易成自动驾驶：无人驾驶的商业化之路

2018年6月21-22日，由布谷鸟科技、佐智汽车主办，艾拉比智能、ADI亚德诺半导体、索喜科技赞助支持的“2018第二届智能座舱与智能驾驶峰会”在深圳福田区绿景锦江酒店举办。易成自动驾驶CEO宋朝忠在会上做了《无人驾驶的商业化之路》的主题演讲。



易成自动驾驶CEO宋朝忠

宋朝忠：今天在这里给大家介绍易成自动驾驶的思考。去年8月份，佐思的一位老总说，自动化驾驶是还没有盈利就已经变成红海的行业。很多人做无人驾驶解决方案，商业化是不得不面临的问题。大家知道，随着资产新规的执行，在2018年到2019年下半年，将变成资本的寒冬，这两年资金链非常紧张。作为无人驾驶的创业公司，思考如何能够商业化，将是非常重要的。

自动驾驶作为解决方案，最早要到2020年才能实现量产的突破。比如说做L3的功能模块，做L3的平台，提供L3的单元。有些企业直接搞L4无人驾驶，他们会用豪华的传感器、非常好的算法，拼装一辆能在路上跑的无人驾驶车，它的商业化就更难。（L4无人驾驶）要实现量产，预计要到2025-2030年，这给企业带来很大的资金压力。

无人驾驶的现状



图片来源：易成自动驾驶

1、基础设施不够完善

商业化首先要考虑商业化的难点，技术不够成熟、成本非常高、法律不完善、基础设施不够完善，都是难点。比如：高精地图，现在还没有条件做全中国的高精地图，这样给无人驾驶带来很大的挑战。

2、技术不够成熟

很多用户心目中认为，既然是无人驾驶，是机器的，要比人安全很多。我记得上次Uber事故以后，深圳的各种电台都在讨论无人驾驶行不行，要不要推迟几年？社会的可接受程度很关键，大众对无人驾驶的要求非常高，他们认为这个东西是绝对安全的。

3、成本非常高

比如要做高速公路的无人驾驶解决方案，传感器的高速公路探测距离至少需要200米。如果倒推一下，激光雷达至少要64线或者100线，这样激光雷达的价格大概需要50万元以上，这就对无人驾驶上路带来挑战，成本降不下来，就很难商业化。

4、法律不完善

无人驾驶法律、政策还不清晰。比如我们国家把自动驾驶L3作为人工智能的典型应用做推广，推广时首先要认定车怎样才是L3自动驾驶？比如L3功能，哪些功能归属这个级别？虽然对于L3功能做了大量的定义，但在检测的时候，还不好认定，因为规则还没有讨论清楚。

L3级别自动驾驶车，出了事故，责任归谁？现在最乐观的估计，自动驾驶的法律体系大概到2019年下半年才能梳理完成。法规层面限制了自动驾驶的产业化。

近期的自动驾驶商业化



图片来源：易成自动驾驶

基于这些考虑，必须把自动驾驶方案做其他应用模式。虽然从远期看，无人驾驶的市场规模很高，在全球能达到5000亿美元的市场规模，中国可以占到20%的市场份额。这里面，其实核心组件、激光雷达、视觉摄像头都有很大的市场潜力。比如组合定位单元，就可以在2025年达到400、500亿的市场，这种组合单元要满足企业的要求，成本应该在一千以内，售价不能超过两千元，否则就不能实现（规模化应用）。

如果定位太依赖于GPS或者RTK，未来会有很多挑战。若天上的卫星受到各种干扰，都将导致信号经常出错。汽车对事故的容忍度这么低，怎么保证一直不出错呢？

所以我们用精度不要求那么高，但是能做初步的定位，运用大量的视觉或者其他定位技术，融合协助定位，满足L3无人驾驶的定位要求。未来几年，我们公司就专门为L3自动驾驶推出基于视觉或者惯性导航的定位单元。



图片来源：易成自动驾驶



图片来源：易成自动驾驶

如果把场景限定到特定区域的自动驾驶，则商业化完全可以操作。在园区搞无人驾驶，我们进入了快速实验的阶段。深圳市一个大型公园一直想做无人驾驶运作。无人驾驶可以在这个地方应用，有几个很简单的理由：

一是低速行驶，严重事故的概率低了。
二是成本降下来，符合行业的需求。
三是园区内的场景比想象的复杂，可以做很多技术和经验的积累。

园区落地情况



我们公司提供的园区无人驾驶解决方案里，避障、红绿灯、等人的功能都是要解决的问题，易成无人车已经和湖北黄石等地有合作，上海一家企业准备买我们几十辆园区无人驾驶车，做其他的应用。

易成自动驾驶的解决方案在今年可以落地，它的功能、成本、性能都满足量产要求。但做这个车有很多难题，许多问题都要解决。

园区自动驾驶的三大难点



图片来源：易成自动驾驶

1、场景难点

汽车行业有一个问题，比如说我们现在做一款激光雷达，激光雷达一般是网线连接，网线对交换机的平均无故障时间是1万个小时。一台车每天工作8小时，意味着每天出错的概率有千分之一，投一千辆车会有一个出现故障，这肯定不行。

既然是作为车卖，怎么保证它各种场景下的绝对可靠？在游乐园里有小朋友从边上跑过来是很常见的场景，如果采用豪华传感器成本很高，怎么保证方案成本低的情况下能检测这种情况。

2、 技术难点

作为方案本身它有很多模块和硬件，每个硬件都不能保证所有的性能没有问题，不管是定位还是传感器都有可能出现问题。因为树荫或者其他情况造成定位有问题，在很多情况下也不太可靠。

硬件性能指标很好，但在实际应用的时候信号经常会飘。怎么解决？系统里各个模块如果出现问题，应该怎么做保护？要对车做各种大量的分析才能保证车足够的安全。做园区车也要借鉴ISO26262和ISO16969标准体系，做园区车的安全要求和乘用车比，没有丝毫降低。

3、商业化难点

现在的自动驾驶车在最近一年内还要配安全员，市场的盈利点在哪里？怎么打动用户使用这款车？降低成本？或者它为园区带来更好的科技感，让园区更有吸引力？市场需求如何挖掘，也是一个难点。

我们可以看到，园区无人驾驶车的售后服务会比一般的车辆维护成本高，比如安装、调试、售后服务等，这都需要采取措施解决。换句话说，做园区车要把很多场景归纳明白，将汽车安全考虑清楚，将商业模式研究非常透彻，才可以做好商业化。

易成公司在车的安全上、成本上做得比较好。我们做了详尽的市调分析，车有上百种模式，每种模式要做到最高的安全性。针对安全性，我们做了很多设计。做园区的无人驾驶，需要特别关注做功能安全，怎么实现接近于ASIL-D的要求？需要从环境入手，也需要从车本身的组件入手。

易成自动驾驶团队成员多数有汽车相关工作经验。我对于怎么做汽车设计分析很清楚，郭博士对人工智能很熟悉。易成市场运营负责人，之前在科大讯飞参与过一百多个智慧城市部署。

这些是我们对行业的简单思考。希望对自动驾驶的商业化有借鉴意义。 谢谢大家的聆听！