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郭继舜:面向量产的自动驾驶系统该如何思考

时间:2020-4-4 13:54:18   标签:a180奔驰  

我们选择能够过车规的和足够稳定的,我们必须选用更好更高性能的设备,这就导致算力有限。

芯片是我们渐进路上非常重要的问题,我们在L3级别自动驾驶,我们大概需要30TOPS算力,到L4我们至少需要100TOPS算力。

为了达到足够好的功能安全性,从L2.5到L3我们思考如何把车做的更安全,除了传感器等等,不是什么关键算法问题,不是因为测试问题,大家看到上面那一排,但是我们还没有双转向的EPS,在这个情况下我们没有办法谈跃变,我们现在连L3的器件都在等待。

我们不接受三个9,我们只接受8个9,第二现在的测试还我们还没有覆盖所有场景,我们需要足够稳定的线控,并且我们需要控制器,我们需要在L3层面大于30个TOPS的算力,我们还在努力。

共生共赢的上下游关系,我们从博世和其他零部件完成,OEM和Tier1是竞争的关系,但是由于自动驾驶变得越来越复杂,我们在产业链上出现了共生共赢的关系。产品的供货的合作,我们需要购买期货,现在做好了不是供给你,半年之后你上车。Tier1告诉你,我们也在研发过程,我们要一起做出来才能上车,在整个研发过程里面,我们和一级供应商二级供应商越来越近,而且是协同开发。在数据方面,无论是高精地图还是迭代地图,我们都和地图商合作,原因在于这个技术落地的时候需要足够多的决策才能使它稳定和安全。

我们又意识到一个问题,我们必须充分整合上下游,才能使自动驾驶变得越来越好。

我们发现一个现象,这个现象就是核心传感器找到核心技术,会直接到OEM,在自动驾驶里面真正主导自动驾驶是OEM和Tier2。反倒是没有办法被取代的业务重新获得市场的潜力。

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