9月29日，“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”迎来六个平行分论坛，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。

以下是论坛中技术专家们的的精彩观点：

分论坛一：智慧汽车/出行

元戎启行CEO周光介绍，元戎启行目前拥有元启行和元启运两大产品，分别在出行和同城货运两大领域的布局。

文远知行COO张力在论坛上介绍了文远知行三条技术路线，分别是Mini robobus、Robotaxi、Robovan，他们倡导合作共赢。自动驾驶技术公司，应与主机厂、一级供应商合作构建铁三角模式。

智行者联合创始人、研发副总裁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，一是自动驾驶自动操作系统;二是自动驾驶数据闭环系统;三是中央计算单元。

驭势科技联合创始人、首席系统架构师彭进展介绍了其对无人驾驶商业化的相关看法。他认为，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驾驶还很远。

商汤科技AI智能网联汽车事业部副总经理郑祺文发表了 " 全能感知 畅想驾驶 见证出行方式新变革 " 的演讲。他在论坛中介绍了旗下新产品——AR小巴，融合了增强现实技术，创造出了自动驾驶AR小巴，其适用于产业园区、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探索的三大场景。一是高速高架结构化路面的辅助和领航驾驶，二是基于低速的半封闭场景;三是泊车功能开发场景。

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。

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级以上。ADAS和V2X结合是必然的趋势。现在需要追求的是商业落地，所以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介绍了万集智能网联创新技术及应用于交通领域的经验。一是智能网联技术推动的交通数字化变革。二是基于数字化道路的智慧城市创新应用。三基于数字化道路的智慧高速应用场景。

中国联通车辆智能网联研究院负责人周光涛表达了他对于“5G+车联网”的思考，智能网联时代，服务运营体系有可能发生变化，人、车、路、云都是服务对象，因为路也是一个终端，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，所以人车路是服务主体，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则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。

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，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。

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。

中汽创智人工智能首席技术官丁华杰博士分享了对智能化自动驾驶的看法。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观点。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，感知还是最难的。

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在会上表示，每一个传感器都有它的优点及劣势。因此，传感器融合是对各种传感器进行扬长避短，取一个传感器长处，避免另一个传感器的弊端，做到1+1>2的效果。

一径科技CEO石拓介绍了激光雷达商业化应用的前景。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，甚至是L4的robotaxi的全无人应用，无论是哪种应用场景，对它的要求都是低成本及高可靠性的量产。

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，2026年之前，我国智能驾驶汽车以L2和L2+为主。2026年以后，自动驾驶将进入加速阶段，L3及L3+后对域控制器、传感器等需求量越来越大，这是我们看到的智能市场的变化。

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。Ouster2018年推出第一代激光雷达产品可范围最远距离是120米，去年新一代产品的最远距离已达到240米。

法雷奥中国CTO顾剑民博士介绍了长距雷达——SCALA二代激光雷达，它可以配置不同的需求。私家车、无人卡车、robotaxi、无人物流车，都可以通过不同的激光雷达组合来满足绝大部分出行客户的需求。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。这款雷达也可以用在智能汽车上。

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认为：“人们希望汽车生活在无线网络中。网联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。”

中国汽研智能中心前瞻技术中心主任胡孟夏博士谈介绍，这些年，中国汽研这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，中国汽研针对不同场景的特征有对应的测试工具来进行支持。

百度自动驾驶云首席产品架构师姚发亮介绍了百度云仿真平台——DreamLand，该平台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。MathWorks中国资深应用工程师自动驾驶首席专家王鸿钧介绍了RoadRunner——用于智能网联和自动驾驶3D场景。它有两个重要功能，一是创建路网，二是对应路网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。

西门子数字化工业软件自动驾驶产品线大中华区总监黄汉知分享有三，一是数字化仿真，自动驾驶系统开发测试的必备利器;二是自动驾驶仿真开发测试应用案例;数字孪生核心技术之一：环境感知传感器建模。

襄阳达安汽车检测中心智能网联检测部部长张帆认为，当前智能网联检测标准体系还未健全。虽然国家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。

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。

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，场景数字孪生，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。它最核心在于全栈式自主研发，包括一站式性能保证，目前千寻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。

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，可以通过平台化生产能力，来完成定制化的地图生产，提供多样化的地图服务方案，并且针对性的去使用地图采集设备，提供智能化的生产工艺，帮助用户获得智能驾驶能力。立得空间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，多次采集的一致性，这也是比较大的问题;还有大范围制图的效率。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、和国家层面的多部委一起在联合推进相关标准的制定，以及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。六分科技是基于北斗系统，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。(黄霞 )

关键词： 铁三角模式 供应商合作 中国车谷 新能源