守安全底線，攀高階自動駕駛技術高峰

2024年以來，自動駕駛領域捷報頻傳。從試點城市公布到測試牌照發放再到車輛獲準入上路，這預示著高階自動駕駛產業化進程正在加速。然而，隨著產業化進程推進，一系列關鍵問題也相繼浮現，如數據采集復用性有待解決、傳感器和算法尚待優化、車路協同機制仍需完善、用戶隱私保護需重點加強等。

面對高階自動駕駛時代帶來的全新機遇與挑戰，汽車行業應如何布局并有效應對，以順利迎接這一時代的到來？7月12日下午，2024中國汽車論壇“高級別自動駕駛加速，驅動未來出行革新”主題論壇在上海舉辦。多位業界專家、行業領袖以及智能網聯汽車領域企業代表圍繞自動駕駛市場前景、技術創新、車路協同發展等行業熱門議題展開深入交流，并分享了各自在近期取得的一系列進展及實際案例，為行業的可持續健康發展貢獻了智慧與經驗。中國汽車工業協會副總工程師王耀主持論壇。上海國際汽車城（集團）有限公司黨委副書記、總經理潘曉紅為論壇致辭。

既攀上限求卓越，也守下限保安全

“端到端”大模型在自動駕駛領域的應用是當下的熱門話題之一。主題演講環節，多位企業代表就此議題發表了各自的觀點。

智己汽車L4自動駕駛項目總工程師、上汽賽可智能CTO于乾坤則指出，智能化下半場，“端到端”是競爭的關鍵。然而，在數據驅動下，‘端到端’自動駕駛神經網絡的輸出并不能保證絕對安全，因此需要規則方法對神經網絡輸出進行二次校驗。此外，在自動駕駛技術上車前，還需解決數據采集復用性問題，將不同車型的數據統一到同樣的坐標系或者同一個維度下，提升自動駕駛決策效率。

對此，地平線智駕產品市場總監劉文堯也表達了類似觀點。在他看來，“慫”、“莽”、“急”、“貴”是現階段大部分高階智駕系統的“不可用、不好用和導致用戶不愿意使用”的核心原因。盡管數據驅動下的“端到端”自動駕駛表現的上限更高，能在復雜場景中提供更佳體驗，但由于其本質上是一個不可解釋的‘黑盒’模式，放棄了規則驅動，因此有可能出現人類難以預測的不安全駕駛行為，使得其下限變得不可控。但若只是基于規則驅動，就會出現過于保守的問題。而最終的高階智駕一定是做高上限的同時，保證下限能夠符合安全標準的下限。

“交互博弈”，是在規則控制層面上的新理解。劉文堯進一步解釋，在感知上，地平線引入了“world model”模型，隨后，又在算法層面則引入了基于數據驅動的交互博弈規控算法。把原先的單向式的串行預測決策鏈路變成一個交互式的，互相推演、演進的交互決策的鏈路。通過交互博弈，系統能在有限的求解空間內實現更貼近人類行為的最優解，從而擺脫傳統規則驅動下的機械感。

“輕圖”和“無圖”模式在行業內流行亦引發了部分業外人士對地圖服務提供商（以下簡稱：“圖商”）角色定位的審視。對此，高德汽車業務中心副總經理苗路生指出：“‘無圖’概念并非意指摒棄地圖，而是特指不依賴‘高精地圖’。事實上，地圖導航始終是自動駕駛的前提。”

“高德定位很明確，第一不造車，第二不做自動駕駛，但高德服務于車廠，做好自動駕駛。”苗路生進一步表示，作為圖商，要解決自動駕駛“全國都能開”和“全國都好開”問題，就必須要將車道級數據做好，把地圖質量做高，加強高精度地圖數據“鮮”度，并適當擴充地圖覆蓋的范圍，最終目標是做到全覆蓋。與此同時，圖商還需要有實時更新的能力，并保證地圖和實際情況一致，不能出錯，這實際上是高德地圖的核心競爭力所在。

阿維塔科技副總裁兼產品研發中心總經理胡成太也表示，智駕是安全的第一重“金鐘罩”。對于企業來說安全是最大的豪華，如果一個企業安全達不到要求，未來它的推廣應用就是災難。而阿維塔之所以能夠在智駕領域不斷提升，取決于兩個方面，一是硬件高冗余，二是軟件強迭代。硬件方面，阿維塔唯一全系標配三激光雷達的品牌。軟件層面，阿維塔從2022年開始上市以來，旗下車型累計進行了15次OTA迭代，優化了1500余項功能體驗。

三大重磅發布，助力行業發展

隨著汽車智能化時代到來，高階自動駕駛已然成為各大車企爭奪的焦點。然而同濟大學汽車學院副院長熊璐卻指出，自動駕駛運行環境復雜多變，傳統的測試方法環境條件簡單，沒有辦法復現實際使用環境中的各種復雜情況，因此在最終大規模推廣之前，高階自動駕駛還面臨著許多安全性驗證問題。為確保自動駕駛車輛的穩定性和安全性，須建立一套整體系統的、場景連續動態的、多交通參與者參與的測試交通系統。

而本次論壇上發布的“智能網聯汽車云控全無人測評系統”正是這樣的平臺，可為自動駕駛車輛提供全面的測試。據王耀介紹，該系統由同濟大學、上海國際汽車城（集團）有限公司以及上海機動車檢測認證技術研究中心有限公司聯合發布，是全球首套面向智能網聯汽車、采用云控技術的多交通參與者測評系統。該系統致力于建設行業內首個具備連續動態場景城市NOA測試能力的封閉測試場，以滿足高級別自動駕駛汽車在動態連續場景、多交通參與者環境、以及多元化測試功能等方面的安全性驗證需求，進一步推動自動駕駛汽車的商業化進程。

除卻測試體系，高階自動駕駛技術的商業化落地還離不開數據的支撐。為應對國內外自動駕駛行業數據領域正面臨的數據體量不足、數據孤島等現象，由中國汽車工業協會、上海國際汽車城（集團）有限公司、上海車云數據科技有限公司、眾鏈科技有限公司聯合發布的“車路云一體化多源數據生成的開源仿真場景集”也在論壇期間正式發布。

“海量數據隨處可見，但具備高價值的數據非常少見。所有車企都在提出“端到端”和大模型基礎上，我們能夠對于“端到端”進行補充，并且對于“端到端”性能進行訓練，包括仿真和測試，基于“車路云一體化”大量閉環測試驗證。”據上海國際汽車城（集團）我有限公司智能網聯汽車事業部部長、上海車云數據科技有限公司總經理吳俊賢介紹，該場景集充分展現了地域性交通特色，全面覆蓋了L4級城市交通的典型運行狀況，并具備全天候24小時持續采集的能力，與行業應用情景緊密結合。通過構建高度自動化、高精確度及通用性的場景數據庫，該場景集支持跨算法、跨車型、跨平臺、跨企業的廣泛合作，旨在為自動駕駛算法的訓練及測試驗證提供強有力的支撐。

此外，論壇上還舉辦了2024 X-Game上海智能新能源汽車大數據競賽啟動儀式。據悉，2024X-Game上海智能新能源汽車大數據競賽緊密結合最新政策導向與行業熱點，其中新能源賽道圍繞能源、出行、營銷三大方向，設置七大熱點賽題。

“今年，我們開創性地設立了首條氫能與數字營銷賽題，旨在為新能源品牌更出色地開展精準、有效且富有價值的營銷及銷售活動，提供強有力的數據支撐和科學的思路指引。”上海市新能源汽車公共數據采集與監測研究中心市場總監姚雯表示，同時，智能網聯賽道設立車路協同、高價值數據場景挖掘、碳普惠商業模式創新三大賽題，旨在推動車路云一體化發展中智慧交通的管理升級，讓綠色成為推動社會進步的強勁引擎。

產業協調，構建良好合作生態

“什么是增量？增量就是可以讓消費者有更好的駕乘體驗。”在探討汽車產業的演變時，王耀表示，若將新能源汽車視作上半場的變革，那么實際上只是在動力總成方面進行了更新。消費者駕駛這類車輛時，最直觀的感受或許僅僅是補能方式的改變。而一旦高階自動駕駛技術得以落地并廣泛應用，則等同于為消費者購車時附贈了一位專業司機，這正是新能源汽車、智能網聯汽車乃至全球汽車產業邁向更高層次的關鍵增量。

潘曉紅表示，智能出行的未來需要各方的共同努力，其中，高校研究機構是技術創新的重要源泉，企業是技術成果轉化的關鍵力量，政府支持和媒體積極宣傳則為技術健康發展和公眾認知提高提供了重要保障。上海國際汽車期待通過構建開放包容的產業環境，搭建國內外交流與合作的平臺，推動自動駕駛從實驗室走向公共道路，從概念驗證走向量產應用。

“自動駕駛正朝著更安全、更省心這兩大主題演進。現在來看，未來要真正實現無人智駕，我們在技術、政策以及市場需求方面都有機會。”胡成太表示，技術創新和突破為自動駕駛的發展提供了非常大的動力。政府在智駕政策、法規制定方面，也提供了機會。此外，用戶層面需求也發生了變化，是否具備L2以及L2+智駕水平，已經成為消費者購買新能源汽車的加分項。這為高階自動駕駛的產業化落地帶來了前所未有的機遇。

東軟睿馳副總裁劉威則表示，機遇也伴隨著挑戰。隨著自動駕駛技術的快速發展，“端到端”也帶來了許多工程化問題。例如，當前車端的算力尚無法完全滿足大模型發展的速度等，這在一定程度上限制了自動駕駛技術的進一步落地和應用。通過將一部分云端算力納入車云一體閉環系統，可以有效彌補車端算力的不足。此外，為了實現高等級自動駕駛的落地應用，車端還需要一個完整的整車架構來支撐。這個架構不僅需要滿足自動駕駛系統對算力和數據的需求，還需要具備高度的安全性和可靠性。

愛芯元智車載事業部技術副總裁逯建楓進一步指出，為滿足高階自動駕駛對于芯片的算例要求，現階段的芯片設計需要滿足三個特點，一是高帶寬，二是高內存，三是異構多核大算力。在他看來，隨著自動駕駛技術的不斷發展和成熟，類似于DriveVLM的架構將成為主流趨勢之一，而未來的NPU設計也必將適應這種趨勢并不斷優化自身的性能和效率。

“車路云一體化將是未來的主要趨勢之一，實現大模型和高等級自動駕駛的切實應用，必須依托穩定的基礎底座、可靠的中間件，以及一套完整、可視化、可解釋的工具鏈。”劉威表示，在推動高等級自動駕駛落地的過程中，無論是與圖商還是算法供應商的合作，都需構建一個廣泛的合作生態。這一生態的建立，將為行業提供更多的合作機會，共同推動自動駕駛技術的發展。