安全是汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展的永恒主題，伴隨著汽車智能化的快速發(fā)展，新型安全問題開始不斷出現(xiàn)與傳統(tǒng)汽車安全問題疊加?？梢哉f，汽車智能化既給行業(yè)帶來了發(fā)展新機遇，也帶來了巨大挑戰(zhàn)。

在這樣的背景下，第四屆世界智能安全大會（ISC 2022）于8月30-31日在北京和線上成功舉辦。大會圍繞自動駕駛安全挑戰(zhàn)、預期功能安全與測試評價、信息安全、人因安全和智能防護5大主題展開。

會議期間，「智車星球」與多位高校及企業(yè)代表進行了深入交流，其中有不少有價值的觀點、分析和判斷，我們也將其提煉整理出來，希望能給大家?guī)硇碌恼J知與思考。

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紅旗：平衡“安全”與“效率”是目前的難點

作為此次會議中為數(shù)不多的國內(nèi)車企代表，一汽研發(fā)總院代理副院長兼智能聯(lián)網(wǎng)開發(fā)院院長周時瑩在談及智能網(wǎng)聯(lián)安全問題時，將其放在企業(yè)發(fā)展第一要務的態(tài)度十分明確。

周時瑩透露，目前紅旗品牌的L3級車型還沒有完全商業(yè)化量產(chǎn)，但在技術(shù)儲備、技術(shù)規(guī)范和驗證上做了充分準備。等到國家相應法規(guī)出臺后，便會開始做大面積認證。

雖然這樣會有比較充分的驗證時間，給消費者帶來更穩(wěn)定可靠的產(chǎn)品，但在車企同樣追求迭代效率的當下，紅旗的“求穩(wěn)”策略是否會讓自己跟不上市場的節(jié)奏？

對此，周時瑩坦言這確實是紅旗當前的痛點。“用戶喜歡嘗鮮，但車企投放出的軟件、產(chǎn)品和功能，并不能一次性做到100分，因此要對應用和服務保持周期性的迭代和更新。但在迭代和更新過程中，哪怕只改了PCB板上一顆很小的電源芯片，都可能帶來很大的潛在問題和風險。所以如果前端在OTA升級迭代之前驗證不夠充分，很有可能出現(xiàn)若干問題。所以我們不盲目追求迭代升級的速度，我們需要保證品牌的良性發(fā)展，在新功能推送和科技創(chuàng)新時必須做好安全和可靠性的保證。即便這個功能晚上車一個月，也要做全面的驗證?！?/span>

在周時瑩看來，現(xiàn)階段L3級別自動駕駛比較大的問題是多數(shù)車廠的實車運行里程數(shù)不夠，在開放道路上的驗證多數(shù)是在示范園區(qū)或者高速道路，缺乏大量路采數(shù)據(jù)導致算法的冗余度和魯棒性實際上并不足夠。所以現(xiàn)在整個算法和軟件體系雖然成熟，但仍需要更多實際數(shù)據(jù)訓練。

這也回到了剛才關(guān)于“安全”和“效率”的討論，對于車企究竟是先投放功能，還是在進行大量實際場景和公路驗證后再投放？

“我覺得現(xiàn)在商業(yè)化最大的問題是政府和監(jiān)管機構(gòu)沒有足夠信心把市場開放。對于車企，L3自動駕駛的商業(yè)化是雙刃劍，一方面可以把整個的品牌的科技創(chuàng)新性推到最前邊，但同時也是一個巨大的風險，因為前端沒有經(jīng)過充分實際開放道路和不同場景下不可預知的訓練。”對此，周時瑩總結(jié)道，“所以我覺得未來2~3年，整個L3自動駕駛的商業(yè)化會在一個相對半封閉且嚴密的監(jiān)管環(huán)境下落地。”

△一汽研發(fā)總院代理副院長兼智能聯(lián)網(wǎng)開發(fā)院院長周時瑩

此外，從智能制造層面，紅旗也在做一些工作將其與智能安全相結(jié)合。

周時瑩介紹，目前全套軟件灌裝都會在線實時更新，在完成一次和二次內(nèi)飾后，會有一個軟件灌裝的點，“我們?nèi)∶熊浖佑驼?，用云端OTA根據(jù)生產(chǎn)線上這臺車的整車配置進行實時軟件刷寫，最終得到驗證、可通過的軟件版本?！?/span>

另一方面，由于目前車輛智能駕駛的硬件裝備越來越多了，在實際裝配過程中對精度和工藝要求非常高。所以紅旗與工廠共同做了一個智能下線標定系統(tǒng)，對車上的20多個傳感器不再通過手動進行單個標定，而是在全場景自動化的方式下，在不到5分鐘的時間同步完成20多個傳感器的標定，同時保證傳感器的安裝位置與量產(chǎn)時軟件匹配和標定的位置完全匹配。據(jù)悉，目前該系統(tǒng)的精度能達到99%。

在整個智能駕駛和座艙系統(tǒng)研究開放方面，周時瑩表示紅旗不會選擇全棧通吃?！白鳛镺EM，更重要的是清楚用戶需求，把整車的集成服務包括軟件架構(gòu)做好。安全、智能駕駛、云端的持續(xù)服務、后續(xù)的數(shù)據(jù)運維才是車企應該更重視的地方。而操作系統(tǒng)、芯片以及一些 AI算法，紅旗會采用合作的形式。我們會長期這樣布局，這是最經(jīng)濟有效的合作方式?！?周時瑩說道。

據(jù)悉，在2023年Q3之前，紅旗會有一款全新的電動車面世。屆時，紅旗會帶來自己對自動駕駛、智能座艙和車聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的思考與實踐結(jié)果。

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智能防護：從不發(fā)生事故到不發(fā)生重大事故

自動駕駛汽車的出現(xiàn)讓人們對于實現(xiàn)道路交通“零事故、零傷亡”產(chǎn)生了期待，但現(xiàn)實發(fā)展也告訴我們，這個美好愿景的實現(xiàn)還需要很長一段時間。

“如果以不發(fā)生交通事故來要求自動駕駛車輛，很可能30年都上不了路?！?清華大學車輛與運載學院教授、清華大學學術(shù)委員會委員周青說道，也以此引出了另一條路徑——自動駕駛+智能防護。

周青表示，如果要解決所有長尾問題，將花費巨大的時間和金錢成本。“但如果把要求降低，比如行駛100萬公里可能就發(fā)生兩個事故，而這兩個事故由智能防護來解決。利用碰撞事故發(fā)生前1-2秒的車輛及人員信息最大限度實現(xiàn)事故規(guī)避，萬一規(guī)避不了，也能在最后一兩秒鐘里調(diào)整車輛及車內(nèi)人員狀態(tài)，讓損傷達到最小，盡可能做到不死人。”

△清華大學車輛與運載學院教授、清華大學學術(shù)委員會委員周青

這樣的思路對于消費者的普遍認知確實是一次“顛覆”，自動駕駛車輛從“不發(fā)生事故”到“不發(fā)生重大事故”，雖然看似有些“退而求其次”，但實際是以一種可持續(xù)的發(fā)展的方式去推動自動駕駛向前。

清華大學車輛與運載學院副教授聶冰冰也談到，目前對于自動駕駛，不管是學術(shù)界還是消費者，關(guān)注的最核心問題就是安全保障。“我們認為當機器替代人執(zhí)行駕駛?cè)蝿諘r，其實很難處理非常復雜的工況，但恰恰也是智能化的發(fā)展，讓我們有一些更好的抓手和技術(shù)去解決這個問題?！?/span>

△清華大學車輛與運載學院副教授聶冰冰

聶冰冰介紹，智能防護領(lǐng)域主要關(guān)注的保護對象有兩個——人（車內(nèi)人員及車外行人）和動力電池。

防護思路就是上面提到的，盡力去防，防不住就盡力護，這也是清華大學相關(guān)課題組目前的主要工作。

雖然對自動駕駛最后的呈現(xiàn)結(jié)果降低了要求，但并不意味著智能防護就能簡單實現(xiàn)。根據(jù)周青和聶冰冰介紹，目前智能防護還面臨著不少難點。

首先是技術(shù)層面。

由于智能防護主要針對交通事故這樣的危險場景，發(fā)生的時間往往不到一秒，因此需要智能防護系統(tǒng)有極快的識別及運算能力。同時，還要結(jié)合當時的復雜路況以及車內(nèi)外人的狀態(tài)進行處理，難度不小。

同時，在進行測試時由于只能使用假人，場景相對較少的同時測試時間成本也較高，但整體效果不算理想。因此，聶冰冰也提出之后數(shù)字化測試會占據(jù)一半甚至是更高的測試比例。

除了技術(shù)，在法律法規(guī)層面智能防護也有不小挑戰(zhàn)。

周青舉例解釋道，“比如我們的一個策略是讓座椅在碰撞時能有序可控地移動，但在現(xiàn)行法規(guī)下并不合規(guī)，所以這也是我們要研究和考慮的事?！?/span>

據(jù)悉，智能防護的研究成果將在今年下半年搭載到某車企的新車型上，值得期待。

3

預期功能安全：目前發(fā)展中面臨的四大難點

對于自動駕駛汽車的安全防護，上面提到的智能防護主要集中在事故發(fā)生碰撞的階段，并不是安全防護的全部。在事故發(fā)生前一個階段的安全防護，被稱為預期功能安全，同樣是自動駕駛汽車安全防護的重點。

從字面不難理解，預期功能安全的主要目的就是盡力避免事故的發(fā)生，避免進入智能防護階段。

雖然是兩個不同階段，但兩者在技術(shù)層面也有交集。

“預期功能安全同樣需要感知周圍環(huán)境和判斷駕駛?cè)思俺丝蜖顟B(tài)，從而進行風險預測達到防止事故發(fā)生的目的?！?清華大學車輛與運載學院副研究員王紅解釋道。

△清華大學車輛與運載學院副研究員王紅

當前預期功能安全領(lǐng)域的研究主要分為四個方面——預期功能安全的場景庫建設(shè)、預期功能安全的線下開發(fā)、測試評價以及相關(guān)工具鏈。

在王紅看來，這四個方面都是難點。

首先場景庫建設(shè)與長尾場景密不可分，如何快速挖掘并高覆蓋度這些場景是一個比較難的挑戰(zhàn)；而線下開發(fā)的難點則在于過程當中如何把預期功能安全的整個流程嵌入到車輛 V字型的開發(fā)流程中。

△V字型開發(fā)流程

測試評價則涉及到幾個關(guān)鍵問題：用什么場景、手段（軟件、硬件還是實車）去測具有說服力。“這些手段需要根據(jù)預期功能安全的具體需求和本質(zhì)設(shè)定，不能隨便拿出一些場景和指標就進行評價。” 王紅說道。

而對于工具鏈，王紅認為是最難的點?！艾F(xiàn)在的工具鏈對預期功能安全無論是開發(fā)還是場景庫來說都不完備。如何開發(fā)一個相應的工具鏈去支撐預期功能安全全場景的生成、v字形模塊的開發(fā)，都是目前國內(nèi)缺失的。另外，現(xiàn)在軟件的測評模塊也是缺失的，沒有任何一款仿真軟件能夠很好的模擬傳感器的物理特性，這一點亟待突破?！?/span>

為此，行業(yè)也聚集了多方力量?！拔覀兂闪⒌念A期功能安全工作組現(xiàn)在有57家單位，大家都比較活躍，也比較開放。很多企業(yè)都在研究場景問題，包括各家主機廠也都在開展自己的場景庫建設(shè)工作。所以我們有大量的數(shù)據(jù)和相關(guān)企業(yè)的資源可以共享，現(xiàn)在是集中力量辦大事?！?王紅說道

4

聲音交互不僅是語音交互

作為目前消費者最能直觀感受到汽車智能化改變的座艙環(huán)節(jié)，正受到主機廠越來越多的重視，但作出差異化做出好產(chǎn)品，卻并不容易。

同濟大學汽車學院教授馬鈞犀利地指出，目前智能座艙同質(zhì)化嚴重，大家都在堆料。“我們期待的是百花齊放，但現(xiàn)在市場不是一個擴張的時代，是尋找自己基因的時代，我們希望幫助整車廠找到自己的基因?！?/span>

對于如何評價智能座艙，馬鈞也給出自己的思考和建議。（詳見《同濟大學馬鈞：智能座艙需按代際劃分，未來發(fā)展將比自動駕駛更快》）

提到座艙中的聲音交互，大多數(shù)消費者的認知是目前已經(jīng)在智能化車型中廣泛使用的語音交互。但實際上，語音交互只是聲音交互中的一部分。

吉林大學長沙汽車創(chuàng)新研究院副院長陳芳表示，未來汽車尤其到了L3級以上的自動駕駛之后，很多預警都將通過聲音傳遞，車內(nèi)的音響系統(tǒng)也將更加個性與定制化。另外還有情感交互，氛圍交互以及車外交互，都會依賴聲音。

“駕駛對視覺會有很大的壓力，所以我們希望通過聽覺來分散壓力，這里也會涉及安全性的問題。比如我們發(fā)現(xiàn)現(xiàn)在很多駕駛事故的發(fā)生都跟駕駛員的情緒有關(guān)聯(lián)，一旦有很強的情緒產(chǎn)生，比如路怒，人就會失去理智產(chǎn)生一些過激的行為。在這種情況下，聲音其實是一個比較有效能使人平靜的方式?！标惙颊f道。

△吉林大學長沙汽車創(chuàng)新研究院副院長陳芳

除此之外還有品牌聲音?！艾F(xiàn)在汽車品牌可以用商標作為品牌標識，未來還能通過聲音標識，消費者一聽到這個聲音就能知道是什么車，這也是品牌價值的一種體現(xiàn)?！标惙冀忉尩馈！坝?/span>部電影叫聞香識女人，以后是通過聲音對車產(chǎn)生認知，這是很能體現(xiàn)品牌價值的。”

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