2022年12月16日-17日，由安徽省发展和改革委员会作为指导单位，合肥市人民政府、中国电动汽车百人会作为共同主办单位的“2022全球智能汽车产业峰会”在安徽合肥举行。本届论坛围绕“全球新变革与智能汽车发展新战略”主题，设置了五场主题论坛和两场闭门会议，与行业组织、高校、龙头企业代表共同探讨中国智能汽车发展新路径。
其中，富瑞特装CTO沈俊强在12月17日举办的“生态论坛”上发表了精彩演讲。以下为现场演讲:
大家早上好。很高兴有这个机会和大家分享弗雷泰克在智能驾驶产品和技术开发方面的一些经验。我今天演讲的题目是“智能驾驶时代正在走向高级智能驾驶量产的新阶段”。
众所周知，汽车行业正逐步从传统的机械时代向电动时代和智能驾驶时代过渡和发展。在这样的背景下，弗雷泰克承担了在这个赛道上，在这个行业里，为我们的行业提供智能驾驶产品和技术的角色。我们公司的愿景是“致力于成为安全、可靠、创新的汽车智能解决方案领导者，助力汽车企业新成长，服务大众安全，轻松出行新生活”。
我简单介绍一下我们弗雷泰克的简单成长过程。
我们公司成立于2016年，至今已经走过了6年多一点的时间。从公司成立至今，也经历了几个阶段。我们公司是做智能摄像机起家的，但从一开始，我们公司的定位就是全栈能力解决方案的一流供应商，从最初的摄像机产品逐渐扩展到毫米波雷达和域控制器。迄今为止，它可以提供基于完整硬件、软件和传感器解决方案的智能驾驶一流供应商。
福瑞泰克总部位于杭州，在上海、乌镇和成都设有R&D中心。我们在乌镇的智能制造基地今年10月底投产。
从今年的业务情况来看，Fretek今年的OEM客户有40+家，其中100+款，今年提供的产品超过100万套。我们的客户也涵盖了主流车企。
今天主要是想和大家分享一些弗雷德里克对自动驾驶产业化探索的感悟。
首先，域控制器。
我们目前面临的挑战和机遇，在我们看来就是芯片计算能力和高阶自动驾驶的关系，以及如何维护安全。
针对这样的挑战和趋势，我们有几个对策。首先，我们在确定芯片算力的时候，并不是一味的追求芯片算力。我们更注重基于场景的与用户体验强相关的功能和性能，然后用相对较小的计算能力实现同样的自动驾驶功能和性能，让每辆车都买得起。所以这是我们开发域控产品的第一个理念，就是要追求性价比。这体现在我们目前已经量产的第二代域控制器上。为吉利约伯L配置了包括停车、泊车在内的预控系统，在约伯L上实现量产，众所周知，约伯L的价格是15.6万，突破了停车、泊车这个系统上的整车价格下限，实现了量产。
在性价比的追求上，我们并没有放弃对域控系统高性能的追求，但我们的理念是需要根据实际需求来选择芯片和计算能力。所以，在我们第二代域控制器ADC20量产的同时，我们的下一代域控制器ADC30也在研发中。我们ADC30的目标客户是一汽红旗，为一汽红旗的高端品牌汽车提供高性能智能驾驶产品。这是我们对芯片计算能力与自动驾驶功能和性能关系的思考。我们追求性价比，让每辆车都买得起，同时我们追求选择我们的芯片和相关的计算机……ng power基于实际功能和性能要求，两条道路同时进行。
在如何保证安全性方面，我们在芯片软硬件的设计上，在控制器软硬件的设计上，满足AUTOSAR标准、功能安全和预期功能安全的要求。
第二，传感器。
我们面临的挑战和机遇是激光雷达的应用。众所周知，激光雷达也是近一两年才流行起来的，在行业中使用的也比较多。这是事实，但是我们对激光雷达的使用有一些感受。
首先，至少在目前来说比较贵，相比其他传感器成本还是偏高的。二是鲁棒性相对较差，对这些天气条件的要求较高。第三，可靠性和耐用性也需要一定的时间来验证。
我们应该做些什么呢？我们自己开发了一种4D成像毫米波雷达，可以提供精度高、鲁棒性好、传感性能好的传感器。所以我们认为4D成像毫米波雷达实际上可以是目前以及未来几年激光雷达更好的替代传感器，所以我们提供了大量的人力物力来保证4D成像毫米波雷达的量产。目前我们的4D成像毫米波雷达已经接近量产，将于今年年底在莲花Lambda的一辆车上量产。
其次，毫米波雷达的视觉感知和感知融合能力是否得到了充分的挖掘，其实也是我们自研传感器的优势所在。我们自主研发的相机和毫米波雷达可以充分挖掘毫米波雷达的底层数据，可以在感知融合的层面充分利用传感器的一些底层数据。业内其他竞争对手像AI-ISP可能做不到这一点。
第三，我们在自动驾驶算法方面面临的趋势和挑战。
BEV和变压器技术，其硬件已逐渐成为一种趋势。
我们的回应是什么？率先将先进的BEV和变压器用于相机和毫米波雷达的融合感知，因此率先在ADC20的第二代畴控量产中使用该技术，并且该技术可以应用于量产。同时，鉴于算法对激光雷达的依赖，我们与一些做L4 Robotaxi的公司不同。我们的出发点是什么？因为我们是自下而上逐渐进化的策略，所以我们的方法不那么依赖激光雷达。无论我们是从传感技术，微控制技术，还是融合技术，从最初的摄像头和毫米波雷达的集成，到激光雷达的加入，都是逐渐增加的，所以我们可以实现动态可插拔激光雷达的感知。正如我前面提到的，激光雷达的鲁棒性可能比其他传感器差。当激光雷达出现故障时，我们的系统可以很好地工作，以避免我们的算法过于依赖激光雷达。一旦激光雷达失效，整个算法就会崩溃，这样就可以实现可插拔的激光雷达算法。
这是我们对自动驾驶算法相应趋势的挑战和一些对策。
第四，数据闭环。
众所周知，数据在自动驾驶领域越来越重要，因此如何获取和使用真实的量产路测数据成为各家重点研究的领域。我们该怎么办？首先，基于我们近几年量产产品投入市场，积累了大量的路测数据。从我们自己的路试和主机厂的合作来看，路试里程已经达到了300多万公里，300多万公里的实际数据并不大。另一方面，与我们量产的主机厂合作做众包数据，同时与主机厂客户达成深度合作，可以实现众包数据的共享，构建自动驾驶系统的数据闭环。所以关于这种模式和ICT渠道的建设，从车端到云端的渠道和云端的建设，我们在ADC20系统上做了非常好的部署。目前，这种模式的系统已经逐步运行。随着实际市场投入的车辆越来越多，这个数据会越积越多。
这种积累是不够的。我们在数据闭环方面也做了其他工作，尤其是在数据安全方面，也就是如何在数据安全和合规方面做一些工作。我们也在探索一些关于数据脱敏的工作……关于，数据加密，认证机制，迁移学习，联邦学习等等。同时，我们还与国家超算中心联合开发，确保我们的数据合规符合国家安全要求，这是关于数据闭环的。
第五，如何保持竞争力。
我们现在面临的挑战是如何在激烈的市场竞争中保持领先，如何打造我们产品的竞争力，这其实应该是每个企业都在思考的问题。
所以我们的回应，首先我们要做全栈开发，我觉得这很重要。因为全栈能力的发展可以使我们为客户提供完整的产品解决方案，同时也可以在我们与客户的合作中提供更加灵活深入的合作弹性。
第二，量产规模为王。我们一直致力于追求产品的产量。
三是构建产业生态合作。所以，无论是我们的上游供应商、合作伙伴，还是我们的下游客户，我们都有深度合作。
如何保持我们产品的竞争力？弗雷特克启动了我们的奥丁系统。我来介绍一下Fretek的ODIN智能驾驶平台。
奥丁数字情报平台涵盖四个方面，这也是我们奥丁数字情报平台的四大支柱。一是自主研发的前置控制器，二是自主研发的传感器，三是自动驾驶算法，四是数据闭环。奥丁四大数字情报基地的支柱也是基于我们面临的四大挑战。简单介绍一下。
从ODIN1.0开始量产的域控制器，是一个性价比很高的小计算力域控制平台，可以提供5V5R，包含出行和停车的功能。ODIN2.0正在开发中，这是一个具有高计算能力的平台，可以为12V5R和1-3激光雷达提供前置控制器。
同时，我们还开发了我们的自动驾驶软件平台FAS产品架构。
对于我们的传感器，除了我们研发的雷达和前置雷达，我重点说一下我们的4D成像毫米波雷达FVR40。我将重点讨论点云的输出。我们的FVR40每秒可以输出30000点。其实这一点可能比激光雷达略低，但实际车流量还是比普通毫米波雷达高很多。
对于高阶自动驾驶算法，我们也提出了我们的算法架构，基于多级超融合感知和基于场景的规划与控制。
正如刚才提到的，可插拔激光雷达算法可以大大提高我们算法的鲁棒性，特别是在功能安全和预期功能安全方面。我们的可插拔自动驾驶算法为功能安全和预期的功能安全提供了鲁棒性。
奥丁的第四个支柱是关于数据闭环。目前我们的数据闭环已经构建了从车辆到云端的闭环。对于云中的数据处理，我们关注两个方面。一个是感知算法的迭代和进化，是在众包数据的基础上，对摄像头数据进行感知算法的迭代。另一方面，我们在调节算法的闭环验证方面做了大量的工作。
最后总结一下，我们的ODIN数字智能基础包括我们自主研发的前置控制器、自主研发的传感器、自动驾驶算法和数据闭环。基于ODIN这样的数字智能基础，可以构建我们的全栈自研能力，提升我们的核心竞争优势，为我们提供良好的生态基础，开启未来的无限可能。不仅仅是我们自己来自Fretek的产品，整个生态伙伴都将在中国推进我们的自动驾驶产品和技术。
谢谢大家！(注:本文根据现场速记整理，未经发言人审核。)2022年12月16日-17日，由安徽省发展和改革委员会作为指导单位，合肥市人民政府、中国电动汽车百人会作为共同主办单位的“2022全球智能汽车产业峰会”在安徽合肥召开。本届论坛围绕“全球新变革与智能汽车发展新战略”主题，设置了五场主题论坛和两场闭门会议，与行业组织、高校、龙头企业代表共同探讨中国智能汽车发展新路径。
其中，富瑞特装CTO沈俊强在12月17日举办的“生态论坛”上发表了精彩演讲。以下为现场演讲:
大家早上好。很高兴有这个机会和大家分享弗雷泰克在智能驾驶产品和技术开发方面的一些经验。我今天演讲的题目是“智能驾驶时代正在走向高级智能驾驶量产的新阶段”。
众所周知，汽车行业正逐步从传统的机械时代向电动时代和智能驾驶时代过渡和发展。在这样的背景下，弗雷泰克承担了在这个赛道上，在这个行业里，为我们的行业提供智能驾驶产品和技术的角色。我们公司的愿景是“致力于成为安全、可靠、创新的汽车智能解决方案领导者，助力汽车企业新成长，服务大众安全，轻松出行新生活”。
我简单介绍一下我们弗雷泰克的简单成长过程。
我们公司成立于2016年，至今已经走过了6年多一点的时间。从公司成立至今，也经历了几个阶段。我们公司是做智能摄像机起家的，但从一开始，我们公司的定位就是全栈能力解决方案的一流供应商，从最初的摄像机产品逐渐扩展到毫米波雷达和域控制器。迄今为止，它可以提供基于完整硬件、软件和传感器解决方案的智能驾驶一流供应商。
福瑞泰克总部位于杭州，在上海、乌镇和成都设有R&D中心。我们在乌镇的智能制造基地今年10月底投产。
从今年的业务情况来看，Fretek今年的OEM客户有40+家，其中100+款，今年提供的产品超过100万套。我们的客户也涵盖了主流车企。
今天主要是想和大家分享一些弗雷德里克对自动驾驶产业化探索的感悟。
首先，域控制器。
我们目前面临的挑战和机遇，在我们看来就是芯片计算能力和高阶自动驾驶的关系，以及如何维护安全。
针对这样的挑战和趋势，我们有几个对策。首先，我们在确定芯片算力的时候，并不是一味的追求芯片算力。我们更注重基于场景的与用户体验强相关的功能和性能，然后用相对较小的计算能力实现同样的自动驾驶功能和性能，让每辆车都买得起。所以这是我们开发域控产品的第一个理念，就是要追求性价比。这体现在我们目前已经量产的第二代域控制器上。为吉利约伯L配置了包括停车、泊车在内的预控系统，在约伯L上实现量产，众所周知，约伯L的价格是15.6万，突破了停车、泊车这个系统上的整车价格下限，实现了量产。
在性价比的追求上，我们并没有放弃对域控系统高性能的追求，但我们的理念是需要根据实际需求来选择芯片和计算能力。所以，在我们第二代域控制器ADC20量产的同时，我们的下一代域控制器ADC30也在研发中。我们ADC30的目标客户是一汽红旗，为一汽红旗的高端品牌汽车提供高性能智能驾驶产品。这是我们对芯片计算能力与自动驾驶功能和性能关系的思考。我们追求性价比……让每一辆车都能买得起，同时我们也在追求根据实际的功能和性能需求来选择我们的芯片和相关的计算能力，两条路同时走。
在如何保证安全性方面，我们在芯片软硬件的设计上，在控制器软硬件的设计上，满足AUTOSAR标准、功能安全和预期功能安全的要求。
第二，传感器。
我们面临的挑战和机遇是激光雷达的应用。众所周知，激光雷达也是近一两年才流行起来的，在行业中使用的也比较多。这是事实，但是我们对激光雷达的使用有一些感受。
首先，至少在目前来说比较贵，相比其他传感器成本还是偏高的。二是鲁棒性相对较差，对这些天气条件的要求较高。第三，可靠性和耐用性也需要一定的时间来验证。
我们应该做些什么呢？我们自己开发了一种4D成像毫米波雷达，可以提供精度高、鲁棒性好、传感性能好的传感器。所以我们认为4D成像毫米波雷达实际上可以是目前以及未来几年激光雷达更好的替代传感器，所以我们提供了大量的人力物力来保证4D成像毫米波雷达的量产。目前我们的4D成像毫米波雷达已经接近量产，将于今年年底在莲花Lambda的一辆车上量产。
其次，毫米波雷达的视觉感知和感知融合能力是否得到了充分的挖掘，其实也是我们自研传感器的优势所在。我们自主研发的相机和毫米波雷达可以充分挖掘毫米波雷达的底层数据，可以在感知融合的层面充分利用传感器的一些底层数据。业内其他竞争对手像AI-ISP可能做不到这一点。
第三，我们在自动驾驶算法方面面临的趋势和挑战。
BEV和变压器技术，其硬件已逐渐成为一种趋势。
我们的回应是什么？率先将先进的BEV和变压器用于相机和毫米波雷达的融合感知，因此率先在ADC20的第二代畴控量产中使用该技术，并且该技术可以应用于量产。同时，鉴于算法对激光雷达的依赖，我们与一些做L4 Robotaxi的公司不同。我们的出发点是什么？因为我们是自下而上逐渐进化的策略，所以我们的方法不那么依赖激光雷达。无论我们是从传感技术，微控制技术，还是融合技术，从最初的摄像头和毫米波雷达的集成，到激光雷达的加入，都是逐渐增加的，所以我们可以实现动态可插拔激光雷达的感知。正如我前面提到的，激光雷达的鲁棒性可能比其他传感器差。当激光雷达出现故障时，我们的系统可以很好地工作，以避免我们的算法过于依赖激光雷达。一旦激光雷达失效，整个算法就会崩溃，这样就可以实现可插拔的激光雷达算法。
这是我们对自动驾驶算法相应趋势的挑战和一些对策。
第四，数据闭环。
众所周知，数据在自动驾驶领域越来越重要，因此如何获取和使用真实的量产路测数据成为各家重点研究的领域。我们该怎么办？首先，基于我们近几年量产产品投入市场，积累了大量的路测数据。从我们自己的路试和主机厂的合作来看，路试里程已经达到了300多万公里，300多万公里的实际数据并不大。另一方面，与我们量产的主机厂合作做众包数据，同时与主机厂客户达成深度合作，可以实现众包数据的共享，构建自动驾驶系统的数据闭环。所以关于这种模式和ICT渠道的建设，从车端到云端的渠道和云端的建设，我们在ADC20系统上做了非常好的部署。目前，这种模式的系统已经逐步运行。随着实际市场投入的车辆越来越多，这个数据会越积越多。
这种积累是不够的。我们还在数据闭环方面做了其他工作，特别是在数据安全方面，即……，如何在数据安全和合规方面做一些工作。我们也在探索一些数据脱敏、数据加密、认证机制、迁移学习、联邦学习等方面的工作。同时，我们还与国家超算中心联合开发，确保我们的数据合规符合国家安全要求，这是关于数据闭环的。
第五，如何保持竞争力。
我们现在面临的挑战是如何在激烈的市场竞争中保持领先，如何打造我们产品的竞争力，这其实应该是每个企业都在思考的问题。
所以我们的回应，首先我们要做全栈开发，我觉得这很重要。因为全栈能力的发展可以使我们为客户提供完整的产品解决方案，同时也可以在我们与客户的合作中提供更加灵活深入的合作弹性。
第二，量产规模为王。我们一直致力于追求产品的产量。
三是构建产业生态合作。所以，无论是我们的上游供应商、合作伙伴，还是我们的下游客户，我们都有深度合作。
如何保持我们产品的竞争力？弗雷特克启动了我们的奥丁系统。我来介绍一下Fretek的ODIN智能驾驶平台。
奥丁数字情报平台涵盖四个方面，这也是我们奥丁数字情报平台的四大支柱。一是自主研发的前置控制器，二是自主研发的传感器，三是自动驾驶算法，四是数据闭环。奥丁四大数字情报基地的支柱也是基于我们面临的四大挑战。简单介绍一下。
从ODIN1.0开始量产的域控制器，是一个性价比很高的小计算力域控制平台，可以提供5V5R，包含出行和停车的功能。ODIN2.0正在开发中，这是一个具有高计算能力的平台，可以为12V5R和1-3激光雷达提供前置控制器。
同时，我们还开发了我们的自动驾驶软件平台FAS产品架构。
对于我们的传感器，除了我们研发的雷达和前置雷达，我重点说一下我们的4D成像毫米波雷达FVR40。我将重点讨论点云的输出。我们的FVR40每秒可以输出30000点。其实这一点可能比激光雷达略低，但实际车流量还是比普通毫米波雷达高很多。
对于高阶自动驾驶算法，我们也提出了我们的算法架构，基于多级超融合感知和基于场景的规划与控制。
正如刚才提到的，可插拔激光雷达算法可以大大提高我们算法的鲁棒性，特别是在功能安全和预期功能安全方面。我们的可插拔自动驾驶算法为功能安全和预期的功能安全提供了鲁棒性。
奥丁的第四个支柱是关于数据闭环。目前我们的数据闭环已经构建了从车辆到云端的闭环。对于云中的数据处理，我们关注两个方面。一个是感知算法的迭代和进化，是在众包数据的基础上，对摄像头数据进行感知算法的迭代。另一方面，我们在调节算法的闭环验证方面做了大量的工作。
最后总结一下，我们的ODIN数字智能基础包括我们自主研发的前置控制器、自主研发的传感器、自动驾驶算法和数据闭环。基于ODIN这样的数字智能基础，可以构建我们的全栈自研能力，提升我们的核心竞争优势，为我们提供良好的生态基础，开启未来的无限可能。不仅仅是我们自己来自Fretek的产品，整个生态伙伴都将在中国推进我们的自动驾驶产品和技术。
谢谢大家！
(注:本文根据现场速记整理，未经发言人审核。)
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