守安全底线，攀高阶自动驾驶技术高峰

　　文 / 本刊记者 马琨

　　2024 年以来，自动驾驶领域捷报频传。从试点城市公布到测试牌照发放再到车辆获准入上路，这预示着高阶自动驾驶产业化进程正在加速。然而，随着产业化进程推进，一系列关键问题也相继浮现，如数据采集复用性有待解决、传感器和算法尚待优化、车路协同机制仍需完善、用户隐私保护需重点加强等。

　　面对高阶自动驾驶时代带来的全新机遇与挑战，汽车行业应如何布局并有效应对，以顺利迎接这一时代的到来？ 7 月12 日下午，2024 中国汽车论坛“高级别自动驾驶加速，驱动未来出行革新”主题论坛在上海举办。多位业界专家、行业领袖以及智能网联汽车领域企业代表围绕自动驾驶市场前景、技术创新、车路协同发展等行业热门议题展开深入交流，并分享了各自在近期取得的一系列进展及实际案例，为行业的可持续健康发展贡献了智慧与经验。中国汽车工业协会副总工程师王耀主持论坛。上海国际汽车城（集团）有限公司党委副书记、总经理潘晓红为论坛致辞。

　　既攀上限求卓越，也守下限保安全

　　“端到端”大模型在自动驾驶领域的应用是当下的热门话题之一。主题演讲环节，多位企业代表就此议题发表了各自的观点。

　　智己汽车L4 自动驾驶项目总工程师、上汽赛可智能CTO 于乾坤则指出，智能化下半场，“端到端”是竞争的关键。然而，在数据驱动下，‘端到端’自动驾驶神经网络的输出并不能保证绝对安全，因此需要规则方法对神经网络输出进行二次校验。此外，在自动驾驶技术上车前，还需解决数据采集复用性问题，将不同车型的数据统一到同样的坐标系或者同一个维度下，提升自动驾驶决策效率。

　　对此，地平线智驾产品市场总监刘文尧也表达了类似观点。在他看来，“怂”、“莽”、“急”、“贵”是现阶段大部分高阶智驾系统的“不可用、不好用和导致用户不愿意使用”的核心原因。尽管数据驱动下的“端到端”自动驾驶表现的上限更高，能在复杂场景中提供更佳体验，但由于其本质上是一个不可解释的‘黑盒’模式，放弃了规则驱动，因此有可能出现人类难以预测的不安全驾驶行为，使得其下限变得不可控。但若只是基于规则驱动，就会出现过于保守的问题。而最终的高阶智驾一定是做高上限的同时，保证下限能够符合安全标准的下限。

　　“交互博弈”，是在规则控制层面上的新理解。刘文尧进一步解释，在感知上，地平线引入了“world model”模型，随后，又在算法层面则引入了基于数据驱动的交互博弈规控算法。把原先的单向式的串行预测决策链路变成一个交互式的，互相推演、演进的交互决策的链路。通过交互博弈，系统能在有限的求解空间内实现更贴近人类行为的最优解，从而摆脱传统规则驱动下的机械感。

　　“轻图”和“无图”模式在行业内流行亦引发了部分业外人士对地图服务提供商（以下简称：“图商”）角色定位的审视。对此，高德汽车业务中心副总经理苗路生指出：“‘无图’概念并非意指摒弃地图，而是特指不依赖‘高精地图’。事实上，地图导航始终是自动驾驶的前提。”

　　“高德定位很明确，第一不造车，第二不做自动驾驶，但高德服务于车厂，做好自动驾驶。”苗路生进一步表示，作为图商，要解决自动驾驶“全国都能开”和“全国都好开”问题，就必须要将车道级数据做好，把地图质量做高，加强高精度地图数据“鲜”度，并适当扩充地图覆盖的范围，最终目标是做到全覆盖。与此同时，图商还需要有实时更新的能力，并保证地图和实际情况一致，不能出错，这实际上是高德地图的核心竞争力所在。

　　阿维塔科技副总裁兼产品研发中心总经理胡成太也表示，智驾是安全的第一重“金钟罩”。对于企业来说安全是最大的豪华，如果一个企业安全达不到要求，未来它的推广应用就是灾难。而阿维塔之所以能够在智驾领域不断提升，取决于两个方面，一是硬件高冗余，二是软件强迭代。硬件方面，阿维塔唯一全系标配三激光雷达的品牌。软件层面，阿维塔从2022 年开始上市以来，旗下车型累计进行了15次OTA迭代，优化了1500余项功能体验。

　　三大重磅发布，助力行业发展

　　随着汽车智能化时代到来，高阶自动驾驶已然成为各大车企争夺的焦点。然而同济大学汽车学院副院长熊璐却指出，自动驾驶运行环境复杂多变，传统的测试方法环境条件简单，没有办法复现实际使用环境中的各种复杂情况，因此在最终大规模推广之前，高阶自动驾驶还面临着许多安全性验证问题。为确保自动驾驶车辆的稳定性和安全性，须建立一套整体系统的、场景连续动态的、多交通参与者参与的测试交通系统。

　　而本次论坛上发布的“智能网联汽车云控全无人测评系统”正是这样的平台，可为自动驾驶车辆提供全面的测试。据王耀介绍，该系统由同济大学、上海国际汽车城（集团）有限公司以及上海机动车检测认证技术研究中心有限公司联合发布，是全球首套面向智能网联汽车、采用云控技术的多交通参与者测评系统。该系统致力于建设行业内首个具备连续动态场景城市NOA 测试能力的封闭测试场，以满足高级别自动驾驶汽车在动态连续场景、多交通参与者环境、以及多元化测试功能等方面的安全性验证需求，进一步推动自动驾驶汽车的商业化进程。

　　除却测试体系，高阶自动驾驶技术的商业化落地还离不开数据的支撑。为应对国内外自动驾驶行业数据领域正面临的数据体量不足、数据孤岛等现象，由中国汽车工业协会、上海国际汽车城（集团）有限公司、上海车云数据科技有限公司、众链科技有限公司联合发布的“车路云一体化多源数据生成的开源仿真场景集”也在论坛期间正式发布。

　　“海量数据随处可见，但具备高价值的数据非常少见。所有车企都在提出“端到端”和大模型基础上，我们能够对于“端到端”进行补充，并且对于“端到端”性能进行训练，包括仿真和测试，基于“车路云一体化”大量闭环测试验证。”据上海国际汽车城（集团）我有限公司智能网联汽车事业部部长、上海车云数据科技有限公司总经理吴俊贤介绍，该场景集充分展现了地域性交通特色，全面覆盖了L4 级城市交通的典型运行状况，并具备全天候24 小时持续采集的能力，与行业应用情景紧密结合。通过构建高度自动化、高精确度及通用性的场景数据库，该场景集支持跨算法、跨车型、跨平台、跨企业的广泛合作，旨在为自动驾驶算法的训练及测试验证提供强有力的支撑。

　　此外，论坛上还举办了2024 X-Game 上海智能新能源汽车大数据竞赛启动仪式。据悉，2024X-Game 上海智能新能源汽车大数据竞赛紧密结合最新政策导向与行业热点，其中新能源赛道围绕能源、出行、营销三大方向，设置七大热点赛题。

　　“今年，我们开创性地设立了首条氢能与数字营销赛题，旨在为新能源品牌更出色地开展精准、有效且富有价值的营销及销售活动，提供强有力的数据支撑和科学的思路指引。”上海市新能源汽车公共数据采集与监测研究中心市场总监姚雯表示，同时，智能网联赛道设立车路协同、高价值数据场景挖掘、碳普惠商业模式创新三大赛题，旨在推动车路云一体化发展中智慧交通的管理升级，让绿色成为推动社会进步的强劲引擎。

　　产业协调，构建良好合作生态

　　“什么是增量？增量就是可以让消费者有更好的驾乘体验。”在探讨汽车产业的演变时，王耀表示，若将新能源汽车视作上半场的变革，那么实际上只是在动力总成方面进行了更新。消费者驾驶这类车辆时，最直观的感受或许仅仅是补能方式的改变。而一旦高阶自动驾驶技术得以落地并广泛应用，则等同于为消费者购车时附赠了一位专业司机，这正是新能源汽车、智能网联汽车乃至全球汽车产业迈向更高层次的关键增量。

　　潘晓红表示，智能出行的未来需要各方的共同努力，其中，高校研究机构是技术创新的重要源泉，企业是技术成果转化的关键力量，政府支持和媒体积极宣传则为技术健康发展和公众认知提高提供了重要保障。上海国际汽车期待通过构建开放包容的产业环境，搭建国内外交流与合作的平台，推动自动驾驶从实验室走向公共道路，从概念验证走向量产应用。

　　“自动驾驶正朝着更安全、更省心这两大主题演进。现在来看，未来要真正实现无人智驾，我们在技术、政策以及市场需求方面都有机会。”胡成太表示，技术创新和突破为自动驾驶的发展提供了非常大的动力。政府在智驾政策、法规制定方面，也提供了机会。此外，用户层面需求也发生了变化，是否具备L2 以及L2+ 智驾水平，已经成为消费者购买新能源汽车的加分项。这为高阶自动驾驶的产业化落地带来了前所未有的机遇。

　　东软睿驰副总裁刘威则表示，机遇也伴随着挑战。随着自动驾驶技术的快速发展，“端到端”也带来了许多工程化问题。例如，当前车端的算力尚无法完全满足大模型发展的速度等，这在一定程度上限制了自动驾驶技术的进一步落地和应用。通过将一部分云端算力纳入车云一体闭环系统，可以有效弥补车端算力的不足。此外，为了实现高等级自动驾驶的落地应用，车端还需要一个完整的整车架构来支撑。这个架构不仅需要满足自动驾驶系统对算力和数据的需求，还需要具备高度的安全性和可靠性。

　　爱芯元智车载事业部技术副总裁逯建枫进一步指出，为满足高阶自动驾驶对于芯片的算例要求，现阶段的芯片设计需要满足三个特点，一是高带宽，二是高内存，三是异构多核大算力。在他看来，随着自动驾驶技术的不断发展和成熟，类似于DriveVLM 的架构将成为主流趋势之一，而未来的NPU 设计也必将适应这种趋势并不断优化自身的性能和效率。

　　“车路云一体化将是未来的主要趋势之一，实现大模型和高等级自动驾驶的切实应用，必须依托稳定的基础底座、可靠的中间件，以及一套完整、可视化、可解释的工具链。”刘威表示，在推动高等级自动驾驶落地的过程中，无论是与图商还是算法供应商的合作，都需构建一个广泛的合作生态。这一生态的建立，将为行业提供更多的合作机会，共同推动自动驾驶技术的发展。