国庆前夕，由东风公司联合武汉经济技术开发区举办的“东方风起领航、智能驾驶跃迁——中国车谷2021智能汽车产业创新发展论坛”收官。其中，大会第二日——9月29日的议程共包括了六个平行分论坛。

六大分论坛分别围绕智慧汽车/出行、网联技术/车路协同、人工智能与智能芯片、感知融合技术、智能驾驶测试和评价技术和地图定位展开。

特编发部分企业、专家的发言干货。

分论坛一：智慧汽车/出行

元戎启行CEO周光和文远知行COO张力主要介绍了两家公司在自动驾驶领域的布局策略及进展。

元戎启行目前有两个重要的产品，一个是元启行，行是代表出行。另外一个是元启运，代表公司在同城货运这一块的布局。

文远知行目前有三条技术路线，分别是Mini robobus、Robotaxi、Robovan，在此过程中，文远知行更多的是倡导合作共赢，也就是说自动驾驶技术公司，跟主机厂、一级供应商合作，构建铁三角的模式。

智行者智行者联合创始人张放，重点围绕如何开发自动驾驶大脑展开。自动驾驶大脑的核心有三个模块，第一个部分叫自动驾驶的自动操作系统，第二个是自动驾驶数据闭环系统，第三个是中央计算单元。

驭势科技联合创始人、首席系统架构师彭进展，介绍了有关无人驾驶商业化的相关内容。无人驾驶目前可以做到全场景、全架构、全天候。全场景可以让无人驾驶适应各种地形情况、全天候可以保证驾驶不受恶劣自然条件的影响，但是距离真正的无人还很远，目前得到了东风的支持打造无人驾驶乘用车，目前已经在整个经开区的区域运营。

商汤科技AI智能网联汽车事业部副总经理郑祺文，介绍了旗下新产品——AR小巴，融合了增强现实技术，创造出了自动驾驶AR小巴。适用于产业园区、景区、主题乐园等场景，在提升乘车体验的同时，实际上能够更好的达到宣传展示的效果。

禾多科技合伙人、高级副总裁蒋京芳，分享了禾多在自动驾驶全场景落地探索的三大场景。第一个是高速高架结构化路面的辅助和领航驾驶，另外是基于低速的半封闭场景的一个泊车功能开发，还有就是相对来说更加复杂，落地会相对较晚的城市工况的自动驾驶。

东软睿驰总经理曹斌畅谈了车企自动驾驶能力的发展路径，逐渐地将整个的自动驾驶系统，或者说高级辅助驾驶系统做分层，分应用，分决策，分生态组合的界面，构建车企跟供应商，或者车企跟底层架构之间的联系。

在圆桌讨论中，围绕Robotaxi和无人货运何时才能盈利主题，华阳通用总工程师陈卓、北斗智联首席产品官董红荣、德赛西威工业设计中心总监王韬、联创汽车电子总工程师罗来军、宏景智驾副总裁杨武进行了发言。

分论坛二：网联技术/车路协同

四维图新车路协同研究院副院长郭磐石和联友科技总经理助理文军红都探讨了车路协同的发展情况。车路协同场景不断演进和发展的同时，基于车路协同专网PC5和基于Uu通讯的模式也在并行发展。

总体来看，车联网行业发展目前是处于逐步成熟，在解决关键商业化落地的技术沉淀期，一旦度过这个时间，整个行业就会产生爆发的阶段。

大唐高鸿智能网联产品事业部总经理任世岩发表有关ADAS的看法。C-V2X与单车智能在未来的结合，特别在L3以上。ADAS和V2X结合是必然的趋势。现在需要追求的是商业落地，这种结合并不是一个特别大而全的，而是一步一个脚印，一个一个场景去解决。

星云互联CEO潘军介绍，在高速公路上搭建了一套软件体系架构，上面是设备层，中间是云控平台，实际上就是数据平台的归集，中间汇集了哪些信息，下面提供各类交通系统的服务。服务对象是网联车辆，自动驾驶车辆，社会车辆。让车路协同不仅仅服务于自动驾驶，也能服务于现在的有人驾驶。

北京万集科技董事长翟军，从四方面介绍了万集面向自动驾驶的智能网联创新技术和应用于交通领域的经验和实践：智能网联技术推动的交通数字化变革、基于数字化道路的智慧城市创新应用、基于数字化道路的智慧高速应用场景、典型应用案例。

中国联通车辆智能网联研究院负责人周光涛，表达了对于“5G+车联网”的思考，智能网联时代有可能对于服务运营体系发生变化，人、车、路、云都是服务对象，路也是一个终端，网络的目的更多是把车的感知，路的感知和车辆想要的数据和路侧想要了解的数据，通过网络联系互联互通，人车路是服务主体，要把这些信息告诉人、车、路，而且信息产生交互，边缘计算完成算力互通，最终满足不同的场景。

同济大学教授朱西产，从另一方面来看待车联网，不仅是重新定义智能汽车，智能手机也需要被重新定义。

对于一辆智能汽车来说，智能手机很多东西进入智能座舱，使得智能座舱现在也同质化了，智能座舱是需要，但是它更多是手机上的功能和资源的延伸，真正有辨识度过程真正衡量一辆智能汽车智能化水平的是自动驾驶（智能驾驶）。

智能驾驶现在普及的是ADAS，ADAS刚刚出来，但是也已经同质化了，以毫米波雷达和单目摄像头，嵌入式电子构架，没有地图，这个东西做L0就非常好。

在圆桌讨论中，围绕未来中国智能网联及车路协同的发展主题，移远通信汽车事业部总经理王敏、华砺智行（武汉）科技有限公司总经理任学锋、四维图新车路协同研究院副院长郭磐石、北京万集科技董事长翟军、星云互联CEO潘军、大唐高鸿数据网络技术股份有限公司智能网联产品事业部总经理任世岩等发言。

分论坛三：人工智能与智能芯片

地平线智能驾驶产品线产品规划与市场高级总裁刘福成认为，中国正在成为顶级汽车智能芯片的“角斗场”。在汽车行业，厂商各取所长，产业通过分工协作，共同打造这样一个智能汽车的产业生态，这是最终的最优的一个解决方案。

安谋科技新业务副总裁张晓波指出，整个万物互联对于算力的提升其实是非常大的一个需求，中间除了人工智能以外，包括现在的自动驾驶，从传统架构到域架构，以及中央计算架构，已经成为了一个趋势。

FSD是打造一个闭环的，它整个的演进是有三段：它自己采用了第三方的平台，它把平台做了一部分的整合，决定采用ARM的架构，中间自己来改芯片。同时把自己的系统做闭环，去做整个安全认证等等一系列的车规级的产品，它是一个技术路线给整个行业都提出了挑战性的命题。

黑芝麻智能联合创始人兼COO刘卫红认为，自动驾驶作为引发人类出行方式的一个关键的因素，它也改变了人们的日常生活方式，同时将成为未来人类社会的一个核心的生产力。近年来一些自动驾驶的商业化应用已经得到了不少的进步，有些在部分场景里面已经有实质性的商业落地。

中汽创智人工智能首席技术官丁华杰博士分享对智能化自动驾驶的看法。他想做到的是全生命周期的OTA，比如说一款新车卖车之后一年、两年、五年，还能有OTA的技术。

传统行业是提供全生命周期的更新服务，软件现在都是搭售的，和硬件绑定在一起卖出去的。

软件定义汽车，在中国或者在其他车企上并没有跑通目前的模式，这是目前的现状。下一代的怎么做解耦，解耦之后能够独立的商业模式走通，这可能是重点考虑的内容。

恩智浦大中华区汽车事业部总经理刘芳阐述了高性能计算加速汽车智能化转型的相关内容。

有些厂商直接往中央处理上走，甚至独立搞芯片，把算法安全按照自己的要求做出来，或者渐进式的可能逐步的先做一些部分的区域化，做XCU，把一些域控制器也好，或者说相近的域控制器，把它整合起来。

其实根本的目的是功能逻辑上的整合往未来SOA的架构上去升级，走订阅模式，走服务模式，服务型网关，把一层一层的硬件叠加起来，使得软件平台可以共享资源。

均胜电子副总裁、均胜智能汽车技术研究院院长郭继舜博士认为，在感知、预测、决策、规划、控制中，感知还是现在最难的。基于数据驱动的感知和分类方法就是现在做得非常多的深度学习，它的优势是需要专家知识，但是深度学习是比较暴力的，可以通过大量的标注数据就能训练出来一个相对不错的模型。

分论坛四：感知融合技术

福瑞泰克智能系统有限公司首席技术官沈骏强博士指出，每一个传感器都有它的优点，也有它的劣势。传感器融合就是要对各种传感器能够做到扬长避短，取一个传感器的长处，避免某一个传感器的弊端，能够做到1+1>2这样的效果。

一径科技CEO石拓介绍了旗下的MEMS激光雷达，从早期的地图测绘，到后面自动驾驶的发展，从L2到L2.9，一直到L3、L4，都扮演了非常重要的作用。

MEMS激光雷达技术是指一个激光器的发射通过MEMS的微振镜，在水平方向和垂直方向的驱动下，实现一个快速偏转和慢速偏转，从而实现一个扫描。

对于MEMS激光雷达，无论是商用车的量产，还是L3的ADAS应用也好，还是后面的远期的L4的robotaxi的全无人应用也好，无论是哪种应用场景，对它的要求都是低成本，高可靠性的量产。

采埃孚中国区电子与驾驶辅助系统的工程副总裁邢勋预计，市场到2026年是L2和L2+为主的阶段，2026年底的时候，慢慢可以看到一些量产，L3的激光雷达、采埃孚的长距雷达都是以L3为主。

从市场的成熟度，对产品追求路线的理解有限。随着时间的推移，在L3的项目上了解更多，理解更深刻以后，2026年以后会进入一个加速阶段，目前国外所有的大厂都在看L3的量产，也是对预控制器的要求，因为传感器的数量，所以对预算平台的需求也越来越大，也会看到整个市场的变化。

Ouster中国区负责人刘志刚介绍了面向工业和行业的VCSEL芯片和SPAD芯片，这两个芯片组合在一起，就得到了一个激光雷达。2018年推出第一代产品时的最远距离是120米，去年的时候最远距离是240米

法雷奥中国的CTO顾剑民博士介绍了长距雷达——SCALA二代，可以配置不同的需求。私家车、无人卡车、robotaxi、无人物流车，可以通过不同的组合，长距和近距的雷达组合，来满足绝大部分出行客户的需求，是一个比较灵活的，可以通过不同的种类和数量激光雷达的组合，来满足用户的需求。

楚航科技联合创始人兼COO李烜分享了比较火的一款生命体征雷达，用来感应和检测人的呼吸和心跳，这款雷达一般是用在车内，它能实现以下四个功能。

1、可以探测车内有生命特征的物体，包括婴儿或者宠物。可以有报警，避免悲剧的发生。

2、实现一个站位情况的告知，这样就可以把某一个位置上是否有人。

3、可以用智能座舱做一些空调，或者音响的一些设计参数。

4、同时可以检测驾驶员的生命体征，看是否满足驾驶的要求。还有手势识别，未来有一定的需求。

在圆桌讨论，围绕如何构造合适的多传感器融合框架，福瑞泰克CTO沈骏强博士，维宁尔全球执行副总裁、中国区总裁张玺，东软睿驰智能驾驶业务线总经理刘威博士，智驾科技COO&联合创始人杨腾飞，知行科技副总裁李双江等发言。

分论坛五：智能驾驶测试和评价技术

中汽中心智能网联开发应用技术总监郭蓬指出，对于网联来讲，人们希望无时无刻生活在万物互联的环境中，从而就影响人们随身携带的东西也要把人们带到互联网生活中。

汽车作为人类重要的交通工具，也希望汽车生活在无线的网络中。网联的变化就由汽车以前简单的终端，变成了互联网浩瀚大海中其中一个小节点。

在测试过程中需要给汽车搭建一个不同的网联环境，智能网联汽车的变化不仅给开发带来了很大的变化，其实给测试同样带来了非常大的变化，就是说测的不仅仅是道路，测的还是整个道路和交通环境交通系统。

中国汽研智能中心前瞻技术中心主任胡孟夏博士谈到中国汽研这些年基本上形成了以场景为核心的自动驾驶测评体系，可以看到场景分为普通、危险、边界，针对不同场景的特征有对应的测试工具来进行支持。

对于大量生活中遇到普通的场景，它的安全性不是太大问题，但是要追求它的覆盖性，这个时候采用云端高并发仿真，同时通过实际道路的测试，这样的话通过真实交通进行检验，这样道路测试的设备和工具已经开发了。

百度自动驾驶云首席产品架构师姚发亮介绍了百度内部这套云仿真平台叫DreamLand，它可以提供内置高精地图，提供海量测试场景，日行百万公里，多维度评价体系。

从大量真实道路测试里面转换出来千万级别场景，另有比较完善的评价体系，经过1万多次迭代，形成了比较受大家认可的评价体系，总体分为六大类，分为基础、安全、交规、体感、智能性、个性化。

MathWorks中国资深应用工程师自动驾驶首席专家王鸿钧介绍RoadRunner——用于智能网联和自动驾驶3D场景。它有两个重要功能，一个是创建路网，另一个对应路网3D建模。可以直接导入像OpenDRIVE和OpenStreemap等地图格式，生成结构化路网。

西门子工业软件自动驾驶产品线大中华区总监黄汉知分享了三个部分：1、数字化仿真，自动驾驶系统开发测试的必备利器。

自动驾驶仿真开发测试应用案例。

3、数字孪生核心技术之一：环境感知传感器建模。设计阶段有高频电池的仿真做毫米波雷达的分析，有车真做激光雷达的分析。测试阶段可以做各种各样HIL，路试阶段有道路数据采集方案，支持OTA升级全生命周期迭代过程中海油功能安全分析的工具。

襄阳达安汽车检测中心智能网联检测部部长张帆认为，从现阶段智能网联汽车行业现状来看，当前标准体系还未健全。虽然国家法规发布了各种管理规范，但通过目前测试的数据和测试的结果，目前智能网联的一些技术还不够完善。它背后需要大量的实验验证来支撑它解决后面的长尾效应。

目前行业上是怎么测试的呢？三支柱法，封闭场地测试，虚拟仿真测试，公开道路测试，三种测试互相互补，定位不同，要求不同，顺序不同。如比如说公开道路聚焦于自然驾驶场景，封闭场地测试聚焦于法规场景和极限场景。虚拟仿真测试聚焦于边角场景。

腾讯自动驾驶仿真技术总监孙驰天分享了如何还原一个测试区域静态场景的测试工作，首先是基于真实场景做标注，为了减少标注成本，并且极大的丰富数据集场景，构建了一套工具链，一个是场景生成的算法。

另一个是场景识别的算法，这两个算法是闭环互相提高的迭代方式。首先采集一定的数据进行一定虚拟场景的生成，基于虚拟场景生成，生成真值信息，通过对抗生成网络来生成更多带有预标注或者标注结果一个真实的图像。

在圆桌讨论中，围绕自动驾驶仿真的核心价值和应用趋势主题，西门子工业软件自动驾驶产品线大中华区总监黄汉知、PTV中国总经理沈畅、IPG Automotive中国总经理黄晓、 Cognata中国区副总裁王健夫、浙江天行健（PanoSim）总经理李祥明发言。 

分论坛六：地图定位

武汉中海庭CTO罗跃军博士表示，未来要提供的愿景是数据引航，成就自动驾驶商业大时代。

在大数据基础上，提供车载的时空数据大脑，场景的数字卵生级，以及数据生态平台，先服务自动驾驶，再逐步服务于智慧出行，未来打造基于位置+的数字商业和数字社交这样的一个服务应用。

实现数字驱动整个世界的数字化，能够构建高清晰度的位置+的服务生态，将5G、北斗相应的地图数据打包，能够重构高精度位置的服务能力，为互联网、交通、AI整个智慧出行提供相应的服务。

千寻位置智能驾驶事业部总经理郦可认为，极致的产品的性能和极致的服务体验是去保证高精度定位工业化这个体系成立的一个核心目标所在。

它最核心的就在于全栈的自主研发，包括一站式的性能的保证，目前千寻的服务包括车路协同的质量体系，全生命周期服务，完备的生态体系以及整个信息安全的合规六点，也就是一个汽车工业化的体系。同时也有一些确定性的方向，这些方向也是千寻持续要去投入，包括星地一体全球化服务、完好性、全系统全频点、全场景的定位算法，以及全生态的适配。

立得空间信息技术股份有限公司研究院院长张文俊指出，现在针对自动驾驶一个多样化的高精地图的需求，可以通过我们的平台化的生产能力，来完成定制化的地图生产，来提供多样化的地图服务方案，并且针对性的来去使用地图采集设备，提供智能化的生产工艺，来帮助用户获得智能驾驶能力。目标将高精地图和自动驾驶的技术应用到更多的场景里面去，实现更大的价值。

华为智能汽车解决方案BU政策与标准专利部定位技术专家张国龙认为，从高精度地图制作来看，整个后端融合定位难点主要在城市的道路，它是比较复杂的，难以保证精度；另外就是多次采集的一致性，这也是比较大的问题；还有就是大范围制图的效率。

对于车端的实时定位来说，难点主要是定位精度无法保证实时的紧急处理；另外就是功能安全的需求。

武汉四维图新总经理、地图云产品中心技术研发副总经理韦鸿鹰的观点是，合规对于高精度地图来讲也是一个比较大的挑战，无论是数据的偏转，还是审图，还是数据的安全，都会面临着比较大的合规风险。

四维图新和友商、国家层面的多部委一起在联合推进相关标准的制定，做一些实际的方法论证。整个合规是需要业界和政府一起共同去推进，把这个合规的制度以及方法梳理清楚。

六分科技副总经理王平细述了六分科技的整体解决方案。基于北斗系统，兼容其他GLONASS、NRTK战略等五大系统，兼容三大服务，第一类是厘清（NRTK）服务，第二类是星璨（开发中），第三类就是完好性，将来会对车辆发布完好信息，也满足车辆对安全的需求。基于这三类的服务，在终端又基于定位芯片，包括车载的惯性单元和轮速计等数据信息。

武汉大学教授章红平认为，时空智能是指只有对时间和空间的变化进行了感知，同时根据这个变化感知到了以后，对行为、决策产生了影响，形成了一个决定，这个时候才是真正意义上的时空智能。

也就是说，首先你要感觉到时间空间的变化，依据这个变化你做出了一个决定，至于这个决定怎么执行，是机器人执行，还是各个行业里面的管理系统执行，那是执行层面的问题。

再说智能，感受到时间空间的变化，谁来做决策呢，首先机器它做一道决策，所以说时空智能它服务的对象不仅仅是人了，除了人之外，还有机器，这个机器是泛化的，不仅仅是机器人，包括城市大脑等等。

在圆桌讨论中，围绕高精地图众包更新趋势及合规性主题，武汉大学教授章红平、北云科技CEO向为博士、立得空间智能机器人事业部总经理黄维、武汉中海庭CTO罗跃军博士、千寻位置智能驾驶事业部总经理郦可等发言。