对话石建萍：车路两端发力，商汤构建智慧出行蓝图

智能时代，我们听到了无数关于出行的想象，自动驾驶是连接现实与未来的关键入口。

在自动驾驶系统运行的整个环节中，感知作为第一个环节，重要性不言而喻。再加上近年来深度学习和算法技术的突破，感知已经成为自动驾驶四大核心模块中发展最快、改进最多的模块；甚至成为车路协同发展的驱动力之一。

自2016年以来，商汤科技(以下简称商汤)凭借视觉感知技术的先发优势，获得了自动驾驶领域的入场券，并逐渐将感知能力延伸至其他传感器。

四年后，商汤在这一领域的探索有了新的成果。

11月26日，在2020世界5G大会期间，商汤发布了全新的智慧出行解决方案，包括L4智能网联小巴和具备多传感器融合感知能力的智能路侧感知解决方案。

随着这一解决方案的发布，商汤的打法逐渐清晰——以感知为载体，以“车”和“路”为切点，将自己独创的AI技术移植到自动驾驶领域，支撑起智慧出行的蓝图。

基于商汤对自动驾驶和智慧出行的思考，新智家近日在商汤与R&D执行董事石建萍进行了深度对话。

商汤在感知方面的能力如何移植到自动驾驶上？如何在自动驾驶领域探索多年？相应成果如何融入商汤智慧城市大地图？

这些问题现在有了实际的答案。

自动驾驶小型客车轨道布局

毫无疑问，自动驾驶技术的应用将真正改变未来的交通和出行模式，但从时间上来说，实现完全成熟的自动驾驶仍是一个漫长的过程。

而且随着自动驾驶发展进入中场，单纯做demo的意义已经减弱。落地，乃至支撑长远发展的任务，成为现阶段赛道玩家更关心的问题。

商汤L4智能网联小巴的问世，正是这一AI独角兽对技术落地的独特思考的体现。

在与新知识分子对话的过程中，石建萍说:

目前市场对载人(多人出行)交通工具的需求很大。而且基于示范区的优势，小客车可以更快实现闭环运行。

换句话说，小巴是天然的低速自动驾驶场景，在满足多人出行需求的基础上，便于安全边界管理。

相比之下，Robotaxi以汽车为载体，属于私人出行，载客量较小；此外，现阶段Robotaxi的开发可能面临更复杂的工作条件和更高的技术要求。

不过，石建萍也透露，由于技术的不断发展和成熟，未来商汤还会在合适的时机布局小巴之外的赛道。

除了精心选择落地轨道，商汤连接小巴的传感器配置也经过了充分的考虑和权衡。据介绍，目前正在进行示范运营的上塘支线小巴配备了摄像头、雷达等主流传感器，但整体造价不高。

对此，石建萍告诉新智家，考虑到小巴面临的工况和速度范围(一般为20-50km/h)，商汤会在提前保证安全的前提下，计算传感器范围来预测感知距离和精度。“虽然只搭载了两台激光雷达，但已经可以满足上塘接驳小巴的可靠性需求。”

她进一步补充道:

更多的传感器确实可以提供更多的安全冗余，但也要考虑什么样的代价是可以接受的，并且落地时可以不断迭代。

上塘L4智能网联小巴

基于L4自动驾驶系统，配合路侧设备，上塘支线小巴可以识别车道线和红绿灯，智能预测交通参与者的运动方向，及时做出决策和路径规划。借助人脸识别和3D环境感知技术，小巴还可以准确识别车内人数和车内环境，帮助实现车内安全管理。

目前，商汤科技L4智能网联小巴已落地江苏(无锡)车联网试验区。明年将进一步增加小巴数量，并进一步开展相关的乘客接驳工作。

“可插拔模块”的技术路线

不难看出，在众多行业落地之后，自动驾驶成为了商汤下一个要攻克的目标。

虽然商汤多年来在这一领域一直保持低调，但其在AI图像识别方面的能力和几年探索积累的经验，已经为自动驾驶的布局打下了坚实的基础。

上图是商汤的视知觉效果。

目前，已经在中国常州、杭州和上海临港等地进行了道路测试。，实现半开放场馆不接管自动驾驶。

但是，仅仅依靠路测来推动自动驾驶进程是远远不够的。为了打破时间和测试规模的限制，赛道上的玩家开始将目光转向虚拟世界，即通过模拟测试来检验自动驾驶汽车的稳定性和安全性。

石建萍表示，商汤在这方面也有部署:

除了导入实车路测时采集的数据，商汤还开发了虚拟场景生成引擎；在这两条路径的基础上，商汤还会编辑不同的场景，比如微调车速、行人行为、周围环境等参数，从而训练传感器和车辆。

“基于以上方法，我们的模拟测试已经能够覆盖路试中遇到的50%-70%的问题。”石建萍说。

但需要注意的是，商汤之前对自动驾驶的探索更多的是集中在乘用车上。那么，如何将这些积累移植到这款小巴车型上呢？

事实上，商汤在自动驾驶感知系统建设之初，就确立了“可插拔模块”的技术路线，历经多次迭代和大量的拆解测试。由此，商汤的感知系统被赋予了很强的可扩展性，可以兼容不同的传感器配置，从而实现不同车辆的快速部署。石建萍强调:

针对不同的车型，我们需要解决的问题是对车辆的底盘线控进行调试和优化。

商汤支线小巴的落地也在一定程度上印证了“可插拔模块”技术路线的优势。新之家了解到，商汤从小巴厂到路试只用了不到两个月的时间。

而且基于对传感系统和传感器硬件的了解和掌握，商汤搭建了智能驾驶软硬件研发平台，可以实现不同车型之间以及辅助驾驶系统和自动驾驶系统之间的灵活应用。

虽然目前已经解决了很多技术问题，但是在实际的路试过程中，上塘支线中巴车可能会遇到一些新的问题。所以现阶段，小巴的驾驶座上需要有一名安全员。

在石建萍看来，现在每个人都在“边看边做”，只有这样，事情才能做到底。"我们需要给技术发展和法律法规的制定留出时间."

她还向新智家透露，商汤一直在推动硬件稳定性的检查和提升，包括传感器自检模块的搭建；同时，在连接小客车实现闭环运行的过程中，将记录系统在紧急情况下的处理方式和人工接管的情况，以迭代系统的性能。

路侧智能化升级的思考

如上所述，现阶段自行车智能化还有很多问题需要解决，车路协同的方式已经开始被提到国家战略的高度。

路侧设备是帮助“车”和“路”协同工作的直接载体。

综合来看，目前对车路协调的感知主要依靠摄像头，在暴雨、大雾等恶劣天气下，可能会影响路侧设备为车辆提供信息的准确性。

对此，商汤也表达了对路侧智能化升级的思考——商汤构建了基于FPGA的SenseDrive激光雷达嵌入式感知方案，能够高效处理激光雷达点云数据，高精度检测和跟踪道路上的交通参与者和其他动态物体。

在激光雷达的帮助下，路侧设备的感知能力更强，但问题也随之而来:

激光雷达价格昂贵，在风吹日晒24小时工作的路边，损耗可能更明显。

对这个问题，石建萍回答说:

商汤激光雷达的解决方案是在路况复杂、事故多发的路口选择性部署。在长直路上，可以使用成本相对较低的传感器进行权衡。而且，现在几万元的lidar也是一个非常不错的选择，虽然会比纯相机方案高一些，但是也没有外界想象的那么可怕。所以成本问题还是比较可控的。

她进一步补充道:

其实激光雷达本身的设备成本没那么贵，主要是体积没上来，所以价格没下来。如果能大范围在道路上部署，也能把车载激光雷达推回到更合理的价格区间。

商汤SenseDrive激光雷达嵌入式激光雷达传感产品效果

为了保证激光雷达能够为车辆精确提供定位和超视距能力，商汤在设计系统时也充分考虑了冗余和备份，可以接受不同链路上一定的概率误差；同时将与产业生态有效结合，保证整个系统的安全稳定。

据石建萍介绍，目前商汤正在与何塞联合推进lidar的路侧应用，并已在上海临港部署应用。

新智慧驾驶综述

无论从哪个角度，商汤对智慧出行都有自己的理解，也有一套清晰的玩法。

此外，年初新基础设施政策的出台，将人工智能、5G、大数据等与自动驾驶相关的新兴技术提升到国家战略的高度，为整个行业的发展孵化了新的机遇。

商汤L4智能网联小巴的研发和激光雷达路侧解决方案的打造，更像是新时代潮流下自然孕育的果实。

虽然自动驾驶和车路协同都需要巨大的人员和资金投入，但同时部署这两条路径可能会面临相当大的压力。而商汤之前在这些领域都有一定的基础，已经实现了从0到1的转变。

同时，自动驾驶和车路协同的进一步部署，可以反过来融入商汤智慧城市的规划，与公司整体业务相协调。

雷锋网雷锋网雷锋网在智能时代，我们听到了无数关于出行的想象，自动驾驶是连接现实与未来的关键入口。

在自动驾驶系统运行的整个环节中，感知作为第一个环节，重要性不言而喻。再加上近年来深度学习和算法技术的突破，感知已经成为自动驾驶四大核心模块中发展最快、改进最多的模块；甚至成为车路协同发展的驱动力之一。

自2016年以来，商汤科技(以下简称商汤)凭借视觉感知技术的先发优势，获得了自动驾驶领域的入场券，并逐渐将感知能力延伸至其他传感器。

四年后，商汤在这一领域的探索有了新的成果。

11月26日，在2020世界5G大会期间，商汤发布了全新的智慧出行解决方案，包括L4智能网联小巴和具备多传感器融合感知能力的智能路侧感知解决方案。

随着这一解决方案的发布，商汤的打法逐渐清晰——以感知为载体，以“车”和“路”为切点，将自己独创的AI技术移植到自动驾驶领域，支撑起智慧出行的蓝图。

基于商汤对自动驾驶和智慧出行的思考，新智家近日在商汤与R&D执行董事石建萍进行了深度对话。

商汤在感知方面的能力如何移植到自动驾驶上？如何在自动驾驶领域探索多年？相应成果如何融入商汤智慧城市大地图？

这些问题现在有了实际的答案。

自动驾驶小型客车轨道布局

毫无疑问，自动驾驶技术的应用将真正改变未来的交通和出行模式，但从时间上来说，实现完全成熟的自动驾驶仍是一个漫长的过程。

而且随着自动驾驶发展进入中场，单纯做demo的意义已经减弱。落地，乃至支撑长远发展的任务，成为现阶段赛道玩家更关心的问题。

商汤L4智能网联小巴的问世，正是这一AI独角兽对技术落地的独特思考的体现。

在与新知识分子对话的过程中，石建萍说:

目前市场对载人(多人出行)交通工具的需求很大。而且基于示范区的优势，小客车可以更快实现闭环运行。

换句话说，小巴是天然的低速自动驾驶场景，在满足多人出行需求的基础上，便于安全边界管理。

相比之下，Robotaxi以汽车为载体，属于私人出行，载客量较小；此外，现阶段Robotaxi的开发可能面临更复杂的工作条件和更高的技术要求。

不过，石建萍也透露，由于技术的不断发展和成熟，未来商汤还会在合适的时机布局小巴之外的赛道。

除了精心选择落地轨道，商汤连接小巴的传感器配置也经过了充分的考虑和权衡。据介绍，目前正在进行示范运营的上塘支线小巴配备了摄像头、雷达等主流传感器，但整体造价不高。

对此，石建萍告诉新智家，考虑到小巴面临的工况和速度范围(一般为20-50km/h)，商汤会在提前保证安全的前提下，计算传感器范围来预测感知距离和精度。“虽然只搭载了两台激光雷达，但已经可以满足上塘接驳小巴的可靠性需求。”

她进一步补充道:

更多的传感器确实可以提供更多的安全冗余，但也要考虑什么样的代价是可以接受的，并且落地时可以不断迭代。

上塘L4智能网联小巴

基于L4自动驾驶系统，配合路侧设备，上塘支线小巴可以识别车道线和红绿灯，智能预测交通参与者的运动方向，及时做出决策和路径规划。借助人脸识别和3D环境感知技术，小巴还可以准确识别车内人数和车内环境，帮助实现车内安全管理。

目前，商汤科技L4智能网联小巴已落地江苏(无锡)车联网试验区。明年将进一步增加小巴数量，并进一步开展相关的乘客接驳工作。

“可插拔模块”的技术路线

不难看出，在众多行业落地之后，自动驾驶成为了商汤下一个要攻克的目标。

虽然商汤多年来在这一领域一直保持低调，但其在AI图像识别方面的能力和几年探索积累的经验，已经为自动驾驶的布局打下了坚实的基础。

上图是商汤的视知觉效果。

目前，已经在中国常州、杭州和上海临港等地进行了道路测试。，实现半开放场馆不接管自动驾驶。

但是，仅仅依靠路测来推动自动驾驶进程是远远不够的。为了打破时间和测试规模的限制，赛道上的玩家开始将目光转向虚拟世界，即通过模拟测试来检验自动驾驶汽车的稳定性和安全性。

石建萍表示，商汤在这方面也有部署:

除了导入实车路测时采集的数据，商汤还开发了虚拟场景生成引擎；在这两条路径的基础上，商汤还会编辑不同的场景，比如微调车速、行人行为、周围环境等参数，从而训练传感器和车辆。

“基于以上方法，我们的模拟测试已经能够覆盖路试中遇到的50%-70%的问题。”石建萍说。

但需要注意的是，商汤之前对自动驾驶的探索更多的是集中在乘用车上。那么，如何将这些积累移植到这款小巴车型上呢？

事实上，商汤在自动驾驶感知系统建设之初，就确立了“可插拔模块”的技术路线，历经多次迭代和大量的拆解测试。由此，商汤的感知系统被赋予了很强的可扩展性，可以兼容不同的传感器配置，从而实现不同车辆的快速部署。石建萍强调:

针对不同的车型，我们需要解决的问题是对车辆的底盘线控进行调试和优化。

商汤支线小巴的落地也在一定程度上印证了“可插拔模块”技术路线的优势。新之家了解到，商汤从小巴厂到路试只用了不到两个月的时间。

而且基于对传感系统和传感器硬件的了解和掌握，商汤搭建了智能驾驶软硬件研发平台，可以实现不同车型之间以及辅助驾驶系统和自动驾驶系统之间的灵活应用。

虽然目前已经解决了很多技术问题，但是在实际的路试过程中，上塘支线中巴车可能会遇到一些新的问题。所以现阶段，小巴的驾驶座上需要有一名安全员。

在石建萍看来，现在每个人都在“边看边做”，只有这样，事情才能做到底。"我们需要给技术发展和法律法规的制定留出时间."

她还向新智家透露，商汤一直在推动硬件稳定性的检查和提升，包括传感器自检模块的搭建；同时，在连接小客车实现闭环运行的过程中，将记录系统在紧急情况下的处理方式和人工接管的情况，以迭代系统的性能。

路侧智能化升级的思考

如上所述，现阶段自行车智能化还有很多问题需要解决，车路协同的方式已经开始被提到国家战略的高度。

路侧设备是帮助“车”和“路”协同工作的直接载体。

综合来看，目前对车路协调的感知主要依靠摄像头，在暴雨、大雾等恶劣天气下，可能会影响路侧设备为车辆提供信息的准确性。

对此，商汤也表达了对路侧智能化升级的思考——商汤构建了基于FPGA的SenseDrive激光雷达嵌入式感知方案，能够高效处理激光雷达点云数据，高精度检测和跟踪道路上的交通参与者和其他动态物体。

在激光雷达的帮助下，路侧设备的感知能力更强，但问题也随之而来:

激光雷达价格昂贵，在风吹日晒24小时工作的路边，损耗可能更明显。

对这个问题，石建萍回答说:

商汤激光雷达的解决方案是在路况复杂、事故多发的路口选择性部署。在长直路上，可以使用成本相对较低的传感器进行权衡。而且，现在几万元的lidar也是一个非常不错的选择，虽然会比纯相机方案高一些，但是也没有外界想象的那么可怕。所以成本问题还是比较可控的。

她进一步补充道:

其实激光雷达本身的设备成本没那么贵，主要是体积没上来，所以价格没下来。如果能大范围在道路上部署，也能把车载激光雷达推回到更合理的价格区间。

商汤SenseDrive激光雷达嵌入式激光雷达传感产品效果

为了保证激光雷达能够为车辆精确提供定位和超视距能力，商汤在设计系统时也充分考虑了冗余和备份，可以接受不同链路上一定的概率误差；同时将与产业生态有效结合，保证整个系统的安全稳定。

据石建萍介绍，目前商汤正在与何塞联合推进lidar的路侧应用，并已在上海临港部署应用。

新智慧驾驶综述

无论从哪个角度，商汤对智慧出行都有自己的理解，也有一套清晰的玩法。

此外，年初新基础设施政策的出台，将人工智能、5G、大数据等与自动驾驶相关的新兴技术提升到国家战略的高度，为整个行业的发展孵化了新的机遇。

商汤L4智能网联小巴的研发和激光雷达路侧解决方案的打造，更像是新时代潮流下自然孕育的果实。

虽然自动驾驶和车路协同都需要巨大的人员和资金投入，但同时部署这两条路径可能会面临相当大的压力。而商汤之前在这些领域都有一定的基础，已经实现了从0到1的转变。

同时，自动驾驶和车路协同的进一步部署，可以反过来融入商汤智慧城市的规划，与公司整体业务相协调。

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