“2017智能网联汽车暨汽车半导体高峰论坛”于12月15日在上海王宝和大酒店举办，宁波裕兰信息科技有限公司董事长潘钰华在会上发表了题为 ”给智能车装上三位一体的眼睛“的演讲。

潘钰华：各位早上好！我是来自传统汽车行业，我在大众、通用工作过。裕兰公司定位于做一级供应商，跟中科慧眼一样，我们锁定在一个比较细分的产品领域。我们锁定做车载智能视觉，跟主机厂配套，提供他们所需要的服务和产品。

车载智能视觉大家其实都有了解，从环视到前视、内视。刚才孟总讲了前视系统，郭总讲了内视系统，我们关注环视比较多。环视在主机厂的需求比较大，市场化走在比较前面一点。我们已经为主机厂提供了车载视觉系统，我认为三到五年以后，整车厂会将车载视觉系统发展成为一个视觉融合平台，成为域控制器的形态。德国大众（我在德国大众也工作了两年）全新发布的面向2025年左右的无人驾驶整车架构上，也提出了很多的域控制器，其中包括视觉域控制器。

先介绍一下360环视，大家不要把它看得太low，因为它也是无人驾驶必需的一个传感系统。360环视在国内的很多车厂已经量产了。我们在2018年跟主机厂合作是基于高清360环视，加了很多辅助功能。

这个路线主要是给主机厂提供很多附加价值，因为高清的价格比标清贵很多，价格上去以后没有足够理由在主机厂立项，所以我们加了很多增值功能。现在主要的开发任务是基于360环视跟视觉、跟超声波融合的全自动泊车，这是我们能够落地的。大多数主机厂和一级供应商都是在2019年左右量产，国外也是类似的进度。国内也有几家像我们一样，都瞄准全自动泊车方向发展。 

我们跟大众也有配套的360环视，在360环视上可以加很多算法。看一下最后一个，后备箱的踢角，大众用的比较多。抱着婴儿车或者行李，没有手开后备厢门，用脚踢一踢就开了。其实那里配置了一百多块钱的传感器，国内也有几家在做。我们尝试用后摄像头加算法，直接把它干掉了，不用增加任何成本。

我们这个是脚势识别，比较难做，误报率不好控制，我们要控制误报率。你多踢几脚用户不会骂你；但是你没踢它就开了，用户肯定要骂你。

在2019到2020年左右，很多主机厂都会上全自动泊车，基于视觉跟超声波融合的。还有一个是拥堵辅助系统（TJA），在拥堵的高架、下班高峰期堵的很厉害，这时候你想看微信，TJA基本上能够解放你们的双手和眼睛，看微信还是可以的。TJA不会增加很多成本，可以基于环视和超声波。但是我们目前碰到很大的问题是前车太近时，有点难克服，可能会加一个近距24G毫米波雷达。这都在开发中，我们给几家主机厂在做功能样机。

我跟大家汇报一下全自动泊车。我现在讲的跟传统基于超声波的泊车不一样，我们是基于360环视，在扫描车位时用视觉和长距超声波。选择完以后人可以离开车子，在车旁边监控泊车过程，整个停车过程不需要驾驶，2019年能量产。

现在很多人在讲代客泊车，这个我们暂时做不到，特别是低成本上做不到。我们的泊车系统要在2000块成本范围内完成，这才是真正能在主机厂落地的。

简单看一个视频，当然这个视频不是我们客户的车型，因为早期项目公司Logo是不能出现的。所以就搞一个国外的，这是佐思提供，我们剪辑的。在这个过程中先扫描车位，找到空车位后，人可以下来，泊车过程是自动的。出来之前，人要先确认一下，泊车系统会监控车辆、行人、障碍物。全自动泊车是一个比较复杂的系统，不是我们做感知系统的公司能独立搞定的，还需要转向、制动供应商来配合。一般需要主机厂牵头，三四家供应商联合做这个事。

这个泊车系统跟第一代全自动泊车有很大的区别，它的精度会很高，靠的很近的地方、很窄的地方我们也要把它停进去，否则的话就没有意义了。比如说像一些障碍物，现在很多景区的车乱停，没在车位上，这必须也要识别出来。车先出来人再上，这有一个好处，就是不需要考虑停车位太窄人出不来的情况。

这是系统的架构，我们已经完成了。因为2019年的车子还没有无人驾驶的能力，而泊车的规划本应属于决策层，所以在子系统里我就代劳把泊车规划一起做了。将来整车有无人驾驶的规划能力，那决策还是要转移到总控的大脑里去。

目前裕兰作为一个感知系统供应商，重点工作还是在核心算法上。一个是车位识别，国外供应商也在做这个，我们是基于中国的国情做的。下班以后到小区里面要找一个标准车位，不大可能有的，要是你自己的车位还行。没有车位的，有些像花坛旁边、墙角你可以停，这些非结构化的车位很难停，目前只能利用深度学习架构去做。

国外供应商怎么做？他们的研发在国外，跟老外说没有车位线怎么办？老外用异样的眼光看着你，没有车位线怎么好停车？他认为你的问题非常奇怪。我在德国待过两年，只要路上没有停车位，肯定是不给停的，随时都会被拖走的。他们一直在这种环境长大，不清楚中国国内的需求。所以我们觉得，在2020年以后国外供应商的自动泊车系统，肯定没有我们做的好。

车位识别我们也是做视觉跟超声波的融合。在车位识别上还有一个很重要的事情是要识别空还是不空？有些场景其实是超声波很难识别的，比如说摩拜单车倒在停车位上。还有冬天时路面的车位往往有很多落叶，人眼很奇妙，我们经过学习之后，可以判断它们是落叶。但是对于机器视觉就很难了，它认为不是落叶，它认为这个地方不能停。

所以自动泊车系统要做的工作非常多，要检测一些车位空还是不空。不空的话，经常会发现停到一半，超声波最后检测不空就会中途停下来，那客户体验就会很差。我们的深度学习架构就用来做非结构化的车位识别。深度学习没那么高大上，大家都可以用。出来的模型一定要小，否则在现有的计算平台上你怎么也整不上去。

我们做了很多的泊车辅助深度学习框架，有车位线的识别。有些斜车位的识别，超声波很困难，视觉可以来辅助。这里面大家能看到很多障碍物，我们有很多障碍物很稀奇古怪的，停车位有方的、圆的，各种各样多了去了。各种各样的障碍物，稀奇古怪，有的人故意在那边占位子的，石头也有。

深度学习有两点，一点是没有那么高大上。在我们现在用深度学习，我们发现能用在车位识别的芯片非常少，所以我们必须取得性能和运算资源的平衡，这在整个系统里面恰恰是最难的一点，倒不是深度学习架构牛逼的不得了，要做到平衡是最困难的。

另外一点，我们是做监督式的深度学习，所以要采集很多有效车位线的图片，要一个一个摘下来，还要进行人工标注，这其实就是一个重人工的苦力活。但是数据图片越多、越有效，系统最后的识别率会非常非常高。我们做了很多，我们的有效车位图像库已经积累了36万张，将来还会更多，这其实都是靠很多数据堆积出来的。后面还有移动物体的识别，这个也是要视觉和超声波的融合，识别到人车会停下来，万一车没停下来，钥匙有一个按纽，车主可以按按钮让车停下来。

泊车路径规划相对是比较传统的，没有很大的变化。全自动泊车不是靠我们一家感知系统供应商能够做好的，对其他部件供应商也有一定的要求，超声波、动力总成的重新标定、转向制动、变速箱等。很多自主品牌的变速箱不能支持全自动泊车，因为要换档，要有电子换档器，否则倒档和前进档都不能切换，人怎么下来。就这很简单的一个要求，我估计到2019年大部分主机厂都搞不定。自动变速箱上要开发一个功能，其实开发周期非常长，需要很多验证和测试。

我们将来的视觉运算平台也会扩展，比如说前视。我非常赞同孟总的看法，双目渐渐取代纯单目的会越来越多，主流的车厂还是选择双目多一些。

再汇报一点，现在已经有主机厂提出，将前视系统跟环视系统放在一起，这样可以省一个控制器。一个控制器至少在四五百块钱，成本上是非常诱人的。我们明年第三季度会推一个融合360高清和前视摄像头的产品，就是融合五路或者七路摄像头的产品。其中四路高清摄像头都在一个控制器上，现在的运算平台还是NXP S32V，价格还是相对高一点。另外在NXP平台上，也会融合前视毫米波雷达，真正要做前向自动刹车可能要融合毫米波雷达。

车内视觉也在我们的规划中。高度辅助驾驶，车内肯定需要双目摄像头，对驾驶员状况、疲劳检测、视线跟踪、车内移动物体识别等都会有统一的摄像头来做。身份识别也可以用于个性化设置、成员信息分析等，这是新兴造车企业特别关注的，因为他们对车主的ID识别非常重视，否则无法进行很多后面的服务。

车内视觉还会用于驾驶员头部特别是眼球位置的识别。将来可能会上增强型的HUD，如果不确定驾驶员眼球的位置，HUD就没法显示一个合适的视野。

在高度辅助驾驶的时候，人机交互是非常重要的。目前来看手势识别跟唇语识别是可以融合在一起的，可以辅助语音识别。人机交互还是以语音为主，手势和唇语识别为辅，互相配合。  

我们认为以后会存在一个视觉域控制器，在主流传统车厂也是这么认为的。像特斯拉会统统放在一起，做一个超级感知系统，这是另一条路线。未来会怎么样发展，我们现在还非常难判断，至少奔驰、大众还是分布式的比较多。将来所有车载摄像头都会接在域控制器上面，这个域控制器的芯片是为视觉算法所定制的。

今天大会的另一个主题是汽车半导体。我的看法是，无论哪家做算法和软件的，只要在无人驾驶车里面想有一席之地，最后必将是依附于芯片的。为什么Mobileye最巅峰的时候去依靠英特尔？他们很早就看清了这一点，算法如果没有核心芯片的支撑，将来肯定是死路一条。我们未来也可能会做芯片的设计。

有几家国内合作伙伴是做芯片，他们离车规级还有很大距离，但是我觉得国内企业还有很大的机会。我之前在主机厂工作的时候，往往是供应商推着主机厂走，这个东西挺好挺新的你们用吧，主机厂往往是一边摇头一边被推着走的。

现在竞争比较激烈，主机厂都非常着急，现在是主机厂推着一级供应商在走。主机厂要一个东西，譬如全自动泊车，恨不得一年就量产。但是我们搞一个产品没有三年是搞不定的。所以说我们滞后了，一级供应商做一个产品三年，突然发现芯片服务商也滞后于我们，搞一个芯片没有五年不下来。所以我觉得半导体公司处在非常重要的位置。

最后我简要介绍一下裕兰公司，我们最早在加州搞研发，2011年进入中国，锁定在车载智能视觉这块。我们总部在上海，在北京也有一个研发中心。我们在苏州、宁波和仪征都有工厂，相对要重资产一点。裕兰在美国有一个研发中心，主要是做芯片方面和底层算法方面，我们跟上市公司宁波华翔有一个合资公司，主要是做国内合资品牌的业务。我们跟大众、宝马、奔驰都有一些业务合作。

我们有生产控制器的基地，这是明年量产的高清摄像头的全自动化生产线，这是厂房、测试设备，可以做仿真测试到受控场地测试。

今天就向大家汇报这些，占用了大家宝贵的时间，谢谢！

活动主题
为自动驾驶共同“把舵”——自动驾驶技术与产业预见研究主题沙龙

活动时间

2017年12月28 13:30 ～ 17:00

活动地点

北京市北清路与永嘉北路交汇处，中关村集成电路设计园展示中心

主办单位

活动流程

时间

主题及演讲嘉宾

13:30-14:00

来宾签到

14:00-14:10

IC Park园区介绍

14:20-15:00

2018展望——五万自动驾驶车开跑

嘉宾：北京佐思产业研究院总经理、北京佐智汽车技术有限公司联合CEO 余杰

15:00-15:40

中国自动驾驶汽车产业链研究

嘉宾：赛迪顾问汽车产业研究中心高级咨询顾问 郑方丹

15:40-16:20

风口浪尖上的互联网+自动驾驶汽车

嘉宾：中国科学技术信息研究所科技报告服务与产业情报研究中心副研究员 贠强

16:20-17：00

奇点汽车的自动驾驶之路

嘉宾：奇点汽车智能车联总经理 季申

17:00-17:30  相互交流、活动结束

活动报名

本活动免费，报名即可参加。

报名联系人：符兆国（18600021096 同微信号）

报名时需说明单位、参加人及联系电话

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