別反饋給大腦的信息是有差異的，大腦接收到了兩個不同的信息以後就開始暈了。

我們按照感知-思考-行動的三部曲做了研究。首先，觀察暈車有哪些現狀，一個人暈車後就開始不舒服，體溫會發生變化，面部表情神經開始緊張，坐姿扭曲或者發生變化。

我們做了很多實驗去識別這些信號，首先，通過感測器直接把人體的信號採集下來，直接把人的手或者一些部位連起來，和醫生做心電圖類似。第二，通過表面的觀察，看人的眼睛、動作，通過紅外線測人的體溫，當知道人進入暈車狀態後，開始對這些數據進行分析。

接下來，要運用人工智慧的技術。怎麼分析採集到的數據，主要分析兩個方面，一是情感方面，可以看到，動態的行駛過程中，情感的人工智慧模塊可以描述這個情況，最終去影響駕駛。

原理是，把一個乘客放入車內，接入感測器，讓車行駛，可以看到X軸是轉向往左或往右，Y軸是加速或者制動。在某個狀況下，可以觀察到人的反應特別大，或者發生了暈車。也就是說這個人在某個區域中是比較敏感的。我們的底盤控制策略會根據這個狀態做相應的調整，使得人的舒適度得到一定提高，或者消滅暈車狀況。這是我們在做的工作之一。

下面談一下自動駕駛。

我們不是做整車的，但是自動駕駛的方案對我們非常重要，我們應該具備提供整體方案的能力供市場選擇。因為如果不能提供一個系統方案的話，客戶不認可我，我們對市場就沒有了主導權。

所以我們做了兩個方案，左邊是和Mobileye合作的項目，為了滿足歐洲NCAP（新車放行標準）碰撞實驗，按5星標準去實現。右邊是今年四月份在上海車展全球首發的coPILOT，是與英偉達合作的，可以實現L2 的功能，2021年進入量產狀態。

采埃孚還做了感測器方面的大量準備，我們有毫米波雷達、攝像頭以及很多合作夥伴，以及背後的演算法和信號融合等。

ProAI是我們的計算平台，相當於一個超級計算機，可以完成許多計算的工作。它有幾個好處，第一是算力特別大，在第二階段就可以達到10到15個TOPS，（1TOPS=每秒萬億次的計算）。

如今算力非常重要，因為感知系統仍是薄弱環節，由於得不到該得到的信息，所以要通過不同的數學模型和演算法去彌補這個缺陷。最起碼要有算力，不然沒有時間反應。

今年1月，采埃孚在美國拉斯維加斯CES上宣布了第四代產品，也就是我們的ProAI Robo Think，它可以通過疊加至4塊板，達到600個TOPS的算力，這是目前全球算力最大的產品，2022年將可以實現。

它怎麼構成的600個TOPS？原理是，每個ProAI上面是有英偉達的CPU晶元 Xavier?（30?TOPS），再加上一個有120?TOPS的GPU，共可以達到150TOPS。在一輛車中最多可以有四台計算機，最終達到最高600個TOPS的功能。這為我們提供了足夠的算力，去支持直至L5的方案的執行。

最後，我們還要為出行做服務。有一家1985年成立的荷蘭公司叫2getthere，在全球範圍已經做了很多實驗，2010年開始在有限的特定場景做很多的實驗。兩個月之前，采埃孚收購了這家公司60%的股份，他們的經驗為我們提供出行方案提供了很有力的支持。這是它的兩個項目，一個是做人員在有限場景的運作實驗，包括機場、碼頭，也包括園區的共享服務整體方案。另一個是eGOMover，這個車型今年將會在德國量產，為我們的出行方案提供了很好的補充。卡車、乘用車等都可以獲得這些出行方案的服務。

我們對於出行的理解在不斷加深，希望通過我們的努力，可以為社會包括中國客戶提供適合的產品。

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