9月25日至28日，2021世界智能网联汽车大会在北京召开。本届大会围绕产业再造、融合应用、和合共生三个篇章展开，设有开幕式、主论坛，以及7场主题峰会、6个特色专场和2场闭门会，共邀请包括1位图灵奖国际专家、7位国内外院士、近150位国际国内智能网联汽车及ICT领域专家、企业家参与演讲探讨。以下是蘑菇车联信息科技有限公司副总裁邓志伟的演讲实录，供参考。
图为：蘑菇车联信息科技有限公司副总裁 邓志伟
演讲内容：
各位尊敬的嘉宾大家上午好，我是来自蘑菇车联的邓志伟。今天给大家带来的分享的题目是单车智能+车路协同能带给自动驾驶更高的安全。
从战略上讲，自动驾驶应该是一场革命，是一场控制的革命，或者说是一种方向盘的革命，也就是把人类对车辆的控制变成对机器的控制，今天早上我在来会场的时候，深刻感受到了的确需要把人类对车辆的控制逐渐降低，初衷是什么？主要想降低人类驾驶员不规范驾驶所造成的人身伤害和人民生命财产的伤害。但是如果真的想把人类驾驶员对车辆的控制剥夺掉，自动驾驶首先要解决的问题就是安全的问题，自动驾驶想要规模化落地，一定要先解决安全的问题，安全至上是自动驾驶的前提和基础。
自动驾驶其实很简单，从逻辑上讲很简单，从技术上讲很难，要回答这么几个问题。第一个是我在哪，第二个是我要去哪，第三个是我周围有什么，第四个是他们要去哪，第五个是我怎么做的。第一个我在哪需要通过高精的定位设备，能定位到车道级，起码知道我在哪条路，哪个车道。我要去哪包含了全局的规划和局部的规划，全局的规划是最终的目的地在哪，局部的规划就是我接下来要直行，要左转。周围有什么需要通过自身的传感器和算力单元，对周围所有交通参与者进行识别，对类别进行分析，知道周围有什么样的交通参与者，什么样的交通基础设施。下一步他们到哪，只能根据以往的路径轨迹来分析下一刻可能在什么地方，我根据他们下一刻可能到的地方，来决定我该怎么做，要回答这样几个问题。
刚才说要回答这样几个问题，在回答这几个问题的过程中，发现会引入安全的因素，安全因素怎么来。第一个就是我在哪，如果GPS信号丢失，进入桥区、隧道，进入地下停车场信号会丢失，如果没有高精定位辅助的情况下就会引入一定安全问题。第二个周围有什么，我不知道我周围有什么。第一个是看不见，看不见就是被挡住了，或者太远。第二个叫看不清，看不清就是只露出一部分的信息出来，或者是比较模糊。还有干脆我就不认识的，我把它定义成怪兽，其实是人工智能里面的怪兽，因为他不认识，自然不知道下一步会在什么地方，对他的行为是无法进行判断的。接下来就要预测接下来这些交通参与者下一个时刻会在什么地方，如果我不认识自然不知道下一个时刻会在什么地方，因为我不知道他的行为习惯。第二个是把分类弄错了，比如静态和动态没有分清楚，还有把类别没有判别清楚，这个比较难的同样是两轮车，电动自行车和摩托车的行为习惯完全不一样，行驶速度不一样，如果判断错了，对下一时刻他在什么样的位置上的估算就是错的。
如果前面这些都存在风险，自然就不知道怎么做了，我们知道自动驾驶要执行动态驾驶任务，在一定的OBD范围内执行动态驾驶任务，如果前面这些存在着安全隐患，自然不知道下一步去哪里。引入人工智能研究院的首席科学家的一段话，他认为单车智能的自动驾驶已经解决了大部分的问题，剩下5%的问题主要是长尾问题，其实我认为现在还存在可见的问题，第一个感知范围有限，我们在实际的过程中，单车智能的感知范围大概可能就70、80米，如果一个激光雷达垂直分辨率是0.3度，100米的远处，两条线之间的弧长大概是50公分，也就是一个一米七左右的人，在100米开外身上的点不会超过6个点，这样识别起来肯定是非常困难的，无法判别类别。
第二个容易被遮挡，车上的传感器、驾车的位置比较低，特别容易受到公共汽车、大汽车的遮挡，还有桥区的转弯会形成被遮挡或者感知不全。
第三个受特殊天气的影响。
第四个光线的变化，从隧道出来，或者是逆光，这样对感知都会有影响。
第五个是难以预测的行为，人走的速度比较慢，但是转弯比较快，会突然变向，或者鬼探头，都会对自动驾驶形成威胁。
这是中科院李院士在去年的世界智能网联汽车大会上提到的，做了一个中国智能网联汽车发展需要创新突破，提到了中国车辆的自动驾驶需要新的技术突破，主要包括车载的使能和车外的赋能，融为一体的感知技术，以及车路云多元融合立体场景的构建，单车使能感知就是单车智能，也就是说自动驾驶是一个系统化的工程，所谓系统化的工程不能从单点来解决问题，要系统的考虑多点解决问题。自动驾驶想要达到更高的安全，一定通过单车智能加上车路协同的方案才能获得足够的安全。
下面我们来看一下蘑菇车联的解决方案是什么样的，蘑菇车联走的技术路线是单车智能+车路协同的自动驾驶解决方案，我们把它叫做车路云一体化的自动驾驶，我们是通过单车智能+车路协同+AI云平台全局管控，可以叫做多重冗余，还不仅仅是冗余，我们还能提供补充，单车的感知加上路侧感知冗余同时加上一定的补充，实现更安全可靠的感知。蓝色的区域是单车感知的部分，蓝色的区域理论上不会形成完整的圆，因为我提到了容易被遮挡，也就是残缺的圆。橙色的区域通过路侧感知的，对蓝色的区域进行补充，形成了完整的蓝色。黄色的是通过AI云平台下发到全局，通过单车、路侧和云端形成了更安全可靠的感知。
车路云一体化系统的优势其实也是自动驾驶安全的两大关键因素，第一个叫全面性，第二个叫即时性。我们来看一下全面性和即时性我们是如何达到的。路侧的设施和车上的设施还是有一定区别，尽管也装摄像头、激光雷达、毫米波雷达，但是优势在几点，设备的参数还是有一些区别，对于逆光来讲不怕，主要是因为朝下看，并不是平看，所以对于逆光的影响不大。第二个上帝视角，我们应该都比较有经验，我们在楼上下着大雨看楼下的车辆仍然能看得比较清楚，俯视的角度能看到更多的容易被遮挡的交通参与者的位置。第三个静止不动，车上的传感器一直在运动，路侧的传感器是固定的，感知的可靠性就可以大幅的提升。对于雨天，由于有遮雨的设备，同时往下看，俯视的角度，所以说对于特殊天气的影响，也会比较小。另外一个全面性就是信息交互的全面性，不仅仅有状态的交互，还会有意图的交互，刚才我提到了单车感知要知道别人在什么地方，我周围有什么，下一时刻他会去哪里，如果通过车路协同，车与车之间进行状态交互和意图交互，自然知道你下一时刻要左转，所以信息的交互也会更全面，除了状态信息以外还有意图信息。
即时性，应用端端到端的延时只有20毫秒，整个系统链路的延时是指感知，小于100毫秒。给大家看一个视频，这个视频是我们通过车路云一体化的感知系统实现的能力，这是车内驾驶员的视角，另外一个视角是以航拍的视角，可以看到主车以及周边相关的关系都已经在视频中呈现出来了。
接下来的视频是在城市道路上挑战夜晚高峰和雨天的视频，这里存在着一些特殊的路口，比如环岛、十字路口、立交桥区，还会有进出主路的匝道，这些都是影响车辆进行自动驾驶的因素。但是我们认为，这些都是自动驾驶车辆落地的时候需要解决的问题，也就是自动驾驶想规模化的普及一定要拓展OBD的范围。
蘑菇车联采用的路线一直叫战略的方案化，方案的技术化，技术的场景化和场景的规模化，也就是陈市长一直提的技术要场景落地，只有场景的规模化，才能批量化的落地，我们在2021年3月份和衡阳签署了国内迄今为止最大的一笔智慧交通车路协同项目的订单，9月份与鹤壁签署3亿元智慧交通车路协同的项目，接下来在江苏、上海、湖北等地会陆续落地。这是丰富的落地场景，包括自动驾驶的巡逻车，提供了丰富的运营场景，为自动驾驶规模化落地提供了更丰富的应用场景。
蘑菇车联将会与产业界上下游的伙伴一起携手共创自动驾驶的美好未来，谢谢大家。
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