8月28日，由中國(guó)工程院主辦、浪潮集團(tuán)承辦的2019中國(guó)人工智能計(jì)算大會(huì)（AICC2019），圍繞人工智能的產(chǎn)業(yè)需求深度研討了AI計(jì)算難題與發(fā)展機(jī)遇。在自動(dòng)駕駛分論壇中，眾嘉賓圍繞車載邊緣計(jì)算平臺(tái)展開討論，本文整理了廣汽蔚來(lái)高級(jí)技術(shù)總監(jiān)兼產(chǎn)品總監(jiān)朱賽春先生的發(fā)言。

未來(lái)自動(dòng)駕駛技術(shù)的發(fā)展重點(diǎn)在于車載邊緣計(jì)算產(chǎn)品的設(shè)計(jì)，而車載邊緣計(jì)算產(chǎn)品的研發(fā)需要借助開放、生態(tài)與合作伙伴。所以，在AICC2019 自動(dòng)駕駛高峰論壇環(huán)節(jié)，針對(duì)自動(dòng)駕駛技術(shù)的發(fā)展與生態(tài)聯(lián)盟建設(shè)等話題，與廣汽蔚來(lái)高級(jí)技術(shù)總監(jiān)兼產(chǎn)品總監(jiān)朱賽春先生展開討論。

主持人：當(dāng)前，越來(lái)越多的IT和互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)開始涉足自動(dòng)駕駛領(lǐng)域。BAT都成立了自動(dòng)駕駛方面的研發(fā)團(tuán)隊(duì)，滴滴也把自動(dòng)駕駛業(yè)務(wù)從整個(gè)公司業(yè)務(wù)中剝離出來(lái)，成立了單獨(dú)的公司，華為也成立了智能汽車事業(yè)部。今天我們看到浪潮在這方面也有所動(dòng)作。我們想請(qǐng)教一下各位嘉賓，您覺(jué)得是什么原因讓這些企業(yè)紛紛開始涉足自動(dòng)駕駛領(lǐng)域，或者說(shuō)未來(lái)自動(dòng)駕駛領(lǐng)域都會(huì)有哪些吸引人的機(jī)會(huì)，這塊的市場(chǎng)會(huì)有多大？

GAC－NIO朱總監(jiān)：

雖然大家都在紛紛進(jìn)入做自動(dòng)駕駛汽車制造行業(yè)，但大家的市場(chǎng)愿景和商業(yè)模式不一樣，初心不一樣，這就決定了自動(dòng)駕駛系統(tǒng)有兩套不一樣的系統(tǒng)和應(yīng)用方向。一個(gè)是以廣汽蔚來(lái)等主機(jī)廠為代表的PC（Privately Owned Passenger Car）私家車，和谷歌Waymo等為代表的UAT（UrbanAutomated Taxi）城市出租車。

對(duì)于商用車，還有一個(gè)重點(diǎn)應(yīng)用領(lǐng)域是無(wú)人駕駛卡車和專用車輛。專用車輛，由于應(yīng)用場(chǎng)景相對(duì)簡(jiǎn)單，在特定半封閉場(chǎng)景特定工況下，自動(dòng)駕駛技術(shù)相對(duì)成熟，L4級(jí)別的無(wú)人駕駛商業(yè)應(yīng)用落地相對(duì)較快。城市出租車，低速、固定場(chǎng)景、結(jié)構(gòu)化道路再加上通行規(guī)則法規(guī)的強(qiáng)制約束，相對(duì)全場(chǎng)景的自由駕駛的私家車的無(wú)人駕駛，更容易落地。私家車的自動(dòng)駕駛開發(fā)難度最大，從駕駛的自動(dòng)化等級(jí)來(lái)分，SAE分為L(zhǎng)0－L5級(jí)，基本上分為L(zhǎng)3級(jí)別以下的ADAS和HLADAS，及L3級(jí)別以上的無(wú)人駕駛。全工況全場(chǎng)景的無(wú)人駕駛難度最大，這或許是我們?nèi)祟惖慕K極目標(biāo)。

但高級(jí)輔助駕駛和高等級(jí)人機(jī)共駕是我們車企目前研究開發(fā)的主要方向。它主要是以人工智能技術(shù)來(lái)讓人們?cè)隈{駛過(guò)程中從解放雙腳解放雙手以至于解放雙眼，這樣不僅僅提高了駕駛的安全性，而且解放了人類的駕駛時(shí)間。我們可以在路途中娛樂(lè)、辦公甚至消費(fèi)，來(lái)利用和享受快樂(lè)旅途時(shí)光。說(shuō)到消費(fèi)，這或許是BAT積極進(jìn)入這一領(lǐng)域的重要原因，未來(lái)的汽車駕駛座艙是除手機(jī)之外的重要的互聯(lián)網(wǎng)流量入口，對(duì)于有車之后的汽車消費(fèi)市場(chǎng)，據(jù)統(tǒng)計(jì)單車消費(fèi)每年約8000元，這還不算移動(dòng)生活消費(fèi)。所以廣汽蔚來(lái)CEO廖兵先生曾說(shuō)過(guò)，汽車出行只是中點(diǎn)，更重要的是創(chuàng)造生活體驗(yàn)。不論造車、出行、還是移動(dòng)生活，這唯有自動(dòng)駕駛才能使之可能，而AI技術(shù)是自動(dòng)駕駛的重要支點(diǎn)。

主持人：車載邊緣計(jì)算單元是自動(dòng)駕駛技術(shù)落地過(guò)程中非常重要的一個(gè)組成部分。當(dāng)前像NVIDIA、Mobileye等公司都設(shè)計(jì)有相應(yīng)的產(chǎn)品。但是好像在產(chǎn)品價(jià)格、功耗以及計(jì)算力等方面還存在一些無(wú)法令人滿意的地方。想請(qǐng)教一下，在采購(gòu)和使用車載邊緣計(jì)算單元時(shí)，都會(huì)對(duì)哪些方面比較關(guān)注�；蛘哒f(shuō)哪些特性將成為影響車載邊緣計(jì)算單元未來(lái)發(fā)展的關(guān)鍵要素。比如算力、功耗、價(jià)格、可靠性，等等。

GAC－NIO朱總監(jiān)：

廣汽蔚來(lái)，一家以“合創(chuàng)”為理念，汽車和互聯(lián)網(wǎng)深度融合的用戶企業(yè)。2019年5月20日發(fā)布品牌“HYCAN合創(chuàng)”及首款概念車，首款量產(chǎn)車型計(jì)劃于2019年底發(fā)布，2020年上半年交付用戶。這不僅是一輛電動(dòng)汽車，更重要的他是基于一個(gè)架構(gòu)兩個(gè)平臺(tái)打造出來(lái)的自動(dòng)駕駛及出行服務(wù)系統(tǒng)。

一個(gè)架構(gòu)是統(tǒng)一的開放的電子電器架構(gòu)，兩個(gè)平臺(tái)是自動(dòng)駕駛應(yīng)用開發(fā)平臺(tái)和云服務(wù)平臺(tái)，他們是有機(jī)整體，共同構(gòu)筑了廣蔚電動(dòng)汽車的價(jià)值取向和落地根基。電子電器開放架構(gòu)平臺(tái)是我們產(chǎn)品的落腳點(diǎn)。在這平臺(tái)上我們能持續(xù)地迭代開發(fā)和靈活的部署豐富的個(gè)性化的應(yīng)用場(chǎng)景。

對(duì)于L3級(jí)別的完備環(huán)境感知，我們需要計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法，這里都離不開強(qiáng)大的GPU和機(jī)器學(xué)習(xí)和推演的專用計(jì)算芯片NPU的支持，估計(jì)需80－300TOPS的算力。L4級(jí)別，強(qiáng)調(diào)的是對(duì)自身和外界情景的認(rèn)知和行為的決策力，這需對(duì)自動(dòng)駕駛駕駛系統(tǒng)的硬件系統(tǒng)冗余和高可靠性提出來(lái)更高的要求。在基礎(chǔ)軟件平臺(tái)上，我們需要一個(gè)異構(gòu)OS生態(tài)環(huán)境來(lái)支持多種應(yīng)用軟件的集成，來(lái)實(shí)現(xiàn)我們的“合創(chuàng)”理念，這需要支持MCU的Classic Autosar，還需要支持SOC的Adaptive Autosar標(biāo)準(zhǔn)。

主持人：最后一個(gè)問(wèn)題。自動(dòng)駕駛技術(shù)是一個(gè)需要通過(guò)云數(shù)據(jù)中心計(jì)算單元、路側(cè)計(jì)算單元、車載邊緣計(jì)算單元相互配合才能實(shí)現(xiàn)的技術(shù)。未來(lái)，在整個(gè)自動(dòng)駕駛過(guò)程中，哪些功能需要借助云數(shù)據(jù)中心計(jì)算單元來(lái)實(shí)現(xiàn)，哪些功能需要借助路側(cè)計(jì)算單元來(lái)實(shí)現(xiàn)，哪些功能需要借助車載邊緣計(jì)算單元來(lái)實(shí)現(xiàn)？這三類計(jì)算單元之間應(yīng)該如何分工、如何配合？

GAC－NIO朱總監(jiān)：

智能汽車實(shí)現(xiàn)車與人、車、路、云等智能信息交換、共享，具備環(huán)境感知、智能決策、協(xié)同控制等功能。從系統(tǒng)架構(gòu)方面來(lái)講，智能汽車在傳統(tǒng)的人和車之間，增加一層信息系統(tǒng)層，在這一個(gè)層，通過(guò)基于新一代人工智能技術(shù)的學(xué)習(xí)認(rèn)知系統(tǒng)，和專家知識(shí)與機(jī)器智能融合形成的自我成長(zhǎng)型知識(shí)庫(kù)，能完成智能信息交互，智能分析決策和智能控制。從系統(tǒng)設(shè)計(jì)角度理論上這一層信息系統(tǒng)既能部署在OBU上也能部署在RSU上。從工程的角度，我們目前傾向于采用協(xié)同感知，自主控制的方案。這樣有助于降低自車傳感器成本。