2019年5月29日，在中国汽车工程学会、清华大学苏州汽车研究院，国汽(北京)智能网联汽车研究院有限公司、北京经济技术开发区管委会联合主办的第六届国际智能网联汽车技术年会上，丰田汽车领域长、丰田研究所先进技术开发公司CTO鯉渕健先生，发表主旨报告。以下为智驾整理的报告全文：

在之前的2018年消费者电子展上，丰田发布了他的新使命，希望从一家汽车公司发展为一家出行公司，这意味着我们需要通过先进的技术和服务为所有的出行产品提供支持。 为了实现这一使命，丰田已经开发出来一个出行服务平台MSPF，这会成为全新出行的支柱，自动驾驶技术是提高效率和大规模部署服务的关键。随着丰田向着出行公司转变，我们面临全新的挑战，而且竞争会更加的激烈。

首先是我们的竞争对手和合作伙伴，并不仅仅来自于汽车行业，还来自于一些全新的领域，比如共享汽车公司等，其次我们必须将发展重点放在软件和人工智能这样的全新领域，最后业务发展会出现一些全新的规则，我们的服务必须永远更新到最新版本，而且可能会出现赢者通吃的现象。

为了在这样一个极其艰难，但令人兴奋的挑战环境中生存，我们必须和研究机构、研发公司、制造商以及各个学术机构精诚合作，组成团队完成这样的挑战，这样才可以向客户无缝及时地提供最先进的技术和服务。

就在上个月，清华大学和丰田宣布成立联合研究所，目的是在解决环境问题和减少交通事故方面有更加出色的表现，自动驾驶技术的联合研究是主要焦点之一，与清华大学合作，我们将在研发领域进一步向前迈进。

现在我们想通过自动驾驶实现什么目标？我们的目标是非常明确的，首先最重要的就是安全，统计数据显示，在全球范围内交通事故中有超过330万人丧生，我们的目标是实现无事故社会，我们相信自动驾驶技术将持续做出巨大贡献。第二、流动自由，我们相信所有人都能够自由的行动，包括例如老年人和有身体限制的人。第三个目标是环境效率，自动驾驶技术可以实现更高效的运输，并可能减少交通拥堵与排放，我们的目标是建立一个为所有人提供安全、自由、效率出行的社会。与此同时，我们也重视驾驶员和车辆相同的目的，建立信任关系，使驾驶安全、舒适并且有趣。这个概念表明司机可以在他们不想驾驶或者不能驾驶时依赖他们自己的车辆，而且驾驶员可以在车辆中观看自己想要看的一些视频内容，同时可以享受驾驶，并且保障安全。

接下来我讲一下技术概述，从这里开始，我将介绍自动驾驶的技术要素。普通的驾驶过程分为识别、决策和控制，当你开车的时候，自然地会重复这个过程，自动驾驶意味着系统取代这个过程，首先通过传感器识别周围环境，并将结果与地图数据进行匹配，以确定准确的位置，然后通过使用识别结果进行决策，这就是路径规划。最后，系统根据计划的路径控制车辆，在这个控制的过程当中，人机界面变的非常重要，以便通过向驾驶员展示车辆如何移动来使驾驶员放心。

为了要实现这种高度复杂的技术，需要三种类型的智能。驾驶智能，让车辆安全行驶。交互式智能，用于驾驶员、车辆合作。连接智能，以增强系统的能力。我将解释每一个的想法。

驾驶信息将逐步推进，第一步就是认可信息的丰富程度，该系统能够确保安全驾驶，但有时决策的过程会很慢。第二步是明智的决定，系统将能够做出更困难的决策，但无法处理一些新出现的场景。第三步，不断的出现新的情况，该系统使用自主学习技术来建立自己的经验以应对这些情况。

人车协作智能化，这对于驾驶员和车辆至关重要，特别是对于私人车辆而言，驾驶员和系统必须互相理解，以满足在道路上不断变化的需求。我们必须要确保驾驶员始终了解系统状况，而且系统始终能够在需要的时候通知驾驶员，通过这种方式即使在自动驾驶和手动驾驶之间进行切换，人类也可以在后台安全地支持并且使用驾驶系统。人车协作智能化实现了人与系统之间的相互理解。

为了研究具有交互智能的HMR，我们拥有这种大型的驾驶模拟器，模拟器实际上会产生各种可能导致事故的情况，在测试场安全进行各种评估测试，以察看应该为驾驶员提供何种信息，以有效的避免事故发生。

对于自动驾驶的安全性，同时需要众多的数据，并且要实时保持更新。比如说除了车载传感系统可以覆盖的内容之外，道路事故、交通拥堵、天气等信息也至关重要。为了实时收集所有的这些信息，道路车辆数据是无线交换的。除此之外，地图始终都是最新的，软件可以无线更新，网联智能化是有效利用数据进行安全自动驾驶的保障。

接下来我想简单介绍一下我们的方法与场景。我们采用两种方式实现自动化，逐步实施POV，把出行作为一种服务，一步一步引入新技术，我们可以在早期阶段将他们部署到更多的车道上，并有助于提高POV的整体安全水平和舒适程度。当操作条件受到地理围栏的限制，并且处于低速时，高水平的自动化是难以实现的。

对于MAAS车辆我们已经开始进行路上测试，我们将在明年东京奥运会上和残奥会上展示下一代的车辆。我们将继续在日常的MAAS的各个领域部署技术。这是匝道到匝道的自动驾驶，特别是对POV，在自动执行一些过程当中，比如说合并道、驻车道、超车等的一些操作，我给大家播放一个视频。这是我们公路的测试车在东京高速公路上行驶，非常复杂的交通情况，对于自动驾驶车辆来说还是有挑战的。

车辆进入收费站，驾驶员按下按钮，系统打开，启动无人驾驶，车载传感器检测周围环境，调整与其他车辆的距离，加速或者是减速，自动的合并并通过交差点超车，最后在目的地收费站退出。与高速公路相比，地面道路有更加困难的驾驶条件，地面道路通常维持不够，维持条件不好，交通规则也较为复杂，越来越多的道路使用者，比如说行人、自行车者朝着各自的方向前进，过程更加复杂，因为他会涉及彼此之间的互动，这些是地面道路自动驾驶的挑战，因此需要更高的技术水平。

为了应对这种复杂的环境，这款新型原型车现在配备了多种传感器，以确保全方位的视野，并且它具有冗余的传感系统，利用新的激光雷达，还采用高度先进的计算组件，紧凑地安装在有限空间中。现在介绍一下关于我们的MaaS自动驾驶技术，MaaS自动驾驶系统具有跟POV不同的特定功能，正如我之前解释的那样，有限的操作条件，比如说地理围栏和低速操作，有效的商业运营以及较少或者没有驾驶人员的费用，他将会允许更高昂的系统成本，更容易管理的系统维护和故障处理，因为服务提供商可以不断地检查车队。更灵活地安装传感器，使用自动驾驶套件，由于这些功能，我们认为与POV相比，MaaS可以更快达到Lv4的水平，这是e-Palette，专为它设计的下一代的电动平台，可以实现乘坐、物流和商业服务的平台相互转换。

到目前为止，我已经跟各位介绍了我们的技术和方案，接下来我希望花一点时间跟各位聊一聊其他的重要领域，也就是如何确保安全性和可靠性，这些将会需要大量的测试场景和评估，与此同时，我们还要确保大规模制造软件的质量。

首先，我们需要高质量和高性能的软件，专为自动驾驶开发，我们能否制造这样的软件？需要什么样的要求呢？为了最终车载软件的出色表现，我们也需要出色的工具和良好的基础设施来构建这些软件，我们认为在所需的软件总量中，大约90%的软件将会专用于非车载，因此，我们必须将资源和精力集中在这些基础设施和工具的开发当中。

其次，为了涵盖各种测试场景，数据的数量和质量将变的非常重要，我们在开发过程当中会使用真实世界的驾驶数据来验证其可靠性，但是不可能涵盖真实驾驶当中遇到的每一种情况，因此我们还构建了一些虚拟的驾驶数据，把人工智能应用于这些数据，以模拟各种可能的情况，在未来我们还希望可以使用客户车辆的数据进一步加强我们的验证结果。

最后，同样非常重要的，我们也必须面对自动驾驶的社会问题，我们需要法律法规的审查，必要时进行更新，并且要确认事故的责任分担，社会认可对于自动驾驶车辆的普及，成为社会的一部分是非常重要的。

这些社会问题并不能够仅仅通过我们汽车行业自己来解决，要使这项技术成为我们日常生活中的一部分，我们就必须和政府学术界以及其他的利益相关方合作，这样的合作还可以鼓励创新，增强安全性和出行的自由度。

最后，丰田致力于开发自动驾驶，实现丰富的出行体验，绝对的安全性和驾驶的愉悦性，这是我们对于未来出行的愿景和最终目标。