5-10万|最干货智能汽车大会！钟志华院士提出智慧车列设想，广汽2023年实现L4示范运营( 五 )
陈黎明表示 ， 博世对自动驾驶量产面临的挑战做了三个方面的总结 ， 分别是技术挑战、工业化挑战和商业化挑战 。
技术挑战 ， 也就是如何设计好一辆技术过关、能力过硬的自动驾驶汽车 ， 真正取代老司机 。 陈黎明表示 ， 随着时间和资金的投入 ， 技术问题将得到解决 。
另一个比较大的问题是商业化 。 目前 ， robotaxi和自动驾驶物流是业界认为能够率先落地、进行商业应用的两个场景 。 但是对于商业问题而言 ， 除了技术过关外 ， 成本也很重要 。
成本问题涉及商业化痛点 ， 也正是汽车工业化挑战中需要解决的问题 。 “对于汽车工业来说 ， 只有量上去了 ， 成本才能下来 ， 也才能进一步实现商业落地 。 ”陈黎明说道 。
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▲博世底盘控制系统中国区总裁陈黎明
针对工业化挑战方面 ， 陈黎明表示自动驾驶工业化最大的一个挑战是“安全” 。 针对需要去验证自动驾驶是安全的观点 ， 则是一个误区 。
“安全不是验证出来的 ， 安全是设计出来的 。 ”陈黎明说道 ， 这也意味着 ， 思路并非是被动验证自动驾驶安全性 ， 而是将安全要素主动设计到软件、硬件以及系统当中 。
为了做到安全的自动驾驶 ， 首先要满足先行及未来的法规 。
此外 ， 虽然在汽车工业中使用V模型进行设计验证 ， 看是否达到要求是一个传统做法 。 但由于自动驾驶长尾场景和人工智能的应用 ， 传统V模型无法继续发挥作用 。 为此需要把V模型与数字驱动有机结合起来 。
最后 ， 还需应用系统性的分析方法 ， 分析潜在失效模式 ， 并正对这些情况提出相应的解决与应对方案 。
除了安全性 ， 自动驾驶工业化还面临如何实现大批量、可持续复制的问题 。
陈黎明表示 ， 从0到1 ， 行业主要是解决技术可行性的问题；从1到N则要求保证所有的汽车的安全与一致性 。
当前 ， 不同主机厂和自动驾驶公司会根据自己的需求 ， 采用不同的传感器配置 。 由此就需要一个可扩展的电子电气架构 ， 从过程看这将是一个渐进式的发展过程 。
谈及如何实现硬件可扩展、软件可快速迭代 ， 博世给出的方案是打造一个赋能平台 。 其中 ， 中间件是赋能的关键 。
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▲中间件与工具链始终是计算平台的支柱
中间件的功能是希望把软硬件分离 ， 将硬件进一步抽象 。 同时 ， 在系统层面上 ， 能够更好地协调软硬通信、软件之间地通信、硬件之间地通信 ， 进而实现所有资源地协调等等 。 让开发者可以把精力集中在应用层面的开放上 ， 满足其软件迅速迭代地需求 。
陈黎明在演讲的最后还强调 ， 对于整个智能驾驶产业 ， 博世希望可以通过开源和开放合作 ， 与业界共同加速自动驾驶落地 ， 而不是大家在重复同样的事情 。结语：逐渐接地气儿的自动驾驶
2016年左右 ， 自动驾驶概念兴起 。 在那个阶段 ， 实现单车智能是很多人的梦想 。
现如今 ， 自动驾驶开始更多地与汽车智能化、智能安全、车路协同等联系在一起 。 可以说至少在国内 ， 自动驾驶已经与智能交通、新基建建设融为一体 ， 走上了一条相辅相成、彼此赋能的道路 。
从整个产业发展的角度看 ， 这对于自动驾驶进化 ， 逐步走向完全无人驾驶大有裨益 。 但另一方面 ， 也需要提醒提升单车智能水平还是自动驾驶发展的永恒追求 。
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