PG电子7月5日-7日，由中国汽车工业协会主办的第13届中国汽车论坛正在上海嘉定举办。

　　感激主办方的邀请，正在这个论坛上我分享一下智己关于智能驾驶发扬趋向的考虑和探寻。

　　最初先容一下智己汽车，咱们设立于2020年12月25日，是由上汽、张江高科、阿里巴巴协同出资打造的全新用户型科创公司，咱们勉力于成为智能时间出行改变的告终者。

　　客岁咱们量产了第一台车L7，正在电动车周围塑造了驾控标杆，本年一季度咱们量产了第二台车LS7，正在市集上取得了消费者的广大好评。本日跟群多分享一下咱们正在智能驾驶方面所做的劳动，以及关于手艺趋向的考虑智能。我的先容分三片面：

　　第一，智己从来以打造“更像人”的智能驾驶体验行动咱们的开荒宗旨。连合这个宗旨我先容一下智己正在智能驾驶开荒方面的履行。

　　第二，先容一下咱们是怎么告终这个宗旨的，咱们通过打造“更像人”的智能驾驶告终平台，搜罗硬件平台、数据平台、算法平台，告终开荒宗旨。

　　最初，从打造“更像人”的智能驾驶体验宗旨开赴，咱们的手艺旅途是基于场景举办用户体验的深度开荒，打造有温度、更像人的智能驾驶产物，告终不同化的用户体验。

　　智己正在这方面的底细得益于2014年初阶上汽集团就设立了前瞻工程团队，正在智能驾驶体例、规控等周围举办了前瞻性推敲。2017年设立了人为智能实践室，初阶正在深度进修方面举办总共构造。2020年初阶，智己正在智能驾驶周围和咱们的协作伙伴沿途联结开荒。正在2021年的时期，连合智己第一辆车L7的量产，咱们好手业内率先应用多传感器、多职司transformer模子，基于时序BEV机造，告终one model感知模子落地量产。正在2023年3月，咱们公布了行业内第一个基于深度进修的数据驱动筹划模子。

　　光讲这些群多大概感觉不是很深远，因此我举几个榜样的场景例子，浮现咱们如何打造“更像人”的智能驾驶。

　　拥挤场景变道的时期宗旨车道的车间隙对比幼。四周的情况纷乱，譬喻其他车辆正在连续加快、减速PG电子，因此靠智能驾驶体例告终变道离间对比大。

　　这个视频浮现的是智己智驾体例正在拥挤工况下告终的陆续变道，行为绝顶丝滑，就像老司机相同。从手艺处置计划来讲咱们做到了两点：

　　1、关于车距、车速情况的精准感知和预测，譬喻关于他车车速的感知精度抵达了0.28m/s，智力帮帮咱们告终正在纷乱情况下的精准变道。

　　这个视频很好评释了咱们是怎么通过数据驱动的形式告终算法的提拔和迭代的。这个视频内部的橙色线是算法筹划的轨迹，白色线是专业司机的轨迹。可能看出两点：

　　1、算法和专家司机的轨迹绝顶贴近，证据正在拥挤跟车的时期，告终了更像人的驾驶体验。

　　2、同时也展现了咱们通过数据驱动的形式告终算法迭代的道理，两个轨迹依旧有差异，这个差异即是咱们正在算法进修时要优化的宗旨。

　　这个场景正在智己IM AD体例中，做到了车辆隔绝绝顶近的时期，做纵向减速的同时会举办横向幼幅度躲闪，像人开车相同，可能大幅度消浸人为接受率，提拔驾驶员关于智能驾驶场景下的管造决心。假设是前线的宗旨车是低速切入的话，这个时期体例会举办安适的减速，不会让驾驶员有担心适的感触。假设前线的宗旨车是高速行驶，通过感知模子的精准占定，咱们占定出来没有碰撞的危急，这个时期自车不会减速，可能升高行车安适性。

　　针对用户的痛点，譬喻正在微幼的停车位，车停进去之后周边又泊了许多车，如何把它泊出来？可能应用一键脱困效力；又譬喻咱们正在水准车位泊入的时期，可能应用“视觉交融辅帮停车”的效力。可是假设本身泊了一段如何办？这个时期可能用“一键贴边”的效力，车辆会自愿与途沿举办对齐，告终水准车位的顺畅泊入。尚有“一键循迹”，假设正在幼区内部寻找车位，正在微幼通道开到断头途却浮现没有车位，如何退出去？智己IM AD体例供给了一键循迹退出的效力。

　　咱们永远环绕用户体验，基于场景打造智能驾驶体验，咱们依然公布了绝顶多的效力，这些效力咱们不逐一赘述了智能。本年下半年，咱们还会推出智己细心打磨的“都邑领航辅帮”的效力。我直接拿视频，群多可能看一看。

　　第一个是浮现IM AD体例的途口避障才气，视频中过程了两轮车和横穿马途的行人，咱们的车可能做到安定避让，没有接受。

　　第二个是浮现纷乱夜间场景，有逆光况且人车混流，咱们的IM AD体例也可能做到轻松应对，绕行通过。

　　从手艺门途看，从智能驾驶停车的角度来讲，发扬趋向是帮帮更多品种车位的泊入，譬喻改日立体车库，纪念停车和代客停车，以及改日和端到端的智能驾驶陆续性场景怎么连合起来。

　　行车方面来讲，咱们慢慢解放人的脚、手、眼，领航辅帮体例从高速高架到都邑辅帮驾驶，向L3的Hands-free、Eyes-free发扬

　　智己打造下一步智能驾驶体验的宗旨也优劣常分明的，打造端到端的智能驾驶。前面正在朱师长陈述当中也提到了，现正在城区盛开的高精舆图相对有限，鲜度和更新频次也是另一方面的题目，因此咱们和高精舆图的行业同仁也正在斟酌。发扬目标很清楚：重感知、轻舆图。咱们看到了舆图的协作伙伴也推出了轻量舆图，这是改日咱们智驾推敲迭代的目标。

　　可能做到更像人的智能驾驶体验，得益于咱们有一个壮大的硬件平台，智己的硬件平台并不是全体堆料，从传感器的角度来讲咱们是争持走以视觉为主举办交融的手艺门途，会渐渐裁减关于毫米波雷达和激光雷达的依赖。

　　从计较平台角度来讲，从之前的Xavier、Orin，到本日咱们正在做的One Box，下一步还会朝着One SOC的目标演化。

　　从数据平台来讲，智己依然搭筑了第四代数据工场，从数据搜罗、管造、自愿化标注到算法模子迭代可能告终完备的闭环自愿化。数据不单用于算法自己的迭代，也可能用于开掘用户正在场景当中的痛点。

　　从算法的迭代方历来看，关于智己来讲有三个D：DDLD、DDOD、D.L.P。DDLD和DDOD代表咱们正在感知智能方面的探寻。

　　DDLD是基于数据驱动对道途特性举办识别，正在视距以内通过精准感学问别道途特性，正在视距以表连合道途拓扑举办成家交融，如许可能对情况举办更好的预判。

　　DDOD，连合空间占用的形式，关于道途上的列入者，搜罗车辆、两轮车、人举办占定。光有感知智能不足。本日群多议论对比多的依旧感知智能，可是智己正在履行当中浮现，咱们本日遭遇的基于筹划导致的题目，是感知导致接受题目标10倍。因此咱们本年3月份公布了基于深度进修的筹划算法DLP，改日咱们发扬的宗旨是把感知智能和认知智能（DLP）举办完备交融。

　　跟着电子电气架构蚁合化的发扬智能，驾和舱正在举办交融。正在3-5年内，依旧人机共驾为主。这个流程当中如何让人更好驾驶，可能正在智驾的状况下让人更有决心，肯定是须要驾和舱举办富裕交融交互。

　　GPT带来了智能驾驶和智能座舱正在云端举办预锻炼、仿真等方面神速提拔的大概。一方面跟着智驾算法的神速迭代，智驾的感知关于情况的意会乃至凌驾人类（由于它有超视距的消息），会接连提拔智能化水准。另一方面，借帮于智驾的才气提拔人驾体验是发扬趋向，譬喻智驾关于情况的感知才气，正在人开车的时期也可能带来帮帮。PG电子智己汽车郭辉：对智能驾驶发达趋向的研究