自动驾驶已经进入了下半场的比赛我们也思考过，行业发展速度这么快，会不会出现所谓的‘渐进式’发展路线我们的答案是，不会极飞科技有限公司CEO李东旻在2022第四届自动驾驶地图与定位大会上发表了《9号自动驾驶局下半年集成计算的全栈赋能与落地应用》主题演讲他在演讲中提出了这样的思考，这也是目前业界关注的焦点
极飞科技CEO李东旻
日前，第四届自动驾驶地图与定位大会在上海召开在李东旻的演讲中，他分析了自动驾驶进入下半场后的变化趋势，并总结了在比赛中取胜的关键点
以下为李东旻演讲实录:
大家好今天我分享的话题是《自动驾驶九局之下》九局后半源自垒球比赛，意为下半场七八年过去了，整个自动驾驶行业已经进入了下半场的竞争下半场的核心竞争力不再是demo，不再是POC，而是智能驾驶的量产落地能力
自动驾驶的下半场，有一些第一的迹象，也有我们的认知和实践经验。
2021年新能源汽车销量已经正式超过10%，这是行业的拐点产业完成了电动化的进程，汽车产业转型的四化后面只有三化:智能化，网络化，共享化
2022年是智能元年，智能的迭代速度在加快事实证明，制造一辆智能驾驶汽车可能需要2—3年的时间今年我们看到，如果一个主机厂不能在12—18个月内推出新的机型和型号，很可能在未来2—3年的市场竞争中处于劣势
事实上，我们已经看到了今年上半年新能源汽车的销售数据排名第一的不再是特斯拉，也不是来自德国，东南亚或日本的传统品牌，而是来自中国的比亚迪
中国的自动驾驶还有一个独特的现象:军备竞赛这种现象以前在PC或者手机时代都发生过如今，汽车工业的军备竞赛体现在硬件和计算能力上
第一，中国乘用车智能化水平将大幅领先全球，中国将占据全球市场的半壁江山。
第二，消费者将享受先进的自动驾驶功能。
再次，软硬件迭代速度不断加快，产业分工成为必然，全栈自研模式逐渐不能满足市场需求，汽车供应链重构。
自动驾驶进入下半场，竞争在加速，技术迭代在加速，产业重构也在加速下半场考验的核心是量产交付能力能不能起作用，量产工程能力能不能起作用
2022年是极飞科技运营的第四年取得了一些成绩，实现了智能驾驶领域少有的三个跨越:跨场景，跨车辆，跨平台我们提供的融合计算解决方案，无论是在高速公路上还是在城市中，无论是L4集装箱车，L4无人驾驶汽车，还是L2私家车，轿车，爵飞所有的融合计算解决方案都已经实现了商业化应用之所以能做到三个跨越，是因为从2019年公司成立的第一天起，极飞就坚持瞄准下半年，选择能量产的技术路线从我们成立之初，就一直在研究自动驾驶什么时候能上路，什么时候能从高速进入市区等等问题
爵飞一直坚持融合计算，即将不同车辆中所有量产的传感器融合起来，达到1+1大于2甚至大于3的效果。目前，工业中使用的传感器主要有三种类型:
第一类是以激光雷达和相机为代表的感知传感器，而爵飞尤其擅长围绕半固态或固态激光雷达量产的融合感知。
第二类是RTK，IMU，GPS轮速传感器等等，与车辆位置，平衡，加速度，航向，角度有关。
第三，我们把高精地图当成一个传感器，是一个静态的数据传感器，精度更高，可以全局俯瞰。
将上述三种传感器全部集成到车辆中，基于量产的域控制器，如Horizon Journey 3和Journey 5计算平台，可以实现覆盖范围更广，鲁棒性更强的集成计算模块，从而支持整个自动驾驶仪的落地这实际上是我感觉我从过去就一直在练习的事情
伴随着军备竞赛的压力和客观事实，中国车辆将跨越中小计算能力，进入大计算能力的平台感知融合计算在感知和决策层面分为不同的计算平台因为为了瞄准量产，需要对模型和算法进行移植，量化和适配，所以我们把它放在不同的计算平台上提供给客户
在非提供的融合计算中，融合定位率先量产。
我们的融合定位方案结合了刚才提到的三种不同类型的传感器，将它们集成为一个整体，提供了一个相对鲁棒的融合定位方案该方案取得了什么效果首先，我们对单个传感器难以解决的场景进行了大量的重复路测测试里程接近10万公里，包括穿越ETC收费站，隧道，城市路口红绿灯，调头，高架桥下并线转弯等等一系列场景集中在整个集成定位的量产模块中
我们在地平线之旅的平台上运行感知结果，并将它们集成到我们的整个融合和定位模块中通过大量的场景积累和数据训练，结合大计算能力平台，保证了融合定位在各种场景下，尤其是在干扰严重的棘手场景下具有更高的定位精度，同时不断扩大车辆自动驾驶的行驶范围
更何况，极飞在融合定位上已经通过了技术验证，目前提供的解决方案已经完全适应量产。
今天，激光雷达上车已经成为大势所趋，点云数据正在大规模融入L4无人驾驶我们预测明年点云数据和点云特征将进入量产阶段，而极飞也进行了大量针对量产的研发和测试
我们测试点云的时候，和其他行业伙伴不一样，应该叫另辟蹊径我们把所有的多传感器放在一个盒子里，放在十字路口的路杆上，通过路侧融合计算来训练和测试点云融合计算模块路侧融合传感系统每天产生超过10亿条交通数据我们通过大量的交通数据和车辆自身数据来训练我们的点云模型，快速迭代算法，扩展算法的成熟度
路侧融合感知也是非重要业务之一换句话说，我们是在利用中国车路协同的建设来训练高阶点云融合计算在上海安亭汽车城，我们正在实施第二阶段的车路协调项目欢迎参观，体验当地风光
总结一下，绝飞的整个业务是基于融合计算，通过车辆和道路构建的数据闭环，围绕自动驾驶感知和决策两大核心模块提供量产解决方案。
通过软件+芯片+硬件的生态模式和数据闭环的能量，不断驱动解决方案的迭代和赋能。
同时，我们也相信，在行业迭代的下半场，数据驱动的量产将是推动自动驾驶落地的核心关键点。
自动驾驶的下半场，让我们一起加油。谢谢大家！
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