上海车展最燃自动驾驶峰会！万字干货看懂下个十年

5月6日，据报道，4月21日，GTIC 2021全球自主驾驶创新峰会在上海成功举办，邀请了一半的自主驾驶行业人士参加！

本次峰会由有限公司旗下的智能汽车媒体公司北京智毅科技有限公司、车东和2021上海车展主办单位有限公司联合主办。会议于2021上海车展专业观众日第一天举行，主题为“新时代智能驾驶行业的新变化”。共有23位嘉宾发表了20场主题演讲和演讲，以及一场高峰对话。峰会得到了来自全国各地的自动驾驶工程师、企业家和投资者的热情支持，全天座无虚席。多达243万人在网上观看了直播。参加本次峰会演讲或对话的嘉宾均为来自全球自动驾驶行业各细分领域的代表公司，包括自动驾驶出租车、无人重卡、低速无人车、L2+/L3自动驾驶公司，覆盖了自动驾驶行业的半壁江山。国内自动驾驶高级研究员、西安交通大学教授、中国自动化协会会员薛建如教授讲解了无人驾驶车辆的场景理解和场景预测，拉开了此次自动驾驶峰会的序幕。互联网巨头百度、滴滴、美团上台演讲，从无人出租车、低速配送车、辅助自动驾驶等角度阐述了自动驾驶的落地问题；小马智行、文远智行、蘑菇车联盟、圆融齐行等明星企业家也分享了他们对无人出租车和车路协同的思考；富睿特、驭势科技和MAXIEYE分享了L2级自动驾驶的量产和实施进展；

智家科技、映车科技、西迪智家从商用车自动化的角度分析了无人重卡和无人矿车的布局。理想汽车也从主机制造商的角度分享了其对自动驾驶的看法，高通、地平线、黑芝麻（000716，Stock Bar）Intelligence和Superstar Future等公司也分享了他们对车内人工智能芯片、车内软件和算法的见解。许多领导人在演讲中提出了许多有趣的观点，几次赢得了观众的掌声，也向更广泛的观众传达了自动驾驶的概念。那么，2020年自动驾驶行业发生了哪些变化呢？今年自动驾驶应该如何加速落地？在新的形势下，自动驾驶应该走向何方？车冬冬仔细整理了20位专家分享的干货，看看行业专家如何评估自动驾驶的未来发展。

在汽车行业自主驾驶快速发展峰会开始之际，有限公司总裁王磊致开幕词。她首先提到，探索和欢迎自动驾驶技术落地的新可能性和新方向，非常符合中国汽车行业的现状。今年，交通运输部明确表示，将加快发展智能交通，继续完善自动驾驶技术和测试系统，组织开展自动驾驶应用示范。这表明中国积极把握5G、云平台和大数据的战略愿景。在数字城市建设中，智能网联汽车产品和服务将加快关键布局和服务尝试，为自动驾驶的快速发展带来新机遇。王磊表示，今年的上海车展还设有汽车技术和供应链展区，总面积达6万平方米。其中，设立未来出行展区，面积1万平方米，涵盖芯片、雷达、ADAS、自动驾驶解决方案、车联网、高精度地图等细分领域的前沿汽车技术产品。技术创新和集成一直是未来汽车制造业的核心竞争力。我们希望与大家共同努力，让中国在自动驾驶赛道上获得更多竞争优势， ”王磊总结道。本次峰会由智能汽车媒体汽车东方子公司北京智毅科技有限公司主办。智毅技术联合创始人兼首席执行官龚伦昌代表大会主办方致欢迎辞。龚伦昌表示，在过去的一年里，自主驾驶和智能汽车发展迅速。车东邀请了行业领导者分享他们的观点和观点，探索行业机遇和挑战。他表示，从2019年开始，上海车展开设了未来出行展区，密切关注行业变化。今年的上海车展未来旅游展区展示了10000平方米，有100多家公司参加。自2016年以来，智翼科技已经举办了7届GTIC，希望搭建一个服务平台和桥梁，让企业展示相关领域的最新成果，推动硬核技术在各个领域的应用和实施。智翼科技目前拥有两大业务体系：工业媒体和工业服务。在产业媒体方面，智翼科技聚焦三大垂直赛道，打造车溪东西、智溪东西、新溪东西三大品牌。企业服务业务聚焦四大方向，持续打造开放课程。在自动驾驶技术和落地方面，已经连续举办了70多个开放课程，帮助企业完成行业整合。去年，自动驾驶行业涌现了许多新品牌和新玩家，使整个行业异常活跃；

另一方面，大量资本的涌入加速了自动驾驶的量产。这使得自动驾驶成为业内最热门的话题。02.西安交通大学薛建儒教授：了解和预测交通场景对自动驾驶汽车至关重要。了解交通场景和预测驾驶情况非常重要。中国自主驾驶领域的学术专家、西安交通大学教授薛建儒提出了他的想法——无人驾驶汽车自主决策的前提是实现对驾驶状况的理解和预测。在驾驶场景中，首先要做的是让车辆知道其位置并能够完成导航。其次，车辆需要分析交通参与者的运动行为。一般来说，定位可以通过GPS来完成，但没有GPS怎么能完成定位呢？薛建儒教授介绍了一种利用里程计实现相对定位的自主定位方法。目前，薛建儒教授的研究团队能够在不需要卫星导航信号的情况下建立3D非结构化场景定位。此外，薛建儒教授的团队还可以实现车道线、道路边界和红绿灯的检测，使车辆能够检测道路上的所有环境。在此基础上，车辆还需要分析障碍物的运动状态，通过识别检测和跟踪3D障碍物，并通过3D点云和图像融合实现语义分割，可以重建十字路口运动障碍物的3D形状，并对障碍物进行运动分析。对于车辆来说，还可以跟踪和估计交叉口车辆的运动轨迹，使自动驾驶汽车能够更好地驶入道路。在了解交通场景后，车辆还需要根据驾驶情况进行预测。通过预测实体之间拓扑关系的时空变化，引入前注意和记忆等认知机制，以及交通知识和因果分析，构建了运动策略的可行解决空间。薛建儒教授认为，自动驾驶下一步的研究重点是类人场景理解，即长期场景预测。03.自动驾驶的繁荣与发展在各个赛道都取得了重大突破。在薛建儒教授领导对自动驾驶场景的理解和预测之后，滴滴自动驾驶、美团等公司率先分享了他们对自动驾驶的理解。滴滴自动驾驶公司COO孟星表示，滴滴做自动驾驶是很自然的，因为滴滴一直在提供出行服务。他认为，滴滴拥有自动驾驶最重要的三大支撑——大数据、生态网络和人工智能技术。在过去的一年里，滴滴被允许在上海530多公里的开放道路上进行测试。目前，上海部署了40多辆测试车，每天7:30至20:00进行自动驾驶测试，覆盖早晚高峰时段和夜间。测试区域涵盖了各种复杂的场景组合。为了实现这一目标，滴滴自动驾驶将分三步进行演变。第一步是性能测试，这需要知道自动驾驶的边界在哪里，并确定可能的最大范围。第二步是可靠性，滴滴将实现性能测试中确定的最大范围，以实现最大的稳定性。第三步是量产，实现规模化推广，大幅降低成本，明确产品定位。在性能测试阶段，滴滴已经能够在大多数适配场景中实现极限性能测试。在可靠性阶段，滴滴需要有一个明确的产品定义。滴滴构建了三大地图，第一个是商业地图，它确定了城市不同地区的需求。然后有一个安全地图来确定每个路段的安全性。此外，还绘制了技术地图，以评估不同路况下的技术可行性。在2021上海车展上，滴滴正式发布了双子座自动驾驶硬件平台，该平台有50个传感器，检测距离从10厘米到300米不等。除了测试汽车，滴滴还通过叫车每年收集数千亿公里的真实数据，推动自动驾驶迭代。面对量产的第三阶段，滴滴双子星汽车……

ous驾驶平台在保持相同成本的同时实现了容量提升。目前组装的组件90%以上可以量产，而80%是国产并采用模块化设计，为未来大规模部署奠定了基础。与滴滴法利的自动驾驶出租车不同，美团更专注于低速无人配送车。美团首席科学家、智慧交通部总裁夏华夏表示，美团无人车在北京已经运营了14个多月，累计测试里程达到30万公里，交付量超过3.5万辆。同时，除了公共道路场景，美团还在封闭式公园和室内场景中探索无人配送车。夏华夏表示，美团在开发无人配送车方面有三大优势。首先，它拥有丰富的应用场景和强大的技术能力，再加上美团在全国2800个县市的业务布局，具有强大的落地能力。在安全方面，无人配送车上无法配备安全人员，因此需要更高的安全标准。美团通过安全员上岗培训、为无人车添加安全组件以及美团的远程监控，实现安全无人配送。美团无人配送车的效率将显著提高，实现人机协同配送。未来五年，无人配送车的成本将控制在15万元以内，适合大规模实施。此外，美团无人配送车也将在更多场景下完成配送。今年，它预计将无人配送车业务扩展到上海，并全天候运营。作为整车厂的代表，理想汽车也阐述了其对自动驾驶的思考。理想汽车CTO王凯表示，“数字化是智能时代的必要条件，自动驾驶的三驾马车是算力、算法和数据。”。在辅助驾驶过程中，用户体验就像智能手机对汽车的延伸。面对未来更高水平、更具功能的自动驾驶，用户可以真正体验到智能汽车的优势。自交付以来，理想ONE已行驶超过5亿公里，辅助驾驶超过6000万公里，日活动率超过30%。已发出800多万次警告，避免了4000多起恶性事故。用户正在逐渐接受自动驾驶技术。王凯认为，各大汽车厂商的硬件和软件会逐渐趋同，各大厂商拼的是时间。通过提前一天为用户提供智能功能，可以取得成功。因此，理想汽车的辅助驾驶功能将始终免费开放，覆盖整个车型系列，并且不会引入订阅系统，让所有理想用户都能拥有出色的自动驾驶体验。一些自动驾驶公司更专注于细分场景，比如西迪智能驾驶。西递智能驾驶汽车工程部总经理刘洲在一次演讲中表示，目前采矿业总产值占中国GDP的8%，拥有近千万员工。然而，采矿业面临着安全风险、高能耗、环境污染和老龄化问题。面对诸多行业问题，自动驾驶已经成为挖掘场景的最佳解决方案。自2017年成立以来，西迪智能驾驶一直在开发全栈的自动驾驶解决方案。由西迪智家、华为和宁德时代（300750，股吧）联合开发的纯电动无人矿卡CD90EV以华为MDC为计算平台，西迪智佳提供自动驾驶软件系统和车辆自动驾驶解决方案。宁德时代提供高性能矿卡电池系统，集成导航定位系统、异构融合感知系统、智能决策规划系统、车辆控制系统和车路协同系统，确保自动驾驶过程中卓越的自行车智能化和安全性。这种自动矿车支持混合编组，可以检测小石块、异常障碍物和掉落的障碍物，动态编程作业路线，防du……

以及防雾、车铲协作、反向卸载、智能调度等自动驾驶功能，是目前智能化程度较高的自动矿车。在运营成本方面，电动汽车可以使用电机来回收能量，并在下坡时进行制动。只要坡度合适，满载下坡时产生的电力甚至比空载上坡时还要多。在理想状态下，与燃油重型卡车相比，成本可以降低70多倍。此外，西递智驾还广泛部署在干线物流、园区物流、公交车、清洁车、地下矿车等特殊场景，并拿出了量产解决方案。演讲最后，刘洲透露，西迪智能驾驶将继续在矿物自动驾驶领域全面发力，今年还将推出两款革命性的新产品。而人工智能芯片在自动驾驶领域也发挥着重要作用。地平线首席生态官徐健表示，汽车智能芯片是智能汽车的数字引擎，也是智能驾驶的基石。地平线致力于与行业合作伙伴共同构建开放共赢的产业生态系统。在过去的40年里，整个智能产业最大的创新是智能汽车，这是一种可与计算机诞生水平相媲美的颠覆性创新，可以实现环境意识、人机交互和独立决策。目前，车载计算已经从传统的分布式ECU架构发展到域控制器架构，未来也将向中央计算架构发展。总体趋势是从分布式发展到集中式。与此同时，软件开发正逐渐从1.0时代的逻辑驱动方法转向2.0时代的数据驱动方法。数据驱动的软件开发将提供更高的迭代效率。作为一家人工智能芯片公司，地平线今年将推出Journey 5芯片，拥有96TOPS的算力，目标是L3和L4级别等高级别的自动驾驶。

此外，地平线是中国第一家实现人工智能芯片量产和安装的公司。目前，有20多款车型在量产和指定地点，包括长安UNI-T、长安UNI-K、奇瑞蚂蚁、智己汽车、广汽Aion Y、广汽传祺GS4 Plus、东风岚图FREE、江淮汽车（600418，股吧）思皓QX、上汽大通MIFA概念车等车型。去年，正成2号芯片的出货量超过了16万片。除了先进的自动驾驶，L2/L3级自动驾驶的发展也很快。富睿特创始人兼董事长张琳介绍，富睿特将走向ADAS到ADS的技术路径，并选择专注于ADAS系统最大的应用场景——乘用车ADAS。去年，Furuitec开始大规模生产，已交付10万套系统。今年，预计将交付30多万套ADAS系统。同时，Freitak判断，未来五年，80%至90%的汽车仍将停留在ADAS阶段，高水平自动驾驶的普及速度不会太快。在核心技术方面，Furitek拥有算法、计算平台和开放的底层。在量产平台方面，富睿特适合中国道路场景，覆盖60个城市；目前，我们已经与40多家OEM制造商合作，加快批量生产和定向生产；通过数百万公里的测试数据累积里程；

同时，富睿特还在乌镇设有智能化工厂，以确保视觉摄像头、毫米波雷达、域控制器等产品的稳定可靠交付。此外，Furuitec拥有丰富的本地化产品和服务，推出了一种更灵活、更可定义、更高效的智能驾驶解决方案，称为IKEALIZED solution。在技术生态方面，富睿特希望构建一个完整的ADAS商业闭环系统+ADAS和AD技术的闭环系统，在底层技术研发、定制化联合开发、量产实施等方面加速迭代。04.巅峰对话：自动驾驶行业还有很大的想象空间。经过一百多年的发展，汽车行业正面临着最大的变化，自动驾驶也在这一变化中发挥了重要作用。那么，自动驾驶赛道上的玩家们有什么想法呢？投资者对自动驾驶有什么看法？GTIC 2021全球自主驾驶创新峰会设立了一个圆桌论坛，专门题为“自主驾驶引领百年汽车大变革”。智毅科技联合创始人兼主编张国仁、福瑞特智能系统有限公司创始人兼董事长张琳、文元智星COO Tension、联想之星合伙人高天耀现场举行高峰对话。参观完本届车展后，三位嘉宾都谈到了车展增强的技术属性和增加的智能化。三位嘉宾还就自动驾驶的发展方向提出了许多有趣的见解。高天耀表示，联想之星从2014年开始投资传感器公司，后来又投资L4级自动驾驶公司。他认为，就像智能手机一样，完全的自动驾驶绝对可以实现。现在只是时间问题，未来将是人与自动驾驶共存的现象。从投资者的角度来看，高天耀认为，自动驾驶行业的发展仍处于上升期，资本认为未来该领域仍有很大的想象空间，因此目前仍有投资机会。张琳认为，自动驾驶的终极形式是无人出租车，目前对此没有异议。然而，从时间上看，矿区和垂直场景的发展速度更快。总体而言，货物运输比人的运输快，低速比高速快。而Freitak将采取循序渐进的发展方式，逐步实现自动驾驶。Tensheng表示，文远智行主要专注于L4级自动驾驶，未来将继续朝着这个方向发展。目前，文远智行已经进行了数百万公里的自动驾驶测试，并在广州和美国加利福尼亚州获得了完全自动驾驶测试许可。目前，它已逐渐开始考虑布局完全无人驾驶出租车。因此，他认为L4级自动驾驶的到来会更早。谈到最近流行的降维技术，Tensheng认为，随着车路协同的发展，自动驾驶的成本将进一步降低。届时，L4和L2的成本将更接近。目前，文远智行也在与一些汽车制造商进行深度合作。目前，中国的自动驾驶产业发展迅速，三位嘉宾都认为，尽管中国起步较晚，但与美国的差距已经不大。Tensheng表示，尽管Waymo起步相对较早，目前是世界上最强的自动驾驶公司，但仍有机会迎头赶上。文远智行的测试数据显示，在广州进行一天的测试时，车辆会遇到更复杂的路段，这比在美国测试的数据高出30倍，这对改进算法更有帮助。另一方面，本届政府对自动驾驶的政策支持正在增加，这也是一个好迹象。张琳认为，随着科技公司的进入，中美之间的差距正在不断缩小，国内车企在造型、内饰、，自动驾驶不亚于美国三大汽车公司。高天耀认为，中国在芯片和汽车行业起步相对较晚，略逊于美国。然而……

毫无疑问，它在国内的自动驾驶和电动化方面更先进。在美国，自动驾驶和电动化更加集中，只有Waymo和特斯拉更强，而在中国，则全面开花，创业、技术甚至资本认可度都比美国好。05.高水平自动驾驶在当前的自动驾驶领域取得了重大突破，L3/L4级自动驾驶是最受欢迎的项目。然而，该领域也出现了多个子场景。1.小马智行副总裁、上海研发中心负责人王浩军认为，自动驾驶已经进入下半场，如何管理好下半场？王浩军表示，复杂场景下的安全是下半年自动驾驶的基础，目前，小马智行的测试车已经累计测试了许多复杂场景。最近，北京出现了严重的沙尘暴，即使在雾天，小马智行的检测仍在进行中。而且当遇到大雪天气时，小马智行的系统也运行得很好。王浩军还认为，海量的测试验证可靠性也是保证自动驾驶持续发展的关键。为了让自动驾驶系统表现得更像一个老司机，需要各种数据来养活它。小马智行采取的方法是在全球不同国家建立研发运营中心，并积累了500万公里的测试数据，有足够的数据来确保系统的持续进化。此外，王浩军认为，规模化和标准化也是自动驾驶下半场能否成功的关键。小马智行的PonyIpha X已经实现规模化。他还开发了一条自动驾驶汽车的生产和装配线，改装效率提高了六倍。除了在乘用车领域不断发力，小马智行还将在商用车领域发力。除了在自行车智能化方面发力，蘑菇车联盟还将在车路协同方面同步发力。蘑菇汽车联盟副总裁、蘑菇OS部门总经理邓志伟表示，自动驾驶是一项系统工程。全球标准体系从车到路的延伸，国家战略中明确的车路协同发展方向，以及车路云一体化支撑的系统级解决方案和技术逻辑，都充分证明了这一点。邓志伟指出，中国交通战略的基本政策将自动驾驶和车路协同纳入整个交通系统。协同发展、集成感知、全要素数字化是中国自动驾驶的重点。蘑菇汽车联盟以城市级自动驾驶为主场，通过集成车辆、道路和云的系统解决方案提供系统级支持。基于自动驾驶、车路协同、智能交通的全面布局，蘑菇车联已在北京、苏州、衡阳等多地落地，取得显著成效。在车辆智能化方面，蘑菇车联盟已经形成了最大的高度活跃的车辆网络，覆盖全国30多个省份，积累了丰富海量的培训数据，进一步赋能了单车自动驾驶，极大地增强了灵活性和安全性，使其更适合中国的实际交通状况。在道路智能化方面，蘑菇车联拥有国内唯一一个已投入运营的路侧操作系统，具有高度兼容性和强大的协作优势。2019年，蘑菇车联盟在北京顺义国家智慧交通示范基地启动了国内首个开放式5G商用车路协同项目，率先将车路协同、车车协同、单车智能全面融合。车路云融合的自动驾驶突破了暴雨、夜间等极端环境限制，具有更好的稳定性和可靠性，大大提高了交通管理效率。作为中国最大的智能交通人工智能云，全息感知、全球协作和智能预测能力加速了大规模实施和通信的进程……

自动驾驶的商业化。目前，蘑菇车联的自动驾驶、车路协同、智能交通系统正在湖南、江苏等多地落地。另一家无人出租车公司袁荣启星目前在多个一线城市和新一线城市运营着60多辆运营车辆。测试里程已超过140万公里，主要集中在复杂的城市道路上。圆融齐星合伙人兼副总裁刘念秋表示，圆融齐行的集成传感解决方案DeepRoute Sense第二代体积更小、重量更轻，更容易适应更多车型。圆融齐星还拥有低功耗计算平台，成本仅为传统平台的50%，功耗比传统平台降低20%，体积仅为传统解决方案的九分之一。电源控制器、高动态范围车载摄像头、同步控制器均由袁荣齐星自主研发，更方便，适用于更多车型。圆融齐星自主研发的控制模拟器，为合作伙伴适应各种车型，加快算法研究和验证速度。此外，元融齐星采用多传感器融合技术，可以实现高度自适应的泛化感知效果，在夜间环境和暴雨天气下都可以实现良好的感知。圆融齐星也有能力在短短三天内快速部署新的场景资源和运营支持，确保了示范运营的加速实施。接下来，圆融齐行将在中国更多地区部署无人出租车。2.智家科技中国首席科学家崔迪晓从干线物流的角度解释了自动驾驶的发展，干线物流自动化发展迅速。崔迪晓认为，中国干线物流市场规模为5000亿美元，一辆无人卡车每年可减少2.5万美元的运营成本。智家科技致力于将自动驾驶技术应用于干线物流。智家科技认为，自动驾驶技术的成熟需要积累60-80亿英里的真实测试数据。因此，智家科技推出了降维L4级自动驾驶技术，该技术将于今年量产，为算法迭代和进化收集海量数据，并在2024年前实现L4级的自动驾驶。崔迪晓认为，实现SL4需要三个要素：首先，经济性、合规性和销售能力，以及有人愿意购买；第二是效率，目的是节省人力和燃料；

第三是进化，车辆可以自动收集数据并进行处理。为了实现真正的L4级自动驾驶，崔迪晓认为SL4数据需要进行后处理，以提高数据质量。L4级自动驾驶技术的发展趋势是前景-背景/感知映射的联合优化、混合决策和向数据驱动框架的迁移，以及感知预测不确定条件下的规划。映车科技执行副总裁兼智能汽车事业部负责人黄刚也分享了映车科技在自动驾驶卡车领域的进展。黄刚表示，“技术+运营”的模式将加速自动驾驶的实施。在掌握了自动驾驶核心技术后，他率先量产L3，带来海量数据加速算法迭代，实现L4级自动驾驶技术。映车科技发布了一整套自研、面向量产的汽车驱动系统轩辕，包括算法、软件系统、计算平台和底盘线控集成，并有多项独家设计。轩辕自动驾驶系统为卡车开发了一种独特的核心算法。考虑到卡车的特点，开发了超长距离感知算法、自适应鲁棒控制算法和智能驾驶决策节油算法。映车科技还为L3/L4开发了一个自动驾驶硬件平台，该平台具有高计算能力、高能效、高安全性的特点。计算能力可达245TOPS，能效比更高。黄刚介绍，映澈在轩辕量产中严格遵循两个开发原则，一是联合正向开发，二是确保功能安全。映车科技还提供1+5集成解决方案和一套测试标准，以确保车辆安全可靠地投放市场。在量产发展方面，英车和国际Tier1推出了重卡行业首款全冗余线控底盘，实现了转向、制动和电源的冗余备份。映车科技还与供应商合作伙伴实现了行业首个L3/L4车规级硬件包，以确保150万公里的重型卡车完整率。该系统也与整个车辆进行了很好的集成。此外，映车科技建立了业界首个L3级人机交互系统，提供“听觉、触觉、视觉”的全冗余人机交互，让每一次运输都安全便捷。在被动安全保护方面，映车科技发布了一个全面的网络安全设计解决方案，可以应对300多个商用车应用场景中的潜在攻击路径，抵御各种恶意安全入侵。该量产合作计划具有完整而严格的L3重型卡车测试流程、标准和工具，包括SIL、HIL、DIL、LST和ORT。今年年底，英车将大规模生产L3级自动驾驶重型卡车。06.汽车芯片的重要性凸显，供应链企业也面临机遇。从更细分的角度来看，自动驾驶的发展也离不开芯片行业和计算平台。黑芝麻智能联合创始人兼首席运营官刘伟红认为，在当前的汽车行业，硬件主要提供冗余，软件实现迭代。但软件的开发也依赖于硬件，有必要实现软件和硬件之间的耦合。随着软件定义汽车时代的到来，传统的汽车产品定义、供应关系、研发流程、人才结构和商业模式都发生了变化。随着汽车的不断发展，车载人工智能芯片的重要性开始凸显。智能汽车的软件架构和算力要求离不开硬件芯片的支持，因此汽车的软件定义离不开芯片的支持；自动驾驶的发展也需要芯片的支持。智能驾驶在不同场景下的实现也可以通过芯片解决方案来实现，这需要针对不同级别和场景的智能驾驶进行不同的芯片配置。此外，系统的车辆法规认证芯片可以确保驾驶安全……

nd信息安全，新兴汽车行业的增长点也将围绕核心芯片展开。黑芝麻智能拥有核心团队的优势，核心开发人员拥有超过15年的芯片开发历史和开放的生态优势。在芯片开发方面，也有汽车级的量产芯片。

此外，黑芝麻智能非常熟悉汽车行业的运营模式，并与主机厂建立了长期合作关系。在业务方面，黑芝麻智能基于Tier 2，绑定到Tier 1，并触及OEM。近日，黑芝麻智能发布了A1000 Pro芯片，该芯片可提供106-196 TOPS的算力，并支持高级自动驾驶功能。工程样品将在今年第三季度提供，开发平台将在第四季度提供。此外，黑芝麻智能还发布了FAD全自动驾驶平台、车路协同路侧感知计算平台FAD Edge、山海？？人工智能工具平台和其他解决方案。高通公司产品营销高级总监艾和志认为，汽车制造商采用5G技术的速度比4G快得多。从高通公司的角度来看，汽车不仅仅是四轮智能手机，而是终极的移动平台，高通公司也发挥了更重要的作用。在车联网方面，高通在4G/5G方面有技术解决方案布局。在智能座舱方面，许多车企都采用了高通的芯片，目前高通正在与合作伙伴就下一代座舱芯片进行沟通。高通公司的第三代Snapdragon数字驾驶舱芯片将采用5纳米技术，开发工具包将于今年第二季度准备就绪，并将在2021加速商业使用。目前，Snapdragon Ride是高通的自动驾驶平台，其在汽车行业的积累将带来一些帮助。之后，高通公司将进一步扩展Snapdragon Ride平台，以针对具有更高集成度和安装在汽车挡风玻璃中的ADAS解决方案。Superstar Future在车载计算平台上不断努力，首席技术官兼联合创始人梁爽表示，智能驾驶技术目前正在颠覆交通应用场景，用于智能驾驶的传感器数量也在不断增加。正是由于这一趋势的影响，芯片目前正在进行一场关于计算能力的军备竞赛。目前，构建车载计算平台存在许多局限性，因为算法、传感器和硬件性能的不断迭代都会影响平台。未来，Superstar将采用软件和硬件的结合，创建一个灵活、易于部署、节能且高度可靠的板载计算平台。梁爽认为，目前，神经网络无法应对所有问题，非神经网络部分必须由CPU处理，导致系统瓶颈。因此，梁爽认为，自动驾驶的计算需要异构的结构支撑，而Superstar Future目前已经建立了三条生产线，生产三种类型的车载计算平台。此外，Superstar未来的计算平台可以很好地处理大量的非神经网络计算算法。Superstar Future还在其计算平台上部署了AUTOSAR CP+AP的完整基础软件解决方案，该解决方案还支持SoC和Aurix MCU等异构平台的OTA策略。围绕计算平台的核心，超星未来还提供自主研发的自动驾驶应用框架+车辆验证平台、NOVA-SIM自动化仿真平台、远程控制系统等配套应用服务07。L2级别的自动驾驶已经成为主流，L3也将大规模生产。除了L4级自动驾驶，L2/L3级自动驾驶也是最近非常热门的话题。百度智能驾驶事业群首席产品架构师郭阳表示，自动驾驶量产的最佳路径是基于城市用户出行的真实场景来解决问题，而城市用户出行主要集中在通勤、停车、城市道路和城市环路。为了解决这些问题，百度提供了两种解决方案：AVP和ANP，可以在城市中实现全场景自动驾驶。为了实现更具包容性的解决方案，百度的ANP解决方案采用了纯视觉的方式，但它已经能够在复杂的天气条件下完成自动驾驶，比如……

It’s大雨。此外，百度还制定了全面的驾驶策略，以最大限度地提高安全性。此外，百度建立了简单易操作的人机界面设计，也深受用户接受。百度认为，将自动驾驶汽车交付给用户只是一个开始，通过数据驱动的方法，汽车可以成为更好理解车主的专属助手。驭势科技乘用车自动驾驶事业部负责人、系统架构设计师叶凌霞分享了他对自动驾驶发展历程的思考。他认为，L2级自动驾驶系统体系已经成熟，L2+级正在逐步量产，L3级即将问世。毫米波雷达+摄像头已成为智能驾驶系统的主流配置，激光雷达将逐步进入量产设备阶段。但在更高级别的自动驾驶中，也将面临技术、法规、服务保障和外部建设方面的挑战。要想在自动驾驶技术上取得突破，就需要在感知部分实现数据融合，取长补短；在决策领域，在规划路径之前，有必要对道路进行判断；在数据方面，需要积累大量的道路环境信息，此外，还需要建立冗余的保障技术。整个智能驾驶系统都需要进行设计。目前，驭势科技已经打造了一套门到门的自动驾驶系统。智能驾驶技术MAXIEYE运营总监杨腾飞认为，大规模L2级自动驾驶是L3级自动驾驶的必要路径，L3级自动驱动是一种全时L2级自动驱动功能+一种选择性L3级自动行驶功能。他表示，数据是下一场自动驾驶之战的重要障碍，循环数据的能力非常重要，而实时更新的地图数据也非常重要。要实现大规模的L2级自动驾驶，需要实现感知算法和控制算法的统一，第二点是算法和数据的统一。在乘用车领域，MAXIEYE开发了一种基于自主视觉算法实现L2+级自动驾驶功能的系统；在商用车市场，MAXIEYE也实现了L2到L3级别的自动驾驶功能。08.GTIC 2021全球自主驾驶创新峰会在23位嘉宾进行了为期一天的演讲和讨论后，今天圆满结束。GTIC是智翼科技旗下的行业会议和资源对接平台。GTIC每年都会选择全球最前沿的技术领域作为主题方向，规模超过千人，被业界公认为最有价值的年度科技产业峰会之一。2019年4月19日，GTIC 2019全球智能汽车供应链创新峰会也在上海举行。峰会邀请了来自全球智能汽车行业各个关键环节的代表性企业，包括全球顶级汽车零部件供应商、中国顶级互联网公司、国内领先的汽车制造商、新型汽车制造力量的领先公司、自动驾驶领域的领先初创公司，共同探索智能汽车浪潮下的供应链转型趋势和机遇。2018年9月，在2018重庆国际汽车零部件及相关服务展览会期间，GTIC 2018全球智能汽车供应链创新峰会在山区城市重庆举行，首次探讨了智能汽车供应链条的创新趋势和挑战。09、总结：自动驾驶时代已经到来。无论是在2021上海车展还是此次自动驾驶会议上，我们都可以清楚地看到，自动驾驶已经成为汽车公司全力追求的一种能力。首先，华为的ADS技术已经在全网爆发，而威马在展示ANP技术后，订单迅速超过6000辆，这也反映了市场对自动驾驶技术的认可。自动驾驶技术确实取得了重大突破。在无人出租车领域，百度、滴滴、小马智行、文远智行、蘑菇车联等公司取得了多项技术突破，甚至在各地部署了无人出租车车队。在低速无人配送车领域，美团的3万单也证明了这条路的可行性；

在无人矿卡方面，今年也将成为量产元年，无人矿卡等庞然大物也已在部分矿区落地。西递智驱纯电动无人矿卡在市场上备受追捧。在自动驾驶领域，国内芯片公司也打破了海外公司的垄断，地平线和黑芝麻智能芯片正越来越多地被车企使用。从所有这些方面来看，汽车行业的自动化已经成为不可阻挡的趋势，我们现在已经进入了自动驾驶时代，未来这个领域也将更加令人兴奋。

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