車東西4月22日消息，第二十屆上海國際汽車工業(yè)展覽會（簡稱2023上海車展）同期活動——GTIC 2023中國智能汽車創(chuàng)新峰會，本周四在上海成功舉辦。

峰會由智一科技旗下智能汽車產(chǎn)業(yè)新媒體車東西與上海市國際展覽（集團(tuán)）有限公司（SIEC）共同主辦，以“智車大時(shí)代 產(chǎn)業(yè)新格局”為主題，設(shè)置了四大主題論壇，分別是智能汽車高峰論壇、中央計(jì)算平臺專題論壇、軟件定義汽車專題論壇、高階智能駕駛專題論壇，19位嘉賓帶來了兩場致辭和17場演講。

上海交通大學(xué)智能汽車研究所所長、汽車動力與智能控制國家工程研究中心副主任張希教授所帶課題組，圍繞智能汽車復(fù)雜環(huán)境下的感知、決策與規(guī)劃帶來了開場報(bào)告。報(bào)告由上海交通大學(xué)汽車動力與智能控制國家工程研究中心、智能汽車研究所胡川副教授代為做出。

極氪、集度、零跑主機(jī)廠分享了智能汽車的關(guān)鍵技術(shù)創(chuàng)新，以及最新技術(shù)及產(chǎn)品方案的進(jìn)展；智行者、覺非科技、縱目科技、魔視智能、一徑科技、零束等企業(yè)對自動駕駛商業(yè)化突圍、BEV數(shù)據(jù)閉環(huán)智駕方案、行泊一體與艙駕一體、補(bǔ)盲激光雷達(dá)、智能化新賽道進(jìn)行了演講；芯擎科技、芯礪智能以及安謀科技等芯片企業(yè)對面向艙泊一體架構(gòu)的Soc芯片、車載芯片IP解決方案進(jìn)行了解讀；零念科技、國汽智控則針對下一代智能汽車操作系統(tǒng)與智能駕駛操作系統(tǒng)分別進(jìn)行了分享；德賽西威、商湯絕影的兩位嘉賓則針對智能座艙平臺的演進(jìn)、以及通用人工智能的應(yīng)用進(jìn)行了深入講解。

車東西詳細(xì)梳理了17位演講嘉賓分享的干貨，看大咖們?nèi)绾螢橹悄芷囅掳雸龅陌l(fā)展把脈。

一、智能化下半場 感知關(guān)乎駕駛安全

上海市國際展覽（集團(tuán)）有限公司總裁王蕾進(jìn)行了大會致辭，她表示，現(xiàn)在的全球新能源汽車產(chǎn)業(yè)已形成了以電動化為上半場，智能化為下半場的共識。

▲上海市國際展覽（集團(tuán)）有限公司總裁王蕾

數(shù)據(jù)顯示，2022年我國汽車智能化滲透率已超過30%，預(yù)計(jì)2030年將達(dá)到70%，由此可見，下半場智能化將圍繞著智能駕駛相關(guān)產(chǎn)業(yè)鏈創(chuàng)新，其中就包括高階自動駕駛、車內(nèi)智能交互等方面。

同時(shí)，“新四化”的浪潮正在洶涌而來，新能源汽車也成為了今年上海車展當(dāng)仁不讓的主角，這也預(yù)示著智能化將很快進(jìn)入加速提升的周期。

智一科技聯(lián)合創(chuàng)始人、CEO龔倫常代表主辦方致辭，他表示，中國的汽車產(chǎn)業(yè)正迎來百年未有的大變局和大機(jī)遇，國產(chǎn)新能源汽車已經(jīng)在全球競爭中贏得了先機(jī)，但是智能汽車才是未來競爭的決定性因素，技術(shù)是這場競爭的重要制勝點(diǎn)，并且在不斷演進(jìn)。新的技術(shù)必將重塑整個市場格局。

▲智一科技聯(lián)合創(chuàng)始人、CEO龔倫常

本次峰會圍繞中央集中式EE架構(gòu)、AI大模型、BEV數(shù)據(jù)閉環(huán)智駕方案、面向艙泊一體的大算力SoC、智能汽車及智能駕駛操作系統(tǒng)、行泊一體和補(bǔ)盲激光雷達(dá)等方向設(shè)置了多個話題。

基于此，峰會希望通過充分探討，梳理行業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀，進(jìn)一步厘清未來的發(fā)展趨勢，推動技術(shù)的應(yīng)用落地。

數(shù)字化和智能化正在成為中國新一輪高質(zhì)量發(fā)展的重要驅(qū)動力，智一科技成立以來一直聚焦在這一驅(qū)動力背后的核心技術(shù)和行業(yè)需求，目前擁有以智東西、芯東西、車東西為代表的產(chǎn)業(yè)媒體矩陣。同時(shí)針對產(chǎn)業(yè)升級需求，智一科技發(fā)展出以智東西公開課為核心的企業(yè)服務(wù)體系，截至目前已完成的課程近700節(jié)，在行業(yè)獲得了非常不錯的口碑。

上海交通大學(xué)汽車動力與智能控制國家工程研究中心、智能汽車研究所胡川副教授率先了拉開了本場大會的干貨分享，帶來了主題為《智能汽車復(fù)雜環(huán)境下的感知、決策與規(guī)劃》的主題演講。

▲上海交通大學(xué)汽車動力與智能控制國家工程研究中心、智能汽車研究所胡川副教授

胡川教授所在課題組研究發(fā)現(xiàn)，目前一些智能駕駛發(fā)生事故的原因是多方面的。其中最主要因素則是感知系統(tǒng)失效，另外一些復(fù)雜的天氣條件也會對智能汽車的感知產(chǎn)生影響，而復(fù)雜的場景下對定位建圖也有一些影響，這些因素都可能導(dǎo)致事故的發(fā)生。

針對這些問題，胡川教授所在的課題組進(jìn)行了一些研究。如針對復(fù)雜的天氣情況，課題組進(jìn)行了物理建模，對于相機(jī)也進(jìn)行了一些改進(jìn)，并且通過多傳感器融合來彌補(bǔ)不同傳感器的短板。

具體來看，課題組針對雨雪霧粒子的物理特征，實(shí)現(xiàn)噪點(diǎn)模擬及點(diǎn)云增強(qiáng)，提升了惡劣天氣下的魯棒性。同時(shí)通過可見光和紅外相機(jī)融合目標(biāo)檢測，保證了視覺感知的穩(wěn)定性。

課題組還基于圖像和激光雷達(dá)點(diǎn)云融合的3D檢測算法，提升了3D物體的檢測率和準(zhǔn)確度。而針對動態(tài)環(huán)境下及時(shí)定位和地圖的構(gòu)建也非常重要，課題組在這方面做了很多的研究，現(xiàn)在已經(jīng)落地的具體案例。

針對智能駕駛來說，最大的不確定在于弱勢交通參與者如行人和非機(jī)動車的軌跡。課題組的做法是通過機(jī)器學(xué)習(xí)和融合社會心理學(xué)的方式來預(yù)測行人的運(yùn)動軌跡。

復(fù)雜場景下，智能汽車的決策-規(guī)劃-控制也非常重要，課題組完全自主設(shè)計(jì)開發(fā)了基于ROS 2的自動駕駛軟件架構(gòu)，建立了仿真測試和實(shí)車部署的分布式綜合仿真環(huán)境，目前已經(jīng)在奉賢地區(qū)建立了測試場。

為了讓智能駕駛系統(tǒng)的駕駛決策更加接近人類，課題組認(rèn)為需要融合駕駛員感受量化決策規(guī)劃，對駕駛員的關(guān)鍵數(shù)據(jù)進(jìn)行采集，然后進(jìn)行建模，這樣在設(shè)計(jì)自動駕駛規(guī)劃的時(shí)候，就可以參考這些量化的模型。

而通過心理物理學(xué)機(jī)理子模型和純注意力數(shù)據(jù)驅(qū)動子模型， 也提升了建模的準(zhǔn)確性。

另外，課題組在智能駕駛的開發(fā)階段就考慮了事故嚴(yán)重程度的減緩，量化乘客損傷風(fēng)險(xiǎn)的決策規(guī)劃，主要發(fā)力的方向?yàn)闇p緩一次碰撞和避免二次碰撞。

課題組還融入了風(fēng)險(xiǎn)評估以及邊界約束的基于DDPG的決策神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，目前在實(shí)地測試中已經(jīng)取得了不錯的效果。

對于智能駕駛來說，還有一點(diǎn)非常重要，就是駕駛員對于智能駕駛系統(tǒng)的信任程度，但目前行業(yè)內(nèi)對自動駕駛系統(tǒng)中的人機(jī)信任量化模型和基于人機(jī)信任的共駕系統(tǒng)的研究比較少。胡川教授所在課題組針對駕駛員信任進(jìn)行了一些建模，探索如何避免人機(jī)共駕時(shí)因?yàn)檫^度信任而導(dǎo)致的事故。

二、智能汽車火熱發(fā)展 多維奔向智能化

極氪智能科技副總裁謝保軍聚焦于智能汽車下一個賽道——中央集中電子電氣架構(gòu)進(jìn)行了主題演講。

▲極氪智能科技副總裁謝保軍

謝保軍表示，對于電子電氣架構(gòu)來說，主要需要解決底層電氣線束連接、網(wǎng)絡(luò)通信、邏輯功能分配等問題。

同時(shí)，電氣架構(gòu)承接了整車規(guī)劃，需要做好整車功能的分配，還需要推進(jìn)設(shè)計(jì)、管理、落地等問題，并支持好上層應(yīng)用的迭代。

最開始，電子電氣架構(gòu)采用分布式功能的域控制器，而分布式電子架構(gòu)的各個功能會分布在不同的ECU，這樣就設(shè)計(jì)了不同功能的組合，造成耗時(shí)長、成本高等問題，整車的復(fù)雜度也在持續(xù)增長。

所以，現(xiàn)在的電子電氣架構(gòu)往中央化、集中化發(fā)展，以特斯拉為例，從2012年的Model S到2018年的Model 3，其電子電氣架構(gòu)發(fā)生了從分布式功能的域控制器到中央集中式的重要變化，Model 3采取集中化的電子電氣架構(gòu)在實(shí)現(xiàn)同樣功能的前提下，能夠做到降本增效，更好地做好場景組合。

在會上，謝保軍也給出了極氪的下一代電子電氣架構(gòu)，它能夠顯著減少ECU的數(shù)目，同時(shí)，整個架構(gòu)的重量也減輕了，能夠?qū)崿F(xiàn)降本增效，提升開發(fā)效率。

零束科技CTO孟超對智能化新賽道進(jìn)行了思考，并對零束銀河全棧解決方案進(jìn)行深入講解。

▲零束科技CTO孟超

孟超表示，智能電動成為現(xiàn)在的熱詞，而智能化趨勢的原因在于三點(diǎn)：一是市場和用戶需求發(fā)生了本質(zhì)變化；二是從功能汽車到智能汽車，產(chǎn)品的屬性發(fā)生了變化，三是產(chǎn)業(yè)鏈發(fā)生了變化，軟件和服務(wù)成為新的價(jià)值點(diǎn)。

針對智能汽車行業(yè)發(fā)展新趨勢，為踐行“”場景創(chuàng)造價(jià)值，數(shù)據(jù)決定體驗(yàn)、軟件定義汽車“的智能化發(fā)展戰(zhàn)略，零束推出了云管端一體化的智能車解決方案——零束銀河全棧4+1。孟超接著介紹了零束銀河中央集中式電子架構(gòu)、云管端一體化SOA軟件平臺、智能車操作系統(tǒng)ZOS、計(jì)算平臺ZXD、智能云平臺和數(shù)據(jù)工場、以及艙駕融合數(shù)字化體驗(yàn)。零束科技將通過云管端一體化的全棧解決方案持續(xù)賦能智能化新賽道，讓車成為有生命力的人類伙伴！

集度智能駕駛負(fù)責(zé)人王偉寶以“AI大模型驅(qū)動集度汽車機(jī)器人自我成長”為主題展開分享。

▲集度智能駕駛負(fù)責(zé)人王偉寶

王偉寶表示，智能汽車3.0時(shí)代已經(jīng)來臨，這個時(shí)代是汽車機(jī)器人的時(shí)代，而在一輛智能汽車中，車只是一個載體，AI大腦才是其核心本質(zhì)。基于這種認(rèn)知，集度正在逐步打造能夠自然交流、自由移動和自我成長的汽車機(jī)器人產(chǎn)品，將在人機(jī)交互、智能駕駛和自我學(xué)習(xí)等相關(guān)技術(shù)上不斷拓展和開發(fā)。

為加速汽車智能化，王偉寶提到，集度主要從平臺化和安全性兩個維度入手，打造了汽車機(jī)器人的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)——集度智能化架構(gòu)JET。該架構(gòu)融合了百度AI科技和吉利SEA浩瀚架構(gòu)，支持AI驅(qū)動的智能化生態(tài)應(yīng)用。

王偉寶表示，在汽車機(jī)器人安全性上，集度在冗余設(shè)計(jì)安全上做到了軟件算法冗余、架構(gòu)冗余、系統(tǒng)冗余和硬件冗余，同時(shí)還保證了用戶的聲紋和數(shù)據(jù)等隱私安全。目前，集度經(jīng)過大規(guī)模實(shí)測路跑，已經(jīng)在各種復(fù)雜場景下經(jīng)過了安全驗(yàn)證。

而在智能駕駛方面，集度基于L4級自動駕駛底層能力賦能，推出了真正冗余的高階智能駕駛方案，采用雙獨(dú)立高階智能駕駛能力融合實(shí)現(xiàn)高度自驅(qū)，并通過雙完整方案互為備份互為補(bǔ)充實(shí)現(xiàn)高效協(xié)同。

最后，針對大模型時(shí)代汽車機(jī)器人如何自我進(jìn)化？王偉寶向大家分享了集度的方案。他表示，大模型時(shí)代，集度正在重新定義AIOS和AIPP，在AIPP上既做“汽車機(jī)器人”，也做“企業(yè)機(jī)器人”，而在AIOS方面，集度則構(gòu)建了超算中樞、ROBOMETA數(shù)據(jù)閉環(huán)和ROBOGPT大模型平臺。

王偉寶將ROBOMETA數(shù)據(jù)閉環(huán)看作汽車機(jī)器人AI大腦的“永動機(jī)”，汽車機(jī)器人的能力可以借助數(shù)據(jù)閉環(huán)不斷迭代提升，做到指數(shù)級自我成長。另外，ROBOGPT大模型平臺包含了RoboChat和RoboDrive兩個板塊，相當(dāng)于人的“左右大腦”，左腦思維，右腦運(yùn)動，也將作為汽車大模型引擎，支持汽車機(jī)器人做到自然交流和自由移動。

智行者董事長兼CEO張德兆分享了智行者在商業(yè)落地方面的思考與實(shí)踐，為自動駕駛公司實(shí)現(xiàn)商業(yè)化突圍提供指引。

▲智行者董事長兼CEO張德兆

張德兆表示，自動駕駛行業(yè)回歸理性與本質(zhì)，目前多種行業(yè)聲音指向量產(chǎn)，自動駕駛賽道呈螺旋上升態(tài)勢。雖然行業(yè)已經(jīng)經(jīng)歷多個低谷，但自動駕駛滲透率正在持續(xù)上升，行業(yè)向上發(fā)展的態(tài)勢從未改變。

很久以來，行業(yè)內(nèi)一直存在路徑的討論，自動駕駛企業(yè)也選擇了不同路徑，但拉長時(shí)間維度來看，漸進(jìn)式路線是自動駕駛賽道的最優(yōu)選。而漸進(jìn)式路線就要求企業(yè)構(gòu)建持續(xù)數(shù)據(jù)驅(qū)動的能力，給用戶帶來持續(xù)的獲得感。

張德兆還表示，自動駕駛是馬拉松賽道，要一口氣換一口氣，慢慢跑到終點(diǎn)。而手握量產(chǎn)項(xiàng)目的公司是能夠在未來勝出的。

同時(shí)，張德兆還強(qiáng)調(diào)，不是所有的L4企業(yè)都能夠順利降維到L2企業(yè)，往往會出現(xiàn)“水土不服”的問題。對此，他認(rèn)為，降維第一步就是要先做使命、愿景、價(jià)值觀的重構(gòu)，認(rèn)識到自動駕駛是場馬拉松，第二步要建立強(qiáng)大的能力包括供應(yīng)鏈管理能力、制造能力等。

在最后，張德兆對自動駕駛行業(yè)發(fā)展做出了幾點(diǎn)預(yù)判：第一，技術(shù)向上是基石，以L4為目標(biāo)，擁有數(shù)據(jù)驅(qū)動能力是構(gòu)筑競爭護(hù)城河的根本要素；第二，對自動駕駛方案提供商來說，算法可能不是問題，產(chǎn)品力是現(xiàn)階段最需建立起的能力；第三，2025年L2+、L3級別自動駕駛的滲透率將實(shí)現(xiàn)大幅提升，2025年左右中國智能電動車會在全球范圍內(nèi)加速崛起。

覺非科技CEO李東旻進(jìn)行了名為《軟件定義汽車新生態(tài) 推動智能駕駛新增長期》的主題演講。

▲覺非科技CEO李東旻

李東旻表示，在過去大半年時(shí)間里，汽車行業(yè)的一些核心趨勢聚焦于車上的“三臺電腦”，即底盤域、座艙域、智駕域，正因?yàn)橹邱{域的快速發(fā)展，才使得今天談?wù)摰摹败浖背蔀榭赡埽败浖x汽車”也使得汽車的生產(chǎn)周期大幅縮短。

汽車的研發(fā)模式也在發(fā)生底層變化，即軟硬分離，硬件越來越一體化，而軟件的迭代速度很快，特斯拉就給出了軟件迭代的標(biāo)桿周期，即一周內(nèi)完成一次內(nèi)部測試，一個月給用戶OTA一次。

那么，在這樣的行業(yè)背景下，入局汽車產(chǎn)業(yè)又有什么機(jī)會？李東旻表示，一方面是獨(dú)立軟件主導(dǎo)的新角色與新機(jī)會。以往“集中式”的供應(yīng)鏈模式變成了“分散式”汽車供應(yīng)網(wǎng)模式，從芯片到軟件、到中央域控，原來屬于鏈條上的企業(yè)都處在了一張供應(yīng)網(wǎng)上，也只有這樣才能確保每一個產(chǎn)品處于全行業(yè)最高水準(zhǔn)。

另一方面就是軟件在供應(yīng)網(wǎng)模式中變得更加重要，這包含了算法和數(shù)據(jù)，李東旻表示軟件Tier1在未來3到10年內(nèi)將成為汽車產(chǎn)業(yè)舉足輕重的角色。

同時(shí)，李東旻也強(qiáng)調(diào)了覺非科技在汽車產(chǎn)業(yè)生態(tài)中的角色定位，即覺非科技不做歸控，會在應(yīng)用層，通過軟件算法與數(shù)據(jù)解決方案，幫助主機(jī)廠規(guī)?；慨a(chǎn)落地，讓主機(jī)廠放心交付。

而對于現(xiàn)在智能駕駛NOA的發(fā)展態(tài)勢，李東旻給出了覺非科技應(yīng)對各類復(fù)雜場景的融合定位模塊，包括高速場景下的匝道匯出、連續(xù)并線、長隧道并線等corner case的表現(xiàn)能力。

在車展現(xiàn)場，李東旻同時(shí)發(fā)布了覺非科技“基于BEV的數(shù)據(jù)閉環(huán)融合智能駕駛解決方案”，該方案可通過量產(chǎn)車BEV的實(shí)時(shí)感知結(jié)果，提供完整的城市Map-lite及Map-free數(shù)據(jù)閉環(huán)融合解決方案，并滿足城市NOA、記憶通勤/泊車以及感知大模型訓(xùn)練的需要。

他表示，方案的量產(chǎn)落地將為產(chǎn)業(yè)市場開拓出新的增長空間，期待攜手更多生態(tài)伙伴，共同譜寫“軟件定義汽車”時(shí)代的新篇章。

芯擎科技副總裁兼產(chǎn)品規(guī)劃部總經(jīng)理蔣漢平博士以高算力SoC加速艙泊一體架構(gòu)發(fā)展為主題帶來演講。

▲芯擎科技副總裁兼產(chǎn)品規(guī)劃部總經(jīng)理蔣漢平博士

蔣博士表示，隨著電子電氣架構(gòu)演變，汽車產(chǎn)業(yè)鏈正朝著集中化、融合的方向發(fā)展目前艙泊一體化呈現(xiàn)融合趨勢。而智能座艙的跨域融合，將集成360環(huán)視、自動泊車等輔助駕駛功能，形成艙泊一體化域控制器的技術(shù)趨勢。大算力能夠?yàn)樗惴ㄌ峁┯行У挠?jì)算空間。因此這一融合將使高性能座艙芯片具備場景、前景、算法優(yōu)勢。

從市場數(shù)據(jù)上來看，2021年DMS滲透率約為5.3%，2027年滲透率有望達(dá)到35%。2021年APA滲透率約為7.0%，2027年滲透率有望達(dá)到60%。2027年座艙芯片利用其異構(gòu)算力和功能安全算力將得到更多市場回報(bào)。對此，主機(jī)廠和芯片廠商都在考慮降低芯片成本，讓用戶享受更豐富的智能出行體驗(yàn)，未來將逐步演進(jìn)到中央計(jì)算架構(gòu)。

蔣博士指出，芯片定義有3個關(guān)鍵指標(biāo)，即PPA：性能、功耗、面積。先進(jìn)的芯片的性能也主要體現(xiàn)這三方面：第一是采用先進(jìn)工藝，明顯降低開啟電壓，實(shí)現(xiàn)功耗降低；第二是提升單管開斷速度，邏輯電路響應(yīng)速度更快，主頻更高；提供強(qiáng)大的算力；第三是單位面積晶圓布設(shè)緊湊，封裝面積減小，節(jié)約成本、提升集成度。

此外，SoC自主化成為了行業(yè)必爭之地。蔣博士認(rèn)為，先進(jìn)制程高端芯片技術(shù)前瞻性高，為增速最快的賽道；汽車芯片研發(fā)周期至少2-3年，對標(biāo)全球最先進(jìn)工藝才能享受產(chǎn)品紅利；高端向低端的向下兼容是可行路徑，低端卻無法向上突破。

接下來，他介紹了單龍鷹一號艙泊一體化系統(tǒng)方案，該方案通過簡化整車電氣架構(gòu)和泊車功能的軟硬件設(shè)計(jì)，減少泊車ECU+DMS/OMS ECU 等部件研發(fā)、生產(chǎn)制造和管理成本，降低系統(tǒng)成本。

單顆龍鷹一號芯片支持APA/RPA/HPA場景的泊車應(yīng)用，最大支持8M攝像頭接入， 內(nèi)置ISP為視覺應(yīng)用和算法提供高達(dá)1.6G pixel/s的圖像處理能力，8TOPS的NPU用于車位識別和障礙物檢測，900GFLOPS的GPU實(shí)時(shí)提供3D高清全景影像和透明底盤，高算力的ASIL-D級別功能安全島為儀表盤和泊車規(guī)劃和控制提供功能安全保障，支持輕量化容器虛擬化方案，為用戶提供低成本、高安全性的艙泊融合方案。

蔣博士最后表示，無論是芯片，還是軟件、硬件和整車，芯擎科技希望讓每個人享受到駕駛的樂趣。

三、座艙發(fā)力智能化 中央計(jì)算成為現(xiàn)實(shí)

德賽西威高級副總裁徐建則重點(diǎn)分享了德賽西威對于智能座艙的思考。

▲德賽西威高級副總裁徐建

徐建認(rèn)為智能座艙是現(xiàn)階段智能汽車給消費(fèi)者帶來感知最具體的智能化體驗(yàn)，目前國內(nèi)座艙的滲透率遠(yuǎn)快于全球。而高算力的芯片和AI算法的快速發(fā)展，讓汽車成為了移動的大算力智能終端，成為用戶的第三生活空間。

在智能化時(shí)代下，汽車行業(yè)的產(chǎn)業(yè)鏈正在快速發(fā)生變化，OEM和供應(yīng)商的耦合深度更深，定制化程度更高。用戶場景也會變得越來越復(fù)雜，一些新的功能都開始上車。在智能化時(shí)代，數(shù)據(jù)安全也變得非常重更要。

在智能座艙方面，德賽西威做了很多布局，一直在圍繞安全、舒適和高效做開發(fā)。從2019年開始開發(fā)第一代產(chǎn)品開始，目前德賽西威和高通基于驍龍8295共同打造了第四代智能座艙，這一產(chǎn)品將會在2024年第一季度量產(chǎn)，會是業(yè)內(nèi)首批量產(chǎn)的基于高通8295的產(chǎn)品。2025年還將會推出中央計(jì)算平臺的第五代智能座艙。

德賽西威對于座艙產(chǎn)品也做了不少的思考，為客戶提供了更多、更快、更強(qiáng)的原子化整合服務(wù)能力。從具體的產(chǎn)品上來講，德賽西威認(rèn)為智能座艙可以分為五個層面：算力層、產(chǎn)品層、服務(wù)層、場景層和體驗(yàn)層，可以根據(jù)用戶的不同選擇來提供服務(wù)。

德賽西威認(rèn)為智能座艙需要通過獨(dú)立感知層的形成，使得車輛具備與人進(jìn)行“感知”、“理解”、“呈現(xiàn)”、“交互”的能力”，實(shí)現(xiàn)真正的智能。

關(guān)于未來，德賽西威認(rèn)為中央計(jì)算正在成為現(xiàn)實(shí)，這可以帶來更低的延時(shí)、成本也會有明顯的降低。

會上，零跑汽車電子電器產(chǎn)品線總監(jiān)周徐寧就中央集成域控制產(chǎn)品開發(fā)及挑戰(zhàn)進(jìn)行了分享，總共分為電子電氣架構(gòu)的演變、中央域控產(chǎn)品開發(fā)以及挑戰(zhàn)與展望三個板塊。

▲零跑汽車電子電器產(chǎn)品線總監(jiān)周徐寧

周徐寧借用人類需求的五個維度來衡量汽車座艙的發(fā)展歷程，他談到，在需求與技術(shù)的雙重驅(qū)動下，汽車作為基礎(chǔ)交通工具可以滿足生理需求，已經(jīng)逐漸演變?yōu)榈谌羁臻g?；诖?，周徐寧表示，汽車行業(yè)正在經(jīng)歷百年變革，由硬件定義時(shí)代向軟件定義時(shí)代過渡，汽車迎來全場景智能時(shí)代。

周徐寧表示，整車電子電氣架構(gòu)也迎來了全面革新。硬件方面，中央集成式電子電氣結(jié)構(gòu)算力強(qiáng)、通用高；軟件則具有高內(nèi)聚、低耦合特點(diǎn)；信息架構(gòu)上，既有信息安全防護(hù)，又有千兆以太網(wǎng)，高帶寬低時(shí)延；智能配置方面，高階智能駕駛智慧座艙快迭代短周期。另外，軟件架構(gòu)由單OS到多OS演進(jìn)，形成軟硬件分離、接口抽象、軟件分層、軟件模塊化、組件化和復(fù)用化趨勢。

周徐寧指出，中央域控產(chǎn)品開發(fā)則主要包括中央集成式電子電氣架構(gòu)開發(fā)、整車功能分配的重構(gòu)開發(fā)和服務(wù)化的開發(fā)。其中，在中央集成式電子電氣架構(gòu)開發(fā)中，中央超算平臺集中數(shù)據(jù)管理、仲裁、配電管理，高度集成了整車控制、車身控制、智能座艙、智能駕駛、高保真功放、網(wǎng)關(guān)管理等功能。在整車功能分配上實(shí)現(xiàn)從功能化開發(fā)到區(qū)域化開發(fā)轉(zhuǎn)變，服務(wù)化開發(fā)則按照接口標(biāo)準(zhǔn)化和業(yè)務(wù)服務(wù)化進(jìn)行。

目前，汽車行業(yè)面臨著產(chǎn)業(yè)鏈分工合作模式的挑戰(zhàn)和研發(fā)組織分工合作模式的挑戰(zhàn)，整車廠和供應(yīng)商將從供應(yīng)關(guān)系轉(zhuǎn)向合作，形成既競爭又合作的新態(tài)勢。部分行業(yè)新玩家基于定制化OS和生態(tài)構(gòu)建、系統(tǒng)集成能力逐步形成“軟包硬”的商業(yè)模式和Tier0.5的行業(yè)地位，因此，我們需要從黑盒開發(fā)向白盒開發(fā)進(jìn)行轉(zhuǎn)變，從獨(dú)立式管理向混合式管理轉(zhuǎn)變。

而在未來，消費(fèi)水平升級和技術(shù)發(fā)展更迭將加速了汽車行業(yè)產(chǎn)品的更新?lián)Q代，開發(fā)模式、商業(yè)模式、產(chǎn)業(yè)格局將迎來全新變革。

芯礪智能創(chuàng)始人兼CEO張宏宇在會上分享了基于異構(gòu)集成的智能汽車在中央計(jì)算平臺的應(yīng)用前景，尤其是艙駕一體對算力的高要求。

▲芯礪智能創(chuàng)始人兼CEO張宏宇

目前，智能汽車是人工智能時(shí)代最大體量的信息技術(shù)終端，一個相對智能的汽車晶體管總數(shù)已經(jīng)突破了300億，并且在不斷增加。

為什么智能汽車需要這么多的晶體管？張宏宇針對智能座艙和智能駕駛這兩方面進(jìn)行了解答。

首先，對于智能座艙，智能座艙簡單來說就是人機(jī)交互，未來汽車將更像人，智能座艙將走向人與“人”的交互，所以對算力提出了更高的需求。

而對于智能駕駛，如今的智能駕駛還是在感知層面實(shí)現(xiàn)智能駕駛，還沒有實(shí)現(xiàn)認(rèn)知層面的智能駕駛，仍處于高階輔助駕駛階段，要想實(shí)現(xiàn)真正的智能駕駛，智駕算力需要迅速提升。

除了算力的提升，更要利用汽車的電子電氣架構(gòu)，把算力分配好、管理好，才能更好地應(yīng)用高算力。

目前來說，現(xiàn)在的電子電氣架構(gòu)正在做跨域的融合，特斯拉已經(jīng)是中央集成式電子電氣架構(gòu)，但是特斯拉仍使用了多芯片，所以還是初期的中央電子電氣架構(gòu)，不過，張宏宇表示，以后一定會出現(xiàn)集成度很高的中央計(jì)算平臺。

同時(shí)，車廠所面臨的需求是多樣化的，所以，算力的需求也在不斷提升，這就要求芯片廠商能夠快速迭代，但是每次產(chǎn)品的迭代都需要大量的投入，如果只是用傳統(tǒng)的芯片解決方案，不同車型方案十分冗雜，這就與主機(jī)廠降本增效的追求背道而馳。

那么如何提升性價(jià)比，做到降本增效？

張宏宇認(rèn)為，最重要的是實(shí)現(xiàn)平臺化，而作為芯片廠商，芯礪智能希望能夠助力合作伙伴實(shí)現(xiàn)芯片平臺化，聚焦高算力方案。

最后，張宏宇給出了芯礪智能自研的Chiplet芯片架構(gòu)，能夠?qū)崿F(xiàn)低延遲、高性能、低成本等需求，并表示Chiplet異構(gòu)集成是打破后摩爾時(shí)代突破困局的最優(yōu)解。

安謀科技汽車業(yè)務(wù)線業(yè)務(wù)發(fā)展與方案總監(jiān)曾霖圍繞車載芯片IP解決方案助力智能駕駛進(jìn)行分享。

▲安謀科技汽車業(yè)務(wù)線業(yè)務(wù)發(fā)展與方案總監(jiān)曾霖

曾霖表示，中國是全球最大的汽車銷售單一市場，國內(nèi)主機(jī)廠商市場份額快速提升，這是中國廠商的機(jī)遇。但同時(shí)，中國廠商也面臨著嚴(yán)峻的考驗(yàn)，特斯拉“緊湊型乘用車”預(yù)計(jì)年保有量將達(dá)到四千輛百萬輛，這將引發(fā)新一輪激烈競爭。

特斯拉是怎么做到的？其中最為重要的原因就是芯片自研和定制化為特斯拉提供了強(qiáng)大的競爭后勁，特斯拉集團(tuán)通過減少了控制線束的品類和數(shù)量，實(shí)現(xiàn)了降本增效。

因此，曾霖表示，國內(nèi)企業(yè)保持競爭優(yōu)勢，必須要實(shí)現(xiàn)芯片自主可控。

芯片自主可控具有幾大優(yōu)勢，包括整車電子電氣架構(gòu)靈活設(shè)計(jì)、整車芯片品類和數(shù)量自主可控、整車生產(chǎn)組裝工藝充分優(yōu)化、整車功能和性能達(dá)到甚至超過競爭對手相同車型的水準(zhǔn)、整車成本大幅降低等。

曾霖表示，安謀科技車載芯片IP產(chǎn)品可放心用于汽車應(yīng)用環(huán)境，豐富的車載芯片IP產(chǎn)品助攻國產(chǎn)智能汽車芯片創(chuàng)新。

安謀科技研發(fā)的“星辰”STAR-MC2，在性能、規(guī)格、能力等方面進(jìn)行了全方位升級，靈活的車載芯片IP產(chǎn)品配置適配整車電子電氣平臺，車載芯片IP級別硬件虛擬化充分精簡整車元器件數(shù)量，車載芯片自主可控實(shí)現(xiàn)整車生產(chǎn)組裝成本大幅降低。

在最后，曾霖表示，安謀科技將賦能國產(chǎn)智能汽車芯片創(chuàng)新。

四、汽車操作系統(tǒng)優(yōu)化 大模型為汽車賦能

未來十年，汽車領(lǐng)域需要一個什么樣的智能汽車操作系統(tǒng)？零念科技創(chuàng)世人兼CEO柯柱良以“下一代智能汽車操作系統(tǒng)的思考與實(shí)踐”為主題給出了解法。

▲零念科技創(chuàng)世人兼CEO柯柱良

以奧迪A8為例，柯柱良介紹了zFAS單域輔助駕駛控制器的具體配備情況——6種傳感器、5種總線網(wǎng)絡(luò)、5個MCU/MPC單元、38個應(yīng)用層軟件、1000多個軟件接口以及包括RTOS、 Microsar OS、Linux等不同的操作系統(tǒng)。此外，奧迪A8的zFAS單域輔助駕駛控制器是目前唯一達(dá)到L3級自動駕駛的量產(chǎn)域控制器。

柯柱良指出，在OS3 軟件架構(gòu)下，一方面，軟件復(fù)雜度達(dá)到前所未有的程度，車載軟件系統(tǒng)的代碼行數(shù)達(dá)到100萬行，接口復(fù)雜度也在日益提高，預(yù)計(jì)到2030年接口數(shù)目將接近600個；另一方面，OS3 軟件架構(gòu)也廣泛應(yīng)用于當(dāng)前先進(jìn)域控和區(qū)域域控中，在應(yīng)用層、中間層、底軟層、域控硬件以及芯片和傳感器均有涉及。

柯柱良認(rèn)為下一代智能汽車軟件操作系統(tǒng) OS3 應(yīng)該具有四大特性，一是安全性，當(dāng)前，智能汽車的安全性仍然是95%用戶最關(guān)心的地方，系統(tǒng)實(shí)時(shí)性和安全性以及必要的魯棒性成為決定性因素；二是可拓展性，軟硬件解耦需要支持不同硬件平臺（國產(chǎn)芯片），不同的硬件架構(gòu)（一板多芯，多板多芯）；三是服務(wù)性，“軟件定義汽車”下的域控架構(gòu)到中央域控需要更靈活的面向服務(wù)的軟件架構(gòu)；四是開放性，需要采用開放的合作模式，應(yīng)用開放的生態(tài)，實(shí)現(xiàn)行業(yè)賦能。

會上，柯柱良還介紹了確定性實(shí)時(shí)系統(tǒng)技術(shù)和高精時(shí)間觸發(fā)調(diào)度。確定性實(shí)時(shí)系統(tǒng)技術(shù)來源于航空航天系統(tǒng)，所帶來的高安全性和可靠性已經(jīng)成為了L3自動駕駛的剛需。關(guān)于高精時(shí)間觸發(fā)調(diào)度，柯柱良指出，現(xiàn)實(shí)情況往往引入高度復(fù)雜的任務(wù)流程，時(shí)間觸發(fā)調(diào)度的計(jì)算鏈可以妥善管理許多相互依存、相互排斥的任務(wù)，通過時(shí)間確定性確保系統(tǒng)的安全。

除此之外，柯柱良還介紹了CarOS：Safety 、CarOS：SOA 和確定性調(diào)度中間件PowerD-Sch，并對智能駕駛落地場景、確定性調(diào)度結(jié)果分析和中央網(wǎng)關(guān)落地場景的具體情況進(jìn)行分享。

商湯絕影智能汽車事業(yè)群智能車艙副總裁許亮重點(diǎn)介紹了目前行業(yè)非?；馃岬拇竽Ｐ停约斑@一輪全新的范式革新如何為智能汽車賦能。

▲商湯絕影智能汽車事業(yè)群智能車艙副總裁許亮

2021年，商湯提前布局，在上海臨港建立了人工智能計(jì)算中心（AIDC）。作為SenseCore商湯 AI大裝置的算力基座，AIDC基于2.7萬塊GPU的并行計(jì)算系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了5.0 exaFLOPS的算力輸出，可支持最多20個千億參數(shù)量超大模型（以千卡并行）同時(shí)訓(xùn)練。

從2019年開始，商湯從10億參數(shù)的視覺模型研發(fā)，到今天有320億參數(shù)全球最大規(guī)模的通用視覺模型。在NLP領(lǐng)域，商湯當(dāng)前也有接近2000億參數(shù)的大模型，有能力去訓(xùn)練1800億參數(shù)的多模態(tài)大模型。所以，未來通用人工智能基于多模態(tài)的基模型可以做視覺感知、語言理解、內(nèi)容生成和推理決策。

在智能汽車領(lǐng)域，商湯絕影將會基于自己的AI能力和大模型能力賦能智能駕駛和智能座艙。

在智能座艙方面，通過大模型的能力，商湯可以實(shí)現(xiàn)空間環(huán)境理解、用戶狀態(tài)感知、多模指令解析、AGI、語義理解推理、多輪對話和內(nèi)容生成等。大模型的賦能可以對智能座艙能力進(jìn)行升級，可用場景也將會變得更多。

在安全方面，商湯絕影開發(fā)了大量的DMS算法，通過多模方式來提升安全，目前已經(jīng)進(jìn)入到大量的量產(chǎn)車上了。而在車載娛樂方面，商湯絕影也有很多產(chǎn)品推出，隨著大模型持續(xù)發(fā)揮作用，車輛的座艙將會變得越來越擬人化，重構(gòu)未來車艙體驗(yàn)，打造真正的智能化“第三生活空間”。

國汽智控（北京）科技有限公司副總裁孟祥雨以“智能駕駛操作系統(tǒng)產(chǎn)業(yè)實(shí)踐”為主題為大家?guī)砭恃葜v。

▲國汽智控（北京）科技有限公司副總裁孟祥雨

具體到L1～L4級自動駕駛產(chǎn)品，孟祥雨認(rèn)為有四個問題亟待解決。

一是黑盒子模式，OEM嚴(yán)重依賴博世、偉世通、安波福、電裝等大型Tie1，大多是黑盒子交鑰匙工程；二是成本高周期長，按照車型收取開發(fā)費(fèi)，開發(fā)費(fèi)用高，ESP/ADAS標(biāo)定、測試驗(yàn)證周期長，產(chǎn)品量產(chǎn)上市受到很大制約；三是平臺化難，HWA/TJA/ACC、LDW、APA、AVM等通常是不同的供應(yīng)商，傳感器、控制器不共用，平臺化、系列化困難。四是差異化難，ADAS性能同質(zhì)化嚴(yán)重，盡管OEM理解用戶需求、普遍積累了諸多特色算法，但是面對黑盒子方案，用戶體驗(yàn)感好、有特色的差異化幾乎是不可能實(shí)現(xiàn)的。

五、智能駕駛轉(zhuǎn)向漸進(jìn)式 城市L2是主戰(zhàn)場

縱目科技智慧汽車事業(yè)部總經(jīng)理尤臻慧介紹了自動駕駛的漸進(jìn)式路線以及縱目科技的進(jìn)展。

▲縱目科技智慧汽車事業(yè)部總經(jīng)理尤臻慧

目前縱目科技已經(jīng)布局了泊車/高速/艙行泊域控制器，雷達(dá)攝像頭等核心傳感器也已經(jīng)量產(chǎn)，核心軟件算法仍在不斷進(jìn)化。在泊車方面，縱目科技已經(jīng)有了完善的產(chǎn)品，同時(shí)也在有序布局開發(fā)行泊一體/艙行泊一體化的產(chǎn)品。

尤臻慧表示，車輛架構(gòu)經(jīng)過了分布式往集中式的變化，正在朝著中央計(jì)算形態(tài)演變。整體來看，目前集中化和智能化的趨勢已經(jīng)非常明確了，但是演進(jìn)的過程還比較漫長，因此在未來一段時(shí)間內(nèi)，L2/L2+還將會是非常重點(diǎn)的方向。

以泊車為例，這一技術(shù)存在不少的難點(diǎn)，部分車位的設(shè)計(jì)并不算標(biāo)準(zhǔn)，需要專門來處理。而記憶泊車功能，也需要考慮光線等多種因素，仍然有不小的挑戰(zhàn)。

目前縱目正在從客戶的需求出發(fā)，打造極致的泊車產(chǎn)品。后續(xù)縱目科技將會以泊車為切入點(diǎn)，將行車和泊車的技術(shù)結(jié)合在一起，實(shí)現(xiàn)更好的駕駛效果。

魔視智能CTO胡益波就高階智能駕駛規(guī)?；慨a(chǎn)進(jìn)階之路進(jìn)行了主題演講，演講內(nèi)容主要圍繞“量產(chǎn)”和“進(jìn)階”展開。

▲魔視智能CTO胡益波

對于域控制器的發(fā)展趨勢，胡益波表示，未來的電子架構(gòu)朝著集中式發(fā)展是十分明確的，在這個集成化的過程中，ADAS作為電子電氣架構(gòu)的一個子系統(tǒng)，其行泊一體域控產(chǎn)品必然成為未來市場的主流。

那么行泊一體需要什么？

胡益波認(rèn)為，這需要全棧式的開發(fā)能力，從最開始的感知，包括雷達(dá)、視覺等感知層面，再到?jīng)Q策規(guī)劃控制，再到中間件、底層軟件，都要具備一定的能力，才能更好地快速響應(yīng)，并滿足不同客戶對于行泊一體的各種需求，并可保證不斷迭代演進(jìn)。

同時(shí)，胡益波介紹了魔視智能行泊一體的技術(shù)演進(jìn)，從泊車場景到行車場景，形成數(shù)據(jù)閉環(huán)、量產(chǎn)落地，螺旋式上升，在這個過程中標(biāo)準(zhǔn)化平臺化的工程能力對于量產(chǎn)落地十分重要，所以，魔視智能始終堅(jiān)持把研發(fā)和工程緊密連接。

而什么是工程化落地的能力，胡益波認(rèn)為做到這一點(diǎn)不容易，不過魔視智能堅(jiān)持遵循V型開發(fā)模式以及軟件ASPICE開發(fā)流程，在工程質(zhì)量方面嚴(yán)格把控。

除此之外，完善的開發(fā)測試工具鏈和完整的產(chǎn)品評測能力，也對于量產(chǎn)交付來說至關(guān)重要，這將大大提升開發(fā)效率及迭代響應(yīng)能力。

作為最后一位演講嘉賓，一徑科技產(chǎn)品副總裁李云翔博士著重分享了補(bǔ)盲激光雷達(dá)的發(fā)展趨勢及落地實(shí)踐。

▲一徑科技產(chǎn)品副總裁李云翔博士

李云翔指出，城市NOA是今后高階智能駕駛的主戰(zhàn)場，汽車需要與各類固定與非固定的交通要素做“近身搏擊”，智能駕駛所面臨的場景更加復(fù)雜，用戶對自駕功能舒適性要求更好，同時(shí)更注重安全。

以十字路口這一復(fù)雜場景為例，李云翔分析了補(bǔ)盲激光雷達(dá)在汽車左右轉(zhuǎn)、直行和掉頭四種情況下的具體表現(xiàn)。比如，左轉(zhuǎn)彎時(shí)，汽車需要控制與鄰車的間距，左轉(zhuǎn)完畢后需要對左右兩側(cè)車輛間距進(jìn)行控制，在駕駛員既需要關(guān)注前方，又需要對側(cè)邊路況保持高度警惕時(shí)，而補(bǔ)盲激光雷達(dá)能夠分擔(dān)駕駛員駕駛壓力。此外，補(bǔ)盲激光雷達(dá)對復(fù)雜場景下的泊車也有很大幫助。

李云翔強(qiáng)調(diào)，補(bǔ)盲激光雷達(dá)并不完全等于側(cè)向激光雷達(dá)，他認(rèn)為，現(xiàn)有的側(cè)向激光雷達(dá)更側(cè)向關(guān)注大視場角。另外，在高階輔助駕駛中的補(bǔ)盲激光雷達(dá)上，多激光雷達(dá)方案的成本壓力與也是值得關(guān)注的一點(diǎn)，需要注意比較補(bǔ)盲激光雷達(dá)與高性能攝像頭或者4D毫米波雷達(dá)的綜合性能和成本。

另外，李云翔還分享了面向短距補(bǔ)盲應(yīng)用場景推出的ML-30s+MEMS激光雷達(dá)以及綜合前向長距和側(cè)向補(bǔ)盲的ZVISION激光雷達(dá)組合方案。關(guān)于如何用好補(bǔ)盲激光雷達(dá)，李云翔表示，無人重卡、末端配送、Robotaxi都會是未來補(bǔ)盲激光雷達(dá)應(yīng)用的重要方向。超大視場角、固態(tài)化方案、低成本也將是乘用車補(bǔ)盲激光雷達(dá)發(fā)展的大趨勢。

結(jié)語：智能汽車正在飛速發(fā)展

峰會現(xiàn)場，人人張口閉口都是汽車智能化，無論是車企、自動駕駛方案供應(yīng)商或是零部件供應(yīng)商都在快速布局，智能化成為行業(yè)內(nèi)的共同追求。

在這個過程中，車企有的在研發(fā)新一代電子電氣架構(gòu)，提升開發(fā)效率，實(shí)現(xiàn)了降本增效；還有的車企使用AI大模型打造機(jī)器人產(chǎn)品，提升機(jī)器人的人機(jī)交互、智能駕駛和自我學(xué)習(xí)能力。另一方面，L4級自動駕駛企業(yè)也開始在L2級自動駕駛方面發(fā)力，都在為量產(chǎn)而努力。

智能汽車的飛速發(fā)展，也帶動了一部分供應(yīng)鏈企業(yè)的快速發(fā)展，高算力、高性價(jià)比的國產(chǎn)芯片和激光雷達(dá)企業(yè)也開始快速量產(chǎn)，逐步實(shí)現(xiàn)國產(chǎn)化替代。

綜合這些方面來看，汽車產(chǎn)業(yè)下半場智能化已經(jīng)成為了不可阻擋的潮流，加速落地將會成為下一階段的最大主題。

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