朱西产：追求极致的安全-安全才是最高的智能
10月30-31日，2024汽车技术与装备发展论坛在苏州召开，政府领导，院士专家，装备、汽车及产业链企业高层齐聚，围绕“共筑汽车产业新质生产力”年度主题，聚焦新技术、新装备、新生态展开深入研讨，探索装备制造与汽车产业的融合发展路径。论坛由1场闭门会、1场开幕大会、2场特色活动和4场分论坛构成，搭建起国内首个聚焦“汽车技术与装备发展”领域的高端对接平台。其中，在2024汽车技术与装备发展论坛之IVISTA智能网联汽车论坛上，汽车安全技术研究领域的领军人物、同济大学朱西产教授发表了演讲。以下内容为现场发言实录：
今天非常高兴在会场上看到了SuperAI的发布，一辆智能汽车，我们对他最大的需求是安全。
今年是NOA的爆发年，今年的年底很多媒体都在测评，我这两周相当于看了20多款车，从今年3月份以后我们可以看到随着人工智能技术的发展，今年NOA已经全面开城，不再是高速，不再是某几个城市。
在今年1月份出来的城市NOA开城率还有这么一个词，到3月份无图我们说重感知、感知地图的出现，现在开城基本上是几十个城市，甚至已经有的企业打出来全国都能开这样一个全新的NOA。
但是为什么NOA停留在辅助驾驶，企业不敢承认自动驾驶，自动驾驶难在哪儿？其实这些车给用户的体验已经是自动驾驶，那么在高速公路上已经可以达到几百公里零接管，甚至有人拿一个水瓶子往方向上一别，就敢睡觉了。
那这个使用是不对的，这里面缺了一点在人工智能技术开发出来的自动驾驶，NOA还有一个安全的长尾难题。所以我们想讨论一下怎么能够交给用户一辆安全的车，如何追求智能汽车的极致安全。
我先选了这个事情，我们开车的时候在高速上巡航，现在高速NOA已经非常靠谱，但是遇到交通拥堵的时候，前边你正好很不巧停在了一辆卡车后面这是有可能的。停在那儿的时候，一个疲劳驾驶的卡车司机刹不住再追上来，你可以看到包饺子的现象是非常可怕的。
问界M9我们知道这辆车是NOA里面近期我参加了多项测评，基本上都是排在第一的状态。但是这车上市的时候，却没有宣传自动驾驶，它也不敢宣传，也没有宣传AEB，当时问界M9上市的时候懂车帝做AEB测试，那么到120公里每小时，遇到抛锚车辆的话这是目前全世界唯一一辆能刹停的车。
那么我们现在AEB测评，即便是五星安全，我们的CIC也是做到70公里每小时能刹停，基本上五星就可以拿到。80公里每小时目前的车绝大部分都是撞的。
赛力斯当时宣传的时候，借着懂车帝的流量也是可以做一波宣传，但是也是放弃，最终选择了碰撞安全。
重卡夹击这种场景在用户这里是有可能遇到的，但是为什么列入标准实在太难了，标准没有要求，现在的C-ICAP、CIC、IVISTA都没有要求，中国汽研把他列成了一项超级的碰撞，也把这样的一个车体的车身结构，耐撞强度，耐撞性做得极致的一辆车展示给了用户，来引导用户买一辆更安全的车。
在人工智能技术发展下，我们现在的自动驾驶，我们现在的辅助驾驶，通过NOA这样一个L2+正在向L3、L4自动驾驶发展。NOA我们可以看到现在在用户使用过程中，表现已经非常好，大家说可能这个功能只能在高速公路上用一用，或者只能在稀疏交通情况下用一用。我们可以看到即便在这么复杂的情况下，表现也是相当不错的，应对加塞大家肯定说NOA应对不了，你待会儿可以看到应对加塞它的能力也是非常强的。
这样的加塞它的响应速度比人类驾驶员要快得多，其实这样的加塞我们自己开车也都可能要按喇叭，或者甚至下去要找他理论，甚至要吵架的，但是他可以应对得很好，但是唯独一点安全还有一个长尾难题，当然我们进入到人工智能的这样一个时代，随着人工智能的技术发展，刚才第一个报告也提到人工智能发展我们能不能解决这些安全的长尾难题。
端到端这是今年一个热门词。智能驾驶NOA的技术为什么今年有这么快的突破，特斯拉首先把各个小模块的组装变成了一个用Transformer连起来的一个端到端的模型，的确看到可以大幅提升上限，但是我一直在几个会议上提到过，我认为像特斯拉这样完全端到端可能是有问题的，完全端到端各个模块之间从感知到预测、运动规划，这个过程用Transformer传递以后的话，尤其在运动规划方面，很多安全的准则模型无法融合进去的。
在这个时候，完全脱离人工的准则模型在安全下线还是有问题的。美国的很多测评也提出来，特斯拉FSD的12版本，性能上线的确有巨大的提升，更丝滑，更像老司机，但是也指出丢掉了准则模型以后的端到端，完全端到端它在安全上存在的安全底线上存在的问题。
用模块化组装存在着信息丢失和参数不能全局优化，性能受到了一定的局限。那么，今年特斯拉推出端到端模型，对自动驾驶应该是一个巨大的发展。
但是，安全问题我们看到特斯拉FSD也没有解决，还是需要再思考的。我们对一辆智能车的安全，我想到的极致安全，我们理想中是这样，最好不脱离。
第一个指标MPI、一次接管的平均里程，目前在国内的技术水平，高速上已经往400公里，城市还不行在几十公里，一二十公里、二三十公里这样的一个状态。所以，最好不脱离。
第二，今天可喜地看到SuperAI关于脱离车辆进入到危险状态，他可以自主地避免碰撞。
第三，很不幸避撞也没成功，撞了这辆车具备超强的碰撞的安全能力。倒过来说，一辆智能汽车我们对它的需求，我们对它的安全的期望，应该是撞了最好没有人员伤亡，撞之前最好能够避撞。最高的要求自动驾驶就是能够做到不脱离。
刚才是从右往左说的，如果从左往右说，最好做到自动驾驶不脱离，遇到危险能够紧急避撞，避撞不成功，撞了能够保障没有人员伤亡，这样才是一个智能的汽车。
现在各个企业这三个团队都有，有做碰撞安全的，有做AEBS的，有做自动驾驶的，我们现在看到一个不好的现象是三个团队都在做，但是脱离了，就是三个团队各做各的，自动驾驶不管AEB甚至出现这种情况，那么AEB甚至算法是买来的，或者都不是自动驾驶团队做的，这样的话就做不到一个极致的安全。
今天可喜地看到有的公司已经推出来叫端到端AEB，也就是至少把AEB的算法，紧急碰撞的算法交给自动驾驶的团队去做了。
那么我们一直到今年1月份之前的很多车型，挺可笑，车上都已经搭了带两三万块钱的带激光雷达的，带高算力的环境感知系统，但是，有意思的是，把AEB算法居然交给几百块钱的ADAS系统，又去买博世的算法，又去买Moble的算法，强大的感知能力在AEB上没有被使用，碰撞安全在撞之前，我们说能不能提前300毫秒，提前0.3秒-0.5秒把车辆的状态，车辆的姿态，人的姿态，调整到耐撞性最好的状态，那么这段到目前为止全行业还是空白的。
今年我们可以看到30万以上的车肯定有零重力座椅，零重力座椅为什么企业不敢宣传？如果你在乘车过程中是在60度左右的半躺状态下，发生正面状态，你系在身上的安全带，就会成为索命带，他就会滑下去。
那么不系安全带是违法违规的。系安全带如果靠背角干到60度左右，这条安全带非但保不了命，还会成为索命直接勒脖子，这种情况怎么办？在这样一个非正常坐姿的情况下，我们在OOP状态下，正面碰撞的安全性无法保障。
那么能不能设计出来一套，在非正常坐姿情况下碰撞安全的约束系统，这是一方面的努力。其实，更多的这些努力已经做过很多很难，最好的办法是用我们自动驾驶强大的环境感知系统，提前0.3-0.5秒把驾驶员调整到正常的状态，所以，这张图我觉得是我们开发一辆智能汽车希望把企业、把自动驾驶团队、AEB团队和被动安全碰撞安全的团队能够进行合理的融合。
所以，如果引用现在智能驾驶、人工智能一个热名词端到端，我们非常希望看到企业做出安全端到端的开发模型。
问界当时懂车帝做测试的时候，他可以做到120公里每小时急刹能够刹停，AEB目前全球主流的技术是一脚刹死的，其实很多有经验的驾驶员，遇到危险的时候，不会把自动踏板一脚踩死，如果自动踏板一脚踏死的话，车速超过80多公里每小时，担心车辆失稳这是不敢的。
你要想120公里每小时，130公里每小时能够刹停，肯定得采用两级制动的方案，在一脚踩死之前，应该有个60%左右的刹车，不要用两级刹车。
当然，两极刹车PPC可能要提到2秒左右，那么要提前发出刹车指令，如果没有现在高算力的AI的算法，它的感知的支持和目标物轨迹预测的支持是做不到的。
所以，随着智能化水平的提高，AEB的技术水平也要提高。所以，我们国内的主机厂应该有自信心，就是你的环境感知能力已经远远超过博世它的能力。
自信的自己做AEB算法，而不要认为说博世是AEB的老大。它没有人工智能支持以毫米波雷达为主的这样一套AEB的算法，他在TBC大于一秒的情况下，为了防止误刹车，他是不敢发出刹车指令的。
那么TBC一秒才能发出刹车指令，也就是70几公里每小时，那么到80公里每小时，遇到抛锚车辆达到80公里肯定是刹不住的。
所以，这块我觉得我们可能在自动驾驶技术开发的时候，我们要打破一些条条框框，既然要创新，就要完全的创新，那么给一辆智能汽车的话，开发出来一个从自动驾驶到紧急避撞到碰撞安全一个全新的一个智能车，让智能安全达到极致。
今天发布的SuperAI在它的助力下，努力提升我们的MPI，就是一次接管的平均里程。
所以，我们今年MPI在高速上已经达到400多公里，如果MPI达到1000公里，1万公里，10万公里，50万公里，我们觉得自动驾驶越来越成熟。
再有把高算力、人工智能算法的环境感知和轨迹预测算法下放下去，使得避撞能力提升，加上预碰撞使得被动安全实现一个超过我们预期的，超过现在I-ICAP、CIC、IVISTA这样的一些指数，不仅超过标准的要求，还应该再超过指数的要求，做出来一个全新达到极致安全的一个智能汽车，所需要的智能安全，一个极致的安全。
谢谢大家！
（注：本文根据现场速记整理，未经演讲嘉宾审阅）
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