2022高工智能汽车年会：如何寻找换道增长新机遇？如何向上突破？

从2021年产业主旋律「突破·重构」，到2022年的「换道增长·向上突破」，中国智能汽车市场进入全新的发展周期，本土化、融合、换道、规模化成为关键词，从感知、计算到控制，全新的格局已然开启。

「中国芯」进入规模化上车周期，接下来将直面全球芯片巨头的加速抢单；从4D雷达到激光雷达，从红外夜视到高精定位，从域控制器到中央计算平台，从低级智能驾驶到高阶智能驾驶，从行泊一体到舱泊一体，智驾、座舱即将跨入全面融合时代，全新市场“蛋糕”已经显现。高工智能汽车研究院监测数据显示，2022年1-10月中国市场（不含进出口）新能源汽车前装标配搭载L2级辅助驾驶交付上险167.51万辆，前装搭载率首次突破40%，达到41.93%。在2022（第六届）高工智能汽车年会由诺博科技冠名的开幕式专场中，来自高工智能汽车研究院、理想汽车、毫末智行、东软睿驰、知行科技、联通智网、易航智能、路特斯等企业代表发表主题演讲。首先，高工智能汽车研究院重磅发布《2023-2025年智能网联产业趋势报告》，报告显示，今年1-10月，前向ADAS（L2含NOA）同比上年增长67.11%。NOA（导航辅助驾驶）同比上年增长116.25%。未来三年ADAS（L2含NOA）预计平均增速30-50%，来自几大细分市场的来自域控制器+基础软件（OS、中间件）、整车OTA、信息与网络安全等细分赛道的机遇值得关注。同时车企自研集成+供应商模块化协作将成为主流趋势。理想汽车智能驾驶高级总监、量产研发负责人王佳佳发表《理想汽车BEV算法理论与实践》的主题演讲。

据介绍，理想BEV感知算法包括BEV建图算法、BEV跟踪算法、BEV前融合算法。在理想4D BEV感知框架中，对多相机视觉特征和Lidar点云特征实现了特征级BEV融合，结合BEV检测，以及基于HDMapNet实时感知高精度地图的道路结构认知。该方案的优点在于充分利用多源传感器特征信息，可利用时序信息进行多帧观测校验，端到端大感知BEV架构，数据闭环持续迭代，算法能力高上限，能够处理城市、高速等多种场景。同时，BEV模型也对高质量数据规模提出了更高的要求。目前，大部分车企主要通过「多传感融合+功能标配」来构建持续的数据迭代体系；同时，在此基础上，对感知的硬件组合和场景覆盖进行更有效的升级。12月1日，理想汽车公布2022年11月交付数据。2022年11月，理想汽车共交付新车15,034辆，创下单月最高交付纪录，同比增长11.5%。截止到2022年11月30日，理想汽车累计交付量为236,101辆。毫末智行上海研发中心负责人孙宣峰发表《毫末三周年：新周期，新征程》的主题演讲。过去的三年，毫末智行突破大规模化、多车型自动驾驶量产难关。

据介绍，在2022年，毫末三大战役进入决胜期：数据智能技术之战、辅助驾驶城市场景之战、末端物流自动配送车规模之战。孙宣峰介绍，毫末MANA系统已经基本完成数据闭环；毫末城市NOH于2022年第四季度交付，另外毫末小魔驼2.0已陆续交付客户。东软睿驰首席科学家李冰发表《下一代软件开发平台赋能 SDV 驶入新阶段》的主题演讲。

据介绍，东软睿驰践行软件先行的创新开发模式，已经推出了支持软件先行的基础软件平台NeuSAR、软件开发平NeuSARDS，以及配套的工具产品平台NeuSARDEKit。其中，NeuSAR DS作为针对域控制器软件先行的完整基础软件系统，可以为汽车开发者提供支撑SOA架构的软件平台与方法论，包括整套基础软件开发平台、验证系统、工具链、以及针对典型芯片的硬件快速开发原型。诺博科技首席架构师李雷发表《下一代座舱域控硬件设计的挑战》的主题演讲。

李雷指出，下一代座舱域控的硬件设计还存在系列挑战，涉及安装空间、兼容性、热设计、有限的芯片资源 VS 复杂的需求等等，最重要的挑战还在于成本的控制。据介绍，诺博科技基于高通8155平台的座舱域控制器早已实现大规模量产，下一代座舱域控制器也在研发中。另外，诺博科技的智能化产品布局已经覆盖了智能座舱、智能驾驶、智能车控、智能网联四大板块，其中座舱战略已经覆盖完整的生态圈，并形成了完整的智能座舱全栈解决方案。知行科技 CTO 卢玉坤发表了《知行科技产品组合发展的“道法自然”之路》的主题演讲。

卢玉坤指出，企业的产品布局需要按照市场发展的规律顺势而为，当前智能汽车对用户体验提出更多元化深层次需求，企业需要打造贴合消费者需求的产品生态组合。据介绍，针对不同级别的智能驾驶市场需求，知行科技已经推出了服务经济型市场的L2及主动安全解决方案，以及面向主流市场车规级NoA/HPA行泊一体式域控制器iDC Mid，满足Urban NoA/AVP全场景智能驾驶高级需求的iDC High产品。同时，针对市场进阶需求，知行科技形成了多元化自然产品组合方案，包括1V、5V4R、6V4R，以及可满足L2++级需求的5V（8Mp）方案等。联通智网上海分公司总经理徐守龙发表《面向下一代汽车智能化的5G数字通信底座》的主题演讲。

他指出，智能网联行业需要基于算网融合和边缘计算的数字化底座， 联通智网基于算网融合和边缘计算打造出了5G数字化底座，该方案依托5G网络资源，基于分布式云计算和边缘计算技术，形成多场景、可运营、可在线管理的行业化云网一体的基础设施。易航智能CEO陈禹行发表了《“技术+量产”双轮，驱动自动驾驶向上生长》的主题演讲。

陈禹行指出，自动驾驶全栈自研可提升软硬件的匹配效率，加速量产进程。这是因为自动驾驶是系统工程，软硬件需要深度匹配，同时随着高阶自动驾驶面临的场景复杂度提高，这需要感知、规控各环节同步优化升级等等，全栈自研的方案则更具优势。易航智能基于全栈自研的能力，已经推出了L2级行车产品，推出基于单SOC的行泊一体基础版产品，NOA+泊车的行泊一体旗舰版，以及覆盖城市+ 高速+泊车的全场景FSD，可满足全方位量产需求。路特斯智能驾驶CTO 潘坚伟《ROBO Galaxy 智能驾驶的云端数据工厂》的主题演讲。

潘坚伟指出，智驾云是智能汽车的云端数据工厂，混合智驾云包括保密机房、私有云、公有云几大方面，分别解决安全合规的问题、解决海量存储的问题以及解决弹性计算的问题。而路特斯推出的ROBO Galaxy作为智能汽车的云端数据工厂，提供先进的生产力，可提供智能驾驶数据采集、合规、标注、训练、仿真、管理、和监控等全流程服务。在【是德科技】冠名的《智驾感知与系统》分论坛上，来自是德科技、行易道、恺望数据、智驾科技、IAE智行众维®、川速微波、澳鹏、纵目科技等企业代表做了分享。是德科技自动驾驶负责人祝晓悦发表《汽车智能化、网联化趋势下的测试挑战》的主题演讲。

是德科技对毫米波雷达形成了完备的解决方案，采用先进mmWave技术对车载雷达进行设计验证和性能测试，包括雷达场景仿真、车载雷达模组测试以及雷达目标仿真方案。据介绍，该设备专门针对ADAS以及自动驾驶的算法测试数据融合测试推出套方案。除了以上，是德科技也对激光雷达从研发到生产的的测试平台，快速验证激光雷达对目标的探测能力。行易道营销副总裁袁泽雁发表《车载高精度毫米波雷达的现状和未来》的主题演讲。

行易道面向面向下一代技术形成了完备的产品路径，包括基于超高分辨率算法、SAR成像算法，助力公司实现4D雷达和车载SAR（合成孔径雷达），并可提供基于多雷达360°感知的的融合感知方案。据透露，行易道基于4D雷达+压缩感知算法的单4D雷达AEB方案已经成功拿下韩国知名Tier 1的量产项目，预计在2023年量产交付。恺望数据 CEO 于旭发表了《什么是自动驾驶数据的新潮流？》的主题演讲。

“什么是自动驾驶数据的新潮流？在我们看来，是人的新“槽”流，一个槽点代表一个痛点，也是一个新的机会。”于旭表示。恺望数据在现场发布了其自动驾驶数据“槽流三件套”：一是新服务，从有序的流程到有心的服务；二是新效率，从更好的工具到全局的效率；三是新生态，从过去甲方乙方的关系，到价值连接的生态。智驾科技VPCOO杨腾飞发表《自动驾驶突围聚焦：规模化和数据智能》的主题演讲。

他指出，大规模量产的L2级别智能驾驶正在为高阶ADAS全面赋能。只有在现阶段实现低成本的数据快速积累，才能加速构建高阶技术壁垒。据介绍，智驾科技基于从感知到规控的全栈创新，已经攻克前装智能驾驶极限场景诸多痛点；已推出多个系列的MAXIPILOT® 产品方案，其中MAXIPILOT®1.0PLUS全速智能巡航系统已规模化量产。IAE 智行众维®汽车行业总监麻海舰《仿真赋能、数据驱动 X-In-Loop 技术体系推动智能驾驶安全落地》的主题演讲。

自动驾驶系统需要数据驱动，基于海量测试场景、连续仿真测试来持续验证，这其中，场景数据采集机场景工厂成为了关键。据介绍，IAE智行众维®的水木灵境场景工厂场景库已经覆盖了真实城市、高速道路场景，自然驾驶场景、CIDAS中国交通事故场景，以及ADAS法规场景，中国交通规则场景等等，真正实现了场景数据有迹可寻、有法可依、有需可取。川速微波CTO于松山发表了《面向5R1V ADAS系统的毫米波雷达解决方案》的主题演讲。

于松山介绍，针对当前ADAS系统功能感知痛点与功能安全需求，川速微波对前向毫米波雷达和角雷达的分别进行了优化设计考虑。比如，前向毫米波雷达硬件系统方面，采用单芯片射频处理器集成方案带来更高的稳定可靠性，稳定跟踪轨迹距离可达240米等等。同时在算法方面多维优化，通过多通道解俯仰向角度模糊，创新性的多径干扰抑制算法和先进的动静目标分离算法等等，软硬件一体解决了前向毫米波雷达当前存在的诸多实际场景corner case。澳鹏中国及韩国区商务副总裁董成发表《智能汽车，从高质量训练数据开始》的主题演讲。

数据贯穿整个AI生命周期，从数据获取，数据准备、模型训练和部署、再到人工模型评估。其中在数据准备阶段语义分割、语音命令、目标检测、跟踪和分类等等，对数据标注的质量、效率全面提升。据介绍，澳鹏通过高质量的标注可降低工程成本，减少项目延迟，并通过流程和工具以更少的人工判断，大大提升可靠性。根据案例显示，可助力客户提升3倍效率的成功部署速度。纵目科技市场品牌VP＆董助吕迅发表《浅谈行泊一体》的主题演讲，明确指出，“行泊一体是成本下降和智能化需求提升双重驱动的结果。”

今年，纵目科技率先发布了2.0架构的行泊一体系统Amphiman，实现了芯片计算资源的共享与传感器的复用，同时带来了成本的下降与性能的提升。同时，行泊一体方案通过泊车传感器加持，打造中国用户专属的TJA-Pro功能，解决了近距离大车识别/近距离加塞感知等。同时，纵目科技的泊车产品Drop’nGo®已经重磅升级，智能泊车产品Drop’nGo®的目标是真正实现解放驾驶员，全场景适用的最后一公里智能泊车。

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