L3级系统今年或量产！5位大咖详解自动驾驶发展趋势？无人驾驶还有多远

L3级系统今年或量产！5位大咖详解自动驾驶发展趋势？无人驾驶还有多远

• L3级系统今年或量产！5位大咖详解自动驾驶发展趋势
• 无人驾驶还有多远
• 蒋京芳：禾多科技如何探索自动驾驶全场景落地| 汽车产经

车东西

文?|?六毛

车东西1月10日消息，中国电动汽车百人会论坛（2020）在北京开幕，并于今天上午举行了以自动驾驶全球态势与基础体系为主题的自动驾驶论坛。

而作为今年开场的首个高规格自动驾驶论坛，参与者自然众多。开场20多分钟会场内就已经站满了人，外面的人还想进去，无奈里面的人不愿出来，场面相当火爆！

▲会场入口

中国工程院院士邬贺铨、安波福亚太区总裁杨晓明、博世底盘控制系统中国区高级副总裁蒋京芳、禾多科技创始人兼CEO倪凯、日本汽车工业协会北京代表处首席代表松岛忠信等出席本次论坛并发表了演讲。

中国工程院院士邬贺铨就5G车联网面临的挑战分享了自己的看法，在邬贺铨看来，虽然相对于其他移动通信系统，5G更靠拢车联网的需要，但当前5G车联网在网络通信效率、运营支持、安全问题等方面依然面临挑战。

▲论坛现场

安波福、博世、禾多科技等自动驾驶的产业链玩家也在论坛上做了分享。

安波福亚太区总裁杨晓明认为，目前传统的汽车架构功能已趋向饱和，无法承受目前安全、绿色和互联的行业发展趋势对汽车平台的要求，未来新的智能汽车架构将由功能化控制向域控制、区块控制转变，并最终向软硬件分离的全智能汽车架构发展。

博世底盘控制系统中国区高级副总裁蒋京芳认为L3级以上自动驾驶面临挑战，目前L3级以上的自动驾驶，博世在中国的整个路线目前还是问号。2020年，博世将会在中国推出L2.5级高速公路辅助系统（支持驾驶员脱手的L2）和遥控泊车辅助系统。

禾多科技创始人、CEO倪凯则认为，自动驾驶的市场从过去的ADAS到未来的自动驾驶，正在面临一个分水岭，而且这个分水岭就发生在现在。

除此之外，日本汽车工业协会北京代表处首席代表松岛忠信，也在论坛介绍了日本汽车工业协会在推动驾驶辅助技术和自动驾驶技术发展方面所做的工作，并对包括主动安全刹车、误踩踏板加速抑制装置在日本的普及情况进行了分享。

一、5G车联网：网络通信效率等面临挑战

中国工程院院士邬贺铨就5G车联网面临的挑战，分享了自己的看法。

在邬贺铨看来，虽然相对于其他移动通信系统，5G更靠拢车联网的需要，但实际上车联网的一些特点，并非5G所面对公众通信的特点，5G车联网依然在网络通信效率、运营支持、安全问题等方面面临挑战。

邬贺铨表示，整个5G虽然考虑了车联网，但准确地来说，它首先还是为了公众通信而设计的。

▲中国工程院院士邬贺铨

公众通信和车联网的区别在于城市里面车联网的距离很短，包括前后的车辆也只有约几十米的距离。车联网80%的情况是处于汽车行驶状态，因而对移动性管理较高。

另外车联网基本要求随时在线，同时城市车联网的V2V环境下的通信需求是点到多点和多点到点的需求，这与主要以点到点的传统通信需求不同。

此外，车辆网中每一辆车发送的信息不受车主控制，但面向公众的通信所发送的信息是主叫方主动的，被叫方也是已知的。

邬贺铨认为，目前5G车联网至少在网络通信效率、边缘计算、安全问题、运营支撑等方面存在挑战。

▲自动驾驶论坛会场

网络通信效率方面，传统的互联网通信采用无连接的方式，但对于车联网来说，这种连接方式就显得效率太低了。

其次，移动的车辆以及每一辆车对通信的要求是不一样的，例如特种车辆和一般车辆就可能会有不同的需求，如何处理这些具体的业务要求是一项挑战。

另外，为了适应车联网的需要，缩小时延，需要把云的能力、部分计算能力下沉，通过大量使用边缘计算，把存储内容分发下沉到边缘云来处理。但随之而来的是成本问题，同时边缘计算之间的沟通是通过基站还是通过中心云的方式也是需要考虑的。

安全问题方面，邬贺铨表示，车联网是5G的一种业务，而5G的业务采用了一种开放的方式。之所以开放是为了让现有的业务更灵活，但是由于原来网络是封闭的，协议是专用的，所以很少听说有网络安全事件发生在运营商的网络，现在网络变成了开放的，协议则是通用的，一定意义上会增加更多的安全风险。

然后，运营支撑也很复杂。5G有虚拟NFV、网络切片，而这些都需要复杂的动态管理。换句话说，车联网一个问题要快速计算和处理，运营支撑系统不能只依靠运营商，这样做很难做到实时。而对于5G和车联网来说，实时性都是很大的挑战。

除此之外，能够分配给车联网的频率，以及相关基础设施建设的成本等方面，5G车联网也面临着挑战。

二、安波福：智能汽车架构是高级自动驾驶量产的基础保障

安波福亚太区总裁杨晓明在本次论坛上带来了安波福的新产品智能汽车架构。

而在介绍智能汽车架构概念之前，杨晓明先谈到了他在CES?2020上看到的变化。

杨晓明表示，去年的CES展会上有诸多企业讨论L3、L4、L5，同时有很多企业进行自动驾驶汽车的展示，但在今年的CES展会上，安波福等公司没有再提供自动驾驶道路的演示。

在杨晓明看来，自动驾驶已经走出了需长期进行模拟实验的阶段，因此安波福更关心的是如何帮助下一代自动驾驶落地，帮助行业实现量产。

▲安波福亚太区总裁杨晓明

从行业看，目前，L2或L2+自动驾驶已经在非常快速推行，例如在2019年中国车市寒冬之下，主动安全系统仍然处于非常高速的发展状态。

杨晓明认为，整个汽车行业正面临着向移动平台这样一种未来的出行方式转型，在这个过程汽车行业将推动产生更加安全、绿色、互联的出行解决方案。

但是目前传统汽车架构已接近饱和，不太可能承受目前安全、绿色和互联的发展趋势对汽车平台的要求。对此，智能汽车架构将是未来的一个发展趋势。

▲智能汽车架构发展趋势

目前的汽车平均每辆车有50到100个功能控制单元，将来则会过渡到域控制、区块控制，并最终向软硬件分离的全智能汽车架构发展。

据杨晓明介绍，安波福推出的智能汽车架构（注册商标为SVA），有三大特点：

1、当前汽车架构的软件和硬件是不分开的，安波福智能汽车架构非常强调软硬件的分离。

2、数据输入端、输出端与中央计算分离。

3、中央计算中心充当着服务器的角色。

根据车东西此前的了解，由于车辆在出厂时软硬件属于完全嵌入车内，几乎无法更改，因此采用传统汽车架构生产的车辆大多在后期无法更改功能。

同时，现在的汽车由于内部连接100多个电子控制单元（ECU），车内连接线也比较长，从而导致汽车更容易出现系统故障。

而安波福的SVA智能汽车架构能把车辆所有的计算整合到区域控制器里面，并留出足够的接口，帮助在后期使用过程中对汽车软件进行更新，给汽车添加新的功能。

与此同时，车辆传感器和其他硬件都能接入到这个区域控制器里面，提高车辆安全性。

除此之外，安波福SVA智能汽车架构内的每一个区域控制器都可以直接连接其他的两个区域控制器，形成连续互通的路径，这样做的好处在于能够以更低的成本实现控制系统冗余。

▲安波福SVA智能汽车架构

三、博世：今年量产L2.5和遥控泊车

博世底盘控制系统中国区高级副总裁蒋京芳，分享了她对自动驾驶未来发展趋势的看法，以及博世在中国自动驾驶的商业化进展、在智能网联方面的探索和研究。

蒋京芳在演讲时提到，自动驾驶依旧是未来的发展趋势，在中国也是如燎原之势，现在L2级自动驾驶已经落地，L2+或者L2.5指日可待，L3级及以上的自动驾驶有待商榷，L4/L5级自动驾驶则需要更多的合作。

▲博世底盘控制系统中国区高级副总裁蒋京芳

蒋京芳表示，无论势乘用车、商用车，无人是载人还是载货，自动驾驶应用的场景都可归纳为三大类：

1、下图中蓝色部分，即在高速公路、高架路，也就是结构化道路应用的自动驾驶。

2、下图中绿色部分，即用于共享出行的自动驾驶，这也是出行公司所关注的领域。

3、下图中紫色部分，即低速的、局部的区域，比如泊车场景、园区、场区、机场、港口等场景下的自动驾驶应用。

▲博世底盘控制系统中国区高级副总裁蒋京芳做演讲

博世在这三类场景下都有布局，而关于博世在中国的落地路线，蒋京芳也做了介绍。2020年，博世将推出L2.5级高速公路辅助系统（支持驾驶员脱手的L2）和遥控泊车辅助系统。

但L3级以上的自动驾驶，蒋京芳表示博世在中国的整个路线目前还是问号。

▲博世的高速公路辅助系统技术路线分两阶段

在演讲中，蒋京芳表示单车智能到L3级遇到瓶颈的原因包括了传感器成倍增加，成本提高，同时有更多的安全问题需要考量，依然面临着较大挑战，量产时间还有待商榷。

不过，她也表示，中国推动的ICV、智能网联，是一个非常好的方向，对此博世与华为在无锡示范区也针对不同的场景进行了一些研究，包括依靠V2V的场景、依靠路测单元补充车辆视觉信息以及ACC场景。

而关于包括中国在内，全球自动驾驶都在推迟SOP时间的原因，蒋京芳认为除了感知、定位、决策需要更多的冗余之外，系统的电子电气架构、系统安全、网络安全以及现在的信息安全，特别是如何验证系统也是比较大的挑战，另外相关法规的制定也很重要。蒋京芳认为，这些问题需要整个行业共同努力，一起克服。

四、倪凯：ADAS和自动驾驶的分水岭已至

自动驾驶创企禾多科技创始人、CEO倪凯在论坛上分享了他对于自动驾驶产品、ADAS和自动驾驶的区别以及自动驾驶行业赛道的看法。

倪凯表示，从禾多的角度来看，自动驾驶的产品需要具备三要素：1、应用场景；2、用户体验；3、自动驾驶的等级。

首先，场景非常重要，因为不同场景下对于自动驾驶系统的设计、软硬件，所有的数据要求都是有差异的。

其次，用户去买自动驾驶产品的时候并不会特意关心自动驾驶的级别，对于用户来说，体验更加重要。“我喝酒了，或者不会开车，我也可以享受这样一个自动驾驶的产品，这是用户体验上最重要的地方。”倪凯说道。

▲禾多科技创始人、CEO倪凯

倪凯表示，从自动驾驶的发展现状看，Hands?on已经是存量市场，包括博世、安波福等公司已经在做这样的产品，而真正往后面走，Hands?free的系统则是蓝海市场，会有更多的探索。

最后，自动驾驶的等级可以大概对应到用户体验。

倪凯认为，自动驾驶的市场从过去的ADAS到未来的自动驾驶，正在面临一个分水岭，而且这个分水岭就发生在现在。

原因在于两者在技术上有很大不同。

首先，L1/L2的ADAS是分布式的ECU设计，而L2.5的系统以及L4/L5的系统是中央处理的系统架构。其次，从软件上看，辅助驾驶的软件系统跟自动驾驶软件系统相比，没有做高精度定位和非常复杂的预测等工作。第三，在传感器方面，ADAS是前向传感器配置为主，自动驾驶系统则是360°融合的配置。最后是在整个控制上，从ADAS到自动驾驶，其实也就是从以纵向控制为主、横向控制为辅向复杂的横向控制转变。

此外，倪凯还认为自动驾驶行业里有两条不同的赛道，一个是量产自动驾驶的系统，第二个是无人出租车。两个赛道在现阶段强调的技术能力、适用场景、传感器上有很大不同，因而在研发上也是在走两条不同的路线。

目前，禾多科技走的是第一条路线，即自动驾驶量产的路线。

而关于整个量产自动驾驶的产业链，倪凯表示OEM、经销商（Dealer）、消费者（Drivers）、Tier1、Tier2甚至还有Tier3共同构成了这个产业链条。

在倪凯看来，针对这样的产业链，现在也可以看到几个小趋势：

1、整个自动驾驶产业链联盟化明显。

2、抱团取暖带来两个结果，也是两个小趋势。一是分工更加细化，一是软硬件的解耦，而软件解耦也意味着可以有更多的定制化。

五、日本今年起量产高速公路L3级自动驾驶

2015年，日本汽车工业协会（JAMA）发表了《自动驾驶愿景》，部署工作推动自动驾驶技术在包括汽车、摩托车、自动车、步行在内的所有交通出行方式中的应用。

而根据日本汽车工业协会北京代表处首席代表松岛忠信公布的数据，在日本，部分已经开始应用的驾驶辅助技术的普及情况如下：

1、截至到2017年底，减轻碰撞伤害的制动装置也就是主动安全刹车，接近80%的新车都已配备，日本政府定制的目标是到2020年为止，新车的90%以上都要装备这种刹车装置。

2、误踩踏板加速抑制装置是在停车场等不应该加速的地方检测到深踩油门时可以自动抑制加速的装置，截至到2017年底普及率达到65.2%。

3、车道偏离预警装置普及率63.5%，车道保持辅助系统普及率22.7%。

▲日本汽车工业协会北京代表处首席代表松岛忠信

关于自动驾驶，松岛忠信表示，高速路上的自动驾驶技术已经即将实现，但在一般道路等很复杂的交通环境时的应用，依然存在不少课题需要解决，在技术开发方面还需要更多的时间。

而关于自动驾驶技术的应用，日本政府计划在2020年左右达到私家车在高速路上实现L3级的自动驾驶，并提出了2020年以后逐渐扩大到一般道路上的目标。日本汽车工业协会目前也在积极地参与这项研究。

结语：自动驾驶量产落地已成关键课题

各产业链玩家在自动驾驶论坛上的分享传递出几个比较明确的信号，一是自动驾驶适用场景得到更多强调，不管是在测试阶段还是在应用阶段，二是方案提供商注重用户体验，三是在经过前几年的飞速扩张之后，自动驾驶技术正在逐渐下沉。

虽然L3级以上自动驾驶依然面临技术、法规、安全等诸多挑战，但越来越多的公司开始朝着量产自动驾驶的方向努力。

而在今年的CES展会上，还有一批“低价”激光雷达亮相，或许我们见到无人出租车等高级自动驾驶真正实现商业化运营的一天，会比想像中来的更早。

业界乐观的看法是，在2025年前后，真正意义的完全无人驾驶汽车将正式上路

尽管无人车的智能水平令人叹服，但此前特斯拉公司由于自动驾驶而发生的事故，让人对无人驾驶仍不放心。实际上，无人驾驶和自动驾驶并不完全相同。

倪凯说，无人驾驶完全不需要人为干预，汽车可以通过环境感知、行为决策、运动控制等技术完成一系列的行车动作。而自动驾驶也可以代替驾驶员控制车辆，但必要时依然需要人对车辆进行操控。目前，部分自动驾驶技术和辅助驾驶技术已经应用到了日常可见的汽车上，比如前后车距测量、自动泊车等功能。

根据美国国家公路交通安全管理局公布的划分标准，智能汽车可以分为4个级别，分别为：驾驶辅助、半自动驾驶、高度自动驾驶、完全自动驾驶。第四级别属于全无人驾驶的最高级别，是汽车驾驶自动化、智能化程度最高的级别，也就是习惯所说的无人驾驶。

无人驾驶与前三个级别不同。前三个级别智能汽车仍是交通工具，第四级别无人驾驶则是“四个轮子的电脑”。这也是两种不同的自动驾驶转型路线。第一种是“渐进演化”的路线，也就是说在传统的汽车上逐渐新增一些自动驾驶的功能，例如特斯拉汽车的自动驾驶功能就属于这种类型，也包括传统的汽车制造商。另外一种就是“一步到位”的路线，它们从一开始就是彻彻底底的自动驾驶汽车，例如Alphabet、百度。对研发者来说，安全是自动驾驶的根本出发点，两种发展方式并非完全矛盾。

“渐进演化”的半自动车，其本质上还是一种为驾驶者优化体验的机制。目前已经允许驾驶员在道路上双手离开方向盘行驶。此外，利用一系列的传感器和摄像头，这些半自动驾驶汽车还能完成并线、自动泊车、在一条车道上行驶和自动刹车等操作。专家介绍说，以特斯拉为例，根据对于无人驾驶的标准，特斯拉的自动驾驶基本处于2级与3级之间，也就是说，特斯拉的自动驾驶或无人驾驶的服务对象都是司机，而非乘客。在使用时，驾驶者仍需保持驾车应有的机警，时刻留意车辆的行驶情况，以便在紧急情况下，随时接管车辆的控制权。此前特斯拉因为自动驾驶在美国佛罗里达州发生的事故中，调查发现驾驶员的注意力分散超过了7秒。而特斯拉自动辅助驾驶仍需要驾驶员始终全神贯注地监控交通环境，并准备好随时接管方向盘。

“一步到位”的无人驾驶车，其实就是一个特殊的带着轮子的机器人，它的核心技术在“大脑”。本质上说，无人驾驶是一个软件或算法问题。它首先瞄准自动驾驶的最高级别，也就是4级无人驾驶，这个级别的无人驾驶服务对象是乘客。同时，汽车也被看作是新一代的移动计算终端，直接用最优的计算能力和最好的传感器以最大化保证安全，直接实现全无人驾驶，再试图在几年之内通过产业化的努力大幅降低传感器价格，从而缩短量产时间。

业界乐观的看法是，在2025年前后，真正意义的完全无人驾驶汽车将正式上路。倪凯认为，目前无人驾驶技术依然处在研发及实验阶段，在实际投入量产前依然需要大量的工作。由于中国特殊的道路交通环境，想要解决国内自动驾驶技术发展中的问题，必须依赖于本土研发。目前，中国的人工智能研究已处于世界前沿，有关方面也在积极起草自动驾驶相关的行业标准及政策法规，这些都将有力推动自动驾驶乃至无人驾驶在中国的发展。

2021年12月16日，由中国汽车工程学会和中国智能网联汽车产业联盟联合主办的2021第三届国际汽车智能共享出行大会在广州花都开幕。禾多科技合伙人、高级副总裁蒋京芳在会上发表主题演讲，分享了禾多科技在自动驾驶全场景落地方面的探索。

禾多科技由倪凯博士创立于2017年，其使命是通过自动驾驶技术，赋能和升级人们的移动出行，专注于行车、泊车两个方面的自动驾驶解决方案探索。目前，其领航辅助功能以及可以实现高速公路的自动跟车，主动变道，以及实现上下匝道切换，明年将在广汽实现量产。而自动泊车功能则可以自主学习，实现记忆泊车。

在实现自动驾驶功能的路上，如何做到安全好用，蒋京芳也分享了禾多科技的经验，会通过不断的验证，场景与数据的回传，持续对模型加以训练，优化算法，再通过远程刷新的方式反馈给车辆，实现闭环。

以下为演讲实录：

女士们，先生们，大家下午好，首先感谢主办方的邀请，今天有机会跟大家分享禾多在自动驾驶全场景落地方面的探索，首先请允许我简单介绍一下禾多，禾多的名字很好记，就是移动的移，禾多是2017年由倪凯博士创立的，所以是一个年轻的科技公司，从字面上不难解读到禾多的使命，就是通过自动驾驶技术，赋能和升级人们的移动出行。

禾多创立四年以来，先后经历过我们的投资，融资，两轮都发生在今年，今年的4月份第一轮和10月份新一论，特别值得一提的就是10月份有幸得到了广汽资本的战略投资，广汽集团成为禾多的重要股东。

禾多在过去的四年中，最近两年取得飞速发展，我们成立了两个闭环300多人的团队，四大认证体系，以及在五个地区都有相关的办事处，两个闭环怎么说呢，就是在北京，武汉的团队，主要专注于算法，专注于平台的开发以及创新，由倪凯博士亲自负责，位于苏州，广州，以及上海的团队，我们主要打造的是量产、交付。所以我们在苏州、上海以及广州更多的是工程化的人员。

我们除了有地图资质以外，也申请甲级的资质，我们获得了16949等质量体系认证。

介绍了禾多公司，接下来谈谈禾多的产品，因为禾多在整个的四年中还是非常专注的，不忘初心，致力于本地数据的自动驾驶解决方案，专注于两个方案，一个行车，一个泊车，当然了，再细分的话，又分为高速公路的自动驾驶，低速的泊车功能，这里有几个视频，跟大家简单分享一下我们目前的开发状态，这个是我们的智能领航辅助功能，主要结合多个摄像头，前视，侧视，毫米波雷达，前向毫米波雷达，侧向毫米波雷达，同时结合导航的信息，针对这些传感器的信息进行融合，规划以及控制，这里可以看到，可以实现高速公路的自动跟车，主动变道，以及实现上下匝道切换，在弯道，隧道以及施工场景的话，也是基于传感信息和地图信息，可以很好地应对。

这个功能如果再往下延伸的话，就是城区自动驾驶功能，这还需要更多的传感器，比如说激光雷达，通过对红绿灯的识别可以实现无保护左转等等，刚才讲到的高速公路的自动驾驶，在明年在广汽量产，明年把程序功能量产，这是自动驾驶的功能，叫做HOLOMATIC，第一遍车辆需要自主学习，然后就可以泊入应泊的地方，上班的时候可以到你住的地方来接你去上班，这就是记忆泊车，再往上的话，就是代客泊车，人直接下车，这辆车自动找它的车位停下来，等你购物之后，这辆车到你的身边，可以通过手机定位，接你回家。所以这些功能的话，应该对消费者都是非常有用的。

同样，在自动泊车功能方面，记忆泊车会首发在明年10月份左右量产，自动泊车也会投放量产。刚才说到相关的功能，是靠多种传感器的感知，然后通过域控制器，计算平台进行处理，接下来进行规划和控制，当然所有的这些技术的最基础的技术，就是它的感知，就像人的眼睛，看不到做什么都没有用。

禾多一直在提升我们的感知能力，包括我们与清华大学有一个联合的实验室合作，我们分成两大类，就是静态感知和动态感知，静态感知比如说对车道线的感知，对Free Space的感知，灯杆，红绿灯，以及我在停车场的车位的感知，动态感知包括对行人，车辆，两轮车等等的激光雷达，ODD区域的感知，以及相关的融合和预测。

那么我看到很多的Demo，在公共机上做的，我们一直就是稳扎稳打，把项目投放量产，我们都是基于嵌入式的平台，我们在华为的MDC610部署了神经网络，同时经过后处理和融合，就是全栈感知算法，可以从这张图看到，前面是基于前视的输出，这是侧左和侧右的输出，这是我们对障碍物的检测，2D、3D检测的结果，后面的这些激光雷达相比的话，还是非常的稳定的，非常精准的。

同样算法，我们也部署在TI的TDA4上，对车辆，对车道线，对灯杆，对路牌的感知，除了需要有神经网络的模型之外，还要对这个模型裁剪和优化，这方面我们做的效率还是非常不错的。

基于激光雷达我们把量产的激光雷达部署在车上，然后基于公开的数据做了后处理，其实这块的话，主要是可以看到对前面的比如说障碍物，或者是车辆以及行人的一些探测和追踪，也是比较稳定的，激光雷达的算法还是持续优化当中。

同样在低速的泊车环境下，需要用到鱼眼摄像头，这也是基于环视相机的算法，已经开发完成，而且部署在TI的TDA4的嵌入式平台上，进行了相关的训练，所以我刚才讲到的，接下来要量产的行车，泊车的功能都是基于嵌入式的平台，要么是MDC要么是TI的TDA4。刚才说到泊车的功能需要对你的车辆在停车场进行定位，禾多的定位技术也是相当不错的，基于前视摄像头，探测到车辆，探测到行人，在停车场的地图进行实时更新，使得我们刚才讲到的泊车功能有比较好的表现。

大家可能注意到了，应该说从去年开始，之前不会谈到域控制器，都是一个雷达一个摄像头，或者五个雷达一个摄像头，或者超声波雷达和环视摄像头这样的传感器，但是从去年开始就是各种各样的域控制器，我们有大算力的，华为的MDC，有英伟达的，地平线的J5，有高通，中低算力的TDAA，有J4以及等等其它的芯片，所以作为禾多的话，作为软件的Tier1，我们的目标就在不同的域控制器，部署功能的算法，所以我们目前的话也在不停地加强不同平台的适配能力。

有一点可能很多人不知道，现在很多车上都有自动驾驶功能，但是消费者都觉得不好用，我们觉得在主机厂，智能座舱和自动驾驶是两个功能，不知道怎么把这个功能在智能座舱上做很好的演示，做智能座舱的人不懂自动驾驶，我们的目标就是打通自动驾驶，智能座舱，我们的一个叫HOLOHMI，不是你主动激活它，而是卡片式的弹出，也更加的友好。比如说开车的时候，有座椅A座椅B，自动驾驶也可以这样做，通过自动驾驶的模型，可以分为自动驾驶A，B，本人的模型，或者是明星模型，或者是赛车手的模型，所以我们也开发了一个CID1，就是把行车，泊车，城区的自动驾驶的功能把人机交互，做成统一，合一，把做重要的信息高光出来，比如是传感器的信息，什么时候要变道，变道的原因也展示出来，对于超视距的信息，前方的隧道，也通过人机交互的方式，给用户很好的体验，帮助用户对自动驾驶的功能建立更高的信心，这也是禾多提供的技术支持之一。

刚才讲到，自动驾驶功能实现，应该来说，我们需要一点时间就可以实现了，但是怎么做到安全好用的话，就是我们常说的效应，功能比如说经过一段时间的验证，可以释放，但是大批量的验证，需要投放市场之后，通过影子模式，把相关的场景，传回到系统中，同时比如说我有自动驾驶数据，我搭建了场景库，再对现在的模型进行训练，优化我的算法，最后通过远程刷新的方式刷到我们的车上，所以整个闭环的话，需要软件公司与主机场的深度的合作，在右边的话，需要更多的合作伙伴的合作，通过众包的形式对地图进行实时更新，需要更多搭载自动驾驶的车辆，并且打通车与车之间，还有跟云端的交互，时间关系我就不一一赘述了。

我有两个比较简单的案例，自动驾驶的功能做得好与不好，就是对机械场景的节约能力强与不强，比如说在后台发现一辆车总是在压线行驶，后来发现这不是一个车道线，而是一个电线杆的阴影，右边也是的，发现这个车一直是有车道线，但实际上是车在地面上的一个箭头，一个标识，像这样的场景的话，我们都必须要靠后台的监控，发现这些场景之后，优化我们的算法，最终我们就把这种错误减少。

大家都说自动驾驶现在很火，也很卷，所以禾多从建立到现在都秉承着开放合作共赢的心态，因为我们需要传感器平台的支持，需要计算平台的支持，包括芯片的支持，同时在上面部署功能，云端的大数据功能的支持，合作伙伴除了主机厂，有域控制器的公司，芯片的公司，传感器的公司。包括我们在一些项目上，也与我们的友商一起合作，共同推进自动驾驶。

总结一下，禾多的主要专注于行泊一体的全场景的解决方案，我们的目标是适配于多域控制器，除了软件，我们以软件的开发为主，目前也在开发相关的硬件平台，我们更需要做的就是不断提升我们的核心能力，支持主机厂，把更多更好用的功能投放市场，以及与行业的合作伙伴共建生态，我也非常期待与在座的各位大家一起交流，是否有合作的潜力。所以再次感谢主办方的邀请，希望我们共同推动自动驾驶的发展，让中国的自动驾驶领跑全球，谢谢大家！