車(che)東西(xi)1月5日消息，就在今天，GTIC 2022全球自(zi)動(dong)駕(jia)駛(shi)(shi)峰(feng)會正式在深(shen)圳(zhen)拉開序幕，多(duo)個行業(ye)專家(jia)、自(zi)動(dong)駕(jia)駛(shi)(shi)企業(ye)代(dai)表(biao)、自(zi)動(dong)駕(jia)駛(shi)(shi)傳(chuan)感器供應(ying)商代(dai)表(biao)齊(qi)聚一(yi)堂，共同為自(zi)動(dong)駕(jia)駛(shi)(shi)行業(ye)的發展提出了(le)各自(zi)的真知(zhi)灼(zhuo)見。
本次峰會由智一科技旗下智能汽車產業新媒體車東西、人工智能與新興科技知識分享平臺智東西公開課聯合主辦，以“加速落地 砥礪前行”為主題，共設置了自動駕駛高峰論壇、量產自動駕駛專題論壇、自動駕駛芯片與(yu)域控制(zhi)器(qi)專題(ti)(ti)論壇和L4級自動駕(jia)駛專題(ti)(ti)論壇四個論壇，共有19位嘉賓帶來(lai)了18場主題(ti)(ti)演講和致辭。
峰會受到了各地趕來的(de)(de)自動駕駛工程師(shi)、創業者、投資(zi)人的(de)(de)熱(re)情支(zhi)持，全(quan)天都座(zuo)無虛(xu)席，甚(shen)至(zhi)還需要專門(men)為觀眾增加座(zuo)位，全(quan)網觀看直播(bo)的(de)(de)人數高達(da)150萬人。
國(guo)內自動駕駛(shi)領域資深研究學(xue)者，西安交通大學(xue)教(jiao)授，中國(guo)自動化學(xue)會(hui)會(hui)士薛建(jian)儒教(jiao)授對類人自動駕駛(shi)進(jin)行了思考，為本次(ci)自動駕駛(shi)峰會(hui)拉開(kai)了序幕。
集度汽車、小鵬汽車和長城沙龍分別分享了自己在量產自動駕駛方面的思考；元戎啟行、如祺出行、小馬智行、文遠知行等Robotaxi創企則分享了自己在無人駕駛出租車和L4級自動(dong)駕(jia)(jia)(jia)駛降維L2方面的(de)進展(zhan)；Nullmax紐勱科(ke)技、領駿(jun)科(ke)技、映馳科(ke)技等從(cong)量產自動(dong)駕(jia)(jia)(jia)駛供應商的(de)角度做出了(le)思(si)考；黑芝麻(ma)、后摩(mo)智能、探維科(ke)技則分別從(cong)自動(dong)駕(jia)(jia)(jia)駛芯片和激光雷達方面對自動(dong)駕(jia)(jia)(jia)駛的(de)發展(zhan)做出了(le)思(si)考；盟識科(ke)技、于萬(wan)智駕(jia)(jia)(jia)則介紹了(le)L4級自動(dong)駕(jia)(jia)(jia)駛領域細分賽道(dao)的(de)發展(zhan)情況。
整個(ge)演講過程中(zhong)，多個(ge)大佬都拋出了(le)非常有(you)趣的(de)(de)觀點，數次贏得觀眾的(de)(de)掌聲，直播過程中(zhong)也(ye)刷屏不(bu)斷(duan)，火熱(re)的(de)(de)氣氛將自(zi)動駕駛峰會的(de)(de)盛況推到了(le)高潮。
那么，2022年自動駕(jia)(jia)駛(shi)(shi)行(xing)業究竟發(fa)(fa)生了哪些變(bian)化？2023年自動駕(jia)(jia)駛(shi)(shi)行(xing)業又(you)該如何發(fa)(fa)展？自動駕(jia)(jia)駛(shi)(shi)的(de)最終形態(tai)應該如何？車東(dong)西詳細梳(shu)理了18位大咖(ka)分享(xiang)的(de)干貨，看行(xing)業大咖(ka)如何位自動駕(jia)(jia)駛(shi)(shi)行(xing)業的(de)發(fa)(fa)展把脈。
一、國內自動駕駛火熱發展 正快速迭代發展
智一(yi)科技(ji)聯(lian)合創(chuang)始人(ren)、CEO龔倫常代表主辦方(fang)致(zhi)辭(ci)，他表示，最近幾(ji)年，在政策、能源變(bian)革以及(ji)智能化的驅動下，中(zhong)國(guo)的汽車(che)產業正迎來新一(yi)輪發展和趕超良(liang)機，自(zi)主新能源車(che)企崛起，出口快速增長(chang)，L2級輔助駕駛(shi)的滲透率(lv)超過(guo)30%。另一(yi)方(fang)面，L4高等級自(zi)動駕駛(shi)賽道(dao)(dao)變(bian)化較大，歐美多家(jia)知名創(chuang)企倒閉(bi)或陷(xian)入破產邊(bian)緣(yuan)，國(guo)內的玩家(jia)則(ze)各顯神通，要么在量產自(zi)動駕駛(shi)賽道(dao)(dao)落地，要么在封閉(bi)場景中(zhong)實(shi)現商業化。行業的劇(ju)烈變(bian)化呼喚更多的交流與(yu)對話。
龔倫(lun)常介紹到，今(jin)年的峰會(hui)圍繞自(zi)(zi)動(dong)(dong)駕(jia)駛(shi)的學術研究、Robotaxi、車載計算平臺、激光(guang)雷達、多傳感器融(rong)合自(zi)(zi)動(dong)(dong)駕(jia)駛(shi)、純視覺自(zi)(zi)動(dong)(dong)駕(jia)駛(shi)、域控制器以及(ji)自(zi)(zi)動(dong)(dong)駕(jia)駛(shi)的落地應用等方向設置了(le)多個話題。
智一科技聯合(he)創始人(ren)、CEO龔倫常
龔倫常(chang)對此提出期許(xu)，希望通過專注于不同(tong)(tong)方向的(de)玩家的(de)交(jiao)流(liu)探討，能進(jin)一步撥開行業發展的(de)迷(mi)霧，推動(dong)(dong)創新和技術的(de)落(luo)地應(ying)用。同(tong)(tong)時，龔倫常(chang)也表示，希望自(zi)動(dong)(dong)駕駛峰會(hui)成為技術研討、產業交(jiao)流(liu)與落(luo)地對接的(de)重要平臺。
龔(gong)倫常(chang)表(biao)示，今年(nian)是智(zhi)一(yi)科技(ji)(ji)成(cheng)立的(de)(de)(de)第7個年(nian)頭。這些(xie)年(nian)，智(zhi)一(yi)科技(ji)(ji)堅持技(ji)(ji)術和產(chan)業(ye)雙輪驅動(dong)，聚焦(jiao)數字化和智(zhi)能化進(jin)程(cheng)中的(de)(de)(de)關(guan)鍵技(ji)(ji)術及(ji)其在(zai)行業(ye)中的(de)(de)(de)應(ying)用，持續提(ti)供優質、專業(ye)的(de)(de)(de)內(nei)容，已成(cheng)為國內(nei)定位(wei)獨特且(qie)具有較(jiao)高的(de)(de)(de)影響力和公(gong)信力的(de)(de)(de)產(chan)業(ye)媒體。目前(qian)已經形成(cheng)了以車東西、芯東西、智(zhi)東西為代表(biao)的(de)(de)(de)產(chan)業(ye)新媒體矩(ju)陣。
同時(shi)，針對產(chan)業(ye)升級(ji)(ji)需(xu)求(qiu)，智一科技(ji)(ji)著力(li)發展出以智東西公(gong)開課(ke)(ke)為(wei)核(he)心(xin)的企業(ye)服(fu)務體系。圍繞自動駕駛、人工智能(neng)等領域的重點(dian)技(ji)(ji)術方向，與產(chan)業(ye)優秀公(gong)司(si)合(he)(he)作(zuo)，舉(ju)(ju)辦(ban)系列talk；也與全球(qiu)頂級(ji)(ji)高校的專家學者合(he)(he)作(zuo)，舉(ju)(ju)辦(ban)關(guan)注前沿研(yan)究的新青年講座；還(huan)與國內外頂級(ji)(ji)企業(ye)合(he)(he)作(zuo)舉(ju)(ju)辦(ban)契(qi)合(he)(he)企業(ye)需(xu)求(qiu)的定制(zhi)公(gong)開課(ke)(ke)。截止目前，已經(jing)完成(cheng)的課(ke)(ke)程(cheng)超過600節，在行業(ye)獲得了不錯的口碑。
國內自動駕駛(shi)領域(yu)的(de)學術專家(jia)、西安交通(tong)大學教授薛建(jian)儒率先了拉開(kai)了本場大會的(de)干貨(huo)分享。
薛建儒(ru)教授認為任何(he)人工智(zhi)(zhi)(zhi)能(neng)技術最終都會以系統(tong)(tong)形式呈(cheng)現(xian)。現(xian)有的(de)智(zhi)(zhi)(zhi)能(neng)系統(tong)(tong)可分為兩大類(lei)：數字化智(zhi)(zhi)(zhi)能(neng)系統(tong)(tong)與物(wu)理智(zhi)(zhi)(zhi)能(neng)系統(tong)(tong)。數字化智(zhi)(zhi)(zhi)能(neng)系統(tong)(tong)運(yun)行于(yu)數字空間，例(li)如(ru)會下(xia)圍棋(qi)的(de)alphago、能(neng)解析蛋白質結構的(de)alpha fold。物(wu)理智(zhi)(zhi)(zhi)能(neng)系統(tong)(tong)運(yun)行于(yu)物(wu)理世界中，例(li)如(ru)無(wu)人車、無(wu)人機、各類(lei)智(zhi)(zhi)(zhi)能(neng)機器人等。自動駕駛是物(wu)理智(zhi)(zhi)(zhi)能(neng)系統(tong)(tong)中的(de)典型代表，也是是新一代人工智(zhi)(zhi)(zhi)能(neng)發展戰(zhan)略規劃重點突(tu)破方(fang)向。
西安交通大學教授薛建儒
實(shi)現(xian)自(zi)(zi)(zi)動駕(jia)駛(shi)有兩(liang)條技術路線(xian)：自(zi)(zi)(zi)主(zhu)智(zhi)能(neng)(neng)和(he)(he)協(xie)(xie)同智(zhi)能(neng)(neng)，自(zi)(zi)(zi)主(zhu)智(zhi)能(neng)(neng)通過(guo)多傳感融合的(de)(de)(de)環境感知、魯棒優化的(de)(de)(de)運動規劃(hua)和(he)(he)控制實(shi)現(xian)無人駕(jia)駛(shi)。協(xie)(xie)同智(zhi)能(neng)(neng)則是(shi)通過(guo)引入人的(de)(de)(de)作(zuo)用(yong)、車與車、車與交通設施互聯互通實(shi)現(xian)無人駕(jia)駛(shi)。自(zi)(zi)(zi)主(zhu)智(zhi)能(neng)(neng)與協(xie)(xie)同智(zhi)能(neng)(neng)是(shi)實(shi)現(xian)自(zi)(zi)(zi)動駕(jia)駛(shi)的(de)(de)(de)兩(liang)種(zhong)不同途(tu)徑，但需要指出的(de)(de)(de)是(shi)自(zi)(zi)(zi)主(zhu)智(zhi)能(neng)(neng)依然(ran)是(shi)自(zi)(zi)(zi)動駕(jia)駛(shi)核心。
一(yi)個典型的自動駕(jia)駛(shi)系統，輸(shu)入(ru)地圖和(he)環境的感知，然后輸(shu)出決策和(he)執(zhi)行，這種技術路線也已經得到了(le)驗(yan)證(zheng)。
這(zhe)一技(ji)術路線(xian)主要有兩(liang)個(ge)關鍵點，一是(shi)環境的理解(jie)和預(yu)測，二是(shi)運(yun)動規劃和控制。
具體來講(jiang)，交通(tong)場(chang)景的識別和(he)(he)理解主要分為(wei)兩個層面，分別為(wei)定位導航和(he)(he)自主避障。在(zai)定位導航方面，傳統的方式為(wei)全球(qiu)衛星定位系統和(he)(he)地圖配合來實(shi)現(xian)定位，而在(zai)自動駕(jia)駛(shi)領域，這樣的定位能力(li)無法滿(man)足高(gao)精定位的需求(qiu)。
為(wei)此行業內(nei)推(tui)出(chu)了高精度(du)地(di)圖技術，高精度(du)地(di)圖也經過了三(san)個(ge)階段的發展，通過多(duo)傳感器采集(ji)局(ju)部測量，局(ju)部測量時空對齊、逐層抽(chou)象(xiang)，形成占據柵格地(di)圖。
在(zai)占(zhan)據柵格地圖(tu)的基礎上，疊加上道路邊界(jie)、車道、路口的情(qing)況等，形成(cheng)一個更加更好高精度的混合地圖(tu)。這樣做的好處是(shi)，可以(yi)實現無衛星(xing)環境進行定位。
目前(qian)的(de)(de)配備(bei)了(le)自(zi)動駕(jia)駛(shi)功能(neng)的(de)(de)智(zhi)能(neng)汽車上(shang)都(dou)搭載了(le)高(gao)(gao)精度(du)(du)地(di)(di)(di)圖，然而(er)，對于高(gao)(gao)精度(du)(du)地(di)(di)(di)圖由(you)于對環境空間的(de)(de)每個位置(zhi)都(dou)需要存儲信息(xi)，創建、存儲與(yu)更新都(dou)代價(jia)昂(ang)貴。人類(lei)開(kai)車時并非(fei)時時刻(ke)刻(ke)依賴高(gao)(gao)精度(du)(du)地(di)(di)(di)圖，有經驗(yan)的(de)(de)駕(jia)駛(shi)員大(da)腦(nao)里存在一張經驗(yan)地(di)(di)(di)圖，能(neng)否(fou)在自(zi)動駕(jia)駛(shi)上(shang)實現(xian)這張經驗(yan)地(di)(di)(di)圖？大(da)腦(nao)對環境的(de)(de)理解(jie)是以語義概念為基本單元的(de)(de)層次(ci)化組織，例如車輛、行人，交(jiao)通標示(shi)等。語義矢(shi)量地(di)(di)(di)圖就(jiu)是基于這樣的(de)(de)思(si)想(xiang)的(de)(de)構建的(de)(de)。
目(mu)前(qian)薛教授的(de)團隊提(ti)出了單(dan)目(mu)視覺(jue)定(ding)(ding)位(wei)技術，通過與神經(jing)網絡技術的(de)結合，實(shi)現(xian)了視覺(jue)語(yu)義地圖構建和(he)定(ding)(ding)位(wei)技術，實(shi)現(xian)了厘米級定(ding)(ding)位(wei)精(jing)度。
對于(yu)動(dong)態場(chang)景的(de)檢(jian)測，薛教授認(ren)為，目前的(de)檢(jian)測方法(fa)識別率都到達了90%以上(shang)，但對于(yu)自動(dong)駕駛來說，還不夠準確(que)，目前行(xing)業內正在考慮檢(jian)測、跟(gen)蹤和預測的(de)一體(ti)化技(ji)術(shu)，并結合(he)引3D形(xing)狀重(zhong)建、語義分割等現有技(ji)術(shu)。
而在駕駛決(jue)(jue)策(ce)方面，主要分為行為決(jue)(jue)策(ce)、運動(dong)規(gui)劃和(he)運動(dong)控制(zhi)。
在長期的(de)自動(dong)駕(jia)駛研(yan)究中(zhong)，薛(xue)教授團(tuan)隊認為可(ke)以借(jie)鑒(jian)人(ren)腦(nao)(nao)感知—運動(dong)回路的(de)強容錯、高能效、自學習等機(ji)制，研(yan)究受腦(nao)(nao)認知與神經科技啟(qi)發的(de)交(jiao)通場景理解、情境預測和駕(jia)駛決策方法，使自動(dong)駕(jia)駛系統能夠應(ying)對(dui)更多復(fu)雜的(de)場景。
針對類人智能駕駛，薛教授團(tuan)隊正在進(jin)行交通情(qing)景長時間(jian)預測，為了實現這樣方面的(de)研究，薛教授團(tuan)隊進(jin)行了一個交通參與者行為預測的(de)BLVD數(shu)據集，對軌(gui)跡(ji)、行為、意圖進(jin)行收集。
通過視(shi)點(dian)自適應的(de)行(xing)為識(shi)別，來(lai)識(shi)別視(shi)點(dian)的(de)不同(tong)變化(hua)，確(que)(que)定了行(xing)為以后，可以對行(xing)人的(de)運動軌跡進行(xing)預測，考慮行(xing)人之間(jian)的(de)互相影響之后，可以得到一個更加準確(que)(que)的(de)預測。
此(ci)外，還(huan)需要對事(shi)件進行一些預測，薛教授團隊選(xuan)擇的(de)是交(jiao)通事(shi)故(gu)的(de)分析，對交(jiao)通事(shi)故(gu)進行分析和預測，判(pan)斷駕(jia)駛員(yuan)的(de)注意力情況。
在(zai)駕(jia)(jia)(jia)駛(shi)決策中怎(zen)么引入類人(ren)駕(jia)(jia)(jia)駛(shi)策略呢？薛教(jiao)授團(tuan)隊進行了(le)模(mo)仿學(xue)習(xi)和強(qiang)化學(xue)習(xi)相結合(he)的(de)方式(shi)，還(huan)進行了(le)駕(jia)(jia)(jia)駛(shi)行為引導的(de)模(mo)仿，引導生成一(yi)個最佳的(de)駕(jia)(jia)(jia)駛(shi)行為軌跡。
薛教授認(ren)為(wei)，在自動(dong)駕駛領(ling)域，需要構(gou)建直(zhi)覺性(xing)的(de)認(ren)知計算框(kuang)架，讓系統無(wu)限的(de)接近人(ren)(ren)腦，實現真正的(de)無(wu)人(ren)(ren)駕駛。
二、量產自動駕駛火熱發展 國產零部件替代潮興起
在(zai)薛建儒教授對自動(dong)駕(jia)駛行業(ye)的發展(zhan)作出期許之后，多個企業(ye)代表也介紹了其對于(yu)自動(dong)駕(jia)駛的最新思考和規(gui)劃(hua)。
集度(du)智(zhi)能(neng)駕駛負責人王偉寶進(jin)行了名(ming)為《高效養(yang)成“三(san)域融通(tong)”高階智(zhi)能(neng)駕駛》的主題演講。王偉寶首先對智(zhi)能(neng)汽車發展背景與現狀(zhuang)進(jin)行了分析(xi)。
集度智能駕駛負(fu)責人王偉寶
在面向未來高階智能化、高階智能駕駛(shi)的(de)(de)狀態下(xia)，集度對于未來的(de)(de)平(ping)臺(tai)思(si)考聚焦在平(ping)臺(tai)化和安(an)全這兩個基本點。
在智能(neng)化平(ping)(ping)臺方面，集度在架構、算力(li)、傳感器等設計上發力(li)，希(xi)望(wang)能(neng)實現(xian)平(ping)(ping)臺的(de)(de)自我(wo)成(cheng)長和持續迭代能(neng)力(li)，使平(ping)(ping)臺可以從現(xian)階段的(de)(de)輔(fu)助駕(jia)駛(shi)逐漸達到高階的(de)(de)智能(neng)駕(jia)駛(shi)。
集度(du)在整車(che)方面應用了吉利(li)SEA浩瀚架構、百(bai)度(du)Apollo過去多(duo)年積累的智(zhi)(zhi)能駕駛和高精地圖等(deng)等(deng)AI驅動的智(zhi)(zhi)能化能力，并自研了一套JET（Jidu Evolving Technology）平臺，使智(zhi)(zhi)能核心能力和平臺更好地連接，滿(man)足全車(che)智(zhi)(zhi)能化的能力。
王偉寶在演講中解讀了集(ji)度(du)高階智(zhi)能(neng)駕駛的(de)安全(quan)理念(nian)。集(ji)度(du)認為，對于(yu)高階智(zhi)能(neng)駕駛，需(xu)要從“設(she)計安全(quan)、驗證安全(quan)、感知安全(quan)”三(san)個層面(mian)建立(li)冗余安全(quan)體系。設(she)計安全(quan)方(fang)面(mian)，算(suan)力(li)冗余、傳感器冗余、架構冗余都是非常重要的(de)一環。
大規模的(de)(de)驗(yan)證是(shi)非常(chang)重(zhong)要的(de)(de)，集度全棧應用百度Apollo高階自(zi)動駕(jia)駛全套能(neng)力(li)和安全體系(xi)。Apollo在全國30多個城市(shi)有超過4000萬公里的(de)(de)安全測試里程。
此外(wai)，用(yong)戶對于(yu)安(an)全(quan)(quan)的(de)(de)(de)感知同樣被(bei)集度視(shi)為安(an)全(quan)(quan)的(de)(de)(de)重要一環。因此集度在座艙(cang)內應用(yong)到了基(ji)于(yu)服務化SOA的(de)(de)(de)理念(nian)，使得艙(cang)內可(ke)以實(shi)時和用(yong)戶進行整體(ti)(ti)的(de)(de)(de)交互。同時，車外(wai)也布(bu)置了很多視(shi)覺、語音(yin)整體(ti)(ti)的(de)(de)(de)交互體(ti)(ti)驗，讓對安(an)全(quan)(quan)的(de)(de)(de)感知更加全(quan)(quan)面(mian)與完整。
小(xiao)鵬(peng)汽(qi)車(che)自(zi)動(dong)(dong)駕駛專家陳林則介紹了小(xiao)鵬(peng)汽(qi)車(che)在自(zi)動(dong)(dong)駕駛領(ling)域的發展策略和探(tan)索成(cheng)果。
小鵬(peng)汽車自動駕駛(shi)專(zhuan)家陳林
他(ta)講到(dao)，要在城市(shi)內實現導航輔助駕駛，比高(gao)速場景難了(le)很多，小鵬(peng)團(tuan)隊用(yong)了(le)1年多的時(shi)間(jian)才發布(bu)了(le)城市(shi)NGP。用(yong)數據(ju)來(lai)說的話，相比高(gao)速NGP，城市(shi)NGP代(dai)碼量(liang)(liang)提升(sheng)了(le)6倍(bei)，感知模型(xing)的數量(liang)(liang)增(zeng)加了(le)4倍(bei)，決(jue)策控制相關(guan)的代(dai)碼量(liang)(liang)更是達到(dao)了(le)驚(jing)人的88倍(bei)。
陳林(lin)講到(dao)，量產智能(neng)輔助駕駛賽道目前已經結(jie)束了上半場的競爭，接下來(lai)會進入到(dao)了下半場階段。
在上半(ban)場，小鵬汽車完成了三大拼圖——發布了高速(su)NGP和城市NGP，還(huan)有記憶泊車功(gong)能。
下(xia)半場小鵬的(de)目(mu)標是實(shi)現XNGP，就是實(shi)現全場景(jing)的(de)導航(hang)輔助駕駛(shi)功(gong)能，包(bao)括無高精地(di)圖區(qu)域的(de)導航(hang)輔助駕駛(shi)+城(cheng)市NGP+高速NGP+停車場導航(hang)輔助駕駛(shi)。
要實現(xian)XNGP，既需要硬件、軟件上的(de)支持，也需要有全閉環，自成長的(de)AI和數據體(ti)系。
首先，XNGP需要全(quan)新的(de)(de)、以視(shi)頻數據為主的(de)(de)感知(zhi)(zhi)模型。小(xiao)鵬(peng)進而打造了名為XNet的(de)(de)感知(zhi)(zhi)模型。該模型不僅更(geng)好的(de)(de)動態(tai)物體感知(zhi)(zhi)能力，還能預測其(qi)(qi)他車(che)輛(liang)的(de)(de)行(xing)駛軌跡(ji)，非常方便在城市內與其(qi)(qi)他車(che)輛(liang)進行(xing)博弈(yi)。
其次，為了訓練(lian)新的(de)自(zi)動(dong)駕(jia)駛算法模型，小鵬也打造了一套(tao)優秀的(de)全自(zi)動(dong)數據標注(zhu)系統。
陳林講(jiang)到，要實現XNet的模型訓(xun)練，需要對視頻數據進行復雜(za)標(biao)注，如果用人(ren)工(gong)的話需要2000人(ren)年的工(gong)作(zuo)量，即1000人(ren)工(gong)作(zuo)2年，費(fei)時又費(fei)力。
為(wei)此，小鵬(peng)專(zhuan)門(men)打造了一套智能(neng)的數據標注系(xi)統，可以把2000人年的標注量(liang)，在16.7天內(nei)完成，效率提升(sheng)了4.5萬倍。
再次，數(shu)據標注完成之(zhi)后，需(xu)要(yao)訓練AI算(suan)法模(mo)型，對算(suan)力(li)的要(yao)求非常(chang)之(zhi)高。
如果用單機(ji)進(jin)行全精(jing)度訓(xun)練，需(xu)(xu)要(yao)276天才能(neng)完成，即使(shi)優(you)化后(hou)的(de)單機(ji)訓(xun)練也(ye)需(xu)(xu)要(yao)32天。好(hao)在小(xiao)鵬跟阿里合(he)作(zuo)打造了一個名為(wei)扶搖的(de)自(zi)動(dong)駕駛(shi)智(zhi)算中心，僅需(xu)(xu)11小(xiao)時就能(neng)搞定模型訓(xun)練。
模型訓練完成之(zhi)后，小(xiao)鵬會將(jiang)其感知(zhi)模型部署在車(che)端(duan)的(de)(de)英偉達Orin-X芯片之(zhi)上(shang)。這(zhe)里也有難點(dian)，如果直接部署，XNet需要122%的(de)(de)Orin-X的(de)(de)算(suan)力，難以實現。所以小(xiao)鵬團(tuan)隊重新寫了Transformer，并(bing)進行了DLA優(you)化(hua)，最(zui)終僅僅需要9%的(de)(de)算(suan)力即可部署動態XNet。
小鵬也構建了一個仿真(zhen)系統。其自動(dong)駕(jia)駛算法每進行一次改動(dong)，都會(hui)在仿真(zhen)測試系統里進行5000萬公里測試，覆(fu)蓋5000個核心模(mo)擬(ni)場(chang)景和17000個專項(xiang)模(mo)擬(ni)場(chang)景，此后才(cai)會(hui)推送(song)給用戶。
元戎啟(qi)行(xing)合伙人&副總裁劉念邱也帶來了(le)關于(yu)量(liang)產高(gao)級別自(zi)動駕駛的研究分享。
元戎啟行合伙人&副總裁(cai)劉念邱(qiu)
劉念邱表(biao)示(shi)，2022年高級(ji)別自(zi)動駕(jia)駛(shi)迎來了發展(zhan)的(de)機(ji)遇。那么高級(ji)別自(zi)動駕(jia)駛(shi)應該(gai)如何(he)量產呢？
劉(liu)念邱表(biao)示，在前幾年，自動駕(jia)駛的(de)成本一(yi)直(zhi)居高不(bu)下，一(yi)套方案的(de)成本就能(neng)買(mai)一(yi)輛車(che)。對車(che)廠(chang)來說，這樣的(de)方案顯然(ran)是不(bu)能(neng)量產的(de)。
但(dan)對于(yu)元(yuan)戎啟行來說，元(yuan)戎啟行推出了量產(chan)后(hou)成本低于(yu)3000美金的(de)L4級(ji)自動(dong)(dong)駕(jia)駛前裝解決方案，打造出人人都能消費得起的(de)L4級(ji)自動(dong)(dong)駕(jia)駛系(xi)統(tong)。而且元(yuan)戎啟行技(ji)術方案在感知算(suan)法、AI推理引擎、量產(chan)地圖(tu)、決策和規劃、數據(ju)閉環等方面具有顯著優勢，這樣才是(shi)實(shi)現量產(chan)的(de)最(zui)佳手段(duan)。
劉念邱(qiu)表示，乘用(yong)車中(zhong)采用(yong)的技(ji)術90%都(dou)可復用(yong)在(zai)自動(dong)駕駛(shi)輕卡(ka)上，因此選擇在(zai)出行(xing)和同(tong)城貨運兩個方面進行(xing)落地。而量產的車輛(liang)即可賣(mai)給消費(fei)者，也能夠用(yong)來提供Robotaxi出行(xing)服務。
此外(wai)，劉念邱還強調，要實現量產(chan)，單打獨斗是(shi)走不遠的(de)，面對自動(dong)駕(jia)駛量產(chan)的(de)工程難題，元戎啟行與產(chan)業鏈的(de)上下游、高(gao)校和科研機(ji)構都達成了(le)良好的(de)合作(zuo)關系，逐漸(jian)建立了(le)生態(tai)圈。
黑芝(zhi)麻智能(neng)首席市場(chang)營銷官楊宇(yu)欣則介紹了(le)芯(xin)片對(dui)于自(zi)動(dong)駕(jia)駛(shi)行業發展的(de)(de)(de)促進。他(ta)表示，中國(guo)市場(chang)的(de)(de)(de)L2及以上自(zi)動(dong)駕(jia)駛(shi)滲透率(lv)領先全球(qiu)，國(guo)內用戶對(dui)于自(zi)動(dong)駕(jia)駛(shi)的(de)(de)(de)接受度也更高，愿意為其支付，這(zhe)為自(zi)動(dong)駕(jia)駛(shi)產業的(de)(de)(de)崛起提供(gong)了(le)絕佳的(de)(de)(de)土壤。
黑芝麻智能首席(xi)市場(chang)營銷(xiao)官(guan)楊宇欣
楊宇欣認為(wei)，智能駕駛技術的(de)不斷演(yan)進，也對汽車芯片(pian)的(de)格局(ju)帶來了新的(de)變化，傳統MCU主要由海(hai)外(wai)企業(ye)供(gong)應，功能芯片(pian)SOC也是(shi)海(hai)外(wai)供(gong)應為(wei)主。而在當下(xia)自動(dong)駕駛要求(qiu)下(xia)，車企對于行泊一(yi)體SOC的(de)需求(qiu)提(ti)升(sheng)，國(guo)內企業(ye)在這方面已經(jing)處于領先地(di)位。
行(xing)泊一體(ti)(ti)是一個復(fu)雜的(de)系統，單芯(xin)(xin)片支持行(xing)泊一體(ti)(ti)功(gong)能(neng)，對芯(xin)(xin)片的(de)性能(neng)、功(gong)能(neng)、集成(cheng)度(du)、功(gong)耗等(deng)等(deng)都有極高的(de)要求。華山二號A1000是國(guo)內首款單芯(xin)(xin)片支持行(xing)泊一體(ti)(ti)域控制器的(de)國(guo)產(chan)芯(xin)(xin)片平臺。基于(yu)黑芝麻智能(neng)自研兩大(da)的(de)車規(gui)級(ji)核(he)心IP低功(gong)耗神經網絡加速器NPU——DynamAI NN引擎(qing)及(ji)圖像處理核(he)心ISP——NeuralIQ ISP開發(fa)。同時(shi)，A1000已完(wan)成(cheng)所有量(liang)產(chan)所需要的(de)車規(gui)認證(zheng)及(ji)軟件配套。
在(zai)目前的(de)(de)自動(dong)(dong)駕駛(shi)領域，對于高性能(neng)車規芯(xin)片的(de)(de)需求非常(chang)高，黑芝(zhi)麻(ma)智能(neng)也長期深耕于自動(dong)(dong)駕駛(shi)芯(xin)片領域。
華山(shan)(shan)二(er)(er)號A1000可(ke)以為L2+級(ji)自(zi)動(dong)駕(jia)駛(shi)提供幫助(zhu)，華山(shan)(shan)二(er)(er)號A1000PRO直接面向L3級(ji)自(zi)動(dong)駕(jia)駛(shi)，華山(shan)(shan)二(er)(er)號A1000L則面向更(geng)廣大的(de)L2級(ji)自(zi)動(dong)駕(jia)駛(shi)市場。而(er)A2000芯片，則可(ke)以提供多(duo)域融合的(de)能(neng)力，為更(geng)高階(jie)智能(neng)駕(jia)駛(shi)提供幫助(zhu)。
目前黑(hei)芝麻已(yi)經(jing)掌(zhang)握了完全自主可控的(de)(de)核心IP，通(tong)過(guo)這種方式構建自己的(de)(de)核心競爭力，在算法(fa)層面，黑(hei)芝麻也已(yi)經(jing)進行了全棧的(de)(de)自研(yan)。
黑芝麻智能除了(le)向車企提供(gong)芯片(pian)，還(huan)提供(gong)了(le)“瀚海”自(zi)動駕駛(shi)中(zhong)間件、“山海”人工(gong)智能工(gong)具鏈，更好(hao)的幫(bang)助車企落地自(zi)動駕駛(shi)。
在(zai)(zai)具體解(jie)決方(fang)案層(ceng)面，黑(hei)芝(zhi)麻智(zhi)能(neng)在(zai)(zai)乘(cheng)用(yong)車(che)方(fang)面提供(gong)了BEST Drive系列(lie)方(fang)案，可以覆蓋L2~L3級(ji)輔助駕駛，也(ye)可以為用(yong)戶提供(gong)中(zhong)央計算(suan)SOC華山二號A2000。同(tong)(tong)時，為了滿足日(ri)益增長(chang)的商(shang)用(yong)車(che)需求，黑(hei)芝(zhi)麻智(zhi)能(neng)也(ye)推出了一套名為Patronus2.0的商(shang)用(yong)車(che)主動安全系統。黑(hei)芝(zhi)麻智(zhi)能(neng)認為自動駕駛行業最終會走向車(che)路(lu)協(xie)同(tong)(tong)領域，因此也(ye)在(zai)(zai)車(che)路(lu)協(xie)同(tong)(tong)邊緣計算(suan)方(fang)面進(jin)行發力。
目前(qian)黑(hei)芝(zhi)麻已經(jing)獲得了包括江淮、東(dong)風、吉咖(ka)在內的15+車(che)企定(ding)點，已經(jing)開始(shi)了全(quan)面的量(liang)產，在今年還將會公(gong)布多個車(che)企的合作項目。
如祺出(chu)行(xing)CTO宋(song)德強(qiang)在(zai)會上發表了(le)題為《Robotaxi運(yun)營科技平(ping)臺升級改造與(yu)數(shu)據(ju)變現》的主題演講，從網約車產品架構、升級功能模塊以及(ji)數(shu)據(ju)運(yun)營變現探索等方面出(chu)發對如祺出(chu)行(xing)Robotaxi運(yun)營科技平(ping)臺和相(xiang)關業務(wu)開展(zhan)情況進行(xing)了(le)介紹。
如祺出行CTO宋德強
如祺(qi)出行(xing)(xing)基于成(cheng)熟的(de)出行(xing)(xing)服務運(yun)營(ying)經驗和對用(yong)戶出行(xing)(xing)場(chang)景的(de)深(shen)刻洞(dong)察(cha)，從乘客交互、交易平臺、乘客營(ying)銷、運(yun)力保障(zhang)、安(an)全監(jian)管(guan)等(deng)多維(wei)度對Robotaxi運(yun)營(ying)科技平臺進行(xing)(xing)全面優化升級。
如祺出行開啟(qi)Robotaxi混(hun)合運(yun)營服務后，用(yong)戶通過同一入(ru)口(kou)即可同時呼(hu)叫有人(ren)(ren)駕(jia)駛(shi)車輛和自(zi)動(dong)駕(jia)駛(shi)車輛兩種運(yun)力，不(bu)需(xu)要(yao)特地切(qie)換獨立(li)入(ru)口(kou)，打(da)開如祺出行app首(shou)頁的“打(da)車”服務，如常(chang)輸入(ru)上下車地點，由平臺根據(ju)等(deng)候時長、距離等(deng)多(duo)維(wei)度最優(you)原(yuan)則智(zhi)能匹配有人(ren)(ren)車或無人(ren)(ren)車提(ti)供服務，更符合日常(chang)出行需(xu)求。
同時，如(ru)祺出(chu)行還通過全量用戶日常出(chu)行的(de)真實熱點(dian)場景和(he)數據，聯合自動駕駛公司持續(xu)優(you)化上下車點(dian)密度，減少用戶上下車的(de)步行距離，逐步解決當前限制了(le)Robotaxi商業化的(de)上下車點(dian)密度不足(zu)這一難題(ti)，持續(xu)改善Robotaxi乘客(ke)線下體驗。
宋德強還(huan)介(jie)紹了如祺出行通過有人駕駛(shi)網(wang)約車(che)積累(lei)的(de)成熟運(yun)(yun)營經(jing)驗和海量數據(ju)優勢(shi)，逐步(bu)完(wan)善Robotaxi運(yun)(yun)營科技體系的(de)情況(kuang)。
立足于(yu)自動駕駛(shi)車端、云端和(he)數(shu)據三大模(mo)塊相互(hu)配合的發展模(mo)式，如祺(qi)出行(xing)也(ye)在Robotaxi運營過(guo)程中，推進(jin)(jin)運營數(shu)據變現(xian)的相關探索：除了(le)通過(guo)數(shu)據反(fan)哺自動駕駛(shi)技術(shu)優化迭代以外(wai)，也(ye)在進(jin)(jin)行(xing)高(gao)精地圖數(shu)據眾(zhong)包、仿真場景庫(ku)、駕駛(shi)員知識圖譜等多維度探索，為(wei)后續廣汽集(ji)團(tuan)自動駕駛(shi)汽車量產和(he)C端市場應用積累核心競爭力。
Nullmax紐勱創始人兼CEO徐雷分享了他在(zai)關于行(xing)泊一體的形(xing)態演變上的理解。
Nullmax紐勱創始(shi)人兼CEO徐雷(lei)
徐雷(lei)表示，中國ADAS市場空間(jian)非常巨大，整體滲透率也在顯著(zhu)提升，未來中國ADAS市場規(gui)模(mo)預(yu)計(ji)可超(chao)千億元，增長空間(jian)巨大。
MaxDrive行(xing)泊一體方案，是Nullmax開發的一整套平臺化的4.0形態的軟件算法系統，實現(xian)了傳感器深(shen)度復用，芯片(pian)資源共享，進一步降低(di)了成(cheng)本。
徐雷詳細介紹了該系(xi)統(tong)(tong)的(de)技術方案。如(ru)數據驅動方面，Nullmax自(zi)研了一套數據成(cheng)長系(xi)統(tong)(tong)并自(zi)建、開(kai)源全球唯一特(te)殊目(mu)標(biao)數據集，助力全球感知算(suan)(suan)法(fa)精進，解決業(ye)界(jie)缺少特(te)殊目(mu)標(biao)數據的(de)問題；感知算(suan)(suan)法(fa)方面，Nullmax提出了基于Transformer的(de)3D車道線檢測，提升(sheng)了算(suan)(suan)法(fa)效(xiao)果(guo)，并且實現了結構化場景里基于高精地圖的(de)語義定(ding)位等。
徐雷透露，Nullmax具備領(ling)先行業的(de)技(ji)術(shu)優勢(shi)，動態目標探測(ce)(ce)檢(jian)(jian)測(ce)(ce)率(lv)>99.9%，車道檢(jian)(jian)測(ce)(ce)率(lv)為(wei)96.12%，并提(ti)供了業內(nei)唯一能夠在單TDA4上完成全棧(zhan)自研的(de)行泊一體4.0量產平(ping)臺化方(fang)案(an)、國內(nei)首個雙TDA4獨(du)家定點(dian)周視方(fang)案(an)，而且(qie)率(lv)先將BEV+Transformer神經網絡運(yun)用至(zhi)Orin平(ping)臺實(shi)現(xian)基于局部(bu)實(shi)時構建地(di)圖的(de)城(cheng)市級自動駕駛。
探(tan)維(wei)科(ke)技CEO王世瑋從激光雷達(da)行業的發(fa)(fa)展歷史入手，介紹了激光雷達(da)產業發(fa)(fa)展面臨的困難，以(yi)及探(tan)維(wei)科(ke)技的解決思路。
探(tan)維科技CEO王世瑋
探(tan)維科技提出了(le)硬(ying)件級圖像前融(rong)(rong)合(he)方案(an)，通過在硬(ying)件層面實(shi)現攝(she)像頭(tou)和激(ji)光(guang)雷達(da)的感知融(rong)(rong)合(he)，來帶(dai)領(ling)行業進入3.0時代，讓激(ji)光(guang)雷達(da)在量產自動駕駛上發揮更大的作用。
基于該方案，探(tan)維科(ke)技推出了名(ming)為Fusion的激光傳感(gan)器(qi)，通(tong)過將(jiang)攝像頭的CMOS傳感(gan)器(qi)引入到激光雷(lei)達內部，可(ke)以(yi)非常方便的實現圖像和激光雷(lei)達的時間、空間同步(bu)問題，并且(qie)打(da)包輸出多維融合信息數據。
其空間同(tong)步可以實現3cm的同(tong)步精度（100米距離），時(shi)間同(tong)步精度則在微秒級(ji)。
除了(le)Fusion，探維科技很早就在(zai)提供量(liang)產(chan)的固態(tai)激(ji)光(guang)雷達產(chan)品。提出(chu)了(le)基于陣列化收發(fa)芯片(pian)和線光(guang)束掃(sao)描(miao)的ALS解決方案(an)，并以此(ci)打造(zao)出(chu)了(le)Tempo和Duetto兩(liang)款車規(gui)級固態(tai)激(ji)光(guang)雷達產(chan)品，實現了(le)成本(ben)、性能和穩定的統一(yi)。尤其(qi)是Duetto，量(liang)產(chan)后其(qi)成本(ben)有望在(zai)業(ye)內率(lv)先降(jiang)低至千(qian)元級的水平。
產品之外，探維科技(ji)也在蘇州打(da)造了(le)車(che)規級生產線(xian)，占(zhan)地超過3000平(ping)米，具備(bei)大規模量(liang)產能(neng)力。王世瑋(wei)透露，探維科技(ji)目(mu)前已經拿(na)下了(le)3個量(liang)產車(che)定點項目(mu)。
三、數據驅動成主流 重視覺方案開始興起
目前(qian)在(zai)自動駕(jia)駛領域，大家都(dou)在(zai)追求(qiu)量產自動駕(jia)駛的落地情況，多個企(qi)業也都(dou)在(zai)這個方向發力(li)。
長(chang)城沙龍智能化(hua)中心負責人(ren)楊繼峰介紹了數(shu)據驅動是如(ru)何幫(bang)助高級別自動駕駛(shi)實(shi)現(xian)量產落地的。
長城沙龍智能化(hua)中心負責人楊(yang)繼峰
在2022年，行業內完成(cheng)了很多(duo)技術共(gong)識，比如基于多(duo)模(mo)態+大模(mo)型(xing)+BEV的(de)新一代感知架構；比如在高(gao)精地圖從一個零(ling)部(bu)件真(zhen)正成(cheng)為(wei)解決方案深度耦合的(de)部(bu)分（包括經(jing)驗\知識圖層的(de)表達和應用），比如基本形成(cheng)了數據閉(bi)環的(de)軟件架構、影(ying)子模(mo)式的(de)鏈路(lu)，以及超算(suan)平(ping)臺(tai)的(de)基礎設施等。
楊繼峰認為我們(men)都在表(biao)達數據驅(qu)動的(de)(de)意(yi)義，但其實是不(bu)同維度的(de)(de)表(biao)達，比(bi)如(ru)算(suan)(suan)法層面對監督(du)學習、非監督(du)學習以及(ji)深度強(qiang)化(hua)(hua)學習的(de)(de)應(ying)用；比(bi)如(ru)軟件層面數據驅(qu)動的(de)(de)感知(zhi)、融合、規劃(hua)、地圖等模塊；比(bi)如(ru)功能層面的(de)(de)更少的(de)(de)基于TTC等參數約束(shu)，更少的(de)(de)what if，更多的(de)(de)擬人(ren)化(hua)(hua)場(chang)景；比(bi)如(ru)硬件層面從(cong)邏輯計算(suan)(suan)算(suan)(suan)力到(dao)AI算(suan)(suan)力的(de)(de)追(zhui)求(qiu)；比(bi)如(ru)交付層面在技(ji)術(shu)棧設計上就應(ying)基于海量(liang)數據回(hui)流而非大量(liang)一(yi)次性人(ren)工開(kai)發標定。
楊繼峰認(ren)為，自(zi)動駕(jia)駛產品(pin)(pin)的(de)(de)(de)(de)追(zhui)求應該(gai)是系統的(de)(de)(de)(de)安全性、場景的(de)(de)(de)(de)可用(yong)性和體驗的(de)(de)(de)(de)智(zhi)能性，并對于定(ding)義(yi)產品(pin)(pin)還是定(ding)義(yi)技術棧的(de)(de)(de)(de)區別表達了觀點(dian)。他認(ren)為一部(bu)分車(che)(che)型應該(gai)堅(jian)持感(gan)知的(de)(de)(de)(de)完整(zheng)性和均布，算力(li)的(de)(de)(de)(de)領先，針對L3以上的(de)(de)(de)(de)系統架構的(de)(de)(de)(de)安全性，追(zhui)求對于更(geng)新(xin)的(de)(de)(de)(de)模型兼(jian)容，在這(zhe)一代平臺上進行更(geng)長時間的(de)(de)(de)(de)持續高(gao)(gao)效開發和交付，也就是追(zhui)求平臺能力(li)。但也會有一部(bu)分車(che)(che)型在2023年用(yong)更(geng)偏功能型一點(dian)的(de)(de)(de)(de)覆蓋高(gao)(gao)速高(gao)(gao)架+城市高(gao)(gao)頻簡單場景+好(hao)用(yong)的(de)(de)(de)(de)記(ji)憶泊(bo)車(che)(che)的(de)(de)(de)(de)中算力(li)解決方案更(geng)具性價比，也就是追(zhui)求集成(cheng)功能實現的(de)(de)(de)(de)能力(li)。
對于自動駕(jia)駛(shi)(shi)的(de)(de)愿景來說(shuo)，需要(yao)實(shi)現與(yu)駕(jia)駛(shi)(shi)員關(guan)聯的(de)(de)體(ti)驗閉環、與(yu)局部和全局交通關(guan)聯的(de)(de)場景閉環和AD as Service的(de)(de)運(yun)營(ying)閉環，但楊繼峰也認(ren)為(wei)目(mu)前(qian)的(de)(de)自動駕(jia)駛(shi)(shi)行業還遠未在產品設計和軟件(jian)層面(mian)全部實(shi)現，而這(zhe)一(yi)代(dai)高(gao)階智能駕(jia)駛(shi)(shi)的(de)(de)量產將是(shi)這(zhe)些實(shi)踐(jian)的(de)(de)重(zhong)要(yao)開始(shi)，并在這(zhe)一(yi)代(dai)車型的(de)(de)生命(ming)周(zhou)期內與(yu)用戶形(xing)成(cheng)閉環。
針對未來自動(dong)駕駛，楊繼峰認(ren)(ren)為(wei)自動(dong)駕駛將會(hui)從(cong)功能(neng)驅動(dong)到(dao)場景(jing)驅動(dong)，從(cong)開發(fa)閉(bi)環到(dao)體驗閉(bi)環。而對數(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)驅動(dong)，楊繼峰認(ren)(ren)為(wei)當前的(de)(de)數(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)驅動(dong)聚焦(jiao)在算(suan)(suan)法軟件層面，數(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)驅動(dong)的(de)(de)算(suan)(suan)法應用于(yu)感知、預測、規劃等模塊(kuai)并(bing)逐步深(shen)化(hua)(hua)，數(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)驅動(dong)的(de)(de)pipeline在車(che)端(duan)和(he)云端(duan)形成完整的(de)(de)研發(fa)架(jia)構(gou)(gou)和(he)基礎(chu)設施架(jia)構(gou)(gou)；下一步的(de)(de)數(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)驅動(dong)會(hui)進(jin)入到(dao)產(chan)品設計和(he)場景(jing)設計層面，從(cong)推理(li)和(he)定義(yi)場景(jing)，到(dao)基于(yu)對于(yu)數(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)的(de)(de)理(li)解甚至數(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)空間(jian)的(de)(de)分布(bu)去構(gou)(gou)建場景(jing)，從(cong)尋求(qiu)更(geng)合理(li)的(de)(de)場景(jing)劃分，到(dao)尋求(qiu)更(geng)優的(de)(de)數(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)分布(bu)和(he)表(biao)征。從(cong)遠期(qi)的(de)(de)愿(yuan)景(jing)看，數(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)驅動(dong)也可能(neng)不止是自動(dong)駕駛自己的(de)(de)事情(qing)，最終會(hui)成為(wei)企(qi)業數(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)字化(hua)(hua)的(de)(de)一部(bu)分，深(shen)度與VIMS、車(che)聯網數(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)、行駛數(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)、用戶數(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)等領域耦合，以(yi)一元化(hua)(hua)的(de)(de)形式進(jin)行挖掘、處理(li)、存儲、應用、以(yi)及(ji)構(gou)(gou)建賦能(neng)多個研發(fa)團隊的(de)(de)企(qi)業級的(de)(de)AI基礎(chu)。
領(ling)駿(jun)科(ke)技CEO楊文利介(jie)紹了對自動駕駛行(xing)業發(fa)展(zhan)態(tai)勢的(de)(de)判斷，同時著重介(jie)紹了領(ling)駿(jun)科(ke)技在決策算(suan)法和(he)數據閉(bi)環(huan)方面的(de)(de)亮點。
領駿科(ke)技CEO楊(yang)文利(li)
楊(yang)文利講(jiang)到，自(zi)動駕駛的架構分為感(gan)知、決策(ce)、執行三大塊。
目前(qian)的(de)(de)感知技術路線比(bi)較成熟，但在(zai)決策(ce)規劃方向還(huan)是一個八(ba)仙過海的(de)(de)狀態，對高等級自動駕駛(shi)來說，決策(ce)規劃的(de)(de)重(zhong)要性非常之高，可以說是核心模塊。
決(jue)策方面業內有兩種(zhong)技術路徑，一種(zhong)是基于規(gui)則的(de)算法(fa)，還有一種(zhong)基于深度(du)學習的(de)算法(fa)。
基于規則的算(suan)法具備邏輯清晰(xi)、結果可追(zhui)溯等優(you)點，但缺點是無(wu)法持續(xu)迭代，上限不高。基于學習(xi)的算(suan)法能(neng)夠持續(xu)迭代，但安全(quan)性難以論(lun)證。
為了取長補短，領駿科技提出了混合架構決(jue)策算法，實現(xian)了兩種方法的優勢互補。
具(ju)體來說(shuo)，就是(shi)先用深度(du)學習的方(fang)法(fa)學習人類司機應對各種特殊情況的處(chu)理辦法(fa)，然后再用規則（比如不能壓實線(xian)或者闖紅燈）來保證AI算(suan)法(fa)給出的駕(jia)駛(shi)決策是(shi)安(an)全且符合(he)規則的。
領駿(jun)科技(ji)在數(shu)據(ju)閉環方(fang)面也進行了(le)創新(xin)，通(tong)過數(shu)據(ju)反(fan)芻等(deng)方(fang)法，提高了(le)數(shu)據(ju)閉環的增益效果。
比(bi)如在場景(jing)數據(ju)(ju)方面，通過將現有場景(jing)庫進(jin)行(xing)數據(ju)(ju)拆分，然后(hou)進(jin)行(xing)重新組合，就能派生出(chu)新的場景(jing)數據(ju)(ju)，進(jin)而(er)用少(shao)量數據(ju)(ju)就能實現相當于大量數據(ju)(ju)的學(xue)習效果。
高等級自動駕駛落地方(fang)面，領駿科技聚焦智能網(wang)聯公交和城(cheng)市支線物流兩大場景(jing)，目(mu)前已(yi)經(jing)(jing)完成標準化整車前裝產品，且已(yi)經(jing)(jing)在國(guo)內(nei)多個城(cheng)市實現落地部(bu)署。
領駿科技(ji)也在進軍量產(chan)自(zi)動駕(jia)駛(shi)(shi)市場，定位于(yu)Tier2供應商，面(mian)向L2+和L3級(ji)自(zi)動駕(jia)駛(shi)(shi)，為Tier1企(qi)業(ye)提供決策規劃軟件系統或者是(shi)控制器(qi)套件。
楊文利在(zai)(zai)現場透露(lu)，領(ling)駿科技預計在(zai)(zai)今(jin)年一(yi)季(ji)度(du)推出無需高精(jing)地圖(tu)的高速公路(lu)領(ling)航(hang)(hang)輔助駕駛方案(an)和(he)產品，三季(ji)度(du)推出無需高精(jing)地圖(tu)的城(cheng)市道路(lu)領(ling)航(hang)(hang)輔助駕駛方案(an)和(he)產品。
鑒智機器人合伙人劉競秀則介紹(shao)了(le)以視覺3D理(li)解為核心的自動(dong)駕駛系統(tong)。
鑒智(zhi)機器人(ren)合伙人(ren)劉競秀
鑒智機器人的核(he)心(xin)創始團隊分別(bie)來自百度、地平(ping)線和深鑒科技，在算法和芯(xin)片領域都具備很強(qiang)技術能(neng)力和經驗。
鑒(jian)智機器(qi)人(ren)的技術路線主要有兩個要點，一是(shi)(shi)3D理解，二是(shi)(shi)單車(che)智能(neng)。其推出的雙目攝像頭分(fen)辨率(lv)(lv)分(fen)別為200萬(wan)像素和800萬(wan)像素，水平視場角可以覆蓋60度(du)、100度(du)和120度(du)，幀率(lv)(lv)達(da)到(dao)了(le)30FPS，能(neng)夠支持(chi)RGB+Depth的同步輸出。
針對這款產品，鑒智機器人自研了一(yi)套感知算法，至于算力平臺(tai)，則(ze)可以根據車企的要求自由選擇。
而在算(suan)法層面，鑒智機器人從第一性(xing)(xing)原(yuan)理出(chu)發，基于BEV學習的(de)特征(zheng)級前融(rong)合進(jin)行(xing)感知(zhi)，更具靈(ling)活性(xing)(xing)和擴展性(xing)(xing)。同時鑒智機器人還通過BEVDet高(gao)計算(suan)模塊的(de)算(suan)法優化，實現了性(xing)(xing)能的(de)明顯提升。
鑒智機(ji)器(qi)人還基于單顆地平線(xian)征程5實現了L2++方案(an)，也(ye)是首家(jia)達成(cheng)這一成(cheng)就的企業。
目前鑒(jian)智(zhi)機器人已經(jing)獲得了7個(ge)車型的(de)定點認證，產(chan)品包括L2 ADAS輔(fu)助駕(jia)駛方(fang)案(an)、雙目立體視覺(jue)產(chan)品和L2++高階(jie)智(zhi)駕(jia)方(fang)案(an)。
四、供應鏈領域出現變革 車規級芯片持續突破
隨(sui)著自(zi)動駕(jia)駛行業的發展，自(zi)動駕(jia)駛的產業鏈也在快速發生變化。
安謀科技智能物聯(lian)及(ji)汽車(che)業(ye)務線負責人趙永超分享(xiang)了高(gao)性能融(rong)合計算IP平臺(tai)對車(che)規級(ji)芯片(pian)的重要價值(zhi)。
安謀科技智能(neng)物聯(lian)及(ji)汽車(che)業(ye)務線負責人趙(zhao)永超
趙(zhao)永(yong)超詳細介(jie)紹(shao)了(le)Arm IP在汽(qi)車(che)的各組(zu)成部分(fen)的廣泛運用。
其中(zhong), 安謀(mou)科技自研的“周易(yi)”NPU，能夠(gou)賦能更高(gao)算力AI計算。“周易(yi)”NPU提供人工(gong)智(zhi)(zhi)能算力彈性配置，算力可達(da)320TOPS，靈活的人工(gong)智(zhi)(zhi)能算法調度(du)和(he)分配，能夠(gou)支持人工(gong)智(zhi)(zhi)能算子客戶化定制(zhi)和(he)hardware partition(硬件隔離）。
自(zi)研“星辰”STAR-MC2處理器(qi)全方位升級(ji)性能(neng)、規格。“星辰”STAR-MC2將CMSIS-DSP算力提升200%以上(shang)，純量算力提升45%以上(shang)，并(bing)增加ACI，RAS，UDE等多個Armv8.1-M架構功(gong)能(neng)，內置Trust Zone，還符合車載芯片功(gong)能(neng)安全設(she)計規范。
“玲瓏(long)”助(zhu)力車載計算機視覺體驗。自研“玲瓏(long)”ISP能(neng)(neng)(neng)夠(gou)為自動(dong)駕駛所需的數據(ju)感知(zhi)提供保證，配合“玲瓏(long)”VPU的多重高清視頻編解碼器，支(zhi)持高達2.4Gpix/s的高性能(neng)(neng)(neng)圖像(xiang)(xiang)處理(li)能(neng)(neng)(neng)力，4:1多幀曝光，高達140zdb+寬動(dong)態高畫質圖像(xiang)(xiang)呈現，具有靈(ling)活的系統(tong)拓展(zhan)性，符合車載功能(neng)(neng)(neng)安全(quan)設計規范。
此外，趙(zhao)永超(chao)介紹了安謀(mou)科技取(qu)得(de)的(de)成績(ji)。自1996年Arm進入汽車半(ban)導(dao)體領(ling)域以來，有(you)15家一線汽車電(dian)子芯(xin)片(pian)開發商采用(yong)Arm技術方案，在智能(neng)座艙和(he)智能(neng)駕駛等(deng)高算(suan)力(li)汽車芯(xin)片(pian)領(ling)域占有(you)率超(chao)過65%。目前全球客戶的(de)數量超(chao)過600家，中國授(shou)權客戶達到300+，出貨量達到2300億(yi)。
后摩智(zhi)能(neng)聯合創始人、產品副總(zong)裁信曉旭發表了題為《以計算(suan)架構質變，迎汽(qi)車(che)芯片智(zhi)變》的主題演講。
后摩智(zhi)能聯合創(chuang)始人、產品副總裁信(xin)曉旭(xu)
信(xin)曉旭分享了他(ta)與行業伙伴(ban)對于(yu)智(zhi)能汽車行業發(fa)展現狀達成的(de)共識，他(ta)們(men)認為未(wei)來智(zhi)能駕駛芯(xin)片的(de)關鍵需求在于(yu)大算(suan)力、低功耗、低成本和高(gao)可靠四個方面。
大算(suan)(suan)力有(you)兩個維度，一是(shi)有(you)效算(suan)(suan)力的增加，把算(suan)(suan)力帶到提升用(yong)戶(hu)體驗(yan)(yan)；二是(shi)算(suan)(suan)力要相對(dui)通用(yong)，支持算(suan)(suan)法(fa)的演進。信(xin)曉旭舉例說，BEV目前已經成為主流(liu)，但不是(shi)算(suan)(suan)法(fa)的重點，未來(lai)會有(you)更先進的算(suan)(suan)法(fa)出現，支撐用(yong)戶(hu)的自動駕駛(shi)體驗(yan)(yan)。
低功耗主(zhu)要關注降(jiang)低散熱成本和增加系(xi)統可(ke)靠性兩方面，如果功耗過大(da)，就會(hui)存在散熱成本過高和可(ke)靠性減低等問題。
在對低成本的解讀(du)中(zhong)，信曉旭認(ren)為低成本不僅是芯片自(zi)身成本的降低，還要(yao)(yao)看是否降低了(le)系統的整(zheng)體成本。最后是高可(ke)靠性方面，既(ji)要(yao)(yao)滿足功(gong)能安(an)全(quan)，數(shu)據處理方面也要(yao)(yao)保證極低延時。
信曉旭認為(wei)在數據中心領(ling)(ling)(ling)域(yu)(yu)，一(yi)些發展較早的(de)同(tong)行已(yi)經在架(jia)構(gou)創新(xin)(xin)(xin)領(ling)(ling)(ling)域(yu)(yu)做(zuo)出了深入的(de)探索(suo)，智(zhi)能(neng)駕駛(shi)芯片(pian)領(ling)(ling)(ling)域(yu)(yu)也需要通過架(jia)構(gou)創新(xin)(xin)(xin)的(de)方(fang)式(shi)應(ying)對全(quan)新(xin)(xin)(xin)的(de)領(ling)(ling)(ling)域(yu)(yu)和解決全(quan)新(xin)(xin)(xin)的(de)需求，因此需要對發展架(jia)構(gou)做(zuo)出新(xin)(xin)(xin)的(de)探索(suo)與選(xuan)擇。
信曉(xiao)旭說(shuo)，不同于(yu)(yu)傳(chuan)統的馮諾(nuo)伊曼架構(gou)，后(hou)摩智能基于(yu)(yu)存(cun)算(suan)一(yi)體的創新(xin)架構(gou)，研發(fa)出(chu)了大算(suan)力、低功(gong)耗、低延(yan)時的高(gao)能效比芯片。尤其是在(zai)當前地緣(yuan)政治因素的影(ying)響下，存(cun)算(suan)一(yi)體創新(xin)架構(gou)為供(gong)應鏈安全提供(gong)了新(xin)的可能。
小馬智(zhi)行硬(ying)(ying)(ying)件及嵌入(ru)式軟(ruan)件研(yan)發總監陳然(ran)發表了(le)以(yi)《從自(zi)動駕駛硬(ying)(ying)(ying)件系(xi)統(tong)研(yan)發到域(yu)控(kong)制器量(liang)產》為題(ti)的主題(ti)演講，介紹了(le)小馬智(zhi)行自(zi)動駕駛硬(ying)(ying)(ying)件系(xi)統(tong)研(yan)發的趨勢(shi)和理念，以(yi)及第(di)六代(dai)自(zi)動駕駛軟(ruan)硬(ying)(ying)(ying)件系(xi)統(tong)和首(shou)款自(zi)研(yan)的量(liang)產級域(yu)控(kong)制器。
小馬(ma)智行硬件及嵌入(ru)式軟件研發總監陳(chen)然
陳(chen)然分享了小馬智行(xing)(xing)的(de)核心(xin)產(chan)品，小馬智行(xing)(xing)在2018年重磅發(fa)布了第三代(dai)軟硬(ying)件(jian)集成(cheng)的(de)自(zi)動(dong)(dong)駕(jia)(jia)駛(shi)系(xi)統 PonyAlpha，證明了自(zi)動(dong)(dong)駕(jia)(jia)駛(shi)系(xi)統的(de)通用性(xing)與可(ke)移植能力。這也使得小馬智行(xing)(xing)成(cheng)為了中(zhong)國首(shou)支運營(ying)產(chan)品化(hua)無人車隊(dui)的(de)自(zi)動(dong)(dong)駕(jia)(jia)駛(shi)公(gong)司。
此(ci)后，自(zi)動駕駛系(xi)統 PonyAlpha不斷發展，與2021年初，第(di)五代PonyAlpha X 從(cong)標(biao)(biao)準化(hua)(hua)產線(xian)批(pi)量(liang)下線(xian)，小馬智行(xing)向批(pi)量(liang)化(hua)(hua)標(biao)(biao)準化(hua)(hua)生產邁出(chu)的(de)堅實的(de)一步，也開始了(le)(le)對于未(wei)來走向前裝量(liang)產的(de)大膽嘗(chang)試和探索(suo)，開啟了(le)(le)Pony對自(zi)動駕駛技術的(de)規模化(hua)(hua)進程。
據陳然透露，小馬智行(xing)第六代自(zi)(zi)動(dong)駕駛(shi)軟硬件系(xi)(xi)統(tong)(tong)(tong)將會(hui)首(shou)先搭載在(zai)豐田賽那(nei)Autono-MaaS車(che)(che)型。該(gai)自(zi)(zi)動(dong)駕駛(shi)系(xi)(xi)統(tong)(tong)(tong)從造型設(she)計(ji)、零部件研(yan)發選型、安全冗余及系(xi)(xi)統(tong)(tong)(tong)裝(zhuang)配生(sheng)產等方面，均瞄準(zhun)車(che)(che)規級(ji)量產。目前，整(zheng)車(che)(che)設(she)計(ji)方面也較傳統(tong)(tong)(tong)乘用車(che)(che)和自(zi)(zi)動(dong)駕駛(shi)汽車(che)(che)進行(xing)了(le)一些修改(gai)，降(jiang)低自(zi)(zi)動(dong)駕駛(shi)感知(zhi)系(xi)(xi)統(tong)(tong)(tong)與(yu)整(zheng)車(che)(che)適配的難(nan)度，為融入前裝(zhuang)量產做好準(zhun)備(bei)。
技術和產(chan)品(pin)的不斷發展積累促使(shi)小(xiao)馬智(zhi)行(xing)在2022年推出(chu)了首款量(liang)(liang)產(chan)級自動駕駛(shi)域(yu)控(kong)制器，陳(chen)然介紹(shao)到，單Drive Orin和雙(shuang)Drive Orin就是(shi)小(xiao)馬智(zhi)行(xing)基于Orin處理器打造的車(che)規級量(liang)(liang)產(chan)域(yu)控(kong)制器，算力(li)分(fen)別為254TOPS和508TOPS，這兩款域(yu)控(kong)制器已(yi)經于去年四季度量(liang)(liang)產(chan)。
陳然(ran)展示了這(zhe)款域控制器在接(jie)口、性(xing)能(neng)及安全性(xing)上的(de)(de)(de)(de)參數。這(zhe)款ADC具備強大(da)的(de)(de)(de)(de)算力(li)和(he)數據(ju)通信能(neng)力(li)，配備完善的(de)(de)(de)(de)功能(neng)安全和(he)網絡(luo)安全機制，符合嚴格的(de)(de)(de)(de)車(che)規級(ji)測試標(biao)準(zhun)。
該款域控制器也(ye)已通過多種實際的測試場景，能(neng)(neng)夠(gou)很好地支持車輛實現多種智能(neng)(neng)駕駛(shi)功能(neng)(neng)。
小馬智行是業內首批(pi)基于一(yi)(yi)個或多個NVIDIA DRIVE Orin及(ji)車規級(ji)NVIDIA Ampere架構(gou)GPU 設計出(chu)不同域控制器產品(pin)組合的(de)自動駕駛技術公司，這(zhe)款域控制器也為(wei)L4級(ji)自動駕駛硬件系統研發拼上一(yi)(yi)塊重(zhong)要的(de)版圖。
映(ying)馳科技自2018年成立以來，是國內主(zhu)要的(de)汽車(che)基礎軟件和(he)中(zhong)間(jian)(jian)件供應商，已(yi)經和(he)多個(ge)供應商、車(che)企建立了(le)(le)合作關系(xi)。EMOS中(zhong)間(jian)(jian)件產品(pin)也(ye)獲得了(le)(le)功能安全ASIL-D的(de)產品(pin)認證。在今天(tian)的(de)活(huo)動上(shang)，映(ying)馳科技產品(pin)副(fu)總裁(cai)趙健(jian)洪介紹了(le)(le)其開發的(de)智能駕駛(shi)中(zhong)間(jian)(jian)件。
映馳科技(ji)產品副總裁趙健(jian)洪
他認為自(zi)動駕駛軟件(jian)平臺在數據、功能(neng)算法、平臺、安全安防(fang)、工具等方面(mian)都面(mian)臨(lin)(lin)著(zhu)挑戰，此外還面(mian)臨(lin)(lin)著(zhu)中間(jian)件(jian)方面(mian)的(de)問(wen)題。
目前映(ying)馳科技開(kai)發(fa)了智(zhi)能駕駛域(yu)開(kai)放解(jie)決(jue)方案，和多個芯片(pian)企(qi)業建立了合作，如地平線，恩智(zhi)浦，芯馳科技等企(qi)業。
在接口方面，可以(yi)支持12路(lu)800萬攝像(xiang)頭(tou)的(de)介(jie)入(ru)，還可以(yi)接入(ru)4D雷達(da)、激光(guang)雷達(da)、超聲波雷達(da)等(deng)，可以(yi)接入(ru)10路(lu)以(yi)太網絡。在功能安全和信(xin)息(xi)安全方面也做了很多設計。
映馳科(ke)技還可以提供非常成(cheng)熟(shu)的(de)基礎軟(ruan)件(jian)和中間件(jian)平臺和完善的(de)工具鏈來幫(bang)助車(che)企(qi)和系統(tong)供應商更好的(de)落地自動駕駛(shi)。
由于(yu)目前自動駕駛的(de)(de)方案(an)比較多(duo)(duo)，映馳(chi)科技也(ye)針對不(bu)同(tong)的(de)(de)客(ke)戶提供(gong)了靈活(huo)的(de)(de)配(pei)置(zhi)設(she)計，支(zhi)持多(duo)(duo)種芯片(pian)方案(an)，給顧(gu)客(ke)提供(gong)良好的(de)(de)服(fu)務。
映馳科(ke)技是一家(jia)軟件(jian)(jian)(jian)產品(pin)公司，為客(ke)戶的快速交(jiao)付提供硬件(jian)(jian)(jian)和軟件(jian)(jian)(jian)開發平臺，協助(zhu)客(ke)戶交(jiao)付系(xi)統硬件(jian)(jian)(jian)產品(pin)。平臺軟件(jian)(jian)(jian)的核心(xin)部分將會(hui)向(xiang)客(ke)戶提供EMOS的中間件(jian)(jian)(jian)，具備確定性調(diao)度與通信服務、系(xi)統服務、自動駕駛(shi)服務等。
除(chu)了提供軟件(jian)組(zu)件(jian)之外，映馳科技還會提供一套名為EMOS Studio的IDE軟件(jian)工具，方便用戶更好的開發(fa)，集(ji)成，編譯(yi)，仿真，測試。
趙建洪(hong)表示(shi)，映(ying)馳科技(ji)的(de)EMOS最大的(de)特點在于確定性(xing)調度(du)和(he)通信，可(ke)以降低時延，此(ci)外還(huan)能(neng)夠保證(zheng)智能(neng)駕駛的(de)高(gao)性(xing)能(neng)、高(gao)可(ke)靠性(xing)并兼(jian)容部(bu)署集成的(de)靈活(huo)性(xing)、高(gao)效(xiao)性(xing)。
五、L4級落地加速 細分賽道玩家各顯神通
在目前的L4級自(zi)動(dong)駕駛領(ling)域(yu)(yu)，多個(ge)細分(fen)賽道如無人礦車、無人環(huan)衛(wei)等領(ling)域(yu)(yu)的玩(wan)家也(ye)都在快速發力。
文(wen)遠知行(xing)深圳研發(fa)中心總(zong)經理董方(fang)亮發(fa)表了題(ti)為《多(duo)場(chang)景落(luo)地構建自(zi)動駕駛護城(cheng)河》的主題(ti)演講。
文遠(yuan)知行深圳(zhen)研發(fa)中心(xin)總經理(li)董方亮
文(wen)遠知行的(de)自動(dong)駕(jia)駛產品(pin)都依托著WeRide One這(zhe)一自動(dong)駕(jia)駛通用(yong)技術平(ping)(ping)臺(tai)，該平(ping)(ping)臺(tai)由多模塊硬件、自動(dong)駕(jia)駛軟件算法(fa)、云端平(ping)(ping)臺(tai)組成，在(zai)支持(chi)多產品(pin)落地方面發揮了(le)重要作用(yong)。
董方亮舉例，同(tong)城貨運(yun)、共(gong)享出行、隨需公交和智慧環衛在應(ying)用(yong)時，最重要的就(jiu)是滿足了全天時、全場景和全天候(hou)的落地。
文(wen)(wen)遠知(zhi)行還與博世達成了深度(du)合(he)作。博世提供卓越的(de)供應(ying)鏈管理及(ji)(ji)質量控制體(ti)系(xi)、嚴格的(de)工程設(she)計、測試及(ji)(ji)驗證機制和最為廣泛的(de)OEM客戶群體(ti)等，與文(wen)(wen)遠知(zhi)行共同打造(zao)高階智能駕駛。這意(yi)味著(zhu)以后幾年文(wen)(wen)遠知(zhi)行將陸續為用(yong)戶帶去更好的(de)用(yong)車體(ti)驗。
此外文遠(yuan)知(zhi)行還在(zai)(zai)很多方(fang)面與同行業(ye)企(qi)業(ye)展(zhan)開(kai)了(le)(le)戰(zhan)略(lve)合作。2021年11月，文遠(yuan)知(zhi)行與廣汽集團、如祺出(chu)行開(kai)展(zhan)戰(zhan)略(lve)合作，三(san)方(fang)進入Robotaxi規模化測試(shi)，2022年在(zai)(zai)如祺出(chu)行平臺上，向(xiang)公眾提供了(le)(le)Robotaxi服(fu)務。
2020年(nian)6月(yue)，通過與(yu)高(gao)德(de)開展合作，文遠知行Robotaxi上線高(gao)德(de)打(da)車平臺(tai)，在中(zhong)國實現首例(li)由聚合打(da)車平臺(tai)與(yu)自動駕駛企業(ye)聯合推出的全對外開放Robotaxi服務。
文遠(yuan)(yuan)(yuan)知行還提(ti)供(gong)了中國首個開(kai)放運營(ying)的無(wu)人小(xiao)巴服(fu)(fu)務。2022年1月，文遠(yuan)(yuan)(yuan)知行正式在廣州國際生物島開(kai)放運營(ying)全無(wu)人駕駛的文遠(yuan)(yuan)(yuan)小(xiao)巴，為市民提(ti)供(gong)無(wu)人駕駛微循環公(gong)交(jiao)服(fu)(fu)務。
此外，文(wen)遠知行(xing)還展開(kai)了南沙規模最大的(de)全(quan)無人(ren)駕駛環衛(wei)車(che)車(che)隊測試(shi)。2022年4月28日，文(wen)遠知行(xing)推出中國首款前裝量(liang)產全(quan)無人(ren)駕駛環衛(wei)車(che)，5月起(qi)在廣州南沙區全(quan)區域開(kai)展公開(kai)道(dao)路測試(shi)，首批車(che)隊規模超50臺(tai)，全(quan)天化(hua)運營的(de)無人(ren)環衛(wei)車(che)有自動噴水灑掃(sao)等功能，獲得了市場的(de)青睞與好評。
盟識科(ke)技聯合創始(shi)人&CTO顧嘉俊就盟識科(ke)技的(de)無人駕駛技術在生產(chan)物流場(chang)景中(zhong)的(de)應用進行了分(fen)享。
盟(meng)識(shi)科技(ji)聯合(he)創始人&CTO顧嘉俊
顧嘉俊表(biao)示，近年來，自動化(hua)、數字(zi)化(hua)推動了(le)制造、生產等各行業變(bian)革，這(zhe)一變(bian)革也逐(zhu)漸(jian)滲透至物流行業。
那么如何讓生(sheng)產(chan)物流機器更智(zhi)能？
顧嘉(jia)俊認(ren)為要(yao)從(cong)打(da)造自動駕駛方案要(yao)從(cong)車輛(liang)適(shi)(shi)應(ying)性(xing)、環境適(shi)(shi)應(ying)性(xing)、工況適(shi)(shi)應(ying)性(xing)入手。
在車(che)(che)(che)輛適應(ying)性方(fang)(fang)面，自動駕駛方(fang)(fang)案要考慮車(che)(che)(che)型種(zhong)類(lei)、作(zuo)(zuo)業(ye)裝(zhuang)備、驅(qu)動形式(shi)，使該方(fang)(fang)案加快對不(bu)同車(che)(che)(che)型的(de)適應(ying)。在環(huan)境適應(ying)性方(fang)(fang)面，要考慮場(chang)景(jing)差(cha)異(yi)、場(chang)景(jing)變(bian)化(hua)、作(zuo)(zuo)業(ye)工藝(yi)、協同交互等不(bu)同場(chang)景(jing)。此外(wai)，工況上(shang)的(de)差(cha)異(yi)也是不(bu)可忽略的(de)，要注(zhu)意運(yun)行模式(shi)、載荷變(bian)化(hua)、輪地接觸、設備故(gu)障，并進行實時運(yun)行監測。
基于以上限制條件，顧嘉俊以礦區智能運(yun)輸系統(tong)架構為例，介紹了盟識科技(ji)采用(yong)的車(che)端自動駕駛(shi)系統(tong)（VCS）和現場運(yun)營系統(tong)（FOS）。
車端(duan)自動駕(jia)駛(shi)系(xi)統（VCS）通(tong)過車輛配置的傳(chuan)感器與控制器，進行(xing)駕(jia)駛(shi)模式管(guan)理、任務規劃執行(xing)、狀態(tai)分(fen)析(xi)診斷，實(shi)現(xian)車輛自動駕(jia)駛(shi)功(gong)能；而現(xian)場(chang)運營系(xi)統（FOS）通(tong)過數據信息管(guan)理、任務時(shi)序(xu)規劃、生產系(xi)統對接，實(shi)現(xian)作(zuo)業車輛的最優統籌調度。
顧嘉俊也介紹了盟識科技在生(sheng)產物流(liu)場景自駕方案優化上(shang)的亮點:通(tong)(tong)過(guo)多源數據融合處理(li)，保障安(an)全運(yun)行；通(tong)(tong)過(guo)實時智(zhi)能決(jue)策，應對場景變(bian)化、通(tong)(tong)過(guo)實時魯棒控制(zhi)(zhi)，應對環境擾(rao)動。此外，盟識科技也格外注重(zhong)FOS調度系統結構層級、定制(zhi)(zhi)協同卸(xie)料工作(zuo)流(liu)程(cheng)、故障監測與診(zhen)斷(duan)。
于萬智駕聯(lian)合創始人&CEO劉煜(yu)發表(biao)了(le)題為(wei)《無(wu)人環衛(wei)車打破高等級自(zi)動駕駛(shi)落(luo)地障礙》的(de)主題演講(jiang)。
于萬智駕聯(lian)合創(chuang)始人&CEO劉煜
目前城市環(huan)衛(wei)(wei)工作面臨(lin)著(zhu)多種困境(jing)，環(huan)衛(wei)(wei)工人(ren)成(cheng)本高、人(ren)力短缺(que)等痛點(dian)凸顯，環(huan)衛(wei)(wei)無人(ren)駕駛化需求日(ri)益迫切。
由此(ci)，于(yu)(yu)萬智駕(jia)自創(chuang)了創(chuang)新型環(huan)衛作業模式(shi)，致力于(yu)(yu)引領環(huan)衛工作邁(mai)向智能(neng)化、無人化運營時(shi)代。
據(ju)劉煜(yu)介紹，從傳(chuan)統環(huan)衛作業(ye)模式轉變到(dao)云控平臺控制+自動(dong)駕(jia)駛車隊與環(huan)衛工人協(xie)同作業(ye)的2.0環(huan)衛模式，不僅(jin)綜合作業(ye)效率(lv)可以提高(gao)30%，成(cheng)(cheng)本也將(jiang)節省30%以上，一(yi)輛無人駕(jia)駛新能(neng)源(yuan)車還將(jiang)減少200噸碳排放(fang)，達成(cheng)(cheng)綜合的良好效益。
而(er)當進入環(huan)衛(wei)(wei)3.0智能化(hua)、無人化(hua)全覆蓋的(de)時代后，在未來，環(huan)衛(wei)(wei)將(jiang)會不再是(shi)人的(de)工作(zuo)，而(er)是(shi)人操(cao)縱著機器的(de)工作(zuo)，環(huan)衛(wei)(wei)工人不再是(shi)在大街上(shang)工作(zuo)，而(er)是(shi)在操(cao)縱室(shi)里工作(zuo)。
于萬智駕推出了(le)(le)環衛(wei)一體化解(jie)決(jue)方案，自(zi)主(zhu)研發了(le)(le)智慧環衛(wei)平臺為環衛(wei)運營(ying)管(guan)(guan)理(li)賦能數字化和智能化，通(tong)過算法(fa)管(guan)(guan)人、算法(fa)管(guan)(guan)車、算法(fa)管(guan)(guan)物和智能云(yun)控，更好地(di)解(jie)決(jue)了(le)(le)環衛(wei)工作實際完(wan)成中會遇到的問題。
此外于萬智(zhi)駕還(huan)研發(fa)了自己的(de)自主研發(fa)底(di)盤和整車，劉煜解(jie)釋道，自研掃路機(ji)擁有更高的(de)性(xing)(xing)價比、更加可控的(de)質量，而且專(zhuan)門為無(wu)人環衛(wei)而制(zhi)造，清掃能(neng)(neng)力(li)強，作業能(neng)(neng)力(li)超過同噸位掃路機(ji)性(xing)(xing)能(neng)(neng)80%。
結語：自動駕駛加速落地
過去兩年(nian)時間(jian)內，自動駕駛(shi)已經成為(wei)(wei)行(xing)業內最火熱的(de)話題(ti)了，無(wu)論(lun)是(shi)車企還是(shi)自動駕駛(shi)方案供應商都在快速布局(ju)，量產成為(wei)(wei)行(xing)業內的(de)共(gong)同追求。
在(zai)這(zhe)個過程中，車企開始逐步推廣L2+級自動(dong)駕駛(shi)，在(zai)高速和城(cheng)市均推出了領(ling)航輔助駕駛(shi)，另一方(fang)面，L4級自動(dong)駕駛(shi)企業也開始在(zai)L2級自動(dong)駕駛(shi)方(fang)面發力(li)，都在(zai)為量產而(er)努(nu)力(li)。
自動(dong)駕駛(shi)落地(di)潮的(de)興起，也帶動(dong)了一部分供應鏈企業的(de)快速(su)發展(zhan)，國產(chan)芯片和激光雷達企業也開始(shi)快速(su)量產(chan)，逐步實(shi)現國產(chan)化替代。
綜合這(zhe)些方(fang)面來(lai)看，汽車產業的(de)(de)自動化已(yi)經(jing)成為了不(bu)可(ke)阻擋的(de)(de)潮流，加速落地將會(hui)成為下一階段的(de)(de)最大主題。
