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经国务院批准，世界新能源汽车大会（WNEVC）于2019年7月1-3日在海南博鳌隆重召开。大会着眼于全球汽车产业的转型升级和生态环境的持续改善，通过聚集全球专家智慧和产业精英，共同交流探讨新能源汽车在技术创新、产业创新、政策创新、市场模式创新等领域的成功经验与发展趋势，凝聚产业共识，明晰汽车产业转型升级的方向，探索电动化、智能化、共享化协同发展的有效路径。在“自动驾驶与城市未来出行”的主题峰会上，AVL李斯特全球车辆技术业务板块副总裁Peter SCHOEGGL发表了演讲，内容如下：
大家早上好！非常感谢邀请我来参会，也非常感谢大会的主办，那我们今天有翻译，我就直接讲英语，我想要给大家讲一下我们在自动驾驶技术方面的挑战和愿景，我之前也说了我们还会提供一些新的解决方案。那我们首先还是讲一下定义，然后再讲一下挑战，还有一些例子，再讲一下愿景，例子主要讲自动驾驶技术的应用。这个图片是之前讲者没有用但我也知道，这个图片给我们提供了L3到L5的情况。现在也刚刚进入第三阶段，有点晚，但是我觉得对于我们来说，我们接下来所用的功能还是主要在解决拥堵方面，最重要的一个挑战其实就是去解决我们在二级所面临的一些挑战，再从第三级开始，我们最重要的一个责任就是如果从三级开始，除了问题的话我们需要负责任的，而且现在的市场发展得非常好，所以我们也可以看到很多的公司和相关方在二三级的转换。
那我们到底有怎么样的客户期待？比如说有更多的舒适性，要提高性能和效率，但是在这边没有提到的就是，其实现在在驾驶的时候，大家做的事情是不一样的，比如说有可能需要跟别人社交，网购、工作、休息、吃东西，我觉得在之前还被提到，但是对于我们来说，这是我们很重要的一个动力，但是我们要想做这些事情，比如说你要睡觉还是需要很多的时间的，所以这个需要我们进入四级才能够实现。另外一部分我们还有一些挑战，这些还有我刚才提到过的东西。接下来几年我们都会关注这些挑战。从一开始，我们也看到了很多的开发和新技术，比如镜头相机，我们有自己的眼睛，也算是一个相机了。现在这个也是一个非常重要的部分，那在未来，我们在开发这种镜头的时候，我们还要更进一步地提供更好的性能，甚至是可以复制的，这时候要向鹰眼来学习。刚才说到了时间，在几年之前宝马也提到，英伟达也有提到，就是我们现在有传统的测试，所以我们说四级的开发成本是很高的，同时大家对于安全的要求也让我们比较头疼。
那我今天主要讲的是人类的行为，人类行为对于自动驾驶的影响，我们在这里提到的，就是在美国，还有其他的地方大家都很害怕自动驾驶技术，这个可能大家都理解，在英国，甚至有一些人恨不得想要消灭这个自动驾驶，在日本，其实大家也并不是很喜欢这个自动驾驶技术的车。其实我觉得这个自动驾驶在未来会带来很多的改变，比如说成本，比如说技术等等。那到底未来会做什么发展，对我们来说非常重要。这两个部分是我想最想说的，这两点非常重要。
我们也希望能够把这两方面的挑战转化为更加价格更为合适，效率更为高的运输方式，比如说像宝马，还有梅赛德斯，这些公司，他们都在开发一些工具，能够更好地让车辆具有视觉。而我们发现的就是，其实在开车的时候是有不同的预期的，就比如说，人们在开车的过程当中可能会产生不同的判断，在开车的过程当中，人类的驾驶员可能会在速度上有所变化，比如说你在开车的时候你在读邮件，可能需要一个速度，如果在开车的时候看外边也需要另外一个速度，所以我们的车需要根据驾驶员的情况来调整速度。另外，也需要调整，根据外界路面的情况来调整速度，就比如说前面可能有堵塞，那这个速度就可能需要调低，所以另外整个弯道也是一个很大的调整，所以特斯拉出第一款车型的测试就是在这样的道路上进行测试的，而且我们需要这个车需要视觉，能够了解前后方车的动向，所以我们要做的，我们公司所做的就是结合了AI综合考虑我刚才提到的所有的因素，并且实时评估整体的速度，以及安全性。大家可以看到第一个图就是环境对环境的探知，第二个图是结合了不同的传感器，第四个图是整体参数的计算，第五个图是物体探知。那我们可以看到这个视频上，它是可以探知自己的车和前方车辆的距离的。整个过程当中会不停地进行动态的感知和评估。然后也会根据两辆车速度，来重新进行距离是否合适的评估。所以我们会在车里面也装一定的应用，之前我们也提到了其实一个关键就是要去模拟，在模拟的过程当中，我们需要对整体的车辆的运营环境进行评估，然后把这个评估运用到现实当中去，在整个发展过程中，我们其实要不同地去定义每个部分，然后先进行测试，再进行应用，最后达到大车队管理等目标。
那这个图是我们希望给客户达到的目标，我们可以看到第二行，其实就是整体的质量情况，一到十，一就是最差的，十就是最满意的，所以我们在给客户提供解决方案之前，我们可以给客户先进行评估，他想达到什么程度，我们就提供什么样的解决方案。这个地方本来是有视频，但是电脑放不出来，这个视频本来是在不同场景之下我们的模拟，就比如说有一个场景就是我自己的车在行动的时候，后车超车，想要直接变道超车，我们可以看到这两辆车的行进路线被模拟出来，就是在车被超车的时候，要如何调节我的速度。同时有了这个应用，我们也可以开发出更多新的应用。所以我们是结合了我们目前已有的一些用户的案例，并且结合用户对我们的要求，然后进行测试，我们也可以在模拟过程当中进行评估，评估整体的整个这套体系和解决方案的质量，我们是有一套标准的，有一个目标，根据这个目标我们进行开发，开发完了之后进行模拟，这个图是我们进行测试的情况，这个也是四级的自动驾驶的例子，我们是在做模拟，可能看得不是特别清楚，但是我们可以看到，这个车道的左边其实比右边，行车起来更加危险一些，所以我们可以使用我们公司的物体探知功能，来规避可能会有的风险，而且我们整个测试已经测了几万多公里了。
本身在道路上就有很多的变量的，我们希望能够尽量地避免任何可能出现的碰撞情况，我们也希望我们开发出这套系统能够更好地被人们所使用。因为是使用模拟，所以我们使用了微软和亚马逊云，在这个云上接受我们的数据库，然后我们每个星期可以做一亿里程的模拟测试，我们未来还需要更多的数据量来进行模拟测试，这样就可以更精准地对真正的行车状况进行模拟。最后一个应用，就是我们虚拟验证的系统，虚拟验证的话可以看到分成红色和绿色两种区分，通过两种不同的颜色，来显示出不同的参数，这个应用也可以应用到大车队当中。给大家简单做一个总结，我们现在考虑的自动驾驶的问题，很多是安全的问题，我们觉得自动驾驶会允许我们更好地利用车内的时间，我们可以用在线的一些服务，我们可以在车内进行上网，可以点餐，这个自动驾驶实际上是解放了司机的双手，然后如果是真正能够达成这样，人们其实愿意支付费用。
另外强调的就是人类的因素在整个的自动驾驶过程当中是非常重要的，如果我们看看未来这么多自动驾驶的规划之间的不同的话，就会发现其实重点不在于车是怎么自动驾驶，而是我们要怎么预测人的行为。另外我们需要做模拟，最后一点，我们的自动驾驶的应用的发展可以在未来数据越来越多的时候可以进一步缩短我们开发的周期。
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