雷鋒網按：2020 年 8 月 7 日，全球人工智慧和機器人峰會（CCF-GAIR 2020）正式開幕。CCF-GAIR 2020 峰會由中國計算機學會（CCF）主辦，香港中文大學（深圳）、雷鋒網聯合承辦，鵬城實驗室、深圳市人工智慧與機器人研究院協辦。
作為中國國內最具影響力和前瞻性的前沿科技活動，CCF-GAIR 大會已經度過了四次精彩而又輝煌的歷程。CCF-GAIR 2020 延續了過去的強大陣容，提供了 15 個專場（人工智慧前沿專場、機器人前沿專場、智慧駕駛專場、AIoT 專場、AI 晶片專場、視覺智慧·城市物聯專場、AI 源創專場、AI+ 藝術專場、企業服務專場、工業網際網路專場、AI 金融專場、醫療科技專場、智慧城市專場、聯邦學習與大資料隱私專場、前沿語音技術專場）。
在智慧駕駛專場，國內智慧駕駛Tier1福瑞泰克總裁張林帶來了《中國智慧駕駛Tier1的量產創新之路》的主題。
關於當下國內智慧駕駛的發展趨勢，福瑞泰克智慧系統有限公司總裁張林觀察到，一方面，智慧駕駛以漸進式方式發展，基於市場成熟度推出階段性產品，目前ADAS的車輛裝配率不斷提升，能夠實現較快的商業化落地。
另一方面，針對高等級自動駕駛下探發展趨勢，有的是圍繞主機廠不斷髮展的需求，另一種是更多聚焦於垂直場景。
透過與車企的合作交流，張林表示，未來隨著市場成熟度，技術及成本的組合演進，ADAS產品大概有幾種形態：L2.5（不可脫手）、L2.9（可脫手、低速可脫眼）、L3（完全脫手脫眼）。
第一種形態當下各個主機廠都有量產或者量產計劃；第二種形態可以整合更多感測器；第三種則是在L2.9的基礎上增加更多的感測器感知能力，進行電子電氣架構的升級，車輛的功能安全認證等。從L2.9到L3形態還需要大量資料的驗證。
當下福瑞泰克已經能夠實現L2級的自動駕駛方案量產，L2.9的方案也已進入量產準備。此外，在新基建的背景下，福瑞泰克也在進行相關的車路協同專案。
以下為福瑞泰克張林的現場演講內容，雷鋒網作了不改變原意的編輯和整理：
福瑞泰克是一家比較年輕的創新型科技公司，立足於中國市場，為主機廠及未來出行運營商提供智慧駕駛產品及解決方案。成立時間不到四年，目前總部在杭州，在上海也有研發中心，同時在浙江桐鄉擁有智慧製造工廠及測試基地。
今天主要跟大家分享一下，作為一個成立四年不到的初創企業，福瑞泰克是如何在國內強手林立的環境當中，以及在自動駕駛的政策、行業環境當下耕耘市場，開拓創新並能為行業。
今天的演講主要分為三部分內容：
第一、中國智慧駕駛的發展趨勢、機會和動態；
第二，作為一家本土智慧駕駛解決方案提供商和產品供應商，福瑞泰克做了哪些創新和實踐？
第三，如何從單車智慧到車路協同，讓“聰明的車”和“智慧的路”有效結合起來，福瑞泰克也做了一些實踐。
中國智慧駕駛發展趨勢自動駕駛等級從L0到L5，我認為L5是一個烏托邦的狀態，在任何時間、任何狀態、任何路況之下都要具備無人駕駛能力，這在我有生之年恐怕很難看到。
關於國內智慧駕駛發展的當下，一方面，智慧駕駛以漸進式方式發展，基於市場成熟度可以階段性的推出L1到L3即ADAS量產產品，無論是商業的回報，還是技術的確認，都是一個循序漸進的過程，這對大多數的企業來說是切合實際的，大多數公司還是要看到階段性的回報和發展。
另一方面，基於高等級自動駕駛下探的形式也是多樣的，有的是圍繞主機廠不斷髮展的需求，另一種是更多的聚焦於垂直場景、更多的細分市場。在一個限定場景相對來說，讓落地、商業化的運營變成可能。
第二、每個細分市場都有很多運營類的資料和經驗需要積累，包括今天上午阿里無人物流車最後一公里的實踐，礦山自動駕駛企業等，都會發現基於某個特定場景都有很多運營類的問題要解決，可能跟運營場景密切度相關，這些場景和資料跟技術結合，才能確保商業落地，逐漸達到商業效果的期待。
第三、我們認為，一個真正落地的商業化量產自動駕駛是介於L2和L4之間，為什麼這樣說呢？什麼是真正的商業化量產？從安全責任的維度來衡量，當一輛車可以實現完全自動駕駛，責任方從駕駛員轉移到了車輛的提供者、服務的提供者。
而作為整車廠或者出行服務的提供商，當有一天賣給使用者的車具有自動駕駛功能，儘管這些功能只在一定範圍內，但是車廠要經過充分驗證之後承擔相應的責任，在這個運營範疇下才可以真正的交給消費者。
因此，這將是以主機廠呈現給消費者在特定路段、特定時間段，能夠達到規模化的量產、商業化的可行的形態。上午清華大學的姚教授和西安電子科技大學的毛教授分別介紹了，中國的新基建會推動自動駕駛走出跟國外不一樣的道路，隨著路邊單元的建設，智慧道路的建設一定會加速自動駕駛的發展和帶來。
透過和主機廠的合作交流，現在很多L2級別的車輛已經量產了，下一步陸續推向市場的大概有這幾個形態。
比如L2.5，基於單攝像頭+五個雷達，並且融入了高精地圖的資訊。由於更多感測器的接入，從在本車道內自動駕駛，到進一步擴充套件到自動變道的實現。這個類別的自動駕駛今明兩年會陸續量產，福瑞泰克也獲得了主機廠明年年底量產的專案。
下一階段，我們稱為“L2.9”，在這個階段行車和泊車可以整合在一起，目前行車是一個控制器，泊車是另一個控制器。行車和泊車域的整合是一個很明顯的方向，透過更多感測器在一起，感知能力大大加強。過往用於泊車的環視攝像頭也可以用於在行車中對近場的感知，從而為高速公路的場景在短距離的監測、以及反應和規劃方面提供了更多感應的能力。
從泊車能力來看，大量的專案目前主要僅靠現在環視攝像頭和超聲攝像頭，有一定的侷限性。如果加上行車域感測器的話，實現AVP才會變的更加可靠。
L3和L2.9在感測器方面差別不是很大，主機廠會把感知能力建的跟L3一樣，唯一的差別是鐳射雷達的感知能力。但在整車系統方面有大量的工作，包括電子電器架構的升級、功能安全的認證、對整車執行系統備份冗餘等方面進行大量升級。
此外，從L2.9到L3，還需要經過大量資料的驗證，在L2.9階段，類似於特斯拉的模式。大量的量產車銷售給終端消費者以後，承擔著資料採集、驗證演算法的工作，透過一定階段的累積，真正L3級別的量產車型才能透過主機廠的驗證，進而釋放。
從這個角度來講，有兩個維度需要考慮，一個是成本，更多的感測器對系統的感知能力和計算能力進行升級，毫無疑問會推高成本，關鍵的核心是什麼呢？能不能給消費者帶來適應的體驗。
舉個例子，特斯拉的車型上，目前Autopilot選擇包需要8000美金，在美國願意花8000美金的消費者大概有70%，在中國目前不到50%，由於各種資料和適配等原因，目前在美國的體驗比中國更好。
但有一些問題如果靠單車智慧是很難解決的，這些都是在中國駕駛經常遇到的挑戰。除了惡劣天氣，還有進出隧道光線急劇變化。匝道也是一個很難的題目，中國的匝道有時候很短，對於整個高速公路主車道來說完全靠單車感知，這樣感知的能力很弱。在匝道上如果要夠順利的切入主車道，對自動駕駛來說是一個很大的挑戰。
中國道路的頑疾還包括，非常近距離的切入、切出和並道的情況、道路施工、惡劣天氣、腳踏車和電動車、同時還有一些不可預測的因素，比如最近洪水導致路邊被淹沒、道路坍塌等都是非常挑戰的場景。2021年後會有大量的新一代攝像頭產品上市，特別是中國本土的廠商，比較熟悉中國路況，這些問題未來會大有改善。
本土Tier1的崛起福瑞泰克認為，未來十年是智慧駕駛黃金髮展時期、尤其是L2、L3級別的自動駕駛呈現給終端消費者，讓大眾在完全無人駕駛到來之前，享受到更多安全、便利、輕鬆的駕駛體驗。
對我們而言，著力的地方有三大支撐點，第一，具備行業內領先的技術和能力；第二，對中國的交通環境、場景、駕駛員習慣有深刻的認識；第三是具備本土非常強大的工程能力以及響應速度。
尤其是響應速度，本土企業具有優勢，可以及時解決客戶的問題、解決主機廠的問題，可以成為本土企業相對於跨國企業的強大的優勢。
目前我們已經量產的產品有三大級別，一個是價效比最高的，基於單攝像頭和單雷達融合的方案，可以實現L2級別所有的功能，包括主動安全以及在高速公路本車道內的自動駕駛。
基於這個方案，可以增加兩個角雷達，從而可以帶來更多後向的功能，包括盲區檢測、後向穿梭等等。
第三個我們已經進入量產準備的，也是主機廠未來兩、三年主流的配置方案，透過前向四個角的雷達、前向攝像頭和雷達加上域控制器來實現自動變道的功能。
現在我們和很多主機廠積極討論的，站在Tier1角度如何來定義下一階段的L2.9和L3的系統架構。這個架構，除了已經可以實現L2級別的全部功能以外，還整合泊車的功能，可以做到AVP階段。
此外，在此階段的技術演進中將會衍生出高速公路上脫手，接近L3的量產體驗，以及最終在和主機廠整個電子電器架構、功能安全以及轉向、剎車冗餘備份融合同步實現的時候，可以展現真正L3的功能。
值得一提的是，在L2.9向L3演變的過程中，資料無比重要， L2.9階段大量累積的資料，來自於車、端、雲的蒐集，並將結合高精地圖等。
作為我們本土Tier1非常重要的量產配套能力，今年年初我們在浙江桐鄉啟動了智慧製造工廠，裝配了世界領先的攝像頭和雷達的組裝測試線，同時擁有一條專屬的自動駕駛測試道路服務於主機廠，這樣為所有量產專案交付主機廠之前做非常周全和嚴密的車輛測試。
有關公司目前的業務佈局，我們以商用車和乘用車團隊“雙輪驅動”。商用車方面，今年9月份大部分牽引車會實現雙預警法規要求，明年AEB就會成為強制法規，因為商用車一旦發生事故，帶來的商業危害和人民生命財產的危害都是巨大的。
在L4無人小巴運營中，我們目前的我們也會探索一些新的鐳射感測器和演算法，這些演算法和感測器的使用，目前都會反哺到量產當中。
融合感知能力是自動駕駛的基礎和門檻，比如面對中國特色場景盤山公路、低燈光情況、上下坡、各類交通標識牌的識別等挑戰，在福瑞泰克新一代感測器和演算法當中，對城市道路、惡劣情況，我們的解決方案更懂得中國特殊場景的需求，適應多種典型的中國道路路況，在這些方面都得到了大幅度的提升。例如車輛進出隧道也是一個挑戰，短時之間光線會出現強烈變化，這都需要融合感知技術能夠更好的對光線進行適應和對駕駛習慣平順進行過渡。在
新基建背景下，我們也在參與一些專案，比如上海奉賢的車路協同的專案，針對停車場9000平方米，園區內的小巴短駁，以及未來擴充套件到城市道路當中的短駁接送。
上午也有嘉賓提到，新基建速度很快，很多城市都修建了智慧道路，如何把這些智慧的道路和聰明的車融合起來？首先是路邊感知，透過搭建路邊感知，可以想辦法把路邊感知對車輛、對行人、對其他物體的感知，在車載系統的統一時間和地理座標系中顯示出來，從而進一步提升感知能力。
邊緣計算是將計算和儲存能力向網路邊緣端遷移，對車而言，就等於有了更多的“眼睛和耳朵”可以看到周邊複雜的道路情況，這是單車智慧所不能實現的。
最後，我認為，ADAS是走向更高階自動駕駛的必經之路，我們相信新基建背景下的智慧交通將成為率先落地的方向，未來在複雜場景下，車路協同可以為中國特色的自動駕駛發展帶來體驗上的創新。