UM Jaeyong: 全球智能網聯, 無人駕駛趨勢和現代汽車集團戰略

現代汽車集團南洋研究所的UM Jaeyong

11月2日, 由國家資訊中心資訊化和產業發展部, 現代汽車投資有限公司, 現代集團全球經營研究所三方共同舉辦的第五屆中韓汽車產業發展研討會在京舉辦.

中韓汽車論壇自2013年起, 已經連續舉辦五屆, 在競爭日趨激烈的汽車行業, 五年間發生了很多事情, 中國自主品牌汽車, 經過了幾番沉浮與奮進, 現代汽車已在完成多年的成功積累之後, 嘗試著新的更高的突破. 本屆會議的主題是: 未來汽車市場與技術戰略, 重點關注的是未來科技, 包括新能源和智能網聯技術.

以下是現代汽車集團南洋研究所的UM Jaeyong發言實錄:

大家好, 我是現代汽車集團南洋研究所的UM Jaeyong. 我的發表主題是The way to future Mobility, 展望一下未來的發展趨勢. 汽車領域我們也帶來了很多人工智慧方面的變化, 關於感測器技術還有汽車之間的併購, 戰略聯盟, 相關的新聞層出不窮. 在我們社會方方面面都在發生變化, 我們汽車領域尤其在出現一些革命性的變化, 尤其是自動駕駛. 可以說將來會改變汽車的生態, 是值得我們期待的.

我要發表的順序是這樣的, 汽車開發背景, ADAS自動駕駛, 還有Smart Car. 未來汽車追求的價值是什麼呢?是環保, 能效以及舒適, 便捷, 安全. 那麼從安全這個角度上來講的話, 能不能保證汽車的安全也關係到這種便捷性以及舒適性. 有關安全我們考慮到智能化, ADAS系統, 個別系統ADAS, 還有一些互動系統, 自動駕駛, 那麼我們逐步進化為Smart Car, ADAS就是Advanced Driver Assistance System, 用感測器, 用探頭對安全駕駛起到輔助作用, 那麼首先就是ADAS, 再介紹自動駕駛, 再給大家介紹智能車方面的情況.

ADAS的技術開發背景, 在全球每年因為交通事故所傷亡的人數達到125萬人左右, 交通事故帶來的損失以及人員傷亡是很大的, 原因就是因為不良的駕駛習慣, 疲勞駕駛還有酒駕, 有各種原因. 為了保證車輛的安全, ADAS是非常必要的. 不僅是我們中國, 在歐美各個國家也非常重視安全問題, 所以也在持續加強安全相關的標準. 為了最大限度減少交通事故, 為了加強安全係數, 我們積極開發ADAS技術, 也積極引用ADAS系統.

關於ADAS系統的消費者的關注也是非常強烈的, 隨著消費者需求的持續提升, 交通事故74%可以以ADAS技術防止. 根據ADAS的研究結果, 54歲以上這種年齡層對這種新技術的要求越來越增加, 2015年達到32%, 2016年達到76%, 快速地在增加. 還有別的研究結果, 那麼像美國人平均對自動駕駛願意支付3500美元, 對完全自動駕駛願意支付4900美元, 那麼經過調查得出這麼一個結果. 這個事實說明今後對完全自動駕駛方面是令人鼓舞的, 有這種客戶的需求, 客戶也願意為此買單的.

在今年8月份美國安全安全保護學會對ADAS系統的碰撞測試結果進行了發表, 它有特別的意義. 首次警方提供的這種衝撞的數據為基礎進行了數據分析, 如圖所示, 車道變更, 碰撞減少了14%, 傷害減少23%, 側面, 正面碰撞都減少了事故. 那麼現在有部分的車安裝ADAS系統, 安裝ADAS系統的車, 如果駕駛員不好好使用這個系統, 有人指出這個問題. 那麼關於ADAS系統我給大家展示相關的視頻.

2017年是韓國的Granger這款車型安裝ADAS系統之後自動駕駛的情況. 這是智能ACC系統自動巡航系統, 這是車道偏離防止系統, ADSD系統. 這是智能NKLKAS系統. 這是Emergency Braking系統, 是AEB系統. 無論前面是行人還是車它都會及時停止. 這是AVM系統, 這是輔助駕駛預警系統, DAA系統. 這是LMP系統, 遠程停車控制系統, 利用智能鑰匙可以進行停車, 提車, 用超音波的感測器實現了這項技術. 這個系統將來會進入一個破局的階段. 這是高速行駛輔助系統, HDA系統. 是一個綜合控制系統, 利用這個2015年是這個系統用到Genesis, 勞恩斯車, 捷恩斯車, 10到20秒可以不觸摸這個方向盤可以實現自動駕駛. 以上給大家展示的視頻是關於ADAS系統的介紹. 我們有各種技術路線開發這種感測器, 增加感測器, 感測器通過提升保證車的這種性能的安全. 利用以往這種感測器開發附加功能, 就是說全景監控, LPA. 還有導航功能, 智能優化, 和智能手機進行聯動, 還有系統的優化.

ADAS系統在不斷地增加, ADAS系統越來越複雜, 將它的結構進行優化, 使ADAS的性能得到進一步的提升. ADAS當中最核心的技術就是感測器認知技術, 識別技術. 看到一輛車當中四面八方全是感測器, 有後方感測雷達, AVM攝像頭, 前方雷達, 後方雷達, 側方雷達, GPS相關的雷達, 停車, 輔助雷達, 有很多很多的雷達, 這種所獲取的這種數據和資訊怎麼進行識別, 這是非常重要的, 所以感測器的識別技術可以說是自動駕駛中的核心技術.

這些識別技術可以給大家進一步說明一下. 攝像頭就是我們採用的是AVM系統, 攝像頭分為三種: AVM攝像頭, 提供前方的攝像頭, 還有TOP攝像頭, 它呈現多種的視圖. 全景攝像頭, 盲區攝像頭等等. 前方MFC攝像頭, 有車道, 車輛, 行人, 自動車, 交通標誌, 夜間照明等等. DSM攝像頭是有瞌睡, 調控報警, 控制節點等方面的功能, 它是紅外攝像頭, 可以識別人臉閉眼, 哈欠的表情都可以識別.

下面是V2X的通信系統. 這個通信系統實現了融合, 打破了ADAS感測器識別的局限性, 擴大到非可視區域性, 提升了安全性和便捷性. 以往的ADAS它是有認知, 領域是有限的, 它擴大了這種認知範圍. 以前的這種攝像頭相關的這種感測器在角落的這種物體以及車輛無法識別. 我們2016年在韓國西外大街有20多輛車連鎖追尾, 如果都有這個V2X感測器相信可以防止這種大型事故的發生. V2X的系統和別的車也有互動的, 在我們參加美國, 歐洲全球的聯盟當中進行, 跟歐美的汽車廠商進行合作.

歐美有一個技術研發的項目, 我們在德國的法蘭克福, 還有荷蘭, 在這些國家通過合作也建立了相關的網路. 國內也有V2X課題, 政府有首爾的高速公路, 還有世宗, 大田都推進了測試. 我們在南洋研究所附近的十字路口我們設立了一個基礎設施, 在實地路線當中進行測試.

那麼說完ADAS我講述一下有關開發的哲學. 我們ADAS的開發哲學叫做human caring提供更高的安全性, 滿足客戶要求, 提供便捷的功能. 用合理化的費用為客戶提供便利性也是我們的宗旨. 比如說前方衝撞的防止系統, 2013年在大型轎車, 2016年使用在中型車, 2017年使用在輕型車, 我們希望未來的車型中所有的車型都會裝載這樣的系統.

下面我講述一下有關自動駕駛相關的內容. 當自動駕駛到來的時候我們知道我們生活中會有非常多的變化, 我們邊看視頻邊看一下這種想象會變成什麼樣的現實. 我們看到了剛才的視頻, 我們看到我們的攝影師, 還有就是我們購物的人也好, 看到他們的生活當中這樣一個樣子, 就是這樣應該就是我們未來呈現的畫面.

首先說到我們自動駕駛, 我們總共SAE分成五個等級, 這五個等級來看, 我們人對自動駕駛, 和一般人講話的話, 因為他們的視角都不同, 所以會出現一些混亂, 但是分5個等級之後就知道到底在說什麼. 我們說到零, 就是沒有任何自動的功能. 那麼一級可能有一些車道或者是部分的自動駕駛, 第二個就是有一個整合的系統. 第三個就是有條件下進行無人駕駛. 第四個可能就是基本上實現無人駕駛. 我們知道像我們如果進行自動駕駛的時候, 系統會進行自動的識別, 有的時候分成第三級可能給人指令進行駕駛, 第四個等級這個時候就不需要人為進行介入, 可以實現完全的自動駕駛.

現在看到我們駕駛員的狀態, 這個是我在別的地方引用的. 隨著自動駕駛的程度可以看到集中在駕駛這件事情的注意力不一樣的. 第四個級別我們可以看到在車內可以做其他的事情. 我們說第四級就可以說是自動駕駛, 第五級可能叫完全不去專註駕駛這個事情. 有關自動駕駛, 我覺得車企和ICT公司立場是不太相同的. 我們看到ICT公司他們可能想要獲得更多有關資訊技術方面的革新, 然後汽車車企的話, 他們還是需要有這樣一些, 我們所說的方向盤, 也有車輪, 但是ICT公司希望自動駕駛完全沒有這些裝置, 也就是說, 作為車企的話, 不論哪一種可能性我們都要做出積極的準備. 我們說approach, 我們可以看到下面有相關的說明.

大家可以看到ADAS系統逐漸的進化, 分成不同的階段實現無人駕駛, 在ADAS系統基礎上加上一些資訊化的聯動技術, 還有對於駕駛員的認知技術, 針對駕駛的介入加上我們對高性能的這樣一些控制技術, 它就會成為我們所說的自動駕駛的這樣一個狀態. 針對有關無人駕駛的部分, 自動駕駛的部分講述一下技術方面的發展.

有關車企也好還是我們所說的創新企業也好, 他們有各自的動作. 我們會通過自己的無人駕駛的車進入市場, 我們覺得和這些初創企業一起合作是更加有效的方法. 我們作為車企有的企業認為他們是非常積極的促進這個自動駕駛的部分, 但是呢, 有一些初創企業他們努力的去補充一些我們車企在自動駕駛上面技術上的部分. 我們覺得分為這樣一些IT或者初創企業, 加上整車企業或者自動駕駛技術相關的企業.

有關自動駕駛和人工智慧的部分. 我們看到出現了一些新的領域, 就是有關雷達或者是說高性能的識別這樣一些平台, 有關自動駕駛這塊的話, 人們對自動駕駛的感覺是從最初有簡單的, 非常好奇的感覺到現在他們開始追求一些車輛行駛的舒適性, 或者說安全性. 現在自動駕駛相關的企業排名中, 美國一個企業整理了相關車企的發展狀況. 它分為一些前景或者一些其他合作夥伴的內容, 這樣一個表格我覺得是非常主觀, 也非常有意思的.

這裡將福特公司放置於第一位的, 我們現代汽車是在中流的水平. 下面是有關自動駕駛的開發現狀, 剛才我們仔細講述了ADAS的系統, 有關高性能, 像Highway Driving Assist也已經做了測試, 相當於第三個級別的. 有關開發的整個過程中它是有一個小事件發生的.

2014年開始有一些相關小的發布, 去年我們獲得了一些相關的許可, 然後我們在美國的內華達州獲得了相關的許可. 今後我們也會努力的去開發一些無人駕駛的車, 然後我們在Genesis上, 或者在途勝或者在Soul的車型上也會載入一些自動駕駛的功能. 現在新的車型上我們會對它進行一些新的數據的分析, 希望提升他們的性能和表現. 這裡我想強調的是ADAS這個系統當中, 它的雷達是非常重要的, 雷達可以提供3D的映像. 它的感測器技術是在持續不斷變化, 不斷升級的, 所以它的未來發展空間也是非常大的, 所以我們在感測器部分也在持續加大我們的研發力度.

IONIQ是我們自動駕駛的映像技術, 這個和剛才李專務發言當中有一些相似的部分, 它和我們說的新能源車輛是有緊密關係的. 現在IONIQ是在拉斯維加斯的道路上行駛, 針對比較複雜的道路狀況, 我們選擇了這樣一個路線. 就是白天我們也進行了這樣一個行駛測試, 也在中間進行了一些晚間行駛的實驗, 我們還進行了長時間的, 連續兩天的行駛實驗. 這部分可能是我們剛才已經看過的內容, 說到無人駕駛, 為了要商用化, 其實我們面前還有非常多的問題.

比如說在氣侯比較惡劣, 或者緊急的狀況, 我們需要緊急處理的計算方式, 針對我們說的高性能部分, 我們也需要相關的計算方式, 還有就是更加快升級地圖的資訊, HIVI也是一個非常重要的技術部分. 我們說的無人駕駛必須即時向駕駛者傳輸相關的狀況, 在這個過程當中HIVI的技術也是非常重要的. 當我們說的技術設計的建設也是非常重要的, 使用社會的氛圍也是非常重要的, 所以在社會氛圍中積極促進這樣的使用也是非常重要的. 資訊化也好, 道路基礎設計也是非常非常重要的, 我們政府和車企非常重要的, 這是未來非常重要的部分.

涉及未來產業有非常多的商業變化, 這裡面有非常多的內容, 這塊我就簡單讀給大家聽. 包括專車, 共用的技術, 除了這些以外還有更加多的其他產業的變化. 其實這些都和我們未來的移動方式相關的. 這些商業模式, 我知道他們會提供給我們非常多的新的點子, 他聯繫了技術和消費者, 這些技術可以讓我們未來的移動方式的這樣一些生態圈有更多不同的可能性.

這裡面還有一個叫人工智慧的部分是最近比較熱的話題. 韓國人工智慧的部分發展的並不是很好. 去年我們最高的圍棋選手和AlphaGo進行對決, 輸了之後引起了社會對人工智慧的關注. 我們說到自動駕駛, 它是有識別處理, 然後進行應對, 把它整合起來是我們覺得非常重要的. 就是From sensor to activity這樣一個部分, 這樣一個方式行駛環境如果非常穩定的或者固定的, 它的啟動和執行是比較容易的, 但是道路狀況比較複雜的, 或者緊急狀況出現比較頻繁的道路上, 能否正常進行動作的行駛, 是有疑問的. 所以我們必須更加努力的開發一些有關識別的一些相關的計演算法處理相關的問題.

剛才我們說到人工智慧這樣一個計演算法的話, 認知這塊很早以前我們就開始使用的. 用攝像頭進行道路訊號相關的判斷, 還有臉部識別部分識別司機的面部表情, 進行狀態的識別. 還有駕駛習慣的識別, 還有一個就是認知的性能可以得到大幅度提升這樣一種計演算法. 與此同時, 我覺得聲音識別也是非常重要的, 它也是以識別為基礎的計演算法. 語音識別這塊在我們Genesis車型上已經搭載了一部分, 它的識別準確度有非常大的提升. 去年在北美語音識別這部分, Amazon在Genesis上使用了語音識別的部分, 所以語音識別這塊也得到了一定的承認.

關於21世紀創新很多人提出是破壞性的創新, 這種破壞性的創新有什麼特點呢?我歸納為三點, 第一是共用經濟的平台;第二就是和以往現有技術的虛擬現實的融合和實際融合;第三是以客戶需求為基礎的新的價值創新和商務模式的創新, 在這種破壞性創新的環境下, 汽車產業未來的發展方向可能是高度的網聯化, 自動駕駛化以共用經濟為基礎, 跟多個高科技進行融合, 最終實現一個汽車的智能化, 從而確保安全, 確保車輛的穩定行駛, 同時降低使用成本.

前面的發言人也講到, 關於智能網聯, 現代汽車集團將來會持續地堅持發展環境友好型車, 新能源車, 智能互聯車, 自動駕駛方面也會不斷進行探索. 而且我們高度重視車輛行駛的安全, 降低成本, 為了實現自動駕駛以及安全, 我們也在不斷地推進感測器的開發, 以及遠程車輛這種監控, 車輛的這種使用在這方面也在不斷地進行技術的探索. 還有ICT, 作為和ICT融合的車輛終端, 移動終端, 在未來我們智能時代到來的時候, 為我們的生活提供更多的這種便捷和方便.

智能網聯車可以說是ADAS這個系統是一個重點, 為用戶提供多種的服務和內容, 以及各方面的便捷的使用性. 而且作為智能網聯的移動終端, 在車上可以享用各種的數據內容, 而且以雲計算為基礎, 服務的內容也會得到加強. 通過大數據分析, 也可以為我們的用戶開發出更多的個性化的內容.

關於智能互聯環境我也做了一些思考. 共用車以及個人用車, 像公交車, 地鐵跟交通基礎在物理領域實現連接, 還有自己的車和別的車的這種智能, 通過智能網路的建立, 在智能世界車與車實現連接, 在這種超連接狀態下, 獲取環境數據, 影像數據, 系統數據, 這些都會成為大數據, 通過大數據的分析性能方面得到進一步的提升, 未來的汽車可以說是有可能超出我們的想象的, 交通事故會減少, 交通的問題得到解決, 成本減少, 在實現自動駕駛, 汽車可以成為我們休息的空間, 商務工作的空間, 娛樂的空間, 而且隨著這種自動駕駛的實現, 以車為基礎, 這種共用經濟得到發展, 針對用戶個性化服務也會得到發展, 終極目標就是提升我們人類的生活質量, 提升安全, 降低交通擁堵, 減少這種停車場來擴大我們的生活空間, 而且為我們人類的生產活動也會帶來更加的高效.

自動駕駛這個感測器HMA Collectivity中心, 變得越來越複雜, 為了保證感測器的質量, 需要將這個感測器的架構實現這種優化. 為確保安全舒適自動駕駛汽車的應用, 確保駕駛員的安全狀態, 適時加強駕駛員與車輛的交流, 那麼自動駕駛實際的應用還需要克服很多現實問題, 從簡單道路環境到階段性推進, 自動駕駛的應用, 從高速公路到市區道路都需要進行提升. 基於這個超連接的數據化時代也將到來, 顧客價值也更加重要, 基於顧客價值可以創造更新的商業模式, 讓我們一起展望未來吧, 以上就是我的發表, 謝謝!

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