文 | 老张
新智驾按：4 月 18 日，新智驾结合上海市国际展览有限公司配合举办“2019 AI+智能汽车立异峰会”，本次峰会作为第十八届上海国际车展的同期运动之一，邀请到了来自学术界、新造车势力、零部件供给商、新兴主动驾驶、主流车联网企业等智能汽车财富链上的焦点代表介入个中，环绕智能汽车财富成长趋势，手艺研发、行业求索、将来瞻望等热点话题配合商量对智能汽车手艺贸易化落地的盼望和疑虑。
*“2019 AI+智能汽车立异峰会”现场
新智驾将本次峰会的所有主题演讲进行了精辟提取，冀望对列位智能汽车从业者有所开导与匡助。
中科院王飞跃：打造平行驾驶，从“功能汽车”到“智能汽车”
王飞跃首先从路的演变史剖析了汽车从主动化向智能化偏向成长的趋势。以小数据到大数据再到小智能的 AlphaGo 论题引出“老”、“旧”和“新”三个 IT 的平行融合。王飞跃提到，IT 的主导不再是信息手艺，而是智能手艺，第三轴心时代的智能驾驶将步入平行驾驶时代。
王飞跃透露，从有人车、遥控车、到网联车、再到无人车，这四类车可经由平行驾驶完成统一，即平行汽车。平行汽车将来的方针是将物理世界的 UDC 转化为常识世界的 AFC。用实际世界的术语来讲，即实现运营、监控及应急治理三连系。个中，运营要实现两个“E”-Effective、Efficient。具体需做到扩展空间，将两个世界转化成三个世界，从 CPS 到 CPSS。
以 ACP 方式为根蒂，王飞跃介绍了组成平行驾驶手艺理论根蒂的人工系统与真实系统之虚实互动、平行执行的平行系统。系统阐述平行驾驶手艺中的平行感知、平行规划、平行进修、平行测试以及网联情况下平行车的研究。
王飞跃进一步进行注释：虚实连系、平行执行，物理车与数字车连系到极新的 CPSS 空间中，对办事、平安、驾驶员状况进行监控，包管在物理世界、精神世界、常识世界三个世界中，汽车可实现物理平安，驾驶员状况平安，办事质量及常识质量平安。现阶段集中力量于平行感知、平行测试、平行进修，最终可实现平行智能。
对于主动驾驶汽车落地成长而言。王飞跃的认知如下，主动驾驶汽车能够率先应用于一些特别的场合。主动驾驶汽车落地成长依次为矿山、物流（包罗船埠）、市政、出租车、完全无人驾驶。平行驾驶手艺为矿山、物流及一样场景的智能运营供应了有效的解决方案，平行驾驶是无人车上路的平安高效且智能途径。
安霸 Alberto Broggi：较量机视觉手艺驱动主动驾驶的成长
1998 年，Vislab 创始人 Alberto Broggi 在意大利进行无人驾驶的测试，大约行驶了 2000 公里的距离，在其时是很大的挑战。车上搭载了一些摄像头，还配备了一些转向电机，如今来看都是非常传统的手艺，但这些都是在进行手艺的索求与测试。到 2010 年的时候，他的团队斥地的主动驾驶汽车从意大利的帕尔马一路开到了中国的上海，横跨了半个地球。当然，车上依然有平安驾驶员随时守候接管。
在这些实验和测试过程中，Alberto Broggi 意识到了较量机视觉手艺固然壮大，但仍然受限于较量硬件的机能。于是在 2015 年的时候，VisLab 到场到了安霸公司，成为了集体的一部门，Alberto Broggi 也进入安霸任职。VisLab 首要研发较量机视觉手艺，应用于无人驾驶汽车；安霸是芯片公司，拥有世界顶尖品质的芯片，壮大的处理能力能获得高品质的图像。两家公司整合在一路能够说是强强联手，能够将较量机视觉手艺更好的应用到无人驾驶之中。
今朝，安霸所打造的较量机视觉处理芯片机能优胜，可以处理速度非常快，能做到每秒 30 帧、60 帧，同时拥有很高的解析度，并且，实现这些机能的同时，其功耗也只有 2-4 W。
安霸也在积极与各个公司进行合作，好比与 Hella-Aglaia 这家公司的合作就是将自家的芯片和对方的算法连系在一路。将来，安霸进展在芯片傍边把图像和其他数据进行融合，好比说毫米波雷达、激光雷达等，更好地助力主动驾驶成长。
Cepton 裴军：激光雷达要害手艺及量产落地
裴军从当前行业内激光雷达各路手艺路线及 Cepton 的手艺及优势进行了分享。测试体式层面，今朝全球大部门激光雷达公司都在采用 pulsed time of flight 体式进行测量；激光器方面，多数公司采用 905nm 或 1550nm 的手艺。个中，Cepton 选择了基于硅的 905nm 的激光器。在上述两方面，各家厂商并没有不同，且不克拉开差距。各路玩家竞争的重点是中央环节，即若何将产物酿成一个成像激光雷达，高速的为主动驾驶供应三维成像。
Cepton 自研 Micro-Motion （微动）手艺，这项手艺能够用来替代积激光雷达内部的扭转部件。在激光雷达内部，Cepton 行使光学共轭的方式及电磁铁，它没有任何扭转或摩擦部件。
裴军提到，若何将激光雷达酿成落地的产物，而非科研产物，是当下激光雷达供给商的竞争重点。Cepton 与..最大汽车照明灯公司 Koito（小糸建造所）合作，前者将为后者供应定制的微型激光雷达解决方案，将激光雷达安装车灯中。基于此，实现激光雷达实现量产上车。
蓦然认知龚思颖：办事生态运营，汽车行业的下一个疆场
车联网履历了四代成长，整个车联网的成长速度比以往更快速。2020 年车联网的市场增速将会跨越 60%。
5G 的到来也为车联网的到来打下了坚韧的根蒂和保障；人机交互的过程中的冲破，稀奇是语音交互为主的多模态交互，将会使人在驾驶过程傍边更高效地获得办事，是以办事生态运营将是下一个疆场。
越来越多的主机厂正在从新定语车联网办事员，蓦然认知所聚焦的事情就是成为整个对话生态办事的缔造者。今朝蓦然认知用语音交互对话链接了平常 50 种的生活办事（涵盖娱乐、旅行、餐饮以及出行的相关办事）。
龚思颖认为今朝车联网的办事运谋生态，首要面临用户习惯、若何让用户在平安驾驶情况下获得高效、平安的车联网办事、以及若何包管车联网的可持续性以及黏性等三大挑战。
蓦然认知最为焦点的能力在于语音交互的多轮对话，在车载情况傍边，蓦然认知则是接纳减法的原则，设计多模态交互的系统和设计，使得用户在使用过程傍边平安。关于增加用户黏性上，蓦然认知认为能够增加社交功能、或许竖立会员系统——积分奖励、分享机制，竖立完美而同步的账号系统。
伟世通王凯：渐进式的手艺刷新与次世代智能汽车的落地
伟世通是域掌握器范畴的领先者，今朝有两大域掌握器产物：座舱域掌握器 SmartCore 和主动驾驶域掌握器 DriveCore。
伟世通近两年竖立了以域掌握器为中心的同伙圈，拓展了与商汤、高通、瑞萨、AllGo、极目、DeepScale、Steer、StradVision、 AAI、腾讯等各方手艺公司的合作。SmartCore 将引入语音 AI 助理、面部脸色识别、手势识别等多模态交互手艺。
SmartCore 最焦点的概念就是将多个 ECU（电子掌握单元）集成在单一域掌握器内，可带来体积、功耗和成本优势。DriveCore 则是在这一根蒂上的另一个延伸。主动驾驶汽车既然由机械掌握，就或者存在平安隐患。所以 DriveCore 必需有极高的平安性，而且达到 ASIL-D 级别。
伟世通主动驾驶首席架构师王凯透露，针对 Studio 和 Runtime 的分歧算法进行优化，然后编译到响应硬件情况中。其实要可以支撑分歧的硬件，需界说好一个通用的架构，然后在这个架构的根蒂之上，经由统一的接口界说实现扩展性，增加对分歧硬件的支撑。
值得一提的是，平安始终是伟世通对于主动驾驶手艺研发的起点及落脚点。伟世通的 SmartCore 座舱域掌握器与可扩展 DriveCore 主动驾驶域掌握器的智能全数字座舱。两种掌握器协同合作，实现了主动礼让行人、智能剖析路况、主动调整驾驶速度与行驶路线等功能，将带来驾驶员和车辆间无缝的人机交互体验，确保将来出行平安靠得住。
格里菲斯大学传授 Ljubo Vlacic：人工智能算法斥地者还有什么瞒着我们？
人工智能算法是目前车联网智能汽车的首要推手。澳大利亚格里菲思大学传授，IEEE 智能交通系统杂志总编纂 Ljubo Vlacic 认为，今朝我们对智能汽车的测试并没有完全交给自力的第三方认证机构进行。因为在实际中，固然监管者在起劲的寻找车辆的测试方式，但相关的指标系统还没有完全竖立。放眼去看人工智能的所有要素，并以人工的智能的角度进行理会，这些都邑对最终的解决方案发生影响。
Ljubo Vlacic 提到，今朝所处的时刻和十年前分歧，如今汽车制造商在某种水平上已经酿成了软件斥地商，对软件算法越来越正视。毫无疑问，智能汽车能够带给人类生活的福音，但还需要完美更多的手艺流程和监管，否则智能汽车很难在贸易化市场上去发卖。同时我们也要相信人工智能时代下智能汽车终将会到来。
地平线李星宇：新一代主动驾驶芯片带来感知与定位手艺新冲破
主动驾驶汽车成为有史以来斥地最复杂的信息产物。现阶段汽车电子构架越来越难以支撑软件需求。曩昔 20 年来，汽车 MCU 增进从不足 10 颗，成长至现今跨越 100 颗。顶尖级汽车甚至跨越 300 颗 MCU。这些 MCU 拥有分歧的构架、分歧接口，甚至分歧的斥地情况、分歧的说话。
面临数字化海潮，效率是决意企业竞争成败的要害。我们急迫要回覆的是，若何提拔软件斥地效率。而且基于该主题重构汽车电子构架。同时，分布式电子电器架构在面向复杂功能时存在伟大问题。例如各个分歧组件之间难以实现协同。
合久必分，分久必合。汽车电子构架趋势是持续从分布式走向集成式。而域掌握器能够看作为分布式集成构架较量的第一步。地平线相信这个趋势会持续下去，将来会显现一个真正的中央式集成大脑，智能汽车将成长成为一部四个轮子上的超等较量兼数据中心。由此带来的算力需求、软件构架的调整都是空前的。
行业杀青共识，智能汽车行业内的大趋势是软件驱动，及算力需求黑洞。在数字化海潮下，地平线也提出了新贸易理念 AI on Horizon 计谋：行使边缘 AI 芯片开放赋能智能驾驶。
嬴彻科技黄刚："手艺+运营"加快卡车主动驾驶量产落地
嬴彻明确提出“车规级、面向量产、L3”的主动驾驶研发定位。在现场，嬴彻整车工程负责人兼执行副总裁黄刚明确提出，今朝嬴彻与主机厂在 L3 重卡量产上的慎密合作状况和大略时间表。黄刚曾任中国第一大商用车春风的掌门人，行业深耕 30 年，拥有商用车全价格链治理经验和周全的财富整合能力。
他透露，2021 的量产时间表是在和多家 OEM 和 Tier 1 的深度商量，勇敢假设，小心求证后拟定的，财富合作伙伴的积极响应和合营给了我们很大的决心。同时，嬴彻为主机厂供给多量量的主动驾驶重卡订单，为商用车财富链上粗俗带来贸易好处和成长动力。有了主机厂和 Tier 1 的配合好处和背书， 这个量产方针才有实现的或者。
嬴彻模式包罗三个要害部门：首先是自建运营场景，从 L3 运力..起步，打造将来的货运机械人收集。同时和汽车财富上粗俗合作，经由嬴彻订单的拉动，和主机厂计谋合作定制。响应地，在焦点的主动驾驶手艺方面，研发车规级、面向量产的主动驾驶系统。
禾多科技毛涛：智能代客泊车，最后一公里的延伸
关于智能代客泊车，禾多有本身的思虑：代客泊车并不等于泊车辅助，禾多对其的界说是车辆处于完全无人状况，无需人监管；此外，智能代客泊车也是最后一公里的延伸。
智能代客泊车产物 HoloParking 的界说是，“这是现阶段最好的代客泊车解决方案，没有之一。”
为了实现智能鲁棒与落地成本之间的均衡，HoloParking 方案接纳“车端+场端+高精地图端”三端合一的手艺路线，并提出“全天候、全场景、真实运营”的标语。
手艺层面，结构车端、场端、高精地图端，三端合一提高智能代客泊车的鲁棒性，实现全天候、全场景及真实运营；成本层面，到 2020 年，车端域掌握器 HoloArk 价钱将在 2020 元以内；将来，单车位革新最终价钱也将在 2020 元以内；贸易落地层面，2020 年，禾多和停简洁将合作结构 20 个以上城市，每个城市至少 20 个泊车场，HoloParking 系统适配车型将增至 20 款。
广汽研究院郭继舜：渐进式成长主动驾驶
此次运动中，广汽研究院智能驾驶手艺部负责人郭继舜剖析了主机厂接纳渐进式主动驾驶成长路线的原因。他透露，人类驾驶员无法像传感器一般精准执行大脑的复杂指令，所以主机厂需要更平安的智能执行器件才能实现 L3、L4。在向高更高级别主动驾驶研发的过程中，为了绝对地包管主动驾驶顺利进行，还需要在异构设计下为车辆配备两个沟通的 ECU，以确保车辆显现问题时会提醒用户接管车辆，同时连结着的主动驾驶的功能。
郭继舜还对主动驾驶为何平日应用于新能源车型进行了讲解。他认为这里面有一部门原因在于制造成本。“不是燃油车不成，而是因为主机厂若是要进行新手艺革新的话，基于传统的燃油车去做成本非常高，而新能源汽车因为是新的..，所以不需要革新成本，因而是更好的载体。”
实际上，固然多数主机厂已经明确了量产 L3 和 L4 的时间节点，但平安律例和手艺攻关仍是弗成轻忽的问题。郭继舜举例透露，并非主机厂做不出高级其余主动驾驶汽车，而是面临驾驶手艺参差不齐的驾驶员，主机厂即使造出车后，也无法包管能够达到几百万分之一甚至几万万放之一的失效概率。
考虑到 L4 以及更高级别后人类驾驶员已经不需要干涉汽车行驶，郭继舜提出的“失效概率”理论或许更适用于 L3 级别主动驾驶。
总的来说，阻挠主机厂推进主动驾驶真正的难题是什么？谜底或许仍是硬件手艺的缺位。这施展内行业内还没人能做出新一代冗余的 EPS 和具有壮大单片能力的主动驾驶芯片。
华人运通李谦：以“车路协同”降成本
对于车企竞相研发主动驾驶这一趋势，华人运通创始合伙人、智能驾驶及电子电器副总裁兼李谦认为，诸如主动驾驶系统成本昂贵、试验场景稀缺、道路实测风险大等，均是当前主动驾驶系统斥地时面临的问题。简而言之，完全依靠车辆自身的传感设备也即单车智能去实现真正意义上的高档级主动驾驶仍有必然难度。
华人运通的解决方案是从“车-路-城——车路协同”的角度进行根蒂扶植升级。这一方案既包含单车智能，也包含基于车路协同的交通智能，还包含城市互联共享的智能，按照一个综合体进行主动驾驶系统的设计，继而进行智能出行系统化的设计。
为此，华人运通斥地了三大..，离别为泊车..、主动驾驶..和车路协同的边缘较量..。
本年1月，华人运通发布了全球第一条基于车路协同理念打造的聪明化的道路，这条道路基于城市开放道路打造而成，相当于对主动驾驶测试情况的一种新的索求。新智驾认识到，这条道路首要基于路边感知，云端决议和车端掌握的思路设计而成，经由车端和路端的传感器融合以消弭感知盲区，然后行使边缘较量和分布式较量等方式，降低车辆主动驾驶所需要的最大算力。同时，经由多方针协同掌握来实现交通的精巧调剂，有效地降低主动驾驶车辆周边的复杂情况，而且削减了交通事变的或者。
百度智能云闵楠：构建高质量智能驾驶数据根蒂
主动驾驶离不开离不开数据的支撑，尤其是在国内对照复杂的道路情形下，感知的提高不克完全依靠算法的迭代和手艺的刷新来解决，是以照样需要对数据进行有效的行使，使得激光雷达、毫米波雷达等海量数据酿成带有语义信息也是研发团队所要面临的主要问题。
传感器从真实的世界采集到各类数据，完成了数据生产的过程，但数据必需要经由必然的标定和构造化、非构造化存储，然后经由人工标注发生出带有雄厚标签和语义信息的数据，从而才可以对算法所行使。是以，数据的构造尺度越精准，对算法的究竟就越好。
平日企业和斥地者对于数据的采集和标注，平日接纳两种做法：一种是自建团队，需要斥地甚至历久维护数据标注对象以及实效性数据的增补工作；另一种是买卖外包的形式，现在主动驾驶的研发选型方案络续进化，业界的标注需求也从最原始的 2D 进化到 3D，到全像素的语义朋分，络续进化的需求对标注能力提出非常大的挑战。
百度数据众包团队则是提出另一种解决思路。百度数据众包可以较优点理障碍物的检测和跟踪以及融合、激光雷达和摄像头、毫米波雷达的传感器融合，V2X 的数据等智能驾驶传感器的数据；此外，还可以对车外情况感知以及车道信息等传感器进行标注；对车内情况的感知和对驾驶员驾驶意愿的交互百度也有跨越了 3000 万条的标注经验。
在留意数据质量之外，百度除了尺度的合同条目以及保密和谈也留意数据平安，对于义务封装、数据加密、专利反扒都有响应手艺手段，百度按照对数据平安分歧级别需求的客户，供应响应的标注方案。
易咖智车柏俊波：面向义务的物流小车线控底盘
柏俊波认为，当前的物流小车线控面临着：场景不明确、尺度缺失、因为尺寸问题、缺乏车轨级上游供给链、需求数量无法撑持量产规模等一系列的问题，以至于汽车行业傍边常说的周期、质量、成本、办事都无法包管。
事实上，易咖智车认为物流小车线控底盘是一个全新的产物，曩昔传统的汽车设计都是以乘客为中心，以驾驶人的平安舒适便捷为中心、然则在物流系统傍边，车辆只是运输的对象，应该以货色的高效承接输送、行人平安至上为主线。
针对这个线控底盘，应该要针对面向义务的自上而下的线控底盘重构，如在系统义务层上应该考虑设计起点若何承接、中点若何提取、终点若何归位、物品组成、输送频次、突发事变等要素，经由系统层和运行环节中综合从新得出一个车辆所真正需要的尺寸空间。
柏俊波认为面向义务的最小化组成应该是摒弃一切与义务无关的构造（如玻璃、雨刮）等，除了需要的声誉外，摒弃一路跨越需求的功能增加带来的附加构造和成本，增加确定性带来的转变（如可预期的速度、工作时间、寿命里程、道路情况），采用分层架构设计、收集拓扑优化、提拔收集靠得住性、合理的上下电逻辑与主动掌握、耗能最优化、雄厚用户尺度接口封装、使用多应用场景。
新智驾注：本次峰会上，来自相关投资机构的投资人也睁开了一场大商议，针对将来智能汽车新的投资机会进行了商量。
有关于这场圆桌商议的有趣的结论，请等候我们后续的报道。
