同济大学教授、汽车安全技术研究所所长朱西产
朱西产：接着上午邓院长的报告，因为我们是同一个项目里的，人机共驾，要由两个人开车，到底怎么开，这个里面肯定有一个难题，汽车应该是智能的。现在没有智能的车，我们可以看到，由于驾驶员的违章分心、误判等等，人类驾驶员不是一个理想的驾驶员，一旦偏离行驶以后，从偏离行驶进入危险这个阶段车辆都没有干预。在这个时候驾驶员要操作，在车辆稳定性这一块已经有一定的介入，在发生碰撞以后要靠被动安全，所以这一块是空白的，会引发大量的交通事故，这部分事故的原因是因为驾驶员经验不足。所以现在把更多精力投入到避撞的技术上，不让事故发生，被动安全方面，安全带、安全气囊是必要的，但是用它们解决所有的道路交通伤亡是不可能的，所以通过C-NCAP强制推动ADAS。
这是0到5级的自动驾驶，0级1级没有什么好说了，2级、3级是非常典型的电子驾驶，系统不能独立完成所有的驾驶任务，还给驾驶员安排了点活。第二级、第三级的驾驶系统，在驾驶员不脱离驾驶情况下，把二级、三级自动驾驶作为一个虚拟驾驶员，这个虚拟驾驶员要跟我们驾驶员两个人共同努力，才可以完成一个完整的驾驶任务。二级的现有产品已经很多，当然也发生了一些事故，三级的是现在在谈的，尤其是德国奔驰、宝马、奥迪这三个公司，现在已经很快推出L3的产品，像奥迪A8、A9已经在试水L3，但是到4级、5级，到了完整的电子系统，电子系统本身可以承担完整的驾驶任务。
从ADAS的角度来说，这是实际发生的，我们在自然驾驶项目里发现的危险情况，这些危险的确需要ADAS系统在遇到危险情况下帮助驾驶员。L4、L5也提了两个场景，一个是沃尔沃提出的，人生的25个小时，你要有这个车，通勤一个小时能得到有效利用，别人是一天24小时，你是25个小时，通勤路上汽车自己开，你可以干别的事。L5是以谷歌为主的IT企业做的无人驾驶，这就是商用，提出汽车共享，大家都不要买车了，汽车的总量下降了，他们叫做汽车产业的范式转移。
L4现在也提到完全的无人驾驶，太难了，我们能不能限定一些情况，比如定线行驶的公交车，这个是可能的。车辆到站台以后，站台是封闭的，这样进行各种约束以后，这个自动驾驶不一定是人工智能。要想实现无人驾驶一种方式是用AI，本身让系统具备处理不确定事件的能力；第二，对场景进行限制，限制到可以把不确定事件完全抛除的情况，用逻辑控制的方法实现无人驾驶。所以现在美国这边，欧洲的公司也已经在尝试这个定线的公交车，国内前两天也开始做这样的尝试。
L0、L1没问题了，L4、L5好像也没问题了，今天想看看L2、L3，因为L0、L1仅仅解决了安全问题，就像汽车上的安全带和安全气囊。以后的AEB大家也不喜欢，FCW大家也很讨厌，大家在汽车上一说安全配置都要，但是系上安全带都讨厌，所以我们真正要的是自动驾驶，但是L4、L5的自动驾驶一时半会也实现不了。L0到L2，上面这几个传感器已经可以量产，价格也足够高，但是这些传感器，比如毫米波雷达、超声波雷达，它们的环境感知能力并没有达到理想状态。在这个情况下，如果驾驶员再脱离驾驶，这个车要出事。到L3我们至少要求环境感知传感器要完备，所以现在也在谈激光雷达的问题，真要做L4、L5就是雷达图这里显示的，这才能构成一个完备的、接替驾驶员完成所有驾驶任务的无人驾驶。
这里面的高精度地图、定位、V2X都没有齐备，还需要等待新的环境感知和信息系统建设。L2的车现在已经有产品，但是这些产品有交通事故，特斯拉在河北邯郸的事故，这个车并没有探测到停在路边的清扫车，撞上了。在美国也发生了这样的事情，车辆没有探测到横穿公路的半挂车，车上的雷达摄像机没有成功探测到这个车辆，特斯拉毫不犹豫地冲过去了。汽车厂做的车，沃尔沃是比较强了，S90很快发生了事故。L2的车环境感知并不完备，但是可以实现一定的自动驾驶能力，L2级别物体和事件的探测响应还得驾驶员做。什么情况达到L3，所有物体和事件的探测都由系统能够完成，这就上升到L3。但是一直到L3，驾驶员并不能完全脱离驾驶，到L3的时候驾驶员还得时刻准备着接管这个车，这是L2和L3非常典型的自动驾驶的情形，我们叫做自动驾驶。
它的坏处是并不完备，好处是机器有机器的优点，所以这种情形下需要有条件的，驾驶员要有相应的知识，知道这个车的驾驶能力，这个情况下可以启动自动驾驶系统，让虚拟驾驶员帮助他，这个帮助还是有必要的。有可能今后的车随着自动驾驶系统能力的上升，不再是一个偏离车道线的LDW，也不是一脚刹车，而是逐渐具备驾驶员一定的能力。我们把L2、L3的水平提高以后，作为一个虚拟驾驶员来看待，这个时候开发L2、L3人机共驾系统，有车厂做了一辆这样的车，装了两套驾驶系统，所以人机共驾相当于两个人开这个车，这个做出来，有两套操控系统，大家说这个车肯定不能开，如果两个人上去没有任何系统帮助，这个车肯定要完蛋了。两个人怎么开这辆车，这是丰田和雷克萨斯改装的车，人机共驾就是要探索这个事情，两个人怎么把这个车开好，两个人做事总比一个人强，这是往好的方面说，如果做的不好，两个人干还不如一个人，产生矛盾怎么办。
我们在讨论人机共驾的两种双驾单控的模式，人主驾车辅驾的情形和车主驾人辅驾。现在ESC是单驾双控模式，驾驶员的操作和ESC的介入控制，两个系统同时在控制这辆车，所以现在已经有车有单驾双控模式，以后也许有双驾双控模式。既然有两个驾驶员了，我们希望是和谐共驾，智能车和驾驶员的认识如果相同，比如这个时候智能车认为由他开，人也认为可以由他开，这个就可以，和谐交接这个很好的。但是如果车认为人会开，人认为车会开，这个就完蛋了。特斯拉就是这样的，传感器没有发现危险，驾驶员看DVD了，最后发生事故的时候谁都没管，这个情况会发生严重甚至死亡的交通事故。
第二种，双方都认为该自己开，会出现争夺驾驶权的情形，你看一下谷歌在无人驾驶车测试，有很多事故，谷歌认为驾驶员不信任它，他是无人驾驶应该没有驾驶员，但是美国很多州要求放一个安全员，这个安全员觉得车搞不定了，他就接管争夺，出现驾驶员争夺，所以谷歌说要把HMI做好，让驾驶员相信自动驾驶，你不要抢我自己搞的定，在争夺的时候也会发生事故。红的情况是需要我们解决的，人机共驾，如果我们把它做好了，能够充分发挥人类驾驶员的优点和车辆自动驾驶的优点。在现阶段可以实现自动驾驶的渠道，但是需要解决两个问题，一个是驾驶员和虚拟驾驶员之间如何沟通，避免出现驾驶权的争夺和放任不管的情况；第二个难题，短时间内完成驾驶权交接的难题，这是L3面临最大的问题，我们车载环境感知传感器保持十秒就已经不错了，我们有一个问题，发现问题，提出要求驾驶员接管的情况下，十秒钟到底能不能完成接管，现在认为提前十秒钟能够完成接管，这个是有争论的。这是靠人机交互的设计完成这个事情。
我们在这个研究里完成这个设计，在自动驾驶里，高速公路自动驾驶又有用，高速公路跑的里程长。第二，高速跑的话，驾驶员疲劳的话稍微一倏忽会导致严重伤亡事故，还有一个比较大的问题，道路维修怎么办，这些车自动驾驶的时候遇到道路维修段，特斯拉的传感器不认得道路维修的水泥墩子，那驾驶员没注意就撞上去了。
我们做HMI一个是用AI的方式，把这些信息叠加到外面的道路上，大家都在研究能不能有抬头显示的AI，增强型的抬头显示装置，设计了一种提醒装置，来告诉驾驶员，前面有道路维修要他接管。这是我们做这个研究所用的驾驶模拟器，设计一个流程，在上面自动驾驶先自己跑五分钟左右熟悉一下，消除了对驾驶的陌生感以后进入自动驾驶。自动驾驶持续十分钟左右，在这里面有一个时段，我们把突然的危险场景切进去，看看驾驶员接管能力。如果一个驾驶员专心致志开车，提前2s到2.5s接管车辆肯定没问题，所以ACW大部分是设置2s到2.5s之间报警。但是这个车有自动驾驶以后你不可能坐在那儿等着接管，你一定会分心，所以我们要测试的不是专心致志开车人的接管能力，这个不需要测试，关键是看分心的时候。我们定义了两种分心，微信，现在所有人离了微信活不了，尤其是有自动驾驶以后肯定会看微信，所以我们设计了两种，阅读和语音的方式，测试了三个时间，提前4s、6s、8s，找了6个驾驶员，三男三女进行测试，用电子阅读的方式，到8s都有驾驶员未能成功安全接管。所以看文字是蛮麻烦的，这个分心太厉害了。语音还好，语音手脚不用操作，第二说话不过脑，用语音交流状态下提前6s告诉驾驶员要接管驾驶，6个测试者都成功安全的接管了驾驶。
现在大家讨论的，大部分汽车行业认为提前10s应该够。这个事情在研讨会上也问到10s没接管怎么办？标准里说需要有足够时间让驾驶员接管，这个足够的时间到底是几秒？现在我们改进环境感知系统，10s还是有可能做到，但是这个10s接管，我们从这个测试里看，用语音交互看10s还是有可能的，但是这个里面如果起草一个标准，也许能够把这个法律问题解决掉。所以这是大体的情况，我们说自动驾驶，人机共驾不是一个理想状态，现在是可行方式，让我们所有驾驶员受惠，让开车更轻松，也会更安全，看一眼手机可能不会变的那么危险。
所以在自动驾驶里面，现在的投资热点更多是硬件，环境感知系统，人机交互也占一块比例。在好的人机交互的辅助下，一个不太完美的环境感知系统，在驾驶员的介入下也能够实现自动驾驶，并且很快可以进入到产业化，这些研究在智能化发展中，人机交互技术在产品开发中应该占有重要位置。从实验结果来看，人机交互最好用语音，所以语音交互是热点，提醒方式最好用AR的方法，这都是新的热点。我介绍到这里，谢谢。
宋廷伦：谢谢朱教授。安全接管的定义是手、脚、眼都接过来还是只是手把方向盘接过来？
朱西产：安全定义是安全通过这个路段，没有发生碰撞事故。我不管你用什么办法，但是既然接管了，至少手得用，脚一般也会用，因为第一反映就是减速，所以应该是完全接管过来。但是有一个问题，他的确要留出足够时间，在分心状态下没有关注交通状况，不能上来瞎接管，我该怎么办？我要观察了解情况，迅速确定怎么避过去，这个时间怎么能再缩短。比如用AR的方式，尽量缩短这个时间，如果让驾驶员自己看，提醒完了，驾驶员知道危险了，但是他不知道危险在什么地方，如果用AR方式他知道是危险在什么地方，或者有一条红线告诉你就得这么过去，就是干脆告诉你你往右打多少度，速度控制在什么状态，通过提醒帮助驾驶员迅速的掌控局面，了解局面。第二，干脆告诉他现在该怎么办。汽车厂做的事情越多你的责任越大，比如现在汽车上所有的提醒都是嘟嘟一叫，嘟嘟一叫没错，但是如果我告诉你你该怎么办，说错了这个产品就有问题，是缺陷，需要召回，需要对这个事故负责。所以我们知道嘟嘟一叫作用不大，大家很讨厌，但是这个对企业、汽车厂在产品责任上是最容易免责的。
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