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广汽研究院智能驾驶技术部部长郭继顺

我每次都做PPT，所以十分钟前我还在修改PPT，希望能给你一些新的东西。每一次一切都不一样，每次我告诉你可能会有错误的词或什么。原始设备制造商考虑如何在实际大规模生产中使用高精度地图，使整体大规模生产更加安全可靠。

首先，我仍然希望每次都保留前几个PPT。你想听的是广告后的部分。对我来说，前面是主菜，后面是附菜，所以我先谈谈主菜。广汽今年在世界500强中排名第189位。广汽是少数几家拥有研究所的汽车工厂之一。广汽研究院将把自己的技术出口到丰田、本田和其他合资企业，此外还有自己的品牌——川汽。合资企业生产的纯电动汽车和国产化工作都是由广汽研究院出口的，所以我们对自己的技术还是很有信心的。

我们周围的所有高精度地图现在都有安全官员在研究者旁边。完全不需要监督的自动驾驶汽车可以被打到任何一辆完全不需要驾驶员参与的自动驾驶汽车上。还有上海和洛杉矶的前瞻性设计中心，主要做汽车的外观设计，还有底特律。我们希望将技术出口到北美，以便在北美大规模生产模型。还有硅谷，一些研发团队正在合作研究自动驾驶。

我们坚持向前发展和商业化。与此同时，广汽开发了自动驾驶，尤其是L3。我们将看到越来越多的汽车在大规模生产中完成L3相关功能。我们还将重点开发L3级自动驾驶平台。L2级自动驾驶仪，今年引进的纯电动相关技术是我们自己开发设计的，我们认为现在还不错。

我们拥有一支超过4000人的团队，并投入了大量的精力和人力来确保前瞻性研究和开发的连续性和效率。轻量化、电动化、情感化是广州汽车努力创造的产品。轻量级和情感提升客户体验。我们有两个、五个和十年计划，每年都要修改，以确保整体研发方向和技术积累能够跟上当前行业的步伐。我主要负责自动驾驶部门，我的部门负责从L1到L3和L4的自动驾驶。L4离大规模生产还有很长的路要走。我们已经积累了很多技术。我们在比赛中取得了好成绩。一方面，我们正在应用大规模生产技术，另一方面，我们希望在未来将更好的前向技术应用于相对长期的自主驾驶技术。

这就是我们所看到的。未来中国汽车工业将有四种不同类型的企业。第一种类型，已经掌握了积极的核心竞争力和生产高性能汽车的能力，将成为一个领先的主机厂。此外，他们将逐渐落后，最终原设计和生产能力的主机厂将成为替代工厂。当然，将来我们必须筹集大量资金，完善我们自己的工厂，因为我们的工厂太糟糕了，我们不得不建立自己的工厂。原始设备制造商仍然被其他人拒绝，所有的主机厂仍然必须努力达到顶端。有特斯拉和威来，他们有新的想法、新的技术和应用技术的新方法。博世和百度、阿里和腾讯都在做这样的工作。作为一家OEM服务提供商，我们将共同努力，对我们擅长的领域负责，引领汽车进入一个新时代。

我原本想写一张不同级别的高精度地图。昨天，我问了四味图的新主席。只有在那之后，我才知道特斯拉在中国没有使用高精度地图，而只使用ADAS地图。我改变了高精度地图的批量生产应用，主要集中在L3和L4。自驾车的前景是，到2025年，自驾车的普及率将达到12%，100%的高端汽车将具备这一功能。与此同时，我们可以看到，中国很可能成为未来自动驾驶着陆的一个非常重要的市场，因为中国用户非常期待自动驾驶。这是我们与罗兰·贝格磋商的结果。几天前我看到了一个结果。70%的中国用户期待着无人驾驶和无人驾驶的到来，这远远高于英国、美国和日本。当我在美国学习的时候，我们参加了自动驾驶项目。我的一个同学后来参加了另一个项目。这个项目是深度医疗和成像。我问他为什么你不想做自动驾驶仪，这是一个很酷的项目。他是美国人。他说这是因为当我18岁的时候，我父亲给了我一辆车，这是我18岁时的礼物。我很难想象有一天我的妻子会不需要我，她会环游世界，甚至开车送别人去赚钱。中国用户在买车时对新技术的应用非常感兴趣。

目前，大规模生产是L1和L2自动驾驶，我们将在2020年第一季度大规模生产疑似L3。我是个技术人员。无论市场如何宣传它，我必须说，到目前为止，我们仍然找不到冗余系统的每股收益。因此，我们说，自驾以L3经验为例，可以尝试摆脱它，但不具备安全水平。因此，可以称之为怀疑L3自动驾驶的批量生产产品。如果市场需要，该公司计划与优步或滴滴合作，在2023年至2025年间批量生产L4级自动驾驶汽车。这张地图似乎是早上看到的。除了导航信息之外，高清晰度地图通常不面向驾驶员或人员，而是用于自动驾驶系统的自我定位和对外国产品的理解。

就像5G和4G是人类使用的最后一代移动网络一样。在5G，它不是为我们，而是为自动驾驶和智能工厂，所以我们不需要ADAS地图的高精度，但汽车需要。从感觉上来说，当我不能快速而全面地理解我周围的世界时，高精度地图对于交叉验证来说是一件非常好的事情，通常是在L4级别。例如，L4有太多的交通参与者。我们需要快速分类和感知，而高精度地图尤为重要。L3级，在大量的测试中，感知部分是好的，感知是所有交通参与者的，不包括在高精度地图中，所以L3级，高精度地图的作用是更多的自我定位。

Geofence，我如何让用户知道他们什么时候可以自动驾驶，什么时候不能，因为L3级自动驾驶是在高速公路上。广汽L2的特点都是我们自己开发的，算法都是从底层改变的。当我们测试时，我们在100，000到200，000条高速公路上测试，并且在高速公路测试后在城市道路上测试。事实上，L2和L3基本上不考虑城市道路。然而，为了防止像特斯拉这样的用户滥用，我买了一个夹子夹在前面。我非常担心一些精神错乱的人会这样做。我已经做了很多测试，以确保用户在滥用时仍然可以保证他的安全。但是，场景不能被覆盖，所以在L3级自动驾驶中，我们必须快速判断此时是否可以进行自动驾驶，是否需要起飞坡道等等，所有这些都需要电子围栏，这对高精度地图非常重要。

还有车道级别的路线规划，L4我们发现，我们必须结合高精度的地图，知道什么时候我会更适合做节点。我们必须做出当地判断，在相当长的道路上什么时候合并路线更好，在这个水平上，我们必须有高精度的地图，使自动驾驶更有信心。当我对特斯拉进行基准测试时，我发现在自主驾驶的L2.5级中，特斯拉在中国的城市道路上行驶，车辆在加速和减速时更自信、更快、更果断。我一直认为特斯拉使用了辅助的高精度测绘设备。昨天我确定不是。特斯拉的算法非常出色。

不同自动驾驶水平的高精度地图要求。如果一个客人早上说他的高精度地图是用厘米级或十厘米级制作的，无论是哪一级，我只是说我的测试结果。这是理论值，到L3级，到10-30cm，但我们真的做不到。让我给你看看实际价值。我们想谈谈水平定位在20厘米，垂直定位在1米，为什么水平定位更好，因为有车道线的限制。要解决的问题是如何确保每一次车辆通过坡道时，都知道它正在通过一个十字路口。它必须被控制在低于米的水平，否则坡道将错过，我们已经花了很多精力。

L3高精度地图技术，一是绝对定位，即车辆本身的姿态信息，摄像机和高精度地图的相对定位，从而控制水平和垂直的亚米级数值。如果我跑了一上午，看看结果，如果我能保持在2米左右，我会很感激。它非常稳定和好。在GAC要求自动驾驶和高精度地图之前，我们已经做了大量工作。我们希望不会给地图制作者和合作伙伴带来任何问题，但我们希望确保整个产品的稳定性和安全性。例如，在开始的时候，我非常心烦意乱，必须达到超氧化物歧化酶的水平，但是发现的20个供应商中没有一个能做到，所以我妥协了，但这仍然是可能的。

除此之外，还可以看到对更新频率、车道线、特征属性等的要求。例如，要求在高精度地图上标记每条虚线的端点。你不能说你告诉我这是一条实线，虚线已经被替换了。不，准确度可以在标记后进一步确定。最后，我们有一个相似的结果。每一个场景都需要精确。这是高精度地图的精度，而不是最终系统的结果精度。我们需要自我定位等等。我只要求高精度地图的精度。

不同场景下的关键场景，这是指L3关键场景。现在有超过30个三级自动驾驶场景被定义为大规模生产，分为三类。一种场景叫做关键指示器，例如，当有交叉车道或TGP时，我必须太精确。麻烦在哪里？问题是，如果在高速公路拥堵时前面有一排汽车，就没有道路信息，这非常麻烦。然而，我们要求高精度。我们要求我们应该垂直到达亚洲米的高度。如果差距是两米，我们可能会直接去前面的车后面，我将承担全部责任。除此之外，高速公路拥堵是很难做到的，虽然在低速行驶时，L2有一个大问题，那就是，我们的逻辑是L2自动驾驶，如果前面有车道，先跟着车道，如果没有车道，跟着车，如果有目标。如果前面全是车，当车道线不可见时，前面的车也很糟糕，当拥挤被添加到其他车道时，我的也是如此。我们已经做了很多测试，至少目前是在三级自动驾驶仪上，我们要求当有拥堵时，最终的结果应该是在亚洲米的垂直高度上。不同的场景指的是高速公路没有岔道时的美好时光。大约80%和90%的高速公路有大约2米的误差。只有在整体情况下，我们才能保证自驱动L3具有较好的定位精度。

我们想了很多，概念已经建立，需求可能已经建立，现在做什么真的有点困难，所以我告诉你，我们已经找到三个方案，我们已经调查了很多供应商。第一个方案效果最好。它是由高精度绝对定位、路径设备、高精度匹配等组成的模块。天线一定是蘑菇头天线，在车上很难看。现在我们必须找到解决这个问题的方法。拥有非常好的数据能力也是一个问题。相关资源需要地图制造商的地图、硬件模块和相机，要达到SOB级别非常非常困难，但我们仍然在走这条路。

第二个普通的定位加导航计算表明，买车的人不需要每年支付一部分钱。这需要ADAS地图匹配，即高精度地图+ADAS地图。优点是我不需要绝对定位装置，缺点是车辆所在的道路非常慢，因为定位是相对的，绝对定位能力不够。刚才有IDK，但现在没有IDK。视觉识别肯定需要时间，误差为正负10米。因此，我们可以做一个测试，在行驶2公里后100%确定我在哪条路上。这是个问题，怎么做呢？我必须在大屏幕上写一段话，请注意现在一定是高速公路，否则我将不负责任。我不知道用户是否应该打开自动驾驶功能。

第三个常见位置，加上航位推算加相机，依靠相机来匹配高精度地图，不需要ADAS。没有高精度地图的绝对定位信息，垄断性很差，但优点是系统足够简单，因为自驱动L3不仅仅是高精度地图。这件事花了我们很多精力。我们想做什么？我们将尽可能地增加它的成本，但是我们必须确保第一辆车出来时会有好的性能。

该功能是安全的，基本上需要账套级别。硬件制造商发现这样做太难了。经过仔细研究，我认为它是可以的和有能力的。这非常困难。带软件功能的账套要求地图制作者达到地图、数据、数据流等的账套级别。即使实现了硬件，仍然不够，需要软件。如果有技术公司的技术人员能够很好地解决这个问题，请立即联系我们，我们可以立即推动您进行大规模生产。

对于L3自动驾驶，地图不是给人看的，但是矢量化之后，我们可以看到道路上典型信息的收集速度，例如车道线、虚线、实线、方向线和分叉路口。左上角的图表要求分支的垂直精度低于米级，这非常困难。第二个背光仍然被很好地识别，这是直接识别的结果。第三个交通标志，第四个收集路灯，广告牌等。，计算汽车在哪里。这是一张完全矢量化的地图。这样做的原因很简单。我们要求每公里包含尽可能多的矢量信息，同时将每公里的数据量控制在15K以内。也就是说，我要求在中国的所有约10克的产品都要投保，否则就不能投保。

岔路口的矢量精度、立体系统的Z向精度、30万公里高速公路和城市高速公路的数据完整性、每公里不超过15K的数据容量下的特征丰富度、数据更新的频率以及如何进行众包，因为第一张地图是由ADAS制作的，并且相机被用在后面将低精度相机的信息叠加在ADAS上以保持高精度，这也是一个问题。

L4，我们现在也在做。我们已经把所有的地图打包并打开了。如果你把你的自动驾驶汽车带到我们这边，我们会给你一个界面。如你所见，除了L4层以外的路基特征，我们已经矢量化了所有应该被翻转或伪装的虚拟线。我们目前的L4级高精度地图基本上减少了所有的L3功能。这个相对较高，大约每公里60到100公里，并且已经被完全压缩。L4尚未达到大规模生产。L4的大规模生产需要相对较长的时间。例如，刚才提到的冗余传感器、冗余电源等等都是非常大的问题。

这就是我的全部，谢谢你。

请密切关注GALLES直播的“2019自动驾驶仪地图和定位会议”！

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