撰文 / 虞正华（魔视智能首创东谈主兼CEO）

裁剪 / 王雨竹

排版 / 雪梅

“智能驾驶技能的发展于今，适合了整车电子电气架构演进的大势，由当年的漫衍式架构向一体化架构转变。” 魔视智能首创东谈主兼CEO虞正华说。

虞正华是在11月8日上昼在昆山开幕的2024第九届新汽车技能合作生态交流会（NAT-CES 2024)上作念出此番表述。

2024第九届新汽车技能合作生态交流会主题是“均衡与粗疏”，这是在中国新汽车产业发展勉力粗疏内卷环境下举行的汽车行业遑急会议。

这次交流会，上百位中国主流车企研发、采购率领东谈主，数百家主流新汽车供应链企业家，皆聚一堂，主零濒临面，行业交流、技能磋商、企业赋能、产业对接，抓续构建新汽车技能合作生态圈。

虞正华是行为主流新汽车供应链企业家，针对当下汽车智能驾驶发表了上述主题演讲。

他以为，智能驾驶技能正和整车电子电气架构一样，由漫衍式架构向一体化架构演变。在此历程中，行泊一体成为了一个关节的发展阶段，草率带来传感器复用系统的更动、系统性能的扶植及老本的灵验裁减等诸多上风。

而对于怎样作念好行泊一体，他聚会自身的训诲给出了4个中枢智力。

发轫是算法智力，尤其是粉饰从感知至决策与限制全历程的原创全栈算法。这是因为行泊一体的域限制器集成了宽敞功能，需要对多数算法进行深度优化。其次是全栈的系统智力，触及从算法软件到硬件的各个方面，在有限的计较资源上杀青功能的最好优化、高效转变以及性能最大化。再次是全场景的落地智力，确保技能草率无缝应用于行车、停车等不同场景；临了是数据闭环智力，通过抓续汇集数据，不停优化算法模子，减少并责罚长尾问题，推动算法迭代卓越。

在这4个智力中，他突出强调了数据的遑急性。在量产应用逐步普及的配景下，濒临更仆难数的长尾问题，灵验的数据闭环机制成为了责罚问题、促进技能迭代与扶植的关节。

除了数据，虞正华还对算法智力自己的遑急性也作念出了阐述。算法在智能驾驶中枢技能中恒久是中枢。

他以为，算法的卓越可分为三个方面的智力：“发轫是原创算法，突出是感知算法，这是智能驾驶系统中最需积贮且最难攻克的部分；其次是数据闭环，濒临宽敞长余数据的处理；临了是算力的扶植。”

和他所温雅的重心一样，多年来，魔视智能也在这几个方面作念出了不少勉力。

在原创算法方面，他们抓续引入新技能以粗疏算法上限，已有多个算法竞赛夺冠阅历；在数据闭环方面，他们积贮了多数骨子行驶数据，通过量产名堂的响应优化算法；在算力芯片方面，他们领有弘远的芯片平台援手智力，草率确保先进的算法在合乎的算力平台上灵验杀青。这些勉力共同促进了智能驾驶技能的不停卓越。

在深度学习感知算法方面，他们开发了名为CYCLOPS的系统，引入了BEV+Transformer+OCC多任务一体化汇集，草率识别并处理包括车辆、行东谈主及路边种种禁锢物在内的多种见地，以及车谈线等谈路信息，以更好地开心行车和停车两种典型应用场景下的感知需求。

在数据处理方面，他们构建了一套名为UNIVISITY的数据治理平台。它包含多个关节组件，涵盖了多元数据、其他传感器数据、自身数据存储经管系统、数据标注平台以及数据锤真金不怕火平台，也曾杀青了基于时空感知的4D数据（三维空间加上时间维度）处贤慧力。他们还开发了一个自动化预标注的大模子，显赫扶植数据处理的效劳和质料。

基于此，虞正华暗意，行泊一体的发展将抓续推动算法的迭代更新，包括接受BEV+Transformer等新式算法，乃至畴昔的端到端大模子技能，都将在行泊一体域控上得以杀青，进而为更高等别的智能驾驶功能奠定基础。

虞正华在演讲前，还与许多中国主流车企研发、采购率领东谈主，以及主流新汽车供应链企业家碰头，并参不雅了同期举行的产物与技能展示。

主题演讲之后，本日地午的交流会举行了智能驾驶专场的圆桌盘考。围绕“智能驾驶技能产业新糊口之谈”，宽敞行业嘉宾进行了深刻、专科的盘考。

为期两天的2024第九届新汽车技能合作生态交流会由寰宇新汽车技能合作生态协会主持，轩辕之学新供应链学院、中国汽车产业出海合作会为协办单元。

NAT-CES 2024的前身是中国汽车供应链峰会，经过长达9年的发展演变，也曾成为中国新能源智能网联汽车产业年度交流嘉会，绚丽着中国新汽车技能合作生态交流平台升级启航。

这次交流会是专科会议、技能展示和铃轩盛典三位一体的中国汽车产业主零交流遑急活动，包括2大行业专场、8大技能专场，1场产物与技能展示、1场主零交流之夜和1场铃轩奖盛典。供应链优秀企业代表和主机厂联系认真东谈主围绕能源系统、底盘系统、智能驾驶、智能座舱、热经管系统、车用芯片、轻量化与新材料，以及主被迫安全等8个方面举行专场会议，就行业技能趋势发表主题演讲并进行圆桌盘考。

以下是虞正华的演讲实录，此处有删减。

智能驾驶技能的发展于今，适合了整车电子电气架构演进的大势，由当年的漫衍式架构向一体化架构转变。在此历程中，行泊一体成为了一个关节的发展阶段，草率带来传感器复用系统的更动、系统性能的扶植及老本的灵验裁减等诸多上风。

作念好行泊一体的职责需要具备四个中枢智力：发轫是算法智力，尤其是原创性的全栈算法，粉饰从感知至决策与限制的全历程。这是因为行泊一体的域限制器集成了宽敞功能，需要对多数算法进行深度优化；其次是全栈的系统智力，触及从算法软件到硬件的各个方面，如安在有限的计较资源上杀青功能的最好优化、高效转变以及性能最大化，这条款具备全面而深刻的系统智力；再次是全场景的落地智力，确保技能草率无缝应用于行车与停车等多个场景；临了是数据闭环智力，这是指通过抓续汇集骨子开动中的数据，不停优化算法模子，责罚并减少长尾问题，从而推动算法的迭代与卓越。

如今，算法迭代不仅依赖于模子自己，数据相似遑急。尤其是在量产应用逐步普及的配景下，濒临更仆难数的长尾问题，灵验的数据闭环机制成为了责罚问题、促进技能迭代与扶植的关节。

魔视智能在行泊一体域控界限积贮了丰富的训诲和进行了屡次迭代，从行车界限的1V1R到1V5R，再到停车界限的4V12USS至5V12USS，最终整合了这些技能效劳，推出了7V5R12USS行泊一体责罚决议。这一历程基于坚实的技能迭代和量产落地训诲，迟缓造成了刻下的行泊一体决议。

咱们以为，行泊一体的发展将抓续推动算法的迭代更新，包括接受BEV+Transformer等新式算法，乃至畴昔的端到端大模子技能，都将在行泊一体域控上得以杀青。跟着算力的增强，这些技能的集成将为杀青更高等别的智能驾驶功能奠定基础。智能驾驶是一项极具挑战性和复杂度的任务，因此，在行泊一体域限制器上的算法和架构迭代尤为关节，见地是达到更高的智能驾驶水平。

对于行泊一体域控的市集定位，咱们分析了不同价位段的需求。对于中算力的行泊一体域控，咱们的重心在于杀青高性价比，即在保证接近高端功能的同期，尽可能裁减老本，以便该技能能在更多的量产车型中粗犷应用，突出是在中低端竖立的车型中普及。而对于高算力的行泊一体域控，咱们的温雅点则在于展现最强的算法智力和最新技能的应用，如BEV+Transformer和端到端技能等，以扶植功能体验，并不停探索功能体验的极限。

算法的卓越在智能驾驶中枢技能中占据中枢肠位，这种卓越主要源于三个方面的智力换取：发轫是原创算法，突出是感知算法，这是智能驾驶系统中最需积贮且最难攻克的部分；其次是数据闭环，濒临宽敞长余数据的处理；临了是算力的扶植。

在原创算法方面，公司已有多个算法竞赛夺冠的阅历，并抓续引入新技能以粗疏算法上限；在数据闭环方面，咱们积贮了多数骨子行驶数据，通过量产名堂的响应优化算法；在算力芯片方面，魔视智能领有弘远的芯片平台援手智力，草率确保先进的算法在合乎的算力平台上灵验杀青。这些勉力共同促进了智能驾驶技能的不停卓越。

魔视智能自2015年起便专注于智能驾驶技能的研发，率先是从感知算法动手的。经过多年勉力，咱们在感知算法方面已完成五代迭代，基本上每两年进行一次紧要更新。当今，咱们的技能也曾发展到了BEV+Transformer架构，并正朝着更先进的端到端大模子标的迈进，恒久处于行业的最前沿。

在深度学习感知算法方面，魔视智能开发了名为CYCLOPS的系统，该系统也阅历了屡次迭代，最近咱们引入了BEV+Transformer+OCC多任务一体化汇集，草率识别并处理包括车辆、行东谈主及路边种种禁锢物在内的多种见地，以及车谈线等谈路信息，以更好地开心行车和停车两种典型应用场景下的感知需求。

基于这些先进的感知技能，咱们开发了一系列行车功能，涵盖了市集上较为常见的L2+级自动驾驶功能，举例高下匝谈操作，这些功能常常对算法的条款较高，还包括处理大曲率S弯、路口等复杂行车环境的智力。另外一方面是停车的感知，它是诈欺四个鱼眼录像头加上算法在BEV框架之下杀青对环境禁锢物的感知。

从功能角度来看，咱们也曾将多项技能飘浮为量产功能，包括但不限于调头车位泊入、极窄车位泊入，以及对各式环境禁锢物的检测，突出是悬空禁锢物的识别，这是行业内的一浩劫点，但咱们通过算法的不停迭代，成效杀青了高质料的责罚决议。

为了进一步鼓动技能迭代，咱们已将BEV+Transformer+OCC多任务一体化感知汇集引入，并将其部署到中算力乃至中低算力的芯片上，以杀青量产应用。魔视智能死力于于通过极致的算法和性能，以及在老本上的深度优化，不停挑战算法智力的上限，为销耗者提供极致的使用体验和性能泄露，同期确保产物的高性价比。

除了算法自己的卓越除外，数据处理也很遑急。经过多年的积贮，魔视智能构建了一套名为UNIVISITY的数据治理平台。它包含多个关节组件，涵盖了多元数据、其他传感器数据、自身数据存储经管系统、数据标注平台以及数据锤真金不怕火平台。此外，咱们还领有一个齐备的仿真平台，确保数据不错在不同算力的芯片上获取灵验部署。

在数据平台开拓方面，咱们也曾杀青了基于时空感知的4D数据（三维空间加上时间维度）处贤慧力。咱们开发了一个自动化预标注的大模子，诈欺最新的大模子技能对新引入的数据进行预标注，以此扩大场景粉饰范围，灵验裁减数据标注的老本。这项技能也曾在咱们的系统中获取了粗犷应用，显赫扶植数据处理的效劳和质料。

临了花一分钟通俗先容一下魔视智能。魔视智能从2015年树立，九年多的时间中积贮了好多技能、市集和客户。咱们量产的客户有广汽、奇瑞、北汽、长安等乘用车方面。商用车方面也有很大宗产客户。

咱们一直信守的是技能上不停迭代、不停粗疏，何况把它变成开心市集需要的产物，来就业宽敞主机厂客户的需求。终点感谢多年来人人对魔视智能的援手，我共享的就这样多开yun体育网，谢谢人人！

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