GNEV10｜科大讯飞李展眉：围绕ToB，为OEM厂商做好贴身服务

12月16日，由全球新能源汽车大会官方组织主办，第一电动网承办，中国汽车工业协会、中国汽车工程学会、华西证券支持的第十届全球新能源汽车大会(GNEV10)在北京召开。2019年，新能源汽车市场在补贴退坡后遭遇拐点，深度下跌。今年负增长成为大概率事件。而各个车企的负责人，就像惊涛骇浪中的船长一样，以一种不朽的企业家精神，做出了开拓性的贡献。本次大会的主题是“重新定义汽车:伟大的船长”。智能网联还处于第一阶段:汽车的智能化，还有更重要的因素需要考虑:人性。作为智能网联系统的原点，人不仅是信息的核心，也是场景的核心。在下午的“平行论坛三:智能网联，从记住我开始”上，智能行者联合创始人霍书豪发表了主题演讲。霍书豪表示，智能化给了整个汽车行业玩家更多的机会，每个用户都期待升级下一代系统。我想体验一下我车上的新功能是什么样的。汽车产业从开环变成闭环，变成螺旋迭代系统。霍书豪也提到，自动驾驶在乘用车的应用和L5级别的应用上还很遥远，但是在一些特殊的领域，在一些相对低级别的自动驾驶产品上，它其实是很快的，或者说已经来到了大家的身边。

以下为嘉宾精彩实录，未经本人审核，已删除。我来自智行哲科技。前面的老师更倾向于车联网。今天我是唯一一个谈论自动驾驶的人。下面，我就从自动驾驶的角度，从技术本身和落地情况来分享一下。在说自动驾驶之前，我想回顾一下全车的发展历程。为什么要这么做？整个汽车发展过程很有意思，一方面是结合整个产业变革；第二，总体增速在不同阶段有不同的特点。比如工业1.0就是一个机械化的过程。基本上有了车，就没人关注这车怎么样了。第二阶段变成电气化，一个突出的特点就是流水线。下到工业3.0后，我们开始削减成本。众所周知，汽车的利润率很低，这来源于经济增长。在工业4.0，或者说现在，大家都在说四化，这是一个与互联网和整个AI技术融合的时代。整个时代，我一直认为汽车是整个机电和工业产品中最全面、最集中的载体。回来看整个汽车行业，或者说汽车生态圈。从1.0到2.0到3.0到4.0，我觉得整个汽车行业这几年的变化比过去十年都快。你什么意思？我一直认为人们对汽车的看法是非常传统的行业，或者说是一个变化缓慢的行业。为什么？因为汽车是一个相对封闭的行业。出行，或者说车本身关系到每个人的出行安全，要非常谨慎。从设计到生产再到落地，需要非常长的周期。我把汽车行业定义为一次性出售。三到五年前，汽车被定义，从生产到交付到用户，这个环节基本断了，车厂和人的关系没了。但是现在变了。通过OTA，汽车可以像我们的手机软件一样升级迭代，所以用户把自己的信息反馈给主机厂会非常有用。此外，用户对汽车有非常新的期望。比如特斯拉的自动驾驶系统从1.0升级到了2.0。每个用户都期待升级下一代系统，都想体验我车上的新功能。是一种怎样的体验？汽车产业从开环变成闭环，变成螺旋迭代系统。先说自动驾驶本身。现在有两大话题，一个是新能源，一个是智能化。这一块智能给了整个汽车行业的玩家更多的机会。你可以看到左边的图片，它只是围绕着自动驾驶。目前没有L4级量产车。所以很多玩家都加入了其中，包括高精度地图，传感器和线控系统。很多玩家都加入了进来。这是传统，一些IT公司，包括谷歌，比如BAT，都在逐渐加入汽车行业，包括在汽车生态中，越来越多的玩家加入进来，这是一个特点。还有一个特点。让我们看看右边的图片。右图是全行业自动驾驶的分类，第一梯队的玩家在右上角。这是今年3月发布的一份报告。第一梯队有三名球员，去年第一梯队有九名球员。短短一年时间，玩家的地位或者分布发生了这么大的变化。可见整个行业围绕自动驾驶本身的改变和颠覆。我们说自动驾驶是说的最多的智能网联，是自动驾驶两个发展的一个分支。一种是自动化，即自行车智能，通过自身感知完成自动驾驶能力。还有一种是通过联网，也就是通过V2X等等。这些不仅仅是汽车本身，还有云端，或者是自动驾驶的路测设备本身。中国更提倡智能网联汽车。甚至对于智能网联汽车，国内已经有不同的解读和分类定义，从国家层面和整个行业层面来定义这样一个东西。未来的工业发展绝对是一个从智能化到网络化相互融合的过程。这是一个庞大的运输系统。我们可以看到，未来的智能网联汽车不仅仅是汽车行业本身，更是汽车本身。它实际上谈论更多的是大交通。我称之为交通领域的平衡，不仅仅是车辆，还包括车与人、路与云的互动，人、车、路与云的结合，以及交通本身的效率、安全、可靠。我们公司是做什么的？在整个大的环节中，我们公司的目标是打造多用途场景L3和L4的整体解决方案，我们的最终目标是在开放中实现L4无人场景……这是我们的核心，或者说我们的核心能力。通过我们的能力和算法，希望孵化一些产品应用。需要提到的是，自动驾驶对我们来说是一个平台技术。刚才提到AI也是一种平台技术。当自动驾驶增加了什么东西，就会产生一些化学反应，比如卫生，物流，安保，反恐，汽车运输。在不同领域落地后，我们希望通过这里的数据、经验和场景，回到我们的算法和技术上来升级迭代。我公司提取了整个系统框架和自动行走部分。我们花了很多精力在研发上，完成这样一个量产的自动驾驶套件，里面包含了基本的核心算法，包括多传感器、感知融合、数据远程传输等。这是我们在各种行业中发现的关于自动行走的共性的部分。通过这个平台，我们支持不同行业的用户开发个性化的服务和链接，下面我们会有标准化的数据。让我们看看我们现在都做了些什么。目前，我们已经积累了超过130万次测试里程。值得一提的是，无人驾驶的专利数量在去年的统计中是中国第三，仅次于华为和百度。我们强调一点，决策和规划，我们认为这是自动驾驶本身的一个核心。为什么？除了所见所闻，接下来就是基于在如此复杂的场景下如何表现。这是做自动驾驶的公司或者公司要下大力气研究的课题。在这一部分，我们创建了一个预测车辆行为和行人轨迹的原创算法，并通过混合核心算法等决策系统完成这部分行为决策。右边，我们完成了一些挑战，包括天门山99弯在一些极端天气和一些山路条件下的极限路测，包括行业内最短时间拿到北京自驾路测牌照。刚才我们谈到了自动驾驶平台和行业的结合。目前结合比较深的，还是一个在环卫领域，一个在物流领域。在卫生领域，我们推出了蜗牛白的产品，在物流领域，我们推出了蜗牛必达的产品。目前两款车加起来的出货量已经达到了600台，应该是国内量产无人驾驶产品的最大出货量。与乘用车厂合作，推出了我们的乘用车解决方案，分为停车场和高速公路。(播放视频)这款自动扫地机已经在北方的内蒙古和南方的海南使用过。这种车大部分用于景区、公园，实现完全无人监管场景下的自动清扫。如果和这样的工业应用结合起来，会提出一些甚至比乘用车本身更高的要求。比如刚才视频中，我们对一些环卫领域的封边的清扫能力做了大量的研究，现在已经实现了沿路零封边的情况。这是另一个产品，是一个无人送货车。大家可以理解为小跑腿。它把书送到清华大学的图书馆。我们可以看到，像清华这样的大学场景，整个路况相对复杂，路口多，行人多，自行车多。我们已经运行这个项目将近两年了。这是我们乘用车的一个应用案例。这个地方在天门山，从山脚一直到山上99个弯。在这个过程中，整个驾驶座上没有人，副驾上坐着一名安全员。在整个过程中，它遇到了狭窄的道路，隧道和雾霾。最后在山顶完成如此精准的停车过程，整个挑战圆满完成。说到回归自动驾驶，你可能觉得还很遥远。我也觉得很远。在乘用车的应用和L5级别的应用上就差远了。但是在一些特殊领域，一些相对低级的自动驾驶产品，其实已经很快来到你身边，或者已经来到你身边。12月16日，第十届全球新能源汽车大会(GNEV10)在北京举行，由全球新能源汽车大会官方组织主办，第一电动网承办，中国汽车工业作为支持……中国汽车工程学会和华西证券。2019年，新能源汽车市场在补贴退坡后遭遇拐点，深度下跌。今年负增长成为大概率事件。而各个车企的负责人，就像惊涛骇浪中的船长一样，以一种不朽的企业家精神，做出了开拓性的贡献。本次大会的主题是“重新定义汽车:伟大的船长”。智能网联还处于第一阶段:汽车的智能化，还有更重要的因素需要考虑:人性。作为智能网联系统的原点，人不仅是信息的核心，也是场景的核心。在下午的“平行论坛三:智能网联，从记住我开始”上，智能行者联合创始人霍书豪发表了主题演讲。霍书豪表示，智能化给了整个汽车行业玩家更多的机会，每个用户都期待升级下一代系统。我想体验一下我车上的新功能是什么样的。汽车产业从开环变成闭环，变成螺旋迭代系统。霍书豪也提到，自动驾驶在乘用车的应用和L5级别的应用上还很遥远，但是在一些特殊的领域，在一些相对低级别的自动驾驶产品上，它其实是很快的，或者说已经来到了大家的身边。

以下为嘉宾精彩实录，未经本人审核，已删除。我来自智行哲科技。前面的老师更倾向于车联网。今天我是唯一一个谈论自动驾驶的人。下面，我就从自动驾驶的角度，从技术本身和落地情况来分享一下。在说自动驾驶之前，我想回顾一下全车的发展历程。为什么要这么做？整个汽车发展过程很有意思，一方面是结合整个产业变革；第二，总体增速在不同阶段有不同的特点。比如工业1.0就是一个机械化的过程。基本上有了车，就没人关注这车怎么样了。第二阶段变成电气化，一个突出的特点就是流水线。下到工业3.0后，我们开始削减成本。众所周知，汽车的利润率很低，这来源于经济增长。在工业4.0，或者说现在，大家都在说四化，这是一个与互联网和整个AI技术融合的时代。整个时代，我一直认为汽车是整个机电和工业产品中最全面、最集中的载体。回来看整个汽车行业，或者说汽车生态圈。从1.0到2.0到3.0到4.0，我觉得整个汽车行业这几年的变化比过去十年都快。你什么意思？我一直认为人们对汽车的看法是非常传统的行业，或者说是一个变化缓慢的行业。为什么？因为汽车是一个相对封闭的行业。出行，或者说车本身关系到每个人的出行安全，要非常谨慎。从设计到生产再到落地，需要非常长的周期。我把汽车行业定义为一次性出售。三到五年前，汽车被定义，从生产到交付到用户，这个环节基本断了，车厂和人的关系没了。但是现在变了。通过OTA，汽车可以像我们的手机软件一样升级迭代，所以用户把自己的信息反馈给主机厂会非常有用。此外，用户对汽车有非常新的期望。比如特斯拉的自动驾驶系统从1.0升级到了2.0。每个用户都期待升级下一代系统，都想体验我车上的新功能。是一种怎样的体验？汽车产业从开环变成闭环，变成螺旋迭代系统。先说自动驾驶本身。现在有两大话题，一个是新能源，一个是智能化。这一块智能给了整个汽车行业的玩家更多的机会。你可以看到左边的图片，它只是围绕着自动驾驶。目前没有L4级量产车。所以很多玩家都加入了其中，包括高精度地图，传感器和线控系统。很多玩家都加入了进来。这是传统，一些IT公司，包括谷歌，比如BAT，都在逐渐加入汽车行业，包括在汽车生态中，越来越多的玩家加入进来，这是一个特点。还有一个特点。让我们看看右边的图片。右图是全行业自动驾驶的分类，第一梯队的玩家在右上角。这是今年3月发布的一份报告。第一梯队有三名球员，去年第一梯队有九名球员。短短一年时间，玩家的地位或者分布发生了这么大的变化。可见整个行业围绕自动驾驶本身的改变和颠覆。我们说自动驾驶是说的最多的智能网联，是自动驾驶两个发展的一个分支。一种是自动化，即自行车智能，通过自身感知完成自动驾驶能力。还有一种是通过联网，也就是通过V2X等等。这些不仅仅是汽车本身，还有云端，或者是自动驾驶的路测设备本身。中国更提倡智能网联汽车。甚至对于智能网联汽车，国内已经有不同的解读和分类定义，从国家层面和整个行业层面来定义这样一个东西。未来的工业发展绝对是一个从智能化到网络化相互融合的过程。这是一个庞大的运输系统。我们可以看到，未来的智能网联汽车不仅仅是汽车行业本身，更是汽车本身。它实际上谈论更多的是大交通。我称之为交通领域的平衡，不仅仅是车辆，还包括车与人、路与云的互动，人、车、路与云的结合，以及交通本身的效率、安全、可靠。我们公司是做什么的？在整个大的环节中，我们公司的目标是打造多用途场景L3和L4的整体解决方案，我们的最终目标是在开放中实现L4无人场景……这是我们的核心，或者说我们的核心能力。通过我们的能力和算法，希望孵化一些产品应用。需要提到的是，自动驾驶对我们来说是一个平台技术。刚才提到AI也是一种平台技术。当自动驾驶增加了什么东西，就会产生一些化学反应，比如卫生，物流，安保，反恐，汽车运输。在不同领域落地后，我们希望通过这里的数据、经验和场景，回到我们的算法和技术上来升级迭代。我公司提取了整个系统框架和自动行走部分。我们花了很多精力在研发上，完成这样一个量产的自动驾驶套件，里面包含了基本的核心算法，包括多传感器、感知融合、数据远程传输等。这是我们在各种行业中发现的关于自动行走的共性的部分。通过这个平台，我们支持不同行业的用户开发个性化的服务和链接，下面我们会有标准化的数据。让我们看看我们现在都做了些什么。目前，我们已经积累了超过130万次测试里程。值得一提的是，无人驾驶的专利数量在去年的统计中是中国第三，仅次于华为和百度。我们强调一点，决策和规划，我们认为这是自动驾驶本身的一个核心。为什么？除了所见所闻，接下来就是基于在如此复杂的场景下如何表现。这是做自动驾驶的公司或者公司要下大力气研究的课题。在这一部分，我们创建了一个预测车辆行为和行人轨迹的原创算法，并通过混合核心算法等决策系统完成这部分行为决策。右边，我们完成了一些挑战，包括天门山99弯在一些极端天气和一些山路条件下的极限路测，包括行业内最短时间拿到北京自驾路测牌照。刚才我们谈到了自动驾驶平台和行业的结合。目前结合比较深的，还是一个在环卫领域，一个在物流领域。在卫生领域，我们推出了蜗牛白的产品，在物流领域，我们推出了蜗牛必达的产品。目前两款车加起来的出货量已经达到了600台，应该是国内量产无人驾驶产品的最大出货量。与乘用车厂合作，推出了我们的乘用车解决方案，分为停车场和高速公路。(播放视频)这款自动扫地机已经在北方的内蒙古和南方的海南使用过。这款车大部分用于景区、公园，实现完全无人监管场景下的自动清扫。如果和这样的工业应用结合起来，会提出一些甚至比乘用车本身更高的要求。比如刚才视频中，我们对一些环卫领域的封边的清扫能力做了大量的研究，现在已经实现了沿路零封边的情况。这是另一个产品，是一个无人送货车。大家可以理解为小跑腿。它把书送到清华大学的图书馆。我们可以看到，像清华这样的大学场景，整个路况相对复杂，路口多，行人多，自行车多。我们已经运行这个项目将近两年了。这是我们乘用车的一个应用案例。这个地方在天门山，从山脚一直到山上99个弯。在这个过程中，整个驾驶座上没有人，副驾上坐着一名安全员。在整个过程中，它遇到了狭窄的道路，隧道和雾霾。最后在山顶完成如此精准的停车过程，整个挑战圆满完成。说到回归自动驾驶，你可能觉得还很遥远。我也觉得很远。在乘用车的应用和L5级别的应用上就差远了。但是在一些特殊领域，一些相对低级的自动驾驶产品，其实已经很快来到你身边，或者已经来到你身边。

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