新浪汽车讯 2017(第八届)全球汽车论坛于6月7日-6月8日在重庆悦来国际会议中心举办,本届论坛以“变革创新与转型升级”为主题,全球汽车业主要厂商,政策制定者、监管者、各个领域的代表、专家们共聚一堂,共同探讨汽车产业所面临的挑战,力图引发行业从整体战略上思考如何在新的历史条件下把握住产业发展的机会。以下为德尔福自动驾驶及自动化与网联服务总经理 Matthew Kardel的讲话实录:
德尔福自动驾驶及自动化与网联服务总经理 Matthew Kardel各位早上好,非常高兴今天来到这里见到大家!
刚才主持人业介绍了我是德尔福自动驾驶与自动化与网联服务的总经理,今天想跟大家介绍三大技术:一个是计算,一个是自动化驾驶,一个是数据。
我们每次谈到未来,我们都要回顾一下历史,看一看我们在全世界有什么样的趋势,对于我们的客户意味着什么。
德尔福长期以来一直关注着安全和网联,我们在过去五年,发现了有一些快速的变化。也就是说我们的趋势发展在加速,包括像内燃机、电动化的技术,包括像自动驾驶的技术,包括连通云平台的一些智能手机的发展等等这样一些趋势。同时我们还看到一些不同趋势在快速融合,而且这种融合也是得益于我们技术的改善,包括像我们的计算平台的提升。
这些趋势就意味着我们未来机动车所车载的计算机会减少,但是它的计算能力会同步提升。
我们来看自动驾驶,这也是我自己的专长所在。我觉得自动驾驶也是能够更好地去证实更强大的计算能力,能够去提升机动车的功能。而且这个也是我们在计算能力的一个大幅的发展。也就是说我们的机动车要能够去观测和感知它周边的环境,而且它能够对于周边的视野有清楚的认识。另外,机动车还要去做一些决策,比如说道路的选择,包括像自动的选择,还有像转向等等。所有这些计算决定都需要我们在计算能力上有一个质的变化。而且这个计算机能够做所有人的操作,但是它能够更加迅速,而且能更加安全地做出一些判断。
自动驾驶从时间轴来看,我们可以看到有两类不同的市场:一个市场就是我们传统的,从一级到二级到三级、四级这样的一个传统的变化。比如说现在我们推出二级的车辆,两到三年会更新到三级,再过几年更新到四级,对我们的主机厂,包括我们的消费者都是这样的。但是第二类市场是我们自动化的移动,按需的自动驾驶,也就是说这是一种交通服务的提供者能够去减少我们的成本。而且确实在这方面,我们有很多的经济潜力,能够让我们减少人为的驾驶,去提升自动驾驶,能够去实现近期的改变。
按需自动驾驶有很多的影响,一个就是在一些密集的城市中心会发展得比较迅速。也就是说城市会在这方面发挥着至关重要的作用。德尔福已经在新加坡开展了试点项目,来去做按需的自动驾驶。而且德尔福现在是遥遥领先的一个公司。当然了,在未来可能有更多公司会加入进来。但是我们现在想要去解决的就是最后一公里的挑战,也就是我们不想去完全替代公共交通,而是想去延伸和扩展公共交通,包括像机场、汽车站、和车站、地铁,做最后一公里的点对点的自动驾驶。也就说大家从任何一个交通节点,向他们的办公大楼,或者是自己的住址去交通,解决最后一公里的问题。而且这样一个自动驾驶系统会有更多的互动,而且城市会有更多的空间通过立法和制订规则能够让我们去实现更好的按需自动驾驶。而且我们还看到了很多城市是有巨大需求的,因为我们的市政希望有自动驾驶,而且很多政府跟我们沟通,能够帮助他们去缓解拥堵,提升道路的安全,包括能够提升驾驶的效率,包括像老人和儿童、残疾人,这样一些有特殊需求的人群,他们的出行需求。
最后一类技术就是数据。可能我们这句话说的并不是特别恰当或者是比较激进,但是我们认为数据是一种新的燃油。我们有更多的车载资源还有计算,会有更多数据产生,包括像车载娱乐,还有自动驾驶系统都会产生海量的数据。所以在德尔福,我们非常重视数据,而且我们也进行了一些有机和无机的投入。
我们认为大家要实现数据,首先要掌握几种能力:一个就是要快速从车载系统去收集数据,然后去在云平台做智能的分享,德尔福在这方面积累了多年的经验。第二个能力就是,要想在数据行业占领一席之地,就需要有实时的配置和软件能够去实时的汲取数据。我们今年已经收购了一家公司为这方面做准备。第三个就是我们要用智能的方式把数据放到云上,然后去做智能的分析,能够去形成一些影响业绩的参考结果,而且能够去实现商业转化。所以我们可以把这个数据反馈给我们的客户,或者是我们的交通主管部门,或者是像我们过去几个月投入整机厂,把我们的数据交给整机厂做一个合作,这样的解决方案在未来是一个必不可少的趋势。
最后总结几点,我们看到一个大型的趋势就是更加绿色,更加互联,更加智能的无人驾驶的这样一些趋势会不断融合,我们需要更强大的平台和计算能力。第二个就是自动驾驶仅仅是其中的一个例子,是我们推动计算能力需求的一个核心因素。第三个就是智能城市为我们的按需自动驾驶提供了无限商机。第四点就是软件和计算,以及互联性会提升我们在数据领域的一些机遇。
谢谢!
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