11月14日至15日，由中國人工智能學會、嘉興市人民政府主辦，嘉興市南湖區人民政府、嘉興科技城管理委員會、浙江未來技術研究院（嘉興）共同承辦的2020第十屆中國智能產業高峯論壇（CIIS 2020）在嘉興南湖舉辦。在11月15日舉辦的智能駕駛產業專題論壇上，中汽創智科技有限公司首席人工智能官丁華傑先生爲我們帶來了題爲《AI賦能自動駕駛的幾點思考》的精彩演講。

丁華傑中汽創智科技有限公司首席人工智能官

以下是丁華傑先生的演講實錄：

全球汽車行業正迎來“智能化、網聯化、電動化和共享化”的四化時代，給我國汽車產業發展帶來了巨大的挑戰，同時也帶來了極好的發展機遇。

首先，智能化的未來趨勢。蒸汽機時代、電氣化時代、計算機時代到目前的人工智能時代，每一次產業革命的變革都帶來國家和行業的崛起、興盛和興衰。目前行業已經形成的共識——自動駕駛是人工智能應用的重要場景。自動駕駛能帶來安全、出行的效率、出行的變革，包括全新的增量產業鏈。

傳統的產業鏈處於壟斷的地位，如ABCD(奧托立夫、博世、大陸、德爾福)四家公司，掌控了汽車行業內多數核心部件，包括髮動機、變速器、底盤相關領域，形成了巨大的壟斷壁壘，新創企業想進入非常困難。

智能網聯自動駕駛新增了傳感產業鏈、智能交互產業鏈、系統產業鏈、車路協同產業鏈和算力產業鏈五個產業鏈，對ABCD四家來說都是一個新興的、不太擅長的領域，因此給大家帶來很多發展的機會。

與此同時，由於新產業鏈的誕生，整個汽車交通領域的價值鏈正在重塑。如美國Google的無人駕駛公司Waymo，市值達到了1千多億美元。相對生產汽車的企業，美國汽車三巨頭變爲兩巨頭，市值加起來不如900人自動駕駛的市值高。讓我們重新進行了思考，是金融資本市場的估值出現了問題，還是未來的行業前沿和未來預期有了不確定性，都值得行業內每一個人思考。

世界各國對自動駕駛都給予非常大的厚望，出臺了很多政策掃清各種政策障礙，輔助發展。與此同時，伴隨發展各行各業都投入巨大的人力物力做這個事情，但離大規模的自動駕駛商業化落地有一定的距離，像無人出租車這種有待時日。怎麼做？通過自動駕駛分級L3、L2、L2-、L1，爲自動駕駛落地提供了一條可行之道，加上自動駕駛產業鏈帶來非常可觀的收益，足以使目前行業內做一些事情。伴隨自動駕駛的分級從上往下、從下往上，爲不同自動駕駛打通落地提供了不同的可能性。

面對巨大市場空間，各行各業從芯片、整車廠、系統競爭、出行領域、芯片、系統領域、部件、軟件供應商都做了大量的工作，多個行業投入資金、人力、物力，產生巨大的價值。我們看到國際上的車企巨頭進行聯盟化的方式，共享商業技術聯盟化。

自動駕駛終端市場也非常重要，這是麥肯錫2019年做的中國汽車消費洞察，從這個調查來看，70%~75%的車主願意支付不超過總車價格的5%，來購買某項服務。ADAS的服務比例更高，意味着市場空間潛力非常巨大。回顧過去幾年內，包括ADAS的增長率非常高，將近100%的增長。伴隨整個系統的增長，2018年攝像頭裝機量達到2000多萬個，雷達也在快速增長，毫米波雷達也在增速。

我們也看到一個現實情況，如特斯拉車主有一個統一的外號叫做“韭菜”，買特斯拉的車，買完不知道明天是什麼價，可能想賣二手車你會發現新車更便宜了，從35萬元到32萬元、到29萬元，到前幾天的25萬元，可能再過幾個月的19萬元，一直在變。但是隱含在“韭菜”背後的一些東西我們也看到，事實上自動駕駛特斯拉智能軟件一直在增加，從2019年四五月的3.5萬元，到2020年6.4萬元，到未來可能更高的價值，前不久美國又漲了2000多元，自動駕駛軟件層面的盈利一直在加大。

給我們提供另外一個啓示，賣車越來越不賺錢了，新興的車企並不指望車的銷量帶來利潤，通過一個車賣出去之後軟件的賦能，功能的售賣帶來新的利潤增長點。

2019年特斯拉的銷量，FSD的單件售價超過1 000美元，盈利超過了10億美元。

下一代自動駕駛怎麼做，我們要做什麼事情？中汽創智是在這個背景下成立的，4家公司三家主機廠，2020年6月2日註冊成立，註冊資本金160億元人民幣，對供應鏈和核心零部件關鍵技術進行研發；關鍵技術研發及核心零部件供應鏈存在轉移升級風險，整合國家級戰略力量，組建新型的央企創業聯合體。

此行業背景之下汽車行業要做什麼？有兩點值得思考。

1.硬件的變革。大家耳熟能詳的SOA不是一個架構，是方法論，SOA架構的變革能夠爲自動駕駛帶來思考以及助力。我們講自動駕駛第一想算法怎麼做，軟件怎麼做？算法和軟件在自動駕駛落地過程中只佔極小一個環節。這是自動駕駛新增或者是改變的零件。除雷達、傳感器、算法之外，還有整車的變化，它對整車落地的挑戰非常大，不是一時一刻能夠改變的，包括軟件、硬件、操作系統都需要做大量的工作。

2.電子電器的變革。從此圖可見，博世預測未來電子電器的一個趨勢，從分佈式的到集中式，以及到中央的技術平臺，三步走，中間融合了好幾步。過程中100個控制器到幾個控制器的轉移。我們原來供應商做事就是一錘子買賣，量產之後支持SOP6個月，6個月之後項目結束。現在事實上如果我們想售賣軟件，把車賣出去之後，半年後再升級軟件再賣錢，實際上需要全生命週期的支持，原來的商業模式實際上沒法支撐。

我們需要做什麼事情？技術軟件和硬件的解耦，應用軟件和應用軟件的解耦，應用軟件控制器硬件的解耦，以及應用軟件和傳感器硬件的解耦，做到這些纔有可能。

回顧一下目前做的。特斯拉三代的電子電器架構，從早期的MadelS的4個域控到多域的控制，部分的形態實現了超越。其實通過技術架構創新服務商業模式的變化，這是它能做到的一些事情。

我們要正視自己目前多數主機廠的差距。我們看還是相關的博世預測，匹配上時間，1990、2010年滯後於預測。分佈式繼體階段、分佈式轉換、跨域平臺等，特斯拉走到了FST，差別還是比較明顯。

這個層面需要做什麼事情？我們需要將不同傳感器、硬件進行孵化抽象升級，互相調動做這個事情，面向系統架構，服務最核心通過抽象手段和系統最基礎單元，最終實現全車智能化。除了架構還有域控制器，就是算力的變革。算力的變革，這兩年都講SOC AI芯片，講人工智能的算力，前幾年汽車行業還在使用8位、16位的CPU,這些對於汽車來講是個巨大的變化和挑戰。雖然傳感器的增長，AI網絡預算需求的增加，要求越來越高。傳感器增多、感知算法加深，域控制器正在加速普及。

市場預測當下及不遠的未來，域控的需求和市場空間非常巨大。域控和高性能的計算平臺的前提是算法的前提。要滿足車整體的協調性，這是典型域控廠商做的事情。這是奧迪最早的域控，它的zFAS並不是成功的產品。包括特斯拉的FST，有自己神經網絡算法上的深入突破，也研發了自己的芯片。

除了硬件外還有軟件。軟件到算法，軟件架構、融合規劃控制，融合控制器軟件也是非常核心的內容。做控制器軟件的要充分利用每個傳感器，之前車上裝4個環視的車很多，只是做一個拼接、渲染、投屏，智能化非常有限，要把人工智能技術進行應用，這樣做纔有意義。與此同時，爲了做這個事情，也是中汽創智做的事情，我們會打造人工智能引擎，從感知到定位、到融合都會做相關的中臺，上面做一些服務，後面包括一些技術平臺，包括前視方面，車道線、車輛、紅綠燈、交通的標識檢測方面等做大量工作。感知算法做的是軟件平臺，軟件平臺也很關鍵，模塊化區域適用這種需求，滿足區塊化、智能化的要求。還有基礎軟件是我們的重要途徑，包括我們正在用的操作系統CP、AP、OS。

因爲我們做人工智能，在功能安全上未必有預想的效果，就像是需要孩子考100分，還是需要每次都要考100分，難度很大，但是要想辦法從不同維度去解決這個問題，有些功能怎麼拆分，怎麼做相關的性能系統，保證功能安全做得非常好，滿足各項之，又不超出行業內基本的技術上限，要做大量的系統工作。

最後，我們做自動駕駛，不僅是把技術落地，最重要是我們技術內容迭代，能夠更新和自生長。通過AI賦能產業鏈價值。開發數據採集，到數據迴流、數據挖掘、產品構建、測試數據、模型訓練、重新上線、二次反饋，到bad case數據應用，整個閉環形成產業鏈的價值。

（本報告根據速記整理）

CAAI原創 丨 作者丁華傑先生

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