虽然现在大家对「汽车机器人」的概念已不再陌生，但如此定位的汽车产品，仍需跨过极高的研发门槛。如今，随着路特斯打造汽车机器人的规划逐渐清晰，路特斯智能驾驶系统也将从高速快速路起，逐步覆盖城市路及泊车场景，实现高阶智能驾驶能力。而这套体系，也将应用到路特斯首款纯电智能 Hyper SUV Eletre 上。
9 月 3 日，在 WAIC 2022 AI 开发者论坛上，路特斯科技副总裁、智能驾驶业务线负责人李博发表主题演讲《ROBO Galaxy：智能驾驶的云端数据工厂》。在演讲中，他主要介绍了路特斯面向汽车机器人时代在智能化领域的技术储备，并通过 ROBO Galaxy 云端数据工厂，建设全数据链的智能驾驶服务产品体系。
以下为李博在 WAIC 2022 AI 开发者论坛上的演讲内容，机器之心进行了不改变原意的编辑、整理：
创造，还是掠夺？
在演讲开篇，李博引用了《圣经新约》中的部分内容：《启示录》第六章提到了天启四骑士，分别是「白马骑士 - 瘟疫」、「红马骑士 - 战争」、「黑马骑士 - 饥荒」和「灰马骑士 - 死亡」。
「他们为什么会出现？我们认为人类本身是需要获取价值的，具体有两种不同的手段：一种是创造，而另一种是掠夺。」
李博用这篇宏大开篇，引申出了科技世界对于「创造」的执着：「所谓创造，就是要不断开拓新的经济发展点。」他指出的相关背景是，在过去 20-30 年间，全球市场的蛋糕在不断做大，飞速发展的信息技术、IT 技术和互联网技术为全球经济发展带来了新的机遇。
当这些机遇过去，这块「蛋糕」就很难再被做大，而是转向存量市场中互相竞争。「所以『掠夺』成了当下的主题，一些问题也随之发生。而展望未来，我们更多的是需要去『创造』。」李博如是说道。
创造：全面赋能机器人时代
如何创造？在李博看到的「星辰大海」中，包含着两个领域的可能性：其一是元宇宙，即在人类现有的真实世界之外建立一个虚拟世界，让人类在虚拟世界里创造更多价值；其二就是将 AI 带到现实世界中来，而这种可能性就处于当下这个时代，也就是机器人时代。
在他看来，机器人时代更符合人类对星辰大海的预期。「我们希望能在未来通过机器人，将 AI 具象化，带给人类世界一个全新的发展点，创造出全新价值，让全球的秩序回到大家一起创造的轨迹上来。」
在机器人时代主题下，路特斯作为首个向电动化、智能化转型的超豪华跑车品牌，对整个汽车行业产生了新的认知：汽车行业的革命，电动化是序章，智能化是主题。所以，路特斯智能驾驶团队秉承的价值观就是深入的思考，以及独特的创造。
在全面赋能机器人时代的过程中，李博认为有三个重点：
第一，未来会有多种形态的机器人，但智能车是机器人的第一形态。当下这个时代，智能车能给机器人领域带来的市场规模是最大的，也是最重要的；
第二，在高度认可「软件定义汽车」的同时，更认为「硬件定义软件天花板」；
第三，在更高更快更强的时代，路特斯是智能车的最佳实践平台。
打造智能车的最佳实践平台
综合上述背景来看，面对更高更快更强的时代，路特斯智能驾驶团队推出了两大产品线及一大生态系统：智驾算法软件解决方案、智驾工具链 SaaS—ROBO Galaxy 及产学研生态系统 ROBOVERSE.
在智驾软件解决方案方面，包括了高阶智能驾驶领航（高快领航、城市领航、泊车领航）、ADAS/PAS（驾驶辅助、泊车辅助、主动安全）和车端 OS 操作系统等。其中高阶智能驾驶领航功能的场景会随着 OTA 升级逐步释放。
至于产学研生态系统 ROBOVERSE，李博表示，该系统在不求利润回报的前提下，希望赋能整个产业，并主要希望达成两个目标：第一，路特斯平台上采集到的数据可为智能驾驶行业赋能；第二，通过此类手段，为智能驾驶行业培育出更多的优秀人才。
最后，李博介绍了在路特斯这个最佳实践平台上搭载的重要工具：ROBO Galaxy.
ROBO Galaxy: 用明天的工具解决明天的问题
在讲解路特斯智驾工具链 SaaS 系统 ROBO Galaxy 时，李博首先引用了一段《失控》作者凯文 · 凯利的名言：「我们处理明天的问题，用的不是今天的工具，而是明天的工具。」
对于李博来说，「明天的工具」就是指路特斯智能驾驶云端数据工厂——ROBO Galaxy。李博用一个生动形象的比喻形容了 ROBO Galaxy 的定位：「早期的服装是由裁缝一针一线缝制的，但是现在穿的 POLO 衫是工厂里造出来的。未来智能驾驶的开发不再是手工坊的场面，而是像工厂流水线一样，这条流水线就建立在 ROBO Galaxy 这个云端数据工厂上。」 因此可见，ROBO Galaxy 代表智能驾驶未来的生产力。
具体而言，ROBO Galaxy 的整套工具链可以实现完整的数据闭环。据李博介绍，ROBO Galaxy 由七个核心模块组成，分别是数据采集、数据合规、数据标注、数据训练、数据仿真、数据管理和数据监控。
在数据采集方面，先将在车端采集的数据输送到保密机房进行脱敏，完成脱敏的数据会进入到私有云进行简单的加工和处理，之后会把处理后的关键数据输送到公有云进行大量的训练和仿真，最后将完成训练和仿真的计算结果传回私有云进行保存。整条「流水线」通过保密机房、私有云、公有云三者之间的配合，来搭建完整的数据闭环。
在备受关注的数据合规方面，路特斯会在保密机房中部署相关的软件和技术，其中主要涉及三个部分：
1. 对地理定位信息进行偏转处理以实现地理信息的合规；
2. 对传输与存储进行相应的加密；
3. 随着信息和安全法案的落地，对人脸、车牌等信息进行隐私脱敏。
另外，李博也提到了如今的业界难题——数据标注。他表示，路特斯有非常便利的工具，即基于云端建设的算法模型，进行初期的自动化标注，其性能要高出车端感知模型百倍，可大量减少后端人力标注的工作量。
接下来是训练框架。它最大的特点是可以进行异构部署，会把训练的框架和底层的计算资源做一个隔离。「我们主要通过相应的算法数据库、数据集的数据库，以及训练出来模型的数据库来保障训练效果。这三个数据库采用统一的数据进行相应配置。」据李博介绍，路特斯智能驾驶团队开发的预测算法图神经网络，就是跑在这套框架上的。通过使用该框架，在具有挑战性的自动驾驶数据集 Argoverse 预测算法榜单中，路特斯有两项指标排名第一。
说起智能驾驶的仿真业务，其中有两个很重要的单元，第一个是 Worldsim 云仿真平台，第二个是 Logsim 云仿真平台。路特斯将它们进行融合，并基于数据驱动和场景构建，做到虚实结合、并行测试，致力于行业一流智能驾驶产品及服务的落地。
除此之外，ROBO Galaxy 的数据管理服务，会对数据进行筛选、分类、汇总等处理，以数据库、可视化、对象数据储存等维度，展示监管车辆、时间、场景等信息，针对运行流程、系统状态、数据情况形成可视化的报表，还能支持存储原始数据、图片、点云信息等，打通数据链所有环节，提高全流程研发效率。
最后，数据的可视化也是路特斯的发力点。因此，团队开发了一套清晰、便于理解的可视化监管系统，例如可在多端（手机端、网页端等）实时记录车辆的状态与运行轨迹，方便每一个开发者在不同的工作位置、不同的时间，确认整体开发状态。
通过李博在 2022 WAIC AI 开发者论坛上的分享，我们得以在切实体验路特斯首款纯电智能 Hyper SUV Eletre 之前，了解到这个拥有 74 年历史，并作为首个向电动化、智能化转型的超豪华跑车品牌，在智能驾驶领域的技术积累。不光是 ROBO Galaxy，路特斯「智能化」的研发链条中的各项研发策略，都正在带动智能驾驶的「流水线」，通向更为前瞻与广阔的 AI 世界。
