商汤科技移动智能事业群智能驾驶副总裁石建萍：高效解决长尾场景是智驾场景覆盖度提升的前提 |第四届全球智能驾驶峰会

2021年12月10日，由雷锋。com &由新智家主办的第四届全球智能驾驶峰会在深圳正式召开。

此次，以“智能驾驶的决战时刻”为主题，Leifeng.com新智佳将话筒交给了行业内19家标杆企业，辐射13项技术/场景，涵盖智能驾驶算法、芯片、感知、落地等多个维度，仅评选出每个领域最具代表性的企业。

遵循“基础理论与技术的创新”和“行业解决方案的落地”两大黄金标准，演讲嘉宾与业界分享了对过往经验的总结与回顾、对未来趋势的预测以及有效模式的分享。

峰会之巅，商汤移动智能事业群智能驾驶副总裁石建萍发表了题为《商汤的消失，开启AI自加速时代》的精彩演讲。

石建萍在演讲中主要分享了商汤科技在智能驾驶方面的产品方案和技术布局。

经过五年的沉淀，商汤科技于今年7月正式推出SenseAuto商汤绝影智能汽车平台，该平台包括智能驾驶、智能驾驶舱、车路协同，智能驾驶涵盖L2/L2+和L4自动驾驶方案。

智能驾驶方面，商汤将提供量产智能驾驶解决方案和L4级自动驾驶解决方案。量产智能驾驶解决方案也细分为Pilot-V视觉解决方案、Pilot-L激光雷达解决方案、Pilot-P驾驶和领航解决方案。

石建萍认为，高效解决长尾场景是提升智能驾驶场景覆盖的前提，用数据闭环解决长尾场景问题已经成为行业共识。

“利用商汤先进的感知能力，我们可以在很多场景中获得更多的视觉感知信息，为整个系统提供了更多的可能性，包括停车线的识别、行人意图的识别、施工区域障碍物的识别等。我们积累了一系列的流程和方法论。"

石建萍说，“在视觉感知部分，我们还是很有信心的。商汤是业内最好的。”

以下是石建萍的演讲全文，由雷锋网整理编辑。com新智佳不改初衷:

今天很高兴在这里有一个场合和大家分享商汤智能汽车解决方案“鬼”的品牌路径，以及我们的产品方案和技术布局。

首先是商汤车载业务的整体规划。我们在这个行业已经有相当长的时间了，形成了比较完整的解决方案和技术沉淀。

在暗影智能车的解决方案中，最重要的三个组成部分是暗影智能车舱、暗影量产智能驾驶和暗影自动驾驶连接。

在前置智能舱中，解决方案主要包括驾驶员感知、座舱感知、座舱互动娱乐等功能。

该方案的核心是利用驾驶舱内的摄像头感知驾驶员和驾驶舱内的整体情况，而车厂可以利用商汤丰富的感知方案尝试更丰富的应用。

另一个重要的组成部分是我们面向前装载的量产智能驾驶模块，包括Pilot-P pilot驾驶解决方案、Pilot-V视觉感知解决方案和Pilot-L激光雷达感知解决方案。

我们也有L4自动驾驶仪。在这方面，商汤目前的出口形式是自动驾驶无人驾驶小巴。

该解决方案的底层是SenseAuto Empower重影引擎，它集成了尚汤艾的算法和计算能力相关的功能。

同时，我们可以进一步增强客户的能力。底层的绝影路云平台可以连接商汤其他业务线。通过智能路侧感知产品和智能车路协同云控平台，可以汇总车路协同的信息，产生更大的价值。

简单介绍一下商汤绝影在量产智能驾驶方面的核心功能。

首先，我们为大众市场提供低成本的视觉解决方案，依托低成本的芯片平台，提供稳定可靠的感知解决方案和相应的探测距离。

同时，针对L2和L3级量产驱动功能，我们还提供多场景的量产解决方案，满足各种情况下的不同需求……差异化条件。包括过去业界常见的1V5R(5Radar1Vision)量产智能驾驶，主流高端车型上的7V5R，以及选配激光雷达的解决方案。

不同传感器的加入对应的是整个系统稳定性和可靠性的提升，这意味着系统支持的辅助驾驶功能可以拓展更多场景，不仅从智能辅助驾驶到高速领航驾驶，还可以支持城市工况下的领航驾驶功能。

利用商汤的高级感知能力，我们可以获得更多的视觉感知信息，从而为我们的系统提供更多的可能性。

包括红绿灯倒计时秒的准确识别，包括停止线的识别、行人过马路意图的识别、车辆转向灯和刹车灯的识别、施工区域障碍物的识别。

对于行车环境中经常遇到的一些长尾场景，我们积累了一系列的流程和方法论，可以快速、低成本的处理此类问题。是我们承接大规模量产项目的核心要素。

同时，在L4自动驾驶方面，我们认为该技术推广到现阶段将更适合低速、定点、特定区域场景功能的开发。

所以我们把商汤的技术延伸到了RoboBus上。在今年7月的世界人工智能大会上，我们率先发布了国内首款AI+AR小巴，将商汤跨行业产品线的能力整合到自动驾驶中，我们做出了面向未来的车辆原型。

事实上，在未来的自动驾驶车辆中，除了从a点到达B点，我们认为在这个过程中，车辆会与周围环境有更多的互动，我们认为这也是未来汽车非常有意义的一种形式。

我们还为自动驾驶车队的管理、数据管理和相应的传感器建立了一个完整的平台。

在这背后，支撑我们上述不同驾驶功能的，是我们长期沉淀的核心视知觉能力。在视觉感知方面，我们还是很有信心，商汤是业界最好的。除了自动驾驶团队，我们公司还有很多团队在视觉、摄像头信息提取和更高效地处理AI问题方面不断努力。

目前在自动驾驶方向，如果是30个8 m像素的摄像头，我们可以稳定识别前方600米的车辆和前方300米的行人，它所能支持的感知距离是很远的。同时，我们的多传感器融合可以稳定地提供多视角感知。

此外，我们对于长尾感知的问题也有非常丰富的解决方案，可以应对包括雨雪雾尘等极端天气。此外，商汤对于遮挡、拦截、异形车、一般障碍物的检测都有完整的技术方案。

同时积累了多平台优化的沉淀。目前商汤的整个自动驾驶系统除了视觉感知之外，还将技术路线延伸到了多传感器融合感知和激光雷达感知。我们是世界上最早的行为预测团队之一，包括高精度融合定位和决策规划系统。目前我们对自动驾驶全栈的技术路径在各个技术点都有深度布局和持续优化。

同时，除此之外，我们有一个非常完整的团队来移植和适配不同的嵌入式平台。

目前我们已经基本适配了大部分主流汽车芯片。从低端到高端，可以在业界主流车载芯片上快速部署系统，同时充分发挥不同芯片的核心性能，实现极致的性能优化。

目前行业充满不确定性，不同芯片的供给和性能差异很大。然而，商通过自身的积累迅速填补了行业的不确定性。

我们可以快速给数据贴标签，做数据回流，数据循环/利用，迭代更新等。，这是有效推动商汤解决感知问题的核心支撑能力。

此外，商汤拥有自己完整的测试体系和测试车队，我们不断发现超过……，000个不同的问题场景，这些场景会不断更新。

每一个算法都经过了大量的测试，我们也在不断积累与量产相关的能力以及相应的责任认证。目前我们是AI最快最早获得ASPICE相关流程体系认证的公司。同时，我们还获得并通过了一系列与安全相关的证书和认证体系，使我们的整个开发流程和运营模式更加规范和可控。同时我们也获得了很多L4相关的测试牌照和运营牌照。

我们首先与行业内的国际OEM厂商建立了长期的R&D合作，也获得了许多国际领先OEM厂商对未来技术的规划和认证。与此同时，我们也开始了与国内多家车厂的战略合作，这将是我们在国内市场更进一步的一个起点。

目前，商汤已经与30多家汽车厂商、50多家生态伙伴建立了紧密的联系。这几年我们获得的定点车辆数量非常多。相信未来几年我们的技术会在不同的车型上落地和认证。

接下来，我将向您介绍支持我们在汽车中快速验证迭代AI能力的平台。我们认为，对于自动驾驶来说，其未来的核心是更高效地解决在路上发现的各种长尾场景，这是自动驾驶能力持续进入后期竞争时，产品能力方面最关键的问题。

当我们的自动驾驶系统从单车道辅助驾驶扩展到高速智能领航驾驶和城市领航驾驶时，我们要应对各种奇怪的场景，包括各种极端天气，前方道路上掉落的一些物体，台风过后道路上可能有的杂物，道路上被其他物体遮挡的各种交通标志。

如何更好地理解这些场景，是自动驾驶系统的关键。我们认为，需要大量的数据来驱动行业中的这些长尾场景，这已经成为行业共识。

目前，商汤内部已经构建了一套完整的闭环数据系统。我们会在车辆端部署一个小模型，通过触发机制识别有价值的数据，并自动存储到数据平台中。

在数据平台上，我们有大型的计算中心，海量的存储，高精度的大模型，这些都可以自动处理这样的数据。同时，经过自动贴标、人工质检和整理后，将干净的标签数据集返回给系统。

所以我们整个系统的良好运行，对数据处理、高精度算法、各方面海量计算能力提出了更高的要求，这些都是商汤一直在不断积累的核心能力。

过去商汤在海量数据的基础上积累了很多能力。通过处理各行各业的数据，包括智慧城市、智慧商业、智慧生活的各种海量数据，在过程中为我们的数据沉淀了自动和半自动的标注方法。同时，商汤的数据隐私处理能力也能有效规避数据中的敏感问题。

计算能力方面，商汤目前有20多个超算集群。明年年初，我们还将在上海临港试运行临港AIDC，这将是亚洲最大的超级计算中心之一。同时在算法部分，也在不断积累。我们有自研的训练框架，有自研的超级计算机系统，有大量的开源算法，可以更好的和开发者社区交流，共享资源。

在数据部分，大家相对关心的是如何在保护相关数据隐私的同时，灵活提取信息，这也是我们不断布局的方向。除了软件数据脱敏相关的工作，我们在硬件和超级计算机底层也有独立的物理机房，做完全的物理隔离和资源隔离，保证不同的数据完全物理安全可控。

我们新建成的AI超算中心基本上比业界最先进的超算中心还要大，将支撑众多工业企业和科研单位的研究和智能落地。

我们在计算能力的性能指标上也有很多积累……以及整个培训体系的最终优化。基于人工智能基础设施的基础，我们开发了一个培训框架，主要侧重于优化工业生产中的大规模数据和并行计算能力。

同时，我们也组建了强大的科研联盟，不断研发领先、顶级的算法。商汤的整个算法开源系统是业界最有影响力的。我相信很多同学在第一次接触深度学习的算法方案时，都得到了我们OpenLab开源系统的支持。

基于以上能力的积累，我们将其沉淀为SenseAuto Empower产品，这是一款面向车企的数据闭环产品解决方案，包括车端数据筛选-车端数据上传-AI中心-AIDC数据中心，可以自动标注数据，包括自动模型训练和优化、场景检测和阴影模型优化。通过一系列的迭代，我们的前后台模型会不断更新和发布。

在这个过程中，我们的客户可以通过我们的系统管理他认为困难的场景问题和任务。

商汤对数据、模型、聚类、计算能力的管理能力，使得车载摄像头在采集大量场景后，将无意义的数据变成真正有意义的数据，并结合场景做整体结构化处理，这也是我们认为未来自动驾驶系统将迭代的核心功能。

雷锋网#雷锋网#雷锋网(微信官方账号:雷锋网)

雷锋的原创文章。未经授权，禁止转载。详见转载说明。2021年12月10日，由雷锋。com &由新智家主办的第四届全球智能驾驶峰会在深圳正式召开。

此次，以“智能驾驶的决战时刻”为主题，Leifeng.com新智佳将话筒交给了行业内19家标杆企业，辐射13项技术/场景，涵盖智能驾驶算法、芯片、感知、落地等多个维度，仅评选出每个领域最具代表性的企业。

遵循“基础理论与技术的创新”和“行业解决方案的落地”两大黄金标准，演讲嘉宾与业界分享了对过往经验的总结与回顾、对未来趋势的预测以及有效模式的分享。

峰会之巅，商汤移动智能事业群智能驾驶副总裁石建萍发表了题为《商汤的消失，开启AI自加速时代》的精彩演讲。

石建萍在演讲中主要分享了商汤科技在智能驾驶方面的产品方案和技术布局。

经过五年的沉淀，商汤科技于今年7月正式推出SenseAuto商汤绝影智能汽车平台，该平台包括智能驾驶、智能驾驶舱、车路协同，智能驾驶涵盖L2/L2+和L4自动驾驶方案。

智能驾驶方面，商汤将提供量产智能驾驶解决方案和L4级自动驾驶解决方案。量产智能驾驶解决方案也细分为Pilot-V视觉解决方案、Pilot-L激光雷达解决方案、Pilot-P驾驶和领航解决方案。

石建萍认为，高效解决长尾场景是提升智能驾驶场景覆盖的前提，用数据闭环解决长尾场景问题已经成为行业共识。

“利用商汤先进的感知能力，我们可以在很多场景中获得更多的视觉感知信息，为整个系统提供了更多的可能性，包括停车线的识别、行人意图的识别、施工区域障碍物的识别等。我们积累了一系列的流程和方法论。"

石建萍说，“在视觉感知部分，我们还是很有信心的。商汤是业内最好的。”

以下是石建萍的演讲全文，由雷锋网整理编辑。com新智佳不改初衷:

今天很高兴在这里有一个场合和大家分享商汤智能汽车解决方案“鬼”的品牌路径，以及我们的产品方案和技术布局。

首先是商汤车载业务的整体规划。我们在这个行业已经有相当长的时间了，形成了比较完整的解决方案和技术沉淀。

在……的溶液中adow智能汽车，最重要的三个组成部分是影子智能车舱、影子量产智能驾驶和影子自动驾驶连接。

在前置智能舱中，解决方案主要包括驾驶员感知、座舱感知、座舱互动娱乐等功能。

该方案的核心是利用驾驶舱内的摄像头感知驾驶员和驾驶舱内的整体情况，而车厂可以利用商汤丰富的感知方案尝试更丰富的应用。

另一个重要的组成部分是我们面向前装载的量产智能驾驶模块，包括Pilot-P pilot驾驶解决方案、Pilot-V视觉感知解决方案和Pilot-L激光雷达感知解决方案。

我们也有L4自动驾驶仪。在这方面，商汤目前的出口形式是自动驾驶无人驾驶小巴。

该解决方案的底层是SenseAuto Empower重影引擎，它集成了尚汤艾的算法和计算能力相关的功能。

同时，我们可以进一步增强客户的能力。底层的绝影路云平台可以连接商汤其他业务线。通过智能路侧感知产品和智能车路协同云控平台，可以汇总车路协同的信息，产生更大的价值。

简单介绍一下商汤绝影在量产智能驾驶方面的核心功能。

首先，我们为大众市场提供低成本的视觉解决方案，依托低成本的芯片平台，提供稳定可靠的感知解决方案和相应的探测距离。

同时，针对L2和L3级别量产驱动功能，我们还提供多场景的量产解决方案，满足各种差异化条件下的不同需求。包括过去业界常见的1V5R(5Radar1Vision)量产智能驾驶，主流高端车型上的7V5R，以及选配激光雷达的解决方案。

不同传感器的加入对应的是整个系统稳定性和可靠性的提升，这意味着系统支持的辅助驾驶功能可以拓展更多场景，不仅从智能辅助驾驶到高速领航驾驶，还可以支持城市工况下的领航驾驶功能。

利用商汤的高级感知能力，我们可以获得更多的视觉感知信息，从而为我们的系统提供更多的可能性。

包括红绿灯倒计时秒的准确识别，包括停止线的识别、行人过马路意图的识别、车辆转向灯和刹车灯的识别、施工区域障碍物的识别。

对于行车环境中经常遇到的一些长尾场景，我们积累了一系列的流程和方法论，可以快速、低成本的处理此类问题。是我们承接大规模量产项目的核心要素。

同时，在L4自动驾驶方面，我们认为该技术推广到现阶段将更适合低速、定点、特定区域场景功能的开发。

所以我们把商汤的技术延伸到了RoboBus上。在今年7月的世界人工智能大会上，我们率先发布了国内首款AI+AR小巴，将商汤跨行业产品线的能力整合到自动驾驶中，我们做出了面向未来的车辆原型。

事实上，在未来的自动驾驶车辆中，除了从a点到达B点，我们认为在这个过程中，车辆会与周围环境有更多的互动，我们认为这也是未来汽车非常有意义的一种形式。

我们还为自动驾驶车队的管理、数据管理和相应的传感器建立了一个完整的平台。

在这背后，支撑我们上述不同驾驶功能的，是我们长期沉淀的核心视知觉能力。在视觉感知方面，我们还是很有信心，商汤是业界最好的。除了自动驾驶团队，我们公司还有很多团队在视觉、摄像头信息提取和更高效地处理AI问题方面不断努力。

目前在自动驾驶方向，如果是30个8 m像素的摄像头，我们可以稳定识别前方600米的车辆和前方300米的行人，它所能支持的感知距离是很远的。同时，我们的多传感器融合可以稳定地提供……多视角感知。

此外，我们对于长尾感知的问题也有非常丰富的解决方案，可以应对包括雨雪雾尘等极端天气。此外，商汤对于遮挡、拦截、异形车、一般障碍物的检测都有完整的技术方案。

同时积累了多平台优化的沉淀。目前商汤的整个自动驾驶系统除了视觉感知之外，还将技术路线延伸到了多传感器融合感知和激光雷达感知。我们是世界上最早的行为预测团队之一，包括高精度融合定位和决策规划系统。目前我们对自动驾驶全栈的技术路径在各个技术点都有深度布局和持续优化。

同时，除此之外，我们有一个非常完整的团队来移植和适配不同的嵌入式平台。

目前我们已经基本适配了大部分主流汽车芯片。从低端到高端，可以在业界主流车载芯片上快速部署系统，同时充分发挥不同芯片的核心性能，实现极致的性能优化。

目前行业充满不确定性，不同芯片的供给和性能差异很大。然而，商通过自身的积累迅速填补了行业的不确定性。

我们可以快速给数据贴标签，做数据回流，数据循环/利用，迭代更新等。，这是有效推动商汤解决感知问题的核心支撑能力。

此外，商汤拥有自己完整的测试体系和测试车队，我们不断发现超过10000种不同的问题场景，并不断更新。

每一个算法都经过了大量的测试，我们也在不断积累与量产相关的能力以及相应的责任认证。目前我们是AI最快最早获得ASPICE相关流程体系认证的公司。同时，我们还获得并通过了一系列与安全相关的证书和认证体系，使我们的整个开发流程和运营模式更加规范和可控。同时我们也获得了很多L4相关的测试牌照和运营牌照。

我们首先与行业内的国际OEM厂商建立了长期的R&D合作，也获得了许多国际领先OEM厂商对未来技术的规划和认证。与此同时，我们也开始了与国内多家车厂的战略合作，这将是我们在国内市场更进一步的一个起点。

目前，商汤已经与30多家汽车厂商、50多家生态伙伴建立了紧密的联系。这几年我们获得的定点车辆数量非常多。相信未来几年我们的技术会在不同的车型上落地和认证。

接下来，我将向您介绍支持我们在汽车中快速验证迭代AI能力的平台。我们认为，对于自动驾驶来说，其未来的核心是更高效地解决在路上发现的各种长尾场景，这是自动驾驶能力持续进入后期竞争时，产品能力方面最关键的问题。

当我们的自动驾驶系统从单车道辅助驾驶扩展到高速智能领航驾驶和城市领航驾驶时，我们要应对各种奇怪的场景，包括各种极端天气，前方道路上掉落的一些物体，台风过后道路上可能有的杂物，道路上被其他物体遮挡的各种交通标志。

如何更好地理解这些场景，是自动驾驶系统的关键。我们认为，需要大量的数据来驱动行业中的这些长尾场景，这已经成为行业共识。

目前，商汤内部已经构建了一套完整的闭环数据系统。我们会在车辆端部署一个小模型，通过触发机制识别有价值的数据，并自动存储到数据平台中。

在数据平台上，我们有大型的计算中心，海量的存储，高精度的大模型，这些都可以自动处理这样的数据。同时，经过自动贴标、人工质检和整理后，将干净的标签数据集返回给系统。

因此，我们整个系统的良好运行对数据处理、高精度算法和大规模计算提出了更高的要求……各方面的g力，这些都是商汤一直在不断积累的核心能力。

过去商汤在海量数据的基础上积累了很多能力。通过处理各行各业的数据，包括智慧城市、智慧商业、智慧生活的各种海量数据，在这个过程中为我们的数据沉淀了自动和半自动的标注方法。同时，商汤的数据隐私处理能力也能有效规避数据中的敏感问题。

计算能力方面，商汤目前有20多个超算集群。明年年初，我们还将在上海临港试运行临港AIDC，这将是亚洲最大的超级计算中心之一。同时在算法部分，也在不断积累。我们有自研的训练框架，有自研的超级计算机系统，有大量的开源算法，可以更好的和开发者社区交流，共享资源。

在数据部分，大家相对关心的是如何在保护相关数据隐私的同时，灵活提取信息，这也是我们不断布局的方向。除了软件数据脱敏相关的工作，我们在硬件和超级计算机底层也有独立的物理机房，做完全的物理隔离和资源隔离，保证不同的数据完全物理安全可控。

我们新建成的AI超算中心基本上比业界最先进的超算中心还要大，将支撑众多工业企业和科研单位的研究和智能落地。

在计算能力的性能指标上，在整个训练体系的终极优化上，我们也有很多积累。基于人工智能基础设施的基础，我们开发了一个培训框架，主要侧重于优化工业生产中的大规模数据和并行计算能力。

同时，我们也组建了强大的科研联盟，不断研发领先、顶级的算法。商汤的整个算法开源系统是业界最有影响力的。我相信很多同学在第一次接触深度学习的算法方案时，都得到了我们OpenLab开源系统的支持。

基于以上能力的积累，我们将其沉淀为SenseAuto Empower产品，这是一款面向车企的数据闭环产品解决方案，包括车端数据筛选-车端数据上传-AI中心-AIDC数据中心，可以自动标注数据，包括自动模型训练和优化、场景检测和阴影模型优化。通过一系列的迭代，我们的前后台模型会不断更新和发布。

在这个过程中，我们的客户可以通过我们的系统管理他认为困难的场景问题和任务。

商汤对数据、模型、聚类、计算能力的管理能力，使得车载摄像头在采集大量场景后，将无意义的数据变成真正有意义的数据，并结合场景做整体结构化处理，这也是我们认为未来自动驾驶系统将迭代的核心功能。

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