“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
2022年9月14日，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。这场竞赛将直接导致几个结果:
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。
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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