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自动驾驶最核心的技术是什么？
这里说的自动驾驶不是特斯拉的辅助驾驶FSD，不是华为的辅助驾驶ADS，更不是那些鼓吹车位到车位哪里都能开，出了问题请看用户手册的NOA、NGP……
而是系统运行期间出了任何问题，系统能担责、敢担责的自动驾驶系统。
对于一个能担责、敢担责的自动驾驶系统，它最核心的技术是什么？是感知？是决策？是规划控制？是系统冗余备份？是人机交互HMI？是操作员培训？是在役监控？是持续迭代优化？
这些都很重要，但不是最重要的，个人认为自动驾驶最核心的技术是：管理。
自动驾驶是一个系统性的工程问题，如何在有限的人力、有限的时间、有限的经费内，设计并开发出一个复杂的自动驾驶系统，并且还要保证自动驾驶系统的安全、稳定运行呢？
要知道，一个自动驾驶车辆会涉及到上万个零部件，相关的设计、开发、测试、生产、工艺、运营等岗位也有上万个。这里的人员可能来自不同国家、不同地域、不同文化，要想使团队达到最优效果，保证自动驾驶系统的安全、稳定运行。需要我们采用“系统工程”的方法把团队中的每一个人串联起来。
“系统工程”是从系统的观念出发，采用多学科的方法和手段来求得系统整体的最优的综合化的组织、管理、技术和方法的总称。
系统工程是为了实现系统的最佳效能，对系统的组成要素、组织结构、信息流等进行分析研究的科学方法，它是一个技术过程，也是一个管理过程。
管理技术（系统工程）贯穿自动驾驶汽车研发、测试、部署及运营的整个过程中，涉及项目规划、资源配置、进度控制、质量保障和风险管理等一系列的技术和方法。
这些技术旨在确保自动驾驶汽车的安全性、可靠性、高效性和合规性，推动自动驾驶技术的落地应用。
自动驾驶管理技术的核心要素：
项目规划：明确自动驾驶项目的目标、范围、时间表和预算，制定详细的项目计划，确保项目资源得到合理分配。
包括技术目标（明确系统的真实可实现的功能边界，而不是全国都能开、哪里都能开）和商业目标（如产品的市场定位、预期销量等）。
资源配置：根据项目需求，配置合适的人力资源、硬件设备和软件工具，确保项目团队具备实现目标的能力。
自动驾驶项目通常需要多领域的专家共同协作，如机器学习、控制系统、硬件设计等。
进度控制：通过制定里程碑、甘特图等工具，监控项目的进展情况，及时调整计划和资源分配，确保项目按时完成。 自动驾驶项目通常周期长、技术复杂，时间管理的好坏直接影响到项目的进度和成本。
质量保障：建立质量管理体系，对自动驾驶汽车的研发、测试、部署及运营过程进行质量控制，确保产品符合相关标准和法规要求。 包括对硬件和软件系统的严格测试和验证，以确保其在各种情况下都能正常工作。
自动驾驶开发的系统工程流程
需求分析：首先，系统工程师需要与项目团队和利益相关者沟通，明确自动驾驶系统的功能和性能要求。
这包括安全标准、乘客舒适度、行驶效率等方面的要求。
系统设计：在需求分析的基础上，系统工程师需要制定自动驾驶系统的总体架构，包括各个子系统的划分、接口定义和交互流程。 例如，感知系统的布置、决策算法的架构和控制系统的配置。
实施与集成：系统工程师会指导团队进行各个子系统的开发和实施，确保它们符合设计要求。之后，这些子系统会被集成在一起，形成一个完整的自动驾驶系统。
这一阶段涉及硬件的组装、软件的编写和调试、以及系统级的测试。
测试与验证：在自动驾驶系统开发完成后，系统工程师会安排进行严格的测试和验证工作，以确保系统符合需求、安全且可靠。 这包括模拟测试、场地内轨道测试、真实道路测试和法规认证等步骤。
系统工程在自动驾驶中的关键挑战：
技术复杂性：自动驾驶系统的技术复杂性非常高，涉及多个领域的知识和技术的融合。
系统工程师需要处理大量的数据、算法和硬件问题，同时确保系统的安全性和可靠性。
法规与标准：自动驾驶的发展受到严格的法规和标准约束。系统工程师需要密切关注法规动态，确保自动驾驶系统符合相关要求。 这会涉及与监管机构、行业组织和利益相关者的沟通和协作。
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