《智造1+1》05｜地平线独家解读全场景智能化方案 自动驾驶核心在于人车信任

《智造1+1》05｜地平线独家解读全场景智能化方案 自动驾驶核心在于人车信任酷柚online ：《智造1+1》是搜狐汽车发起的一档高端视频访谈栏目。访谈对象为汽车产业链上新科技、新商业、新服务企业的掌舵者，包括智能汽车制造、智能网联、智能硬件、智能出行、智能物流等前沿

：《智造1+1》是搜狐汽车发起的一档高端视频访谈栏目。访谈对象为汽车产业链上新科技、新商业、新服务企业的掌舵者，包括智能汽车制造、智能网联、智能硬件、智能出行、智能物流等前沿企业，这些企业从事着深度创新性的工作，推动汽车行业的全面革新。

栏目致力于通过创始人或高管的视角与思考、规划与行动，展现行业的发展蓝图与企业前行的力量和脚步。

此为第五期，搜狐汽车事业部总张丽玥联合同济大学汽车学院教授、汽车安全技术研究所所长朱西产共同对话地平线副总裁、智能驾驶产品经理余轶南，探讨芯片企业对自动驾驶以及智能汽车的思考。

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｜王磊

视频｜龚夏毅

策划｜李德辉

在自动驾驶由「L2+」阶段迈向「L3」的关键节点上，产业的视角开始从整车厂投射向上游的产业链，激光雷达厂商、AI芯片企业、自动驾驶方案提供商……众多公司从幕后走向台前，成为资本追逐的宠儿，成为技术落地的先行者，成为这个时代的明星。

本期栏目，我们邀请到了国内汽车AI芯片领域的明星企业地平线，来向我们分享AI芯片企业视角，自动驾驶产业与智能汽车产业的关键发展趋势。2020年于长安汽车UNI-T车型搭载的征程2芯片令地平线成为国内首家车规级芯片上车的企业。

在征程2代的基础上，地平线持续迭代硬件产品以及与硬件配套的软件算法，去年9月，地平线推出了高性能车规级芯片征程3，基于征程3芯片，地平线推出了Horizon Matrix Pilot前装L2+辅助驾驶方案与Horizon Halo 3.0智能座舱解决方案。就在今年5月，地平线宣布其下一代高性能车规级AI芯片征程5也已流片成功，目前成功点亮。

高等级自动驾驶与智能座舱已经成为地平线重点布局的两大方向，余轶南表示，这两大方向未来都会向全场景进行覆盖。“在自动驾驶方面，全场景的智能汽车应该要覆盖城市的整个场景；而在智能座舱方面，我们需要实现主动交互和智能化的整车控制，而不光是目前对车机的控制。”

“等到我们把自动驾驶的场景做得越来越全，把整车控制的场景做得越来越全，就可以将两个方向有机结合起来，形成一个面向智能汽车的全场景解决方案，这是我们思考的整车智能化的终极目标。“

在目前公众热议的自动驾驶汽车安全方面，余轶南认为归根结底是产品的实际功能要低于公众的预期，他认为：“随着自动驾驶汽车的能力逐渐提高，我们的宣传、市场的引导，都需要跟用户不断地沟通交流，让用户知道车辆的边界在哪里，什么情况下会有危险，什么地方是目前自动驾驶搞不定的。自动驾驶汽车的安全最终是全行业的任务，整车厂、自动驾驶公司与规定法律法规的相关部门需要共同努力解决。”

「PART ONE」：核心观点

余轶南核心观点：

1、 汽车作为新的智能化终端，早期需要整个上游产业链的支撑，包括芯片、各类传感器以及整个智能座舱体系。

2、 当我们把车辆的高级自动驾驶或辅助驾驶，与车辆的智能座舱相结合，我们会发现车辆将不再是由方向盘控制的终端，更多将会以来人和车的主动交互来实现整车状态的控制。

3、 整个人机交互解决的不是最基本的功能问题，更多解决的是人和车相互信任的问题。

4、 将全场景自动驾驶与全场景智能座舱相结合，形成一个面向智能汽车的全场景方案，是我们认为的整车智能化的终极目标。

5、 自动驾驶安全的核心问题，是目前的功能低于用户的预期值，当自动驾驶不断发展，我们的宣传、市场的引导也需要跟进，不断跟用户沟通交流，让用户知道车辆功能的边界在何处。

朱西产核心观点：

1、 今年将会成为L3级自动驾驶元年，虽然目前市场上并没有严格意义上的L3级自动驾驶车型，但在AI摄像头、激光雷达、人工智能算法以及底层计算芯片的支撑下，目前市场上的车型将能够通过迭代开发升级到L3级自动驾驶。

2、 自动驾驶成为了智能汽车重新定义豪华的必要因素，也引爆了L3级自动驾驶的市场竞争，这样的竞争会在5年内减分晓。五年内谁能摘下L3级自动驾驶这颗皇冠上的明珠，谁就会成为下一代汽车产业的英雄，成为影响市场的独角兽。

3、 L2+自动驾驶频繁导致车祸的原因在于，消费者对它的期待大于车辆的功能，实际上是L2的功能，但却给了驾驶员L3的期待。

4、 智能汽车的过渡有一点与智能手机不同，智能手机使用中的不习惯最多只会让消费者换手机，牺牲的是满意度，不会引发社会问题；但智能汽车使用过程中的不习惯却会带来生命的代价，要有措施保障，不能任由它自然过渡。

张丽玥核心观点：

1、 自动驾驶的发展与人类成长演进也有类似的过程，从一个小小的孩子成长到一个发育健全的青年，很多时候我们看到的东西，做出的判断，其实是在不断去试错被纠正的一个过程，整个自动驾驶的演进过程中也会遇到这种情况。

2、 自动驾驶的眼睛和用户的磨合问题特别重要。

3、 自动驾驶的普及过程挺像当时智能手机的普及过程，人们用第一台智能手机的时候可能会觉得非常不方便，但是当养成使用习惯之后，反而能提升使用效率，其他的智能手机同样也能很快上手。自动驾驶的普及可能也会经历这么一个过渡的过程，在这个过程中，随着技术的演进、升级，使用的平顺性也会得到提升，未来用户在进到车里之后，也许不用做任何学习，就可以顺利使用。

「PART TWO」：高层对话

01 L3级自动驾驶竞赛五年见分晓

自动驾驶技术起步已有十余年，虽然L4/L5级自动驾驶距离落地仍有一段距离，但L3级自动驾驶的商业化已经迫在眉睫，地平线推出的征程3、征程5芯片和基于这些芯片打造的解决方案也加速了L3级自动驾驶的量产上车。

张丽玥：请余总介绍一下地平线目前的发展状态，以及对未来的一些思考。

余轶南：大家好，我是余轶南，在地平线是负责自动驾驶。地平线是一家创业公司，我们2015年成立，致力于做人工智能芯片。汽车是目前人工智能落地最大的场景。地平线从整个业务上来看，包含整个汽车的智能化、AIOT以及整个芯片的平台三个大的战略布局。

在汽车方面，我们经过五年的深耕，去年征程2代芯片已经在汽车行业量产。今年，我们的征程3代就会在新车上量产，并且很快就会推出征程 5 芯片。每一代芯片AI计算能力的提升，可以给汽车产品带来智能化的提升，让用户在车里感受到越来越多智能化给大家生活带来的更安全和更美好的体验。

张丽玥：朱老师认为整个自动驾驶行业目前处于一种什么状态？

朱西产：今年智能汽车的焦点无疑属于自动驾驶，今年可以说是L3级自动驾驶落地的元年。今年上海车展可以看到两个有意思的现象，一个是全世界在欢迎华为带来的全新自动驾驶产品，另一个是全社会在批判特斯拉的自动驾驶给带来的安全问题。

L3级自动驾驶还是蛮难实现的，现在真正的L3级自动驾驶汽车肯定没有，因为这需要政府批准，全世界，美国也好、德国也好、中国也好都还没有L3级自动驾驶标准，没有标准法规、认证程序，真正的L3级自动驾驶的车也是没有的。

但是具备区别于ADAS的新一代自动驾驶汽车的确出现了，无论是特斯拉还是华为，从他们放出来的影片看，自动驾驶能力远远不是我们现在市场上驾驶辅助系统所能比拟的，基本上双手可以脱离方向盘，在地图的支持下，不仅在高速公路上，在复杂的城市道路上，基本上双手脱离方向盘都能搞得定，但这些车从法律角度上现在称不上L3，有的叫L2+，有的叫L2.5，这都不是最规范的说法，现在最规范的说法仍然是辅助驾驶系统。

但是这些车有AI摄像头、激光雷达、人工智能算法的加持，背后还有功能强大的计算芯片支撑。随着芯片算力不断上升，这一类具有这些特征的车辆可以通过迭代开发上升到L3。所以今年引爆了L3自动驾驶的量产竞争，自动驾驶成了智能汽车重新定义豪华的一个必要要素，我估计五年内这个竞争会见分晓。

从用户的角度来说，大家需要一辆智能车，能够有智能交互、信息、娱乐、导航，在我的行程当中这辆车能够接替我开车。驾驶辅助系统是帮助我开车，等发展到L3级自动驾驶，我希望有些情况下我有些事情要办的时候，它能代替我开车，这样一辆L3级自动驾驶汽车的价值是非常高的。这辆车可以自主行动，像当年的智能手机一样，它会脱离交通工具的属性，成为一个新物种。

这是现在整个行业的情况，在L2级自动驾驶向L3级自动驾驶发展的时候，L3级自动驾驶才是真正的自动驾驶。今年SCE的新分级，美国SAE又做了重新规定，从L3到L5才能叫自动驾驶，目前市场上的汽车都不能称为自动驾驶汽车，应该叫做驾驶辅助系统。

如果按照SAE3016 2021年4月份新修订的标准，目前全世界应该没有可销售的L3级自动驾驶汽车。但是在AI摄像头、激光雷达、高算力芯片、域控制器、高精地图的支持下，车辆是具备达到L3级自动驾驶的能力的，大约需要五年的时间进行迭代升级，这些车有可能升级成L3级自动驾驶汽车。未来五年内谁能够摘下L3的皇冠上的这颗明珠，他就是下一代的汽车产业的英雄，就是我们下一个独角兽。

02 地平线的全场景智能化如何实现？

在今年4月举办的上海车展上，地平线发布了全场景智能化解决方案，提及利用高算力的AI芯片同时实现高等级自动驾驶与智能座舱交互，在本期栏目中，余轶南重点介绍了地平线的实现路径。

张丽玥：上海车展期间我们发布了全场景智能化解决方案，将智能座舱和自动驾驶相结合作为重点方向，地平线计划如何实现这一点？

余轶南：智能汽车其实是一个新兴的产业，汽车作为新的非常巨大的智能化终端，最早需要整个产业链上游的支撑。从最上面来看就是芯片，以及车身各种各样的传感器。过去很难有满足汽车要求的芯片，包括芯片本身的规格以及它的算力支撑。百TOPS级别的芯片基本上去年上半年到今年上半年才有，真正能够走向量产的百TOPS级别的芯片，还要看明年市场的表现。

除了芯片以外，就是传感器。最成熟的传感器是摄像头和毫米波，但是毫米波过去分辨率比较低，虽然可以做到比较好的质量，但还没有办法满足高级别自动驾驶的要求，后面可以看4D毫米波有没有这个潜力。

另外自动驾驶方面激光雷达也很关键，但目前最大的两个问题一个是成本、一个是质量，这两个方面还需要很多努力。特斯拉走了一条特别特立独行的路，几乎靠纯视觉，靠大算力从视觉里面压榨信息出来，给自动驾驶的功能区去用。

除自动驾驶以外，从整车智能化来讲，另外一条非常好的赛道其实是智能座舱。过去这个领域叫智能网联，网联是过去很多年的重点，我们解决了车上联网的痛点，本质上就是把手机和iPad搬到了车上，让车联网，进行导航，这并不算智能座舱的能力。

地平线从去年开始首先量产的是智能座舱里的智能交互，我们人和车不再是通过按键或者触屏来交流，通过语音、通过眼神、通过手势也可以跟车进行智能的交互。在这种情况下，其实人通过手势、语音理论上是可以控制车上所有东西的，只要车上这些控制接口开放给语音和手势即可。

当我们把这两条赛道结合起来，我们发现车已经不再是用方向盘去控制的终端，它越来越多可以靠人和车自然的交互来去控制整个车辆的状态的，这是智能座舱里面最重要的主题，除此以外自动驾驶也可以通过语音、手势去控制。这些控制不再是微观层面的控制，而应该更多是宏观层面的控制。

举个例子，比如当自动驾驶汽车已经开到某一个停车场周边的时候，语音应该主动发起交互询问驾驶员我们是不是要停在这个附近的停车场，这时候驾驶员回答yes就好，回答完以后这个车就应该自动停到停车场，这里面其实可以减少非常多次人和车通过触屏交互的方式。

其实，整个人机交互解决的不是基本的功能问题，更多是人和车相互信任的问题，在这方面，它需要一个非常强大的AI算力的支持。其实在看待整车智能化的时候，我们在最开始芯片设计的步骤就开始考虑到将来自动驾驶应该是一个自动驾驶的功能和人和车自动自动化的交互耦合的方案和解决模式。芯片最开始设计和定义的时候，我们就非常深度地思考过这两个场景，它未来应该是什么样子。

张丽玥：怎么理解其中全场景的概念？

余轶南：全场景其实是相对于过去的自动驾驶和智能座舱来看的。

过去，我们把这两个功能区按照场景去划分，比如辅助驾驶，我们看的是它的运行区间，例如很多功能只能在高速路和结构化道路中使用，这些区域的限制其实限制了辅助驾驶很多功能的开启，用户只能在比较少的场景中使用辅助驾驶功能。

从去年开始，带有导航的自动驾驶车型量产了，用户可以在高速公路上实现点到点的自动驾驶，这已经对场景进行了补充，包括高速公路上的闸道，从一个高速公路上通过闸道进入另一个高速公路。理论上我们可以从北京开到上海，从上海开到广州，从广州开到重庆，完全可以实现点到点。在这个过程中，我们可以解决整个行驶过程中的安全性问题，它的场景覆盖度已经是比较高了。

再往下看，我从北京开到上海，到了上海从高速路上下来怎么办，现在的量产车做不到之后场景的自动驾驶。下了高速以后，在程序里只能实现车道保持、AEB等部分辅助驾驶功能，我们的自动驾驶在城市里还做不到在城市里面通过十字路口左拐或者在车流交汇的地方右拐，通过人群密集的斑马线这些功能。

我们现在所讲的全场景智能汽车其实从场景范围上来讲，应该是要去覆盖整个城市场景的，这是全场景的第一点，就是在自动驾驶领域，它的覆盖范围应该要足够广。

第二个场景，要看整个座舱的范围，过去不管语音也好，手势也好，可能只能控制车机本身。其实车上可以控制的东西非常多，车门、车床、座椅，包括空调等等，非常多的东西你都可以控制，从座舱角度来讲，它也可以通过智能化的手段对这些场景进行控制。

当我们把整个自动驾驶的场景做得越来越全，把整个整车的场景做得越来越全，并且把这两个功能有机结合起来，我们就可以形成一个面向智能汽车全场景的解决方案，这是我们对于整车智能化的终极目标。

03 自动驾驶的安全性如何解决？

张丽玥：大家在讨论自动驾驶演进的时候，消费者比较关心的，应该是其中的安全性问题。刚刚讲到的视觉感知认识问题，人类在成长演进的过程中，同样有很多试错和学习的过程，从小小的孩子成长到一个发育健全的青年，很多时候我们看到的东西，形成的判断，都是在不断试错被纠正的过程，对于我们的自动驾驶汽车而言是否也是如此？两位如何看待自动驾驶发展过程中安全性的问题？

朱西产：自动驾驶本来是为了解决安全问题进行研发的，结果现在还真被安全问题绊住了。ADAS系统是提高安全性的，曾经只有一个毫米波雷达、一个摄像头的ADAS能够提升车辆的安全性，因为它在人类驾驶员安全的基础上又做了一个加法，它到底能解决多少问题并不能量化，用户对它的期待也并不高，但确实增加了一个安全保障。

但现在的L2+反而形成了危险，因为这辆车在大部分情况下，可以自动驾驶，很多用户就把开车的任务完全交给它了，实际上期待大于了它的能力，目前的L2+在城市道路上还无法实现自动驾驶。这是L2+自动驾驶的问题，特斯拉的事故很多也是这个原因导致的，驾驶员对它的期待大于车辆的功能，它实际上功能是L2的功能，但是它却给了驾驶员L3的期待，并且在一些正常情况下，正常使用过程中建立起来了驾驶员对这辆车自动驾驶的信任，当你过度信任的时候它实际上搞不定，这种情况就要命了。

期待大于安全是最危险的。我们希望用五年的时间，利用智能摄像头、激光雷达、高算力芯片、高精地图的支持，来让自动驾驶汽车真正达到L3级，让用户的期待等于它的能力，这时候它又是安全的。

在这之前我们需要注意产品的宣传，现在有的公司一说就是用户的错，是误用。但如果你对用户的误用没有进行合理管控，你放任用户误用，甚至你的设计导致了用户误用，这也是车厂的缺陷，也是汽车的缺陷。

张丽玥：自动驾驶的眼睛和用户的磨合问题还是特别重要的。

余轶南：是的，我觉得安全其实对于汽车来讲绝对是最核心的。地平线从我们做整个产品开始，安全一直都是摆在第一位的。从产品的布局上来讲，我们其实是同时在做驾驶和座舱两件事情，我们座舱里面一方面去为了满足人机交互的需求，另外一方面最重要的就是满足对驾驶员状态的理解和识别的诉求，它本质上也是为了给更高等级的自动驾驶去来提供更多的关于人的信息。

从技术角度来讲，现在从摄像头分辨率到算力，到摄像头整个传感器装配的量，都是不断在增加的，为什么要增加这些传感器，其实也都是为了安全和行驶的体验。

技术以外，我想表达另外一些观点。第一个点，其实人开车本身是有驾校的，你要通过驾校，要领驾驶证，你不领驾驶证开车是一件非常危险的事情。这件事情在今天来讲就是一个社会的共识，大部分人在开车的时候都不会想我还要考过驾校这件事情，它已经成为一种自然的行为了。

自动驾驶却不是这样，，对于L1级别，用户对它并没有多大的期望，就是自己开车，当前方发生突然紧急问题的时候，能有一脚AEB帮我把车刹下来救我一命，让我从死亡变成受伤，从受伤变成不受伤，我觉得这辆车已经买得非常非常值了，所以AEB这个事情对于所有客户都是非常强的刚需。

但是当我们自动驾驶能力越来越提高的时候，我们的宣传、市场上的引导，需要跟用户不断有交互和沟通，让用户知道车辆的边界在什么地方，什么地方会有威胁，什么地方是自动驾驶当前搞不定的，需要驾驶员本身去覆盖这样的场景。我觉得在这样一种情况下，车和人的交互，包括车本身对于危险的分析，包括更好的自动驾驶的技术都是需要不断努力的。

第三点，整个行业的自我约束和法律法规的约束。过去没有人规范产品功能的命名，但是从现在开始就不能这样了，这是国家发挥了兜底作用，提升了社会的安全性。

其实大家可以仔细看现在自动驾驶出事故的车辆，全部都是自动驾驶做得其实还可以的，它在过渡阶段才会出事情。用户对这个事情期望很高，或者用了几次以后发现还真的挺不错的，然后就放心了，可能就睡觉了，结果就出了事故。

所以我觉得其实安全这个事情最终来讲是一个非常需要综合考量的全行业的问题，几个方面，整车厂、自动驾驶公司、制定法律法规的相关部门，对整个市场的引导，对于用户的教育，都需要多方面共同实现，单方面搞不定这个事情，必须大家齐心协力把这个事情做好。

张丽玥：自动驾驶的普及过程挺像当时智能手机的普及过程，人们用第一台智能手机的时候可能会觉得非常不方便，但是当养成使用习惯之后，反而能提升使用效率，其他的智能手机同样也能很快上手。自动驾驶的普及可能也会经历这么一个过渡的过程，在这个过程中，随着技术的演进、升级，使用的平顺性也会得到提升，未来用户在进到车里之后，也许不用做任何学习，就可以顺利使用。

朱西产：但是智能手机和智能汽车有一点不同之处，智能手机用户使用习惯的过渡最多是以满意度作为代价，不会引起社会问题，但是智能汽车自动驾驶不能任由它自然过渡的，因为最后付出的是生命代价。

我们现在就得用一个非常严密的科学的方法，现在行业里面把它叫做预期功能安全，就是ISO 21448。在预期功能安全里要解决三个问题，系统功能的不足在哪里，这种系统功能的不足到底出现在哪种环境下，第三就是用户会不会误操作，用户误操作的后果是什么，所以我们要用科学的方法去解决，不能用IT的或者移动互联网的自然迭代。

余轶南：在安全这个方面，就是需要解决功能边界的问题，功能的边界更多是跟不确定的环境相关的，在整个开发和车型的测试验证过程中，我们需要通过大规模的路测去分析和发现。对于每一个场景，它整个功能的效率是多少，我们在征程3、征程5的开发上都重复了这个步骤，目的就是要为产品最后描述清楚在不同的场景下整车表现的能力是什么样的。这种东西如果我们能给到消费者，让消费者认识到在什么样的场景，车辆无法做出非常有效的判断，其实就能给消费者带来自动驾驶安全保障的提升。