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中国工程院院士钟志华:以系统创新应对汽车智能化的困境

发布日期:2022-09-03 22:04  来源:会议  作者:车网中国 邓进辉   浏览次数:831

车网中国报道:
由中国汽车技术研究中心有限公司、中国汽车工程学会、中国汽车工业协会、中国汽车报社联合主办,天津经济技术开发区管理委员会特别支持,日本汽车工业协会、德国汽车工业协会联合协办的第十八届中国汽车产业发展(泰达)国际论坛(简称“泰达汽车论坛”)于2022年9月2-4日在天津市滨海新区召开。本届论坛以“强信念 稳发展 开新局”为年度主题,邀请重磅嘉宾展开深入研讨。

9月3日 在“开幕大会:‘强信念 稳发展 开新局’的政策取向与行动”中,中国工程院副院长、院士 钟志华发表演讲。
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中国工程院副院长、院士 钟志华
以下为演讲实录:
非常感谢陆总,感谢主办方邀请参加这次会议,尤其是特殊的环境下,刚才看这个效果还是非常好的。接到会议邀请以后,我也是很纠结,因为还要参加其他的活动,所以时间很紧迫。大家知道我们团队做战略研究,很多部委给我们提出了很多发展的指导。同时我看到时间这么紧,我就改变PPT内容,还是谈谈个人的一些想法和做法,有不对请大家批评指正。

讲到车联网应用的时候,其实讲到车路协同,汽车智能化、电动化高质量发展,现在国家智能化、电动化是两个重要方向。题目上说的系统创新,实际上整个链条上讲关键认识。

我的报告主要是四点,第一就是汽车智能化电动化面临的挑战。二是系统创新应对汽车智能化的困境。三是系统创新克服汽车电动化不足。四是一些探索。

智能化总结成为“六不”,包括车不认路、车不认车、车不认人、发育不全、安全不保、权责不清。

“车不认路”,大家知道智能车现在有一些概念,可能大家还要进一步澄清。我为什么讲无人驾驶或者自动驾驶,因为智能对我们车来讲更多是一个意外的内涵,车发展的一百多年一开始是讲安全的。如果在电子或者信息化,或者现在智能化发展以前,这个结构也很智能。我最早80年代就在瑞典搞这方面的研究,这个结构应该是一种智能结构,还需要人的智能去做。

到了后面结合被动安全,所以整个汽车发展历史是不断的把人工智能放进去。现在讲的智能更多是无人驾驶或者自动驾驶,这个还要区别一下。

这里面有的是讲与无人驾驶或者自动驾驶相对应,比如车要认路,我们车认路有模板,包括路况和车道,还有路的设施,这个是我们智能化面临的一个挑战。

另外一个是“车不认车”。前面车首先要判断有一个车,要判断什么车,要判断这个车的状态是前进、倒退,多高的速度等等这些信息,目前来讲很麻烦,或者说工作还差得很远,通信还有很多工作要做。

“车不认人”,我们的道路使用者,也包括所有的动物,以及我们的宠物,都是要去识别的。比如说模拟人、模拟自行车,实际上未来真正要产业化的视觉方式还要提升。

“发育不全”,我们回顾一下电动车的发展,把燃油车的燃油动力拿掉,然后想办法放电池、电机,从电动车本身来说是发育不全的。从智能车来讲,同样智能车后面讲一个例子,我们希望对路的需求,以及适应路的状态,比如爬坡、转弯、防滑。从汽车发展角度来看,智能化是伴随汽车发展不断完善、不断提升的过程,但是用更高的标准来衡量,我们现在整车的状况,汽车是发育不全的。现在做一个引导式智能驾驶,这个就在现有法规下实现部分无人驾驶,这个跟传统车辆的定位不一样,所以智能化不一样。现在的车整个构造不是一个面对智能化的方式。

“安全不保”这个有很多问题,但这都是正常的。不是一说安全问题就没有信心,哪怕我们有很多研发走弯路,这个弯路也要走,或者在一个无人区里面找路径。智能系统本身的安全还有物理安全,比如无线通讯的时候,这种物理安全目前来讲跟很多通讯交流来说还是难以解决的,因为是一个电磁波,被电磁波干扰的时候怎么办。当然有很多其他的方式来解决,但是目前在这个阶段还没有好的方式。

“权责不清”,比如选择智能车测试区,把路权还有停车场各方面赋予我们的智能无人车。另外出了事怎么办。人工智能大会上也有人讲,国际上有L1-L5的划分,这种划分是不是最科学、最合理的,是不是产业化必须按顺序走的路程,这个有争议。这些都是我们面临的挑战。

电动车的发展还有“五需”,前面领导讲了,我们在整个产业规模、市场以及市场配套都走在前面,这个是非常好的,这是我们的制度优势,也是整体优势。但是更高质量的发展,现在面临更激烈的国际竞争,我们还需要进一步规范。好的方面不讲了,我们在电池、配套、基础设施方面都走在前面,但是更高的标准,要更大量的推广,尤其要摆脱政策的依赖,越来越市场化,越来越不依赖政策,但是有些政策还是必要的。一是重量需要减轻,毕竟有电池的重量,还有其他的原因,尤其我们有的品牌,我们国内很多整机品牌不是面向电动车的,这就是为什么开始标题讲的整车系统创新。

尽管现在有政策能够使我们的消费者在购买电动车时价格低一点,我们有一个很大的优势,在使用的时候成本会更低。

续航里程大家讲能够走一千公里的车,但是一个概念,如果更换更大的电池可以开得更远,我们讲同样的电池怎么提高行驶里程并解决里程焦虑。

80%-90%都是上下班,或者在城市范围之内,或者500公里就够了,有的人就想说到西藏去,为什么不租一个性能更全面的车。除了续航里程,还有一个高低温的问题。

安全方面还需要进一步提升,大家很关注能量密度。另外一个问题如果是传统车改装,尽管安全可以满足法规要求,但是对于消费者来说是不够安全的。可能星级会降低,重量膨胀了,同样情况下碰撞增加了,重力改变了,重心就变了,这个是综合性的。因为现在量不大,所以问题还不显著。随着时间的推移,这个问题会慢慢被解决。充电设施是一块,包括未来有回收,包括电池的回收,还有其他方面的工作。

系统创新应对汽车的困境“五要”。首先路要有新标识。我们从整个汽车发展和道路的发展、协同的发展角度来看。比如高速公路很智能化了,我们现在的路,哪怕是城市道路有很多路边的设施,但是现在是不系统的。我们要面向下一代道路体系,这样对于整个社会成本是更低的,而不是更高的。如果高度智能化,我们的转向控制,我们的纵向、横向控制会更加精确。其实我在十年前做了单人车、双人车,这是因为一个是前后转向要联动,另外是法规没有,所以还是四轮,但是现在发展机会可以更好的来推广。

车不认车怎么来解决?就是车要新特征。我们很多大科学家做瞳孔识别的时候很聪明,来辨别你的车。为什么我们车要新标识,原来要各种灯,包括前后转向,都是针对传统车而言的,对于智能车来讲,为什么不去定义新的,就会简单得多了,我们有一些出错的概率就会低很多了。有一些博士,也是做智能驾驶研究的,都已经到大公司去了,就跟我一直讨论一个问题,这个路径预测涵盖率是多少,我说99.999%都不行,对于我们的安全来讲是不行的,理论上不能有出错的机会。

另外一个是“人”要有新的辨别方法。现在看图像去找人,或者去找路上的动物,车没有这么高的识别度。我们的眼睛经常跟视觉有差别,因为从物理上有缺陷,包括人工智能计算,人的眼睛识别度就很高,虽然我没有近视,但是已经老花了。前两天我看见我们家房子里有蚂蚁,这个蚂蚁很小很小,我也一下子就能看到了,我也是做一个试验。

另外看人是非常清楚,这个不是问题,这个光还有反射,比如逆光,这个解决起来都非常困难。

电动化步骤简单讲一下,一个是重量问题,一个是价格问题,还有性能问题,现在特别关心是四化,模块化、轻量化、智能化、系统优化。关于充电、高低温的问题,如果把轻量化和模块化做到位,我们的智能化在一定程度下可以解决。

我们还有系统问题,我们部分关键零部件有短板。

另外关于交通,这是一个智能交通。刚才讲现在的应用有很多,我现在讲快速的大运量,全球范围内平均时速就是35公里左右,我们有专用的道路,所有的智能驾驶和自动驾驶,我们完全对标现在法规,首先要不受天气影响。

这是长沙二十多公里的高速路,我们把路封掉进行试验,让上千名学生模拟大运量。通过这个场景,把智能化分阶段发展很好地运用,比如第一阶段无人驾驶智能化发展。

我就汇报这些,不对请批评指正。 

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