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。
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家生态爱游戏app官网登录入口的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。
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/自动驾驶全系爱游戏app官网登录入口的解决方案
安霸半导体技术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。
安霸半导体技术有限公司业务总监
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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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