車雲按：2017年6月21日-22日，由中國安全產業協會、TIAA車載信息服務產業應用聯盟與車雲網共同主辦的2017年中國安全產業峰會暨首屆交通安全產業論壇在北京召開。本文系FOURIN世界汽車產業調研公司（北京富歐睿汽車諮詢有限公司母公司）社長久保鐵男在大會上的主題演講，回顧了自動駕駛快速進展的整體背景，並且展開討論了未來的技術攻堅，自動駕駛可能對交通、生活、文化層面造成的影響，及其承擔的社會意義與責任。
大家好！我是FOURIN（北京富歐睿汽車諮詢有限公司母公司）的久保。
今天能來參加中國安全產業峰會，我感到非常高興，非常感謝主辦方以及相關方對我的邀請，請大家多多關照。
我們FOURIN是一家專業從事汽車產業調查研究的公司，今天我演講的是關於全球自動駕駛及高度安全駕駛輔助系統的動向。我們同汽車廠商有很多交流和合作，雖然我們並不在汽車生產行業的產業鏈裡，但我們能從各個廠商那裡獲得信息和數據進行分析，今天的報告內容就是基於這樣一個基礎做成的。
全世界都有自動駕駛的潮流，差不多處於第三階段，也就是今年開始限定在高速路上實現自動駕駛的，無人駕駛技術也已經實現了。從駕駛、泊車到安全，自動駕駛各個領域的技術已經開始了。
我會圍繞背景、目的、技術、課題、還有方向來講。
IT技術革命，汽車保有量的量變與交通安全課題的質變
首先是背景，大家來看一下這個圖表，這個是我們全世界的汽車保有量的一個變化，汽車的保有量是在不斷髮展的，2008年金融危機的時候，汽車市場在不斷下降，但是汽車保有量仍然平穩上升的。這意味著什麼呢？汽車對人類來講是必不可少的，是基礎設施的一部分。
我們還研究了全球與收入水平聯動的汽車保有量，可以發現隨著經濟的不斷髮展，汽車保有量是在不斷髮展的。再去看收入水平的變化與新車銷售之間的相關關係，能發現經濟發展的越快，新車的銷量越大。現在我們隨著人口的不斷增加還有經濟的不斷髮展，汽車的發展也是肯定會進一步發展的。在這幾年我們發現市場是在不斷的增大，但在全世界也出現了各種各樣的問題。
這其中一個就是安全問題。比如說發展中國家，城市地區的交通擁堵越來越嚴重；在發達國家當中，特別是在日本，老齡化人口越來越多，他們開車的時候判斷力就會越來越遲鈍，所以安全與城市的老齡化發展相併行。全世界的NCAP安全評估，現在包括國家政府，還有第三方評估都是越來越多的。所以我們可以發現在各個國家、各個地區都有這樣的評估機構。到在2018年左右，全世界NCAP的實施項目中都會有自動緊急制動系統的評估。看得出來，大家對於安全問題的重視度是非常高的。
汽車行業並不是說沒有從事過自動駕駛相關的軟件研究，在這裡面我們把它叫做ADAS，其實我們一直都在做研究，可是一直很猶豫。為什麼呢？我們覺得人可以思考到各種各樣的情況，我們要把它儘可能的具體化，直接去預想各種各樣的可能性，這樣就發現編程是非常困難的。但是這樣的問題，在IT領域現在提出了一些新的解決辦法，也就是我們可以有大數據，同時還可以進行深度學習，而且包括人工智能，我們可以用電腦解決這些問題。
所以就要考慮去融合各種各樣的軟件。比如說現在人類一年能夠做的事情，電腦一個小時可以完成，通過IT可以解決各種各樣的問題。所以IT的進化，就和自動駕駛之間產生了這樣的一種聯繫，IT走在了ADAS的前面，比如說對於周邊的感應，現在這些問題都是在不斷解決而且不斷髮展的，而且在這基礎之上，我們視線看不見的地方也可以用V2X的方式去解決。
我們能做哪些創新呢？所有這些都是靠聯動，靠電腦把它解決的，可以用分享的方式把它解決，所以我們已經有了新的商務模式。IT革命相對來講，也就是通過電腦去收集提供互聯信息。包括藉由IT技術革命，提供方便的移動出行服務的方式，可以通過更現實、更低成本的場景去實現自動駕駛的落地，所以它現在變得越來越現實起來。
為什麼要有自動駕駛？
接下來我們講到目的，也就是為什麼是要有自動駕駛。
首先一個，對於大城市來說，人口在不斷集中到大城市來；另外一個，對於地方性城市來講，人口稀疏的問題越來越嚴重，對此自動駕駛其實就是一個非常有效的解決辦法。對於跨城市之間，怎樣去實現高效的運輸，自動駕駛也是一個很有效果的方式。大家對此非常期待。在發達國家還有發展中國家，由於不同的經濟發展階段，我們可以通過使用自動駕駛來解決不同經濟發展階段的城市所面對的問題。
比如說發達國家，我們剛才講到老齡化越來越嚴重，老齡人口的駕駛能力、運動能力是在不斷下降的；同時城市與地方交通的弱勢群體越來越多；然後城市和地方之間基礎設施的差距越來越大，也就是說每天出行交通的問題都非常嚴重；還有我們要去改善整體社會的一個生活品質，以前比如說不能開車的這些人，然後他們是殘疾人或者是這些老年人，連他們都可以通過自己駕駛的方式來改善自己的生活，就指的是這個意思。
然後在新興國家當中也就是發展中國家，比如說，公共交通網不發達，包括還有大城市的擁擠、擁堵問題，包括還有駕駛技術不太成熟的問題。所有這些問題都在發生，作為它補充的解決辦法就是自動駕駛。
這裡回顧一下這幾年一個簡單的情況。也就是在2014年的時候，汽車產業已經在做的是什麼呢？自動巡航系統，自動車道保持，還有自動制動，還有死角識別，輔助系統等等。而Google在2014年的時候，已經發布了自動駕駛汽車項目。也就是說，IT行業的人覺得完全自動駕駛是可以實現的，這也是汽車行業最開始理解到，可以把IT革命的成果到可以用在汽車領域當中。也就是說，在我們汽車行業內部與IT行業之間，之前對自動駕駛理解的深度是不一樣的，是產生過差距的。
這樣的差距在2014年被解決，在2015年的時候，我們開始想怎樣使用IT的成果，把它應用到汽車產業當中。在某種意義上來講，這也就是我們之前所做的融合，汽車產業曾經放棄過、試圖停止的自動駕駛，在這個基礎上又得到了重新的啟動。到2016年以後，我們對自動駕駛從理論上講覺得是可行的，而且我們現在想要去實現它，但是我們發現實現起來還是比較困難的。
比如說，剛才我們講到，不僅僅是人類視野範圍內保證安全，而是要防止各種各樣的情況，也就是V2X的作用。這裡我們需要一些新的解決方式，又或者是現在的解決方式實現起來太貴了，富裕階層可以消費得起，所以我們可以通過商業模式創新去解決這樣的問題。為了實現我們的自動駕駛，我們就開始有了各種各樣的體驗項目。
各項技術進展、成果、侷限以及融合
為什麼我們能夠做到自動駕駛，下面我來講一下技術的革新。
首先我們現有汽車產業一直在做的技術，是可以用得上的，就是我們講的線控的地方。在自動行駛系統結構中，它是通過線控來進行電子控制的，然後在這基礎之上結合周邊視野控制速度、檢測速度，包括結合行駛環境進行決策等等，用人工智能的模塊把它放到一起。
首先第一個作為基礎的是線控，線控在內燃機車上做的是是線控調節，這個是上世紀80年代就有的。然後我們還有線控制動，基本上所有的電動汽車我們都採用了線控制動。還有一個就是線控轉向，用線控的方式加裝EPS的方式，幾乎所有的汽車都可以通過線控實現轉向控制。
在這基礎之上，再加上一個自動駕駛單元就可以解決實際行駛中的一些問題。剛才我們講到了人工智能的模塊，包括檢測、使用大數據、地圖整合等等，都是可以去解決這些問題的。我們在這裡就可以使用比如說攝像頭去進行識別，識別對象物。關於周邊的攝像頭應該怎麼樣呢？一個是從圖像的變化來重現人腦識別，另外一種就是我們用立體的攝像機來了解我們和對象之間，就是對象物之間的具體距離，現在技術已經實現了。
再看圖像的領域，我們可以用移動眼的方式去認識周邊的環境，然後把它檢測出來。有這樣的一些公司，他們技術已經成功了，而且已經開始在使用。對於其他的一些攝像頭的生產廠家，他們對於攝像頭的檢測內容，是從距離的測定開始，然後進入圖像的識別。所以無論是走哪條路，都可以用攝像頭去識別周邊的情況，把攝像頭能看到的東西，通過深度學習，去認知檢測出來的到底是什麼物體。
除此之外，攝像頭對距離比較近的東西精度較高，但是想要去感知到更遠的東西，更高精度去了解這些東西的時候，我們是需要雷達的。但是雷達呢，如果使用激光雷達的話，比如說在下雨的時候就看不清楚；如果是毫米波的話，認知對方是一個什麼樣的物體就比較困難，它能夠認識到在幾米之外有什麼樣的東西，具體是什麼東西看不太清楚了。
所以在這裡面有攝像頭、毫米波雷達，還有激光雷達，這幾種選擇，每個都有自己的特徵，都有自己的不足，所以我們希望使用融合的方式，一起來實現更好的效果，這裡面我們就用到人工智能和識別技術。我們就可以把很多的大數據通過物聯網的方式，從終端去了解到數據，通過分析，然後讓電腦認知到對方是什麼樣的東西，自動進行判斷。這是最新的思維方式，也是自動駕駛最核心的技術。
還有一個問題，怎麼樣把汽車當中的數字地圖和現實進行重合，也就是地圖的匹配，車輛行駛的道路是不是能夠真正和地圖匹配起來。特別是3D地圖數據，汽車是要有一個這樣的地圖可以走到全世界，其實這個數據量行不通。所以有的時候每30分鐘你進入到一個新的地區的時候，我們必須要從雲端把數據收集進來，然後在存在3D地圖的時候把它進行聯動。這個時候我們怎麼樣去進行聯動，這是非常重要的。
講到自動化標準的時候會看到，Level 3是最困難的，它的問題在哪裡？這一級自動駕駛需要在人和機器之間的切換。所以從Level 1到3的過程當中，也就是說我們從第一級到第二級（自動駕駛僅為輔助）到第三級，從第三級到第四級到第五級（完全無人或人無需駕照、只做極簡單的事情），這之間第三級是中間最需要跨越的一點。也就是怎麼樣讓機器運轉直接交給人。
我們一般開車時在10秒前就能預測到將會發生什麼樣的情況，10秒空餘我們就可以直接規避這樣的問題。然後我們以此為基礎去進行一個測試，如果是10秒預知會有多少人發生碰撞，5秒預知會有多少人發生碰撞，2秒預知幾乎就是所有人都會發生碰撞。在現狀一般是在發生事故的2秒前，你給他進行提醒，是很難再把駕駛這件事情交給真人。所以這個時候我們在做Level 3的時候，怎麼樣把汽車的駕駛交付給人來進行駕駛，這之間的切換是一個特別困難的問題。這個問題我們需要網聯來解決，也就是網聯的領域，或者是我們在進行檢測和認識，認知目標物這樣的內容。
接下來就是我們的基礎設施，包括還有各個國家、不同地區所做的內容都不一樣。在這裡面我們的方向性可能大家都不太一樣，但是方向性並不是特別的明確。比如說我們到底是應該用V2X還是要用其他的技術，可能每個地方都不太一樣，所以我們有必要要把它統一起來。
現實條件下的難題 & 值得探討的商業模式
我接下來講一下我們的課題到底是什麼。
我們現在可以考慮到各種各樣的困難，最瓶頸的地方是什麼呢？自動駕駛不能實現完全的全員自動駕駛，這是一個不太理想的狀態。所以應該考慮怎樣縮短實現自動駕駛的過程。我們現在可以做的就是從可以做的地方開始做，比如說在東京奧運會或者是什麼的時候我們進行路演，要讓大家開始用，我們不斷累積我們的技術，然後把最大的問題，也就是人和機器之間切換的問題把它進行儘快的解決。
在進行自動駕駛的時候，商業模式是非常重要的。一般我們去思考這個問題的時候，自動駕駛肯定是成本非常高的，比如說自動駕駛需要1億日元，基本上沒有人能夠去負擔這個事情，應該怎麼樣去做呢？我們考慮分享經濟的方式來去做。
要實現自動駕駛的話，我們應該去進一步完善基礎設施，但是完善基礎設施是什麼意思呢？也就是政府就要開始花錢，政府花錢這件事情就是要讓全世界、全社會都能夠享受到自動駕駛的恩惠才可以。所以這個時候要考慮怎麼樣去使用政府公共資金，然後讓全社會都能夠享用到自動駕駛的恩惠，這個是非常必要的。
比如說要明確社會受到什麼樣的恩惠，比如說一開始講到老年人他們沒有辦法進行駕駛，但是這樣他們就可以駕駛，可以走到街上去，這是一個很好的恩惠。另外或者是殘疾人，他們也可以一個人去駕駛汽車，我們覺得這是一種理想狀態。如果可以實現到這樣的一種理想狀態的話，讓眼睛看不見的人可以通過自動駕駛更加方便出行。從這些角度去看的話，對於社會來講，是比較容易去籌備資金來進行基礎設施投資的。
究竟為什麼要做自動駕駛？怎樣去做自動駕駛？
所謂的自動駕駛它應該在一個什麼樣的目的情況下實現？
在考慮這個問題之前，我們有必要去了解一下，在不同的地區，他們的優先順序應該是怎麼樣的？每個國家對於安全的理解都不一樣。比如說在日本，我們講到過，老齡化、城市和地方之間的差距加大，以及週末的時候大家才開車。但是在美國，它以高速公路為主。然後比如說歐洲，它基本上是無限速的高速，或者是他們基本上是要靠開車來上班的。最特別是在中國，在人口集中度比較高的這些大城市和中大型城市當中，城市的擁堵情況非常地嚴重，我們現在有高速車和低速車，不同的車都跑在同一條路上，這個也導致很多問題。包括亞洲的新興國家他們也有各種各樣的問題。
所以在不同的地區我們怎麼樣提升交通安全，可能大家的著重點都不一樣，這個是不是也可以使用自動駕駛技術去改善呢？
在中國，自動駕駛要承擔什麼樣的使命呢？中國的汽車市場是全世界新興國家的縮影，也是世界城市的典範。日本站在老齡化的前列，中國20年或者是30年之後也會步入老齡化的社會，所以為此對於全世界，我們應該把各種各樣的交通因素包括在一起。所以中國可以去做這樣的試點，向全世界去提供解決這個問題的方案。比起日本來講，我覺得中國有更好的條件，比如說我們可以看到中國的年輕人他們都喜歡使用智能手機，幾乎人手一部，然後汽車也是非常普及行車記錄儀。考慮到這樣社會現狀，中國也許會比日本更快的去實現自動駕駛。
除此之外，現在我們能做的是什麼呢？首先我們從自動駕駛能做的部分開始做，我們不需要是完全的實現全員自動駕駛，這塊還很遠。但是我們能做的其實有很多。比如說無人停車也就是自動停車，咱們現在在某種前提條件下，完全自動停車基本上已經實現了，所以我們以什麼樣的對象、什麼樣的條件下、什麼樣的目標去實現停車，當我們實現自動停車的時候，它有什麼樣的好處，希望大家好好想一想這個問題去理解它，我覺得這個也是非常重要的。
接下來是最終的自動駕駛，這個對我們來講也是非常重要的課題，現在我們能做的事情是不是可以都交給自動駕駛去做？這個可能還是有問題的。但是比如說我們不使用自動駕駛，覺得儘可能是自己來做是最好的，我們這時要怎樣才能相信，在有些問題你實在解決不了的時候，應該去動用自動駕駛的方式。這時就要考慮到能夠幫助到別人的時候，或者是病人、殘疾人、老年人或者是以前完全不能駕駛的人，他們可以用非常便宜的方式來進行駕駛，或者是希望改善我們的舒適度。
比如說我想回家的時候，我喝了酒不能開車，這個時候我稍微多花一點錢，用自動駕駛的方式回家，或者是對於我們基礎設施建設的角度來講，我們可以用便宜的方式讓大多數人受惠，這個時候才能實現我們的自動駕駛。所以自動駕駛是希望能夠讓更多的人實現自己幸福的生活，只有實現了這一點自動駕駛才能夠去實現下去。所以要去體現自動駕駛的優越性到底在哪裡。
剛才我也講到，比如說我們現在已經進入了老齡化社會，現在只能待在家裡完全出不了門，對於身體殘疾的人或者對於老年人來講，他們可以生活的更加明快，可以更加的活躍，然後他們的出行度可以變得更好，這個才是自動駕駛應該解決的問題。
在這個意義上來講，中國的自動駕駛，我覺得如果要去做的話，對於自動駕駛的目的我們應該重新去明確下來，我們到底為什麼要做自動駕駛，我們應該怎麼樣去做自動駕駛，這個才是我覺得我們應該一起去思考的問題。在這個意義上，日本的汽車產業一些智慧、美國的一些智慧、歐洲的一些智慧、包括還有現實各個國家都在使用汽車，他們的智慧，我們應該把它整合在一起，把自動駕駛變得更有普世性，可以讓更多的人從中受惠，以這樣的一種形式推進下去，我覺得應該是這樣子的。
所以在這個意義上，我們的普及速度還很慢。今年的6月11號日本發生了一個非常大的事故，有一輛小轎車直接穿過了中央的隔離帶，走到了對面的車道上和一個客車發生了正面的碰撞。巴士上面有一個行車記錄儀，把這個完全都記下來了。在那瞬間的時候，整個小轎車從對面就像飛過來一樣的感覺，然後轎車的駕駛員就死了，客車的駕駛員在那一瞬間及時向左轉打方向盤，踩住了剎車，將傷害降到了最低。他在幾秒當中進行了這樣的一個判斷，客車上47個人有受傷的，但是完全沒有死亡的情況出現。
於是我們就在問自動駕駛到底能不能解決這樣的問題。如果全部都是自動駕駛的話，肯定就沒有事故發生了，但是實現到這一點的時候，還會需要很長的一段時間。我們在討論是否能夠進行自動駕駛的時候，我們需要進行這樣的討論。
再比如說，可以讓人變得更加的墮落、使人退化的自動駕駛，讓人容易犯錯、讓人覺得更加傲慢的自動駕駛，我覺得這樣的自動駕駛是容易產生的。所以我們需要用更好的自動駕駛，讓人放鬆，讓人可以更加安全、更加舒適，更加迅速到達目的地的自動駕駛。我希望我們大家可以一起去學習使用自動駕駛的方式。
以上就是我要講得內容，謝謝大家！
相關推薦
