在近日举办的2021泰达论坛上，均胜电子副总裁、均胜智能汽车技术研究院院长郭继舜进行了一场非常有见解的分享，针对一系列发展智能驾驶存在的争议性话题发表观点。
得益于先后在科技公司、主机厂、零部件公司从事高级别智能驾驶技术的开发和落地工作，他对行业争议的热点和痛点，有着深入的理解。
郭继舜的学业经历和从业经历非常丰富，本科毕业于电子科技大学电子信息工程专业，后在台湾清华大学资讯工程系、ETH Zürich计算机科学系获得硕士学位，2012年起于电子科技大学、斯坦福大学攻读人工智能博士。
从业经历来看，他先后在美国德州仪器（TI）、联发科技（MediaTek）研究院、谷歌（Google）、EMC2、百度深度学习研究院（IDL）、广汽集团汽车工程研究院等企业工作，现在全球知名零部件企业均胜电子，担任均胜电子副总裁、均胜智能汽车技术研究院院长职务。
对于高级别智能驾驶开发，他总结出六点关键判断：
第一，什么是高级别智能驾驶？他认为，能长时间脱手的驾驶就是高级别智能驾驶。长时间脱手，意味着在功能安全、传感器、感知决策做非常多的考量，可以限制ODD（运行设计域），但只要能脱手就是高级别的智能驾驶。
第二，激光雷达是必须的传感器，他非常坚定认为，只要脱手必然要有激光雷达。
他举例称，前一段时间某知名的新造车势力的车祸，有各种各样的结论，一个推测说，可能是使用的某以色列公司的算法，芯片算法存在一些问题，没有识别到中国特色的道路养护车。
但是本质上来说，在做智能驾驶系统设计的时候，往往会把毫米波雷达权重调的非常低，因为毫米波雷达太容易误触发了，对金属物太敏感，但同时摄像头对有些物体不分类就不识别不跟踪，这就意味着没有一个更棒的传感器，在某些极端条件下，毫米波雷达和摄像头都会失效。因此，只要脱手就必须有激光雷达。
第三，主机厂到底为什么要用域控制器？从落地的角度看，更重要是降本，一个行车盒子加泊车盒子成本是五六千，如果使用一个域控制器，即使芯片用的好一些，行泊一体至少降本一千块钱，这对于整车成本压力减小非常有用。可以说，驱动域控制器发展最重要的原因就是降低成本。
第四，性价比更高的轻量级控制器会取代Smart Camera成为ADAS主流解决方案，现在很多ADAS还在使用智能摄像头，这个不是未来终点，会通过降级的方式，即使简单L1、L2功能也会使用轻量控制器解决问题，原因就是降本。
第五，To C量产功能将长期处于L2++阶段，他认为到2025年可能也无法出现TｏＣ的L４出现，L3也不太会有。L3在于法律法规的影响，非常影响主机厂的开发热情。L4的问题在于原本就不是面向TｏＣ市场，需要一定时间来孵化。
L2++将长期存在于产品线的中高端，且复杂场景将进行拓展。在驾驶员随时接管车辆的前提下，能够从高速公路到城市道路，L2++可以理解在功能安全上相对于L3进行降级，但在应用体验上场景扩展了，L2++是一个挺好的产品形态。
第六，使用众包数据形成闭环基于数据驱动的功能迭代方式将成为业界共识。他谈到，目前还没很好解决数据问题，摆在面前一个很重要的问题就是《数据安全法》，此前开发影子模式的盒子，这个技术已经停下来了。他认为，所有的技术的拓展必然在吃透法律法规前提下进行，《数据安全法》会成为重要指导方向。
1、标准化前装量产是L4规模应用基础
郭继舜认为，从落地的角度看，L3不是好的产品形态，因为法律法规要求人机交互过程，有一部分时间是车在为交通结果负责，有一部分人在为交通结果负责，这个切换容易造成责任认定的问题。
L3不是好的形态，L2++是可能更好。高速公路换道行驶就是L3有的功能，如果把功能安全降低了要求，扩展到城市场景下，就是城市的L2++。怎么判断一辆车到底是不是能够做城市的L2++呢？
他认为，以当前激光雷达的能力，当只有一个激光雷达的时候，判断只在高速公路上进行领航辅助驾驶；如果搭载两个、三个或者以上激光雷达，那么基本判断能够做城市下的领航辅助驾驶。
L4到底什么样子？郭继舜认为，只有满足以下条件，才能真正实现L4的商业化运营。
首先，所有零部件都要前装，他谈到，了解一些自动驾驶公司，200台车每天要修5%，但是坏的地方并不一样，手工误差的系统积累会造成非常大的问题。
标准化的、一致性高的前装量产是L4大规模应用的基础，即使把5%降到2%和0.5%的概率也是不能被接受的，需要足够好的稳定性。
他认为，现在宣称自己是L5的企业，都是对于自己对于公众不负责任的公司。现有的能力下，要么严格限定ODD的，要么让人来做备份，比如5G的远程接管。
现在L4自动驾驶公司基本都能融资，什么才是能角逐出一二三名的时期呢？现在还不行，重要是什么时候真正能把安全员拿掉，什么时候就会见分晓，安全员被拿掉是L4的命门，可以拭目以待。
另外，完全的自维护也是非常关键的一环，在AVP时候考虑这样一个场景，就是车辆完全自主运行。只有把驾驶员拿掉，车辆能够完全自维护，Robotaxi自动驾驶的行业模式才会存在。
2、电子电气架构的发展需要渐进和理性
座舱越来越智能化，但是智能驾驶会越来越收敛。他在这两年非常强烈的感受到，智能座舱越来越百花齐放，各种生态、各种场景、各种应用，各种用表情、面部去控制车辆，但是智能驾驶越来越统一。
这主要是因为座舱对于功能安全要求不高，但是自动驾驶要求很高。当讨论一个强功能安全的时候，最后都会落在一个点，性价比高又能满足安全，可能就会收敛到同一个功能模式，比如NGP、NOP、NOI，只是名字不一样，最终场景落在最安全稳定的区域中。
他推测，未来的个性化靠的不是自动驾驶，靠的是智能座舱，智能驾驶是区分车辆等级的门槛，但不是个性化的商品。
电子电气架构的发展需要渐进和理性。他谈到，现在有很多车企说直接干集中式的电子电器架构，首先集中式架构意味着在所有的控制器领域，包括车身域、座舱域，都需要把功能安全提到最高的级别，成本非常高。
另外，集中式的架构必须有非常好的冗余控制器在旁边做热备份，这是非常难以实现。虽然OEM和Tier1的研发过程中，都在宣传说做集中式，但他觉得域控制器还是一个长期的过程，未来５年能实现集中式就非常不错了，需要要理性一点。
算力需求也是发展高级别自动驾驶重点讨论的方向。到底多少算力够用？他从工程师角度给一个计算标准。
他认为，ADAS基本是1-5T， ADAS是1到5T量级，L2+是5-10T，L2++是30-100T量级，L4是100-1000T量级，前提是使用主流的传感器方案。
算力要求和传感器直接相关。需要什么样的硬件？单个400万到800万像素的摄像头的提升，大约需要4T算力左右。全车１０余个摄像头都要做成这样吗？他认为，前后前后摄像头需要到这个级别，侧向则不需要这么高，侧向摄像头的功能需求在于识别种类，而不是细节的特征。另外，单个64线的激光雷达所需要算力15T。
与此同时，高级别智能驾驶需要更多的安全功能设计，包括感知、转向、定位、域控制器以及算法的冗余。需要有30％的算力分配给冗余控制器。
他认为，语音、手势、体态的识别不要放在智能驾驶里使用，太容易误触发。一键触达也有待商榷，碰一个键就自动驾驶，看起来用户很满意，用户知道怎么自动驾驶，但太容易引发误碰了，到最后出现了事故，这个就是设计问题。
车企的很多需求和功能来自于用户的反馈，但用户所有需求是非常感性，千万不能拿来直接用，要像外行一样思考，像专家一样工作，必须做梳理。
3、2023年会是自动驾驶另一个高峰
面向高级别自动驾驶，目前来看，OEM主导功能软件开发，Tier1提供标准化的服务，Tier２变成Tier0.5，芯片、地图、传感器公司开始直接对接车企。
他认为，掌握迭代数据OEM能够成为头部OEM，与此同时，Tier１头部效应凸显出来，而Tier２技术的集成化程度会变高。
目前，行业面临着短暂的人才短缺，长期人才过剩和不均衡发展的问题。他介绍到，在2013-2014年他在百度工作的时候，深度学习人才非常匮乏，匮乏到几乎招聘不到人，差不多有一半非AI的人来到了AI领域。
现在来看，车企也有非常多的来自非汽车行业，情况非常相似。汽车行业会出现什么问题，人才会越来越多，可能会在一年、两年来到智能驾驶领域。
但顶尖人才依然很少，底部的人才很多，这个现象要警惕，智能驾驶很缺人，但是要系统性更多的引导，比如对于应届毕业生、对于其他行业转过来人才的培养更加系统，这样才能保证人才梯度是更加完善。
最后，他表示，他对市场发展趋势做了一个预测，并将其称为高级别智能驾驶的涟漪效应。
他谈到，可以看科技增长曲线，一开始是这些新势力使用高级别智能驾驶功能，比如NGP功能，现在是传统的车厂在全力的开发域控制器和相关的功能，但是全球的OEM都没有动。
每一个涟漪传播需要一到两年时间，中国汽车行业的智能化程度是非常靠前和非常快。现在状态在于蔚小理的团队已经完成验证，比如小鹏的P5和蔚来ET7。
目前来看，整个Tier1、Tier2，大家发现好像量不大，原因还没有迎来高点，当技术应用全球化、平台化，才能真正迎来这个行业爆发。
他相信，未来是可期的，即使现在遇到一些困难也可以理解。“可以等待一下，2023、2024年会是自动驾驶又一个高峰，那时候会有更多的资金、更多的项目，也有更好人才储备”。
大咖深入解读智能汽车技术发展趋势
“IMCA第十八届国际论坛2021中国智能汽车技术大会”将于2021年9月27日-29日在深圳隆重举行，与汉诺威打造的“华南国际工业自动化展览会”同期举行。同期还将举行“2021中国新能源汽车技术大会”与“IMN 2021世界测试测量大会暨博览会”。
"IMCA第十八届国际论坛 2021中国智能汽车技术大会”
时间：2021年9月27日-29日
地点：深圳国际会展中心（宝安新馆）
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