G： 目前 L2 的重点还是在感知上。而到了 L3 重点就变成了规划，也就是如何能让系统像人一样开车，同时还能维持安全性。这对于 Tier 1 来说会带来怎样的挑战？

唐： 我们在开发 L3 系统时，会把环境模型的确立定为最重要的元素之一，因为环境模型是对整个车外界环境的判断以及自身状态的设立，所以我们把它称为自动驾驶的心脏。在此之后就是要定义功能，我们更多的把功能解读为自动驾驶的意识，就是想让车怎么来加速、减速、变道等等。

唐： 到 L3 级之后，中央计算平台就非常重要了，它好比就是自动驾驶的大脑。从算力需求上来说 L3 就会非常的大，并且在感知、规划和行动端还都需要有备份冗余，这些都将由中央计算平台来承载。到这时，传感器更多的就是去负责精确采集驾驶环境中动态与静态的物体信息，而大部分的识别、规划、控制算法的运行都会集成到中央控制单元里面去。

唐：L3 的决策问题，实际上就是很多功能算法的整合问题。在 L2 时，Tier 1 通常会把功能算法分的比较细，例如我们会有单独的 AEB 功能算法、ACC 功能算法、还有 LKA 等等这些算法，并且这些功能算法主要都是和传感器对应整合的，例如 AEB 和 ACC 会整合到雷达中，LKA 则会整合到摄像头中，在开发时我们也会是一个一个算法单元逐个去做。这么做的原因是便于产品的模块化。但是到了 L3，你的传感器布局会更复杂，一个功能可能会用到很多的传感器，这时功能算法就需要去融合，甚至 AEB 自动刹车也会导入到一个横向的控制功能中，这就意味着，整个算法的开发都不能再沿用原来 L2 的模式了。

（大陆集团第五代长距雷达）

唐： 目前有公司在开发利用卷积神经网络（CNN 也就是深度学习）来做端到端整合算法的开发，但是这个模型完全没有商业化。其原因也是因为 L3 自动驾驶的整个系统架构比以前的 L2 复杂了太多。所以在我看来，L3 开发真正的难点是两个，第一个就是刚提到的系统架构设计，第二个就是测试，像 L3 这么庞大的系统要想商业化落地的话，你必须经过同样非常复杂以及长时间的测试。

G： 现在很多公司开始做 L4 级别，您觉得 L4 真正的商业化前景如何？

唐：L4 已经成为了一条自动驾驶的发展路线，传统工业走的是阶梯式的 L1、L2、L3，后来像 Waymo 这样的公司则开始直接去做 L4。原因很简单，就是商业诉求不一样。因为我们 Tier 1 生产的产品商业诉求就是供给整车厂，他放到车里卖给终端消费者，这是我们基本的商业化路径。但对于一些科技公司来说，他们在现有汽车供应链中无法直接商业化，所以它们选择另一条商业路径，也就是 Robotaxi，那就必须要达到 L4。当然，这里的 L4 也是一个在限定场景内的完全自动驾驶。其最终的目的是要覆盖目前能够提供移动出行服务的车。

G： 您觉得 L4 的发展会对现有的技术以及供应链体系带来怎样的变化？

唐： 如果真的到 L4 的话，整个生产系统就会变化。具体会变成什么样，我们大陆集团也在探索。从目前来说，很多科技公司或者说互联网公司，他们在向我们这些传统的车企学习，学习整车的系统架构，包括安全、执行，甚至是感知规划等等，在学习的同时，他们也在向传统车厂渗透理念。同时作为我们 Tier 1 来说，我们也在寻求变革，我们也要向互联网公司去学习，学习他们的文化、学习他们开发的模式、学习他们在做软件时的敏捷以及不断迭代的方式。这也就是为什么我们会积极去与英伟达、英特尔以及百度这样的科技公司合作。

唐： 以我的观点来看，关键在于谁向谁学的快。到 L4 的时候也就是要去检验一个双方学习成果的时候。因为到那个阶段，整个移动出行的生态系统会发生变化，竞争对手的身份也会发生变化。我们大陆集团相信，L1 一直到 L4，甚至 L5 应该会共存非常长的时间。但是从 L1 到 L3 层级的车的话，我相信还是以传统供应链的方式存在，而且应该在很长一段时间是一个比较大的比重。到了 L4、L5，整个的生态系统发生变化，整个车辆运营的价值链跟今天肯定是完全不一样了。那个时候的变化我觉得很难定义，只有交给市场来检验了。

GeekCar 总结

透过这一个半小时的专访，我们大可以总结出几点重要的结论：

① L2 级别 ADAS 迅速普及的背后，隐藏着 Tier 1 强大的车规级、系统级产品开发能力以及模块化能力。这也就是为什么 L2 的前装市场至今仍然被那几家 Tier 1 巨头垄断的原因。

② L3 是一道重要分水岭，其不管是从功能研发还是从安全定义来说都要比 L2 困难得多，因此其大范围普及很可能不会像 L2 这么快。

③ L4 的到来才会是一切新可能性真正爆发的开始。这也是很多科技公司发力 L4 的原因。

对于大陆集团这样的 Tier 1 来说，他们的 L2 方案已经成为了市场上的主力产品，L3 则是作为即将进入市场的技术储备，而未来的 L4 则会是对其转型效果的最终检验。正如唐总所说，L1－L4 是会共存很长一段时间的，这也就意味着以 Tier 1 为主力的传统汽车供应模式依然会在未来很长一段时间内贯穿自动驾驶的感知、规划与行动这条主线。只不过，这条主线上的参与者可能会和过去的时代有所不同。

可以说 2018 年既是 ADAS 的崛起之年，也是自动驾驶真正挑战的开始之年。

Mark

我只是个广告狗

作者问答

问：关于前装自动驾驶，你还有什么想了解的？