一篇文章看懂大陆集团的自动驾驶技术创新

「对于老家在欧洲的几家顶级一级供应商来说，每年法兰克福车展前几个月的这段时间，都是他们集中展示新技术的好时机，其中总部位于德国汉诺威的大陆集团也不例外。上周，在距汉诺威城 40 多公里，拥有 50 年历史的马牌轮胎测试场 Contidrom ，GeekCar 参加了大陆集团举办的 2017 技术展。

全球几个 Tier 1 巨头不约而同的将技术创新重点放在了自动化驾驶、电气化和互联化这「三化」上，大陆集团也不例外。他们在现场展示了 12 台样车以及 30 余项最新技术，这不仅是他们在未来汽车和出行服务上的创新落地技术积累，同时也透露出了他们对于未来的战略布局和想象空间。

让我们先来聊聊自动化驾驶。

加入自动驾驶阵营的台前幕后

技术展首日上午，自动化驾驶部分的 Topic Island，大陆集团自动化驾驶相关负责人正在进行相关讲解。突然，他的 PPT 中合作伙伴这一页出现了 BMW Intel 和 Mobileye 这三个 LOGO，当时我还没反应过来，难道大新闻就这么默默地发生了？后来通过路透社的新闻报道才得以确认：就在技术展开展的同时，大陆集团 CEO Elamr Degenhart 宣布他们将加入由宝马、英特尔、以及 Mobileye 组成的自动驾驶联盟（平台），这是自上个月大陆宣布与百度签署战略合作协议后的第二个有关自动驾驶的大新闻，也是继上个月德尔福宣布加入这一平台后，又一 Tier 1 巨头的加入。

技术展上，当我向大陆集团 CEO Elmar 询问他们在此联盟（平台）中将担任什么角色，有何职责，以及是否会和同样是 Tier 1 的德尔福之间存在冲突和竞争时，他的回答是：此次行业联盟合作并不是以商务合作为基准，而是发挥各自优势加速软硬件技术突破和系统集成，使得产品更加多元，同时减少成本；大陆集团有专门的开发团队在负责算法设计，在传感器算法、系统集成算法等方面有很深厚的积累，并且在系统架构设计和验证层面有很强的能力，所以此次合作大陆集团将在这几方面发力，目前正在和宝马做分工安排，和德尔福不会有太多重叠。

目前关于高度自主的自动驾驶，行业内已达成基本共识，没有人可以单打独斗做好感知、决策和控制所有层面的技术，所以催生了汽车厂商、供应商和互联网科技公司的合作。和我们年初的判断基本吻合，现在已经逐步形成两大阵营的「站队」的趋势，自动驾驶车辆商业化及量产时间表也基本被行业内几大玩家定在了 2020-2022 年左右。

一辆无人驾驶概念车

有了大新闻的铺垫，再来看这次技术展上大陆集团的自动化驾驶落地解决方案就会清晰很多。首先，就是展厅中央的这台 CUbE（大陆集团城市驾乘体验）无人驾驶概念车。

我们可以把它理解成「一台适用于未来城市的客运无人驾驶原型车」。大陆集团从法国汽车厂商 Ligier（没错，就是那个经常能在 F1 比赛中看到的名字）购买了原型车，并集成了大陆的硬件传感器、控制单元、软件算法、制动系统、动力总成等。

这台概念车前、后和车顶共搭载三个激光雷达，车前有一个单目摄像头，后方搭载一个双目摄像头（和宝马 7 系上的相同），车的四周还搭载毫米波雷达传感器。目前共有两台，已经在法兰克福基地开始做测试，基地内设有路标、交叉路口、人行道、路沿等典型基础设施。

对于大陆集团来说，CUbE 的推出应该是意料之中，一方面 CUbE 的开发测试和产品化过程，对于展示大陆集团的高度自动驾驶系统性集成技术是一个极好的机会，另一方面，由于实现无人驾驶的硬件成本较高，所以在公共交通客运模式下率先进行测试和运营相对来说较为合理。或许在未来，大陆集团会和某家主机厂或出行服务公司合作，推出无人驾驶车的 A 到 B 点商用化解决方案，当然，这其中需要解决的问题还很多，例如充分的冗余制动系统设计，以及搭建最佳的无人驾驶出租车传感器平台架构。

新硬件平台，当然也少不了人工智能

如果说 CUbE 是一种集成化的、针对高度自动驾驶的整体技术解决方案，那么在技术展现场，大陆集团还分别展示了硬件传感器、控制单元、软件算法、制动转向系统等不同层面的技术创新。例如在「感知」层面，大陆集团此次展示了将会在 2020 年实现量产、搭载人工智能技术的全新第五代 MFC 500 摄像头产品及平台，其硬件拥有杰出的夜视能力，100 万-800 万像素的高分辨率，以及高达 125 度的光圈角度。

MFC 500 还是一个模块化、可扩展和互联的摄像头平台，汽车制造商可以借助模块化工具（MFC 500 摄像头、各种卫星摄像头、用于辅助或自动化驾驶的中央计算机）制造出定制的摄像头解决方案。

从图中我们可以看到，全新的摄像头平台除了经典的计算机视觉程序之外，还扩展融入了人工智能技术，匹配具有学习能力的神经网络算法，仅通过单目摄像头所拍摄的图像画面来判断和感知周边环境，识别车辆、楼房、行人，并且计算出可通过的路面范围。在上个月于硅谷召开的 GTC 大会上，我们也见过类似 AI 技术在车载摄像头上的应用案例，另外 Mobileye 也在其 ADAS 摄像头技术中开始应用人工智能技术，相信不久之后，大陆此项技术便会产品化落地执行。

当然，有了更出色的硬件技术和 AI 算法的加持，就需要更快速、高效、稳定和安全的「车载大脑」进行运算，并对感知到的环境因素做出自动驾驶的「决策」，大陆最新推出的辅助与自动化驾驶控制单元 ADCU 便是这样的中央处理器。

我们可以把这台处理器比作自动驾驶汽车的「大脑」，各个传感器（摄像头、激光雷达、毫米波雷达等）采集的数据将会被汇集到这里，利用针对性的算法对这些数据进行计算和分析，构建出更为准确的定位和环境感知模型，并对自动驾驶车辆的行为作出决策。主机厂可以针对环境识别或驾驶功能进行模块化选择和部署，扩展软件还可以根据每台车不同的基础设施和计算功能进行优化调配。类似的自动驾驶车载大脑还有德尔福的多域控制器（Multidomain Controller）。

由于传感器尤其是摄像头在驾驶辅助和高级自动驾驶领域的广泛应用，其重要性显著提升。作为汽车的「眼睛」，摄像头必须处于随时待命的状态。所以大陆还推出了一个独特的创新技术：自动触发式的摄像头镜头清洗功能。在全程无人干预的情况下，摄像头可探测出镜头的脏污程度，然后自动触发清洗功能。汽车制造商可以自行设定水压，调节范围一般为 2.0-4.5 大气压。

我们体验了三个自动驾驶新技术

基于以上自动化驾驶技术，大陆集团在现场用三台测试车分别展示了三个实际应用场景的技术解决方案。

第一个是针对高速公路高度自动化驾驶的技术——自主巡航（Cruising Chauffuer）。这个技术是基于 L3 级别自动驾驶的技术解决方案，我们都知道 SAE 定义的 L3 级别自动驾驶技术最本质的特点就是，汽车本身已具备全部自动驾驶功能，但根据系统要求，紧急状况时驾驶员需作出适当应答。但此前关于 L3 级别自动驾驶最大的争议就在于，车辆自动驾驶持续的时间越久，遭遇紧急情况时驾驶员回来接管的反应时间就会越久，所以此次大陆集团主要展示的是自主巡航功能在不同紧急状况下的处理方式。这套「最小风险」策略将搭载到 2020 年投产的自主巡航功能中。

视频中分别展示了三种状况：第一种是车辆摄像头探测到进入高速公路的标示，提醒驾驶员可以激活自主巡航功能让车辆进入自动驾驶状态，然后在车辆快要行驶到高速尽头时，通过车内氛围灯、提示音、以及座椅震动等方式提醒驾驶员需要接管车辆，驾驶员随后接管车辆；

第二种情况是当车辆提醒驾驶员需要接管车辆，但由于某种原因，驾驶员并没有及时接管，这时车辆会根据传感器和算法判断，在路肩或紧急车道安全减速靠边停车；

在第三种情况中，测试者模拟车辆系统出现故障，而两侧也并没有紧急停车带，车辆会减速停在当前车道，并打开汽车故障报警灯。

此外，大陆集团还展示了驾驶员分析技术，可以通过在车内不同位置安装摄像头，探测和捕捉驾驶员的面部表情、眼球运动方向、眨眼状态，根据算法综合判断驾驶员注意力是否在道路上，以及是否做好接替驾驶员的准备。

最后一个演示叫做「学习泊车 Trained Parking」功能，这也是自动驾驶技术的一个衍生技术。汽车可通过传感器 360 度全方位地记录周边环境，除短距雷达和 360 度全景摄像头外，也可使用 LiDAR 等其他类型的传感器技术。

从视频里可以看到，由于搭载 360 度摄像头传感器以及出色的算法，我们可以通过操作车内屏幕，转换不同的视角看到车身周围的任何情况。当我们第一次手动驾驶进入停车位时，系统会根据传感器生成一张精确的周边环境地图，并将其存储在系统内，这个过程被称为「学习」过程。当下一次车辆进入该地图覆盖的区域时，系统将进行精确定位，然后自动按照所记录的路线行驶。另外，驾驶员还可以通过持续按住手机上的按键，在车外远程操控车辆入库和出库，在停入或开出一些狭窄车位时这个功能非常有用。

根据可用内存的大小，记忆式无人泊车系统能存储数条泊车路线，每条路线都可长达数百米。此外，反向执行泊车程序就可让汽车驶出停车位。

以上就是这次技术展上大陆集团向我们展示的自动化驾驶相关技术和解决方案，从硬件传感器的性能提升到最新软件算法人工智能技术的加入，从短期能落地的技术解决方案，再到完全无人驾驶的系统集成，大陆集团展示了强大的技术创新和整合能力。

这些新技术，可能都会在未来的某个时候出现在我们能买到的量产车里。那时，请别忘了这些一级供应商们。

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