智能駕駛賽道的競爭越來越激烈，參與的玩家越來越多：主機(jī)廠在爭取全棧自研，傳統(tǒng)Tier 1在加大投入，互聯(lián)網(wǎng)與科技公司紛紛入局，甚至傳統(tǒng)的一些代工廠和消費(fèi)電子廠商，也在布局智能駕駛業(yè)務(wù)。“越來越卷”，是今年智能駕駛業(yè)內(nèi)人士的共同感慨。
在激烈的競爭中，有的玩家利用先發(fā)優(yōu)勢，始終保持領(lǐng)頭羊的地位；有的玩家厚積薄發(fā)，形成了自己的一套特色方案；但更多的玩家，在汽車智能化的浪潮中起起伏伏，始終難以拿出具有競爭力的智能駕駛產(chǎn)品，無法在市場中占據(jù)一席之地。
誠然，決定一家公司產(chǎn)品實(shí)力的因素中，資金實(shí)力、技術(shù)實(shí)力、公司規(guī)模等，是不可忽視的重要因素，但筆者認(rèn)為，對于智能駕駛來說，系統(tǒng)性的思維方式，是決定產(chǎn)品能否持續(xù)贏得市場的關(guān)鍵，也是區(qū)分一家公司是“正規(guī)軍”還是“雜牌軍”的重要標(biāo)志。
本文將從智能駕駛整體內(nèi)容出發(fā)，通過功能場景、軟硬件開發(fā)、測試、安全等方面的案例，展開說明系統(tǒng)性思維對于智能駕駛的重要意義，以及如何在智能駕駛的開發(fā)過程中，貫徹系統(tǒng)性思維。
02 什么是智能駕駛的系統(tǒng)性思維
在回答“什么是智能駕駛的系統(tǒng)性思維”之前，我們先看一段對話——
A：“你們公司的智能駕駛，都有哪些功能？”
B：“自適應(yīng)巡航（ACC）、車道保持(LKA)、自動(dòng)泊車、自動(dòng)變道、AEB、前向碰撞預(yù)警、盲區(qū)監(jiān)測，還有一些其他的L2級功能，一共有20多種。”
A：“我看功能清單里沒有交通擁堵輔助功能，這個(gè)能做嗎？”
B：“目前沒有，但是我們可以后續(xù)升級。”
然后，就沒有后續(xù)了。
實(shí)際上，上面對話中A提到的交通擁堵輔助（TJA），就是低速場景中ACC與LKA功能的結(jié)合，既然B公司已經(jīng)開發(fā)出了ACC與LKA功能，那么實(shí)際上當(dāng)兩項(xiàng)功能同時(shí)開啟時(shí)，就可以實(shí)現(xiàn)堵車場景的TJA功能。
因?yàn)橐庾R不到“通擁堵輔助功能其實(shí)已經(jīng)有了，只是沒有明確提出而已”，B白白丟錯(cuò)過了一個(gè)本來有可能拿下的訂單機(jī)會(huì)。
那么，B為何會(huì)“回答不恰當(dāng)”呢？
因?yàn)椋麤]有系統(tǒng)性思維。
所謂系統(tǒng)性思維，是一種從全局出發(fā)的結(jié)構(gòu)化思維方式，通過將一件事物看成一套整體的系統(tǒng)，并研究系統(tǒng)中的各項(xiàng)元素及其相互間的作用和關(guān)聯(lián)，讓事物體系化、結(jié)構(gòu)化，成為強(qiáng)邏輯性的有序系統(tǒng)。
系統(tǒng)性思維有如下特點(diǎn)：
（1）著眼于系統(tǒng)全局，而不是單個(gè)因素。系統(tǒng)性思維方式在分析問題時(shí)，會(huì)從系統(tǒng)全局出發(fā)，找到與問題相關(guān)的所有因素，并分析各因素對問題的影響機(jī)制和程度，然后提出全局化的解決方法，避免以偏概全。
（2）層次分明，邏輯清晰。系統(tǒng)性思維作為一種結(jié)構(gòu)化思維方式，注重系統(tǒng)的層次和邏輯，在系統(tǒng)化思維方式中，系統(tǒng)是分層的，并且系統(tǒng)的各因素之間，存在包含、并列、因果等邏輯清晰的關(guān)聯(lián)，一定是可解釋和可復(fù)現(xiàn)的。
（3）注重迭代與閉環(huán)。系統(tǒng)性思維是一種閉環(huán)思維和迭代思維，不會(huì)通過某一次的個(gè)別現(xiàn)象就做出判斷得出結(jié)論，而是有一個(gè)觀察、分析、論證、確認(rèn)和優(yōu)化的閉環(huán)過程，并在優(yōu)化過程中，完成對系統(tǒng)的迭代升級。
智能駕駛作為人工智能與汽車工程相結(jié)合的學(xué)科，所涉及的知識非常豐富，覆蓋的內(nèi)容也相當(dāng)廣泛，是多學(xué)科交叉融合的典型代表：計(jì)算機(jī)視覺、機(jī)器學(xué)習(xí)、人機(jī)工程、車輛動(dòng)力學(xué)、汽車設(shè)計(jì)等等。如此多的知識內(nèi)容，想要集成在智能駕駛中，以產(chǎn)品的形式呈現(xiàn)給用戶，必然需要有系統(tǒng)性思維，從面到線、從線到點(diǎn)、從整體到局部地去思考和應(yīng)用，否則難免出現(xiàn)考慮不周、缺失、重復(fù)等現(xiàn)象。
例如，在看待智能駕駛時(shí)，非系統(tǒng)性思維的認(rèn)知是：
智能駕駛就是在車上加點(diǎn)傳感器，加個(gè)芯片，再把對應(yīng)的算法做出來，我們?nèi)ミx一款攝像頭，再選個(gè)差不多的雷達(dá)，去和英偉達(dá)/地平線/黑芝麻談?wù)労献鳎僬矣薪?jīng)驗(yàn)的人開發(fā)一套算法，就差不多了。
我們常聽到傳統(tǒng)主機(jī)廠的人認(rèn)為“智能駕駛和之前的電子系統(tǒng)差不多，只是加了一堆傳感器，用了更高算力的芯片而已”；也常聽到消費(fèi)電子行業(yè)的人認(rèn)為“做智能駕駛和做手機(jī)差不多，無非是把手機(jī)變成車載控制器而已”。這些認(rèn)知都是因?yàn)槿狈χ悄荞{駛的系統(tǒng)性思考，只看到局部，看不到整體。
如果是系統(tǒng)性思維，就會(huì)有這樣的認(rèn)知：
智能駕駛的應(yīng)用場景是用戶出行場景，首先我們應(yīng)該看看用戶出行場景都有哪些，做好分類，再根據(jù)不同的出行場景，會(huì)調(diào)研用戶到底需要什么樣的功能，應(yīng)該做到什么程度；
為了實(shí)現(xiàn)這些功能，需要什么樣的硬件，需要什么樣的軟件算法；
如何測試和驗(yàn)證產(chǎn)品效果，保證安全性和可靠性。
并且會(huì)思考：
智能駕駛系統(tǒng)與汽車的其他模塊有哪些關(guān)聯(lián)？
如果出現(xiàn)沖突，優(yōu)先級如何考慮？
智能駕駛與車聯(lián)網(wǎng)可能會(huì)存在哪些交互，是否可能利用車聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)，做出更好的效果？
如今市場上的各種傳感器真的是必須的嗎？
什么情況下需要做安全冗余，做到何種程度？
CNCAP對AEB的測試場景，能夠滿足用戶日常出行的安全需求嗎？
可見，思維方式的不同，會(huì)導(dǎo)致認(rèn)知的不同，進(jìn)而影響智能駕駛的開發(fā)方法不同，以及產(chǎn)品的效果不同，最終體現(xiàn)就是市場的反饋不同。
用系統(tǒng)性思維開發(fā)智能駕駛，會(huì)讓智能駕駛成為一套系統(tǒng)，呈現(xiàn)出體系化、結(jié)構(gòu)化的特點(diǎn)，并且智能駕駛各項(xiàng)要素之間，會(huì)存在邏輯關(guān)系和關(guān)聯(lián)關(guān)系。
03 功能與場景是一套體系
從用戶層面來看，智能駕駛包含多樣化的應(yīng)用場景和多種功能，例如應(yīng)用于車道內(nèi)行駛場景的自適應(yīng)巡航ACC功能和車道居中LCC功能，應(yīng)用于變道場景的自動(dòng)變道功能，應(yīng)用于堵車場景的交通擁堵輔助TJA功能，應(yīng)用于高速公路場景的高速領(lǐng)航駕駛NOA功能，應(yīng)用于停車場景的自動(dòng)泊車APA等等。
功能與場景作為智能駕駛直接呈現(xiàn)給用戶的內(nèi)容，不是單獨(dú)存在的，而是一套完整的系統(tǒng)，可以根據(jù)特定的分類標(biāo)準(zhǔn)，分成不同的類別，再結(jié)合各項(xiàng)功能之間的關(guān)聯(lián)，形成一套場景與功能體系。
04 硬件與軟件是一個(gè)整體
從整車架構(gòu)來看，智能駕駛是始終作為其中的一個(gè)模塊、或者說一個(gè)域存在的；智能駕駛相關(guān)的所有硬件與軟件，最終都是為了讓智能駕駛的效果達(dá)到預(yù)期，因此，智能駕駛的各類硬件與軟件，也不是獨(dú)立的，而是存在內(nèi)在關(guān)聯(lián)，應(yīng)該整體布局，用系統(tǒng)性思維去開發(fā)。
智能駕駛包含豐富的硬件配置和多種軟件算法。硬件有各種傳感器如攝像頭、激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)、超聲波雷達(dá)，以及多種芯片如SoC芯片、MCU芯片等，另外地圖和高精定位裝置，也可以看作廣義的傳感器；軟件有操作系統(tǒng)、中間件、以及各種算法如BEV視覺感知算法、PID控制算法等，并可以封裝成特定的功能算法如ACC算法、APA算法等。
如果用非系統(tǒng)性思維來設(shè)計(jì)5R1V的硬件方案，可能是這樣的：
“攝像頭精度要高，選個(gè)8M像素的；毫米波雷達(dá)只是輔助，選個(gè)市場主流的就可以；SoC芯片用國產(chǎn)化方案，地平線的就可以，J2和J3算力相差不大，用低成本方案J2就可以了。”
然后被告知J2芯片不適合處理8M像素?cái)z像頭的數(shù)據(jù)，方案被推翻重來。
如果具備系統(tǒng)性思維，則會(huì)這樣考慮：
“5R1V最主要的是前向感知，比較一下我們現(xiàn)有的感知算法，應(yīng)用于2M攝像頭、5M攝像頭和8M攝像頭，效果相差有多大？”
“看來效果存在明顯差別，還是需要用8M攝像頭。處理8M攝像頭的數(shù)據(jù)需要多大AI算力？看看目前市場上有哪些合適的選擇？看起來地平線J3比較合適，有成熟案例，國產(chǎn)方案成本也有優(yōu)勢。”
“我們現(xiàn)在的視覺算法能不能實(shí)現(xiàn)測距？測距的精度怎么樣？前向測距對前向毫米波雷達(dá)的依賴程度如何？看來要和算法一起評估一下是否有必要選高性能的前向毫米波雷達(dá)。”
“有些功能是單獨(dú)依賴角毫米波雷達(dá)的，比如盲區(qū)監(jiān)測，因此，角雷達(dá)要選性能高一些的。”
這樣，5R1V方案中的每一個(gè)硬件需求和選型，都有理有據(jù)，并且等達(dá)到整體的統(tǒng)一，能夠形成一套完整的系統(tǒng)，而不是單獨(dú)存在的5個(gè)雷達(dá)+1個(gè)攝像頭+1個(gè)芯片。
在設(shè)計(jì)軟件方案時(shí)，由于軟件算法的邏輯和參數(shù)，能直接體現(xiàn)在功能和性能層面，因此更需要系統(tǒng)性思維。
以典型的Corner Case Cut-In為例：當(dāng)車輛在車道內(nèi)激活A(yù)CC時(shí)，如果前方出現(xiàn)緊急Cut-In，那么自車應(yīng)該及時(shí)減速。產(chǎn)生的問題是：減速度應(yīng)該是多大？如果情況過于緊急，達(dá)到觸發(fā)AEB的要求，此時(shí)AEB與ACC之間的交互應(yīng)該是怎么樣的？ESC輸出的制動(dòng)力應(yīng)該如何變化？
如果缺乏系統(tǒng)性思維，可能根本不會(huì)意識到這些問題，只是將ACC和AEB作為2個(gè)單獨(dú)的算法模塊來開發(fā)，直到問題暴露。
如果具備系統(tǒng)性思維，則在一開始就會(huì)定義好Cut-In場景觸發(fā)AEB時(shí)，ACC的功能狀態(tài)和AEB介入的時(shí)機(jī)，以及兩者對制動(dòng)力的詳細(xì)控制邏輯，實(shí)現(xiàn)制動(dòng)力的平穩(wěn)過渡，同時(shí)達(dá)到安全和舒適的效果。
系統(tǒng)性思維應(yīng)用于軟件方案開發(fā)的另一個(gè)典型案例是智能駕駛各項(xiàng)功能的開關(guān)設(shè)計(jì)。
嚴(yán)格地說，功能開關(guān)設(shè)置屬于人機(jī)交互，也就是智能座艙的開發(fā)內(nèi)容，但座艙中跟智能駕駛功能相關(guān)的開關(guān)設(shè)置，通常也需要智能駕駛的開發(fā)人員參與。
在早期的汽車機(jī)械化和電氣化時(shí)代，智能駕駛功能很少，ACC已經(jīng)算是比較先進(jìn)的功能，所以通常不會(huì)系統(tǒng)性地設(shè)計(jì)智能駕駛功能開關(guān)，常規(guī)做法是有一項(xiàng)功能，就加一個(gè)開關(guān)項(xiàng)。
如今智能駕駛的功能多達(dá)30多種，如果仍按照之前的思路，那么可能會(huì)存在30多個(gè)開關(guān)選項(xiàng)，這種情況在寸土寸金的車載屏幕中，顯然是不被允許的。此時(shí)就需要系統(tǒng)性思維，從全局思考如何設(shè)計(jì)智能駕駛各種功能的開關(guān)：
對于法規(guī)強(qiáng)制要求的功能，可以默認(rèn)常開，無需開關(guān)；對于同類型功能，可以統(tǒng)一成一個(gè)一級開關(guān)，然后通過一級開關(guān)，彈出二級開關(guān)，例如將FCW與AEB統(tǒng)一為前向安全功能；對于存在包含關(guān)系的功能，分為兩級開關(guān)，例如NOA功能開關(guān)下設(shè)置自主變道功能的開關(guān)；對于用戶大概率不會(huì)更改設(shè)置的功能，可以隱藏，只保留一個(gè)統(tǒng)一入口供用戶做個(gè)性化設(shè)置。如圖1所示。
a） 同類型功能開關(guān)
b） 包含關(guān)系的功能開關(guān)
圖1 功能開關(guān)示例
按照這種系統(tǒng)性地做法，智能駕駛的功能開關(guān)將得到極大簡化，并且最大程度地考慮到用戶使用的頻率和場景。對于開發(fā)來說，開關(guān)信號邏輯也更加清晰，不會(huì)產(chǎn)生多個(gè)功能的開關(guān)信號優(yōu)先級沖突的情況。
05 測試應(yīng)該全面覆蓋
經(jīng)常在發(fā)布會(huì)上聽到這類宣傳語：“我們的智能駕駛目前行業(yè)領(lǐng)先，全國領(lǐng)先，能夠達(dá)到XX公里零接管，已經(jīng)超越了特斯拉。”此時(shí)我們的疑問是：XX公里零接管的場景和工況是什么？能夠覆蓋哪些路段？零接管是在臺架測試階段的仿真結(jié)果，還是實(shí)車路試結(jié)果？所謂的超越特斯拉，是哪些場景下的哪些參數(shù)或者性能表現(xiàn)超越，還是說所有指標(biāo)都超越？
遺憾的是，目前沒有人能夠系統(tǒng)地回答這些問題，一種可能的情況是：這些玩家在高調(diào)宣傳的同時(shí)，自己其實(shí)并沒有非常系統(tǒng)地去完成測試與驗(yàn)證工作，也缺乏系統(tǒng)性的思考：在什么階段，應(yīng)該測什么內(nèi)容？測試用例應(yīng)該怎么編寫，才能保證測試過程不重復(fù)、不遺漏？需要多少測試數(shù)據(jù)，才能確保測試結(jié)果的可靠性？
需要經(jīng)過系統(tǒng)化的全面測試與驗(yàn)證，在不同階段，從不同維度去全方位地驗(yàn)證產(chǎn)品的效果，才能保證讓用戶滿意，并且符合法規(guī)和標(biāo)準(zhǔn)要求。
智能駕駛作為涉及到安全、可靠、舒適等多個(gè)評價(jià)維度的復(fù)雜產(chǎn)品，通常需要經(jīng)過軟件單元測試、軟件在環(huán)測試（Software-In-Loop，SIL）、硬件在環(huán)測試（Hardware-In-Loop，HIL，通常也可稱為臺架測試）、實(shí)車場地測試、實(shí)車道路測試、法規(guī)認(rèn)證等多個(gè)測試環(huán)節(jié)，從軟件層、系統(tǒng)層、整車層等多個(gè)層面，逐一驗(yàn)證，以便及時(shí)發(fā)現(xiàn)問題，及時(shí)調(diào)整優(yōu)化。并且，在產(chǎn)品驗(yàn)證過程中，應(yīng)該有一套系統(tǒng)化的測試大綱和全面的測試用例，實(shí)現(xiàn)對智能駕駛產(chǎn)品的系統(tǒng)、全面測試。
智能駕駛的測試應(yīng)該是系統(tǒng)而完整的，應(yīng)該覆蓋所有可能的場景，并且對產(chǎn)品性能的測試應(yīng)該具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，而不是僅通過個(gè)別幾次的測試結(jié)果，就對產(chǎn)品性能得出結(jié)論。
如果采用系統(tǒng)性思維，首先列出一套智能駕駛產(chǎn)品的所有應(yīng)用場景和功能，以及各項(xiàng)功能的性能要求；然后根據(jù)不同階段的測試邊界能力，安排不同的測試任務(wù)；最后再根據(jù)產(chǎn)品和系統(tǒng)需求，以功能為單元，從全局考慮，編寫測試用例，形成測試方案，測試用例應(yīng)該注意合理性和可復(fù)現(xiàn)。
以系統(tǒng)性思維下的自動(dòng)泊車功能實(shí)車測試為例，自動(dòng)泊車分為檢測車位和泊入車位2個(gè)過程，有時(shí)還會(huì)有泊出車位的效果，那么自動(dòng)泊車的測試就應(yīng)該按檢測車位、泊入車位、泊出車位的過程，分別開展。
測試檢測車位效果時(shí)，主要測試的是檢測成功率，應(yīng)該將目前所有常見的車位類型都列入測試用例，例如標(biāo)線車位的標(biāo)線有全封閉、半封閉、開口、角點(diǎn)等類型，空間車位的參照物有其他車輛和各種障礙物等，更詳細(xì)的車位類型介紹，可參考九章智駕之前的文章《特斯拉、小鵬、蔚來的自動(dòng)泊車產(chǎn)品測評》。然后根據(jù)不同的車位類型，分別多次測試自動(dòng)泊車的檢測效果，并分別統(tǒng)計(jì)各類車位的檢測成功率。
需要注意的是，成功率應(yīng)該具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，不能僅僅以某幾次的測試結(jié)果去計(jì)算成功率，而是至少測試100次以上，才能得出具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的結(jié)論。
另外，還要考慮天氣和光照的影響，也作為測試用例的一部分。
對于泊入車位和泊出車位的測試，應(yīng)該列出所有需要測試的參數(shù)，例如成功率、用時(shí)、揉庫次數(shù)、泊車空間要求、平穩(wěn)性等等。一方面，應(yīng)該針對各項(xiàng)參數(shù)，有針對性地制定測試用例；另一方面，測試結(jié)果也應(yīng)該具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，例如測試得出的泊車用時(shí)，不應(yīng)該是某一次泊車所用的時(shí)間，而應(yīng)該是多次泊車用時(shí)的均值。
06 安全應(yīng)該全方位
對于安全的片面認(rèn)知，是目前很多玩家缺乏系統(tǒng)性思維的典型代表。
曾聽不止一位同行說：“我們的智能駕駛功能肯定是安全的，因?yàn)橥ㄟ^了CNCAP的認(rèn)證。”甚至聽到過有些非汽車行業(yè)出身的高層建議：“反正都是SoC，我們也未必要用英偉達(dá)/地平線，用XX芯片（某消費(fèi)級芯片）應(yīng)該也可以，只要過了認(rèn)證就行，你們產(chǎn)品和研發(fā)一起評估一下。”
對基于這種認(rèn)知下所開發(fā)出的智能駕駛產(chǎn)品，我們的建議是：為了自身安全，碰都不要碰。
安全，作為智能駕駛區(qū)別于AI在其他行業(yè)應(yīng)用的一項(xiàng)關(guān)鍵特性，也需要系統(tǒng)性地考慮。
從目前來說，交通法規(guī)、NCAP、功能安全、預(yù)期功能安全等，已經(jīng)從多個(gè)方面對智能駕駛的安全性提出了要求；另外，用戶使用智能駕駛時(shí)的安全感受，也是安全性的一部分，這些應(yīng)該在智能駕駛開發(fā)時(shí)綜合考慮，并分解到相應(yīng)的功能需求和軟、硬件模塊中。
目前有很多法規(guī)和標(biāo)準(zhǔn)，對智能駕駛的安全性提出了要求，耳熟能詳?shù)挠蠳CAP標(biāo)準(zhǔn)、ISO26262功能安全標(biāo)準(zhǔn)、ISO21448預(yù)期功能安全標(biāo)準(zhǔn)等等，以及容易被工程師，尤其是缺乏駕駛經(jīng)驗(yàn)的工程師所忽略的《道路交通安全法》。另外，智能駕駛作為車載模塊，也應(yīng)該嚴(yán)格遵守車規(guī)級的要求。
圖2 智能駕駛安全法規(guī)示例
因此，從系統(tǒng)性思維出發(fā)，智能駕駛的安全，需要從各個(gè)維度綜合考慮，并且分解、落實(shí)到開發(fā)的相關(guān)內(nèi)容和目標(biāo)中，而不僅僅是通過了某項(xiàng)認(rèn)證、達(dá)到某個(gè)分?jǐn)?shù)，就認(rèn)為安全已經(jīng)做好了。
07結(jié)語
以上，就是我們對智能駕駛的系統(tǒng)性思維的解讀，并從智能駕駛涉及的主要內(nèi)容，通過案例講述如何在智能駕駛產(chǎn)品開發(fā)中，貫徹系統(tǒng)性思維。除了本文列舉的案例外，智能駕駛與整車其他模塊的交互、智能駕駛的開發(fā)流程等，也應(yīng)該貫徹系統(tǒng)性思維。
可以說，系統(tǒng)性思維作為一種結(jié)構(gòu)化的全局思維方式，對于智能駕駛這類復(fù)雜系統(tǒng)工程，是非常適用且必要的。對于長期主義的玩家來說，長久且穩(wěn)定地保持智能駕駛產(chǎn)品競爭力和市場份額，一定是系統(tǒng)性思維主導(dǎo)開發(fā)的結(jié)果；并且，系統(tǒng)性思維，也是一家“正規(guī)軍”區(qū)別于“雜牌軍”的重要標(biāo)志。
轉(zhuǎn)自九章智駕
