2020年8月22日，全國智能汽車前沿峰會在廣州召開。本屆峰會由中國電動汽車百人會、智能汽車與智慧城市協同發展聯盟主辦，廣州市人民政府支持。億歐汽車作為大會深度合作媒體受邀參加，并為您帶來最新內容分享。

8月22日，小馬智行廣州總經理莫璐怡發表了主題演講，以下為演講內容精選，由億歐汽車編輯，主要觀點有：

1、汽車智能的突破與創新不再只是發現需求和解決需求，更是在創造需求。行業目前已經逐漸形成一種共識，智能和電動汽車將會是汽車未來的一種形態。

2、只有融合所有的軟硬件、系統全局優化，才有可能在一定算力之下做出比割裂的場景更加能夠滿足需求、更強大的自動駕駛系統。

3、自動駕駛是一個以技術主導的硬科技，無人化和規模化決定了自動駕駛的高門檻，而安全則是自動駕駛的底線。汽車智能化的發展一定不是單打獨斗的事情，它的未來必然是一個開放的合作的生態。

以下是莫璐怡的演講原文：

大家下午好！我是來自小馬智行廣州研發中心的負責人莫璐怡，非常感謝百人會的邀請，讓我今天有機會跟在座的從業者一起探討智能汽車的未來。

在最近幾年，大家應該會發現，智能汽車，聰明的汽車已經不再是科幻片里的內容。我們發現，各種不同級別的智能汽車產品已經進入了消費決策的環節，包括輔助駕駛或者是剛剛我們很多嘉賓提到的一些智能座艙等等的產品。我們到底是要追求什么樣的汽車智能呢？今天峰會的主題是“智能汽車的技術突破與產品創新”，針對最近幾年包括像新能源技術等等新技術，我們想提出的觀點是，突破與創新不再只是發現需求和解決需求，更是在創造需求。

我們行業現在已經逐漸形成了一種共識，智能和電動汽車將會是汽車未來的一種形態。其中汽車智能化指的一般是自動駕駛和物聯網等新技術的作用之下汽車行業與其深度融合，從而實現人們更高層次的出行需求的技術，而小馬智行一直致力于在汽車智能化方面不同的嘗試，同時在努力的貢獻自己的力量。

再講講我們小馬智行。小馬智行2016年底成立于美國硅谷，至今已經邁入發展的第四個年頭，在自動駕駛技術上的研發持續深入。我們從創立至今一直專注于研發最安全、最可靠、最先進的全站式自動駕駛，希望通過科技來改變人類未來出行，我們著眼于L4級及以上的自動駕駛技術。L4級在自動駕駛里屬于高級別，是指在一定區域內、在特定環境之下系統可以完全自主地去感知世界、去控制車輛完成它的駕駛任務，無需人類駕駛員任何的操作。

大家從屏幕上可以看到，這是我們在去年12月發布的最新一代自動駕駛全硬件集成系統PonyAlpha 2.0。最近十多年來自動駕駛行業發生了翻天覆地的變化，其實在2012年之前大家探討更多的問題并不是說自動駕駛應用場景，大家會使用什么樣的路徑去達到自動駕駛或者無人化的目標。大家更多的問題在于說，到底自動駕駛是否有實現的可能性。2013年開始，隨著芯片、隨著激光雷達、隨著深度學習算法等等的大規模應用，人們逐漸開始相信自動駕駛是有可能做到的。今天在場的嘉賓也分享了很多關于芯片的進展、關于深度學習的進展，這些東西都讓我們整個自動駕駛行業在最近短短幾年之間達到了技術的突飛猛進。現在我們發現，自動駕駛在各個不同的行業和領域之間都有了非常多的應用。舉個例子，像乘客的出行、貨物的運輸、物流的配送、城市的清潔等等領域我們都能看到自動駕駛的身影。

我們到底是如何讓汽車變得更加智能、更加聰明的呢？我想用一個比較通俗的比喻去講整個自動駕駛系統是如何賦能智能汽車的。自動駕駛系統其實賦予了汽車眼睛、手腳以及大腦的功能。

從硬件研發的角度來去說，眼睛指的是說讓我們的車輛擁有了更多的傳感器，讓它可以通過不同的傳感器去感知世界，在我們最新發布的自動駕駛硬件系統當中，我們的自動駕駛車輛擁有了激光雷達、毫米波雷達以及攝像頭等不同的傳感器，幫助我們達到360度無盲區的覆蓋。

手腳在硬件層面指的是說，我們要精確地控制車輛的油門、剎車以及轉向，這指的是，我們需要去掌握核心的線控技術，同時也需要了解如何去調優整個控制的算法，同時卡車和普通的乘用車又有所區別。

對于硬件來說，大腦指的是要給他提供一個強大的計算單元或者計算平臺，需要讓它有足夠的算力去支撐復雜的軟件算法，非常穩定地運行，讓車輛在路上安全地完成復雜的駕駛任務。

我們剛剛講到，自動駕駛的軟硬件系統，除了硬件之外軟件也是重頭戲。眼睛其實指代的更多是我們的感知模塊，需要通過分析處理傳感器得到的對世界認知的數據，從而去理解我們車輛在道路上行駛的時候我們車輛周遭所有的障礙物，所有的人、車、自行車，他們是怎么樣在路上去行駛的，他們現在以什么樣的速度、什么樣的方式在行駛，同時我們要隨時追蹤他們的路徑以及預測他下一步的意圖、行駛的軌跡。

到了手腳，我們指得更多的是決策規劃模塊。它通過得到感知模塊的輸出，知道、了解到了車輛周圍的障礙物下一步的行動之后，去分析車輛跟這些障礙物接下來將會有怎樣的互動，應該對每個障礙物做出什么樣的決策。舉個例子，在變道的過程當中，假設旁邊車道有車輛的時候，我到底應該在旁邊車道車輛的前面還是后面去進行變道的操作，這些其實都是規劃控制模塊所需要完成的任務。更具體來說，對于控制模塊需要把我們這個決策規劃的結果翻譯成為機器可以理解的語言。舉個例子，應該怎么樣去踩我們的剎車、油門，怎么去打我們的方向盤，這是它需要去完成的工作。

對于大腦來說，我們這里指得更多的是我們從成立至今就開始一直使用的一套全自研的自動駕駛底層架構和操作平臺PonyBrain。有了這套全自研的操作平臺，我們就有能力對我們的能力進行深度的優化，去優化資源的占用，在極少的資源占用下依然可以完成非常復雜的深度學習算法以及各類自動駕駛算法的運行。

只有當我們把所有的軟硬件統一去看，把它去做全局優化，我們才有可能在一定算力之下就可以做出比其他的分開來考慮的場景更加能夠滿足需求的更強大的自動駕駛系統，而這其實也是我們小馬智行的一大優勢，全局優化的能力。

有了自動駕駛系統的加持，我們的汽車終于擁有了智能化的基礎，然而這樣的智能汽車有點像是一個蹣跚學步的孩童一般，僅僅只是擁有了基本的智能，還需要不同的學習和成長，才能去面對紛繁的世界。自動駕駛系統是如何做到不斷的學習和自我成長的呢？回答這個問題之前我想拋出一個觀點，自動駕駛在我們看來是一個基于實踐和大數據的創新性問題。這里所指的實踐就是真實的道路測試，我們的自動駕駛是沒有辦法僅僅只是依靠停留在實驗室里面通過做模擬仿真的研究就可以達到技術的突破和提高的，必須要讓我們的車輛走到真實的道路上面去接受最為困難的挑戰，去接受不同場景的數據，才能不斷地完善整個系統，去推動整個技術的發展。

接下來我想分享一個我們關于雨天和水花處理的故事。講解一下為什么實踐和大數據對自動駕駛來說是非常重要的。大家如果參加了今天早上的峰會應該也了解到，雨天的場景或者水花的場景對自動駕駛來說是非常大的挑戰。在2017年底正式落戶中國廣州的時候，在我們推出了中國第一支自動駕駛車隊的時候，其實當時我們整個自動駕駛系統對雨天和水花處理能力一般的，原因是什么呢？在我們來到中國之前，我們僅僅在美國加州進行路測，大家也知道加州是一個常年陽光明媚的地方，所以我們在加州的路測并沒有收集到太多雨天和水花的數據，這使得我們的自動駕駛系統這方面缺乏非常強的處理能力。但是在我們來到廣州之后，在我們在廣州去運營行我們的Robo-Taxi的時候，我們有一個小的數據統計，在前500天的運營時間里面，我們總共經歷了209個雨天，并且常常是大雨或者雷暴，這就使得我們整個自動駕駛系統在不停的路測中收到了非常多的雨天和水花的數據，不斷的去提升我們的系統。

這是一個簡單的視頻，大家可以從右邊攝像頭看到，現在雨已經非常大了，路上有非常多的積水，車輛開過的時候也濺起了很多的水花，但是我們自動駕駛系統對這個世界有一個非常清晰的認知，使得我們的車輛可以做出很果斷的決策，超越旁邊人類駕駛的車輛，這就是我們覺得自動駕駛系統最終可以有比人類更高的安全上限，因為有一個比人類更清晰的對世界的認知。

我們到底追求的是什么樣的汽車智能？其實在我們不停地去推動技術、去做一次又一次的技術迭代，最終其實都讓我們小馬智行朝這樣的目標——我們想做的是一個虛擬司機。我們希望我們做的自動駕駛系統最終成為這樣的一個虛擬司機，他可以開不同的車型，他可以在不同的車輛平臺上面部署，他通過不斷的學習、不斷的場景數據的積累、數據的反饋，通過AI提升技術，最終可以達到什么樣子的車都能開、什么樣子的路都能開。

我們現在小馬智行的L4級自動駕駛汽車已經達到什么樣的水平了？我想通過幾個方面來去做一個簡單的分享。場景上來說，我們現在可以處理復雜的城市道路狀況，包括不同的早晚高峰的路況，包括臨時的施工區域，包括剛剛看到的不同的天氣場景，現在我們在廣州、北京、加州每天的道路測試當中都會經歷非常多這樣的場景，并且有很好的處理。

同時，在應用場景方面，我們自從2018年底開始，便陸續在中國的廣州、在美國加州推出了我們的自動駕駛Robo-Taxi出行服務，Robo-Taxi把我們帶到了最有用戶需求的地方，讓我們走最真實的道路，去接受最困難的挑戰。同時我們也在運貨方面進行了一些嘗試，在疫情期間我們和電商平臺合作，在美國加州給業主提供“最后一公里”的運輸服務。同時我們也開始布局自動駕駛卡車的市場。在產品迭代來說，剛剛已經提到了我們已經發布了四代的自動駕駛產品，我們現在硬件研發能力和流程日益完善，他可以讓我們更好的適應靈活的行業變革。

在我們看來，汽車智能化的發展一定不是單打獨斗的事情，它的未來必然是一個開放的合作的生態。在小馬智行來看，我們不停的在推進跟國內外頂級車廠深度的合作，我們相信我們的自動駕駛系統就像一個汽車的大腦一樣，而我們需要一個強壯的身體，有百年沉淀的汽車行業正是一個強壯身體最好的基礎。同時我們相信，自動駕駛是一個以技術主導的硬科技，無人化和規模化決定了自動駕駛的高門檻，而安全則是自動駕駛抱有的底線。說到安全剛剛已經有很多分享提到了，我們怎么樣提高自動駕駛的安全。小馬智行來說，從我們的軟硬件各個模塊的設計開始，我們就考慮了不同的冗余設計，希望我們的自動駕駛車輛即便出現了任何的異常的時候依然能夠完成自動駕駛任務或者安全地靠邊停車。同時，我們在內部也針對安全和舒適度都設定了非常多不同的指標，在過去三年多的發展當中，我們在這些指標里面都得到了非常好的成長。

最后，小馬智行一直以來都是以技術為先，我們希望與產業鏈上下游共同合作，不停的去推動自動駕駛技術盡快的成熟和落地，真正使用科技去重塑人類的未來。

謝謝大家！
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