浅谈智能汽车功能本土化与可靠性
最近在智能汽车领域有两个话题受到普遍关注,一个是智能汽车的“本土化”,另外一个是智能汽车功能可靠性问题。
2020-07-01 | 出处: 汽车商报 | 责编: 夏晓鹏
最近在智能汽车领域有两个话题受到普遍关注,一个是智能汽车的“本土化”,另外一个是智能汽车功能可靠性问题。
“本土化”方面,在智能驾驶、智能座舱以及三电领域整体技术路线趋同的大背景下,以头部造车新势力为首的自主品牌正在努力推进基于中国路况与用户使用习惯的智能驾驶与车机功能优化,从而实现自身的差异化定位。而近期在台湾省发生的Tesla Model 3在使用Autopilot巡航功能时与前方事故货车发生相撞的事件,则再次将自动辅助驾驶等智能功能的可靠性问题推上了风口浪尖。
本文从智能驾驶与智能座舱相关领域对以上话题进行简要剖析,分析该领域在本土化以及可靠性提升层面所面临的挑战与问题,并基于此话题对短期内智能汽车技术的演进方向进行简要展望。
01
智能汽车“本土化”的理解
智能汽车的“本土化”可以进一步具象为两个概念——更加符合中国本地的实际路况、更加符合中国用户的使用习惯。在这两个领域如果能够做出相较于其他厂商更好的解决方案,则可以被称为更加本土化的智能汽车解决方案。
在路况方面,中国城市路况的主要特征大体包括两个方面:第一,路况复杂。除去基本的机动车和数量众多的行人外,还有包括快递、外卖、老人代步用低速电动车等具有中国特色的交通参与者,而对于这些中国特色的路况元素,很多国外厂商的ADAS系统目前尚不能做到高效的感知识别以及进行相应的行驶路线以及车辆控制规划。第二,城市工况交通流量大,且机动车驾驶员的驾驶行为不规范。此部分又可以进一步具象为两个ADAS系统功能——ACC跟车距离、对加塞与不规范并线等场景的感知决策处理。Tesla等海外厂商的ADAS系统适用于中国路况时往往存在ACC跟车距离过大的问题,这也直接导致在城市早晚高峰等交通拥堵工况中,其ADAS系统实际体验不尽如人意。而对加塞与不规范并线等场景的感知决策处理方面,国内外的主机厂或Tier 1供应商尚不能提供完美解决这些问题的方案(原因比较多样化,包括传感器架构缺陷、平台算力不足、算法缺陷等)。因此,不管是国内还是国外的厂商,如果能够提供较好解决此痛点的解决方案,都将使其智能驾驶功能在中国场景的使用体验得到显著提升。
智能汽车“本土化”的第二个具象概念是其功能更加符合中国用户的使用习惯。而与用户使用习惯直接关联的就是车机系统,这部分也是一个比较庞大的概念,从宏观角度来看它属于智能座舱的组成部分,从微观角度看又可以延展到许多细枝末节,比较难一下子全部说清楚。如果单从车机系统简单来说的话,更加符合中国用户使用习惯的车机系统包含以下几个特点:更好用的语音交互功能、更好用的车载导航功能以及更加本土化的应用程序等。相比Tesla等海外厂商,小鹏、蔚来、理想等国内厂商的语音交互功能是绝对的亮点,不管是在识别准确度还是支持语音操控的功能范围都比Tesla优秀一个量级。车载导航方面,部分国内品牌在使用体验的细节上也要优于Tesla(例如可以提供多种导航路线选择等)。而小鹏汽车等国内厂商也已经开始构建自己的本土化应用生态,在未来可以提供更丰富的本土化车载应用程序。如果进展顺理,这部分预计可以成为区别于Tesla等海外品牌的一大亮点。
02
对智能汽车功能可靠性的思考
“可靠”的另一种表述方式是“安全”,汽车产品的安全则是一个综合的体系,而智能汽车的安全体系相较于传统汽车则显得更为庞大。它不仅包括了传统汽车产品中经常被提到的主动和被动安全,还涵盖了传统汽车当中不那么频繁涉及的安全领域,例如E/E架构安全和信息安全等。
E/E架构层面,如果仅从ADAS系统架构来看的话,L3级别的自动驾驶系统核心模块需要满足ISO26262标准的ASIL-D等级,还需要通过架构层级化设计提供相应的冗余和交叉检测机制(例如:Tesla的HW3.0平台由两个FSD自动驾驶模块构成,两个模块进行交叉监测并互为冗余;宝马hPAD与百度Apollo自动驾驶平台也采用了类似架构设计,采用多重自动驾驶SOC架构来提高自动驾驶系统的功能安全)。另外,为了确保ADAS系统在一些特殊工况下的高安全性(例如一些自动驾驶路况中的Corner Case),业内的普遍共识是使用Tier 1供应商提供的AEB解决方案,因为此部分直接决定了ADAS系统功能的安全底线,Tier 1供应商的成熟解决方案可以比较好地承担ADAS系统在特殊工况下的Fail Safe角色,小鹏汽车等国内厂商也基本采用了这种解决方案。而Tesla则采用了自研AEB系统的路线,从这个角度来看,Tesla的Autopilot系统还是比较激进的。
信息安全方面,单从用户角度来看,隐私泄露是主要焦虑点,这涉及智能座舱中的语音交互系统(车内谈话是否会被窃听?)以及自动驾驶系统中的DMS驾驶员监测系统(车内的行为会不会被监视?),鉴于这两项功能在未来的智能座舱和智能驾驶领域将会成为必备功能(日韩以及欧盟成员国最近制定的L3级自动驾驶法规中已将DMS列入了强制配备功能之中),主机厂需要尽可能地让用户了解其信息安全保护机制,消除用户的相关顾虑。
03
对近期智能汽车技术演进方向的简要展望
基于对上述问题的讨论,在智能驾驶领域,通过基于海量行驶数据的AI深度学习推动自动辅助驾驶算法的演进将是深耕智能驾驶领域的企业近期共同奋斗的方向。具体来讲,通过进一步消除在自动驾驶工况中存在的Corner Case, 可以期待目前主流智能汽车厂商和Tier 1的自动辅助驾驶系统对于路况的误识别率进一步减小,进而提高系统整体安全性。自动辅助驾驶系统在诸如道路施工、车道线缺失、多重车道线重合以及无车道线情况下的前车跟随等特殊工况下的系统鲁棒性也将进一步提高,相应工况下的人工介入频次也将减少。此外,智能辅助驾驶系统也将可以识别更多的路况元素(例如交通信号灯、停车标志、路面显示的停车线等),并控制车辆做出相应反应。随着高精地图在智能驾驶领域的投入,类似Tesla NOA的自主导航功能也将越来越多地应用到其他车企的自动辅助驾驶系统当中(小鹏汽车的NGP与蔚来汽车的NOP功能预计于2020年末或2021年初通过OTA升级开放),其使用体验也将随着算法的演进不断提升。
智能座舱方面,语音交互功能的识别准确度将进一步提高。对于外语、方言、模糊语义等的识别判断将更加准确,对于乘员舱内语音干扰的过滤将更加有效,也将有更多的人机交互系统支持连续语音指令的识别与执行。同时,基于车机系统打造的本土化应用程序也将更加丰富。随着未来L3级自动辅助驾驶功能的逐步落地,驾驶员将可以在特定条件和区域内实现“三脱”(脱手、脱脚、脱眼),此种条件下,大量本土化的应用程序将有效丰富乘客在智能座舱内的多元化体验。