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陈萌 黄旭 智能网联汽车杂志

本文原载于《智能网联汽车》杂志9月刊

作者：陈萌 黄旭 中信建投证券研究发展部

日本在自动驾驶产业上的布局和产品研发由来已久，他们在毫米波雷达上取得很大的进展，但在激光雷达和高性能处理器的研发方面还有所欠缺。除了自行研发，日本企业也通过投资国外激光雷达公司来布局该领域。随着各项技术的不断发展，日本企业通过高精地图实现自动驾驶汽车的路径规划，通过车联网实现车与车、车与道路基础设施的实时通信，更好地感知车、人、路的状态。

近日，中日产业合作东京论坛在日本东京召开，日本自动驾驶、车联网行业专家分享的日本在自动驾驶和车联网方面取得的技术成就和经验，值得我们借鉴学习。

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提前布局自动驾驶产业

日本在自动驾驶产业上的布局由来已久。早在2013年，安倍内阁就启动了战略性创新创造方案（SIP）以推动日本高新产业，振兴日本经济。其中，自动驾驶技术（SIP-adus）占据了核心地位，日本政府为此还成立了SIP自动驾驶推进委员会。

2016年5月，日本警视厅发布了《自动驾驶汽车道路测试指南》，对测试机构、测试人员、测试车辆均提出技术要求。2017年5月，日本内阁发布《2017官民ITS构想及路线图》，计划于2020年左右实现L3级别的自动驾驶。

事实上，日本企业很早之前就开展了自动驾驶的研发。1997年，丰田在雷克萨斯LS Celsior上使用了基于激光传感器制造的ACC自适应巡航系统。在2005年爱知世博会期间，丰田展示了智能多模式交通系统（IMTS），可利用车间通信及地面信号装置，实现汽车自动速度控制和刹车控制功能，开启了车联网的早期运用。在2018年1月的CES（消费者电子展）上，丰田推出e-Palette Concept共享电动自动驾驶概念车，并提出“移动盒子”的概念，最快将于2020年东京奥运会上开始试运营。2019年1月，丰田在CES上展示了Guardian驾驶辅助系统。

车联网方面，从2016年开始，丰田在新车型中安装数据通信模系统（Data Communication Modules，DCM），推动汽车互联技术普及。丰田计划升级IT基础设施，构建丰田大数据中心，分析、运用DCM收集的数据并应用于各种服务。

为了加快车联网开发，日本丰田汽车公司与美国微软公司于2016年1月共同出资在美国得克萨斯州成立了一家名为“丰田物联（TOYOTA CONNECTED）”的公司，该公司将主要致力于搜集和分析车辆位置信息等大数据，并将其灵活应用于新商品和新服务的研发工作之中。2017年，丰田还取得了微软的车联网专利技术的许可，包括操作系统、语音识别、手势控制、人工智能和网络安全工具等。总体而言，丰田的自动驾驶技术、专利数量排在全球前列。

日产在2016年推出L2级别的ProPILOT系统，2019年5月发布ProPILOT 2.0。ProPilot 2.0配置7个摄像头、5个雷达传感器和12个超声波传感器，并结合3D高清地图导航系统。ProPILOT可以实现高速公路上的自动驾驶，驾驶员只需要将目的地输入车辆的导航系统，依靠高精度地图、车辆摄像头和传感器的感知功能，便可实现高速公路上的自动驾驶。另外，2018年2月，日产汽车联合手机游戏公司DeNA在横滨街头测试无人驾驶的“日产Leaf出租车”。这款无人驾驶约车服务Easy Ride围绕日产汽车全球总部行驶了约4.5公里。

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感知与决策：毫米波雷达技术成熟，激光雷达和高性能处理器欠缺

自动驾驶系统由三部分组成——感知、决策和执行。感知层硬件包括雷达、摄像头等传感器，用于探测汽车周围的环境信息，为其他两个功能模块提供信息支持。决策层涉及算法、应用软件与芯片。摄像头、雷达等传感器测量到的数据，还要与发动机、底盘、车身上的其他各类传感器测量到的数据配合。不同处理器处理的信息通过总线通信，最后给执行层发出指令。执行层则对应电子刹车、电子助力转向、电子车身稳定系统等。

传感器主要有超声波雷达、毫米波雷达、激光雷达、摄像头四类。不同传感器的原理和功能各不相同，能在不同的场景中发挥各自的优势，因此，目前难以互为替代。比如摄像头识别场景丰富，但是受视野影响较大；激光雷达测量精度高，但是成本高；毫米波雷达不受天气和夜间影响，但是对行人的反射波比较弱。

日本企业在ADAS领域已经有较多的积累。根据Auto2xtech的统计，2015-2017年ADAS收入综合排行榜上有多家日本企业，比如Aisin Seiki（爱信）、Denso（电装）、Hitachi（日立）。

全景环视系统能提供车辆四周全方位、无盲区的监控信息，能够看到路边停车时的马路牙、低矮的隔离桩等，从而降低行车风险。日产是较早推出装配AVM系统的车型的公司之一。日产的AVM与测距雷达配合使用，泊车时左边显示合成的俯视图，右侧可以切换显示后方、右侧、左侧的图像。同时，测距雷达探测到的车辆与障碍物之间的距离也可以显示在屏幕上。

本田开发的多视角摄像系统（Multi-View Camera System）与日产的AVM布局类似。通过车头、车尾与后视镜上的四个CCD鱼眼摄像头，利用ECU电子控制元件整合视讯内容后，可以合成鸟瞰图。

富士通的360度全景成像系统“OMNIVIEW”采用的是三维模型，从而可从任意视角显示全方位场景。通过33ms超高速处理，即使在高速行驶中，4个摄像头的影像信号也能实时地显示在驾驶席的监视器上。由于视点可根据用户要求随意转动，因此，它能为驾驶者提供前所未有的全新视野，使汽车周围状况以及车体所处位置一目了然。

日本企业对毫米波雷达的研究开发也积累了很久。早在上世纪90年代，电装公司就开发出了解决翻斗车感应障碍的早期毫米波雷达。此后，电装又陆续开发出多种供其他车辆使用的毫米波雷达。2003年，电装在世界上首先将毫米波雷达应用到新的预碰撞电子系统上。2010年，电装将DNMWR004型号的76GHz雷达搬上了市场。2012年，电装在毫米波雷达技术上取得突破性进展，其最新的多区域雷达（multi-zone radar）探测范围高至205米，在35米内的探照范围可达正负18°，大大高于其旧型号雷达。2017年，电装开发出行业领先的24GHz亚毫米波雷达，并应用在最新的2018丰田凯美瑞车型上。

目前市场上主流的车载毫米波雷达频段为24GHz（用于短中距离雷达，15-30米）和77GHz（用于长距离雷达，100-200米）。其中77GHz雷达因为体积小、距离长、技术难度高，只被大陆、博世、电装、天合、日立等几家公司所掌握，其中日本企业也极具竞争力。早在2012年，富士通就开发出了可以用在车辆上的77GHz毫米波雷达。在2017年，日立研发出了当时世界最小的77GHz毫米波雷达。目前，诸如富士通、电装、日立等电子公司还开始开发79GHz雷达。

激光雷达方面，日本企业的技术相对薄弱。根据Market Research Reports的数据，全球前十大激光雷达制造商中没有日本企业。根据Market Research Reports的统计，全球的激光雷达制造商主要集中在美国，比如Velodyne的激光雷达已经被Google、百度等多家自动驾驶公司采用。

日本企业也在积极开发激光雷达。早在1996年，电装就开发了一款线性激光雷达，1997年电装开发了二维激光雷达。2016年电装投资激光器开发商TriLumina。TriLumina成立于2010年，主要为激光雷达等提供光源。先锋（Pioneer）在2017年东京车展上展示了一款应用MEMS反光镜的3D激光雷达，并计划在2019年推出能用于L3级自动驾驶的激光雷达，到2020年以后实现大规模量产。2019年4月，先锋和佳能宣布合作开发更紧凑、更高性能的3D激光雷达，依托先锋在激光雷达以及佳能在光学器件上的上的技术积累。OMRON在2018年9月开发出了探测距离超过150米的远距离激光雷达，这款激光雷达也被NVIDIA的自动驾驶平台“NVIDIA DRIVE”采用。

除了自行研发，日本企业也通过投资国外激光雷达公司来布局该领域。2017年9月，丰田投资激光雷达初创公司Luminar，同时丰田研究所将和Luminar合作研发最新版本的自动驾驶平台。Luminar公司是一家位于美国加州帕罗奥尔托的创业公司，专门为无人驾驶汽车生产LIDAR传感器和感知软件。它在佛罗里达州奥兰多市建有一家占地3万多平方米的制造工厂。目前Luminar已经获得了沃尔沃、丰田和奥迪的订单。2018年12月，尼康向激光雷达龙头Velodyne投资2500万美元。2019年4月，两者还达成协议，尼康帮助Velodyne大规模生产激光雷达。依托尼康在大规模生产精密光学器件上的技术积累，有望推动Velodyne实现低成本激光雷达的量产。

决策方面，日本的瑞萨电子是全球最大的车用MCU/SoC生产商。在汽车座舱、仪表、HEV/EV等细分领域，瑞萨的MCU/SoC市占率超过30%。在ADAS领域，2014年瑞萨推出R-Car V2H SoC产品，支持高分辨率的环视功能。2017年4月推出ADAS和自动驾驶开放平台Renesas Autonomy，方便用户将算法、函数库和实时操作系统（RTOS）移植到平台中来。同时Renesas Autonomy推出第一款产品，R-Car V3M，这是一块图像识别SoC，主要用于前视摄像头的数据处理，不过也可以用于环视系统或者激光雷达的数据处理。之后推出升级款R-Car V3H，R-Car V3H也主要用于前视摄像头，其性能是R-Car V3M的五倍，可以支持L3级别的自动驾驶。

但是更高等级的自动驾驶需要更强的算力，现在高级别自动驾驶常见的方案是GPU（图形处理器）或FPGA（现场可编程逻辑门阵列）。目前日本的企业在GPU和FPGA方面没有明显优势。独立GPU现在处于NVIDIA和AMD的双寡头阶段，日本的车企，如丰田，小松等大多选择与外国企业（主要是英伟达）进行合作来实现自动驾驶。FPGA市场也处于高度垄断的状态，排名第一的Xilinx和排名第二的Intel (Altera)在市场上占比将近90%，前五大供应商被美国公司包揽。

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车联网和高精度地图助力自动驾驶

车联网是自动驾驶的基础。传统汽车是单独的个体，而自动驾驶汽车将互联互通，汽车变成了一个移动终端。通过云端的高精地图实现路径规划，同时将实时路况上传，更新高精地图。通过车联网实现车与车、车与道路基础设施的实时通信，更好地感知车、人、路的状态。以本地决策与云端决策并重的方式分析雷达、MEMS等传感器获取海量数据，然后通过执行单元控制车辆。

日本早在1995年就开始建立“道路交通信息通信系统”(VICS)，该系统把经道路交通信息通讯系统中心编辑、处理后的交通堵塞、交通限制等信息，传送至车载设备上，并以文字、图像等形式实时传送给驾驶员。1997年本田推出车联网服务Internavi，之后丰田和日产相继推出车联网服务G-Book和CarWings。在2016年，丰田利用专用短程通信技术（DSRC）成为全球首个在车辆上应用V2X技术的企业。2017年10月，本田宣布将与俄亥俄州马里斯维尔市合作试验V2X技术。同年11月，本田又宣布与网银合作研发测试5G技术。2018年1月，日产宣布与大陆、爱立信、NTT DOCOMO、OKI和高通科技公司联合测试C-V2X技术。2019年2月，日本爱知县利用5G测试平台进行了远程同时控制2辆自动驾驶汽车的试验。该试验使用了丰田公司两辆“普瑞维亚”MPV商务车，其中一辆使用5G通信技术，另外一辆使用现行的4G通信技术。

高精度的地图是实现V2X的另一重点。在自动驾驶过程中，高精地图起到了高精度定位、辅助环境感知、规划与决策等功能。其中，最重要的是高精度定位，即把自动驾驶汽车上传感器感知到的环境信息与高精地图对比，得到车辆在地图中的精确位置，这是路径规划与决策的前提。辅助环境感知是在高精地图上标注详细道路信息，辅助汽车在感知过程中进行验证。比如车辆传感器感知到前方道路上的坑洼，可以跟高精地图中的数据对比，如果地图中也标记了同样的坑洼，就能起到验证判断的作用。规划决策则是利用云平台了解传感器感知不到的区域的路况信息，提前避让。

高精地图分为两个层级，底层是静态高精地图，上层是动态高精地图。静态高精地图中包含了车道模型、道路部件、道路属性和其他的定位图层，这是现阶段图商重点在做的。首先，高精地图要满足车道级的自动驾驶导航，因此需要包含道路细节信息，如车道线、车道中心线、车道属性变化等。此外车道模型中还需要包含道路的曲率、坡度、航向、横坡等数学参数，好让车辆能够准确的转向、制动、爬坡等，这些信息构成了车道模型。此外，还需要包含交通标志牌、路面标志等道路部件，还要标注出特殊的点，如GPS消失的区域、道路施工状态等。

2013年SIP项目成立之后，日本政府就开始计划制作自己的高精度地图。2015年，该项目开展了自动驾驶的静态数据调研，数据模型基于日本电子地图协会（DRM）的基本款框架，由日本知名图商Pasco主导调研。2016年6月成立了Dynamic Map Planning公司，公司股东包括日本九大汽车公司，三菱电机和地图开发商Zerin。其中核心技术源自三菱电机的移动测量系统(Mobile Mapping System，MMS)。2017年6月，日本政府机构INCJ加入并成为第一大股东，持股比例达33.5%，三菱电机持股14%，地图开发商Zenrin公司持股12%，地图开发商PASCO持股12%，地图发行商为AisanTechnology持股10%，Increment持股8%，丰田地图大师持股8%，其余股份为9大车厂，公司也更名为Dynamic Map Platform。截至2019年3月，Dynamic Map Platform的高精地图已经覆盖了日本所有的高速公路。Dynamic Map Platform的地图标准也被日本丰田、本田、日产、马自达等10家主机厂所接受。

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