3月25日-27日，中国电动汽车百人会论坛（2022）在北京举办，本届电动车百人会论坛的主题是“迎接新能源汽车市场化发展新阶段。”作为智能汽车一个一个标签和重要组成部分，智能驾驶也是一个重要的议题。
小鹏：智能驾驶下半场很快就会到来
小鹏汽车董事长、CEO何小鹏表示，小鹏智能驾驶累计行驶里程已经达到1.4亿公里，而智能驾驶的辅助泊车做到734万次。“特别是在去年推出一个在停车场里面，当你第一次开进去，就可以把停车路线记下来，叫记忆泊车。”
小鹏汽车智能辅助驾驶的驾驶得到用户的认可。“用户渗透率达到惊人的96.2%， NGP也就是高速每开100公里，里程渗透率达到62%，也就是说每100公里中有62公里是用NGP智能自动去开。”
智能辅助驾驶除能够降低驾驶员的疲劳度外，更重要的意义在于提升行车安全性。何小鹏透露，智能辅助驾驶的安全系数提高了超过10倍。“智能辅助驾驶如果能做到50倍，意味着每150万公里才碰到一次碰撞，这会极大极大提高在马路上的安全系数。”
无论小鹏汽车，还是全体交通参与者而言，智能辅助驾驶都具有重要的意义和价值。正因如此，小鹏汽车目前正在全力迭代自动驾驶辅助软件和硬件。何小鹏透露，小鹏会基于过去XPILOT3.0，会在2022年推出从高速到城市场景的XPILOT3.5。
“在今年会根据政策公布的顺序，在中国的大城市，例如广州、深圳、北京、上海、杭州等各个城市，逐步开通城市NGP功能，且我们会增强支持跨多楼层的停车场记忆泊车，这些都是在XPILOT3.5做到的。”
对于无人驾驶，何小鹏做出乐观预期。他表示，智能驾驶的下半场很快就会到来。“智能驾驶的下半场一旦到来之后，当数据的闭环、地图的闭环做得更好，再给我们不长的时间，我觉得无人驾驶到来的可能性会真正开始。”
华为：智能驾驶是赢得竞争的战略制高点
“智能驾驶是车企赢得未来竞争的战略制高点。”华为智能汽车解决方案BU首席运营官、智能驾驶产品线总裁王军表示。他同时指出了智能驾驶的三大挑战，分别是投入周期长、场景复杂度高和技术难度大。
本着把困难留给自己的原则，华为开发了一整套智能驾驶软硬件解决方案，而王军也对此进行了系统的介绍。“华为的智能驾驶操作系统AOS，运行在智能驾驶计算平台上，同时满足智能驾驶软件开发对工具、车规、安全的核心要求。支持丰富的AI原生开发库，提供全场景覆盖的工具链与丰富的SDK，可以大幅提升智能驾驶系统的开发效率。”
王军透露，已经有70多家合作伙伴加入了MDC生态圈，联合推进乘用车、港口、矿卡、园区等智能驾驶场景的试点和应用。
“在乘用车领域，极狐阿尔法SHI版和阿维塔11，配置了华为高阶智能驾驶解决方案ADS，今年开始规模交付。在去年的广州车展上，广汽埃安LX Plus与长城沙龙机甲龙重磅亮相，他们都选择了MDC作为智能驾驶计算平台，这两款车企开启了华为MDC生态合作模式的商用之旅。”
“在乘用车领域，极狐阿尔法SHI版和阿维塔11，配置了华为高阶智能驾驶解决方案ADS，今年开始规模交付。在去年的广州车展上，广汽埃安LX Plus与长城沙龙机甲龙重磅亮相，他们都选择了MDC作为智能驾驶计算平台，这两款车企开启了华为MDC生态合作模式的商用之旅。”王军说。
寒武纪：未来5年L2+渗透率超过50%
寒武纪行歌(南京)科技有限公司执行总裁王平认为，自动驾驶的发展是一条非常崎岖但充满机会的山路。而在机遇之中，他看到了三大趋势。
第一个趋势是L2+的自动驾驶系统的装备率将会迅速普及并将长期存在，未来五年L2+及以上的总体渗透率可能超过50%；第二个趋势是受限场景下的L4级别的自动驾驶解决方案将逐步实现落地，但距离大规模量产还有很长的路要走；第三个趋势是车路云的闭环协同，将会进一步推动驾乘体验持续升级。
车路云协同的方案也面临着诸多挑战。王平表示，首先海量数据的闭环需要大规模AI集群的支撑，根据特斯拉的数据，每一辆智能车上路，就需要增加价值500美金的云端AI计算资源来支撑，成本压力巨大；其次，车企也需要投入大量资源来实现数据安全和隐私保护；最后，云端统一运营数据的模式还不能有效满足车主个性化的需求。
寒武纪给出了应对挑战的可能解决方案。“我们认为，通用开放式和大算力是智能驾驶芯片的两大趋势。在L1和L2时代，数据量比较小，很多车厂接受了芯片和算法强耦合的封闭式一体化方案。到了L3/L4时代，数据量大幅提升，算法也更加复杂，因此需要大算力的芯片才能满足需求。”王平表示。
地平线：芯片是智能驾驶的“底座”
良好的自动驾驶体验与软件算法密切相关，也离不开硬件的支持。“最重要的核心的技术、最重要的零部件是什么呢？我们认为就是它的智能芯片以及它的操作系统。”地平线创始人兼首席科学家余凯说道。
对于智能操作系统和芯片所扮演的重要角色，余凯打了一个生动的比喻。“我们认为它实际上是整个的创新生态的一个数字底座。智能汽车这个产业是一个母生态，它其实驱动跟拉动了我们在材料、能源、交通基础设施、芯片、半导体技术、软件技术、智能驾驶、人工智能技术等方方面面的全方位的创新。”
作为智能汽车“底座”的供应商之一，地平线有自己独特的思考。在发言中，余凯重申了“AI时代的新摩尔定律”的概念。“这个里面就是当别人都讲算力多少T多少T的时候，我们要去思考我们独特的创新的差异化的打法”。
余凯认为，当整个物理的摩尔定律趋缓的情况下面，不能再依靠去提升晶体管的密度去持续的提升计算性能。“我们提出一个新的指标，与其算力大，不如算得快。我跑这样的神经网络的算法，能不能在单位时间、单位成本里面去算更多的数据，我们认为在大数据时代，在人工智能时代，这个应该是我们新的优化指标。”
地平线将这样一个优化指标分解成三个因素。“第一个因素，我们可以看到就是峰值的算力，峰值算力其实就是旧摩尔定律时代大家不断去提的峰值的TOPS。但是大家可以看到，TOPS并不是这里面唯一的指标，因为它还关心我有这么多算力资源，我到底有效利用了里面的百分之多少。这个东西其实取决于我们创新的架构设计，取决于我们的操作系统、我们的编译器、我们的动态运行库。”
“其次还有第三个指标，是人工智能的软件算法，这些年它的架构不停地在演变。可以说在未来的20年，我们还可以看到人工智能的软件的算法的理论会持续地去发生很大的变化，意味着我们怎么样让我们的芯片架构能够去适应变化中、演化中创新的软件算法。”
“所以把这三个指标放在一起，我们认为是导致在人工智能时代的摩尔定律。”余凯说道。
集度：智能汽车3.0是更注重软件安全的时代
集度CEO夏一平认为，智驾、智舱软件运行的安全稳定性，除了需要依靠高级别硬件的保障，还要在软件算法的能力上下功夫，并通过安全行驶里程的数据积累，让汽车机器人更聪明。
夏一平表示，得益于 Apollo Robotaxi数千万公里、安全零事故的路测数据积累，集度汽车机器人的软件开发流程能够始终保持高效。
此外，集度自研了一套专属于集度汽车机器人“大脑”的研发流程SIMUCar（软件集成模拟样车），实现了整车软硬件的研发解耦，互不干扰、双轨并行，把高阶自动驾驶能力的开发前置，从而为软件的“安全稳定性验证”换取更充足的时间。
夏一平透露，2021年底，集度的高阶自动驾驶功能开发，已经实现了高速、城市域的双域融通。“集度将在2022年发布其首款汽车机器人的概念车，并在北京车展上进行展示，其首款量产汽车机器人将在2023年上市交付，届时将具备高阶自动驾驶能力。”
清华大学邓志东：边云接管是迈向自动驾驶的有效技术路径
清华大学人工智能研究院视觉智能研究中心的邓志东教授，以“走出中国智能汽车创新发展与商业化落地之路”为主题，分享了三个方面的内容，分别是“通过人工智能超算与预训练的巨量模型能否实现L3+的纯视觉的自动驾驶”、“ 走出单车智能与网联新基建的协同创新发展与商业化落地之路”以及“如何从L2辅助驾驶迈向L3+自动驾驶”。
第一个方面，邓志东认为，要提升到L3、L4的自动驾驶，需要最大限度地使用目前已有的数据驱动的人工智能，包括面向限定区域的自动驾驶应用场景，极限使用巨量的标签大数据还有人工智能的超算，以及预训练的巨量模型。
“比如说充分利用具有自注意力学习机制的新一代神经网络，即用视觉Transformer模型，在这种超强算力支撑下，在巨量标签数据的驱动下，去使用现有的数据智能的方法。”邓志东说。
第二个方面，邓志东认为，我国在单车智能相对落后的情况下怎么发挥我们的独特优势，加快推进面向L3、L4自动驾驶的5G-V2X新基建，特别是限定区域智能路网的构建，通过单车智能与智能网联协同，走出中国L3+自动驾驶创新发展与商业化落地之路。
第三个方面，邓志东认为用边云接管是辅助驾驶迈向自动驾驶的一个有效的技术路径。“涉及到的关键核心技术包括5G、6G支撑的AI边缘服务，还有基于数字孪生与临场感场景数据的平行驾驶，就是这个场景里面既有数字孪生系统也有临场感现场来的场景数据，而且两者之间、虚实之间还可以相互进行交叉验证与预测。”
百度：车路云图为所有参与者创造价值
作为在自动驾驶领域深耕多年的参与者，百度集团资深副总裁、智能驾驶事业群组总经理李震宇分享了自己的洞见。“ 百度在出行这个大领域也耕耘了近十年，有幸也参与了百年一遇的革命变革，下面我跟大家分享一下百度在实践过程中一些发现的重大机遇。”
李震宇认为主要有两个创新机遇，一是动驾驶，自动驾驶正在成为智能汽车的竞争焦点；二是车路协同、车路云图融合发展，是中国汽车产业换道超车的关键路径。
李震宇认为，各方的投入、政策的支持、企业的竞争，将加速自动驾驶时代的到来。“在过去一年，我们看到自动驾驶发展明显提速，去年5月，在北京的首钢园区首先开放了商业化的无人化运营，在今年1月，北京的开放道路上已经开始了大规模的无人化测试，驶入了亦庄核心区域的社会开放道路。”
而在车路协同上，李震宇表示，传统交通正在实现智能化的升级。“这个智能化的转型可以理解为一个数字底座、三个智能引擎，还有上面支撑的N个生态应用。”
简单来看：一个数字底座是车路云图的数字化升级，三个智能引擎分别以自动驾驶、车路协同、MaaS出行服务为核心的技术，N个生态应用就是在车路云图的智能底座基础上形成新的产业生态。整体架构，面向未来，还能服务当下。
“车路云图为所有的参与者提供服务、创造价值，广大的开发者生态合作伙伴和产业上下游都可以进行丰富的应用开发，比如面向未来的自动驾驶出行、园区的新物种，还有服务当下的智能信号灯、智能停车、智能网联服务等等。这些应用在过去一段时间都取得很显著的进展。”李震宇说道。
伴随着新一轮的科技革命和产业革命，中国汽车正在经历着百年一遇的重大变革，电动化拉开了汽车产业的序幕，而人工智能、自动驾驶正在重构未来的汽车、未来的交通和未来的城市，而产业链上的每一位参与者都在竭尽所能，以期早日实现这幅宏图。
