2022第二屆中國自動駕駛科技創(chuàng)新論壇完美落幕！

2022-12-09 09:07 作者:智車科技 0人讀過 | 我要投稿

2022年，自動駕駛行業(yè)冰與火共存。一方面商業(yè)化落地時間長于預期，一眾高估值自動駕駛公司遭遇資本寒冬，國外破產(chǎn)倒閉、深陷商業(yè)化困境者不在少數(shù)；另一方面，中國自動駕駛行業(yè)正進入新一輪快速發(fā)展期，從頂層政策支持，到行業(yè)研發(fā)創(chuàng)新，再到消費市場認知提升，無不表明中國自動駕駛正處于世界自動駕駛的第一陣營。

在此背景下，2022年12月7日，主題為「實踐出真知，履踐方致遠」的「2022第二屆中國自動駕駛科技創(chuàng)新論壇」成功舉行。本次論壇采用多形態(tài)虛擬場景+動態(tài)粒子元素，通過云端資源的高冗余架構(gòu)實現(xiàn)秒級切換、多渠道資源分發(fā)，保障了多個平臺同步直播的順暢性！在50余家知名科技媒體聯(lián)合直播和宣傳報道下，本次論壇覆蓋了數(shù)十萬自動駕駛行業(yè)精準用戶群體。

「2022中國自動駕駛科技創(chuàng)新論壇」由智車科技牽頭，由中國自動化學會、山東省科學技術(shù)協(xié)會、山東省青年科學家協(xié)會、山東省科技工作者服務(wù)中心、青島市工業(yè)和信息化局、青島智能產(chǎn)業(yè)技術(shù)研究院、青島市科學技術(shù)學會、云南自動駕駛技術(shù)中心、青島智匯文創(chuàng)科技有限公司、青島傳視智能科技有限公司共同支持舉辦！

大咖云集，共話自動駕駛新時代

本次論壇上，來自自動駕駛科技公司、整車企業(yè)、投資機構(gòu)、研究機構(gòu)、高校和政府主管部門的相關(guān)專家和直接負責人跨界交流，通過對商業(yè)模式的探索和科學技術(shù)的研討，窺見中國自動駕駛行業(yè)發(fā)展縮影，推動自動駕駛科學技術(shù)進步，共同見證中國自動駕駛科技公司的成長與壯大。與會領(lǐng)導和專家包括：

王飛躍，中國自動化學會監(jiān)事長、智能科學與技術(shù)學報主編、IEEE智能車匯刊主編

王曉，IEEE智能交通系統(tǒng)協(xié)會理事會成員、CAA智能車工作委員會執(zhí)行秘書長

王羽，中國生產(chǎn)力促進中心協(xié)會常務(wù)副秘書長、研究員

陳學文，廣汽研究院人工智能首席科學家兼X Lab實驗室主任

彭進展，馭勢科技 CTO、首席系統(tǒng)架構(gòu)師

李慶建，國汽大有時空CTO

田永林，中國科學院自動化研究所QAII平行智能創(chuàng)新研究中心執(zhí)行主任

張棟，路特斯汽車智能駕駛市場與戰(zhàn)略總監(jiān)

貢璽，勁邦資本投資部副總經(jīng)理

王飛躍教授在致辭中表示：“上世紀八十年代開始，中國自動駕駛正式起步，經(jīng)歷40余年發(fā)展，當前中國自動駕駛已經(jīng)成為了世界自動駕駛領(lǐng)域的中堅力量。中國科技工作者和產(chǎn)業(yè)科學家正在共同努力為我國自動駕駛產(chǎn)業(yè)鏈‘強鏈’、‘補鏈’、全面建設(shè)交通強國、構(gòu)建國家綜合立體交通網(wǎng)的歷史任務(wù)提供重要的支撐作用。我始終相信，自動駕駛讓智能汽車離我們越來越近，但真正的‘智能’還需要‘云端’平行駕駛的加持。平行駕駛是自動駕駛的更高級階段，平行駕駛就好比用戶在路上開車，而在云端上，有同樣的一輛車在模擬的道路上行駛，讓用戶能夠徹底解放，現(xiàn)存的行業(yè)痛點也會迎刃而解。”中國生產(chǎn)力促進中心協(xié)會常務(wù)副秘書長、研究員王羽主持論壇開幕式，他表示：“受疫情影響，這場期待已久的見面只能以直播互動方式跟大家見面，但疫情阻擋不了我們一起探討自動駕駛的科技創(chuàng)新和行業(yè)發(fā)展?！?/span>

高端熱議商用落地，助力賽道破冰

在論壇主題演講環(huán)節(jié)，專家學者各抒己見，暢所欲言，共議自動駕駛發(fā)展趨勢中的熱點、焦點問題，為自動駕駛商業(yè)化落地進言獻策。

馭勢科技CTO、首席系統(tǒng)架構(gòu)師彭進展在“AI司機面向城市服務(wù)的商業(yè)化落地”中深入剖析了AI司機在全場景自動駕駛的商業(yè)化之路，為AI自動駕駛在全場景無人駕駛商用落地提供了新的視角和全新解決方案。他認為：“在商業(yè)化路徑上，有機會也有挑戰(zhàn)，而半開放場景城市服務(wù)是最先規(guī)模應用的場景。”馭勢科技的全場景、真無人、全天候AI司機U-Drive?智能駕駛平臺已經(jīng)落地服務(wù)，實現(xiàn)了從物流、出行到城市服務(wù)全場景——無人公交、無人配送、無人物流、無人環(huán)衛(wèi)、Robotaxi等——真正的商業(yè)化價值和成本節(jié)省。在實踐中，馭勢科技通過數(shù)據(jù)驅(qū)動不斷迭代算法，解決了城市服務(wù)中的許多長尾場景問題，提升了運營效率和安全性，提供了更好的出行體驗。

路特斯智能駕駛市場與智能駕駛汽車戰(zhàn)略總監(jiān)張棟在“構(gòu)建機器人時代的智能生產(chǎn)力”中分享了路特斯汽車智能駕駛在自動駕駛和智慧交通中的實際應用案例。他表示：“自動駕駛技術(shù)發(fā)展仍存在瓶頸，商業(yè)化落地難以閉環(huán)，用戶心智難突破，智駕功能沒有達到市場需求?！彼麖娬{(diào)，“軟件定義汽車，但硬件定義軟件天花板，當前的量產(chǎn)方案硬件架構(gòu)難以支撐高性能軟件迭代，智駕軟件性能尚存較大利用空間?！睘榇?，路特斯推出并開始落地混合智駕云三大理念：保密機房——安全合規(guī)，公有云——彈性計算，私有云——海量存儲，以保證有效利用數(shù)據(jù)并降低成本。

勁邦資本投資部副總經(jīng)理貢璽在“汽車產(chǎn)業(yè)變革下汽車電子賽道的投資邏輯”中從投資方的角度分享了近年的行業(yè)風向，總結(jié)出多條汽車企業(yè)投資要點，這對于整個行業(yè)具有極強的參考意義。他指出：“電動化、智能化趨勢使汽車成為半導體未來最具成長空間的細分領(lǐng)域，國產(chǎn)替代背景下，供應鏈自主可控進一步加速了國內(nèi)汽車半導體市場的蓬勃發(fā)展?！睆耐顿Y視角看汽車產(chǎn)業(yè)，電動化、智能化將螺旋式上升，未來幾年會有非常多的智能化標的；國產(chǎn)替代大趨勢不可逆，汽車電子是兵家必爭之地。

廣汽研究院人工智能首席科學家兼X Lab實驗室主任陳學文在“新技術(shù)驅(qū)動下自動駕駛落地實踐”中分享了他領(lǐng)導的團隊在自動駕駛核心技術(shù)的探索與研發(fā)工作。他表示：“隨著新技術(shù)驅(qū)動自動駕駛不斷發(fā)展和量產(chǎn)場景的日趨復雜，需要更多的傳感器，算力要求越來越高，算法也越來越復雜。在Transformer之后又出現(xiàn)了占有網(wǎng)絡(luò)，新視覺技術(shù)開始驅(qū)動自動駕駛快速發(fā)展。”他還從算法、算力、模型部署幾個方面分享了廣汽研究院自動駕駛技術(shù)的落地探索，包括數(shù)據(jù)采集、標注、訓練、仿真等，不斷提升自動駕駛系統(tǒng)魯棒性和用戶體驗感。

國汽大有時空CTO李慶建在“智能駕駛汽車時空信息解決方案”中從智能汽車與時空信息、高精地圖技術(shù)發(fā)展、衛(wèi)星高精度定位技術(shù)發(fā)展、智能汽車時空信息方案等方面探討了汽車智能化發(fā)展歷程，展望了全國車路運一體化的未來建設(shè)。他表示：“汽車智能化程度不同或產(chǎn)業(yè)化發(fā)展的階段不同，對地圖的需求不同。高精地圖技術(shù)發(fā)展分三個階段：高精度矢量地圖、動態(tài)信息和感知地圖，而智能汽車未來時空信息云端一體化解決方案將涵蓋定位、地圖和基準，并采用車廠眾包更新、智能網(wǎng)聯(lián)云控圖商眾包等運營模式?！?/span>

中國科學院自動化研究所QAII平行智能創(chuàng)新研究中心執(zhí)行主任田永林在“平行駕駛關(guān)鍵技術(shù)研究進展及其應用現(xiàn)狀”中從平行駕駛起源及體系、平行駕駛關(guān)鍵技術(shù)和平行駕駛典型應用三個方面，通過對平行駕駛技術(shù)研究進展及應用現(xiàn)狀的深入剖析，解讀了新科學、新技術(shù)、新產(chǎn)業(yè)的發(fā)展與應用。他介紹說：“王飛躍教授基于CPSS的平行駕駛框架分為人工世界、心理世界和物理世界，引入和拓展了人工世界的知識自動化，以此實現(xiàn)網(wǎng)聯(lián)車、有人車、無人車的融合統(tǒng)一，走向智能汽車、智能社會、智能產(chǎn)業(yè)?！?/span>

圓桌會議，展望自動駕駛美好明天

當前，在自動駕駛落地的產(chǎn)業(yè)化進程中，機會與挑戰(zhàn)并存。在自動駕駛技術(shù)內(nèi)卷的時代，自動駕駛企業(yè)未來如何發(fā)展？落腳點在哪里？商業(yè)化如何突破？如何解決各類長尾問題？如何保持自己獨有的競爭力？這些問題對整個產(chǎn)業(yè)來說至關(guān)重要，甚至生死攸關(guān)。

本次圓桌會議的主題是“自動駕駛量產(chǎn)落地中的機遇與挑戰(zhàn)”，參與嘉賓包括：廣汽研究院人工智能首席科學家兼X Lab實驗室主任陳學文主任；馭勢科技聯(lián)合創(chuàng)始人、首席架構(gòu)師彭進展；國汽大有時空CTO李慶建；中國科學院自動化研究所QAII平行智能創(chuàng)新研究中心執(zhí)行主任田永林。圓桌會議由王羽副秘書長主持，圍繞3個議題展開，對自動駕駛量產(chǎn)落地中的機遇與挑戰(zhàn)進行了討論。

【議題1】：2022年，自動駕駛政策和標準的出臺、商用落地、技術(shù)研發(fā)都取得了長足進步，2022年自動駕駛發(fā)展到哪個階段了，在技術(shù)或政策上有什么突破？彭進展認為，今年以來，隨著很多政策、標準的出臺，特別是商業(yè)化運營方面，整個行業(yè)開始全面認可和更加注重商業(yè)化價值。在L4級無人駕駛方面，一直以來國內(nèi)政策非常積極鼓勵行業(yè)發(fā)展，去年10月，深圳市智能交通行業(yè)協(xié)會發(fā)布了低速無人車城市商業(yè)運營安全管理規(guī)范，今年又有更多功能型無人車標準出臺。目前的核心還是回到商業(yè)化本質(zhì)，即如何在成本和效率中找到一個平衡點。陳學文認為，各地都在積極探索L3級別自動駕駛，深圳出臺了第一個L3級別商用條件和責任劃分條例，歐盟也發(fā)表了一些車輛認證法規(guī)，L2、L3甚至更高級別的法律法規(guī)越來越完善。技術(shù)層面，2020年行業(yè)開始注重技術(shù)落地，三大動力還是算力、算法和數(shù)據(jù)，運用深度學習等人工智能技術(shù)的數(shù)據(jù)驅(qū)動研發(fā)模式的比重將逐漸增大，而集中式高性能計算對大算力的需求也在倒逼加速開發(fā)車載芯片。另外，數(shù)據(jù)中心建設(shè)成為信息仿真、算法訓練和測試驗證的關(guān)鍵支撐；而特斯拉推出的占領(lǐng)網(wǎng)絡(luò)可能會改變自動駕駛的技術(shù)格局，特別是以視覺為主的技術(shù)方案能夠解決3D物體檢測問題。李慶建認為，2022年，主機廠更注重量產(chǎn)，因為只有形成量產(chǎn)，才能實現(xiàn)數(shù)據(jù)積累，才能有之后的算法訓練等等?，F(xiàn)在看，乘用車還是從L2逐漸漸進的路線，只有數(shù)據(jù)積累到一定量才能完善算法模型，才能形成真正的自動駕駛量產(chǎn)。L4更多傾向于礦山等典型封閉性應用場景。當然，今年深圳、廣州已經(jīng)開始智能網(wǎng)聯(lián)的示范運營，也是2022年一個標志性事件。田永林認為，從技術(shù)角度看，占領(lǐng)網(wǎng)絡(luò)是在視覺主導下去完成自動駕駛感知任務(wù)，特斯拉提供了一種新的模式。另一個比較大的技術(shù)突破是大模型方案，一方面可以將各種異構(gòu)，尤其是動態(tài)數(shù)據(jù)進行有效利用，更重要的是在實際應用過程中，通過一些分流或推廣（promote）等把它變成一個車端可以應用的小模型，而大模型的一些具體功能應用不只局限于感知和決策規(guī)劃環(huán)節(jié)，其應用潛力也包括智能座艙，尤其是人機交互應用，可以為駕乘人員提供更好的出行體驗。另外值得關(guān)注的是數(shù)據(jù)進展，包括數(shù)字孿生、元宇宙技術(shù)與自動駕駛的結(jié)合。

【議題2】：以特斯拉為代表的純視覺技術(shù)路線和多數(shù)公司主張的多傳感器融合技術(shù)路線一直是自動駕駛兩大派系的爭議焦點，如何評價？彭進展認為，如果要實現(xiàn)全天候，達到99.5%以上的可用性和可靠性，必須要使用各種傳感器，一定要做傳感器融合。經(jīng)過幾年嘗試，看到純視覺在很多場景下還存在一些挑戰(zhàn)，如弱光等環(huán)境下如何保持產(chǎn)品的感知定位可靠性存在問題。實際上，單顆激光雷達也達不到99.5%的可靠性。所以融合不僅是算法要求，而且是系統(tǒng)應用的要求。隨著技術(shù)發(fā)展，激光雷達的成本會越來越接近攝像頭。陳學文認為，對自動駕駛來講，要將某一種傳感器用到極致，否則很難實現(xiàn)真正的L4以上自動駕駛，因為現(xiàn)在前融合和后融合都還有很多問題。另外，特斯拉在加州很黑的山區(qū)，全是彎道和坡道，開車效果非常好，但它不可能解決所有的問題，只是說這個技術(shù)在不斷進步。自動駕駛就像爬珠峰，有些人選擇從北坡，有些人選擇從南坡，登頂?shù)哪繕耸且恢碌?，但是路線不一樣，可能難度也不一樣，最終還是市場來決定。李慶建認為，其實兩種路線沒有優(yōu)劣之分，這跟大家的積累有關(guān)，攝像頭成本很低，特斯拉自動駕駛量產(chǎn)時間很長，積累了大量的數(shù)據(jù)，而且有很強大的算法和算力。傳感融合算法有一定難度或者有一定誤差，但相對來講它能夠更快實現(xiàn)L4，其數(shù)據(jù)采集技術(shù)更準確或者說其算法更容易采集到精準的數(shù)據(jù)，所以，兩種不同的技術(shù)路線與數(shù)據(jù)積累和傳感器專業(yè)程度有關(guān)。田永林認為，多模態(tài)方案能夠快速到達一個比較高的水平，一旦有了大量數(shù)據(jù)后，最后一公里可能幾種傳感器都很難解決問題。從王飛躍教授本地簡單、遠程復雜的思想看，在車端，未來隨著技術(shù)不斷迭代，可能就不需要這么多的傳感器，比如通過純視覺就可以實現(xiàn)，但多模態(tài)也有價值，可以在離線的云端系統(tǒng)、高清地圖等方面大規(guī)模使用，構(gòu)建一個跟真實交通或城市空間高度一致性、可拓展的虛擬場景。

【議題3】：2022年自動駕駛行業(yè)有哪些事件令人印象深刻？怎么看待這件事？2023年自動駕駛行業(yè)會發(fā)生哪些變化？彭進展表示，2022年有很多大事，影響最深刻的是Argo AI倒閉，由此也引發(fā)了對自動駕駛的一些反思，特別在一定程度上對創(chuàng)業(yè)公司帶來了影響。國外公司倒閉，核心實質(zhì)還是技術(shù)上一直沒有落地。自動駕駛這場馬拉松可能已進入淘汰賽，只有真正能夠讓技術(shù)規(guī)模落地，應用量產(chǎn)，才能得到市場和客戶的認可和支持，繼續(xù)跑下去。陳學文表示，Argo AI倒閉是對市場最大的警示，還有國內(nèi)很多自動駕駛公司的轉(zhuǎn)型，在迅速改變策略。我們可以看到，光燒錢肯定是燒不出自動駕駛產(chǎn)品，一定要和應用場景結(jié)合起來，要落地。另外，特斯拉將FSDBeta版面向所有的付費用戶開放，而不再是以前的部分志愿者，這是一種信心的表現(xiàn)，是一種對技術(shù)的自信感。當然結(jié)果如何，還要拭目以待。李慶建認為，2022年政策方面發(fā)布了多個典型文件，還有多個城市試點，標志自動駕駛行業(yè)開始進入政策支持的新階段。重要的是，從L2開始注重量產(chǎn)，必須落地運營，必須形成大量的數(shù)據(jù)積累，明年還將繼續(xù)做下去，以完善算法。2023年在車路協(xié)同方面，一些車企將形成量產(chǎn)；2023年也將是運營落地元年，在試點城市，自動駕駛公司和車廠或車廠和示范城市將形成共同運營。田永林表示，2022年一些比較震撼的事件，一個是特斯拉的Occupancy Network，另一個是谷歌的大規(guī)模城市重建，嘗試用280萬張街景照片重建出整片舊金山市區(qū)的3D環(huán)境。這將有助于未來的數(shù)據(jù)生產(chǎn)，并在一些長尾場景的生成過程中提供一個很好的基準平臺。這些場景設(shè)計為一些針對性的數(shù)據(jù)生成和構(gòu)建或者一些極端情況下的數(shù)據(jù)重演提供了非常好的思路。未來幾年，相關(guān)技術(shù)可能會在自動駕駛數(shù)據(jù)流程方面有一些新的進展和突破。

在榮耀中遇見未來