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一清科技刘明：逆向设计不可行，模块化能力是量产关键|自动驾驶量产前夜专题
2019-09-04 23:06:42· 来源：新智驾 作者：安琪
新智驾写在前面的话：此时此刻，自动驾驶纷纷在寻找落地之道。每一步的前行和探索，都步履唯艰；同样，每一步的探索也是向商用、落地更靠近，向未来出行的大图景
新智驾写在前面的话：
此时此刻，自动驾驶纷纷在寻找落地之道。
每一步的前行和探索，都步履唯艰；同样，每一步的探索也是向商用、落地更靠近，向未来出行的大图景更接近。
在摸索的过程当中，需要开阔的叩问和深刻的洞见；需要一流的研究人才，攻坚技术之难，同样也需要摸索出市场真实的需求，链接技术和产品之间鸿沟。
新智驾将启动《自动驾驶量产前夜》专题，对话自动驾驶解决方案商、核心零部件、主机厂等厂商，共同探索对于走向自动驾驶走向量产过程当中的困难和卡点、解决思路。
与此同时，10月26日、10月27日，由苏州市人民政府主办，苏州市相城区政府、高铁新城管委会、雷锋网新智驾承办的2019年全球智能驾驶峰会将在苏州举行，共同摸索量产的过河之道。
正文：一清创新(UDI,以下简称一清)，成立于 2018 年6月的低调队伍，由香港科技大学电子与计算机工程系助理教授，智能自主驾驶中心主任刘明创立。尽管起步时间比较晚，但UDI已经踏上了低速自动驾驶车的量产征程。
据刘明介绍，其低速自动驾驶无人车已经在华东的多个产业园区运行了9个月，用于物料的运输，实现生产过程的信息化及降本增效。目前能拿到的小批量订单需求也都在百台以上，一清预期能够在一年内将车辆整体成本控制在10万元人民币以下。
成立一年有余，估值增长了数十倍。一个年轻而快速成长的公司，从概念走向量产，甚至批量落地运行，那么对于量产，刘明有着什么理解？
“逆向设计”不可行
当下自动驾驶领域已经过了看Demo的阶段，工程化是横亘每一个自动驾驶公司面前的问题。
大多数的自动驾驶企业都扮演着技术方案提供商、或算法公司的角色，本身并不具备制造车辆的能力。因此想要实现自动驾驶车辆的量产交付，需要与主机厂进行深度配合。
但刘明认为，目前大多数自动驾驶企业与主机厂的生产方式，都是采用“逆向设计”。所谓的“逆向设计”，就是根据设计概念产生的产品原始模型或者根据已有产品来进行改良，改良后的车辆俗称“后装车”。
但不管是乘用车还是商用车，都有着固定的传统生产流程。如果要进行改装，就需要自动驾驶系统、传感器、算法等元素来匹配既有车型。
尽管“逆向设计”有着着力点低的优势，但刘明认为，在自动驾驶领域的“逆向设计”存在一些局限性：比如受限于车辆的性能、无法达到方案的理想效果，和难以形成车辆的一致性。
首先，自动驾驶车辆需要自主做出感应、决策和控制的行为。在逆向设计思维下，传统汽车的硬件设备很难达到自动驾驶系统的要求。“比如自动驾驶系统对底盘的控制精度要求就极高，普通汽车的底盘很难实现自动驾驶系统想要的误差范围。”刘明告诉新智驾。
在这种情况下，选择合适的车型十分重要。如果车型无法改装或是需要付出极高的改动代价，比如将车内的电路全部改掉，就容易造成方案成本与效果的失衡。
其次，逆向设计能够生产出单个样本，但手工生产的样本与样本之间存在的细微差别有可能导致内部参数不一，难以实现车辆的部件模块化。这无疑会给自动驾驶汽车批量生产的一致性和后期维护带来极大挑战。
“逆向设计的车，需要关注每一台车的参数变化，但生产一万台车的时候，每一台车都要手工做大量参数调节，这是基本不可能完成的事情。”
因此，在现有阶段，尽管有一些“手工作坊”式生产的样本车辆在跑，但如何形成规模数量与规范化、模块化的生产流程，是量产前夜需要解决的问题。
量产的要素：商用车底盘+可量产的模块化软硬件解决方案
由于逆向设计存在着局限性，刘明认为，而短时间内自动驾驶技术也不会有飞跃式提升，因此难度系数更大的高级别的自动驾驶不会那么快到来。
“我们要逾越的是一个珠穆朗玛峰的高度，现在跑了一、两百米没有多大意义。关键在于，哪条无人驾驶路径才是真正能够登峰的路径。从解决实际问题的角度来看，我觉得载物的自动驾驶会更快一些。”
相较于较高级别的自动驾驶，低速载物无人车不需要考虑载客空间、内饰成本的投入，而且也是可满足当下市场需求的产品。
但这不意味着低速无人驾驶的量产就轻而易举。刘明认为，低速无人驾驶的量产需要三个条件：一台好车、成熟的模块化技术和完善的售后运维体系。
在此前的CCF-GAIR 2019 智能交通峰会上，刘明曾指出：一台好车要同时拥有两个方面：无人驾驶二类商用车底盘+可量产的模块化软硬件解决方案。
“在驾驶过程中，人可以灵活地定性的应对各种突发问题和故障，但无人驾驶车辆需要完成决策控制，并要将控制精准到定量的性能标准，比如前轮精确控制到右转10.24度。普通的商用车底盘很难达到无人驾驶车辆的要求。”
因此一清的无人驾驶二类商用车底盘配备了许多高端商用车型才能见到的设备，比如ABS（防抱死制动系统）、EPS（电动转向系统）、ESP（车身电子稳定控制系统）、IBC（线控制动系统）、EPB（电子驻车制动系统）及BMS（电池管理系统）及TPMP（胎压检测）等数十个汽车电子关键部件。在保证车体有5年10万公里的质保之上，尽其所能同时把车辆智能的部分发挥到极致。
除了硬件上的“好车”要求之外，刘明认为，软件上的技术模块化能力也是量产的必要条件。“没有模块化的生产及测试能力，就没有量产的能力。”
一清的低速无人驾驶车内部都使用同一套子系统，因此具有较强的迁移性。他们会根据客户的要求、产品的特性，有针对性地选择底盘，再进行自动驾驶子系统的适配工作。目前一清拥有十余种自主研发的低速无人驾驶车型。
此外，刘明还认为，对于一个完整的自动驾驶系统来说，售后运维能力也是相当重要的一部分，目前内部也正在形成相关团队和企业攻克相关的难题。
既是算法公司又是主机厂
在自动驾驶领域，一直不乏“软件定义硬件”的声音。在刘明看来，“软件定义硬件”的本质是将软件的需求转化成为具体的实际可生产的实物。
因此如何按照算要求寻找最合适的硬件是刘明要解决的问题。这也是一清采用“正向设计”方式的原因，循著严格的研发流程，从产品功能预期指标开始，构思产品的零组件需求，再按照设计、生产、制造、测试到验证的全套标准化的程序来完成。
“比如客户提出不同的物流标准箱要求，我们会进行箱体数量及标准重量范围排列、优化箱体设计与配重设计，电池换电、转向系统等一系列工作。在初始阶段，我们会采用标准商用车底盘将原型车先做出来，然后以量产件实现交付。”刘明说。
但真正懂得自动驾驶技术的主机厂凤毛麟角，因此在这个过程中，主机厂在的配合程度尤为关键。
为此，一清的选择路径是与某传统主机厂达成合作，进行股权和资源的重组，开发了一条自动驾驶车辆专用产线，全新打造一家只生产无人车的主机厂。其300亩的产业园区将在今年12月落成，目前整体投入近10亿元。
园区5G全覆盖，并设置了完整的载人车、载物车、叉车、扫地车等等无人车的实际应用场景，包括相当面积的无人车测试实景场地，打通关键部件从设计、生产、制造、测试、展示、竞赛等等环节。
园区里包含无人车整车、场景测试、激光等关键零部件、锌动力电池等项目，从四轮6维定位到制动、轴重、车速的校准，各种环境仓测试等传统车厂总装间流程，到专为自动驾驶系统新开发的总装及检测流程：激光雷达、摄像头、惯导等传感器的抽检、常检、标定、校准远程驾驶中心等等。
毫无疑问，有了算法公司与主机厂双重身份的加持，一清（UDI）的自动驾驶车辆的生产会省去不少磨合工作。或许低速无人驾驶车有望迎接自动驾驶量产的到来。
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