受政策影響，新基建成為了當前最熱門的話題焦點，所涉及到的5G基建、特高壓、城際高速鐵路和城市軌道交通、新能源汽車充電樁、大數(shù)據(jù)中心、人工智能、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)共七大領(lǐng)域，也成為了資本競逐的熱點。
而與5G和人工智能緊密結(jié)合的自動駕駛，又可以在這波新基建浪潮中獲得哪些機遇，成為了行業(yè)關(guān)注的焦點?近日，51WORLD智能駕駛與交通事業(yè)部副總經(jīng)理張帆接受了記者的獨家專訪，在他看來，新基建對于自動駕駛領(lǐng)域帶來的最大利好在于：為智能汽車提供了更加信息化的道路和交通環(huán)境，增強了車路之間的協(xié)同。
他告訴記者，國家對于新基建的大力推進，在一定程度上為自動駕駛的發(fā)展打通了很多基礎(chǔ)障礙，但如果要繼續(xù)加速自動駕駛的發(fā)展進程，還需要在自動駕駛車輛仿真和交通仿真上下更多功夫。
從自動駕駛仿真到交通仿真
畢業(yè)于清華大學(xué)汽車工程系的張帆，從事了十余年整車的主被動安全系統(tǒng)研究工作，并分別在上汽集團、奧迪中國等整車企業(yè)帶領(lǐng)團隊專注于整車的仿真測試工作。2018年，張帆加入了一家立足于數(shù)字孿生、5G、VR+AI的高新技術(shù)企業(yè)——51WORLD，主管智能駕駛與交通事業(yè)部，致力于虛擬仿真工程軟件的產(chǎn)品研發(fā)與市場應(yīng)用，并帶領(lǐng)團隊為智能交通系統(tǒng)提供解決方案。
張帆告訴記者，表面上看起來，他從傳統(tǒng)車企跳槽到了做智能駕駛研發(fā)的團隊。但其實，他所專注的領(lǐng)域并沒有發(fā)生根本轉(zhuǎn)變，始終在圍繞著車輛研發(fā)與測試技術(shù)展開。
“自動駕駛仿真測試是車輛在正向研發(fā)過程中最基礎(chǔ)的工作之一，仿真和道路測試都是一種試驗形式。通過仿真技術(shù)，我們可以將真實場景中可能遇到的各種情況在計算機中完成映射。” 張帆告訴記者，對于自動駕駛的研發(fā)而言，仿真是非常必要的工具，它不僅可以在完成對數(shù)據(jù)模型的構(gòu)建，還可以在很大程度上降低企業(yè)的測試成本，縮短開發(fā)周期，優(yōu)化產(chǎn)品性能。
張帆認為，任何一款汽車產(chǎn)品的開發(fā)周期都是有限的，企業(yè)要想在市場中搶占先機，勢必要在產(chǎn)品的迭代上搶跑，從這個角度來講，仿真技術(shù)擁有長期的價值。
記者注意到，近年來，各大主機廠除了爭相發(fā)起自動駕駛路測競賽，也在仿真層面暗自下了不少功夫。張帆告訴記者，目前我國的一批研究機構(gòu)與企業(yè)已在自動駕駛仿真領(lǐng)域取得了不少成果。其一，在場景庫方面，針對中國特色的復(fù)雜道路工況，積累了更豐富的數(shù)據(jù);其二，已積極參與到國際仿真數(shù)據(jù)標準的一致化制定工作中，行業(yè)地位突出;其三，打破了諸如美國、德國等傳統(tǒng)汽車制造大國在仿真軟件上的壟斷優(yōu)勢，走向了自主正向開發(fā)道路。
“目前，我國除了在針對自動駕駛的虛擬仿真上進展突出，在交通仿真領(lǐng)域的成果也很多。”張帆向記者透露道，事實上，交通仿真也是自動駕駛仿真工作的重要組成部分。如果要追溯其歷史，交通仿真技術(shù)發(fā)展已有數(shù)十年之久。
“如果把交通仿真理解為‘模擬水管’，那么通過對道路模型的規(guī)劃與交通流數(shù)據(jù)的假設(shè)，對這條‘虛擬水管’的水量進行控制。遇到擁堵之處就要嘗試調(diào)節(jié)水量，例如關(guān)閉上游閥門或在岔路上增設(shè)調(diào)節(jié)閥，也就是設(shè)置紅綠燈等道路設(shè)施。這樣就在虛擬世界中完成了對各種交通方案的優(yōu)化與評估。”張帆告訴記者，通過對交通模擬，可以使其與自動駕駛車輛產(chǎn)生更好的車路協(xié)同效果。
“由于智能網(wǎng)聯(lián)汽車的發(fā)展講更多依賴于數(shù)字化的道路基礎(chǔ)設(shè)施，因此很多車企也在逐步從單車智能仿真向車路交互仿真的層面過渡，二者形成配合，共同推進技術(shù)的迭代”，張帆說。
挑戰(zhàn)遠不局限于技術(shù)層面
“目前廣汽、寶馬等都已成為我們服務(wù)的客戶。應(yīng)該說，伴隨著整車企業(yè)對自動駕駛仿真的重視度的不斷攀升，這個行業(yè)的市場需求還會不斷增長，商業(yè)前景也很廣泛。”張帆告訴記者，對于自動駕駛仿真領(lǐng)域存在諸多挑戰(zhàn)。
張帆透露道，目前國內(nèi)在傳感器層面的工程仿真積累還是比較薄弱的，而自動駕駛傳感器的仿真則需要很多基礎(chǔ)模型理論支撐，同時還需要大量的數(shù)據(jù)采集與標定過程。如果缺乏這些基礎(chǔ)工作的支持，傳感器的仿真技術(shù)是很難在真實性和準確性上得到進一步突破的。此外，自動駕駛仿真涉及到的決策算法，也需要被給予足夠的訓(xùn)練空間。“由于算法的迭代速度非常快，要想把所有的系統(tǒng)都進行逐一驗證會耗費大量的時間，因此在仿真過程中，我們通常采取分步計算的方式，把任務(wù)分解，完成短時間的海量計算任務(wù)。”張帆告訴記者，如何提升計算效率，對于自動駕駛仿真技術(shù)而言也是個挑戰(zhàn)。
不過，他也強調(diào)了，真正的挑戰(zhàn)并不止于技術(shù)層面。“以智能駕駛基礎(chǔ)地圖為例，目前各個國家的自動駕駛應(yīng)用地圖缺乏統(tǒng)一的數(shù)據(jù)格式，同時地圖數(shù)據(jù)還涉及到國家保密法，這都給自動駕駛的仿真測試帶來很大阻礙。”張帆認為，長期來看，如何尋求制度規(guī)范與技術(shù)發(fā)展的平衡點，實現(xiàn)自動駕駛的技術(shù)創(chuàng)新與安全應(yīng)用并重，才是真正的挑戰(zhàn)。
“隨著自動駕駛技術(shù)的不斷成熟，這個行業(yè)早已不再是一個孤獨的單一個體，勢必要將其放在一個大系統(tǒng)里去綜合考慮，比如交通行業(yè)，通訊行業(yè)，網(wǎng)絡(luò)安全與高精度定位等等。”張帆告訴記者，這樣在一定程度上為自動駕駛仿真技術(shù)的迭代帶來了更大的綜合挑戰(zhàn)。
漸進構(gòu)建國家統(tǒng)一標準雛形
當前，自動駕駛不僅是汽車企業(yè)、互聯(lián)網(wǎng)巨頭公司的研發(fā)重點，也是各個地方政府投資和扶持的核心領(lǐng)域。針對自動駕駛仿真領(lǐng)域，各地也出臺了不同的標準。例如，此前北京市就曾推出了《自動駕駛車輛模擬仿真測試平臺技術(shù)要求》(征求意見稿)。各地標準的四起，也引發(fā)了行業(yè)內(nèi)的小范圍內(nèi)的爭議：企業(yè)究竟應(yīng)該以哪套標準進行參照并執(zhí)行?
對此，張帆解釋道，北京這類地方標準，通常被行業(yè)內(nèi)界定為團體標準，即通過聚集一些本地的企業(yè)，針對大家在自動駕駛仿真領(lǐng)域的需求，提出指向性的意見。在他看來，地方標準的四起，并不會給企業(yè)帶來太多的困惑。從國家層面，也是希望由地方先行，以示范區(qū)的形式匯聚不同的標準，最終通過反復(fù)提煉促進國家標準的雛形出現(xiàn)。
“從全球的角度來看，自動駕駛仿真領(lǐng)域的統(tǒng)一標準還未出現(xiàn)，基本上也是延續(xù)著地區(qū)先行的模式在走。而且各個國家的國情不同，每個國家的標準都會結(jié)合各自的產(chǎn)業(yè)情況、安全性需求，進行一些特色化設(shè)計。”張帆告訴記者，以前在傳統(tǒng)汽車制造領(lǐng)域，我們通常會參考一些歐洲的標準，但自動駕駛仿真是一個非常前瞻的領(lǐng)域，各個國家都在齊頭并進的探索，缺乏統(tǒng)一的參照和學(xué)習(xí)對象。
“目前全國各地的標準也在互相學(xué)習(xí)，呈現(xiàn)良性循環(huán)的狀態(tài)。”張帆認為，在標準制定層面，他相信產(chǎn)業(yè)界會慢慢達成基本共識，以推動國家標準的雛形誕生，更好地指導(dǎo)自動駕駛仿真技術(shù)的迭代和發(fā)展。
