撰文 / 虞正华（魔视智能首创东说念主兼CEO）

裁剪 / 王雨竹

排版 / 雪梅

“智能驾驶期间的发展于今，适合了整车电子电气架构演进的大势，由往常的分布式架构向一体化架构转机。” 魔视智能首创东说念主兼CEO虞正华说。

虞正华是在11月8日上昼在昆山开幕的2024第九届新汽车期间合作生态调换会（NAT-CES 2024)上作念出此番表述。

2024第九届新汽车期间合作生态调换会主题是“均衡与冲突”，这是在中国新汽车产业发展英勇冲突内卷环境下举行的汽车行业迫切会议。

这次调换会，上百位中国主流车企研发、采购教会东说念主，数百家主流新汽车供应链企业家，都聚一堂，主零濒临面，行业调换、期间商酌、企业赋能、产业对接，执续构建新汽车期间合作生态圈。

虞正华是手脚主流新汽车供应链企业家，针对当下汽车智能驾驶发表了上述主题演讲。

他以为，智能驾驶期间正和整车电子电气架构一样，由分布式架构向一体化架构演变。在此经由中，行泊一体成为了一个关节的发展阶段，大要带来传感器复用系统的改良、系统性能的普及及资本的有用裁减等诸多上风。

而对于奈何作念好行泊一体，他诱导自身的训导给出了4个中枢本事。

起初是算法本事，尤其是隐敝从感知至决策与戒指全经由的原创全栈算法。这是因为行泊一体的域戒指器集成了稠密功能，需要对大都算法进行深度优化。其次是全栈的系统本事，触及从算法软件到硬件的各个方面，在有限的计较资源上收场功能的最好优化、高效退换以及性能最大化。再次是全场景的落地本事，确保期间大要无缝应用于行车、停车等不同场景；终末是数据闭环本事，通过执续汇集数据，束缚优化算法模子，减少并处分长尾问题，推动算法迭代逾越。

在这4个本事中，他独特强调了数据的迫切性。在量产应用逐步普及的布景下，濒临指不胜屈的长尾问题，有用的数据闭环机制成为了处分问题、促进期间迭代与普及的关节。

除了数据，虞正华还对算法本事本人的迫切性也作念出了讲明。算法在智能驾驶中枢期间中弥远是中枢。

他以为，算法的逾越可分为三个方面的本事：“起初是原创算法，独特是感知算法，这是智能驾驶系统中最需积存且最难攻克的部分；其次是数据闭环，濒临稠密长余数据的处理；终末是算力的普及。”

和他所存眷的要点一样，多年来，魔视智能也在这几个方面作念出了不少英勇。

在原创算法方面，他们执续引入新期间以冲突算法上限，已有多个算法竞赛夺冠履历；在数据闭环方面，他们积存了大都履行行驶数据，通过量产神色的响应优化算法；在算力芯片方面，他们领有巨大的芯片平台提拔本事，大要确保先进的算法在稳妥的算力平台上有用收场。这些英勇共同促进了智能驾驶期间的束缚逾越。

在深度学习感知算法方面，他们拓荒了名为CYCLOPS的系统，引入了BEV+Transformer+OCC多任务一体化集会，大要识别并处理包括车辆、行东说念主及路边各种收敛物在内的多种缱绻，以及车说念线等说念路信息，以更好地知足行车和停车两种典型应用场景下的感知需求。

在数据处理方面，他们构建了一套名为UNIVISITY的数据治理平台。它包含多个关节组件，涵盖了多元数据、其他传感器数据、自身数据存储经管系统、数据标注平台以及数据覆按平台，已经收场了基于时空感知的4D数据（三维空间加上时候维度）处理本事。他们还拓荒了一个自动化预标注的大模子，显赫普及数据处理的遵守和质地。

基于此，虞正华暗示，行泊一体的发展将执续推动算法的迭代更新，包括禁受BEV+Transformer等新式算法，乃至改日的端到端大模子期间，都将在行泊一体域控上得以收场，进而为更高档别的智能驾驶功能奠定基础。

虞正华在演讲前，还与许多中国主流车企研发、采购教会东说念主，以及主流新汽车供应链企业家碰头，并参不雅了同期举行的家具与期间展示。

主题演讲之后，当寰宇午的调换会举行了智能驾驶专场的圆桌连续。围绕“智能驾驶期间产业重生计之说念”，稠密行业嘉宾进行了潜入、专科的连续。

为期两天的2024第九届新汽车期间合作生态调换会由寰宇新汽车期间合作生态协会主理，轩辕之学新供应链学院、中国汽车产业出海相助会为协办单元。

NAT-CES 2024的前身是中国汽车供应链峰会，经过长达9年的发展演变，已经成为中国新能源智能网联汽车产业年度调换嘉会，象征着中国新汽车期间合作生态调换平台升级出发。

这次调换会是专科会议、期间展示和铃轩盛典三位一体的中国汽车产业主零调换迫切活动，包括2大行业专场、8大期间专场，1场家具与期间展示、1场主零调换之夜和1场铃轩奖盛典。供应链优秀企业代表和主机厂关系发扬东说念主围绕能源系统、底盘系统、智能驾驶、智能座舱、热经管系统、车用芯片、轻量化与新材料，以及主被迫安全等8个方面举行专场会议，就行业期间趋势发表主题演讲并进行圆桌连续。

以下是虞正华的演讲实录，此处有删减。

智能驾驶期间的发展于今，适合了整车电子电气架构演进的大势，由往常的分布式架构向一体化架构转机。在此经由中，行泊一体成为了一个关节的发展阶段，大要带来传感器复用系统的改良、系统性能的普及及资本的有用裁减等诸多上风。

作念好行泊一体的责任需要具备四个中枢本事：起初是算法本事，尤其是原创性的全栈算法，隐敝从感知至决策与戒指的全经由。这是因为行泊一体的域戒指器集成了稠密功能，需要对大都算法进行深度优化；其次是全栈的系统本事，触及从算法软件到硬件的各个方面，如安在有限的计较资源上收场功能的最好优化、高效退换以及性能最大化，这条目具备全面而潜入的系统本事；再次是全场景的落地本事，确保期间大要无缝应用于行车与停车等多个场景；终末是数据闭环本事，这是指通过执续汇集履行脱手中的数据，束缚优化算法模子，处分并减少长尾问题，从而推动算法的迭代与逾越。

如今，算法迭代不仅依赖于模子本人，数据一样迫切。尤其是在量产应用逐步普及的布景下，濒临指不胜屈的长尾问题，有用的数据闭环机制成为了处分问题、促进期间迭代与普及的关节。

魔视智能在行泊一体域控规模积存了丰富的训导和进行了屡次迭代，从行车规模的1V1R到1V5R，再到停车规模的4V12USS至5V12USS，最终整合了这些期间后果，推出了7V5R12USS行泊一体处分决策。这照旧由基于坚实的期间迭代和量产落地训导，渐渐造成了现时的行泊一体决策。

咱们以为，行泊一体的发展将执续推动算法的迭代更新，包括禁受BEV+Transformer等新式算法，乃至改日的端到端大模子期间，都将在行泊一体域控上得以收场。跟着算力的增强，这些期间的集成将为收场更高档别的智能驾驶功能奠定基础。智能驾驶是一项极具挑战性和复杂度的任务，因此，在行泊一体域戒指器上的算法和架构迭代尤为关节，缱绻是达到更高的智能驾驶水平。

对于行泊一体域控的阛阓定位，咱们分析了不同价位段的需求。对于中算力的行泊一体域控，咱们的要点在于收场高性价比，即在保证接近高端功能的同期，尽可能裁减资本，以便该期间能在更多的量产车型中庸俗应用，独特是在中低端成就的车型中普及。而对于高算力的行泊一体域控，咱们的存眷点则在于展现最强的算法本事和最新期间的应用，如BEV+Transformer和端到端期间等，以普及功能体验，并束缚探索功能体验的极限。

算法的逾越在智能驾驶中枢期间中占据中枢性位，这种逾越主要源于三个方面的本事重复：起初是原创算法，独特是感知算法，这是智能驾驶系统中最需积存且最难攻克的部分；其次是数据闭环，濒临稠密长余数据的处理；终末是算力的普及。

在原创算法方面，公司已有多个算法竞赛夺冠的履历，并执续引入新期间以冲突算法上限；在数据闭环方面，咱们积存了大都履行行驶数据，通过量产神色的响应优化算法；在算力芯片方面，魔视智能领有巨大的芯片平台提拔本事，大要确保先进的算法在稳妥的算力平台上有用收场。这些英勇共同促进了智能驾驶期间的束缚逾越。

魔视智能自2015年起便专注于智能驾驶期间的研发，起初是从感知算法脱手的。经过多年英勇，咱们在感知算法方面已完成五代迭代，基本上每两年进行一次首要更新。现在，咱们的期间已经发展到了BEV+Transformer架构，并正朝着更先进的端到端大模子标的迈进，弥远处于行业的最前沿。

在深度学习感知算法方面，魔视智能拓荒了名为CYCLOPS的系统，该系统也履历了屡次迭代，最近咱们引入了BEV+Transformer+OCC多任务一体化集会，大要识别并处理包括车辆、行东说念主及路边各种收敛物在内的多种缱绻，以及车说念线等说念路信息，以更好地知足行车和停车两种典型应用场景下的感知需求。

基于这些先进的感知期间，咱们拓荒了一系列行车功能，涵盖了阛阓上较为常见的L2+级自动驾驶功能，举例凹凸匝说念操作，这些功能常常对算法的条目较高，还包括处理大曲率S弯、路口等复杂行车环境的本事。另外一方面是停车的感知，它是运用四个鱼眼录像头加上算法在BEV框架之下收场对环境收敛物的感知。

从功能角度来看，咱们已经将多项期间滚动为量产功能，包括但不限于调头车位泊入、极窄车位泊入，以及对多样环境收敛物的检测，独特是悬空收敛物的识别，这是行业内的一浩劫点，但咱们通过算法的束缚迭代，告捷收场了高质地的处分决策。

为了进一步鼓动期间迭代，咱们已将BEV+Transformer+OCC多任务一体化感知集会引入，并将其部署到中算力乃至中低算力的芯片上，以收场量产应用。魔视智能竭力于通过极致的算法和性能，以及在资本上的深度优化，束缚挑战算法本事的上限，为耗尽者提供极致的使用体验和性能施展，同期确保家具的高性价比。

除了算法本人的逾越除外，数据处理也很迫切。经过多年的积存，魔视智能构建了一套名为UNIVISITY的数据治理平台。它包含多个关节组件，涵盖了多元数据、其他传感器数据、自身数据存储经管系统、数据标注平台以及数据覆按平台。此外，咱们还领有一个好意思满的仿真平台，确保数据不错在不同算力的芯片上获得有用部署。

在数据平台建立方面，咱们已经收场了基于时空感知的4D数据（三维空间加上时候维度）处理本事。咱们拓荒了一个自动化预标注的大模子，运用最新的大模子期间对新引入的数据进行预标注，以此扩大场景隐敝边界，有用裁减数据标注的资本。这项期间已经在咱们的系统中获得了庸俗应用，显赫普及数据处理的遵守和质地。

终末花一分钟浮浅先容一下魔视智能。魔视智能从2015年树立，九年多的时候中积存了好多期间、阛阓和客户。咱们量产的客户有广汽、奇瑞、北汽、长安等乘用车方面。商用车方面也有很大批产客户。

咱们一直信守的是期间上束缚迭代、束缚冲突，况兼把它变成知足阛阓需要的家具，来奇迹稠密主机厂客户的需求。特地感谢多年来众人对魔视智能的提拔，我共享的就这样多体育游戏app平台，谢谢众人！

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