长三角崛起智能驾驶产业高地

2018年10月26日至27日，2018全球智能驾驶峰会圆满落下帷幕。本次活动由苏州市相城区人民政府主办，数域（苏州高铁新城大数据产业发展有限公司）、上海市交通工程学会、相城区科发局、相城区科协协办，苏州高铁新城管理委员会、雷锋网、新智驾承办，是聚焦全球智能驾驶产业、展示苏州相城智能驾驶成果的一场行业盛会。

清华大学计算机系教授、博士生导师，中国自动学会理事、智能自动化专业委员会主任邓志东

落地应用中，开放环境下不存在完备大数据，但需尽可能的多积累大数据，采集与喂食的大数据越多，越能获得更好的感知直觉。谁拥有与利用的大数据越多，谁的产品成熟度就越高。智能驾驶行业初创企业是主力军。

谷歌推出付费无人驾驶出租车，日本将在奥运期间推出无人驾驶服务。

技术是否先进要看安全性，安全性是黄金标准。自动驾驶在算法上重点要解决的问题：目标识别、自主导航、信息融合、自主学习。

——《如何构建自动驾驶汽车的技术与产业生态？》

比亚迪汽车智慧生态研究院副院长焦海涛

D++开放生态，开放了传感器信号等资源。大数据、人工智能、区块链是在智能驾驶应用上用到的核心技术，主讲人计划用区块链技术获取车辆行驶数据，转化成碳减排的数据，对车主给与奖励（新能源车），与合作伙伴一起打造生态。

发展方向——智能汽车硬件标准提供商

——《开放将加速智能汽车发展》

发展到今天，汽车再也不是一个简单的，从A点到B点的交通工具，它增加了很多其他的属性，它可以是我们的卧室，也可以是我们的客厅，还可以是我们的娱乐场所，甚至办公室，所以它颠覆的不单单是交通行业，也颠覆了很多其他的行业，说不定将来哪一点可以把KTV从外面搬到车里。360c的概念在沃尔沃内部有一个具体的定义叫随心而行，心知所智，行知所智。汽车的出现其实已经大扩大了人们的生活半径，它可以让人们走得更远，走得更快，但是对于一些只是把车当做交通工具的人来讲，驾驶还是一项非常繁重的任务，所以智能驾驶可以把人的精神解放出来，做一些更有意义的事情。但智能汽车的落地也需要各方的共同努力才可以实现。

——《沃尔沃汽车如何在安全方面考虑智能汽车》

中国汽车技术研究中心赫炎

从产业形态，政策法规，技术理论，测试评价四个方面来讲，我们团队主要是开展的对行业研究方面的工作，后面内容主要是对行业提出的一些问题和一些现象。首先是产业形态，目前来说互联网加上云计算还有大数据，人工智能形成了汽车产业的第四次革命，这里需要注意的主要是人工智能的介入，它才能真正改变汽车产业形态变化。从政策法规来说，行业发展中存在六大矛盾。智能汽车的技术它的框架主要包括感知系统还有决策系统执行系统三大部分，还有细分各个方面。最后，我们的评价体系由三个部分组成，一个是专业性的评价，再一个是实践性的测评还有一个是市场性的测评。

——《中国智能汽车产业发展以及汽车智能化指数的评价研究》

在这个报告中我们主要是讲车载视觉的供应商分为以下四大类：车载摄像头，视觉芯片，视觉算法包括做ADAS或者说各级自动驾驶功能整体方案的一些供应商，分为以下四大类。我们就根据这四大类的情况，在每大类都选出了一些比较代表性的公司。给大家分享一下数据在去年国内的一个前沿车市场，摄像头的装车量是达到了639万颗左右，预计到2021年它这个装车量可以达到3180万颗，这样一座大矿山非常多的自动驾驶企业在里面进行深耕

——《智能驾驶芯片行业研究报告》

波福以我们的开发能力和我们的先进技术来跨越当前的这个挑战，我们的能力体现在四个方面，产品技术这是我们要交付的结果。设计能力和项目执行能力这是我们发展的基础，整车集成还有产品集成是我们为产业链我们的客户提供的直接价值。我会从这四个方面来进行介绍，首先技术架构从哪里开始？从右边的曲线我们可以看到，市场期望曲线对应到技术发展，技术扩散曲线。红箭头指出的地方是我们面临的一个技术发展裂谷，这个裂谷的技术实质是产品从解决了技术原理问题，现在后面要形成一个成熟的应用方案。

——《智慧架构构建智能驾驶》

自动驾驶技术它所要解决最本质最核心的问题，在我看来是安全，安全也是一些广泛讨论的商业逻辑所能够成立的基本前提。在智加科技我们整个技术是围绕安全去展开的，提供全方位安全冗余。那么什么是冗余？我想冗余是不能允许有单点失效，不能说我某一项厉害的黑科技不工作了，我的车就不能安全行使了。它一定是利用多种可靠的技术和方案来解决同一个问题，一定要有双重保障和多重保障，而且每一重保障都有足够强、足够硬。

——《AI赋能物流，安全“预见”未来》

安智汽车董事长郭健

我们公司第一个产品就是77GHz毫米波雷达，另外是我们的多功能视觉系统，这是它的一个硬件表现形式。当然它的一个产品表现形式大家都可以看到，这是我们能够实现所有驾驶员辅助系统的功能，很多都已经走到了R2+（音）的一个级别。比如说我们0-150公里全速的控制系统。以及面向车辆和行人的自动刹车系统等等这些东西，我们完全满足整车厂对它整个汽车智能化的要求。

——《自动驾驶产业的脚踏实地与仰望星空》

众包所生产的高精度地图与传统图商的高精度地图一样，可以完成整个地图发布更新，地图查询以及高精度定位，车道决策自动驾驶决策在内全套地图服务。并且在针对全套地图服务极奥现在目前已经与多家OEM和TO1（音）开始展开了很多方面的合作，同时在整个技术路径以及产品路径上来看到我们可以看到我们通过动态数据的积累，科学的数据分析以及人工智能的处理，我们在地图的品质和精度上又不输于传统图商测绘方式产生的地图，最重要的是我们在时间上和成本上又有足够的优势。

——众包的高精度地图，无人驾驶的破局者

魔视智能 CEO虞正华

重点要讲一下自动和自主泊车这方面，大家可能也知道，公认的一点，我们像ABP这样的功能，大家到了这个园区，车自己开到停车上，你人不用跟着去，这个是目前很多同行都认为是最早能够落地L4的功能。那我们在这里面做什么事情呢？从自动和自主泊车而言，本身是一个循序渐进的发展过程，首先是APA就是自动泊车，这是一个近距离的自动泊车，然后再往上发展就是自主泊车，这两者最典型的区别。除了自动驾驶等级的要求不一样，它的安全性要求不一样，从功能上来说自主待客泊车就是ABP重点解决这个问题，就是车辆定位的一个问题。

Momenta合伙人/研发总监/苏州总经理夏炎

Momenta的使命是用更好的人工智能技术创造更好的生活，我们样两个非常重要的愿景。就是安全和时间，这两个愿景其实在公司各个渠道，大家之前就已经听说过，但实际上我们随着做自动驾驶的技术时间越长，我们越觉得这两个愿景是非常重要。第一个愿景安全，我们希望通过人工智能的技术我们打造的自动驾驶系统和产品能够在十年的时间里将人类的交通事故率降低40%，40%的交通事故率的降低意味着100万人的生命，100万人的生命意味着200万个家庭，也就是1000万人的命运会因为人工智能技术，会因为自动驾驶的技术而改变。第二个重要的愿景是解放时间，工业革命是将人类从繁重体力劳动当中解脱出来，去从事更多的脑力劳动。

——《更好的人工智能，更好的生活》

驭势科技联合创始人兼CEO吴甘沙

大家知道做无人驾驶其实很难的是隧道，我们在隧道里面跑而且不仅仅在里面跑它还能拖多节这样一个平板车在跑，这解决了短期商业化的问题，但对2025年帮助不大，因为它这个场景毕竟还是手限。我们如何来去解决2025年的问题呢？我们想象一个人要在社会上要成功，它需要智商、体格、情商和学问。相应的无人驾驶，算法就是智商，产品力就是体格，客户能力是情商而最后数据力就是你终身学习的学问。

——《当我们讨论无人驾驶商业化时，我们究竟在说什么》

广汽研究院智能驾驶技术部负责人郭继舜

未来汽车市场上的4类企业：OEM代工厂、方案提供者、OEM挑战者、领先OEM。谨慎使用激光雷达，因为能推向量产的激光雷达选择很少，受限于其鲁棒性和是否过车规。

芯片成为自动驾驶的最大瓶颈。

——《从自动驾驶关键技术及量产落地的角度解析》

保利霞——上海市城市建设设计研究总院（集团）有限公司ITS中心主任，上海市交通工程学会智能交通专业委员会主任，智能交通规划设计专家

陈龙——青岛慧拓智能机器有限公司CEO

张瀛——长城汽车哈弗技术中心智慧交通项目负责人

胡金玲——大唐电信科学技术研究院无线移动创新中心副总工

未来可能更大一部分在于服务，在于软件，这种情况下，可能单纯以原有合作模式就不太适应了，现在很明显一个趋势，BAT这类科技企业或者SAT这种通讯类企业已经开始深深融合到智能网联汽车产业链里面去了。

——圆桌论坛

同济大学教授，博士生导师，

交通运输工程学院副院长马万经

自动驾驶可能是一个非常重要的领域，也是国家发展的一个前端技术，这个东西在交通系统里面完全普及可能还需要相当长的时间，因此无论从产业，还是技术开发，还是交通系统分析角度来讲，怎么样把现在就已经很好的技术，用于解决当下以及未来短期内出现的问题，可能是一个非常关键的问题，这也是让自动驾驶的关联技术落地，并且发挥作用的非常重要一个角度。

——《车路协同环境下的交通管制与服务》

酷哇创始人兼CEO 何弢

三大痛点制约了自动驾驶向L4级别的演进（技术不成熟、数据成本高、商业不可持续）。注重数据的有效性，在城市公开场景测试收集数据，要从数据的一致性上推动技术的平滑演进。

——《酷哇自动驾驶车队的效率以及商业化》

福瑞泰克 CTO 沈骏强

福瑞泰克整个产品线和工程服务就是秉承了我刚才讲的一个技术路线，我们是以量产落地作为我们的一个首要方向，所以我们目前在做高级驾驶辅助系统ADAS的一个量产落地，我们会在明年就会有量产ADAS产品出来。同时我们在开发我们可量产落地的产品同时，也兼顾到我们下一代的产品以及前沿技术的研发。所以我们在自动驾驶这方面也在做很深的布局，我们侧重点或者说应用场景主要放在低速园区的一个场景，这里面包括景点，校园，物流园区机场等等，这样一些应用场景。

——自动驾驶系统商业化的关键技术

我们知道自动驾驶特别是四级以上的自动驾驶，是一个非常复杂的系统工程。其中包含了很多子系统也包括了子系统之间的一些整合和磨合，在新事物和新科技兴起之初，往往通过历史经验告诉我们，往往是全站式整合供应商能够成功做大，并进一步发展，为什么呢？因为在新技术发展之初，技术本身并不是特别的成熟，需要经过多轮迭代和优化。整合的供应商全站式供应商由于他对整个供应链包括所有的子系统都有非常好的理解，他能够既进行局部的优化，对每一个子系统进行优化又能够进行全局的优化，这一点就对于全站式的供应来说是一个非常大的优势。

——《自动驾驶技术的快速迭代与落地》

博世汽车部件（苏州）自动驾驶系统高级经理王佳佳

我们博世将在2019年成为世界上第一真正实现大规模量产的公司，我们也是在2019年真正可以把产品投放到市场上的公司。相对传统的算法来说，我们运行的指令行数会更少，这款芯片是我们博世自己定制的。

——《通往未来出行之路—自动驾驶》

Mathworks 中国资深应用工程师  王鸿钧

在感知层我们可以开发视觉算法，雷达算法，包括激光雷达算法，我们可以对采集到的数据进行可视化，对我们传感器收集到的数据进行分析，包括去设计深度学习的算法，我们可以直接在MATLAB当中完成深度学习神经网络的设计，网络的训练，以及网络的部署，我们可以生成用于GPO的代码或者是FPGA的代码，可以直接把它部署到相应的硬件。

——《以仿真加速自动驾驶功能的设计、实现与验证》

法雷奥中国区CTO 顾剑民

我们的SCALA激光雷达也很多的特点，总而言之它是一款从产品设计研发就开始，包括验证，制造和成本，都严格的符合汽车量产规格要求的这样一个3D激光雷达，所以这就是为什么今天反复强调SCALA是第一款量产的车归级激光雷达，

Innoviz CEO兼联合创始人  Omar Keilaf

自动驾驶对于激光雷达的高频分辨率是特别要求高的，我们要求在500米之内能够提供到一个高清晰度的图像，同时帧率也要非常高。有了这样的帧率之后我们能够看到更加实时一个图像的返回，这个帧率实际上是决定了车能开多快，如果帧率过于低的话，这个车速同时也不会太高。第三个要求可能我们谈论的不是那么多，就是激光雷达的尺寸和它的一个功率。太小的尺寸激光雷达它的功效效能也不会太高。

安森美半导体自动驾驶负责人 Radhika Arora

我们会很快向市场推出一款图像的传感器，它是具备了网络安全这样一种功能。它一方面作为传感器，一方面也是专注图像的传感器，这是在车仓之内的快速增长，我们也可以看到在我们车上的电子设备是越来越多，有视频设备，音频设备。越来越多的传感器，也是能够为这些车的设备提供很多服务。

Quanergy 创始人兼CEO Louay Eldada

我们的产品非常广泛，虽然我们专注汽车领域，但是我们在其它领域，安全领域、机器人、还有工业领域还有其它领域都获得很多奖项和认可。我们不是生产部件的，我们有传感器和激光雷达，但是我们在AI软件方面有很大的实力，在数据管理方面有很大的实力，我们在这三个领域都有非常强大的实力，我们提供这些解决方案。

地平线（上海）芯片研发总经理 吴征

地平线首先是一家AI公司，算法也是很强大的公司，我们碰到这些数据量怎么一起处理、挖掘这些价值，使生活更美好。我们地平线也做芯片，当时我们做芯片是考虑，跟一般的思维不太一样，因为大家知道在AI人工智能计算的时候，好多是跟场景高度相关的。某种程度上可以这么说，场景决定算法，算法决定芯片，芯片反过来又要算法，软硬件一起融合，提供解决方案，真正去用到场景，这是一个闭环系统。地平线所做的AI芯片，我们说大脑叫BPU（Branch Processing Unit），所以我们更多的是软硬件的一种做法。

滨松是一家有着多年光电器件生产经验的这样一个企业，这个是第五部分，我来介绍一下滨松现在针对于激光雷达器件部分一个发展规划，由于我们作为一个半导体元器件的生产厂家，我们针对不同方法的激光雷达其实是有着自己看法。由于我不同方法的激光雷达，有自己本身的缺点和他们共有的优势，因此我们认为在未来的使用环境中，不仅是多种传感器的融合，也是当中激光雷达方法的一个融合。