以AI技术为基础，智能驾驶汽车正在稳步向前发展

智能化是合众重点投入和支持的创新技术。合众的智能化平台叫PIVOT， 是Personal Intelligent Vehicle Operating System的缩写，即个性化的车辆智能系统。同时PIVOT又是支点的意思。阿基米德的那句‘给我一个支点我能撬动地球’，大家都比较熟悉。合众希望以智能化为支点，持续创新和探索，这是合众的阿基米德规划。

在智能座舱方向，大家看到一系列的技术，由于时间关系，总结以下三个方面：

1. 对车辆驾驶者和使用者的多方面的感知，比如语音和视觉感知技术。通过语音和视觉进行身份识别，通过语音和视觉进行车辆驾驶意图的识别。

2. 对车辆驾驶者和使用者的多方面的分析。包括驾驶行为，驾驶习惯，出行习惯，娱乐爱好等进行分析，通过这些分析形成闭环，不断优化和改进我们的设计。

3. 对车辆驾驶者和使用者的多方面的便利，尤其是安全提醒。这些包括更多在驾驶过程中语音技术对此导航，空调，灯光，也包括娱乐信息等进行控制，让驾驶者能更集中于车辆驾驶，也包括驾驶疲劳的检测与提醒等等一系列的技术。

这里想简单介绍一下合众首次采用的生物识别技术。有些车主，尤其是女性车主，会把宠物遗留在车里，更重要是小孩，这些事情大家可能听说过，有这些事故发生。我们就通过生物识别的技术，通过车内生命体的检测，就会对车主进行提醒，并控制车窗保证车里面有一定的空气流通。

我们期望通过这些技术，让车辆不在是冷冰冰的出行工具，而是有情感的出行伴侣。比如我们的哪吒U配置小U机器人，可以实现多功能的互动。

在智能驾驶方面，合众有自己的原则，是什么呢？合众坚持自下而上的原则，即从辅助驾驶到自动驾驶的发展路线。也即只把成熟，安全，可靠的产品推向市场。 有一些公司是采用自上而下的策略，一开始就是采取相对比较高级的自动驾驶。我们是坚持自下而上的，从辅助驾驶开始，因为这里面涉及到安全、技术成熟、技术可靠，我们坚持把成熟、可靠的产品推向市场。即便是辅助驾驶，这里面会涉及到各种各样的安全问题。

我给大家举个例子，比如智能化巡航技术，前面有车就自动跟前车保持一定的安全距离进行行驶，如果没有车就保持一定的速度沿着当前的车道行驶。驾驶者一旦习惯这个功能之后，他就可能注意力分散。如果出现紧急情况，辅助驾驶处理不了，需要驾驶者处理，驾驶者对车辆和周边情况不一定很熟悉。但是它是辅助驾驶，它要求人是车辆行为的监控者。一旦你适应了辅助驾驶，人的反应本来就长，大概1秒的时间，这样一来，反应时间更长。在紧急情况下，你可能会把油门和制动踏板弄错，这都是非常大的隐患，这就是辅助驾驶的安全问题。机械和人之间的互相兼容，是非常需要关注的安全控制问题。

智能驾驶包括很多技术，比如感知技术，对车内环境，车外环境，障碍物，周边车辆，交通等进行感知，也包括对驾驶者感知；比如规划技术，这是非常复杂的路径规划和优化，尤其是避障；比如决策和控制技术，在10ms及更短的时间决策车辆行为并进行转向，刹车，驱动等一系列车辆的控制。 包括感知信息、场景信息、各种各样的融合技术，后面我还会提到。感知有各种各样的感知，包括雷达、摄像头、激光雷达，每种传感器都有局限性，有些在恶劣天气下是不行的，有一些在黑夜下是不行的，有些对特殊材料障碍物是不行的，所以这样技术就需要融合。

后面也是一样的，先不说复杂场景的规划问题，场景不可穷举，人工智能的技术也存在不可分析的问题，所以也同样需要不同的技术路线的融合保证规划的可靠；就说计算平台吧，大家比较熟的EMS、BMS、MCU都是采用嵌入式芯片技术和嵌入式操作系统。到了智能驾驶，有海量的数据需要处理，有海量的运算需要进行，这些不是嵌入式系统所能承受的。

比如一个摄像头的一帧就是百万的像素，智能驾驶一般需要5到6个摄像头，一秒需要30帧高清图像，所以数据是海量的。物体识别和路径规划都是在海量数据条件下的大规模并行计算。所以不仅需要MCU， 还需要GPU， FPGA，SOC等等，在算力方面一点也不比现在的计算机低，同时是并行异构计算平台体系，是高性能的计算，是多平台的融合。 这一系列的都是智能驾驶面临的挑战。

交通问题大家都比较了解，第一是安全，全世界每年有120多万人死于交通事故，并且94%是人为原因。智能驾驶每降低5%的交通事故，就可以挽救6万人的生命。这从技术上是完全可行的。第二是交通拥挤，每天多少人堵在路上，还有国内的停车难，车辆很多，利用智能技术提高车辆的共享使用是解决方案之一。

这是SAE对智能驾驶的分级，不详细看了，这里面涉及到几个问题：首先是谁是控制者、谁是监管者、谁是接管者，分级还是非常的复杂。从L3为界，L3以上就是机器控制，机器监控和机器接管。L3以下就更多是人进行监控和接管了。合众有合众对智能驾驶的理解，分为陪驶，代驾和专属司机三层，在驾驶过程当中，出现安全问题的情况下帮助你，就是陪驾。专属就是我来给你全程驾驶，即自动驾驶。

智能驾驶会带来一系列的产业变化，不仅是主机厂，还有新的产业链， 包括传感器，智能平台，操作系统，共享出行等等，它也会对车辆开发有一系列的变化。比如开发周期更短，比如采用OTA进行功能升级。这些都是汽车产业的一些变革。

这是今年底我们要推出来的哪吒U车辆，拥有L2.5级别的智能驾驶功能。快速的介绍一下，车辆有21个传感器，和特斯拉的传感器数量是一致的，有8个摄像头。视觉芯片是Mobileye EQ4，有2000多行代码，功能包括自适应巡航、自动紧急刹车、碰撞、交通拥挤辅助等等，这是目前车辆拥有的功能。以APA（辅助泊车）为例，我们采用的超声波雷达的融合技术，单一超声波雷达的探测距离是3-5米，同时横向精度很差，融合后探测距离达到7米，横向精度提高10倍还要多。当然，如果采用大功率和窄FOV超声波也是可以达到同样效果的，但成本是成倍的增加。

这个视频展示是目前我们在做的L4级别的智能驾驶示范车辆，采用高清地图，激光雷达和高精度定位。在我们的桐乡厂区里面做无人驾驶。实现全自动的泊车，实现30公里/小时厂区环境的无人驾驶，实现行人避让等等。但是需要高清地图的辅助。它不仅通过车本身，还能通过其他的比如V2X进行环境感知，以此达到融合。

智能驾驶不仅仅是驾驶，汽车技术发展到今天有几个大的变化：1.软件量在急剧的增加，以前汽车代码量是不超过100万行，但是智能驾驶是上千万到数亿行的代码量。2.车辆的功能和控制器数量也在急剧增加，目前的豪华车辆的控制器有100个之多。这就要求也催发车辆技术的变革，并需要各种各样的技术的碰撞与融合。现在的主机厂做的是什么呢？是机械零配件的集成。主机厂拥挤整车机械平台，把来自不同零配件供应商的机械零配件组装成一个汽车，配有测试体系保证产品质量。

现在控制系统越来越多，软件也要成为供应商，主机厂不可能什么都做。软件要成为供应商就要有软件平台进行集成，这就是汽车操作系统。汽车操作系统把各种各样的软件零配件组装起来，实现复杂的车辆功能。同时还有开发周期和开发模式的变化。

比如以前车辆的功能在车辆开发时已经定义好，车辆推向市场后汽车的功能不会发生变化。类比功能手机，我们把这个叫功能汽车。今后有了操作系统，车辆的功能在推向市场后照样可以改变，可以通过推送新软件或者更新部分软件对车辆进行二次和多次赋值，这就是智能车辆，这是车辆操作系统的价值。合众公司已经进行汽车操作系统的开发，同时也邀请和希望更多的有同样理念的供应商和朋友们一起进行汽车操作系统的开发，共同为中国的汽车行业做些有价值的技术。

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