汽車零部件企業(yè)在網聯領域有哪些機會

    在環(huán)境感知層、信息融合層、智能決策層、控制執(zhí)行層都有關鍵的核心技術供中國企業(yè)布局和突破。

    編者按：

    經過3個月的緊張籌備，2個月案例的耐心收集，1個月的部分參評企業(yè)考察和初審，2016首屆鈴軒獎在上海舉行了終審及頒獎典禮。在鈴軒獎12位專業(yè)評委的高水準、嚴要求評選下，本屆鈴軒獎共評出發(fā)動機類、底盤類、車身類、電子電器類、新能源類、跨國零部件類六大類、17個獎項，通用類零部件獎項最終空缺。

    在11月29日的“突圍之路——2016首屆鈴軒獎頒獎典禮暨中國汽車零部件創(chuàng)新論壇”上，鈴軒獎評委、上海交通大學汽車工程研究院副院長殷承良發(fā)表了主題演講。他認為，在智能網聯汽車核心零部件技術領域，環(huán)境感知層、數據采集層、智能決策層、控制執(zhí)行層都有可待挖掘的細分市場，比如激光雷達、毫米波雷達、攝像頭、超聲波雷達、紅外熱成像儀、GNSS/INS等傳感器，亟待降低成本或提高精度，這些都是中國零部件企業(yè)的機遇。

    以下是殷承良演講實錄，《汽車商業(yè)評論》記者張碩編輯整理，有刪節(jié)。

    關于汽車零部件，我們講的大多是基于傳統(tǒng)汽車的。傳統(tǒng)汽車零部件永遠是根基，今天幾位的演講所說的關于做大、做強思路都是非常正確的，我想再延伸一步講講對未來汽車的思考。

    智能網聯是未來汽車重要的一個發(fā)展趨勢，體現在電動化、智能化、網絡化和信息化四個方面。賈可博士的“汽車四化”還包括共享化，共享化我是這樣理解的，那是車外的事，已經是商業(yè)模式而不是汽車本身的事。關于智能網聯，我們講的是汽車本身有這樣的發(fā)展趨勢，這點也是業(yè)界的共識。

    智能網聯汽車領域衍生出眾多概念，如車聯網、高級輔助駕駛、無人駕駛、智能汽車、互聯網汽車等。對于智能網聯汽車的定義也各不相同，實際上從汽車零部件的角度出發(fā)，我們認為這是一個最重要的發(fā)展。在傳感器、控制器、執(zhí)行器方面加入了非常多跟傳統(tǒng)汽車不同的元素，解決的是更復雜的汽車行駛問題。

    什么是智能化控制

    在其中，“高級輔助駕駛”可以說是智能化、網聯化的第一階段。現在有非常多的細分功能出現，包括盲區(qū)監(jiān)測、疲勞監(jiān)測、車道偏離、自適應巡航、自動泊車等。這些功能大致可以分解為環(huán)境感知、信息融合、智能決策、控制執(zhí)行四個層面。

    以自適應巡航、車道保持、自動泊車為例，通過雷達、車速傳感器、攝像頭進行環(huán)境感知，把對于周邊車輛、車道線、障礙物等識別提取出來，這是信息融合。

    接下來判斷如何進行機械化、智能化方面的操作，包括決策、預警、路徑規(guī)劃，這些方面是智能決策。

    最后讓車自動化運行車速控制、轉向等功能，這是控制執(zhí)行層面的內容。

    我們可以看到，與傳統(tǒng)汽車所不同的是，環(huán)境感知層新增加了太多零部件，包括路側系統(tǒng)、衛(wèi)星導航、紅外測距、攝像頭、激光雷達、毫米波雷達、超聲波雷達等。

    它們將采集到的數據進行信息融合時，還需要有精準的定位、新的場景重構、行人和障礙物的識別、車輛的識別等。

    不僅僅是靜態(tài)的識別，能夠判別它是車、是路、是人，還要判別它的行為是什么——也就是說對車突然轉向、人橫穿馬路等動態(tài)行為的判別。

    有了這一步我們才能做路徑的規(guī)劃，才可以考慮是機械駕駛還是人類駕駛，再發(fā)出指令進行自動駕駛的驅動、制動、轉向等。再結合車輛的耦合動力學關系，共同構成了我們智能化、網聯化汽車新增的功能。

    另外還有一個很重要的安全體系，傳統(tǒng)汽車更多關注的是行車安全（safety），ABS、ESP等防碰撞技術，現在還要重視信息安全（security），在這里我要特別強調，它應該和傳統(tǒng)汽車進行完美融合。

    很多IT業(yè)進入這個行業(yè)，把汽車當成黑匣子，想做智能化控制——老實說這樣做樣車玩玩可以。很簡單，如果冰雪天道路打滑，突然道路識別要求轉向避讓，與整車配合不好的話，一打滑反而會撞到人。

    這些新增的零配件和功能一定要和傳統(tǒng)汽車控制完美結合，整個控制系統(tǒng)如何整合很重要，還有模塊性能和整車功能的不同測試也是我們要解決的。

    什么是智能化的控制？我本人的觀點，它無非就是汽車電子控制更深一步的延伸，它仍然是ECU，仍然是傳感器，仍然是控制器、執(zhí)行器，但是它賦予了新內容，并且有周邊大量的網絡和路側的環(huán)境。

 智能網聯汽車用什么感知一切

    首先在智能網聯汽車的感知系統(tǒng)層面，新增的傳感器有激光雷達、毫米波雷達、超聲波雷達、單目/雙目攝像頭、紅外熱成像儀、GPS/INS組合導航單元及傳統(tǒng)汽車原裝傳感器等。多種傳感器各有優(yōu)勢與劣勢，相互補充形成對周圍環(huán)境的精確感知。

    激光雷達可以說是目前智能汽車最重要的環(huán)境感知傳感器，國際上比較有名的激光雷達廠商有Velodyne Lidar，Ibeo LUX，Quanergy S3，國內有北科天繪、速騰聚創(chuàng)，禾賽科技等。其優(yōu)勢是分辨率高、測速范圍廣、測量距離遠、抗干擾能力強，劣勢是價格昂貴、受天氣影響大。

    毫米波雷達是另外一個非常重要的智能化零部件，這一部分相對是“低成本”的，某種意義上比激光雷達還重要，基本上是現在智能車上必不可少的。

    德爾福、博世、大陸在毫米波雷達上都有模塊的成果出來。根據24G及77G雷達探測的特點,整車上一般配置一個77G雷達用于長距離探測和自動巡航控制(ACC),2-6個24G雷達用于短距離探測。

    與超聲波雷達相比，毫米波雷達具有體積小、質量輕、空間分辨率高的特點；與紅外、激光、攝像頭等光學傳感器相比，毫米波雷達穿透霧、煙、灰塵的能力強，具有全天候全天時的特點。毫米波雷達的抗干擾能力也優(yōu)于其他車載傳感器。

    目前看來，毫米波雷達在智能網聯傳感器中有著不可替代的作用。

    超聲波雷達是采用頻率高于20000赫茲的超聲波實現測距、測速的傳感器，多被用于倒車雷達，不過隨著智能網聯汽車的發(fā)展，超聲波雷達的用途將會大大擴展。

    車載攝像頭，跟照相機的攝像頭不一樣，講究更精細、數字化，能從中得到數據，這才是我們最關注的，也是跟普通照相機最大的不同。

    相比于其他傳感器,攝像頭信息更加豐富,在場景三維重構、行人、車輛識別等領域均有應用,當前,一大批創(chuàng)業(yè)公司圍繞視覺系統(tǒng)開展智能網聯汽車技術研究與應用。

    以色列的Mobileye在單攝像頭視覺高級駕駛輔助系統(tǒng)的開發(fā)方面走在世界前列, 其技術被寶馬、通用、沃爾沃、現代等多家全球汽車公司應用于生產的車輛中。

    國內的中科慧眼等公司采用雙目攝像頭,搭載視差計算及障礙物檢測算法,可實現車道偏離警告、車道保持輔助、前車防撞預警以及行人探測與防撞警示等功能。

    紅外熱成像儀是利用目標和背景或目標各部分之間的輻射差異形成的紅外輻射特征圖像來發(fā)現和識別目標。它的探測能力強，在夜間、冰雪或者極端環(huán)境下也不受干擾，可以解決在可視條件差的情況下對行人、動物的有效識別，對智能網聯汽車障礙物識別有重要補充作用。

    除了GPS，現在的定位裝置還有多模衛(wèi)星導航定位（GNSS）、慣性導航（INS）。GNSS更新頻率低,易受外界干擾,但是定位誤差不會積累;INS更新頻率高,但是誤差會隨時間累積。兩者結合,優(yōu)勢互補,實現智能網聯汽車所需的高精度定位。

    不僅是衛(wèi)星本身，另外還有一個重要的是——地面差分基站?；緦崟r將載波相位修正值和基站準確坐標通過無線電設備一同傳輸給用戶站建立載波相位差分觀測模型，并給出厘米級定位結果。

    在中國，定位裝置只能基于北斗導航系統(tǒng)去做，但所有衛(wèi)星自己的定位精度只有10米左右，要想讓精度達到分米級、厘米級就不得不借助地面差分基站。

    可以想象在中華人民共和國土地上堅決不會允許美國的GPS來建基站，也不允許歐洲的Galileo和俄羅斯的GLONASS建基站，只能北斗GPS建地面增強基站，這是國家戰(zhàn)略，我們的根基一定是北斗，然后可以用其他的衛(wèi)星作為輔助。

車聯網通信技術路線、控制器與執(zhí)行器

    車聯網通信有兩種重要的技術路線，一個是美國提出的DSRC，基于802.11p協議和一系列相關協議的V2X技術，經過10年研發(fā)測試已于2014年基本定型，歐洲、日本也有相關變體標準。

    另外是中國的基于移動蜂窩基站的LTE-V技術，覆蓋范圍大，雖然時間節(jié)點上落后于DSRC，但可依托成熟的基礎設施建設和國內企業(yè)的領先技術，使用現有的基站和頻段，組網成本低。

    從自主知識產權和信息安全角度考慮，國內的LTE-V技術更具有潛力，今年底之前我們國家自己的LTE-V標準就會制定出來，華為也于近期宣布完成了面向5G三大商用場景（eMBB，uLLC，mMTC）的外場測試。

    網聯設備對車聯網技術的應用具有重大意義，我國在LTE-V網聯設備的研發(fā)應用上扮演著重要角色。

    華為、大唐、東軟等IT企業(yè)在車載互聯終端及路側系統(tǒng)方面開展了大量研究工作,在車聯網技術及其應用方面已經取得一系列成果，很多國內的企業(yè)現在都有核心的技術，比如東軟的Vtalk開發(fā)套件，華為的ME909T車載模塊，大唐基于3GPP的LTE-V網聯設備。

    智能網聯汽車還極大提高對汽車控制系統(tǒng)數據處理能力的需求。此前,各大公司的智能網聯汽車控制系統(tǒng)都由藏在后備箱里的大控制箱作為硬件載體。

    目前為止，互聯網企業(yè)進軍控制器領域的最多，離成熟還有很長的距離。如果不跟汽車緊密結合，是會有問題的。還有圖像方面的處理，基于視覺推出來的自動駕駛平臺可能是非常重要的控制系統(tǒng)。

    智能控制系統(tǒng)輕量化、小型化發(fā)展需求日益強烈，未來智能車技術必將走向平臺架構化解決方案。NVIDIA、恩智浦、Kalray都陸續(xù)推出了針對自動駕駛汽車的平臺架構解決方案。

    在執(zhí)行器方面，執(zhí)行機構線控化是智能駕駛的必要條件，未來汽車的三大執(zhí)行系統(tǒng)（驅動、制動、轉向）都將采用線控化方案，從傳統(tǒng)的液壓制動變?yōu)榫€控液壓制動，從集中式驅動轉變?yōu)榉植际捷嗇烌寗?，從機械轉向優(yōu)化為線控轉向機械備份。這些都不是新概念，但用在智能網聯汽車上是一個全新的產品。

    線控技術(X-by-wire)源于飛機控制系統(tǒng),將駕駛員的操作動作經過傳感器轉變成電信號,通過電信號網絡傳輸并功率放大進而推動執(zhí)行機構。它采用電子信號代替有形連接，反應更迅速，便于實現智能控制。

    零部件企業(yè)在其中的機遇和挑戰(zhàn)

    最后我們說一說機遇和挑戰(zhàn)。事實上在新增的領域，有太多空間可以給我們零部件企業(yè)布局。

    比如傳感器方面，智能網聯汽車尚未達到大規(guī)模產業(yè)化要求，供應格局尚未形成，Velodyne的64線激光雷達一個價格近50萬元，亟待降低成本或提高精度。

    諸如攝像頭、夜視系統(tǒng)、雷達等核心技術仍掌握在國外零部件手中，國內相關技術研究起步晚，不過仍有趕超機會，核心技術攻關以及替代技術研發(fā)仍將是國內汽車產業(yè)的重大機遇和挑戰(zhàn)。

    在智能網聯汽車環(huán)境感知領域，國內外零部件公司多關注單一傳感器系統(tǒng)，多傳感器信息融合系統(tǒng)解決方案相對較少。

    實際上，單一傳感器很難實現智能網聯汽車高穩(wěn)定性、高精度的環(huán)境感知，多傳感器信息融合系統(tǒng)才是智能網聯汽車環(huán)境感知的關鍵，相關技術發(fā)展尚未成熟，國內企業(yè)讓有較大產業(yè)化機會。

    很多人關注的是傳感器本身，但是我要說，從傳感器、到信息融合到執(zhí)行器，方方面面的硬件軟件都是零部件供應商的機會。

    國內控制器硬件發(fā)展相對滯后，但國內互聯網、IT企業(yè)實力強大，有望在智能網聯控制系統(tǒng)軟件實現產業(yè)突破。

    在車聯網路側系統(tǒng)，已經不僅僅是車本身，道路上也需要太多的模塊，每一個信號燈都會是未來的機會，及早布局非常重要，系統(tǒng)解決方案的供應商也是未來一個重大的發(fā)展方向。

    網絡方面，最重要的就是信息安全，我們原來是講防病毒的企業(yè)360，現在都在布局到汽車網絡安全里面。

    在這里，我非常榮幸講這么一個小案例，這個叫Keen Team的團隊現在加入到騰訊，更名為科恩實驗室，主要成員全是上海交通大學網絡安全專業(yè)的畢業(yè)生，今年9月以“遠程無物理接觸”的方式成功入侵特斯拉汽車。

    我親眼看到他們做這個實驗，車開著開著后備箱打開，車開著開著突然轉向了。特斯拉從Google、微軟和蘋果等公司挖來工程師組建安全團隊,專門負責產品安全分析和漏洞修復等工作,依然被挖出嚴重漏洞。

    另一方面，我也很佩服特斯拉，他們僅僅用了10天時間，對全世界的特斯拉進行了網絡升級，這是普通汽車廠想都不敢想的事。

    我一直認為產業(yè)做大和做強，完全不是同一個時空的。什么意思？產品做大的時候，一定不是做強，做強的產品就是獲取第一桶金、賺取超額暴利的時候那才是強的。這個強哪怕是100多人的小公司，可能沒有很強的管理系統(tǒng)，但是它仍然是技術領先。

    我的思路是這樣的——我們?yōu)槭裁匆欢ǚ且鹊阶龃螅磕懿荒芤婚_始就利用新技術、新產品想辦法做強？這是很重要的事情。

    像漢能的太陽能汽車，不知道要到猴年馬月才能量產，但是他們有一個新思路，早在2013年就并購了美國的薄膜太陽能企業(yè)實現了技術革新，后面怎么做呢？先做100輛賣給王健林的兒子，賣給我們互聯網的老板們，賣給最牛的大佬們，完全訂做，每輛車都有個人的名字，都搭載了最智能的技術。

    賣完100輛再做1000輛，一兩年以后，1000輛賣完再做10000輛，這就是特斯拉走的老路。它的Roadster剛開始就是100輛，等到第三代出來是賣幾千輛。從一開始100多人的公司到現在萬人公司，滾動式發(fā)展。

    我的思路是別光只想著做大，不妨在某些領域先做強，通過收購或者參股的形式獲取新的技術，這樣零部件企業(yè)也有機會。