智能汽车的安全，得从根上治

造车就像植树。

如今，被资本热捧的造车新势力，更注重的是营造产品的表象。比如，参数要高、尺寸要大。

但这就像一棵树，只注重树的高度，而忽视根的深度。一旦遇上极端天气，很容易被连根拔起。

俗话说得好，“独木难成林”，纵使一棵树再高，也不能抵挡风沙、保持水土。而如果要构建一个完整健康的生态系统，那更加需要建起一片茂密的森林。 “建森林”的理念，放在汽车行业亦是如此。

首先要“扎根”，对技术领域有足够深的积累，并将技术创新持续转化为用户体验的创新；其次是“阔林”，引入不同行业和不同技术背景的伙伴，共同构建“一片森林”。

扎根，智能驾驶十年磨一剑

注重表象的造车，无异于将用户当做“小白鼠”。

以高阶智能驾驶所需的感知硬件为例，车企为了拉高产品的参数，会预埋激光雷达。但并不是每一家车企都具备智能驾驶技术的量产经验。这导致用户支付了高昂的硬件购置成本，但未获得对应的功能体验，反而成为了智能驾驶系统修补bug和数据收集的工具。

据中金公司研报预计，2021-2023年推出的新款车型中，至少有20余款宣布搭载激光雷达。但到目前为止，并未有任何一家车企可能利用车载激光雷达，实现全范围覆盖的城市级智能驾驶。

实际上，车企在宣传层面会大肆地夸大功能，以提升所谓的产品竞争力。这导致了用户可能在实际用车过程中，对于功能的边界出现模糊认知，进而诱发危险事故。

此前，一款搭载激光雷达的新车型，在被第三方机构进行AEB自动紧急制动测试时，其表现甚至不如同品牌未搭载激光雷达的老车型。原因是激光雷达并未在AEB功能上启用，而用户实际上无从知晓这样的情况。

究其根本，决定未来智能汽车走向的关键，不在于硬件参数，而是在于软件研发实力。这就像一棵大树，想要枝繁叶茂，首先得要根基牢固。

而纵观技术发展历程，只有少数企业具备十年以上的智能驾驶研发和量产经验。

十年前的2012年，自动驾驶行业开始起步。那一年，被誉为“自动驾驶鼻祖”的谷歌旗下自动驾驶子公司Waymo，才刚刚拿到全美第一张自动驾驶测试牌照，同样也是全球第一张。

与谷歌在同一起跑线出发的，还有沃尔沃。在2012年，沃尔沃就拿出了首辆自动驾驶概念车。到了2015年，沃尔沃率先在量产车上配备了L2级智能驾驶辅助系统，成为首个配备该级别驾驶辅助系统的豪华车企。在那个节点上，特斯拉的AutoPilot自动辅助驾驶功能，仍需要依靠Mobileye的技术来实现。

虽然资历不能完全代表实力，但拥有丰富的研发和量产经验，对于实现更高阶的智能驾驶而言，至关重要。因为智能驾驶系统的算法学习，需要大量测试数据的积累，才能应对各种场景的挑战。

目前的决策算法还无法覆盖所有使用场景，现在业内连个覆盖率的数字都没有，还有更多未知的场景，也就是我们常说的Corner Case长尾问题。

举个简单的例子，业内此前经常发生的事故，是因为系统并未识别道路前方的静态障碍物或者缓行的车辆，比如形状不规则的三轮车、货车等等。此外，更多的难题还来自于小障碍物，比如破碎的轮胎皮、前车掉落的纸盒等等。 这些不可预测的场景，虽然只占到所有场景的10%，但要解决最后这10%，可能要花费比前面90%已知场景更多的资源和精力。 

要保证极端场景下的安全性，要求车辆既能讯速地感知出障碍物，又要准确地做出规划和控制。

打个比方，拥有来自激光雷达、摄像头提供的丰富传感器识别环境信息，只能算是我们人类驾驶员看到了障碍物。而要做出精准的判断，并及时地进行刹车和躲避动作，那么需要依靠的是人类驾驶员丰富的经验。

对于系统而言，经验其实就是数据。2019年，沃尔沃在“E.V.A. 沃尔沃安全平等行动”中开放了中央数字图书馆，向全行业免费分享60年来关于汽车安全的研究数据。沃尔沃还加入了欧洲道路安全数据共享试点项目，该项目旨在共享道路交通安全数据来提升道路安全性。沃尔沃在过去十年所积累的数据、场景以及不断迭代的软件算法，已然成为其进入高阶智能驾驶领域的“技术根基”。

这些智能驾驶上的技术积累，在沃尔沃最新亮相的全新的纯电旗舰SUV沃尔沃EX90上即将量产体现。

阔林，软硬皆施的技术生态

俗话说，独木难成林。

没有哪一家汽车企业可以完全依靠自身的力量，完成一辆车从设计、研发到生产、销售的全流程、全环节。但这也并不意味着，车企需要固守传统的供应链模式，全靠采购现成的零部件和解决方案来造车。

举个例子，以往的智能化配置，都是依赖汽车周围的多个电子控制单元来控制各个功能和系统，俗称分布式架构。像多媒体、大灯、泊车辅助等等的系统功能，都是直接采购自Tier1厂商，车企发挥的则是集成作用。

这些独立的功能背后，都是独立的软件系统在驱动，难以实现持续的迭代。比如，很多号称支持OTA升级的车企，大部分的迭代被局限于娱乐系统或者舒适性功能，在整车级的升级方案并不多见。

究其根本，还是电子电气架构的限制。

在EX90上，沃尔沃首次引入了中央电子电气架构，其包括了中央计算平台和整车SOA软件架构。同时，沃尔沃也是首家采用了中央电子电气架构的豪华汽车品牌。

业内常说的电子电气架构，其实分为三个阶段。早期是分布式架构，以电子控制单元为主导。最近这两年开始流行的是域控制架构，将多个层面的功能集成到域控制器中，独立运行和迭代。但终极路线，必然是中央电子电气架构，它将算力进行集成，大量较少线束，同时提升了软件研发和升级的效率。

这就好比智能手机的发展历程，早期是诺基亚时代，中期是安卓系统的时代，最终才走向了iPhone引领用户体验创新的时代。中央电子电气架构的诞生，相当于智能汽车进入到iPhone时代。

相较于上一代的域控制架构，中央电子电气架构最强大的能力是可以完成驾驶层面、座舱层面的能力互通，从而创造全新的用户体验。

举个例子，沃尔沃EX90车内的双摄像头DUS（Driver Understanding System）驾驶员感知系统，在感知到驾驶员出现分心、昏昏欲睡或其他注意力不集中的情况时，系统能够自主且安全地将车辆停靠并呼救。

正是从底层架构出发的创新，给沃尔沃的智能化体验带来更多开放式创新的可能。

早在2018年，沃尔沃就启动了科技基金，对全世界极具潜力的科技初创企业进行投资。当年，沃尔沃就选择战略投资了激光雷达公司Luminar Technologies——EX90车顶的那颗激光雷达，正是来自Luminar。

当时，激光雷达并不是行业认可的方向，最重要的原因就是成本。以美国激光雷达公司Velodyne的产品为例，在2018年，其64线机械激光雷达售价约7.5万美元，32线机械激光雷达售价约3万美元。

但沃尔沃看到了应用激光雷达对智能驾驶安全带来的帮助，还是很有魄力地投资了Luminar。

相较于传统的直接采购零部件的方式，沃尔沃与Luminar开始着手于激光雷达量产的合作研发。而Luminar最初的目标就是在量产初级阶段，将半固态激光雷达的物料成本降至500美元，但同时还要保证量产的性能、可靠性以及算法和架构的兼容性。 如今，双方合作的结果，就搭载于沃尔沃EX90的车顶——目前“世界上最长探测距离之一”的Luminar Iris激光雷达。

Luminar Iris激光雷达最大探测距离为500米，在10%的反射率下，探测距离为250米。这意味着，即便是车辆以时速高达120公里的速度行驶在高速公路上，也有长达7.5秒的时间来采取行动避免碰撞。但更重要的是其极端情况下的能力。举例来说，在浓雾中传统的905nm激光雷达停止工作时，1550nm激光雷达还能有30米左右的视野，可以完成正常的转向变道等操作。即便是在夜晚，EX90上的激光雷达都能准确感知一定范围内的物体。 

架构创新与联合开发，才造就了EX90上全新的智能化体验，以及更重要的是——从根源出发的安全出行体验。

安全，无止境，尤其是对于未来终极的自动驾驶而言，持续优化和迭代依然重要。在这方面，沃尔沃旗下自动驾驶软件开发子公司Zenseact，与谷歌旗下自动驾驶子公司Waymo进行独家合作——“天花板级”的技术融合，让沃尔沃在算法层面也有了质的飞跃。 

另外，沃尔沃并没有因为与Waymo的合作，而放弃自己的“灵魂”。沃尔沃和 Zenseact共同投资建立了数据工厂，未来几年内将处理超过2.25亿GB的数据。 

这些数据的最大用途，就是驱动智能驾驶和智能座舱体验的持续提升。

总之，在智能时代到来之前，沃尔沃对汽车本身的安全性能进行过无数次改造开发，始终践行着“零伤亡”的造车愿景。随着智能时代的到来，沃尔沃的安全愿景也随之升级为“零碰撞”。 

看似简单的口号变化，背后其实隐藏的是沃尔沃对安全性能的不断钻研，以及对智能化新赛道发起的挑战。

写在最后

变则兴，不变则衰。从沃尔沃EX90开始，沃尔沃似乎不像是一家95岁的传统车企。

当然，从宣布2030年转型成为纯电豪华车企那一刻起，这位造车老兵就已经迈上了再创业的道路。它正在与传统的研发方式分道扬镳，与传统的企业形象挥手告别，甚至与传统的产品形态彻底决裂。

如今的沃尔沃，更像是一家拥抱变化的科技型企业。而沃尔沃EX90，正是它在新时代树立的新标杆，新旗舰。