智驾注：本文来自AutoBrain CEO彭永胜在2019世界智能驾驶峰会演讲，由智驾网编辑整理。

AutoBrain2017年成立，2000年开始从事自动驾驶技术研究，并且在国内的研究团队当中整个技术也是积累非常深厚和领先的，并且是跨国的组合，国内的团队和特斯拉的前四位工程师之一联合组建。

虽然公司成立的时间不长，但是这两年来取得的进展非常迅速。

比如，2000年开始进行自动驾驶技术的研究，2005年开始与车企合作进行无人驾驶技术的开发，并且进行了开放道路的测试，到了2012年进行国内第一次，也是到现在为止唯一一次从北京到天津开放的高速公路的测试，也是在媒体、第三方、国家相关部委的主持和监督之下完成的，全程实现无人驾驶。

2009年到2016年的比赛，AutoBrain的团队一直领先，所以有着非常深厚的积累。

彭永胜介绍称，正是因为这种背景，AutoBrain的自动驾驶领域涵盖了自动驾驶的各个方向，创办公司以后把原来的技术积累按照量产的要求分别进行打造。

现在形成了AutoBrain三个支撑性的平台：

第一个是算法系统。

第二个是完全自主设计开发的控制器硬件平台。

第三个是云平台，也就是我们产品的开发应用和OEM的合作。

当然，AutoBrain所具备的能力和技术是涵盖了自动驾驶的核心算法，就是感知、融合、决策、规划、控制、高精度地图、仿真技术等等完整的算法能力和硬件，包括控制器、车辆线控、电气系统本身的能力。

那么在这种能力的支撑下，AutoBrain需要把技术积累和能力转化为产品。

之前AutoBrain在做的时候一直都是以L4、L5作为我们的目标，因为学院更多地会进行前沿性的开发，形成L4和L5的能力，但是做产品的时候，看一看自动驾驶的现状，L4和L5量产的话还是需要时间和过程。

经过分析，AutoBrain觉得一些限定的、较为简单的场景下我们首先实现量产是可能的，所以就以L4L、5这样的能力降维，实现某一个特定场景的量产，经过长时间的积累以及对方向的分析和判断，这个场景就是HWP，也就是高速公路的自动驾驶。

因为高速公路的结构化非常强，尤其是中国的高速公路都是有货栏的，进去以后就是一个封闭的场景，而且没有其它的交通参与者，没有红灯没有路口，这样的场景实现量产是有可能的，所以AutoBrain选择了这样一个方向进行落地和量产。

量产是需要有条件的，用到的传感器也好、电机也好，都是需要是量产的，所有的功耗、成本这些产品出来以后是需要符合现有的法规政策，也需要高度集成，需要满足这样的条件才能真正实现量产。

基于这样的条件，AutoBrain经过长期和OEM车企的合作，按照这样的要求在量产的车辆平台上面选择所有都是量产的、车规的传感器，结合AutoBrain自主设计的车规控制器，所有的都是量产的方案，实现高速公路HWP产品的量产。

按照这样的思路，AutoBrain进行了长时间的选择方案的优化和算法的优化，并且经过了超过100万公里的开放高速公路的大量测试，最后今年6月18日推出了HWP产品。

实际上这个产品是一个方案，加上AutoBrain的AI算法系统和控制器，AutoBrain的车辆是量产的，也就是从4S店拿到的车辆，然后在此基础上原来具备的传感器AutoBrain再增加适量的传感器和自主的控制器，这样形成了确实达到量产要求的一套产品和方案。

这是AutoBrain传感器的配置，采用的方案是相机+毫米波雷达的方案，就是EC+6R的方案，毫米波雷达是前后以及四个角，自主设计的控制器是采用车规FPGA芯片，加上ARMQ100方案，不但实现HWP的算法能力，无论是功耗、价格，还有体积等等各个方面都达到了量产的要求。

HWP实现的从收费站到收费站之间的自动驾驶能力，也就是进入收费站以后到出收费站之前完整的阶段，中间完全实现自主驾驶，包括里面的自主车道保持、跟随、自主换道、超车、上下杂道这样的基本功能。

说到这种自动驾驶量产，无论是车企还是普通公众，其实最关心的问题就是这个东西是不是真的能够量产，最核心的问题就是安不安全，这就回到了今天要说的主题，怎样保证一个自动驾驶产品的安全？

硬件上满足了量产的要求，功能和其它方面是不是能够满足？

 彭永胜分享一下AutoBrain公司在这方面的一些思考和做法。

AutoBrain在保证HWP产品安全方面采用的是CSEI这样的理念，就是极致的安全、极致的体验、极致的集成，同时结合车载产品的功能安全、可靠性和设计规范这些传统的要求，打造真正安全的自动驾驶产品，

下面就从这三个方面简单地做一个介绍：

首先是安全方面。

其实自动驾驶产品相比以往汽车上任何一个电子产品都要复杂，因为不是一个线性的、结构化的东西，发动机的每个参数都可以用的软件的流程框死。

因为AutoBrain的自动驾驶产品可以有不同的解决方案、不同的配置、不同的功能，导致传统的规范和要求其实不能完全覆盖现有的自动驾驶产品的要求。

AutoBrain思考安全这个问题的时候要从各个方面，包括传统的功能安全、软件和硬件的要求，同时AutoBrain也要考虑到自动驾驶系统本身的复杂性、多样性。

AutoBrain从整个自动驾驶体系化的技术层面，因为自动驾驶系统实际上是从软件到硬件、机械到电气这样一个非常庞大而复杂的系统，这里会涉及到感知、决策规划、车辆的动力学、运动学，包括电气系统、执行系统，每一个环节都是整个系统当中非常重要的组成部分，体系当中的每一个环节AutoBrain都需要进行安全的设计和考虑才可以保证整个系统的安全。

再往下需要从机械、硬件和软件这样更加技术层面考虑系统的安全，其实自动驾驶车辆里面的一些东西都是和传统车辆不一样的，比如电气系统、线控化的控制系统、执行系统，一直到上层的算法和软件系统，这些都需要一个全新的架构设计，不同的系统之间要有交互或者数据接口。

再从开放的流程和设计的流程来看，自动驾驶系统和传统的汽车控制器、电子系统都是有区别的，实际上AutoBrain从刚开始的开发到测试，包括单元的测试、局部功能的测试到系统的测试都要在仿真和实际的道路、限定的场景当中进行大量的测试、验证、迭代和优化，进行这样流程上的优化设计。

当然，AutoBrain也要遵循传统的开发流程，就是车载的电子电机系统，一百多年AutoBrain形成的非常成熟的开发规范，每一个功能模块AutoBrain都要遵循顶层开发、实现、测试、再优化再测试的过程，系统也要遵循这样一个Model。

系统和产品还有一个重要环节，就是ODD的设计，也就是设计试用区域，或者设计试用范围。

AutoBrain的自动驾驶能够适应哪些场景、哪些功能、具备哪些能力，这是刚开始设计就需要去考虑的。

高速功能AutoBrain可以分解，AutoBrain有这样的车道保持功能、自主跟车功能，还有自主换道、自主超车，实现的时候如果中间出现了一些变化的情况，我们应该怎么处理。

收费站之间的自动驾驶目前分解到了235个ODD Case，分别进行测试、验证和优化。

自动驾驶系统需要进行大量的仿真验证测试，进行实际道路测试之前我们要对所有Case进行完整的验证，甚至设计一些非常极端的，实际测试当中不可能遇到、不可能发生的场景，考核我们的算法、验证设计的ODD或者功能和能力。

AutoBrain在仿真系统当中把算法、能力和功能验证完成以后进行优化，然后再到真实的车辆进行实际场景的测试，这样一方面可以降低测试成本，另一方面也是在安全方面得到极大的保证。

最后需要进行实际的道路测试验证。

其实前面所有的考虑最终都是需要到实际道路考核，因为无论怎么仿真，开始怎么设计，我们不可能把真实道路上的各种情况涵盖掉，反而在同一条道路上，每一次不同的测试遇到的场景和情形也都是不一样的，所以道路测试大量的验证才是最后检验一个产品是不是成熟，是不是真正稳定可靠的最后一个非常重要的环节。

前面是从安全、设计和测试各个方面的考虑，另一个方面就是体验。

对于乘用车、物流和其它车辆而言，体验是一个非常重要的环节。我们坐在乘用车希望开起来像个老司机，觉得心里很踏实，如果是物流货运的车辆，自动驾驶车辆要能够保证货物安全，不能破坏性地完成运输任务。

我们在做的时候一方面是从技术层面提高乘员或者货物的体验性，也就是平稳舒适的感觉，另一方面还要从车上的乘员信任的角度，就是从心理上提高感受。

技术层面涉及到自动驾驶当中的一些核心的算法，包括决策、规划和车辆运动学、动力学的控制，这些都是密不可分，也就是车要开得好，像个老司机，遇到情况的时候该避让、该减速、该绕行，如何避让、减速和绕行？

AutoBrain希望能够让车上的乘员和货物感觉非常舒适的状态，这就是从技术层面保证的一点。

AutoBrain需要一种非常良好的体验交互，就是对车上的乘员，同时，AutoBrain需要有些人机交互的能力，或者有些非常良好的体验，能够让我们的乘员随时掌握、了解车辆的状态、信息，能够给成员以信心，并且建立信任，这些是从语音或者人机界面实现。

最后就是集成，实际上集成也是两个层面：

一个就是技术层面，因为从技术层面来看，只有实现从机械、电气、电子、软件各个环节的良好集成才有可能把一个庞大的系统做成一个产品。

刚才介绍过车辆本身的电气系统、线控系统、机械系统都是一个量产的、Ready的产品，AutoBrain在这个基础上增加了一部分传感器，增加了车规控制器，因为都是量产的，所以这里看到的是控制器的布置情况，最后出来的HWP的这辆车和这个产品和我们从4S店买回来的时候看到的是一样的，不会再像其它的有些自动驾驶车辆那样，后备椅可能有一堆的仪器设备，车顶上和车侧面加上了很多传感器。

作为自动驾驶的技术公司，需要和上游的运营、测试、客户车企OEM去做一个中间的沟通，要把所有的这些环节进行集成，要有这样一个概念在里面。

以上就是AutoBrain的SEI理念。