2023年3月28日-29日，首屆中國商用車(chē)論壇在湖北十堰舉辦。本屆論壇由中國汽車(chē)工業(yè)協(xié)會(huì )、湖北省經(jīng)信廳、東風(fēng)公司和十堰市人民政府共同主辦，以“應變 求變 謀變——共創(chuàng )商用車(chē)發(fā)展新局面”為主題，共設“1場(chǎng)閉門(mén)峰會(huì )+1個(gè)大會(huì )論壇+4個(gè)主題論壇”，旨在聯(lián)合能源、交通、信息等各方力量，共同探討商用車(chē)產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢，推動(dòng)商用車(chē)高質(zhì)量發(fā)展。其中，在3月29日舉辦的“商用車(chē)智能網(wǎng)聯(lián)應用”主題論壇上，蘇州智行眾維智能科技有限公司CMO王亞鋒發(fā)表精彩演講。以下內容為現場(chǎng)發(fā)言實(shí)錄：

大家好！我是來(lái)自蘇州智行眾維智能科技有限公司的王亞鋒，下午從協(xié)會(huì )王耀博士，到朱教授，再到東風(fēng)主機廠(chǎng)，一汽解放，大家可能都聽(tīng)到了關(guān)于自動(dòng)駕駛落地的場(chǎng)景，另外中汽中心標準所，中國汽研檢測中心，襄陽(yáng)達安檢測中心的專(zhuān)家同時(shí)都提到高級別自動(dòng)駕駛準入里面一個(gè)很重要的技術(shù)驗證體系——三支柱法，包括：虛擬仿真測試，整車(chē)測試，道路測試。我們面向行業(yè)的痛點(diǎn)，結合行業(yè)的需求，通過(guò)數據驅動(dòng)，加快產(chǎn)品的迭代，通過(guò)仿真賦能，能夠使我們的產(chǎn)品更快落地，助力商用車(chē)產(chǎn)業(yè)轉型升級。

接下來(lái)通過(guò)PPT展示的幾個(gè)章節，希望能給大家帶來(lái)一些啟發(fā)或找到一些思考點(diǎn)。首先介紹的是自動(dòng)駕駛仿真測試所需要的整個(gè)工具鏈，對于自動(dòng)駕駛開(kāi)發(fā)，像東風(fēng)的李洋博士提到的，需要落地場(chǎng)景，無(wú)論是無(wú)人港口、無(wú)人礦卡，還是干線(xiàn)物流，當我們在做產(chǎn)品開(kāi)發(fā)的時(shí)候，這些場(chǎng)景將幫助我們實(shí)現仿真測試驗證。為了功能安全以及預期功能安全，我們需要積累海量商用車(chē)落地應用的各種工作場(chǎng)景、危險場(chǎng)景、以及極端場(chǎng)景，這里面就需要一個(gè)生產(chǎn)仿真測試場(chǎng)景并進(jìn)行仿真測試驗證的完整工具鏈。無(wú)論是乘用車(chē)、商用車(chē)、無(wú)人礦卡等的研發(fā)驗證，都離不開(kāi)目前展示的這整個(gè)工具鏈。

在該工具鏈的頂端，首先是數據采集，我們分為兩個(gè)方面來(lái)介紹。

一種是車(chē)端的數據采集，我們通過(guò)車(chē)端收集真實(shí)道路自然交通流的一些有效數據。第二種是路端數據采集。隨著(zhù)現在中國C-V2X的發(fā)展，大家知道在智能網(wǎng)聯(lián)先導示范區，例如蘇州、武漢，重慶、上海、北京亦莊等地，有很多V2X的路側設備。我們通過(guò)路側采集設備，能夠獲取實(shí)時(shí)的交通流，把這些真實(shí)數據流可以用于仿真場(chǎng)景重構或者算法的訓練?？傊覀兺ㄟ^(guò)數據采集，無(wú)論是來(lái)自車(chē)端的，還是路端的，這些數據可以服務(wù)于自動(dòng)駕駛算法，去做感知訓練、算法測試、迭代。我們通過(guò)采集車(chē)和路側設備采集真實(shí)道路數據，希望能夠不僅僅只用于這個(gè)車(chē)型，可以用于轎車(chē)，也可以用于卡車(chē)等不同車(chē)輛，那采集到的數據，怎樣才能復用于其他車(chē)型呢？這里就需要我們把真實(shí)采集的數據生產(chǎn)成數字孿生仿真場(chǎng)景。換句話(huà)說(shuō)，我們把自然駕駛場(chǎng)景數據在虛擬世界里還原?；谔摂M的仿真測試場(chǎng)景，在數字孿生世界里進(jìn)行轎車(chē)算法，卡車(chē)的算法，或者無(wú)人礦卡等不同車(chē)型的測試驗證。

所以說(shuō)自動(dòng)駕駛的商業(yè)落地需要場(chǎng)景，我們的方案稱(chēng)之為“水木靈境”場(chǎng)景工場(chǎng)。有一位造車(chē)新勢力的副總裁提到，如果是L4的車(chē)，它需要的基礎訓練場(chǎng)景是以百萬(wàn)、千萬(wàn)的片段作為基數，同時(shí)基于百萬(wàn)、千萬(wàn)的場(chǎng)景數據，再進(jìn)行場(chǎng)景的泛化，這個(gè)場(chǎng)景數據量可能是上億、幾十億的量級，這也是為什么大家前幾年聽(tīng)到Waymo已經(jīng)做數百億英里的仿真訓練，需要大量的仿真場(chǎng)景?？傊覀兺ㄟ^(guò)數據采集和仿真場(chǎng)景構建，一方面訓練感知算法，另一方面打造自動(dòng)駕駛算法測試驗證所需要的場(chǎng)景，這些場(chǎng)景是服務(wù)于SIL、MIL、HIL、VIL等仿真測試的基礎。

通過(guò)仿真場(chǎng)景，我們再回到中間所示的X-in-Loop®技術(shù)閉環(huán)體系。整個(gè)IAEX-in-Loop®技術(shù)體系，可以用于支撐前面幾位主機廠(chǎng)演講嘉賓所提到的V字開(kāi)發(fā)流程，V流程源自汽車(chē)傳統性能開(kāi)發(fā)流程，對于自動(dòng)駕駛系統的開(kāi)發(fā)，也是基于這樣的V流程。V流程實(shí)現開(kāi)發(fā)過(guò)程的技術(shù)閉環(huán)和數據閉環(huán)，從仿真測試到道路測試，包括封閉道路試驗場(chǎng)以及開(kāi)放道路測試，組成了現在工信部等國家主管部門(mén)提出的“三支柱法”：虛擬仿真，整車(chē)仿真測試，道路測試，來(lái)保證自動(dòng)駕駛算法的安全性、可靠性，安全冗余，保障智能網(wǎng)聯(lián)車(chē)輛安全運行。

接下來(lái)我們展開(kāi)一下，什么是X-in-Loop®技術(shù)體系，這個(gè)X就是我們的被測對象，對自動(dòng)駕駛算法，我們從在前期概念階段所謂基于模型階段的MIL，或者說(shuō)做軟件代碼層級的SIL，同時(shí)在概念設計階段，可以進(jìn)行智能座艙開(kāi)發(fā)，智能座艙可以基于駕駛員在環(huán)DIL進(jìn)行測試驗證。通過(guò)左側的虛擬仿真的驗證，再到右側的半實(shí)物、整車(chē)級驗證、道路測試驗證，完成整個(gè)V流程開(kāi)發(fā)。對智能駕駛車(chē)輛來(lái)說(shuō)，可能要應對無(wú)窮盡的不同場(chǎng)景，商用車(chē)的場(chǎng)景也千變萬(wàn)化。

怎么能夠讓算法在SIL階段滿(mǎn)足這樣海量測試場(chǎng)景的驗證呢？答案是基于云計算能力的海量場(chǎng)景仿真?；谒接性苹蚬性?，在云端布署成百上千、上萬(wàn)的計算節點(diǎn)，算法可以同步實(shí)現幾百上千個(gè)節點(diǎn)并發(fā)，可以想象下，同時(shí)有1000臺虛擬車(chē)同步運行不同的測試場(chǎng)景，或者說(shuō)1個(gè)算法同時(shí)跑1000個(gè)不同場(chǎng)景，都可以在云端實(shí)現自動(dòng)化部署，這樣會(huì )大大加速自動(dòng)駕駛算法的仿真測試?，F在在蘇州高鐵新城我們已經(jīng)建設了400多個(gè)仿真節點(diǎn)，可以實(shí)現日行百萬(wàn)公里以上的虛擬仿真測試。

X-in-Loop®的技術(shù)體系是以數據為驅動(dòng)的，我們需要海量的仿真測試場(chǎng)景作為數據基礎。對于IAE“水木靈境”場(chǎng)景工場(chǎng)（智能駕駛仿真場(chǎng)景數據庫）來(lái)說(shuō)，這一頁(yè)給大家展示的就是典型場(chǎng)景元素，一個(gè)場(chǎng)景里有靜態(tài)的元素，例如道路的基礎設施，包括路牌、車(chē)道線(xiàn)等這些，還有動(dòng)態(tài)場(chǎng)景,例如交通參與者等，這些元素組成各種邏輯關(guān)系，會(huì )形成一個(gè)非常復雜的交通場(chǎng)景，例如深夜、暴雨天，路面結冰，再結合沒(méi)有遵守交通規則的機動(dòng)車(chē)輛、行人，這些場(chǎng)景對于自動(dòng)駕駛來(lái)說(shuō)都是極限危險場(chǎng)景。

基于這樣的場(chǎng)景元素組成，目前我們在“水木靈境”場(chǎng)景工場(chǎng)中不斷為行業(yè)提供以下三大類(lèi)場(chǎng)景，第一類(lèi)是有跡可循，這個(gè)“跡”是基于高精地圖，無(wú)論是現在L3的車(chē)，還是L4的，大家很多都基于高精地圖定位。在仿真測試的時(shí)候，算法在測試的時(shí)候，所需要的場(chǎng)景也要需要和高精地圖匹配。目前場(chǎng)景工場(chǎng)中覆蓋了從北方長(cháng)春的高速，到南方的?？诘膱?chǎng)景，同時(shí)也包括蘇州、廣州、重慶、上海等城市的數字孿生場(chǎng)景。在我們公司所在地蘇州，我們把高鐵新城整個(gè)區域都進(jìn)行了數字孿生，以服務(wù)區域內上下游產(chǎn)業(yè)鏈企業(yè)對場(chǎng)景仿真數據的極大需求。同時(shí)還包括自然駕駛場(chǎng)景，以及真實(shí)駕駛過(guò)程的交通事故場(chǎng)景，即CIDAS中國交通事故復現場(chǎng)景。第二類(lèi)是有法可依，國內外公布了一些法規，基于相關(guān)法規，如ENCAP、CNCAP、ISO這些法規去建立標準法規測試場(chǎng)景，來(lái)通過(guò)這些法規仿真測試，同時(shí)包括還有V2X的場(chǎng)景，中國交通規則場(chǎng)景等等。第三類(lèi)是有需可取。我們剛才談到無(wú)人礦卡所需的場(chǎng)景，無(wú)人農機場(chǎng)景等，可以幫助客戶(hù)實(shí)現定制，包括預期功能安全的大量場(chǎng)景。

下面展示部分典型仿真場(chǎng)景，例如3D斑馬線(xiàn)、出入口閘機、環(huán)島，法規場(chǎng)景，城市場(chǎng)景，CIDAS場(chǎng)景等。CIDAS相關(guān)場(chǎng)景，是把真實(shí)道路中發(fā)生的交通事故場(chǎng)景在仿真環(huán)境中重構出來(lái)，包含了車(chē)速、軌跡等信息。假如說(shuō)一個(gè)左轉車(chē)輛碰到了行人，是由于A(yíng)柱盲區造成的，如果在仿真環(huán)境中車(chē)輛加上BSD功能，在這樣的場(chǎng)景下就可以驗證BSD功能。

除了這些仿真場(chǎng)景之外，基于路側設備收集道路交通數據，每天每時(shí)每刻可以重構不同的場(chǎng)景。大家現在看到的是中午時(shí)刻在蘇州高鐵新城一個(gè)交叉口的交通流場(chǎng)景。目前路側設備上基本都部署有激光雷達，或者是毫米波雷達，以及攝像頭，通過(guò)這些設備采集的數據可以建立上帝視角的路口交通流仿真場(chǎng)景，在后續仿真階段，該類(lèi)仿真場(chǎng)景就會(huì )用到我們的算法驗證上。

下面是與剛剛東風(fēng)商用車(chē)講到的商用車(chē)落地場(chǎng)景直接相關(guān)的仿真場(chǎng)景。大家可以看到，這一頁(yè)的場(chǎng)景和上一頁(yè)的場(chǎng)景不太相同。上一頁(yè)場(chǎng)景里是結構化道路。而對于無(wú)人礦卡就是有一些路基，或者能看到一些指示牌等這些，所以在這種場(chǎng)景里面搭建非結構化道路的場(chǎng)景，比如農機、農田里面的路面的起伏等特點(diǎn)。另外就是無(wú)人碼頭港口的場(chǎng)景，如果需要開(kāi)發(fā)無(wú)人卡車(chē)用于集裝箱運輸的項目，在項目早期就可以通過(guò)無(wú)人碼頭數字孿生仿真場(chǎng)景，進(jìn)行規控算法等的仿真測試，而不是直接到碼頭上去進(jìn)行場(chǎng)地測試，這樣可以極大縮短產(chǎn)品的迭代周期。

剛才談到的這些仿真測試場(chǎng)景，都是如何構建的呢，這就需要一套工具鏈支撐。首先，在采集場(chǎng)景之前，對于一個(gè)場(chǎng)景數據采集車(chē)輛來(lái)說(shuō)，需要進(jìn)行傳感器的標定，無(wú)論采集車(chē)裝的是攝像頭還是激光雷達，最后生成的場(chǎng)景都是以傳感器的視角呈現進(jìn)行對比驗證的。假如說(shuō)采集時(shí)用的是激光雷達，他的安裝位置，對地的高度，安裝角等會(huì )有誤差，所以一般會(huì )對采集車(chē)傳感器做一個(gè)標定，下面是我們做的一個(gè)卡車(chē)傳感器標定系統的設計圖。

標定以后，通過(guò)我們自研的采集設備iTTPlus采集激光雷達、毫米波雷達、攝像頭等相關(guān)信息，得到這些信息之后，需要對原始信息進(jìn)行各種預處理，生成目標列表到仿真軟件中，以用于動(dòng)態(tài)、靜態(tài)的仿真場(chǎng)景構建。這是目前我們自研的一套場(chǎng)景生產(chǎn)工具鏈，能夠對場(chǎng)景數據進(jìn)行回放、切片，提取動(dòng)態(tài)的目標列表等。高精度靜態(tài)場(chǎng)景加上動(dòng)態(tài)交通流就可以形成一個(gè)真實(shí)的、高精度的動(dòng)態(tài)數字孿生仿真場(chǎng)景。

下面是兩個(gè)實(shí)例，視頻右上角是前置攝像頭采集的真實(shí)視頻，下面是重構的數字孿生仿真場(chǎng)景，可以達到場(chǎng)景真實(shí)還原。右邊的是自然駕駛環(huán)境中的cut-in場(chǎng)景重構。

接下來(lái)再談一談仿真場(chǎng)景如何去應用。第一個(gè)方面：基于“水木靈境”場(chǎng)景工場(chǎng)生成訓練數據集，包括不同的天氣，不同時(shí)間段的數據，等等。數據采集的時(shí)候不可能是深夜、雨天，但是做感知算法訓練的時(shí)候，需要極端天氣條件下的感知能力訓練，這怎么辦呢？我們就通過(guò)對采集的原始數據進(jìn)行場(chǎng)景的衍生、泛化，改變里邊的天氣條件，交通流等要素，達到訓練感知算法的目的，這相當于是通過(guò)仿真場(chǎng)景提取一些圖片訓練感知能力。對于圖片質(zhì)量要求很高的客戶(hù)，我們可以基于場(chǎng)景進(jìn)行unreal渲染，使得場(chǎng)景的顆粒度更細，逼真度更高。

針對商用車(chē)的LKA需求，是不是專(zhuān)門(mén)用LKA算法進(jìn)行車(chē)道線(xiàn)識別訓練？我們就可以給出不同種類(lèi)關(guān)于車(chē)道線(xiàn)的訓練集，達到LKA算法對于不同車(chē)道線(xiàn)的精確識別。同時(shí)這里還有目標檢測、路牌識別、交通信號燈檢測，語(yǔ)義分割數據集，可以提供數據集去訓練相應的感知算法。

接下來(lái)談?wù)劵诜抡鎴?chǎng)景和X-in-Loop®技術(shù)體系怎么實(shí)現自動(dòng)駕駛算法開(kāi)發(fā)流程中的連續仿真測試，就是基于“水木靈境”場(chǎng)景工場(chǎng)，可以實(shí)現軟件在環(huán)、硬件在環(huán)、整車(chē)在環(huán)等仿真測試。

下面是給大家舉個(gè)例子，這里首先看到的是在蘇州高鐵新城基于阿里云部署的，“水母”云算力海量仿真平臺的技術(shù)架構，同時(shí)在這個(gè)云仿真平臺上建立了基于海量場(chǎng)景仿真的評測體系。 例如在這個(gè)云仿真平臺上跑100萬(wàn)公里，幾十萬(wàn)個(gè)場(chǎng)景，哪些場(chǎng)景PASS，哪些場(chǎng)景失效了，是非常巨大的工作量，但是在云仿真平臺根據我們設定的各種閾值和邊界條件，可以自動(dòng)篩選出在這100萬(wàn)公里中有多少是失效場(chǎng)景（紅色標注），有多少危險場(chǎng)景（黃色標注），針對危險和失效場(chǎng)景單獨進(jìn)行算法迭代測試，同時(shí)我們可以提取這些極端場(chǎng)景、危險場(chǎng)景、失效場(chǎng)景，用于后續HIL和高級整車(chē)在環(huán)等測試。

第二個(gè)是針對單機運行算法的MIL/SIL仿真測試，左邊是一個(gè)感知+規控算法聯(lián)合仿真測試，右邊是一個(gè)L3級商用車(chē)規控算法在蘇州高鐵新城數字孿生場(chǎng)景里的SIL測試案例。我們結合ADAS和自動(dòng)駕駛算法開(kāi)發(fā)了這些測試用例，例如下面表格列出ACC的規則，我們可以基于算法規則來(lái)設定這些場(chǎng)景以及參數條件。

通過(guò)海量場(chǎng)景仿真或單機運行算法的MIL、HIL仿真以后，需要將軟件算法代碼植入到域控制器里面，對域控制器進(jìn)行硬件在環(huán)的測試，對于電子電氣部門(mén)的工程師而言，HIL這個(gè)已經(jīng)是非常成熟的技術(shù)手段，只是ADASHIL跟傳統的控制器HIL不一樣的是，需要上位機的場(chǎng)景仿真軟件，結合各種傳感器的模擬器，輸出傳感器信號給自動(dòng)駕駛域控制器，激活它的ADAS或AD功能，來(lái)驗證智駕域控制器的功能邏輯、可靠性、安全性等。

進(jìn)行域控制器階段的驗證以后，一定要進(jìn)入到整車(chē)系統級的驗證階段，針對商用車(chē)車(chē)輛在環(huán)技術(shù)體系，包括PGVIL—基于封閉道路或試驗場(chǎng)的場(chǎng)地車(chē)輛在環(huán)，VaHIL—高級整車(chē)在環(huán)，和VTHILS—車(chē)輛環(huán)境交通在環(huán)系統。在PGVIL整個(gè)系統里，包括真實(shí)的車(chē)輛，真實(shí)的域控制器，虛擬的傳感器的信號通過(guò)上位機注入域控制器，在一個(gè)真實(shí)的封閉道路或試驗場(chǎng)進(jìn)行測試。在上位機場(chǎng)景仿真軟件里面車(chē)輛模型是怎么獲得實(shí)車(chē)的信息？可以在實(shí)車(chē)安裝iTT慣導及數據采集設備，它實(shí)時(shí)給上位機輸出車(chē)輛速度以及位姿等信息。PGVIL車(chē)輛場(chǎng)地在環(huán)測試，可以滿(mǎn)足實(shí)際邊界負載下，進(jìn)行整車(chē)功能安全、功能邏輯的測試驗證，可以測試整車(chē)的系統響應，同時(shí)可以進(jìn)行傳感器信號故障注入研究控制策略的安全冗余等。

那接下來(lái)基于整車(chē)測試邊界，怎么把感知系統驗證也考慮進(jìn)來(lái)，尤其是在惡劣氣象條件下？感知就像車(chē)的眼睛，怎么驗證呢？答案就是車(chē)輛環(huán)境交通在環(huán)試驗室，在一個(gè)可控的室內空間里，通過(guò)真實(shí)光照的模擬、真實(shí)雨霧環(huán)境的模擬、真實(shí)道路摩擦系數的模擬，真實(shí)的交通流，交通標識等元素，C-V2X通訊模擬，營(yíng)造一個(gè)可控并且可變的復雜環(huán)境條件，來(lái)驗證單個(gè)感知系統、多傳感器融合結果，執行機構響應，最后到實(shí)車(chē)的響應，我們把這個(gè)實(shí)驗室作為整車(chē)道路測試前的終極考核。

最后就是道路測試，首先是通過(guò)假人、假車(chē)，在一個(gè)封閉道路或試驗場(chǎng)上去做測試，跟剛才講的PGVIL場(chǎng)地在環(huán)類(lèi)似，在這個(gè)試驗測試里面只是把虛擬注入的目標變成了交通參與者的真實(shí)模擬道具。另外就是開(kāi)放道路測試，在一些智能網(wǎng)聯(lián)示范區，進(jìn)行實(shí)際道路的單車(chē)和車(chē)路協(xié)同功能測試。

通過(guò)虛擬仿真、整車(chē)仿真測試、道路測試，構建整個(gè)智能網(wǎng)聯(lián)商用車(chē)X-in-Loop®閉環(huán)技術(shù)開(kāi)發(fā)體系，涵蓋了準入的三支柱法測試驗證體系。從海量場(chǎng)景仿真到極限場(chǎng)景驗證，進(jìn)行功能安全和預期功能安全測試驗證，通過(guò)數據驅動(dòng)，仿真賦能，進(jìn)行快速迭代，縮短產(chǎn)品開(kāi)發(fā)周期，加速產(chǎn)品商業(yè)落地。

謝謝大家。