分享 | 郭繼舜整理 | 閆小瑜

6月8日晚，「X研講」第一季第一期邀請均勝電子副總裁郭繼舜分享，本文來自郭繼舜分享的部分內(nèi)容節(jié)選。

核心觀點：

• 產(chǎn)品定義包括目標、邏輯、結(jié)構(gòu)、功能，系統(tǒng)設(shè)計包括功能模塊、實體設(shè)計、邏輯關(guān)系、核心架構(gòu)。

• 我們要為可能的所有用戶設(shè)計安全的產(chǎn)品，為目標用戶設(shè)計舒適度更高的產(chǎn)品。

• L3智能駕駛不是一個好的產(chǎn)品形態(tài)，L2++及L4將長期共存。

01-什么是智能駕駛產(chǎn)品定義和系統(tǒng)設(shè)計？

首先，要知道產(chǎn)品定義是做什么，系統(tǒng)設(shè)計怎么做。

產(chǎn)品定義與系統(tǒng)設(shè)計是相輔相成的。在實際過程中發(fā)現(xiàn)無法孤立地先做產(chǎn)品定義，再做系統(tǒng)設(shè)計，特別是在軟件定義汽車階段，原因在于有非常多的想法和創(chuàng)意。

例如一鍵超車功能功能，它可能是一個比較好的產(chǎn)品定義，但它在系統(tǒng)設(shè)計方面非常難做，尤其是在安全性、人機交互、穩(wěn)定性等方面。

因此，我們將產(chǎn)品定義和系統(tǒng)設(shè)計做成一個循環(huán)，一方面由產(chǎn)品經(jīng)理提出產(chǎn)品定義，另一方面系統(tǒng)工程師和工作安全工程師對于系統(tǒng)設(shè)計做一個推演之后重新回溯給產(chǎn)品工程師，最后形成可行方案。

那么如何設(shè)計智能駕駛產(chǎn)品？

運用馬斯洛需求理論，從底層的生理需求到安全需求、社交需求、尊重需求、自我實現(xiàn)需求，最終實現(xiàn)讓智能駕駛產(chǎn)品有持續(xù)成長性。

產(chǎn)品定義之后是系統(tǒng)設(shè)計。

需要注意的是，系統(tǒng)設(shè)計在生命周期里處在相對前期，后續(xù)可能還有OTA 升級，但在 OTA 升級過程中，我們更多時候是在前期進行充分的硬件預埋和接口預留。同時需要重新走一遍系統(tǒng)設(shè)計過程。

在智能駕駛產(chǎn)品生命開發(fā)過程中，分為三個方面的需求：

• 需求挖掘，目的是讓系統(tǒng)工程師看得懂；

• 系統(tǒng)需求定義，主要是讓測試人員看得懂；

• 系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計，讓程序員看得懂。

不懂產(chǎn)品設(shè)計的系統(tǒng)架構(gòu)師不是好的程序員。

程序員想要了解產(chǎn)品功能是如何實現(xiàn)的，需具備一些系統(tǒng)架構(gòu)和軟件架構(gòu)的知識。系統(tǒng)架構(gòu)工程師要了解產(chǎn)品設(shè)計，包括用戶心理、人機交互的一些認知和分析。

02-智能駕駛功能設(shè)計的第一性原理

智能駕駛功能設(shè)計的第一性原理：盡量減少人在路上（車上）的時間，如果做不到，那就讓他輕松快樂。

TJA就是L2，TJP就是L3，并不太合理，全速功能不可少；

高級別泊車更能提升用戶體驗，因為低速封閉場地，更容易和行車級別錯配搭載；

L4大規(guī)模應用時，內(nèi)容生態(tài)會有新的增長支撐。

03-功能設(shè)計原則

原則1：信息充分和信息過載

L4 級Robotaxi車可以充分展示路況，用戶獲得的行駛信息越多，安全感就會越強。這個方式同時也達到了法律免責的目的，就是已經(jīng)把相關(guān)信息都給到了人。但容易出現(xiàn)信息過載。

例如，用戶經(jīng)常抱怨車的預警功能聲音過于頻繁，系統(tǒng)顯示退出時紅色太刺眼等系列問題。換言之，人們理解結(jié)構(gòu)化信息需要一個思考的過程，太多的結(jié)構(gòu)化信息會讓人們焦慮。

所以我們在不斷地尋找用戶的信息充分認知和信息過載之間的一個平衡點。

原則2：為什么樣的用戶設(shè)計？

為可能的所有用戶設(shè)計安全的產(chǎn)品。傳統(tǒng)汽車在設(shè)計智能駕駛功能時，都把智能駕駛功能盡量設(shè)計得不那么容易被誤觸發(fā)。

為目標用戶設(shè)計舒適度更高的產(chǎn)品。特斯拉只為目標用戶設(shè)計服務，比如都是相對容易嘗鮮并有一定認知能力的年輕人，設(shè)計一些功能安全考量相對不那么嚴格的產(chǎn)品。

所以，我們該用什么樣的思考維度去設(shè)計這個產(chǎn)品，也是現(xiàn)在面臨的問題。

在保證安全的前提下，我們要學習特斯拉的設(shè)計理念和設(shè)計方式，從目標用戶著手去進行系統(tǒng)設(shè)計。

原則3：人工智能的智能駕駛的恐怖谷理論

隨著人工智能體越來越像人，人們對于它的好感度會增加。比如工業(yè)機器人，它的好感度就不如像人的機器人。但是，隨著機器人越來越像人，越來越逼近人，也會讓人產(chǎn)生一些恐懼。

對于智能駕駛而言，從 L0 開始其實不算逼真性，應該叫做智能性，就是機器營造的安全感和人類安全感之間的一個對比。從 L0開始，那么它的智能性不太夠，主要是幫助人來剎一腳，AEB就是典型的L0 的功能。L1能夠減少人的一部分的這個疲勞感。

我認為L2 ++是比較好的一個狀態(tài)。

L3會造成人們對這個系統(tǒng)不信任，因為當他失去注意力的時候，他認為把自己的生命安全交到了一個還不完備的系統(tǒng)手里。同時法律責任以及對于車輛的管理權(quán)在人和車之間不斷地切換。一旦報警，人就要接管，然后一旦正常行駛車還要再去控制車輛。

所以 L3 現(xiàn)在是一個大家信任度最低的狀態(tài)，到了 L4、L5 其實它的狀態(tài)會提升。

人工智能的智能駕駛恐怖谷理論存在兩種兩種矛盾：

一是，駕駛員恢復時間和需要駕駛員介入的時間存在矛盾。

• 部分高級別智能駕駛功能（比如L3）觸發(fā)時，允許駕駛員短時間內(nèi)不需要參與駕駛?cè)蝿眨?/span>

• 駕駛員恢復正常駕駛能力時間從6秒到幾分鐘，難以保證較短時間內(nèi)完全接管車輛；

• 某些緊急工況只能留3秒左右時間給駕駛員（針對不支持自動換道的自動駕駛車輛）。

二是，權(quán)責模糊地帶的界定。

用戶能力與責任矛盾上，L3自動駕駛工作期間，駕駛員不參與駕駛?cè)蝿?，駕駛員是否能及時發(fā)現(xiàn)或接管車輛，尤其駕駛員在過于信賴L3系統(tǒng)后。但這與賦予駕駛員責任不匹配。

04-系統(tǒng)設(shè)計原則

原則1：硬件復用的設(shè)計原則

功能安全只能向下兼容；

算力資源的使用，重要度大于時序

原則2：易用和安全的天然矛盾

現(xiàn)階段，功能上能實現(xiàn)的AVP，在大規(guī)模應用過程中往往會被設(shè)計成HPA。

05-智能駕駛的降級必然、兜底必然和收斂必然

智能駕駛的降級必然、兜底必然和收斂必然是我們最近討論出來的結(jié)果。

這三者本質(zhì)是冗余、異構(gòu)、相互獨立的系統(tǒng)，主要解決的是單點失效、軟硬件系統(tǒng)性失效、公因失效等問題。誠然，這三者的最終目的是降低功能安全開發(fā)難度。

06-只有模塊化才能生存

結(jié)論：

1. 即使OEM定義和主導開發(fā)，Tier 1依然不會沒有生存空間，不同OEM的協(xié)同方式是不同的；

2. 做全棧，但不見得賣全棧；

3. 從經(jīng)濟的角度來說，Tier 2做交付是不劃算的。

OEM、Tier 1、Tier 2它們是如何賺錢的？

OEM：用標準化模塊做個性化邏輯連接。

Tier1：用模塊化產(chǎn)品提供標準化服務。

Tier2：用標準化高技術(shù)產(chǎn)品形成壁壘。

以NVIDIA 為例，軟硬件盡可能充分的解耦，才能使軟件層部分功能更好地遷移到不同的硬件上。簡言之，硬件平臺化、軟件模塊化，同時軟硬件能夠充分地解耦。

07-一些思考

沒有顯性錯誤的設(shè)計就是好的設(shè)計嗎？

比如關(guān)于剎車，前段時間特斯拉車主公開道歉，說承認把油門當成剎車。但問題在于特斯拉是沒有責任的，單踏板模式是否是對的。

在我看來是是因為它的能量回收設(shè)計的太明顯了，一松油門就停，使大家已經(jīng)不會踩剎車了。因此容易讓人造成誤解。

一鍵直達是好的設(shè)計嗎？

例如關(guān)于智能駕駛使能，是不是一次性開啟一個功能就是好的設(shè)計，到底誤觸發(fā)會不會有風險？這個是我們后續(xù)在功能設(shè)計里面應該思考的問題。

實用主義極簡是好的設(shè)計嗎？

例如關(guān)于取消毫米波雷達，在 ADAS使用方面主要依靠攝像頭，現(xiàn)在確實毫米波雷達的使用權(quán)重很低。因為毫米波雷達對金屬物體過分敏感，可能也不是那么好的一種置信度高的信號。

但是因為傳感器的異構(gòu)冗余等特點，我們依然認為毫米波雷達不應該被取消，就是激光雷達、毫米波雷達、攝像頭應該充分地在該系統(tǒng)上形成冗余。

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