在自動駕駛領域，一度存在路線之爭。是一步到位的做到L4，還是從L1、L2逐步演進？對此，經(jīng)緯恒潤采取“兩條腿走路”的方法，一條腿是在量產(chǎn)產(chǎn)品積累，從L0到L2、L2+/L2++，另一條腿是面向園區(qū)的L4無人駕駛，兩者融合，相互促進。

經(jīng)緯恒潤的汽車電子產(chǎn)品業(yè)務板塊一直在為整車廠提供自主品牌ADAS系統(tǒng)，出貨量在國內Tire1中已經(jīng)是頭部的企業(yè)，在乘用車領域和商務車領域，都有量產(chǎn)落地。在L4領域，總體而言，不管采用什么樣的商業(yè)模式和什么樣的產(chǎn)品形態(tài)來給予客戶價值。我們認為:L4自動駕駛最終的核心就是兩個問題，第一是能不能去掉安全員，真正實現(xiàn)無人駕駛；第二是長期可靠地穩(wěn)定運營。

深耕場景 標準案例不斷突破

當前，經(jīng)緯恒潤在持續(xù)解決自動駕駛系統(tǒng)面對全無人和長期可靠運營所遇到的問題。我們認為，要解決這兩個問題，必須要長期深耕某個特定的場景。在這方面經(jīng)緯恒潤選擇了長期深耕的場景就是港口，尤其是集裝箱港口，從2017年底到現(xiàn)在，經(jīng)緯恒潤經(jīng)歷了4年多的時間，從早期功能驗證，到后來港口建設全自動化碼頭，場地自身的自動化加上無人駕駛自動化車輛一起形成全自動化的系統(tǒng)，這是非常關鍵的一步。最終幫助客戶實現(xiàn)了全球首個順岸開放式全自動化集裝箱碼頭，實現(xiàn)全流程的無人作業(yè)。

作為行業(yè)內的標桿案例，日照港項目已經(jīng)實現(xiàn)了無人化運營。經(jīng)過穩(wěn)定性測試之后，在去年的10月9日，全球首個順岸開放式全自動化集裝箱碼頭在日照港成功開港，無人車也正式的投產(chǎn)運營，到現(xiàn)在已經(jīng)常態(tài)化無人運輸8個多月，運輸箱量4萬多箱，現(xiàn)在每個月也有較穩(wěn)定的產(chǎn)能爬坡。從運營效率來看，基本上平均值達到了人工的70%水平，最好的時候，峰值甚至達到了100%以上的人工水平我們認為是達到了當時的設計目標。

另一個分享給大家的是，當前已經(jīng)實現(xiàn)了常態(tài)化生產(chǎn)運營，結合項目歷程，我們也清醒的認識到，去掉安全員只是第一步，剛剛開始。我們并不是以去安全員為最終目的。去安全員以后我們要面臨一個長達5到10年的整車隊的常態(tài)化運營，如何提高效率，如何保證常態(tài)的安全，這才是新的挑戰(zhàn)，我們也開始了新的階段。

技術做深 投放產(chǎn)品全面布局

首先在無人卡車方面，底盤是合作伙伴摯途提供的，經(jīng)緯恒潤對E/A架構和智能網(wǎng)聯(lián)系統(tǒng)進行重新的設計與優(yōu)化。另外，在港口場景里有更多感知算法和公開道路不同，比如針對掛車的安全特性，我們開發(fā)了掛車姿態(tài)識別的特殊算法。

第二在系統(tǒng)層面，涉及車、路、網(wǎng)、云、圖。只有無人車，在港口內是無法保障生產(chǎn)作業(yè)，為了保證生產(chǎn)作業(yè)，要解決很多問題。比如在很多干擾情況下，定位是否能夠保證，就要涉及一些能力，例如自建RTK基站、關鍵點位的標識物，在岸橋下，天氣狀況不佳以及岸橋本身龐大的金屬遮擋等，經(jīng)緯恒潤通過UWB的高精度定位，去實現(xiàn)局部的定位增強。

第三是在超出單車智能感知的范圍情況下，需要作出預判，會在路側部署恒潤自主開發(fā)的路側輔助定位、輔助掃描、輔助感知單元。再往后是通信，大家可以看到這里面有基于V2X的路側通信單元和5G通信系統(tǒng)， 5G通信是與跟中興和電信在合作。

我們可以看到，經(jīng)緯恒潤不只是做無人駕駛，項目中大部分的時間是在解決無人作業(yè)的問題，很多工況復雜度超出公開道路，例如精準停車、排隊作業(yè)、精準裝卸箱等等，這塊由云端系統(tǒng)支撐，也有數(shù)據(jù)閉環(huán)的賦能。

要解決車隊完整的全過程無人化運營，只有單車智能遠遠不夠，其他模塊不是項目一開始就規(guī)劃的，是在實施過程中不斷發(fā)現(xiàn)需要V2X系統(tǒng)，需要遠程駕駛系統(tǒng)，需要綜合調度系統(tǒng)，需要數(shù)據(jù)回傳才能支撐快速的迭代和優(yōu)化。這套系統(tǒng)是在經(jīng)緯恒潤過去四年中不斷地在客戶側剛需的情況下完善起來的，通過不斷完善系統(tǒng)才能去支撐整個運營。

聚焦落地 賦能用戶實現(xiàn)目標

第一個問題是我們意識到，車隊的規(guī)模逐步擴大，開班和收班會是問題。自動駕駛實現(xiàn)了，但很多時候開班之前車輛的啟動，或者收班之后車輛的檢查還需要工作人員去現(xiàn)場。這樣就沒有實現(xiàn)現(xiàn)場的全無人化，我們需要把大量的車內診斷服務與車聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)進行打通。這里就存在一些問題，例如底盤控制系統(tǒng)、自駕控制系統(tǒng)、傳感器和高性能計算平臺等，電源管理如何去應對在遠程熄火、遠程掉電、重啟過程中的電壓不穩(wěn)定，所有這些問題最后都歸口到工程化的挑戰(zhàn)里。

第二個體會是車路協(xié)同的必要性，以及如何做到真正有價值的車路協(xié)同系統(tǒng)。面對這樣的問題，我們下決心自己開發(fā)一套一體式的感知系統(tǒng)，這里面包括了毫米波雷達、攝像頭、激光雷達等，這些感知設備融合為一體化的設備，固化在一個設備箱體內，實現(xiàn)感知同軸性，那么需要重復標定的概率低很多。另外還把經(jīng)緯恒潤在整車里面的專利技術，比如激光雷達的清洗技術和高性能計算平臺也放在一體化的感知設備里，這樣安裝，后期維護、保養(yǎng)，自動化清洗鏡面等都全部做到一個設備里來，大大地減低現(xiàn)場維護的成本。這樣客戶對這個還是非常滿意的。

第三個體會是遠程駕駛，最開始時候可能使用率會比較高，但隨著自動駕駛的水平提高，遠駕的使用率逐步下行，比如現(xiàn)在自動駕駛的比例達到99.9%以上，一個幾千箱的整船作業(yè)過程中，可能需要遠程駕駛短時間的服務十幾次。而這十幾次的接管，大部分情況不是自動駕駛的問題，而是現(xiàn)場生產(chǎn)原因，比如港機作業(yè)的順序的調整，或現(xiàn)場突發(fā)的其他情況，無人駕駛的系統(tǒng)中保留一定程度的遠程駕駛服務是有必要的。還有在需要緊急接管的時候，如何去實現(xiàn)遠程駕駛和自動駕駛系統(tǒng)、云控系統(tǒng)之間的控制權快速交接，以便駕駛員很快地切入到管控狀態(tài)。

在5G網(wǎng)絡優(yōu)化方面，經(jīng)緯恒潤雖然不是5G網(wǎng)絡的建設方，但因為5G服務于無人集卡，尤其服務于遠程駕駛和數(shù)據(jù)回傳，經(jīng)緯恒潤與運營商做了大量的優(yōu)化工作，這里體會還是較大的，我在這里只提一點，如何解決在集裝箱堆場里面的信號覆蓋問題。因為集裝箱堆場箱子會越堆很高，按傳統(tǒng)的運營商建設思路，把基站建在集中的塔上，通過一兩個宏站去覆蓋整個場地，想要穿越集裝箱的遮蔽，是非常困難的。經(jīng)緯恒潤在早期嘗試了各種優(yōu)化方式，都沒有達到較理想的效果。

在日照港，做了創(chuàng)新，不再采用大覆蓋的方式，改為精準覆蓋，直接把5G的基站往低處裝，比如說堆場內的兩頭、岸橋的大梁上，這樣很快解決覆蓋的問題。之后還解決了上下行帶寬分配問題。針對不同類型的數(shù)據(jù)流，比如說視頻流、控制流，還有急停保障的控制指令等，解決了帶寬分配和實時性性的保障問題。

經(jīng)緯恒潤通過數(shù)字孿生把結構化、數(shù)字化的數(shù)據(jù)傳遞回來，而不是把最原始的多視角圖像傳回來，這樣對于5G的帶寬依賴是大大降低，一方面通過數(shù)字孿生在數(shù)字化的層面去觀察整個港口的運營情況，而不是全部靠實時的監(jiān)控視頻，關鍵點位則會跟視頻進行比對。另一方面我們將數(shù)字孿生和系統(tǒng)層面的堆場規(guī)劃和車隊調度打通，向下跟硬件在環(huán)仿真測試平臺聯(lián)通，所有新版本的軟件開發(fā)測試，第一時間是不會放到現(xiàn)場去測， 而是先在數(shù)字孿生中模擬測試。

關于功能安全和信息安全，因為實現(xiàn)無人化只是第一步，后面需要長時間的運營，如果不考慮這個問題，遲早會出事。經(jīng)緯恒潤之前為很多整車廠提供過部件或系統(tǒng)級的功能安全、信息安全的咨詢服務，可以將我們的經(jīng)驗與優(yōu)勢提供給港口客戶，帶來價值。在港口的項目里面真正體會到，面向一個全無人運營系統(tǒng)，是從云端到車端到場端，包括通訊、控制、AI這么多要素全部合在一起考慮，去解決整體的功能安全和信息安全問題。這個挑戰(zhàn)非常大，經(jīng)緯恒潤在不斷地探索。