樊坚强:智能驾驶——驱动互联时代

  • 2019-09-21 18:15
  • 来源:电车资源

摘要:在本届峰会上,德尔福科技集团副总裁及大中华区总裁樊坚强在“第二届全球智能汽车前沿峰会(GIV2019)”做《智能驾驶——驱动互联时代》演讲。

由百人会主办的“第二届全球智能汽车前沿峰会(GIV2019)”于9月21日在武汉国际会议中心召开。GIV2019以“加强顶层设计,探索场景应用”为大会主题,包含一场高层论坛、两场主题峰会,分别为“自动驾驶前沿技术峰会”和“打造自动驾驶产业体系峰会”。

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樊坚强:智能驾驶——驱动互联时代

在本届峰会上,德尔福科技集团副总裁及大中华区总裁樊坚强在“第二届全球智能汽车前沿峰会(GIV2019)”做《智能驾驶——驱动互联时代》演讲。

以下是大会演讲嘉宾速记:

樊坚强:大家下午好!今天我想这个话题可能跟新兴的智能驾驶有一点不同,我们从另外一个角度讲怎么去探讨这个智能驾驶,今天上午很多嘉宾讲了整个气势宏大的场面,未来得无人驾驶,未来的场景,未来得车联网,但是有一个嘉宾给我留下非常深的印象,就是我们这么多怎么去落地,智能驾驶、无人驾驶已经两三年,前几年更热,现在热度慢慢在降低,如果今后的5年、10年之内还没有一个非常好的产品能够落地的话,我相信在座的各位,包括我们民众对这个热情都会降低。所以说我今天在这里讲的话是一个非常小的点,怎么去探讨这些智能驾驶包括车联网落地,所以从0到1,中间差一个0.5,所以这就是我今天讲的话题。

我们现在整个车也好、无人车也好,新能源也好,不管怎么样驱动是必须的,你不能说搞辆车没动力,传统的动力包括内燃机,我们唱衰了很久,结果专家说不要唱衰,因为我们的道路还要走,因为这样中国整个教育、产业都好。现在我们电气化去发展,电气化肯定是越来越强,越来越好,最后是一个互联和智能互联的概念,就是传统的我们十几年之前,到现在一直探索整个动力板块无非就是两个字,如何探讨节能,如何探索减排,那即使我们到了电气化时代这个话题也不会灭掉,比如说我们用纯电,就是怎么省电,节能的概念是永远不会消灭的。我们怎么探索通过智能网联这个概念把这个概念往前面加深一部,这是我们今天讲的。因为整个大趋势对整个智能网联对我们整个动力系统,驱动系统带来一个全新的概念,这个概念会得到更清洁的排放,更优异的性能这就是我们今天要做的落地的点。

我们再回顾一下传统,不管怎么样我们一百年的历史,传统动力总成部分,包括我们的发动机,通过一而再再而三的优化节能基本上到了墙壁了,我们1%的提高或者2%的提升要付出的努力相当之高,以及到了混动油耗的提升也不是太明显,现在我们是怎么做,现在整个场景是不一样的,整个场景因为这个智能互联把我们传统的在动力总成方面的节能减排的概念扩大到真正的我们消费者使用,不管怎么样现在我们做测试的,刚才这个老师也讲测试,我们现在很多节能减排的一些技术也好,一些指标也好,基本上在封闭的场景里面做的,但是我们现实中老百姓、天气也好感受到的是我们车子在路上开车的油耗,开出的排放,这个事情是怎么解决,我们要真实性,现在我们国家也颁布了一些概念,就是我们发现真正真实路面的测试,和我们实验室做的还是有差别的,怎么真实性,说白了就是真正做到节能减排是驾驶员是各位在座的开着车真正的油耗降低,真正的排放降低。所以今天通过我们整个互联网场景的概念,通过这个云端计算,通过如果说假设我们有一千辆车,或者一百万量车,全部来的话我们就发现最优秀的司机怎么开这个车子,这样的话我这个油耗,我这个排放都会下来,通过这种方式来解决这个问题。

这个问题已经是不可想象的,但现在因为互联网的技术以及车联网的技术是可以实现的,我们再稍微回顾一下,我们定义的什么叫智能汽车,我们叫无人驾驶,什么叫自动驾驶,这个概念我不想多讲。我们分布无人驾驶是非常高端的概念,有的人说五年之内实现,有的人说十年,有的人说2025年,还有的研究机构表明没法有时间表,因为真的不知道无人驾驶到什么时候,但是智能驾驶今天就可以实现。那今天为了我们明天做一些成果把这个做出来,这样对行业也增加一些新鲜的力度。这个是德尔福新做的,德尔福基于我们做动力系统,我们运用现有的包括L1的传感器,感知的一些场景,比如说上坡、下坡、路面、雨天,包括车灯怎么样去进一步调控我们的油电混合度,包括传统的内燃机,怎么点火喷油量,通过智能的方式达到绩优的场景驾驶的概念,这个概念省油在座的都是专家,可以感觉到省油的方式是很现实的。

这个刚才讲了,这个是基于驾驶员驾驶性的概念,不仅仅是适用于传统内燃机,包括纯电也都适用,如果通过我们这套系统怎么辅助驾驶,,还有上午讲的,有些车子标出来说续航500公里,结果拿到手一测300公里,一年之后200公里,为什么?因为场景不一样,但是我们消费者真正使用场景是我们开出来的,不是说一个实验室数据标出来的。这个也是我们主要的方式,还是控制速度,通过这个速度的一个变化在整个应用场景拐弯上坡、下坡的整个控制能量和扭矩的分布曲线,这样达到一个优化的概念,这个概念要通过人工智能的方式来进一步选优,另外一个通过大数据的过程积累,积累的话因为你再选优的话,仅仅还是一个模型的结果,这个模型的结果会给很多东西带来一个误区,以为模型就成功了,就是为什么以前我们都很热,都是学术型的,真正要落地的话还是要实实在在的数据,这些大数据+模型应该能够找到我用我的话来讲的话,我们要找一个全球最优秀的驾驶员,就是这个概念。

比如说上坡下坡简单一点,这个上坡下坡你可以用数据算的,就是慢慢加,如果做到的话可以到10%的油耗都能够省下来,但是能不能做到就看各个人的驾驶习惯。这个是另外一个场景,通过信号灯、限速,整个车与车的距离,前面一辆车突然的刹车了,如果我是司机的话,我就会踩刹车,踩重一点,轻一点也很关键,如果是智能型东西的话,雷达探测有一个微妙感知的话,慢慢刹油耗就会下来,就简单一个例子,就是一个老司机和一个新司机的差别,我们对比过,就是一个老的非常有经验的司机为了省油,踩油门为目的的,和新的司机才刚刚起步的新的司机跟老司机差到20%,就这么简单的一个东西。我们的想法是基于真正的节能,因为节能而减排,因为现在的节能减排基本上大家都在座的可能知道还是有一些对立的,你排放好的话能耗就上去,我要省油排放就不太好,我们这个做的号是因为本身的油耗下来了,没有损失排放,所以我们这个是一致的,不是一个翘翘板,我们这个技术随着智能网联的进一步的丰富,它效益越好。一开始小,后来越来越好的概念。那德尔福怎么实现呢?包括所有内燃机的控制器,这样我们揉在一块就使我们能够成为这个目标提供了一个基础,另外一个通过我们现有的车联网的概念,云端的概念,基础建设信息、雷达的信号,嫁接到传统的硬件上面去实现的话就有可能。讲个例子那时候跟几家做了一个联盟,一个项目,因为时间关系就不再细讲了,关键是我们这个模型,一开始还是要建模型,模型完了之后大数据再归纳,这是一个非常关键的东西。我们做了两条路,一个是15号路,另外一个19号路,我们叫很多人去自己驾驶,然后对比我们所谓的智能驾驶,人工智能驾驶的概念。这个差别还是相当明显的,就是我们这边有很多很多的人工的去驾驶一个行为,跟我们智能驾驶比的话还是大于16%到18%油耗的一个节省。这是我们在路上面的测试的区域,然后对比一下子,整个也不长大概1.3公里,就看看,我人去做和智能驾驶,就是机器人去开这个车的话,大概是什么样的一个概念,我们的概念不一样的就是是解放双脚减少能耗,不是说双手,手还在这边,所以安全应该是可以保障的。

这边因为时间关系就简单放一个录像给大家看一下子。这边有两根线,下面红线就是一般的司机开的,这个蓝线就是机器人开的,我们这个智能驾驶的软件开的,你看开的话上纵轴的话就是油耗,横轴是距离,你看这个基本上我们油耗就智能驾驶开的话,油耗普遍是降低的,我们大概10%几的降幅。整个这个场景包括里程的改变,一开始是45,后来是35,整个这个是模拟一个真实的场景。因为时间关系我们就不再播放了,最后因为做这个东西要有一个非常好的地图,一个三维的地图,现在我们在跟TomTom合作,今天早上非常激动,我们也可以把这个地图做的很精准,这个地图非常关键,因为按照地形来选择你最优化的喷油的概念。这也是德尔福未来的一个美好的愿望,就是说不仅可以提供安全性和便利性,还可以利用ADAS传感器数据来扩大车辆续航里程,降低车辆运营成本并减少车辆排放。我们是为了我们更清洁、更美好、更长远的使命来驱动我们向前的研发。谢谢大家!

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