驭势吴甘沙：四招打造自动驾驶中场发动机

9月20日，由智东喜、CAPE和极限水果主办的GTIC 2018全球智能汽车供应链创新峰会在重庆举行。会议邀请了来自学术界、汽车制造商、互联网公司、汽车零部件制造商、电信运营商、自动驾驶新兴公司、车联网公司等智能汽车供应链各领域核心公司的30多位专家和高管共同登台，分享他们对智能汽车前沿的看法。▲ 吴甘莎在峰会上发表了讲话。驭势科技联合创始人兼首席执行官吴甘莎在大会上发表了题为“L4级开放之路的长征”的主题演讲，分享了L4级自动驾驶技术面临的三大挑战、驭势科技在技术落地方面的探索经验以及驭势科技的发展战略。吴甘沙表示，驭势科技定位为自动驾驶领域的0.5级供应商，2025年将实现L4级开放道路自动驾驶技术。在L4级系统的基础上，其开发的L3级自动驾驶系统旨在实现从收费站到收费站的自动驾驶。目前，大量道路测试已经完成，AVP自动停车服务技术也将于本月交付给客户。在2025年剑指开路L4演讲之初，吴甘莎以Waymo的测试数据为例，表明开路L4级自动驾驶技术难度极高。在美国，人类司机每行驶16.5万英里就会发生一次普通事故，每行驶9400万英里就会出现一次致命事故。然而，目前世界上最好的技术Waymo每行驶5596英里就需要人工干预，否则就会发生事故，这表明目前的自动驾驶技术与普通人类驾驶员仍有很大差距。同时，需要注意的是，Waymo在美国亚利桑那州凤凰城有一个良好的路试环境，车少人少，所有人都遵守交通规则。然而，在中国，开放道路的复杂性高，地面粗糙度低，存在人车混合、电动汽车无序行驶和逆行交通堵塞等现象。毫无疑问，在中国的开放道路上实现L4级别的自动驾驶更加困难。吴甘沙将自己面临的挑战分为三个维度：可靠性、稳健性、安全性/舒适性/社会性。即使面临诸多挑战，吴甘莎表示，驭势科技在2025年仍然选择了开放道路的L4级自动驾驶技术。吴甘莎表示，驭势科技将从最高标准（开放道路L4）进行技术研发，在商业落地方面，将基于自身L4技术，减少到几个高频、刚需的量产场景进行商业化，即一路产卵，而不是为了一时的利益而选择其他方向进行技术研发，从而影响其研发主线。驭势科技技术落地探索尽管距离开放道路L4级自动驾驶技术量产还有很长的路要走，但目前自动驾驶技术已经在一些细分场景中进行了载人和负载两个方向的尝试。载人方向主要包括：最后3公里微循环车、（L4）AVP自动停车服务系统、（L3）高速公路自动驾驶、BRT城市快速交通等。装载方向主要包括高速公路物流货车、低速物流车、低速环卫车等。▲ 驭势科技在雷雨天气下测试自动驾驶技术。吴甘莎认为，上述不同的细分场景在可靠性、稳健性、安全性/舒适性/社会性三个维度上面临着不同的挑战。例如，有人驾驶的车辆应该比有载车辆更考虑舒适性，在开放道路上行驶的自动驾驶车辆应该比在封闭场景中行驶的车辆更考虑社会性（即不影响他人）和鲁棒性。基于不同场景面临的不同挑战，驭势科技也选择了一些场景进行技术探索。在装载方向，宇时科技与全球前三大国际机场达成合作，在停机坪上部署无人电动物流拖车，帮助飞机运输行李和货物。在载人方向，其低速给料机/微循环车已在北京房山5号部分科技园区试运行……

自动驾驶测试区、杭州来福士购物中心地下室等场所。同时，它也在与汽车制造商进行AVP自动停车服务技术和L3高速公路自动驾驶技术的研发测试。▲ 驭势科技AVP技术演示吴甘莎表示，纯终端自动驾驶互联汽车暂时无法实现量产，但有更多的量产机会，如快速公交、最后三公里的微循环汽车和L2/L3级乘用车自动驾驶技术。吴甘莎在现场介绍，L3自动驾驶技术的目标是实现ETC到ETC（即完成从收费站到收费站的自动驾驶）。目前，已经完成了大量的道路测试，每个拉链的行驶距离已经达到数千公里。AVP自动停车服务技术于10月交付给客户，并与原始设备制造商和旅行服务提供商共同运营。有两种模式，一种是学习在固定的停车位停车，也可以学习在固定路线上停车，无需几天的高精度地图训练。另一个是公共停车场。入场后，停车场将分配停车位，车辆将依靠高精度地图自行停车。此外，驭势科技还正在与酒店等合作伙伴合作，在酒店大堂和停车场测试分时租赁车辆的自动停车技术。教无人车应对新情况的四种方法：“成年人参加驾照考试时已经有18年的社会经验，但无人车并没有积累这一块。”吴甘莎说。在他看来，L4级开放道路自动驾驶技术意味着无人车需要面对许多前所未有的新情况、新事物，这对技术研发提出了新的要求。为此，驭势科技正在与国内外多家科研机构进行联合研发，探索适应开放、动态和不确定环境的算法，包括：1。让无人车拥有和人一样的知识和常识。2.让无人车有模仿学习和加强学习的能力，像人一样可以做到尽善尽美，开得越多越好。3.让无人车具有因果推理能力，在遇到以前从未见过的情况时，可以通过推理找到解决方案。4.让无人车具备迁移和学习的能力，能够举一反三，达到类比。例如，我们在无人车模拟中学到的东西被转移到了实际场景中。在系统层面，驭势科技还开发了一款车规全功能的多域控制器（计算集线器），集成了AI控制器、定位控制器、线控底盘控制器、V2X/遥控器和黑匣子五大模块。在此基础上，还可以进行自定义。例如，一些车辆可以在没有RTK或高精度定位支持的情况下拆除定位控制器模块。在软件层面，驭势科技增加了大量冗余系统，如实时电子围栏、故障操作能力、远程监控、全系统冗余、信息安全等。吴甘莎在现场介绍，驭势技术的多域控制器已经发展到第二代，可以隐藏在座椅下，集成度高，可管理性强。定位Tier0.5打造自动驾驶“中场引擎”吴甘莎在现场表示，传统车企现在正在寻求变革，正在从客户思维向用户四维转变，从产品思维向服务和平台思维转变。驭势科技有能力与传统车企合作，进行创新，应对变化。他表示，驭势科技定位为Tier0.5供应商，应该是无人驾驶生态中的“中场引擎”，即通过1+1+X级车脑+云脑，可以连接到不同的主机厂，从而在无人公交车、高速公路、工厂、机场等不同场景进行技术落地（X）。那么，驭势科技如何附着能量呢？总结可以分为四大动作。1.在研发层面与原始设备制造商共享代码和数据。2.帮助原始设备制造商和其他合作伙伴建立创新的运营和维护系统。例如，分时企业需要进行很多……

车辆操作和维护工作，宇时科技与他们一起开发了远程监控系统，在自动驾驶系统出现故障时远程控制车辆；与分时租赁公司合作，开发编队调度系统，允许车辆在不同网点之间独立流动；

提高自动停车的准确性，实现高密度停车。3.驭势科技提供了一个可以实现虚拟与现实相结合的仿真系统，并与OEM进行技术验证。4.驭势科技可以通过自动驾驶的“影子模式”积累测试数据，推动技术研发。根据吴甘莎引用的兰德公司的数据，无人车需要达到110亿英里的运行数据，才能从统计上证明无人车达到人类驾驶员的水平。这对测试车队的规模提出了非常高的要求。目前唯一的解决方案是在大量生产车辆上使用“影子模式”系统，即在配备自动驾驶系统的车辆上部署两套算法。当人们开车时，系统在后台运行一套自动驾驶算法，然后将其与人类的驾驶结果进行比较，以提高他们的技能。不过，吴甘莎也指出，影子模式虽然不错，但也面临着数据隐私、传输、传感器选择、决策和抗噪声等挑战。9月20日，由智东喜、CAPE和极限水果主办的GTIC 2018全球智能汽车供应链创新峰会在重庆举行。会议邀请了来自学术界、汽车制造商、互联网公司、汽车零部件制造商、电信运营商、自动驾驶新兴公司、车联网公司等智能汽车供应链各领域核心公司的30多位专家和高管共同登台，分享他们对智能汽车前沿的看法。▲ 吴甘莎在峰会上发表了讲话。驭势科技联合创始人兼首席执行官吴甘莎在大会上发表了题为“L4级开放之路的长征”的主题演讲，分享了L4级自动驾驶技术面临的三大挑战、驭势科技在技术落地方面的探索经验以及驭势科技的发展战略。吴甘沙表示，驭势科技定位为自动驾驶领域的0.5级供应商，2025年将实现L4级开放道路自动驾驶技术。在L4级系统的基础上，其开发的L3级自动驾驶系统旨在实现从收费站到收费站的自动驾驶。目前，大量道路测试已经完成，AVP自动停车服务技术也将于本月交付给客户。在2025年剑指开路L4演讲之初，吴甘莎以Waymo的测试数据为例，表明开路L4级自动驾驶技术难度极高。在美国，人类司机每行驶16.5万英里就会发生一次普通事故，每行驶9400万英里就会出现一次致命事故。然而，目前世界上最好的技术Waymo每行驶5596英里就需要人工干预，否则就会发生事故，这表明目前的自动驾驶技术与普通人类驾驶员仍有很大差距。同时，需要注意的是，Waymo在美国亚利桑那州凤凰城有一个良好的路试环境，车少人少，所有人都遵守交通规则。然而，在中国，开放道路的复杂性高，地面粗糙度低，存在人车混合、电动汽车无序行驶和逆行交通堵塞等现象。毫无疑问，在中国的开放道路上实现L4级别的自动驾驶更加困难。吴甘沙将自己面临的挑战分为三个维度：可靠性、稳健性、安全性/舒适性/社会性。即使面临诸多挑战，吴甘莎表示，驭势科技在2025年仍然选择了开放道路的L4级自动驾驶技术。吴甘莎表示，驭势科技将从最高标准（开放道路L4）进行技术研发，在商业落地方面，将基于自身L4技术，减少到几个高频、刚需的量产场景进行商业化，即一路产卵，而不是为了一时的利益而选择其他方向进行技术研发，从而影响其研发主线。驭势科技技术落地探索尽管距离开放道路L4级自动驾驶技术量产还有很长的路要走，但目前自动驾驶技术已经在一些细分场景中进行了载人和负载两个方向的尝试。载人方向主要包括：最后3公里微循环车、（L4）AVP自动停车服务系统、（L3）快递……

自动驾驶、BRT城市快速交通等。装载方向主要包括：高速公路物流货车、低速物流车、低速环卫车等。▲ 驭势科技在雷雨天气下测试自动驾驶技术。吴甘莎认为，上述不同的细分场景在可靠性、稳健性、安全性/舒适性/社会性三个维度上面临着不同的挑战。例如，有人驾驶的车辆应该比有载车辆更考虑舒适性，在开放道路上行驶的自动驾驶车辆应该比在封闭场景中行驶的车辆更考虑社会性（即不影响他人）和鲁棒性。基于不同场景面临的不同挑战，驭势科技也选择了一些场景进行技术探索。在装载方向，宇时科技与全球前三大国际机场达成合作，在停机坪上部署无人电动物流拖车，帮助飞机运输行李和货物。在载人方向，其低速给料机/微循环车已在一些科技园区、北京房山5G自动驾驶测试区、杭州来福士购物中心地下室等地投入试运行。同时，它也在与汽车制造商进行AVP自动停车服务技术和L3高速公路自动驾驶技术的研发测试。▲ 驭势科技AVP技术演示吴甘莎表示，纯终端自动驾驶互联汽车暂时无法实现量产，但有更多的量产机会，如快速公交、最后三公里的微循环汽车和L2/L3级乘用车自动驾驶技术。吴甘莎在现场介绍，L3自动驾驶技术的目标是实现ETC到ETC（即完成从收费站到收费站的自动驾驶）。目前，已经完成了大量的道路测试，每个拉链的行驶距离已经达到数千公里。AVP自动停车服务技术于10月交付给客户，并与原始设备制造商和旅行服务提供商共同运营。有两种模式，一种是学习在固定的停车位停车，也可以学习在固定路线上停车，无需几天的高精度地图训练。另一个是公共停车场。入场后，停车场将分配停车位，车辆将依靠高精度地图自行停车。此外，驭势科技还正在与酒店等合作伙伴合作，在酒店大堂和停车场测试分时租赁车辆的自动停车技术。教无人车应对新情况的四种方法：“成年人参加驾照考试时已经有18年的社会经验，但无人车并没有积累这一块。”吴甘莎说。在他看来，L4级开放道路自动驾驶技术意味着无人车需要面对许多前所未有的新情况、新事物，这对技术研发提出了新的要求。为此，驭势科技正在与国内外多家科研机构进行联合研发，探索适应开放、动态和不确定环境的算法，包括：1。让无人车拥有和人一样的知识和常识。2.让无人车有模仿学习和加强学习的能力，像人一样可以做到尽善尽美，开得越多越好。3.让无人车具有因果推理能力，在遇到以前从未见过的情况时，可以通过推理找到解决方案。4.让无人车具备迁移和学习的能力，能够举一反三，达到类比。例如，我们在无人车模拟中学到的东西被转移到了实际场景中。在系统层面，驭势科技还开发了一款车规全功能的多域控制器（计算集线器），集成了AI控制器、定位控制器、线控底盘控制器、V2X/遥控器和黑匣子五大模块。在此基础上，还可以进行自定义。例如，一些车辆可以在没有RTK或高精度定位支持的情况下拆除定位控制器模块。在软件层面，驭势科技增加了大量冗余系统，如实时电子围栏、故障操作能力、远程监控、全系统冗余、信息安全等。吴甘莎在现场介绍，多域控制……

宇时科技已经发展到第二代，可以隐藏在座椅下，集成度高，可管理性强。定位Tier0.5打造自动驾驶“中场引擎”吴甘莎在现场表示，传统车企现在正在寻求变革，正在从客户思维向用户四维转变，从产品思维向服务和平台思维转变。驭势科技有能力与传统车企合作，进行创新，应对变化。他表示，驭势科技定位为Tier0.5供应商，应该是无人驾驶生态中的“中场引擎”，即通过1+1+X级车脑+云脑，可以连接到不同的主机厂，从而在无人公交车、高速公路、工厂、机场等不同场景进行技术落地（X）。那么，驭势科技如何附着能量呢？总结可以分为四大动作。1.在研发层面与原始设备制造商共享代码和数据。2.帮助原始设备制造商和其他合作伙伴建立创新的运营和维护系统。例如，分时企业需要进行大量的车辆运维工作，宇时科技与他们一起开发了远程监控系统，在自动驾驶系统出现故障时远程控制车辆；与分时租赁公司合作，开发编队调度系统，允许车辆在不同网点之间独立流动；提高自动停车的准确性，实现高密度停车。3.驭势科技提供了一个可以实现虚拟与现实相结合的仿真系统，并与OEM进行技术验证。4.驭势科技可以通过自动驾驶的“影子模式”积累测试数据，推动技术研发。根据吴甘莎引用的兰德公司的数据，无人车需要达到110亿英里的运行数据，才能从统计上证明无人车达到人类驾驶员的水平。这对测试车队的规模提出了非常高的要求。目前唯一的解决方案是在大量生产车辆上使用“影子模式”系统，即在配备自动驾驶系统的车辆上部署两套算法。当人们开车时，系统在后台运行一套自动驾驶算法，然后将其与人类的驾驶结果进行比较，以提高他们的技能。不过，吴甘莎也指出，影子模式虽然不错，但也面临着数据隐私、传输、传感器选择、决策和抗噪声等挑战。

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