福瑞泰克張林：中國智能駕駛Tier1的量產落地的進階之路 | CCF-GAIR 2020

雷鋒。com(微信官方賬號:雷鋒網。com)按:2020年8月7日，全球人工智能與機器人峰會(CCF-GAIR 2020)正式開幕。CCF-GAIR 2020峰會由中國計算機聯合會(CCF)主辦，香港中文大學(深圳)和Leifeng.com聯合承辦，鵬程實驗室和深圳人工智能與機器人研究所協辦。

作為中國最具影響力和前瞻性的前沿科技活動，CCF-GAIR大會已經走過了四個精彩而輝煌的歷程。CCF-GAIR 2020延續了以往的強大陣容，提供了15場專場(人工智能前沿場、機器人前沿場、智能駕駛場、AIoT場、AI芯片場、視覺智能、城市IoT場、愛源創場、AI+藝術場、企業服務場、工業互聯網場、AI金融場、醫療科技場、智慧城市場、聯邦學習和大數據隱私場)。

在智能駕駛專場環節，國內智能駕駛Tier1福瑞泰克總裁張林帶來了主題為“中國智能駕駛Tier1量產創新之路”的演講。

對于目前國內智能駕駛的發展趨勢，福瑞泰克智能系統股份有限公司總裁張林觀察到，一方面，智能駕駛以漸進的方式發展，基于市場成熟度推出階段性產品。目前ADAS的整車組裝率在不斷提高，可以實現更快的商業化。

另一方面，針對高水平自動駕駛的發展趨勢，有的側重于主機廠的持續發展需求，有的則更側重于垂直場景。

通過與車企的合作交流，張林表示，未來隨著市場成熟度、技術和成本演進的結合，ADAS產品大概會有幾種形式:L2.5(不能賣)、L2.9(低速可以賣)、L3(完全可以賣)。

第一種形式，每個OEM都有量產或量產計劃；第二種形式可以集成更多的傳感器；三是在L2.9的基礎上增加更多的傳感器感知能力，升級電子電氣架構，認證車輛的功能安全。從L2.9到L3，需要大量的數據來驗證。

目前，Fretek已經能夠實現L2級自動駕駛方案的量產，L2.9的方案也已經進入量產準備。此外，在新基礎設施的背景下，Fretek也在開展相關的車路協調項目。

以下是福萊特克張林的現場演講，由雷鋒網編輯整理。com不改初衷:

Fretek是一家相對年輕的創新科技公司，立足中國市場，為主機廠和未來出行運營商提供智能駕駛產品和解決方案。成立不到四年，總部在杭州，R&D中心在上海，智能制造工廠和測試基地在浙江桐鄉。

今天我想和大家分享一下，弗雷德里克作為一個成立不到四年的初創企業，在國內強者眾多的環境下，以及在自動駕駛的政策和行業環境下，是如何培育市場，開拓創新，為行業做出貢獻的。

今天的演講主要分為三個部分:

一、智能駕駛在中國的發展趨勢、機遇和趨勢；第二，作為本土智能駕駛解決方案提供商和產品供應商，Fretek做了哪些創新和實踐？

再次，如何將“智能汽車”和“智能道路”有效結合，從自行車智能到車路協調，Fretek也做了一些實踐。

中國智能駕駛的發展趨勢

自動駕駛的等級從L0到L5不等。我覺得L5是一個烏托邦的狀態，要具備無人駕駛能力，在任何時間，任何狀態，任何路況下，這在我有生之年都很難看到。

關于智能駕駛在中國的發展，一方面，智能駕駛是以漸進的方式發展的。基于市場成熟度，L1到L3，即ADAS量產產品，可以分階段推出。無論是商業回報還是技術確認，都是一個循序漸進的過程，對大多數企業來說是切實可行的，大多數公司還是要看到階段性的回報和發展。

另一方面，基于高水平自動駕駛的探索形式也多種多樣，有的著眼于主機廠的持續發展需求，有的則更側重于垂直場景和更多細分市場。在有限的場景下，進行落地和商業運營的可能性相對較大。

第二，每個細分市場都有大量的運營數據和經驗需要積累，包括今天早上阿里無人物流車最后一公里的實踐，礦山自動駕駛企業等。，都會發現基于一個具體的場景會有很多運營問題需要解決，這可能和運營場景的貼近度有關。只有將這些場景和數據與技術結合起來，才能保證業務落地，逐步達到商業效果的預期。

第三，我們認為真正落地的商業量產自動駕駛儀在L2和L4之間。為什么這么說？什么是真正的商業化量產？從安全責任的維度來看，當一輛汽車可以完全自動駕駛時，責任方從駕駛員轉變為車輛提供者和服務者。

作為汽車生產企業或者出行服務商，當有一天賣給用戶的汽車具備了自動駕駛的功能，雖然這些功能只是在一定范圍內，但汽車生產企業經過充分的驗證，應該承擔相應的責任，在這個運營范疇下才是真正可以交給消費者的。

因此，這將是主機廠呈現給消費者的一種可行的形式，它可以在特定的路段和特定的時間段實現大規模的量產和商業化。上午，清華大學姚教授和西安電子科技大學毛教授分別介紹，中國新的基礎設施將推動自動駕駛走出一條與國外不同的道路。隨著路側單元的建設，智能道路的建設必將加速自動駕駛的發展和帶來。

從L2.5到L3的演進之路

通過與主機廠的合作和溝通，許多L2級車輛已經量產，下一步很可能會有這些形式推向市場。

例如，L2.5基于單個攝像頭+五個雷達，并融入了來自高精度地圖的信息。由于更多傳感器的接入，從本車道自動駕駛到實現自動變道。自動駕駛這一品類將在今明兩年陸續量產，福睿特也已經拿下了主機廠明年年底的量產項目。

下一個階段，我們稱之為“L2.9”，可以整合駕駛和停車。目前開車是一個控制器，停車是另一個控制器。駕駛和停車領域的融合是一個明顯的方向。更多的傳感器在一起，感知能力大大增強。過去用于停車的全景攝像頭，還可以用于駕駛時的近場感知，從而為高速公路場景的近距離監控、響應和規劃提供更多的感知能力。

從停車容量來看，大量項目主要依靠目前的全景攝像頭和超聲波攝像頭，具有一定的局限性。如果增加駕駛區域傳感器，AVP將變得更加可靠。

L3和L2.9在傳感器方面差別不大。OEM將建立L3的傳感能力，唯一的區別是激光雷達的傳感能力。然而，在車輛系統方面還有很多工作要做，包括電子和電氣架構的升級、認證……功能安全和車輛執行系統的備用冗余。

另外，從L2.9到L3，需要大量數據驗證。在L2.9階段，類似于特斯拉的模式。大量量產車銷售給終端消費者后，承擔數據采集和算法驗證的工作。經過一定階段的積累，真正的L3級量產車才能通過主機廠的驗證，然后放行。

從這個角度來看，有兩個維度需要考慮。一個是成本。更多的傳感器將升級系統的感知和計算能力，這無疑會推高成本。關鍵核心是什么？能否給消費者帶來適應性的體驗。

例如，在特斯拉的車型上，目前的自動駕駛套餐需要8000美元，美國約有70%的消費者愿意花8000美元，而中國不到50%。由于數據、適配等各種原因，目前美國的體驗比中國好。

但是，如果依靠自行車智能，有些問題是很難解決的。這些都是你在中國開車經常遇到的挑戰。除了惡劣的天氣，還有進出隧道的光線的急劇變化。Ramp也是一個很難的話題。中國的匝道有時很短，對整個高速公路主車道完全靠自行車感知，感知能力很弱。如果想在匝道上順利切入主車道，對自動駕駛來說是一個很大的挑戰。

中國道路的弊病還包括非常接近的切入、切出和合并，道路施工，惡劣的天氣，自行車和電動車，還有一些不可預知的因素，比如最近的洪水導致路邊被淹，道路塌陷，這些都是非常具有挑戰性的場景。2021年后，新一代相機產品將大量上市，尤其是中國本土廠商，他們熟悉中國的路況，這些問題在未來會得到很大的改善。

本地Tier1的崛起

弗雷特克認為，未來十年將是智能駕駛發展的黃金期，尤其是L2和L3自動駕駛將呈現在終端消費者面前，讓大眾在完全無人駕駛到來之前，享受到更加安全、便捷、輕松的駕駛體驗。

就我們而言，我們的努力有三大支撐點。第一，我們擁有行業領先的技術和能力；第二，深入了解中國的交通環境、場景和司機習慣；第三是要有非常強的本土工程能力和反應速度。

尤其是在響應速度上，本土企業更有優勢，可以及時解決客戶的問題和OEM的問題，可以成為本土企業相對于跨國企業的強大優勢。

目前，我們已經批量生產了三個級別的產品。一個是性價比最高的。基于單攝像頭單雷達的方案，可以實現L2級別的所有功能，包括主動安全和高速公路車道內的自動駕駛。

在這個方案的基礎上，可以增加兩個拐角雷達，可以帶來更多的后向功能，包括盲點探測、后向穿梭等。

第三種，我們已經進入量產準備，也是主機廠未來兩三年的主流配置方案。通過前方四角雷達、前方攝像頭、雷達加域控制器實現自動變道的功能。

現在我們正在和很多OEM廠商積極討論如何從Tier1的角度定義下一階段L2.9和L3的系統架構。這種架構不僅可以實現L2級的所有功能，還集成了停車功能，可以實現AVP級。

另外，在這一階段的技術演進中，會衍生出量產經驗，在高速公路上接近L3，最終在與主機廠整體電子電氣架構、功能安全、轉向制動冗余備份同步實現時，才能展現真正的L3功能。

值得一提的是，在從L2.9向L3演進的過程中，數據極其重要。L2.9中大量積累的數據來自于車輛、終端、云端的集合，并將結合高精地圖。

作為我們本土Tier1非常重要的量產配套能力，今年年初，我們在浙江桐鄉啟動了智能制造工廠，配備了世界領先的攝像頭和雷達組裝檢測線，同時擁有專用的自動駕駛測試道路為主機廠服務，使所有量產項目在交付主機廠之前都經過了徹底嚴格的測試。

關于公司目前的業務布局，我們以商用車和乘用車的團隊為“雙輪驅動”。商用車方面，今年9月大部分拖拉機將達到雙預警法規要求，明年AEB將成為強制法規，因為一旦商用車發生事故，對商業的危害和人民生命財產的損失將是巨大的。

在L4無人駕駛小巴的運營中，我們還將探索一些新的激光傳感器和算法，這些算法和傳感器的使用將反饋到目前的量產中。

融合感知能力是自動駕駛的基礎和門檻。例如，面對盤山公路、低照度、上下坡、中國各種交通標志識別等挑戰，在Fretek新一代傳感器和算法中，我們的解決方案更好地理解了中國特殊場景的需求，適應了中國各種典型路況，在這些方面都得到了很大的提升。比如車輛進出隧道也是一個挑戰，光線會在短時間內發生強烈變化，這就需要融合傳感技術來更好地適應光線，平穩過渡到駕駛習慣。存在

在新的基礎設施背景下，我們也在參與一些項目，如上海奉賢的車路協調項目，針對停車場面積為9000平方米的園區短途班車服務，以及未來將延伸到城市道路的短途班車服務。

早上還有一位嘉賓提到，新的基礎設施非常快，很多城市都建了智能道路。如何將這些智能道路與智能汽車融合？首先是路邊感知。通過構建路側感知，可以想辦法將路側感知對車輛、行人等物體的感知，在車載系統的統一時間和地理坐標系中顯示出來，從而進一步提高感知能力。

邊緣計算是將計算和存儲能力遷移到網絡邊緣。對于汽車來說，意味著有更多的“眼睛和耳朵”來看清周圍復雜的路況，這對于自行車英特爾來說是不可能的……吉斯。

最后，我認為ADAS是更高級的自動駕駛的必由之路，我們相信智能交通將是新基礎設施背景下首先落地的方向。未來在復雜場景下，車路協同可以為中國特色的自動駕駛發展帶來體驗創新。

(雷鋒網)雷鋒網

雷鋒的原創文章。未經授權，禁止轉載。詳見轉載說明。雷鋒。com(微信官方賬號:雷鋒網。com)按:2020年8月7日，全球人工智能與機器人峰會(CCF-GAIR 2020)正式開幕。CCF-GAIR 2020峰會由中國計算機聯合會(CCF)主辦，香港中文大學(深圳)和Leifeng.com聯合承辦，鵬程實驗室和深圳人工智能與機器人研究所協辦。

作為中國最具影響力和前瞻性的前沿科技活動，CCF-GAIR大會已經走過了四個精彩而輝煌的歷程。CCF-GAIR 2020延續了以往的強大陣容，提供了15場專場(人工智能前沿場、機器人前沿場、智能駕駛場、AIoT場、AI芯片場、視覺智能、城市IoT場、愛源創場、AI+藝術場、企業服務場、工業互聯網場、AI金融場、醫療科技場、智慧城市場、聯邦學習和大數據隱私場)。

在智能駕駛專場環節，國內智能駕駛Tier1福瑞泰克總裁張林帶來了主題為“中國智能駕駛Tier1量產創新之路”的演講。

對于目前國內智能駕駛的發展趨勢，福瑞泰克智能系統股份有限公司總裁張林觀察到，一方面，智能駕駛以漸進的方式發展，基于市場成熟度推出階段性產品。目前ADAS的整車組裝率在不斷提高，可以實現更快的商業化。

另一方面，針對高水平自動駕駛的發展趨勢，有的側重于主機廠的持續發展需求，有的則更側重于垂直場景。

通過與車企的合作交流，張林表示，未來隨著市場成熟度、技術和成本演進的結合，ADAS產品大概會有幾種形式:L2.5(不能賣)、L2.9(低速可以賣)、L3(完全可以賣)。

第一種形式，每個OEM都有量產或量產計劃；第二種形式可以集成更多的傳感器；三是在L2.9的基礎上增加更多的傳感器感知能力，升級電子電氣架構，認證車輛的功能安全。從L2.9到L3，需要大量的數據來驗證。

目前，Fretek已經能夠實現L2級自動駕駛方案的量產，L2.9的方案也已經進入量產準備。此外，在新基礎設施的背景下，Fretek也在開展相關的車路協調項目。

以下是福萊特克張林的現場演講，由雷鋒網編輯整理。com不改初衷:

Fretek是一家相對年輕的創新科技公司，立足中國市場，為主機廠和未來出行運營商提供智能駕駛產品和解決方案。成立不到四年，總部在杭州，R&D中心在上海，智能制造工廠和測試基地在浙江桐鄉。

今天我想和大家分享一下，弗雷德里克作為一個成立不到四年的初創企業，在國內強者眾多的環境下，以及在自動駕駛的政策和行業環境下，是如何培育市場，開拓創新，為行業做出貢獻的。

今天的演講主要分為三個部分:

一、智能駕駛在中國的發展趨勢、機遇和趨勢；第二，作為本土智能駕駛解決方案提供商和產品供應商，Fretek做了哪些創新和實踐？

再次，如何將“智能汽車”和“智能道路”有效結合，從自行車智能到車路協調，Fretek也做了一些實踐。

中國智能駕駛的發展趨勢

自動駕駛的等級從L0到L5不等。我覺得L5是一個烏托邦的狀態，要具備無人駕駛能力，在任何時間，任何狀態，任何路況下，這在我有生之年都很難看到。

關于智能駕駛在中國的發展，一方面，智能駕駛是以漸進的方式發展的。基于市場成熟度，L1到L3，即ADAS量產產品，可以分階段推出。無論是商業回報還是技術確認，都是一個循序漸進的過程，對大多數企業來說是切實可行的，大多數公司還是要看到階段性的回報和發展。

另一方面，基于高水平自動駕駛的探索形式也多種多樣，有的著眼于主機廠的持續發展需求，有的則更側重于垂直場景和更多細分市場。在有限的場景下，進行落地和商業運營的可能性相對較大。

第二，每個細分市場都有大量的運營數據和經驗需要積累，包括今天早上阿里無人物流車最后一公里的實踐，礦山自動駕駛企業等。，都會發現基于一個具體的場景會有很多運營問題需要解決，這可能和運營場景的貼近度有關。只有將這些場景和數據與技術結合起來，才能保證業務落地，逐步達到商業效果的預期。

第三，我們認為真正落地的商業量產自動駕駛儀在L2和L4之間。為什么這么說？什么是真正的商業化量產？從安全責任的維度來看，當一輛汽車可以完全自動駕駛時，責任方從駕駛員轉變為車輛提供者和服務者。

作為汽車生產企業或者出行服務商，當有一天賣給用戶的汽車具備了自動駕駛的功能，雖然這些功能只是在一定范圍內，但汽車生產企業經過充分的驗證，應該承擔相應的責任，在這個運營范疇下才是真正可以交給消費者的。

因此，這將是主機廠呈現給消費者的一種可行的形式，它可以在特定的路段和特定的時間段實現大規模的量產和商業化。上午，清華大學姚教授和西安電子科技大學毛教授分別介紹，中國新的基礎設施將推動自動駕駛走出一條與國外不同的道路。隨著路側單元的建設，智能道路的建設必將加速自動駕駛的發展和帶來。

從L2.5到L3的演進之路

通過與主機廠的合作和溝通，許多L2級車輛已經量產，下一步很可能會有這些形式推向市場。

例如，L2.5基于單個攝像頭+五個雷達，并融入了來自高精度地圖的信息。由于更多傳感器的接入，從本車道自動駕駛到實現自動變道。自動駕駛這一品類將在今明兩年陸續量產，福睿特也已經拿下了主機廠明年年底的量產項目。

下一個階段，我們稱之為“L2.9”，可以整合駕駛和停車。目前開車是一個控制器，停車是另一個控制器。駕駛和停車領域的融合是一個明顯的方向。更多的傳感器在一起，感知能力大大增強。過去用于停車的全景攝像頭，還可以用于駕駛時的近場感知，從而為高速公路場景的近距離監控、響應和規劃提供更多的感知能力。

從停車容量來看，大量項目主要依靠目前的全景攝像頭和超聲波攝像頭，具有一定的局限性。如果增加駕駛區域傳感器，AVP將變得更加可靠。

L3和L2.9在傳感器方面差別不大。OEM將建立L3的傳感能力，唯一的區別是激光雷達的傳感能力。然而，在車輛系統方面還有很多工作要做，包括電子和電氣架構的升級、認證……功能安全和車輛執行系統的備用冗余。

另外，從L2.9到L3，需要大量數據驗證。在L2.9階段，類似于特斯拉的模式。大量量產車銷售給終端消費者后，承擔數據采集和算法驗證的工作。經過一定階段的積累，真正的L3級量產車才能通過主機廠的驗證，然后放行。

從這個角度來看，有兩個維度需要考慮。一個是成本。更多的傳感器將升級系統的感知和計算能力，這無疑會推高成本。關鍵核心是什么？能否給消費者帶來適應性的體驗。

例如，在特斯拉的車型上，目前的自動駕駛套餐需要8000美元，美國約有70%的消費者愿意花8000美元，而中國不到50%。由于數據、適配等各種原因，目前美國的體驗比中國好。

但是，如果依靠自行車智能，有些問題是很難解決的。這些都是你在中國開車經常遇到的挑戰。除了惡劣的天氣，還有進出隧道的光線的急劇變化。Ramp也是一個很難的話題。中國的匝道有時很短，對整個高速公路主車道完全靠自行車感知，感知能力很弱。如果想在匝道上順利切入主車道，對自動駕駛來說是一個很大的挑戰。

中國道路的弊病還包括非常接近的切入、切出和合并，道路施工，惡劣的天氣，自行車和電動車，還有一些不可預知的因素，比如最近的洪水導致路邊被淹，道路塌陷，這些都是非常具有挑戰性的場景。2021年后，新一代相機產品將大量上市，尤其是中國本土廠商，他們熟悉中國的路況，這些問題在未來會得到很大的改善。

本地Tier1的崛起

弗雷特克認為，未來十年將是智能駕駛發展的黃金期，尤其是L2和L3自動駕駛將呈現在終端消費者面前，讓大眾在完全無人駕駛到來之前，享受到更加安全、便捷、輕松的駕駛體驗。

就我們而言，我們的努力有三大支撐點。第一，我們擁有行業領先的技術和能力；第二，深入了解中國的交通環境、場景和司機習慣；第三是要有非常強的本土工程能力和反應速度。

尤其是在響應速度上，本土企業更有優勢，可以及時解決客戶的問題和OEM的問題，可以成為本土企業相對于跨國企業的強大優勢。

目前，我們已經批量生產了三個級別的產品。一個是性價比最高的。基于單攝像頭單雷達的方案，可以實現L2級別的所有功能，包括主動安全和高速公路車道內的自動駕駛。

在這個方案的基礎上，可以增加兩個拐角雷達，可以帶來更多的后向功能，包括盲點探測、后向穿梭等。

第三種，我們已經進入量產準備，也是主機廠未來兩三年的主流配置方案。通過前方四角雷達、前方攝像頭、雷達加域控制器實現自動變道的功能。

現在我們正在和很多OEM廠商積極討論如何從Tier1的角度定義下一階段L2.9和L3的系統架構。這種架構不僅可以實現L2級的所有功能，還集成了停車功能，可以實現AVP級。

另外，在這一階段的技術演進中，會衍生出量產經驗，在高速公路上接近L3，最終在與主機廠整體電子電氣架構、功能安全、轉向制動冗余備份同步實現時，才能展現真正的L3功能。

值得一提的是，在從L2.9向L3演進的過程中，數據極其重要。L2.9中大量積累的數據來自于車輛、終端、云端的集合，并將結合高精地圖。

作為我們本土Tier1非常重要的量產配套能力，今年年初，我們在浙江桐鄉啟動了智能制造工廠，配備了世界領先的攝像頭和雷達組裝檢測線，同時擁有專用的自動駕駛測試道路為主機廠服務，使所有量產項目在交付主機廠之前都經過了徹底嚴格的測試。

關于公司目前的業務布局，我們以商用車和乘用車的團隊為“雙輪驅動”。商用車方面，今年9月大部分拖拉機將達到雙預警法規要求，明年AEB將成為強制法規，因為一旦商用車發生事故，對商業的危害和人民生命財產的損失將是巨大的。

在L4無人駕駛小巴的運營中，我們還將探索一些新的激光傳感器和算法，這些算法和傳感器的使用將反饋到目前的量產中。

融合感知能力是自動駕駛的基礎和門檻。例如，面對盤山公路、低照度、上下坡、中國各種交通標志識別等挑戰，在Fretek新一代傳感器和算法中，我們的解決方案更好地理解了中國特殊場景的需求，適應了中國各種典型路況，在這些方面都得到了很大的提升。比如車輛進出隧道也是一個挑戰，光線會在短時間內發生強烈變化，這就需要融合傳感技術來更好地適應光線，平穩過渡到駕駛習慣。存在

在新的基礎設施背景下，我們也在參與一些項目，如上海奉賢的車路協調項目，針對停車場面積為9000平方米的園區短途班車服務，以及未來將延伸到城市道路的短途班車服務。

早上還有一位嘉賓提到，新的基礎設施非常快，很多城市都建了智能道路。如何將這些智能道路與智能汽車融合？首先是路邊感知。通過構建路側感知，可以想辦法將路側感知對車輛、行人等物體的感知，在車載系統的統一時間和地理坐標系中顯示出來，從而進一步提高感知能力。

邊緣計算是將計算和存儲能力遷移到網絡邊緣。對于汽車來說，意味著有更多的“眼睛和耳朵”來看清周圍復雜的路況，這對于自行車英特爾來說是不可能的……吉斯。

最后，我認為ADAS是更高級的自動駕駛的必由之路，我們相信智能交通將是新基礎設施背景下首先落地的方向。未來在復雜場景下，車路協同可以為中國特色的自動駕駛發展帶來體驗創新。

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標簽：特斯拉大眾發現

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