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2024年3月26日-28日，2024中国商用车论坛在湖北省十堰市举办。本届论坛由中国汽车工业协会主办，以“新步伐•新成效•新提高，助力商用车产业高质量发展”为主题，基于行业高质量发展要求、国家“双碳”目标实现、汽车产业转型和创新需要，以创新促改革、促转型、促发展，助力商用车产业高质量发展。
其中，在3月28日上午举办的“主题论坛二：智能网联技术赋能，加速商用车行业发展”上，苏州智行众维智能科技有限公司技术总监杨波发表精彩演讲。
以下内容为现场发言实录：
在座的各位嘉宾，各位领导，大家上午好。
我叫杨波，来自苏州智行众维智能科技有限公司，今天非常开心能够带大家一起分享一下我们IAE过去这些年在车辆在环体系方面的一些工作和取得的成果。
今天我分享会通过三个方面来展开，首先，我会首先介绍一下我们公司IAE，包括我们X—in—loop的技术体系和方案。另外，介绍一个整体车辆在环的体系。最后，跟大家汇报一下，过去几年我们在整个行业内的应用包括实践的情况。
首先，我们公司总部坐落在苏州，目前在国内的主要城市，包括在欧洲都有相关的研发中心，人员，我们是专注于整个智能驾驶仿真测试领域的供应商，我们的目标是从整个行业共性的角度出发，然后去打造和完善我们从海量场景的仿真测试一直到极限场景的测试，形成技术闭环，数据闭环，更好的去助力，去赋能我们的整个智能驾驶安全的商业化落地。
为了让我们的智能驾驶能够去安全的落地，我们的愿景，我相信在座的各位，我们有共同的愿景，就是去建立整个智能驾驶安全的自信，包括公信力。其实很好理解，我们通过实车在外场，公开道路测试的方式，实际上我们需要花费的代价很高，无论是金钱的成本，或者时间的成本。所以，我们是期望通过这种科学有效的仿真测试技术，能够将我们智驾领域的测试验证能够尽可能缩短周期，并且能够去尽可能降低行业的成本。所以我们现在是打造一个架构完善的场景，数据库资源，可以去通过我们的云平台仿真的这个工具，然后去做我们基于云的海量场景仿真的测试，车辆在环体系的验证，最后是基于标准，法规去进行最终实车场地评估认证。
很荣幸能够跟各位汇报一下，其实我们在过去几年已经打造了这样一个完善的X—in—loop的技术闭环，包括数据闭环的体系。首先，我们可以将外场，就是车端采集的数据，包括我们现在也可以基于路测单元采集的这些数据，然后把它导入进虚拟的仿真平台，用于生成去仿真测试场景，这部分目前对应我们公司的水木灵境场景工厂。仿真端的场景一方面支持做感知算法的训练，生成相关的训练数据集。另外一个方面，这些场景我们可以支持用于在整个智驾领域，我们说汽车V字型开发流程里面，包括ADASSIL/MIL，驾驶员在环DIL，以及整个车辆在环，这些场景都可以在开发流程验证体系当中去使用。最后，其实我们也可以去支持企业去做场地，包括道路的测试。所以有了这样一个X—in—loop的技术体系，也意味着我们在仿真测试领域能够实现数据闭环，包括技术闭环。
第二，车辆在环技术体系。
刚才提到了这么多，其实包括之前的各位专家也提到了，其实我们智能驾驶，尤其是像商用车在落地之前，是需要做很多的这种测试验证的，刚才有嘉宾展示到的实际外场测试的视频也相当精彩。从我们IAE的理念来讲，为了降低成本，缩短时间周期，我们其实是希望能够利用这样的新三支柱法，支撑自动驾驶的仿真测试评价的这样一个体系。所谓的新三支柱法，包含三个环节。首先有一个云算力的海量仿真平台去支持我们针对海量的场景来去做高里程的仿真测试，这样可以去提高我们整体测试的这种覆盖度，包括我们可以在基于云的仿真测试的这个结果里面去提取我们所谓这些危险场景。
再接下来，我们会使用高级整车在环的解决方案，包括我们整体车辆在环的体系，我们会把刚才筛选出来的极限场景，危险场景整车去验证它的决策的策略，控制，实际的响应情况如何等，都可以在级整车在环台架上实现。
我们IAE能够为整个行业提供的车辆在环技术体系非常完善，我们分为三类车辆在环技术体系，首先第一大类PG—VIL，基于场地的车辆在环。中间是VaHIL，是基于实验室内部的一个高级整车在环的技术方案。最后一个VTHILS交通-环境-车辆在环，大型的实验室方案。为什么会把整个车辆在环划分为这样三大类型，跟我们整个智驾系统的是息息相关的。
其实类比一个人类驾驶员，一个智驾的系统，无非就是分为我们的比较前端的感知系统，其次就是我们的大脑，决策层，最后一个就是我们实际的执行层，去执行实际转向，加减速的这些动作。这么多的因素耦合在一起的时候，实际上我们是很难在整车的级别去分析问题的。所以在我们整个车辆在环的技术体系里面，实际上是需要把刚才提到的这些方面解耦开。我们不同的测试方案上是面向不同的测试重点，他们是不可替代，是属于相辅相成的关系，比如说我们的VTHILS大型的实验室，我们针对与环境相关，传感器相关，包括有一些预期功能安全的场景测试。我们VaHIL主要面向决策层，包括一些高速，危险的场景到实验室里面来，这将保证安全的情况下做相关的测试。最后我们PG—VIL的面向执行，控制响应的这方面的系统。
有了整个车辆在环的技术体系之后，我们要去测哪些场景，这个是我们非常重要的数据支撑。其实很多专家也提到，我们面向整个商用车的功能规范，我们会拆解出来一些比较关心的场景。我们公司在几年前开始做场景相关的这样的积累的工作，大家现在看到的这个表格，截止今年初我们积累的场景资源，那么这个场景资源包括了我们所谓的数字孪生的1：1的在仿真软件端还原的高精度的场景，目前有1千多公里。然后还包括一些法规，包括V2X的场景等等，我们的场景资源非常丰富。而且我们这个场景，还在持续生产，所以其实我们这里的场景数量按天来持续更新的。
接下来，这边跟大家展示一下，就是我们现在已有的场景的视频，就是像刚才也有专家也提到了，现在商用车应用在这种港口，矿区的这种应用落地的这种场景，然后包括商用车在高速上领航这些功能场景，包括我们也有一些针对农机场景的测试资源。刚才提到的，大家看到表格里面有那么多的场景，然后我们就是说怎么样能够有一个非常高效工具支持我们去做这个方针，所以这一块提到我们新三支柱法的数据，或者是工具的支撑，就是我们水母云的仿真平台。这一块，我们公司基于云算力的海量仿真云测试，和阿里云和中国移动合作，打造saas平台服务整个行业。假设400个基于云的节点为例，可以达到日行百万公里的这样一个仿真测试效果。这一块是关于我们水母云仿真平台的介绍视频，大家可以看一下，其实它是一个一体化这样虚拟的仿真平台的测试工具，我们会有上万例的基础场景，然后我们有对应的web端支持大家去上传车辆动力学模型，传感器模型，从而去做算法的迭代测试，然后包括我们具备了评价的模块可以一键输出我们现在关心的整个智驾系统的这些参数。
第三，车辆在环技术行业应用及实践。
首先，我这边先跟大家简述一下我们不同车辆在环技术的系统原理，首先是关于整个PG—VIL系统，我们有一个真实车辆运行在真实试验场，目标物不是假人假车系统，通过仿真环境搭建虚拟系统，传感器通过注入形式，回到整车的控制器。一个真实的车辆在一个空旷场地上，激活了智驾功能之后，假如说前方突然有横穿行人，这个时候真实的车辆在这个空旷的场地上能够实现制动或者转向的效果，这一块之所以把它，把整个目标物通过注入的形式，主要是处于几种考虑，第一种是安全，这样子不会对我们的，比即便是移动的目标物，然后我们也不会涉及到对自车有风险。另外一块，就是说我们整个的测试是这种可重复性是非常高，还有就是通过仿真注入的形式可以非常方便去实现这种复杂丰富的测试用例。
从系统架构的层面，我们会涉及到一些定位相关的开发，包括传感器的这些注入，我们都是通过总线注入技术手段，让信号回到整车的控制器。大家看到右侧表格里面用于智驾的传感器，我们都可以实现相关信号注入的工作。
从典型适用的角度来讲，大家可以试想一下，假如我们现在已经开发出一套智驾系统，我们现在需要关心它的实际执行的情况，这种情况其实假如说我们实际场地做测试的时候，这个时候往往局限性非常高，或者说非常不方便，因为我们是需要去跟我们的主车和目标物，移动平台，提前定义设计好交互逻辑。但我们仿真端非常方便通过触发的形式去实现交互。另外一块，现在比如说我们现在面向AEB的系统，尤其是针对我们的商用车来讲，到底这个AEB系统里面，算法输出的这些控制指令能不能被整个系统执行，标定参数能不能满足我们现在整个面向有一个移动目标物了之后，去制动成功这样的效果实际上都是未知的，我们通过PG—VIL的技术方案实现实车响应验证，包括整个标定参数合理性的验证。所以总体来讲，PG—VIL的技术方案，面向是我们决策，控制响应，包括系统标定相关的测试验证。
接下来是我们的VaHIL，高级整车在环的系统原理。其实我们是按照整个智驾的级别，把它分成L2级，L3往上的这个级别。主要的区别就是说，在L2的时候，我们需要给驾驶员提供相关视觉输入，提供驾驶员看到的虚拟画面，所以这一块我们会增加一个视觉仿真系统。其余虚拟的传感器，这些都是仿真环境里面搭建，通过传感器模拟系统然后回到整车的控制器。这是一个系统架构，我们可以看到，真实车辆实际上固定在台架上，跟大地相对禁止。再接下来我们有一套仿真系统，它去制造我们现在关心的仿真测试的场景。然后用于去激活智驾功能的这些传感器相关的信号，我们可以通过注入的形式，或者结合传感器模拟器的形式回到整车的控制器，所以这个是我们高级整车在环的系统架构。
从典型适用的角度来讲，大家可以再跟我试想一下，现在有一个商用车去做一个高速的代驾相关功能的测试，这个测试可以外场实际道路去做，但是往往首先是安全因素，另外是一个效率问题。当我们把它搬到实验室内部来了之后，我们会有什么样的优势。首先就是说我通过仿真去制造这种高速公路的混合，复杂的交通流实际上是非常方便的，而且我们可以非常方便利用这种触发的形式定义触发与目标车之间的交互逻辑。另外，整车，相对大地是静止，高速运行不受任何场地限制，我不需要准备50公里，100公里的场地专门做这个事。另外一个，我们研发前期阶段，其实我们系统还是具备安全风险的，这个时候我们当有了功能的故障，降级，包括功能的退出，对人的这个层面实际上是没有安全风险的。
所以整体来看，我们VaHIL方案用典型高速，包括极限工况，包括我们还可以做一些制动突然失效类似这种测试。
最后给大家介绍VTHILS，真实的实验室环境内营造真实环境，雨，物，光照，地面积水、结冰等等环境效果，从而实现真实可控的环境，我们可以在这样环境下帮助智能网联车验证在恶劣天气下的安全工作的能力，这一块实验室的场地要求会比较高，一般来讲针对商用车要求700米以上的这样一个尺寸。从整个系统架构的角度来讲，我们最最重要就是环境模拟系统，主要分为降雨模拟，降物模拟，水循环，降雪，光照等等系统。我们有了这些模拟系统之后，还需要对模拟效果实施闭环的监测，包括控制，这一块我们有环境包括视频的监控，还有附属设施，因为实验室内部的排风，电力，信号灯这些都需要管理起来。总体来讲，针对这三个大系统有一个中央控制系统来集中调度去处理这些相关的控制包括监控的功能。
所以从VTHILS的典型运用来讲，我们可以在环境，天气可控的环境内，去做传感器性能局限性的测试验证，包括结合环境的和法规的测试，因为现在其实很多的测试大家都是在理想的环境下，晴天，白天，路面的情况也非常好。针对我们的智驾的系统，比如说有浓雾情况下是什么方案，这个也支持我们测试。就是在一个浓雾条件下，车速范围内，感知算法对目标的检测率，识别率的一个检测效果。
以上其实就是我对我们整体我们IAE，X—in—loop，包括我们车辆在环技术体系的一个介绍。其实说了这么多，我们在过去的几年究竟是怎么样去赋能整个行业的呢？其实可以跟大家分享一下，就是说我们这一块的一些实际项目落地的一些视频。包括我们利用PG—VIL的验证ACC，AEB。然后在于VaHIL整套系统上面，做高速上面相关的一些功能的测试验证，包括我们在VTHILS，传感器性能，局限性的验证。非常高兴和行业同仁，和我们的一些客户，完成了这些事情，也落地了很多的项目，然后我也切实地觉得在推动我们整个智能网联的行业在向前发展。所以，之后也希望跟在座的各位有机会可以一起合作，然后去推动我们整个智能网联的加速发展。
这是我今天的汇报内容，谢谢大家。
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