2023年5月19日，由吉利汽车研究院主办，盖世汽车承办的吉利2023智能汽车技术论坛圆满落幕。

智能网联汽车正处于技术演进和产业布局的关键时期，多域架构和SOA成为行业大势，处于变局中的企业需要把握窗口期，及时布局完成转型升级。

(资料图片仅供参考)

吉利汽车作为国内汽车制造业的重要代表，深谙技术、理念革新对产业发展的重要性，因此特别主办吉利2023智能汽车技术论坛，邀请来自零部件供应企业和科技企业的多位代表，共同探讨汽车智能化相关赛道的未来发展态势，助力企业顺应时代潮流，突破传统业务模式并完成转型升级。

此次论坛也得到了昆易电子、vector、黑莓、智驾科技、威世、国汽大有时空、安霸半导体、华大半导体、马瑞利、狄拉克、凯宾雅迩科技、英特佩斯、小冰红棉科技、泊知港、北京东舟、商汤、康勒工业软件等65家生态合作伙伴的大力支持。

从感知到认知—自动驾驶感知技术的发展与挑战

吉利汽车研究院智能驾驶中心感知算法开发专家佘锋表示，传统视觉感知框架存在无法处理匝道、坡道等道路不平情况，远距离视觉结果跳变和抖动严重，增加规控方案难度等问题。

纯视觉感知模型，BEV视角让定位更加精确，速度稳定，减少规控调试难度，同时纯视觉还可以去高精地图。但纯视觉BEV前融合需要降低算力成本、模型轻量化和去高精地图化都是技术的难点与挑战。

佘锋 | 吉利汽车研究院智能驾驶中心感知算法开发专家

同时他提及，虚拟仿真技术三个优势：一是低成本，快速模拟各种Corner Case；二是降低仿真成本，加速里程积累；三是提升仿真真实度。可以使虚拟和现实的数据形成闭环模式，解决智能驾驶数据问题，加速高阶自动驾驶落地。并且虚拟仿真技术的难点与挑战也有三个：一是基于数据驱动的场景自动化建设；二是仿真平台云部署、高并发测试；三是实现物理级多源传感器建模。

ADAS/自动驾驶全系解决方案

安霸半导体技术（上海）有限公司业务总监陈永江介绍，与多家汽车行业tier1及车厂深度合作，成功推出了包括ADAS，DMS，OMS，CMS等量产行泊一体项目。在车载芯片系列中，CVflow实现算力性能的行业突破，其中CV3单芯片算力超越汽车域控制器芯片市场之前最高水平的3—6倍，还有5纳米车规制程行泊一体单芯片方案CV72AQ等。并且CV3-AD单芯片实现 L2+到L4，具有大算力、低功耗、最优画质、支持各类AI算法等特点。

同时他表示，其优势是工具链成熟，算法易部署：一是AI工具链直接支持市场上几乎所有开源神经网络；二是CV3-AD/CV72的AI工具链继承了CV2工具链，成熟稳定；三是AI引擎支持功能丰富全面，性能更强，功耗更低。

陈永江 | 安霸半导体技术（上海）有限公司业务总监

在方便AI数据采集和回灌的方面，具有支持采集数据存储到本地或云端、视频数据回灌等特点。

SOA软件架构在智驾域控中的实践

智能汽车产品升级驱动了行泊一体市场的爆发，快速成熟的软硬件产品逐渐成为主流车型的“刚需”，但随着复杂域控系统的规模化应用，量产开发正面临诸多挑战。

东软睿驰副总经理刘威表示，基于SOA软件架构的智驾产品，能支持软件先行，快速灵活地为消费者提供多元化智能体验，同时也可以为车企和供应商降低时间成本和研发投入。在自动驾驶专用中间件中，为满足自动驾驶算法独特的高性能、确定性和实时性的要求，通过Framework提供运行环境及实体间通信，让Service APP和module专注于功能逻辑。

刘威 | 东软睿驰副总经理

同时他还表示，软件开发者需要一个开放、灵活的平台，将生产力汇聚成规模化的量产合力，才是化解智能驾驶规模化挑战的正解。

软硬一体，体验为王推动自动驾驶规模化落地

禾多科技高级副总裁黄雷认为，量产自动驾驶有三个必答题：如何拿到足够的数据、如何做到大规模部署和如何让消费者买单。在数据方面，唯有规模量产才能获得足够数据，在大规模部署方面，需要生态圈一起携手创新，而在消费者买单方面，逐步打通自动驾驶全场景，创造极致的用户体验。

黄雷 | 禾多科技高级副总裁

同时他还表示，禾多科技产品进阶之路是从行泊一体到软硬一体再到驾舱一体。2025年作为行业即将迎来的分水岭，量产自动驾驶需要用户价值及体验，而量产无人驾驶则需要更全面的安全和海量的数据驱动，并且还要支持全自动迭代升级。

自动驾驶渐进式发展之路

纵目科技智慧汽车业务部总经理尤臻慧介绍，纵目科技成立于2013年，是中国领先的自动驾驶和高级驾驶辅助系统技术及产品供应商。作为最早融合自动泊车系统量产的公司之一，以安全驾驶，智慧生活为愿景的同时，致力于成为从辅助驾驶到自动驾驶的技术引领者。

同时他表示，面向量产的乘用车智能驾驶系统的升级历程，是一个从离散、智能化程度较低的状态，持续迭代到集成度和智能化更高的过程。在未来相当长一段时间内，单一行车、泊车产品仍具有广阔的市场空间，并且L3及以上级别的产品真正商业化还需要较长时间，L2级别产品将会是主流的产品型态。

尤臻慧 | 纵目科技智慧汽车业务部总经理

最后他认为，目前泊车市场存在巨大的难点、痛点和商业机会，以泊车作为切入点是最优的选择，可以打造极致的产品体验，同时也构建了完整的模块和核心技术体系。

复杂域控时代的研发效率提升之道

E/E架构发展的趋势，底层软件标准化和独立化，应用服务独立于硬件，系统间的通信从信号导向转变为服务导向，并且效率成为软件定义汽车行业的主要诉求。

武汉光庭信息技术股份有限公司，智能驾驶事业部研发中心总监叶雄飞表示，光庭作为软件定义汽车行业变革的引领者，和汽车数字化转型的推动者，在全国率先实现战略、技术、资本全方位布局，引领和支撑区域产业生态构建。

叶雄飞 | 武汉光庭信息技术股份有限公司 智能驾驶事业部研发中心总监

同时他还表示，汽车软件V模型研发稳健可靠，但缺乏快速迭代和运维阶段持续监测与动态维护的特性，所以融合自动化技术会覆盖全生命周期，解决这一问题。同时采用技术货架提升软件研发效率，并且还导入AI转变软件研发的协同模式。

软件定义汽车趋势下智能驾驶EE开发与验证

汽车电动化、智能化、网联化、共享化，已成为汽车市场发展的必然趋势。智能驾驶系统功能复杂化、集成化和定制化要求，加剧安全风险，并促生开发验证变革。

中汽智联技术有限公司—技术总监戴冕表示， 多源传感器数据的识别处理、决策和执行控制、灵活发布及部署，仅能保证 E/E架构无故障，并不能满足功能快速送代及安全需求。新型 E/E架构包括SOA架构的特点是，域控制器上的复杂软件可以在服务层上，进行模块化更改，而无需替换整个软件、域间由以太网连接等。

戴冕 | 中汽智联技术有限公司—技术总监

同时他还表示，要进行流程体系的革新，在不同细分领域和职能部门快速响应软件需求，同时进行体系分工的完善和改进。

智能驾驶域控制器及算法形态演化

均胜智能研究院算法总监王艳明表示，均胜电子隶属于均胜集团旗下的电子业务板块，其产品及技术包括智能座舱、智能网联、智能驾驶和软件增值服务。

王艳明 | 均胜智能研究院算法总监

同时他认为，应该朝着中央计算架构的方式来演进，同时推出了中央计算单元方案Gen1 Modular。传统的算法架构是功能分布式，存在线程个数较多、部分算法模块较大冗余等问题。而通用模块集中式，线程个数减少，可以按照model进行硬件部署，比较灵活，避免决策冲突，并且功能之间也会减少冗余。未来还是集中于大模型，以数据驱动为主，同时算法模块也需要具备可监控性，提升人机互信。

基于数据闭环的高阶自动驾驶系统加速迭代测试

中国汽车工程研究院股份有限公司，智能网联中心产品开发部部长周孝吉介绍，“中国汽研”是国家级汽车技术创新和公共技术服务平台，也是汽车产品开发、试验研究、质量检测的重要基地及技术支撑机构。

同时他表示，中国汽研提供自动驾驶数据闭环中，数据采集、仿真测试等全栈工具链及配套服务，比如在数据采集方面，基于自研i-TESTER AVE数据采集系统方案，集成自动驾驶数据采集等功能。同时在升级软硬件平台的基础上，不仅提供海量原始数据获取的采集系统，还可以保障数据质量。

周孝吉 | 中国汽车工程研究院股份有限公司智能网联中心产品开发部部长

最后他总结了基于数据闭环的高阶自动驾驶系统，需要注意四个方面：一是数据闭环仿真测试能力；二是成熟数据采集系统方案；三是数据驱动快速重构场景；四是场景泛化加速迭代测试。

海市蜃楼—高阶智能驾驶轻地图方案中的高精地图应用

吉利汽车研究院智能驾驶中心数据平台部部长陶世俊表示，高精地图存在采集、制作规格和时效性要求较高，同时受到法规约束，并不能完全覆盖所有道路等问题的局限。

陶世俊 | 吉利汽车研究院智能驾驶中心数据平台部部长

同时他还表示，造成在传统的智能驾驶方案中，重地图的原因有很多，其中一点为车端算力不够，同时训练平台硬件支撑也不好，导致算法训练的数据闭环的利用率不高，迭代速度慢。随着当前车端算力平台的提升，以及智能驾驶方案提供商对数据闭环重视程度的提高，未来感知的权重会逐步提高。

此次论坛，吉利汽车与盖世汽车共同组织了1V1企业供需对接交流会，5月18日-19日，每日下午，吉利工作人员将在约定时间与有合作需要的供应商伙伴进行交流商讨，符合需求领域的展商都可以报名参与。

至此，吉利2023智能汽车技术论坛—智能驾驶论坛全部议程圆满结束。

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