法雷奥：汽车智能驾驶与安全

2023年是法雷奥成立一百周年诞辰，百年发展离不开科技创新。2024年10月24日，在第十二届汽车与环境论坛上，法雷奥中国CTO顾剑民指出，法雷奥始终致力于构建更清洁、更安全、更智能的出行方式。今年是法雷奥入华30周年，法雷奥将携手同行，智启未来。而其中智能驾驶最根本的承诺是“安全地解放驾驶员”。

顾剑民表示，与手动驾驶相比，自动驾驶将释放驾驶员的注意力，让移动出行更安全、更舒适、更便捷。因此智能驾驶的安全性可以理解为一场驾驶员注意力的“争夺战”。在这场“战斗”中，法雷奥有多种可用技术，全面组合以助力解放驾驶员，达成安全的智能驾驶。

法雷奥中国CTO

以下为演讲内容整理:

法雷奥简介

去年，法雷奥成立100周年，百年发展离不开“构建更清洁、更安全、更智能的出行未来”这一核心理念的引领。今年，我们又迎来了在中国运营的30周年纪念，自1994年踏入中国这片热土以来，我们最初在浙江温岭与湖北荆州建立了两家工厂，到今天已经有三十多家工厂和14个研发中心。三十年间，我们在中国携手同行，智启未来。

2022年初，我们推出了“Move UP”战略，推进电动化、加速实现高级驾驶辅助、打造全域智能照明以及重塑舱内体验，这四大技术领域构成了我们“Move UP”战略发展的坚实支柱。

图源:演讲嘉宾素材

当我们谈及ADAS、自动驾驶或智能驾驶时，其终极目标何在？我将其概括为:让每一位客户能够享受到更安全、更舒适、更便捷的出行体验。其中，安全无疑是首要考量。若智能出行缺失了安全这一基石，后续的舒适与便捷便失去了意义，因此，确保安全是我们不可动摇的底线。

首先与大家分享一下法雷奥在智驾领域的一些创新和历史。33年前的1991年，法雷奥首次将超声波传感器，也就是我们通常讲的倒车雷达应用于泊车辅助。此后，我们持续引领创新，如引入车道偏离预警、毫米波雷达、半自动泊车辅助、后视摄像头目标探测技术，并率先推出了遥控泊车功能。2022年，法雷奥推出了第二代激光雷达，助力奔驰实现了业内首个L3级量产自动驾驶功能。此外，还推出了基于单目视觉并可扩展的L2系统，以及其他一系列前沿产品和技术。

图源:演讲嘉宾素材

法雷奥如今已能够提供智能驾驶系统的全方位解决方案，例如，在泊车系统方面，能助力整车客户实现从传统的泊车辅助到遥控泊车到记忆泊车到全自动AVP的全方位升级。同时在行车方面，为客户提供主动安全与驾驶辅助至L2/L2+级别的系统交钥匙工程服务。对于L3及以上级别的自动驾驶系统，则专注于感知与功能设计，包括模组、备用系统也就是兜底系统、高性能传感器和处理单元的开发。

谈到安全，众所周知，在人工驾驶模式下，驾驶员需要时刻保持对驾驶或路面的关注。而我们的目标，是最终实现自动驾驶，让驾驶员能够真正释放注意力，无需再进行驾驶操作，无论是手脚还是脑都可以得到完全的放松。这是一个巨大的跨越，而要实现这一目标，关键在于确保安全地解放驾驶员的注意力状态。我们需要确保在驾驶员从注意力高度集中状态转变为完全放松状态的过程中，始终保持安全。

当前，L3、L4、L5级别的自动驾驶车辆较少。大部分量产车型仍停留在L1或L2级别，在国内则有L2+和L2++，我们统称L2+级别的车型。在L4或L5级别完全自动驾驶实现之前，驾驶员仍需时刻监控车辆行驶并准备随时接管，其注意力并未得到真正的安全释放。这是当前智能驾驶的现状。

对于在座的许多驾驶员朋友来说，我们或许都有过这样的体验:在忙碌的一天工作之后，驾车回家的路上，身心已然疲惫，注意力自然而然地开始下降。而与此同时，我们还需要全神贯注地观察交通高峰时的路况，但手机信息的不断涌入、车载大屏上信息娱乐系统的诱惑、以及其他各种感知和干扰，都可能不经意间分散我们的注意力。

图源:演讲嘉宾素材

这些因素使得我们的注意力被极大地分散，让驾驶变得更加紧张。那么，有没有什么技术能够帮助我们弥补或恢复注意力呢？答案是肯定的。通过ADAS和自动驾驶技术，我们可以减轻对驾驶员注意力的要求。同时，利用DMS和人机交互系统的合理设计，我们可以监控并正向引导驾驶员的注意力。

此外，我们还需要努力减少那些会分散注意力的因素。例如，车载信息娱乐系统的设计应当更加合理，避免在行驶过程中让驾驶员过度关注大屏。我发现到很多车辆的前排配备了大尺寸显示屏，不仅副驾驶可以看到，驾驶员也容易被吸引。此外，车联网、手机等设备的使用也需要我们特别注意，以减少对驾驶员注意力的干扰。

当前，这些技术手段大多数情况下还是单独地应用，而法雷奥正是致力于全面提供这些技术组合的企业，我们的目标就是系统地帮助驾驶员释放注意力，让驾驶变得真正更加轻松和安全。

智能驾驶技术的挑战

L2级别的自动驾驶，在中国已经发展到了L2+和L2++的阶段，分别对应高速公路上的领航辅助驾驶和高速公路+城市道路的领航辅助驾驶。相比之下，L3级别的自动驾驶，也就是人机共驾已经在欧洲和日本的少数几家车企实现了量产，未来也将有更多的车型加入这一行列。

首先，我们聚焦欧美，尤其是欧洲自动驾驶的发展历程，其路径可以概括为监管驱动型路线。在美国，除了特斯拉以外的几家传统车企也是如此。我们之前已经探讨过，在实际驾驶中，驾驶员注意力分散的现象日益严重，安全意识不足，这导致事故发生的概率不断攀升。面对这一挑战，也是在法规监管和NCAP升级的驱动下，车企推动了行车安全和注意力监控技术的应用，以期降低风险。

然而，在使用这些技术的过程中，欧美传统车企对技术或系统的使用设定了极为严格的ODD和DMS限制。例如，仅在车速低于某个速度段、车道线清晰且有高精度地图的情况下，并且驾驶员不能使用非车端的设备时，才能激活L3自动驾驶功能。虽然在L3自动驾驶模式下车企负全责，这些限制从驾驶员或消费者的体验角度来看，确实显得较为苛刻，从而影响了客户体验的质量。

我们不禁要问，在这样的过程中，驾驶员真的得到解放了吗？L3级自动驾驶系统的特点就在于其受ODD限制，要求驾驶员随时准备在系统退出后接管车辆，接管时间可能只有10秒左右。这意味着驾驶员并未真正获得解放，他们的注意力仍需时刻保持高度集中，准备接管车辆。虽然行车安全提升了，这种随时待命的状态反而降低了客户体验。

展望欧美市场，预计到2030年，L3级自动驾驶系统的市场规模将达到约160亿欧元。奔驰、宝马、现代等车企已经宣布推出L3级车型，其中奔驰在2022年已经实现了L3级车型的上市，更多车型项目待公开。

与此相比，中国车企和美国的特斯拉则走出了另外一条技术路线，我们可以将其称为功能或技术引导型路线。在中国，以特斯拉为代表，众多新势力和国内车企纷纷跟进，提供了各种智能驾驶功能包，让客户进行体验，并在体验过程中不断升级。在L2、L2+、L2++的级别下，我们提供了尽可能多的智驾功能供客户体验。但有一个前提条件是，在L2的大框架下，用户始终对驾驶责任负责。如果发生事故，交规非常明确，驾驶员需承担全部责任。另外一个原因也在于，目前中国还没有L3自动驾驶的全国性法规出台。

在这个过程中，驾驶员虽然体验到了各种智能驾驶功能，但同样并未真正获得解放。这是L2级系统的一个特点，驾驶员必须对行车安全负全责，始终关注路面情况，全程监控。

我们来看一下市场规模，很明显，L2及L2+的市场规模要大于L3。我们预计到2030年，这一市场规模将达到约260亿欧元以上。在国内，我们可以预见，几乎所有的新车都将配备L2辅助驾驶功能，今年L2和L2+的渗透率预计超过50%，已经成为主要的技术趋势。

除了L2+和L3之外，我们的终极目标是实现L4级自动驾驶。但目前，L4级自动驾驶主要还是以测试演示、无人驾驶出租车等形式存在，如国内的百度、滴滴等无人驾驶出租车运营商正在进行小规模的试运营，尚未形成大规模取代有人驾驶出租车的气候。

所以，到目前为止，真正可以量产并交付给客户使用的还是L2+或L3级别的自动驾驶技术。但无论是L2+还是L3，都存在两个问题:第一，它们并没有完全实现解放驾驶员的承诺；第二，L2+要求驾驶员全程监控并对车辆行驶负全责，而L3则要求驾驶员时刻准备系统从自动驾驶切换到人工驾驶后的接管。这意味着，如果客户真正理解了L2+或L3的定义后，他们可能会感到非常紧张，甚至比自己驾驶汽车时还要紧张。因为当车辆在自动驾驶时，自动驾驶系统又成为了一个新的不受驾驶员控制的外部因素，这种紧张感可能会超越自己驾驶时的状态。

智驾“身心放松”项目

那么，如何才能真正地让车主放松下来呢？

要实现真正的身心放松，我们需要智能驾驶与智能座舱两个系统之间真正的深度融合与相互赋能。智能座舱通过驾驶员监控、人机交互等功能，助力智能驾驶，提供安全保障；而智能驾驶技术的提升，又能反过来重塑并优化舱内体验。这两者相辅相成，缺一不可。法雷奥是汽车行业内少数同时具有智能驾驶和智能座舱这两个领域的产品和系统集成供应商之一。

下面是一张简洁的概念图，它清晰地展示了智能驾驶的三个核心要素:驾驶员、车辆系统(车)以及交通环境(路)。首先，我们通过车内外的传感器，实时感知并监测这三个要素的状态，包括驾驶员的注意力状况和疲劳程度，车辆状态以及车内外环境的实时变化，比如智能驾驶系统的路径规划等。

图源:演讲嘉宾素材

第二步，我们聚焦于模型的构建，即实现人、车、路的实时数字孪生。具体而言，利用先进的AI模型和软件能力，我们能够深入学习和了解每位驾驶员的驾驶习惯和偏好，因为每个人的驾驶风格与喜好都是独一无二的。这一过程涉及通过模型进行认知、熟悉与学习，最终构建出精确的数字孪生模型，这是软件层面的重要工作。

同时，我们还需要对交通环境及驾驶模式的适应性进行建模，比如结合驾驶员的注意力状况，规划出最为合理的行驶路径或者选择更安全的智驾操作。

当这两大模型进入互动阶段时，会通过具备交互能力的人工智能进行融合感知。简而言之，当我们掌握了驾驶员的状态后，模型便能推荐较适合的自动驾驶模式及下一步规划，以匹配驾驶员的注意力水平，反之亦然。

这一人机交互过程通过云端的数字助手实现实时更新。在此过程中，大家可以看到，数字孪生、AI模型、驾驶模式适应模型以及互动AI等关键软件模块，均是我们法雷奥内部自主研发的。

软件正重新定义汽车行业的竞争格局。传统硬件难以更改，软件能够灵活适应每个用户的需求。此外，OTA使得车辆能够常用常新，用户在购车后，车辆会随着时间的推移不断更新、成长。因此，软件定义汽车已成为车辆功能的核心，其本质是让车辆成为用户的伙伴，陪伴其个性化地适应与成长。

图源:演讲嘉宾素材

同时，软件定义汽车也为供应商和整车企业带来了广阔的盈利市场。据初步估算，从2022年的450亿欧元到2030年，市场规模将增长至近1050亿欧元，这可能还是偏保守的估计。其中，与软件直接相关的业务，如软件产品、计算单元等，将因软件定义汽车而带来3.9倍的新业务增长。这是一个极具吸引力的行业，也为传统汽车行业的从业者提供了新的发展机遇，是一个不容忽视的重要市场。

总结与展望

安全是汽车驾驶的核心要义，任何忽视安全的讨论都将是无源之水、无本之木。在迈向真正的L4或L5级自动驾驶之前，我们不得不面对一个漫长的过渡阶段，其间，驾驶员的注意力成为了车内各方竞相争取的宝贵资源。新技术的涌现为我们提供了应对之策。我们可以通过智驾系统来放松注意力要求，利用驾驶员监控系统来监控注意力，通过合理设计人机交互界面来引导注意力。而这些技术手段应该全面系统应用，不能互相割裂。

然而，在L4级自动驾驶全面实现之前，我们仍需直面两大挑战。其一，尽管业界热议大模型端到端解决方案以及各种点到点的智驾功能，但截至目前，我们仍处于L2或L3级自动驾驶的阶段，L4级尚未成真，因此驾驶员的注意力并未得到真正的释放。相反，在某些情况下，L2和L3的使用可能还潜在地增加了驾驶员的紧张度和注意力负担。前面已经详述了，相较于人工驾驶，驾驶员可能会感到更加紧张。唯有通过系统级的方法，我们才能找到可持续的解决方案。

法雷奥正在协调和集成多方面的能力，包括硬件、软件和AI，来应对这一安全挑战。作为同时拥有智能驾驶与智能座舱先进技术的全球供应商，我们能够充分利用智驾与智能座舱的系统协同优势，实时感知并分析人、车、路的内外状态，从而做出合理规划。例如，根据驾驶员的注意力状况，规划和调整相适应的智驾操作，二者相辅相成。这将使L2+的功能运行更加顺畅、更安全，并确保用户始终对驾驶保持负责态度。

最后，我想分享我的个人预测。鉴于技术成熟度、成本考量、法规限制、责任归属问题仍待解决以及市场喜好和用户体验等因素，我认为在相当长的一段时间内，L2、L2+和L3级自动驾驶形态将在行业内长期共存。在L4级自动驾驶真正实现之前，我们仍将看到多种智驾系统同时存在于我们的日常生活中。换言之，量产技术将呈现出多方面、多层次、多维度的共存态势。