请谈一谈自动驾驶在未来的发展规划和行业的影响

Q：请谈一谈自动驾驶在未来的发展规划和行业的影响。自动驾驶的技术标准和法律文件的起草工作中，专家参与了哪些？在智能驾驶行业的政策方面，有哪些部门联合发布了相关文件？A：在未来，智能驾驶技术将进一步推广应用，越来越多的企业和玩家将参与其中。国内智能驾驶的技术标准和法律文件的起草工作。 Q：请谈一谈自动驾驶在未来的发展规划和行业的影响。自动驾驶的技术标准和法律文件的起草工作中，专家参与了哪些？在智能驾驶行业的政策方面，有哪些部门联合发布了相关文件？A：在未来，智能驾驶技术将进一步推广应用，越来越多的企业和玩家将参与其中。国内智能驾驶的技术标准和法律文件的起草工作。国家工信部、公安部、交通部等多个部门联合发布了开展智能软件汽车准入和上路通行试点工作的文件. Q：国内自动驾驶行业的试点通知中有哪些亮点？A：在智能驾驶方面进入正规化，并逐渐面向量产车型，路测实施也从小量定制化向大量试用转变。同时，各家车企也在进入第二梯队，甚至第三梯队的量产车型. Q：在智能驾驶的标准制定和路测实施方面，有哪些重要的改进和规范化措施？A：标准委员会、工信部等在标准制定、数据安全和网络安全方面下了很大力度，规范化了路测设施、摄像头等联网设备的配置，规范数据存储和保存，同时推出了一系列白皮书和标准.Q：2018年开始的传感器研究主要集中在哪些领域？A：支架的决策融合和算法等方面，新架构更轻量化、基于整体的安全芯片，结合路测端的实施形成人车路云的整体思维架构.Q：智能网联系统的提升对人车路云有何影响？ A：通过路测摄像头捕捉和车端雷达传感器反馈人的感矢口，人车路云三者形成一个整体的思维架构，提升支架的安全性。 Q：国内信息安全做得好吗？A：非常好，国内法规远远超过欧美，比如地理信息的加密和数据加密，北斗和异地定位信息的建立等方面。 Q：L3级别的智能驾驶在试点城市中有什么本质性的区别吗？A：政策没有本质性的区别，都需要申请牌照，进行多公里的实测和发布正式的测试牌照，牌照每九个月到12个月要重新续一遍。Q新的规程与量产车的关系是什么？A：更偏向于量产车型，包括吉利、一汽、上汽、红旗、宝马等都可以申请相应的量产车型的路测和适用性. Q：之前的车辆自动驾驶分级有哪些问题？A：之前的车辆自动驾驶分级没有明晰的分级标准，导致各车型在特定场景下的功能性开发程度不同。新的规程加强了分级标准的明确性. Q：车辆安全方面的厂商主要是哪些？有何区别？ A：包括传统的网络安全产品和整体的数据加密等.传统的网络安全产品基本上是照搬欧盟的标准解读，而整体的数据加密是我们国内独有的。数据加密分为两个部分，包括数据的网络加密和不同零部件的数据加密。 Q：国内对车辆远程升级的规定和规范有哪些？ A：主要包括OTA升级、数据脱敏、语音语义模糊化处理和CA数字签名. Q：车端的数据存储方式是怎样的？A：国家对车端的数据存储方式进行了规定和规范，要求老老实实放在车端上面，并进行相关的加密和保护。 Q：车辆加CA体系是什么？ 入一种保护车辆数据安全的方式，将车辆简单加个密码，进行数据上传和下发，保证数据不会在中途被拦截等被攻击。 Q：CA体系预计执行多长时间才能有正式的文件出来？A：已经有多年的试点工作经验.但还有两个卡脖子的问题，比如功能性标准的陆续出台和高精地图的成本问题。 Q：功能性标准在车企内化中还需要多长时间？车载定位系统的要求 是怎样的？A：功能性标准需要放在25年左右前后去落地，车企把这些标准内 化完之后，可能还要一段时间.对于一些高端的L4及以上的车型需要高精地图，目前行业的高精地图成本太高，车企需要一个蒯介的方式呈现在终端的客户面前。 Q：如果没有测试和数据保障，安全性、一致性、数据保障等方面会出现问题吗？ A：可能会下降，需要有高精地图配合的测试.测试成本高，难以达到最终标准，可能会少量进行某几个车型的L3L4级别的试行. Q：请问如何解决路口的安全问题？请问如何解决网络瘫痪的问题？A：国内的解决方案是在路边建一个大的ECU把周边的人和车都变成模型化，进行分析，发指令 给车辆，保证路口的安全性。国内可能只有北京、上海、深圳、广州这样的城市，可能未来能支持一两个这种质点的一个发展。这种方案需要5G网络、低延时的带宽等技术支持，对于国内来说是一个问题.如果100辆车在一个密集的交通路口处理问题，可能会导致整个路口瘫痪。需要卷边缘计算这一块可能会更多一些。国内对于算力和算法的要求也越来越高。 Q：请问有哪几家比较好的厂商？A：国内目前主流的制架有感知的和纯靠感知的两种，融合方式的被更多的车企喜爱，因为成本更低、可靠性更高。安全芯片的理念提出来并不久，处于比较慢的滞后性水平，需要弥补算力薄弱的部分。国内边缘计算能力薄弱，算力和算法需要不断改 进.Q：请问国内对于安全芯片有哪些要求？A：国内要求必须是安全芯片，处于滞后性水平，算力和算法需要不断改进。边缘计算能力薄弱，需要弥补。安全芯片是在感知、危险物品等方面的交通落实上，安全芯片边缘计算的算力能够支持这么多传感器的感知. Q：请问边缘计算的重要性是什么？A：需要不断改进，算力薄弱。算法也需要不断改进.国内边缘计算能力薄弱，算力和算法需要不断改进。 Q：现在的支架技术，国内的传感器技术是怎么样的？A：目前主流上看到的还是毫米波。包括角毫米波、多线固态、摄像头，还是一个融合为主的方案。大家还是用的是一些融合的方式。 Q：市面上主流的传感器是哪些？A：目前市面上主流的传感器还是毫米波。包括角毫米波、多线固态、摄像头，还是一个融合为主的方案。 Q：车企的供应商水平如何？A：车企的供应商水平差异很大，一般分为自研派和采购派。自研派像体育、仪器、上汽等基本上都是自研团队，工程师和算法工程师都有二三十人。采购派则通过采购来解决车企的供应问题. Q：研发在整体上的情况如何？A：研发比例较高的是二三十名的车企，基本上都是自家研发，自家车型，自家给自家做相关的一些L三级以上开发。即使是二三十名以下的车企，也开始了一些大规模的外包，比如说我感知野外包，我融合也外包，我算法也外包，最后我整体全是外包。 Q：是否需要考虑对M车产业带来的影响？A：目前来说，我们整个汽车圈对于道路的开放可能会引起国内国外一些路权上的限制，会引起一部分的关注。但是需要深入考虑的是对整个产业的影响. Q：车辆未来是否会在国内进行测试？A：未来可能会有一些外国车企把他们的车拉到我们这边来做测试，这些会在我们国内国外引起关注。