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汽车|2020中德汽车大会：渐进路线、跃迁路线殊途同归，软硬分离成Tier1服务新业态( 二 )


中国一汽智能网联开发院院长李丹指出大算力芯片、5G、AI技术发展迅猛 ， 加速了自动驾驶的车载运算、车路协同控制、感知决策等难题的解决 。 从国内外上市车型来看 ， L1-L2级自动驾驶已大规模量产 ， L3-L4时代也已全面开启 。 自动驾驶如同珠峰的登顶之路 ， 整车企业倾向走“南坡” ， 采取渐进式发展路线 ， 互联网科技公司倾向走陡峭的“北坡” ， 采取跃迁路线 ， 并各有优势 。 当前智能驾驶正从“以车智能化为中心”的1.0时代迈向“以用户出行为中心”的2.0时代 。 一汽从2003年开始关注和研发自动驾驶技术 ， 重点发展感知融合、规划决策、高精定位、协同控制4项核心技术 ， 现已搭建起L2级驾驶辅助系统、L3及有条件自动驾驶系统的产品平台 ， L4级示范预研技术平台 ， 规划到2030年实现全工况、全天候的自动驾驶 。 同时 ， 一汽与长春市政府正在共建“旗智春城”示范区 ， 培育和推动智慧出行产业生态的建设 。
通过运营车辆获得海量场景数据 ， 覆盖更多的长尾场景
滴滴自动驾驶公司CTO韦峻青介绍了滴滴通过大数据驱动自动驾驶安全落地的实践过程 ， 表示滴滴自动驾驶的初心是减少交通事故的发生 。 自动驾驶的长尾效应体现在交通参与者的特殊性、复杂性 。 以AI技术为核心的L4级全栈自动驾驶方案涵盖感知、预测、规划、控制、高精度地图、定位、仿真系统、功能安全、信息安全、基础架构及系统集成 。 其推出的“桔视”旨在通过滴滴运营车辆持续获得更多的测试里程 ， 覆盖更多的长尾场景 。 现已覆盖超过300个城市 ， 设备覆盖率为50% ， 数据应用于海量场景随机性测试、边缘场景发掘、人类驾驶习惯学习、地图更新 。 滴滴将真实场景数据转化为自动驾驶的核心竞争力 ， 成为世界上唯一拥有千亿级公里数据的自动驾驶公司 。 同时 ， 滴滴建立起多级别的冗余体系 ， 积极参与车路协同建设 ， 自动驾驶已在上海实现规模化示范应用落地 。
可以看出 ， 自动驾驶落地加快 ， 产业各方正在积极应变 。 高校深度参与研发 ， 建立面向市场的人才培养方案；零部件供应商更加重视本地化创新 ， 提供开放、多元的服务模式；整车企业采取渐进式发展路线 ， 注重发展“以用户出行为中心”智能驾驶；互联网科技公司发挥大数据与AI优势 ， 累计海量测试数据 ， 不断训练提升自动驾驶技术性能 。


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