圆满落幕吉利2023智能汽车技术论坛—智能驾驶论坛

2023年5月19日，由吉利汽车研究院主办，盖世汽车承办的吉利2023智能汽车技术论坛圆满落幕。

智能网联汽车正处于技术演进和产业布局的关键时期，多域架构和SOA成为行业大势，处于变局中的企业需要把握窗口期，及时布局完成转型升级。

吉利汽车作为国内汽车制造业的重要代表，深谙技术、理念革新对产业发展的重要性，因此特别主办吉利2023智能汽车技术论坛，邀请来自零部件供应企业和科技企业的多位代表，共同探讨汽车智能化相关赛道的未来发展态势，助力企业顺应时代潮流，突破传统业务模式并完成转型升级。

此次论坛也得到了昆易电子、vector、黑莓、智驾科技、威世、国汽大有时空、安霸半导体、华大半导体、马瑞利、狄拉克、凯宾雅迩科技、英特佩斯、小冰红棉科技、泊知港、北京东舟、商汤、康勒工业软件等65家生态合作伙伴的大力支持。

从感知到认知—自动驾驶感知技术的发展与挑战

吉利汽车研究院智能驾驶中心感知算法开发专家佘锋表示，传统视觉感知框架存在无法处理匝道、坡道等道路不平情况，远距离视觉结果跳变和抖动严重，增加规控方案难度等问题。

纯视觉感知模型，BEV视角让定位更加精确，速度稳定，减少规控调试难度，同时纯视觉还可以去高精地图。但纯视觉BEV前融合需要降低算力成本、模型轻量化和去高精地图化都是技术的难点与挑战。

吉利汽车研究院智能驾驶中心感知算法开发专家

同时他提及，虚拟仿真技术三个优势:一是低成本，快速模拟各种Corner Case；二是降低仿真成本，加速里程积累；三是提升仿真真实度。可以使虚拟和现实的数据形成闭环模式，解决智能驾驶数据问题，加速高阶自动驾驶落地。并且虚拟仿真技术的难点与挑战也有三个:一是基于数据驱动的场景自动化建设；二是仿真平台云部署、高并发测试；三是实现物理级多源传感器建模。

ADAS/自动驾驶全系解决方案

安霸半导体技术有限公司业务总监陈永江介绍，与多家汽车行业tier1及车厂深度合作，成功推出了包括ADAS，DMS，OMS，CMS等量产行泊一体项目。在车载芯片系列中，CVflow实现算力性能的行业突破，其中CV3单芯片算力超越汽车域控制器芯片市场之前最高水平的3—6倍，还有5纳米车规制程行泊一体单芯片方案CV72AQ等。并且CV3-AD单芯片实现 L2+到L4，具有大算力、低功耗、最优画质、支持各类AI算法等特点。

同时他表示，其优势是工具链成熟，算法易部署:一是AI工具链直接支持市场上几乎所有开源神经网络；二是CV3-AD/CV72的AI工具链继承了CV2工具链，成熟稳定；三是AI引擎支持功能丰富全面，性能更强，功耗更低。

安霸半导体技术有限公司业务总监

在方便AI数据采集和回灌的方面，具有支持采集数据存储到本地或云端、视频数据回灌等特点。

SOA软件架构在智驾域控中的实践

智能汽车产品升级驱动了行泊一体市场的爆发，快速成熟的软硬件产品逐渐成为主流车型的“刚需”，但随着复杂域控系统的规模化应用，量产开发正面临诸多挑战。

东软睿驰副总经理刘威表示，基于SOA软件架构的智驾产品，能支持软件先行，快速灵活地为消费者提供多元化智能体验，同时也可以为车企和供应商降低时间成本和研发投入。在自动驾驶专用中间件中，为满足自动驾驶算法独特的高性能、确定性和实时性的要求，通过Framework提供运行环境及实体间通信，让Service APP和module专注于功能逻辑。

东软睿驰副总经理

同时他还表示，软件开发者需要一个开放、灵活的平台，将生产力汇聚成规模化的量产合力，才是化解智能驾驶规模化挑战的正解。

软硬一体，体验为王推动自动驾驶规模化落地

禾多科技高级副总裁黄雷认为，量产自动驾驶有三个必答题:如何拿到足够的数据、如何做到大规模部署和如何让消费者买单。在数据方面，唯有规模量产才能获得足够数据，在大规模部署方面，需要生态圈一起携手创新，而在消费者买单方面，逐步打通自动驾驶全场景，创造极致的用户体验。

禾多科技高级副总裁

同时他还表示，禾多科技产品进阶之路是从行泊一体到软硬一体再到驾舱一体。2025年作为行业即将迎来的分水岭，量产自动驾驶需要用户价值及体验，而量产无人驾驶则需要更全面的安全和海量的数据驱动，并且还要支持全自动迭代升级。

自动驾驶渐进式发展之路

纵目科技智慧汽车业务部总经理尤臻慧介绍，纵目科技成立于2013年，是中国领先的自动驾驶和高级驾驶辅助系统技术及产品供应商。作为最早融合自动泊车系统量产的公司之一，以安全驾驶，智慧生活为愿景的同时，致力于成为从辅助驾驶到自动驾驶的技术引领者。

同时他表示，面向量产的乘用车智能驾驶系统的升级历程，是一个从离散、智能化程度较低的状态，持续迭代到集成度和智能化更高的过程。在未来相当长一段时间内，单一行车、泊车产品仍具有广阔的市场空间，并且L3及以上级别的产品真正商业化还需要较长时间，L2级别产品将会是主流的产品型态。

纵目科技智慧汽车业务部总经理

最后他认为，目前泊车市场存在巨大的难点、痛点和商业机会，以泊车作为切入点是最优的选择，可以打造极致的产品体验，同时也构建了完整的模块和核心技术体系。

复杂域控时代的研发效率提升之道

E/E架构发展的趋势，底层软件标准化和独立化，应用服务独立于硬件，系统间的通信从信号导向转变为服务导向，并且效率成为软件定义汽车行业的主要诉求。

武汉光庭信息技术股份有限公司，智能驾驶事业部研发中心总监叶雄飞表示，光庭作为软件定义汽车行业变革的引领者，和汽车数字化转型的推动者，在全国率先实现战略、技术、资本全方位布局，引领和支撑区域产业生态构建。

武汉光庭信息技术股份有限公司 智能驾驶事业部研发中心总监

同时他还表示，汽车软件V模型研发稳健可靠，但缺乏快速迭代和运维阶段持续监测与动态维护的特性，所以融合自动化技术会覆盖全生命周期，解决这一问题。同时采用技术货架提升软件研发效率，并且还导入AI转变软件研发的协同模式。

软件定义汽车趋势下智能驾驶EE开发与验证

汽车电动化、智能化、网联化、共享化，已成为汽车市场发展的必然趋势。智能驾驶系统功能复杂化、集成化和定制化要求，加剧安全风险，并促生开发验证变革。

中汽智联技术有限公司—技术总监戴冕表示，多源传感器数据的识别处理、决策和执行控制、灵活发布及部署，仅能保证 E/E架构无故障，并不能满足功能快速送代及安全需求。新型 E/E架构包括SOA架构的特点是，域控制器上的复杂软件可以在服务层上，进行模块化更改，而无需替换整个软件、域间由以太网连接等。

中汽智联技术有限公司—技术总监

同时他还表示，要进行流程体系的革新，在不同细分领域和职能部门快速响应软件需求，同时进行体系分工的完善和改进。

智能驾驶域控制器及算法形态演化

均胜智能研究院算法总监王艳明表示，均胜电子隶属于均胜集团旗下的电子业务板块，其产品及技术包括智能座舱、智能网联、智能驾驶和软件增值服务。

均胜智能研究院算法总监

同时他认为，应该朝着中央计算架构的方式来演进，同时推出了中央计算单元方案Gen1 Modular。传统的算法架构是功能分布式，存在线程个数较多、部分算法模块较大冗余等问题。而通用模块集中式，线程个数减少，可以按照model进行硬件部署，比较灵活，避免决策冲突，并且功能之间也会减少冗余。未来还是集中于大模型，以数据驱动为主，同时算法模块也需要具备可监控性，提升人机互信。

基于数据闭环的高阶自动驾驶系统加速迭代测试

中国汽车工程研究院股份有限公司，智能网联中心产品开发部部长周孝吉介绍，“中国汽研”是国家级汽车技术创新和公共技术服务平台，也是汽车产品开发、试验研究、质量检测的重要基地及技术支撑机构。

同时他表示，中国汽研提供自动驾驶数据闭环中，数据采集、仿真测试等全栈工具链及配套服务，比如在数据采集方面，基于自研i-TESTER AVE数据采集系统方案，集成自动驾驶数据采集等功能。同时在升级软硬件平台的基础上，不仅提供海量原始数据获取的采集系统，还可以保障数据质量。

中国汽车工程研究院股份有限公司智能网联中心产品开发部部长

最后他总结了基于数据闭环的高阶自动驾驶系统，需要注意四个方面:一是数据闭环仿真测试能力；二是成熟数据采集系统方案；三是数据驱动快速重构场景；四是场景泛化加速迭代测试。

海市蜃楼—高阶智能驾驶轻地图方案中的高精地图应用

吉利汽车研究院智能驾驶中心数据平台部部长陶世俊表示，高精地图存在采集、制作规格和时效性要求较高，同时受到法规约束，并不能完全覆盖所有道路等问题的局限。

吉利汽车研究院智能驾驶中心数据平台部部长

同时他还表示，造成在传统的智能驾驶方案中，重地图的原因有很多，其中一点为车端算力不够，同时训练平台硬件支撑也不好，导致算法训练的数据闭环的利用率不高，迭代速度慢。随着当前车端算力平台的提升，以及智能驾驶方案提供商对数据闭环重视程度的提高，未来感知的权重会逐步提高。

至此，吉利2023智能汽车技术论坛—智能驾驶论坛全部议程圆满结束。