“自動駕駛不只需要軟件”

Dirk Gulde

在美國通用汽車宣布在生產傳統燃油車型的部門大規(guī)模裁員和關閉工廠的那一天，我們訪問了采埃孚首席執(zhí)行官沃夫翰寧·施艾德（Wolf-Henning Scheider）。這家百年汽車零部件巨頭計劃將大量資金投入到自動駕駛和電動化領域的研發(fā)方面。也在同一天，戴姆勒旗下的Mytaxi宣布將提供電動摩托E-Scooter租賃服務。

為什么像采埃孚這樣的機械工程公司會致力于自動駕駛方面的研發(fā)？

在變革階段，尋找有吸引力的新商機是我們的職責所在。順便說一下，早在很多年前，我們就不只是一家機械公司了。我們的電子產品在各個領域都取得了令人矚目的成功，例如，我們擁有功能強大的中央計算機，用于實現我們產品中的自動駕駛功能，我們還是汽車前置攝像頭的全球市場領導者。

在自動駕駛領域，汽車制造商和像谷歌這樣的IT巨頭早已定下了戰(zhàn)略，采埃孚還能夠做出相關貢獻嗎？

我們深信自己能夠做出貢獻，同時也在積極地參與研發(fā)。未來汽車不能只依靠軟件，汽車專業(yè)技術也將發(fā)揮非常重要的作用，例如在動力性能方面，采埃孚就有著非常深刻的理解。近年來，隨著自動駕駛、電氣化技術的逐步成熟和完善，我們在新技術的量產方面也取得了諸多成就，例如從傳統的制動器、主被動安全到傳感器、計算機、平臺車聯網等方面。

如果只是簡單地將軟件安裝到汽車上，按下加速和轉向系統的按鍵，你只會有一種眩暈感，絕對無法實現你所期望的那種最佳駕駛體驗。但是，采埃孚卻能夠實現硬件與軟件的最佳組合，極其精準地控制車輛。因為只有這樣才能實現真正的自動駕駛。

是否還有其他領域能夠體現采埃孚在軟件專業(yè)方面的優(yōu)勢？

當然，僅在汽車中安裝一臺功能強大的計算機是不夠的，還需要充沛的電力給與強有力的支持。數十年來，我們始終以電驅動為方針，致力于整個傳動系統的深度開發(fā)，從集成化的48伏解決方案，到完整的混動系統，再到高度一體化的電驅動橋技術。

我們雖然具有技術方面的優(yōu)勢，還應不斷積累和完善IT方面的經驗。因此，我們建立的合作伙伴關系覆蓋了傳感器、車聯網、電子技術、出行服務商等未來出行的各個環(huán)節(jié)，例如與英偉達（Nvidia）合作打造中央計算平臺，與Mobileye合作開發(fā)高級攝像頭技術，或者與海拉（Hella）合作開發(fā)攝像頭和雷達系統。

對于采埃孚來說，駕駛算法非常重要，您更關心的是真正“智能”的自動駕駛汽車，還是像傳感器這樣的硬件？

二者我們都非常關心。我們已經研發(fā)了一系列的傳感器，使車輛具備數字化監(jiān)測周圍環(huán)境的能力。我們的系統能夠更精準地實時感知周圍環(huán)境并處理信號，而這兩者對于實現安全的自動駕駛來說都是至關重要的。但是，我們還應考慮到實際的駕駛路線情況，例如需要很長時間才能在漢堡城市內實現完全的自動駕駛，而在封閉地區(qū)和選定路線（例如城市公交車）上就能夠相對較快地實現。總之，雖然自動駕駛方面的研發(fā)仍需要大量資金和時間的投入，但是采埃孚在這方面已經遙遙領先了。

那么，這種可在選定的公交線路上行駛的車輛究竟是什么樣的呢？施艾德向我們展示了一輛作為開發(fā)車輛的面包車。車內沒有方向盤和換擋桿，只有一個大型顯示器為乘客提供娛樂服務。采埃孚還與e.Go合作，為德國郵政集團打造了一款Street Scooter電動車。2019年內還會生產出電動公交車，并開始在弗里德里希港試運行。這些電動車配備了采埃孚的多種傳感器，包括攝像頭和激光雷達，以及可接入ZF ProAI系統的雷達。未來，乘客可以通過應用程序預定公交車上的座位。當然，開始的時候還是會在電動車上保留駕駛座，這是為了在不適合自動駕駛的路段進行人工駕駛。在收集大量數據并獲得足夠的相關經驗之后，就會實現真正的自動駕駛了。

什么時候會取消電動公交車上的測試駕駛員？

我們相信到2020年的上半年就能夠實現。我們在測試區(qū)域內的車輛上配備了各類傳感器。這些傳感器能夠收集周圍環(huán)境信息，并將其傳輸到我們自己的ZF物聯網云上，通過系統網聯，提供各種服務。另一方面，隨著數據量的不斷增加，我們甚至能夠生成自己的應用地圖，而面對復雜的路況，我們的系統也將學會自己做出正確的決定。目前，我們通過與e.Go的合作，正在收集大量數據。

為什么還要創(chuàng)建你們自己的地圖？畢竟已經有了像Here這樣的地圖服務

當然，在創(chuàng)建自己地圖的同時，我們當然也會使用像Here（一款由諾基亞推出的地圖服務）這樣的地圖服務。因為，這樣不僅可以降低我們找尋和確定自動駕駛路段所產生的費用，也可對我們自己創(chuàng)建的高清地圖內容進行補充和完善。

城市是否必須對基礎設施進行調整，以方便測試？ 比如街道上的傳感器？

無需對基礎設施進行調整，例如在弗里德里希港，只在測試區(qū)域的紅綠燈上配備了無線電模塊，用于向車輛發(fā)出信號。雖然這個問題聽起來平淡無奇，但是通過攝像頭對交通燈進行可靠的識別是一項挑戰(zhàn)，我們需要與許多開發(fā)商進行競爭。當然，還是必須在所收集的數據基礎上，通過智能算法進一步處理，才能夠戰(zhàn)勝未來的所有挑戰(zhàn)。

與傳統汽車相比，自動駕駛汽車最初設計得有很高的辨識度。但是，自動駕駛汽車真的能夠緩解城市中心交通擁堵的狀況嗎？

答案是肯定的。我們有卓越的人工智能和硬件計算能力，能夠使自動駕駛汽車達到人工操控的反應靈敏程度。我們采用了搭載ZF ProAI系統（超級運算自動駕駛系統）的中央計算機，具備更高的計算能力、靈活性和擴展性，是目前用于自動駕駛的、功能最為強大的計算機，不僅能滿足各項操作的需求，還能運用于自動駕駛的各個階段。