尊敬的来宾大家下午好！今天想跟大家分享一下博世最近一些状况和最新的一些研究结果。博世在整个自动驾驶，我们的布局也是分三个场景，第一个是城市的，全自动的L4、L5的车，高速公路是以60公里以下的交通拥堵引导和整个高速全工况的一个车乘用车的应用。卡车我们也是进行了枢纽间的引导，封闭区间我们以运输人和物品为主，最主要是以自动代客泊车，高度自动泊车，包括整个限定范围内商用车。
在自动驾驶里面我们可以看到划分从0-5，我们可以看到0-2最主要还是以人作为主要的一个主体，在很多工况下人需要做出决定和作为整个系统。从Level3-Level5基本上是有机器来执行整个感知、决策和制动。我们博世在中国自动驾驶，包括自动泊车洛伊路线图，我们在2014-2018年在Level1、Level2进行大规模落地，2021年可以SOP是交通拥堵引导Level功能，2022年2023年引入Level3。对于自动泊车我们从2008年-2018年Level1、Level2大规模应用，基于遥控泊车进行项目开发，最后目标是引入家庭区域的泊车引导和遥控泊车的引导。
自动驾驶现在我们可以看到Level2，交通拥堵辅助和集成式的巡航控制，这个功能属于Level2的，是在低速0-65公里，高速130公里，驾驶员用眼睛看前面路况。我们在Level2泊车上面可以自动的寻找有效车位，进行转向控制，油门、刹车、换档，通过12个超声波雷达和一个自动泊车控制器实施转向和制动，包括档位的切换。我们在很多的中国主机厂车型上面已经得到量产。
2020年引入一个带自动变道的高速公路辅助功能，0-130公里时速范围之内，允许20秒脱手，是需要驾驶员时刻对物体进行监管。我们在2021年会引入交通拥堵引导Level3，工作速度区间是0-65公里，拥堵的时候在本车段内驾驶员可以看手机，做一些自己想做的事情，不能睡觉，紧急情况下需要驾驶员进行监管，主要配置以5个毫米波雷达，一个中央预控制器，对于Level2不需要EPS的冗余，但是对于Level3需要更多制动转向冗余，还要加入驾驶员的监控摄象头。
对于未来的话我们可以看到在2022年以后，我们是会更加多的引入全速段的高速公路引导，这个驾驶员是可以脱手脱眼，也可以睡觉，基本上接近于Level4在高速公路的工况，我们从传感器应用到更新的雷达摄象头，包括我们必须要引入激光雷达，需要一个高精度地图，包括卫星定位等传感器，还会需要一个双域控制器的方案，可以看到这个传感器会在15个以上，对于Level4、Level5共享出行车辆，以城市工况为主，他的分辨率，包括性能雷达摄象头等等加起来在40个左右，指的一个非常复杂的，有一个车、路、人之间互动的一个工况。
我们知道自动驾驶里面其实复杂系统的集成，你可以看到我们这个大系统自动驾驶这个功能包括很多现在认为的子系统，这些系统必须有一个冗余的，比较有高性能的互动，他从感知开始，到定位决策执行系统架构安全信息安全法规，这个系统包括内容是随着他由机器替代人来驾驶，会越来越复杂。
在感知方面的话我们看到现在用的最新一代第五代雷达会在2022年年初进行量产，他的探测距离有很大提升。带宽也提高。第三的摄象头的话，我们会有向上一个非常大的提升，运用很多新的技术，第六代超声波雷达和第二代缓释摄象头，这两个系统可以进行数据上的交互，使得近距离更好的感知。
第五代雷达可以看到通过雷达的探测，就可以模拟激光雷达作为环境的感知，通过雷达对周边环境感知，第三代摄象头，有了更深提升，运用到了分类器的引擎，新的摄象头里面应用深度学习，神经网络，使得它能够对周围环境进行一个识别。另外我们还研发了下一代的密集光流法，通过核心算法引入使得我们性能有一个非常大的提升。
这边可以看到模拟之间的算法直接引入到SOC里面，这个功耗也是非常低的，他的性能也是非常好，大家何以看到一个。这个是我们通过摄象头对于周围环境，对环境的感知，我们可以看到这个人在没有车道线的时候，也可以进行虚拟的感知，形成一个比较好的车道线的边界识别。我们在高速公路上面，包括城间乡间公路，通过目标的探测分类，最后进行执行。从摄象头来说我们的性能有大幅度提高。
在密集光流法的话，我们可以看到以前的摄象头都是对我们有兴趣那些点进行模拟和计算，现在由于我们的计算力提高，可以在200万上所有的像素点进行计算。通过控制对于背景很深的肉眼就很难判断的，我们通过横纵向速度区分，进行非常好的探测，提高识别率。
我们在摄象头雷达的性能提升以外，还需要引入定位系统，定位我们认为是需要冗余的，第一方面是基于卫星信号的定位方法，我们知道高精度地图，通过卫星定位智能传感器VMPS系统，通过自己定位和算法，能够很好的把自己定位在这个高精度地图上面。另外方面也是基于道路特征，博世是通过道路上的一些特征点，包括旁边一些建筑，通过雷达和摄象头探测的特性，能够把这些标准点跟道路相对位置通过及图方式描绘出来，这样的话可以在摄象头下次再看到这个场景时候能自己进行定位。雷达的优越点就比较明显，不管是天黑，还是下雨下雾，或者是下雪都有很好的。这两个定位叠加有一个比较好的冗余方案。
在决策方面，我们看到在Level1、Level2还不需要中央控制器，但是我们从高速公路辅助，五个雷达协同，必须用一个中央预控制器，使得算力大大提高，能够处理更多场景。摄象头里面可能是不能满足这个对于更加复杂的Level2或者Level3的功能。对于以后的高速公路引导，包括Level4的双冗余系统，我们还会引入专门处理系统信号的，包括AI测算，使得它能够增加这个算力。
另外一方面的话我们谈到执行，其实执行方面我们需要一个双制动冗余，一个系统失效的时候另外一个系统进行紧急情况下的制动。包括转向也是，对于高速公路引导可能还需要一个动力上的冗余，可能定位上也需要冗余，还有对于整个电源我们也需要冗余。冗余系统非常重要，可以想像以后自动驾驶车对安全需求，有可能类似于波音，或者其他大型飞机一样，双冗余或者三冗余系统，使得车子在失效情况下，人还没有办法接管情况下，能够保证自己安全。
我们除了系统设计定义验证，当然最主要还有哪些是不能够覆盖的，这个需要更多的方案，能够缩小我们的验证的时间。这是德国场景，通过摄象头把这个场景录下来，通过一个电影或者说是一个模拟的手段，我们可以把这些特殊的场景模拟出来，通过数据反馈给系统，看系统怎么样去表现，能不能控制这些场景。所以这是一个小孩穿过一个红绿灯的场景，我们可以看到这是在正常的情况下天气比较好的情况下，突然小孩穿出来，应该怎么样应对，我们怎么样验证系统是不是符合，这是一个比较晚的下雾的情况，这是一个下雨的情况，这是天比较黑的情况，这是一个非常黑的情况。
从总体来说的话，通过这些不同场景下的模拟，可以大大缩短和提高我们的验证结果，另外一个方面博世也是常年致力于自动驾驶系统开发，在专利方面也是比较领先。
另外一方面我们也认为自动驾驶需要合作伙伴，我们不管是在自动驾驶系统开发，摄象头技术AI，中央预控制器，开发工具链，相对定位，绝对定位，限定区域自动驾驶，我们已经和很多的合作伙伴在不同领域进行合作，我们也希望有更多合作伙伴一起为了自动驾驶合作。
总之自动驾驶是未来出行的发展趋势，Level2已经在中国落地了，我们看到很多项目得到量产。Level2.5或者Level3我们指日可待。Level4、Level5需要更多开放和合作。博世致力于中国市场，通过在本土建立产品和系统开发技术及能力，在人工智能高精度地图与中国合作伙伴进行不同的领域的合作，充分考虑中国驾驶行为及环境工况开发适合本土的功能，与行业合作共同推动自动驾驶相关法律政策建设。谢谢。