無人駕駛技術前景不錯

過去40年間，韓國現代實現了從純技術進口國到向國外廠商發放技術許可證的技術出口國的蛻變。擁有13年歷史的北京現代，早已過了單純追求“品質好、性價比高”的品牌形象時代，如今北京現代以“創新、技術、活力”來詮釋品牌。

北京現代常任副總經理劉智豐向《證券日報》記者表示，從技術角度講，北京現代是不斷進取的企業；不斷超越自己，這是北京現代品牌的內涵；未來年輕與活力將構成北京現代品牌內涵的核心，以順應時代發展，推動企業品牌力的進一步提升；北京現代在電商行銷方面、應用互聯網方面、新能源方面都體現了創新。

有不具名汽車分析師表示，在傳統動力總成上，北京現代此前引進了Gamma 1.6L T-GDI發動機、最新1.4T渦輪增壓發動機，兩款發動機匹配7速雙離合變速器，以黃金動力組合提供極佳動力與燃油經濟性；在新能源汽車上，北京現代引進的第九代索納塔混動版擁有與廣汽豐田凱美瑞雙擎一拼的實力；廣州車展上亮相的領動採用流體雕塑2.0設計理念，極具個性的車身線條正是為了迎合年輕人的喜好。

北京現代總經理李丙晧透露，除了第九代索納塔混動版外，今後北京現代還將投產純電動、插電式的新能源車型，“現代內部也在研發無人駕駛車型，預計在2025年會研發出來”。

日本東京大學教授藤本隆宏曾對外表示，現代汽車得益于韓元貶值、日元升值，從上世紀90年代末開始將收益用於提高設計與品質，過去10年裡取得的輝煌成績值得肯定。

一向以“現代速度”著稱的北京現代成立至今，一直將品質立為企業之本，用軍事化的生產、軍事化的供應來創造硬性品質超標杆的產品。2009年，J.D.Power在北美新車品質調查(IQS:InitialQualityStudy)中，現代汽車獲得了95分的歷史最好成績，在非豪華級別當中排名第一。2010年，北京現代稱當年為“內涵式增長管理創新年”，通過管理創新實現產品躍級、提高客戶滿意度，強化品質保證、提升品牌，從而步入內涵式增長的軌道，實現企業的長遠可持續發展。

過去五年，北京現代在新車品質(IQS)、售後滿意度(CSI)、銷售滿意度(SSI)三方面逐年提升。今年，北京現代不僅IQS得分在主流品牌車企中奪得頭籌，還是單一品牌細分車型獲獎最多的企業；CSI (售後滿意度)測評中憑藉出色的售後服務體系位居主流車市場第二名，連續兩年摘得SSI(銷售滿意度)調研主流車市場第一的桂冠。

“北京現代以前給人的感覺是品質好、性價比高。現在我們強調活力、技術，這是我們的核心”，劉智豐向記者表示，在廣州車展亮相的領動的最大特點是技術和核心設計，它將體現北京現代“技術、創新、活力”的品牌方向。

當然，北京現代依然會強化和保證原有的品質優勢，並在品牌溢價方面做進一步提升。劉智豐告訴《證券日報》記者，明年北京現代也制定了一個π計畫，包含有3、1、4三個關鍵字： “3”是希望明年IQS、CSI、SSI排名繼續保持前三名；“1”是希望借助ix25、ix35，全新途勝、全新勝達，保持北京現代SUV合資企業的第一位置，同時D+S占比今年繼續提升10%；“4”是希望北京現代保持行業第四名。

隨著中國汽車市場日趨重要，現代汽車幾乎把所有最新車型與技術都帶到了中國。從現代歷經52個月、耗資6000萬美元的Gamma 1.6L T-GDI發動機去年搭載到國產第六代索納塔，到如今現代最新1.4T渦輪增壓發動機搭載到即將上市的領動上，北京現代旗下產品在技術方面的提升顯而易見。

李丙晧向《證券日報》記者表示，領動因為在設計、動力及科技性方面引用了最尖端的力量，因此在整個品牌提升過程中起到非常關鍵的作用。

上述不具名汽車分析師告訴記者，北京現代銷售規模日益擴大，但單車利潤以及品牌溢價能力提升緩慢，現在他們急需要從一個“品質者”向“創變者”轉身，這也是為什麼這幾年現代加大技術研發投入，推出各項技術拼命趕超豐田、大眾等跨國車企。

除了傳統汽車技術外，現代汽車在油電混合動力車型方面的研究也是從來未間斷。在本次廣州車展亮相的第九代索納塔混動版是北京現代首款搭載GDi發動機的混合動力車型，其2.0排量動力輸出卻與搭載2.5L油電混動系統的廣汽豐田凱美瑞雙擎相當，百公里油耗僅為4.8L，在同級車型中擁有絕對優勢。

“由於第九代索納塔混動版的動力總成結構簡單且可靠性更高，因此整套混動總成的維護成本更加經濟。”李丙晧告訴記者。

他還透露，現代內部也在研發無人駕駛的車型，預計在2025年會研發出來。

除加快新技術應用外，北京現代在行銷方面的變化也有目共睹。從今年10月1日到2016年12月31日，對購買1.6升及以下排量的乘用車實施減半徵收車輛購置稅優惠政策，購置稅新政幾乎覆蓋了北京現代所有車型，而為了緊跟政策紅利，除ix25上線“1.6T”之外，第九代索納塔、新途勝和名圖都在加快推出1.6T車型的步伐。

北京現代副總經理吳周濤向《證券日報》記者表示，領動搭載的最新1.4T渦輪增壓發動機，未來將用到更多車型上。

另外，北京現代緊跟時下熱門的“互聯網+”概念，今年先後發佈了針對第九代索納塔量身打造的Blue model體驗體系以及線上保養服務平臺。作為第一家宣佈支持蘋果CarPlay的汽車廠商，北京現代在新興的車聯網服務上展現出了極為開放的心態，不僅是支持Android Auto，也是率先一波增加智慧手錶遠端控制功能的製造商。

“未來我們會打造互聯網+服務+銷售，實現一整套服務升級，官網未來會打造成客戶服務的平臺，並在後臺建立大的服務體系。”吳周濤透露。

 無人駕駛作為一項革命性的科技越來越火，尤其以Google無人駕駛為標杆。但是自動駕駛背後有哪些關鍵性技術？這些技術發展的現狀和難點有哪些？本文作者為小鵬汽車團隊工程師，他將在文中解答以上問題。

      自動駕駛汽車又稱無人駕駛汽車，它實際是一種輪式移動機器人。自動駕駛汽車從根本上改變了傳統的“人——車——路”閉環控制方式，將無法用規則嚴格約束的駕駛員從該閉環系統中請出去，從而大大提高了交通系統的效率和安全性，是汽車工業發展的革命性產物。

      從20世紀80年代開始人類就展開了車輛自主行駛的研究。美國是世界上研究自動駕駛汽車最早、水準最高的國家之一。其中谷歌無人駕駛汽車影響力最為廣泛，也是技術水準最成熟的公司之一。谷歌宣稱其無人駕駛汽車已經在公路上安全行駛160多萬公里，期間沒有發生過任何嚴重的碰撞事故。但是能做到如穀歌自動駕駛車技術水準的公司寥寥無幾，可見其關鍵技術門檻是比較高的。

      下面談談自動駕駛汽車中幾個關鍵技術；

環境感知

      感測器探測環境資訊，只是將探測的物理量進行了有序排列與存儲。此時電腦並不知道這些資料映射到真實環境中是什麼物理含義。因此需要通過適當的演算法從探測得到的資料中挖掘出我們關注的資料並賦予物理含義，從而達到感知環境的目的。

     比如我們在駕駛車輛時眼睛看前方，可以從環境中分辨出我們當前行駛的車道線。若要讓機器獲取車道線資訊，需要攝像頭獲取環境影像，影像本身並不具備映射到真實環境中的物理含義，此時需要通過演算法從該影像中找到能映射到真實車道線的影像部分，賦予其車道線含義。

自動駕駛車輛感知環境的感測器繁多，常用的有：攝像頭、鐳射掃描器、毫米波雷達以及超聲波雷達等。

      針對不同的感測器，採用的感知演算法會有所區別，跟感測器感知環境的機理是有關係的。每一種感測器感知環境的能力和受環境的影響也各不相同。比如攝像頭在物體識別方面有優勢，但是距離資訊比較欠缺，基於它的識別演算法受天氣、光線影響也非常明顯。鐳射掃描器及毫米波雷達，能精確測得物體的距離，但是在識別物體方面遠弱於攝像頭。同一種感測器因其規格參數不一樣，也會呈現不同的特性。長距離毫米波雷達探測距離長達200米，角度範圍較小（±10度），而中距離雷達探測距離為60米，角度範圍較大（±45度）。

      為了發揮各自感測器的優勢，彌補它們的不足，感測器資訊融合是未來的趨勢。事實上，已經有零部件供應商做過此事，比如德爾福開發的攝像頭與毫米波雷達組合感知模組已應用到量產車上。

      說到行為規劃也許大家會比較陌生，我們可以先從路徑規劃開始講講。路徑規劃的概念在機器人中使用比較普遍，一般定義為：

在具有障礙物的環境中，按照一定的評價標準，尋找一條從起始狀態到目標狀態的無碰撞路徑。對於無人車來講，若確定了目標地點的車輛位元姿，車輛具體以怎樣一條運動路徑行駛到目標地點，即為路徑規劃。

路徑規劃其實包含大範圍不考慮運動細節的全域路徑規劃以及具體到運動軌跡的局部路徑規劃。

      為了將無人車的局部路徑進行形象地歸類、分析，引入了“行為”的概念。車輛在城市道路自主行駛時，它應具備車道保持、變換車道、路口直行、路口拐彎、掉頭、繞障、智慧啟停、自動泊車等駕駛行為。行為的有序排列及有機銜接，方可完成整個自動駕駛任務。

“駕駛行為”是局部路徑中細分出來的行駛單元，當然它的劃分應該是多樣性的，主要取決於演算法實現。

行為與行為之間會保持相對獨立性，但是行為切換時又具有平滑過渡的特徵。車輛行駛中，何時採用何種行為，即為行為規劃（也有稱之為行為決策）。

      單個駕駛行為，其實目前很多整車廠或科研院所做了相當多的工作，甚至有的已經推向市場。如特斯拉的車道保持、自動變道、跟車功能，這些都是駕駛行為的具體實例。但是這些行為如何切換，如何過渡，特斯拉將其交給了人。自我調整巡航、車道保持、自動變道，都需要駕駛員手動操作後託管給機器，並隨時準備接管駕駛。

      人在同樣的工況中駕駛車輛，產生的駕駛行為序列是不一樣的，甚至同一行為的具體執行區別也較大，這跟人的性格、安全意識和當時的心情等有關係。比如，我們在趕時間時，變道次數會增多，超車的安全係數會降低；新手開車時，變道時機把握不好，經常急刹車等；甚至在面臨事故時，是選擇撞車還是撞旁邊的人，不同的人可能有不同的選擇。這些很多屬於人的高級思維，也涉及到法律、倫理道德，目前機器還很難達到這個層次。但是人工智慧或許是解決這一問題的突破口。

自動駕駛汽車進行全自主行駛時，需要解決三個基本問題：1.車輛在哪；2.往哪兒去；3.怎麼去。

      車輛在哪其實就是對車輛的定位。定位方法有多種，比如衛星定位、地面基站定位元、視覺或鐳射定位以及慣導定位等。目前國內高校無人車使用衛星定位+基站定位元方式比較多，後兩種基本沒有涉及到。

每一種定位方式都有其局限性，定位方式融合是趨勢。

      比如衛星定位系統雖然適用範圍廣、絕對位置精度高，但是其不適用於室內或有遮擋物區域、位置也會隨時間漂移。視覺或鐳射定位相對位置精度非常高，無位置漂移，但是其受環境影響非常大。

      將定位技術應用到無人車上時，衛星定位可以解決大範圍絕對位置定位、高速公路定位以及其他開闊空間定位問題，但是當車進入隧道、高建築物路段或室內時，定位信號會不穩定或丟失。這時需要視覺或慣導等室內定位方式去彌補。

      車輛定位會直接或間接影響車輛運動控制與行為決策的實現，甚至也是感知環境所需的重要資訊。在執行已經規劃出來的運動軌跡時，運動控制演算法需要定位資訊不斷回饋實際的運動狀態做即時的調整。在進行行為切換時，切換時機需要充分瞭解到車輛所處交通環境的位置。感知方面，比如利用SLAM技術構建地圖，就需要車輛的相對定位資訊。

根據戴客網、證券日報綜合採編

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