2023-09-12-Capgemini-2023自动驾驶未来今日白皮书_21页_1mb

自动驾驶：人工智能、仿真与协同验证

自动驾驶汽车开发面临多重挑战，包括海量数据、传统工程方法局限、安全标准以及全球化协作等。为应对这些挑战，人工智能（AI）、数字化和仿真技术的协同发展是关键。

核心结论

1. 协同验证：通过AI、数字孪生和仿真，结合物理世界数据与虚拟模型，提升验证效率。

   • 可扩展的混合云基础设施支持数据管理与模拟扩展。
   • AI优化测试用例、提高覆盖率，并加速决策过程。

2. 数据驱动工程：自动驾驶依赖大规模数据，验证与确认（V&V）成为核心。

   • 数据需在可信框架内采集、标注与管理，解决跨区域隐私和安全问题。
   • 使用虚拟场景扩大测试覆盖，并与物理世界验证互补。

3. 验证方法论：多维度集成验证生态系统（如MiL、SiL、HiL、ViL），需统一工具链确保可追溯性。

   • 新兴方法论：持续集成/持续交付（CI/CD）、DevOps与敏捷开发融合，以支持OTA（远程更新）和频繁迭代。

4. 法规与生态系统：

   • 国际组织（如UNECE、ISO、SAE）正在推动自动驾驶标准制定。
   • 企业需构建跨界合作，如IAMTS联盟推动跨地域标准化。

关键挑战与应对

• 技术挑战：系统复杂性、验证深度与覆盖率，需敏捷、数据驱动的开发模式。
• 生态挑战：全球化合作下，满足中国、欧盟、美国等不同监管要求。
• 商业模式：从硬件销售转向按需服务，免除应用；需优化测试策略与投资回报。

前景与倡议

通过AI、云技术和孪生技术的协同，辅以合作伙伴生态系统，自动化、安全且可信赖的自动驾驶汽车将成为现实。重点在于建立可追溯的工程体系、合规框架，并构建全球数据湖以支持混合云验证，同时解决法律、道德和社会接受度等外部挑战。

未来自动驾驶工程需要技术执行力加三个核心方向：

1. 数据战略：管理和利用多源异构数据。
2. 生态协同：联合监管机构、科技公司与供应商。
3. 安全与信任：平衡监管、消费者信任与技术创新，逐步推动L3+即服务的演进。