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赢彻科技与上海汽车城组了个局，要加速商用车自动驾驶落地
分类：
科技
作者：
来源：
车云网
2018/12/28 11:23
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不久前，由嬴彻科技与上海国际汽车城汽车创新港联合发起的干线物流联合创新中心在汽车创新港正式启动。联合创新中心成立的目的在于聚集产业链的力量，来推动商用车自动驾驶技术的商业化落地。
自动驾驶汽车要想落地，除了技术上的储备之外，一个明确的商业模式也十分重要。
在自动驾驶技术应用的前期，消费者很难成为自动驾驶车的大规模直接购买方，因而整个行业都把目标放在企业用户身上。在乘用车领域，自动驾驶已经与共享出行捆绑起来了。而商用车领域，其商业模式其实更加明确：高人工成本与高运营成本都是自动驾驶技术可以解决的商用车痛点，因而车队管理者自然而然地成为了目标，物流行业首当其冲。干线运输、最后一公里与港口等封闭场景内运输都是当前商用车领域自动驾驶落地的场景。
联合创新中心则将会以干线运输为主要应用场景，其首批成员包含了商用车制造商、商用车控制系统供应商、激光雷达供应商、图商、商用车管理平台、信息安全实验室、高校研究室与自动驾驶初创企业，基本上形成了干线运输所需要的产业链：技术提供者（包含硬件与软件）、运营管理者以及车辆。
那么联合创新中心要做什么呢？
根据嬴彻科技CEO马喆人的介绍，联合创新中心首先主要做三件事情：
1.开放测试样车：作为联合发起人之一的嬴彻科技将开放数辆开发样车，作为自动驾驶技术的测试与研发平台，提供给联合创新中心的成员单位用于进行二次开发、测试验证等
2.共建测试用例管理平台：联合创新中心的成员单位共同建立一个自动驾驶卡车的测试用例库，作为进行技术测试与验证的基础场景库。测试用例库开源共享，未来将会对全行业开放。
3.商业运营示范：与其他场景不同，干线运输目前没有具备商业化运作意义的运营示范区域，而这个运营示范区域的建议相比出行服务也要复杂的多，需要是一个有车、有路、有货的真实运营场景。
嬴彻科技CEO马喆人
概括地说，就是共享研发资源、共建测试用例库、共同推进商业运营示范区建立。在此之外，卡车的自动驾驶与新能源也是共同推进的，不过卡车的新能源落点在氢能源。因而，联合创新中心也计划在2020年左右开始打造氢能源示范走廊。
我们知道，无论是商用车领域还是乘用车领域，在自动驾驶商业化落地前面有几座无可绕行的大山：政策与法规、技术标准、测试与验证。
目前在政策法规上，国家已经开放了轻卡及乘用车的自动驾驶公开道路测试，只需要满足各个地方政府的要求，取得资格证，即可拿到测试资质。而对于干线运输所需要的重卡领域，暂时尚未开放。
从技术标准来说，目前不仅尚未有统一的标准，更为重要的是，国内尚且没有哪个组织开始着手进行标准的讨论与制定。而这也与自动驾驶技术的测试与验证分不开。从技术上来说，实现“感知环境-路径规划-决策”这一系列并不难，但是如何能够适应并处理错综复杂的交通状况是行业面临的共同难题。测试与验证的问题不解决，标准的制定也难以着手。而其中，测试的难点在于“怎么测”。自动驾驶的测试最重要是明确技术与应用的边界，测试场景的定义需要大量的数据支持。
这也是联合创新中心选择从测试入手的原因。建立了具备普适意义的测试场景库，并根据测试所得到的数据进行技术改进，进而去推进标准的制定与落地。
测试场景与选择的技术路线息息相关。在技术路线上，嬴彻科技选择了从L3开始，并计划在三年左右的时间里推出高性能的城际自动驾驶重卡，且达到量产状态。
L3一直是颇具争议的一个自动驾驶技术阶段，争议的内容表现在驾驶权的交接与责任归属问题。因而，在乘用车领域，有部分厂商如沃尔沃明确表示将会跳过L3阶段。
对于干线运输来说，自动驾驶应用的目的有三：减少人力成本、减少能源消耗、提高运输安全。从人力成本方面来说，一般干线运输因为运输距离长，往往需要两名司机相互配合。而自动驾驶技术的应用，从单车来说，是希望将司机降低至一名，而从车队考虑，如果配合队列行驶技术，整个车队占用的人力资源会大幅降低。但是前提条件是，自动驾驶技术本身能够应对大多数的交通状况，或者能够在遇到紧急状态时自动停止到不影响交通的位置。
这个时候，选择从L3入手，同样要考虑这两个问题。责任归属问题暂且不谈，这涉及到法规等多个方面，驾驶权的交接问题是从技术开发角度必须要解决的。
针对这个问题，马喆人表示具备实际商用意义的L3自动驾驶技术，需要至少有95%或者更高的时间里是由车辆自行驾驶的，5%或更少的时间需要人类接管控制。目前，嬴彻科技已经有了一个相对明确的思路：将驾驶权的交接与场景挂钩，在不同的场景下，对交接所需要的时间提前量不同，对驾驶员的提醒方式不同，驾驶员未能及时接管后系统的应对策略也不同。
马喆人提到，目前嬴彻科技大约定义了3000种场景，根据车路的情况，去设置时间前置量，而这个时间的设置需要符合人的基本反映规律。而不同人的反映能力不同、时间前置量、提醒方式与应对策略是否能够满足要求也需要在仿真模式与实际路测中去进行验证和调整。
从当前的行业进展来看，商用车自动驾驶有自己的优势所在——相对明确的商业模式。但在商业化落地面前，其实两个领域则面临着共同的难题，无论是技术上，还是行业上。好的趋势是，整个行业都有共识，并且越来越愿意合力解决问题。