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汽车|石建萍：深度学习赋能多传感器融合感知，车路协同解决方案加速落地


出品 | 搜狐汽车 · 汽车咖啡馆
【编者按】2020年10月27-29日 ， 中国汽车工程学会年会暨展览会和第七届国际智能网联汽车技术年会在上海合并举办 。 大会以“汽车+ ， 协同创新”为主题 ， 围绕新能源汽车技术、智能网联汽车技术、汽车关键共性技术等话题深度探讨 。 搜狐汽车作为大会战略合作媒体 ， 第一时间在现场带来专业报道 ， 为您呈现这场技术与思想交锋的盛宴 。
汽车|石建萍：深度学习赋能多传感器融合感知，车路协同解决方案加速落地
本文插图

以下为商汤科技研发执行总监 石建萍讲话实录：
大家好 ， 今天由我来代表商汤科技给大家做整体的介绍 ， 也是商汤科技智慧出行整体解决方案的第一次整体亮相 。 我们商汤科技之前在各行各业做了非常多视觉感知的方案 ， 我们希望能够把我们的感知技术整体的赋能到车路出行的行业中 。
首先做一下商汤的整体介绍 ， 商汤科技公司有20多年的研发经验 ， 目前有4000多名的员工 ， 其实是一个原创的深度学习平台性公司 。 目前公司也是国内包括行业内估值最高的一个AI独角兽的公司 ， 我们以AI原装技术为自己的核心壁垒 。 目前整个商业溢出率是行业第一 ， 已经有1000多家的知名的合作伙伴 。 我们领先的技术已经赋能到了多个行业 ， 包括AI+智能手机、AI+智慧城市、AI+教育、AI+芯片、AI+无人驾驶、AI+医疗等等一些不同的方向 。 其实这些也是源自于我们长期的研究积累 ， 包括九大垂直领域 。 我们也在布局国际化的一些业务 ， 已经在全球十多个国家开展了业务 。 我们有2000多的研究员+工程师团队 ， 支撑了1000多个行业客户 ， 整个公司连续三年营收高速增长 。 目前我们在原创技术方面其实有500多篇的论文 ， 论文的总数量也是全球第二 ， 亚洲排名第一的 。
整体的技术实力源于不断的在大规模的计算集群助力系统以及整个的自研的工具上的积累 。 目前我们在深度学习集群这块 ， 全国一共有17个不同的计算集群 ， 支撑2000多台GPU同时连接 ， 有1万多块GPU研究的储备 。 打个比方来说 ， 我们在做算法迭代时有更多的平台去做加速和优化 ， 实际上我们就可以得到一个更快迭代的效率 。 每一个研究员、每一个做算法的同学能够更明白我们算法的本质是什么 ， 能够以别人5倍的速度去做迭代 。 我们也开发了Senseparrots的深度学习的计算平台 ， 能够支撑超深网络、复杂建模、高度伸缩、可分布式的训练系统 ， 同时我们有非常丰富的一些感知的技术工具链 ， 能够快速将感知算法去做加速 ， 然后去做量化 ， 在不同的芯片上去达到应用 。
目前我们在自动驾驶方面的不同的国际比赛中都有非常领先的一些成绩 ， 在包括自动驾驶的感知算法 ， 深度估计的算法 ， 视频分类以及各种车道线包括自主导航的一些导航类的算法上其实都有领先的成绩 ， 我们有能力去研发世界一流的技术 。
目前我们的自动驾驶方向主要布局两个方向 ， 第一个是有志于提升整个车端智能化 ， 包括L4级别的无人驾驶的系统 ， 以多传感器融合的整套解决方案去应用在各类的城市级的L4级无人驾驶接驳的场景 。 另外就是在高级辅助驾驶方面 ， 我们在各个车厂做量产的合作 ， 去做车规级的报警和辅助驾驶的一些功能 ， 能够方便去布局在不同的芯片平台上 。 除了车端的智能化之外 ， 我们也将整个的算法、解决方案去布局在路端 ， 去做整个路侧的智慧化的程序系统 ， 包括路侧的多传感器融合的整个解决方案 ， 以感知算法为主可以去适配各种各样的场景 ， 高精度的感知方案 ， 传感器融合的方案能够有效的补充整个的盲区 ， 覆盖范围非常广泛 。 我们也致力于在激光雷达的解决方案上 ， 整个产品的算法是非常成熟的 ， 包括产品的性能也是比较可靠的 。
接下来介绍一下我们在整个自动驾驶方面的整体的解决方案 。 我们L4级的自动驾驶方案整体分为五大模块 ， 包括感知、定位地图、决策规划控制、通信模块、以及安全模块 。 这些整体就构成了自动驾驶完整的系统 ， 去做接驳包括场景的应用 。


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