2022第二屆中國自動駕駛科技創新論壇完美落幕！

2022年，自動駕駛行業冰與火共存。一方面商業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，國外破產倒閉、深陷商業化困境者不在少數；另一方面，中國自動駕駛行業正進入新一輪快速發展期，從頂層政策支持，到行業研發創新，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新論壇」成功舉行。本次論壇采用多形態虛擬場景+動態粒子元素，通過云端資源的高冗余架構實現秒級切換、多渠道資源分發，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合直播和宣傳報道下，本次論壇覆蓋了數十萬自動駕駛行業精準用戶群體。

「2022中國自動駕駛科技創新論壇」由智車科技牽頭，由中國自動化學會、山東省科學技術協會、山東省青年科學家協會、山東省科技工作者服務中心、青島市工業和信息化局、青島智能產業技術研究院、青島市科學技術學會、云南自動駕駛技術中心、青島智匯文創科技有限公司、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、投資機構、研究機構、高校和政府主管部門的相關專家和直接負責人跨界交流，通過對商業模式的探索和科學技術的研討，窺見中國自動駕駛行業發展縮影，推動自動駕駛科學技術進步，共同見證中國自動駕駛科技公司的成長與壯大。與會領導和專家包括：

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

王曉，IEEE智能交通系統協會理事會成員、CAA智能車工作委員會執行秘書長

王羽，中國生產力促進中心協會常務副秘書長、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、首席系統架構師

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平行智能創新研究中心執行主任

張棟，路特斯汽車智能駕駛市場與戰略總監

貢璽，勁邦資本投資部副總經理

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，經歷40余年發展，當前中國自動駕駛已經成為了世界自動駕駛領域的中堅力量。中國科技工作者和產業科學家正在共同努力為我國自動駕駛產業鏈‘強鏈’、‘補鏈’、全面建設交通強國、構建國家綜合立體交通網的歷史任務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，現存的行業痛點也會迎刃而解?！?strong>中國生產力促進中心協會常務副秘書長、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新和行業發展?！?/p>

高端熱議商用落地，助力賽道破冰

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

馭勢科技CTO、首席系統架構師彭進展在“AI司機面向城市服務的商業化落地”中深入剖析了AI司機在全場景自動駕駛的商業化之路，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：“在商業化路徑上，有機會也有挑戰，而半開放場景城市服務是最先規模應用的場景。”馭勢科技的全場景、真無人、全天候AI司機U-Drive?智能駕駛平臺已經落地服務，實現了從物流、出行到城市服務全場景——無人公交、無人配送、無人物流、無人環衛、Robotaxi等——真正的商業化價值和成本節省。在實踐中，馭勢科技通過數據驅動不斷迭代算法，解決了城市服務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略總監張棟在“構建機器人時代的智能生產力”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：“自動駕駛技術發展仍存在瓶頸，商業化落地難以閉環，用戶心智難突破，智駕功能沒有達到市場需求?！彼麖娬{，“軟件定義汽車，但硬件定義軟件天花板，當前的量產方案硬件架構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。”為此，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，公有云——彈性計算，私有云——海量存儲，以保證有效利用數據并降低成本。

勁邦資本投資部副總經理貢璽在“汽車產業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風向，總結出多條汽車企業投資要點，這對于整個行業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域，國產替代背景下，供應鏈自主可控進一步加速了國內汽車半導體市場的蓬勃發展?！睆耐顿Y視角看汽車產業，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“新技術驅動下自動駕駛落地實踐”中分享了他領導的團隊在自動駕駛核心技術的探索與研發工作。他表示：“隨著新技術驅動自動駕駛不斷發展和量產場景的日趨復雜，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之后又出現了占有網絡，新視覺技術開始驅動自動駕駛快速發展?！彼€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的落地探索，包括數據采集、標注、訓練、仿真等，不斷提升自動駕駛系統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、高精地圖技術發展、衛星高精度定位技術發展、智能汽車時空信息方案等方面探討了汽車智能化發展歷程，展望了全國車路運一體化的未來建設。他表示：“汽車智能化程度不同或產業化發展的階段不同，對地圖的需求不同。高精地圖技術發展分三個階段：高精度矢量地圖、動態信息和感知地圖，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、智能網聯云控圖商眾包等運營模式?！?/p>

中國科學院自動化研究所QAII平行智能創新研究中心執行主任田永林在“平行駕駛關鍵技術研究進展及其應用現狀”中從平行駕駛起源及體系、平行駕駛關鍵技術和平行駕駛典型應用三個方面，通過對平行駕駛技術研究進展及應用現狀的深入剖析，解讀了新科學、新技術、新產業的發展與應用。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，以此實現網聯車、有人車、無人車的融合統一，走向智能汽車、智能社會、智能產業?！?/p>

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業化進程中，機會與挑戰并存。在自動駕駛技術內卷的時代，自動駕駛企業未來如何發展？落腳點在哪里？商業化如何突破？如何解決各類長尾問題？如何保持自己獨有的競爭力？這些問題對整個產業來說至關重要，甚至生死攸關。

本次圓桌會議的主題是“自動駕駛量產落地中的機遇與挑戰”，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；馭勢科技聯合創始人、首席架構師彭進展；國汽大有時空CTO李慶建；中國科學院自動化研究所QAII平行智能創新研究中心執行主任田永林。圓桌會議由王羽副秘書長主持，圍繞3個議題展開，對自動駕駛量產落地中的機遇與挑戰進行了討論。

【議題1】：2022年，自動駕駛政策和標準的出臺、商用落地、技術研發都取得了長足進步，2022年自動駕駛發展到哪個階段了，在技術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，特別是商業化運營方面，整個行業開始全面認可和更加注重商業化價值。在L4級無人駕駛方面，一直以來國內政策非常積極鼓勵行業發展，去年10月，深圳市智能交通行業協會發布了低速無人車城市商業運營安全管理規范，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化本質，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，歐盟也發表了一些車輛認證法規，L2、L3甚至更高級別的法律法規越來越完善。技術層面，2020年行業開始注重技術落地，三大動力還是算力、算法和數據，運用深度學習等人工智能技術的數據驅動研發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車載芯片。另外，數據中心建設成為信息仿真、算法訓練和測試驗證的關鍵支撐；而特斯拉推出的占領網絡可能會改變自動駕駛的技術格局，特別是以視覺為主的技術方案能夠解決3D物體檢測問題。李慶建認為，2022年，主機廠更注重量產，因為只有形成量產，才能實現數據積累，才能有之后的算法訓練等等。現在看，乘用車還是從L2逐漸漸進的路線，只有數據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。L4更多傾向于礦山等典型封閉性應用場景。當然，今年深圳、廣州已經開始智能網聯的示范運營，也是2022年一個標志性事件。田永林認為，從技術角度看，占領網絡是在視覺主導下去完成自動駕駛感知任務，特斯拉提供了一種新的模式。另一個比較大的技術突破是大模型方案，一方面可以將各種異構，尤其是動態數據進行有效利用，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劃環節，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。另外值得關注的是數據進展，包括數字孿生、元宇宙技術與自動駕駛的結合。

【議題2】：以特斯拉為代表的純視覺技術路線和多數公司主張的多傳感器融合技術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。經過幾年嘗試，看到純視覺在很多場景下還存在一些挑戰，如弱光等環境下如何保持產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，而且是系統應用的要求。隨著技術發展，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，否則很難實現真正的L4以上自動駕駛，因為現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，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，登頂的目標是一致的，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劣之分，這跟大家的積累有關，攝像頭成本很低，特斯拉自動駕駛量產時間很長，積累了大量的數據，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L4，其數據采集技術更準確或者說其算法更容易采集到精準的數據，所以，兩種不同的技術路線與數據積累和傳感器專業程度有關。田永林認為，多模態方案能夠快速到達一個比較高的水平，一旦有了大量數據后，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，但多模態也有價值，可以在離線的云端系統、高清地圖等方面大規模使用，構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年自動駕駛行業會發生哪些變化？彭進展表示，2022年有很多大事，影響最深刻的是Argo AI倒閉，由此也引發了對自動駕駛的一些反思，特別在一定程度上對創業公司帶來了影響。國外公司倒閉，核心實質還是技術上一直沒有落地。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規模落地，應用量產，才能得到市場和客戶的認可和支持，繼續跑下去。陳學文表示，Argo AI倒閉是對市場最大的警示，還有國內很多自動駕駛公司的轉型，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品，一定要和應用場景結合起來，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，是一種對技術的自信感。當然結果如何，還要拭目以待。李慶建認為，2022年政策方面發布了多個典型文件，還有多個城市試點，標志自動駕駛行業開始進入政策支持的新階段。重要的是，從L2開始注重量產，必須落地運營，必須形成大量的數據積累，明年還將繼續做下去，以完善算法。2023年在車路協同方面，一些車企將形成量產；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的3D環境。這將有助于未來的數據生產，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。這些場景設計為一些針對性的數據生成和構建或者一些極端情況下的數據重演提供了非常好的思路。未來幾年，相關技術可能會在自動駕駛數據流程方面有一些新的進展和突破。

在榮耀中遇見未來

會上，IEEE國際智能交通系統協會理事會成員、中國自動化學會智能車工作委員會執行秘書長王曉教授正式宣布「2022自動駕駛年度科技創新獎」的獲獎名單！

「自動駕駛年度科技創新獎」也將一如既往的發現中國優秀的自動駕駛企業、項目及行業領軍青年才??！

前路漫漫，行則將至！自動駕駛需要腳踏實地的長期主義，履踐方能致遠。我們堅信中國自動駕駛的輝煌明天已漸行漸近！