今天的中國汽車行業正走在一條前所未有的道路上。…
在如火如荼的智能網聯新能源領域，智能駕駛和電池技術是業界關注的焦點，各家車企在這兩條賽道上奮勇爭先，以期能夠決勝于未來。而在近日，廣汽集團的相關技術突破，在業界掀起了軒然大波。
4月12日，以“科技視界”爲主題的2024廣汽科技日舉辦。值得注意的是，此次廣汽科技日推出了國內領先的無圖純視覺智駕系統，以及實現關鍵技術突破的高安全大容量全固態動力電池，這兩項技術均計劃于2026年裝車搭載。
本次科技日推出的廣汽無圖純視覺智駕系統，可應用于複雜多變全場景，它不僅不需要高精地圖，更不依賴激光雷達，而是結合視覺傳感器和行業頂尖的AI算法，用更簡潔的硬件系統就能實現覆蓋範圍更廣的智能駕駛，爲用戶帶來了更豐富、更自由、全場景的駕駛體驗。
2024廣汽科技日發布廣汽無圖純視覺智駕系統
一石激起千层浪，广汽的无图纯视觉智驾系统引起业内强烈关注。在智能驾驶领域，广汽坚定地拥抱无图纯视觉，并取得了领先的成就。其背后有着怎样的逻辑和考量？广汽的研发团队又有着怎样的做法与思考呢？带着这些疑问，ZAKER采访了广汽研究院人工智能首席科学家兼X Lab自动驾驶实验室主任陈学文。在智能驾驶技术的前沿，陈学文提出了一系列颇具前瞻性的观点。
廣汽智能駕駛技術的創新之路
在2021年底，陳學文提出了一個大膽的構想：開發一個無需高精地圖的智能駕駛系統。在當時國內智能駕駛普遍依賴高精地圖的時候，這一構想可以說是獨一無二的。盡管面臨質疑，陳學文堅信，爲了讓更多用戶受益，智能駕駛技術必須擺脫對高精地圖的依賴。
事實證明廣汽和陳學文選擇的路徑是正確的，隨著時間的推移，這一構想逐漸成爲行業共識，許多企業開始轉向無圖技術。陳學文指出，受一些條件的制約，高精地圖的技術僅限于高速和快速路，廣汽無圖純視覺技術卻能夠應對城區道路的複雜挑戰，這一點體現了廣汽在技術上的顯著優勢。
值得一提的是，廣汽在智能駕駛技術領域同時布局了主流的“多傳感融合技術”和前瞻性的“無圖純視覺技術”兩大技術路線。目前高精地圖的覆蓋率只占全國公路裏程的6%左右，也就是說基于高精地圖的智能駕駛在全國約94%的公路段無法使用，而廣汽兩條技術路線都做到“有導航就能開”。
廣汽無圖純視覺智駕系統在視覺識別上具備三大領先能力。首先，極其精准地理解複雜交通道路的能力。無論是匝道、隧道、彎道還是路口、分岔路等複雜場景，這套系統都能准確識別並理解道路的結構。其次，超強的交通信號燈識別能力。這套系統通過深度神經網絡，實現了各種信號燈元素的准確識別，包括信號燈類型、各種符號和色彩、讀秒倒計時以及閃爍狀態等。再次，處理複雜多變場景的能力。這套系統感知範圍達到車前150+米、車後100米、左右50米，感知類別除了車輛、行人、騎手、小動物等常見交通因素，更包括小推車、營地帳篷等不規則障礙物。
廣汽無圖純視覺智駕系統可提供全方位全時段安全防護
在決策和行動方面，廣汽無圖純視覺智駕系統通過對動態交通物體的實時跟蹤、意圖識別和軌迹預測，以及數據驅動與專家規則協同的指揮大腦，能夠精准預判其他交通參與者的行爲，作出合理、安全、高效的駕駛決策。此外，廣汽無圖純視覺智駕系統更具備持續學習進化的能力。借助自研的數據閉環和仿真系統，這套系統能夠在仿真測試中不斷叠代優化算法，實現自我完善與進化。
對于廣汽智能駕駛未來的發展，陳學文表示，廣汽在技術層面上處于領先梯隊，有信心繼續保持這一優勢。他還強調，技術的優劣不應僅僅通過直接比較來評定，而應通過用戶體驗來衡量。陳學文期待在未來的量産中，通過實際的量産車輛來展示廣汽的技術實力。
強大的支持不可或缺
技術的成功不僅取決于創新，還需要市場的驗證。陳學文認爲，作爲一個主機廠，廣汽擁有強大的市場基礎，這爲新技術的快速轉化提供了堅實的支撐。
能下決心做一項開創性的工作並非易事，尤其是對于無圖純視覺這種尖端的技術。陳學文強調，廣汽集團和廣汽研究院對智能駕駛項目的支持是不可或缺的。這種支持不僅體現在財力上，更重要的是人力資源上。正是這種全方位的支持，使得團隊能夠專注于技術開發，並吸引專業人才加入。
陳學文具備“高校+企業”複合背景，擁有20多年海內外研究與應用經驗。他畢業于美國卡耐基梅隆大學，獲博士學位，並在伊利諾伊大學香槟分校從事博士後研究，美國堪薩斯大學、韋恩州立大學終身教授，並曾擔任韋恩州立大學計算機系系主任。陳學文在人工智能研究與應用、大數據分析、機器學習等領域取得了一系列突出研究成果，2016年回國，在國內汽車企業推動了智能化在出行和交通領域的創新應用和開發；2021年加入廣汽研究院，組建了一支自動駕駛研發團隊，帶領團隊研發基于人工智能技術的智能駕駛核心技術。
广汽研究院X Lab自动驾驶研发团队
广汽研究院X Lab自动驾驶实验室成立于2022年1月，已构建一支高学历、国际化、互联跨界的超200人的精英团队。团队硕博以上学历近70%，平均年龄32岁，年轻活力，干劲十足；团队行业背景多元融合，吸引了覆盖国内知名互联网企业和知名车企的精英人才。2022年成立至今共申请核心专利近70项，发表论文10余篇。
人工智能促進智能駕駛技術發展
當前，人工智能對各個領域産生了強烈的影響。作爲一名人工智能方面的專家，陳學文認爲智能駕駛是人工智能應用最爲成功的場景之一。在這個領域，人工智能不僅僅是一個工具，它本身就代表了智能駕駛的核心。
陳學文表示，人工智能技術的影響力正在擴展到各個領域，涉及到智能駕駛，人工智能的發展不僅僅是算法的進步，更是其應用和整合能力的提升；我們要緊跟技術發展的步伐，同時也要關注其在實際應用中的表現和影響。
陳學文提到，從ChatGPT和Sora的演進，人工智能的智能化程度在不斷提高，這也是爲什麽我們需要密切關注這一領域的原因。他預見，未來智能駕駛等領域將需要整合世界模型，而這正是學術界當前關注的重點。
對于人工智能在智能駕駛領域的研究和應用，陳學文認爲，算法對效果起著決定性的作用。他指出，盡管Transformer算法已成爲行業的核心技術，但其實際應用效果卻因人而異。這種差異逐漸顯現，因爲算法的使用方式對最終結果有著重大影響。陳學文強調，我們不能僅僅滿足于使用新技術，而應該更加關注其應用的效果。
中國的智能駕駛技術將引領世界
對于當前智能駕駛領域的發展趨勢，陳學文認爲，中國必將引領世界。他指出，智能駕駛技術的發展不僅取決于算法和硬件的進步，更重要的是如何將這些技術應用于具體的産品和場景中。
隨著人工智能技術的發展，新的算法和應用將不斷湧現，這對智能駕駛技術的發展有著重大影響。陳學文強調，他們的團隊幾乎每周都會進行內部研討，探討新算法是否適合他們的應用需求。他認爲，隨著城市NDA（領航輔助駕駛）在中國的落地，國內的智能駕駛技術將會越來越強大。
陳學文對中國車企未來在智能駕駛領域取得領先地位很有信心。他認爲，盡管目前可能還不是最領先的，但中國在場景應用方面的優勢將使國內車企能夠迅速追趕並最終超越國際競爭對手。他還特別指出，中國的智能駕駛技術發展不依賴于美國公司，因爲它們缺乏中國的數據和場景理解。
廣汽無圖純視覺智駕系統不斷學習更多交通場景
用高質量用戶體驗對抗行業“內卷”
在當前激烈競爭的智能駕駛市場中，對行業的“內卷”現象，陳學文表達了他的深刻理解和前瞻性思考，他倡導的是一種更爲健康和可持續的競爭方式，以科技和質量爲核心，推動智能駕駛技術的長遠發展。
他分享了他對團隊的指導方針，即不應過分關注市場的“內卷”現象，而應集中精力提升自身産品的質量和性能。通過這種方式，團隊不僅能夠抵禦市場的無序競爭，還可能反過來影響整個行業的發展方向，推動整個市場向更高的性價比和質量標准邁進。
陳學文不認可爲了壓低成本而犧牲産品性能的做法，這種以低價競爭的策略是不可持續的，並最終會影響消費者對智能駕駛技術的信任和接受度。他比喻說，智能駕駛技術不應該像賣襯衫那樣，只提供部分功能以降低價格，而應該提供完整的、高質量的用戶體驗。
他認爲，當智能駕駛技術尚未成熟或者不夠可靠時，消費者自然會更加關注價格。然而，一旦技術成熟並能在城市和高速公路上提供穩定可靠的駕駛體驗，消費者就會願意爲此支付更多。他強調，隨著城市NDA（領航輔助駕駛）逐漸走進公衆視野，消費者對于智能駕駛的便利性就會有更多的期待和體驗。在這種環境下，他提倡的是一個以産品性能和用戶體驗爲核心的發展策略。他認爲，只有真正做好産品，提升産品的性能和價值，才能在競爭中脫穎而出，而不是簡單地參與價格戰。
廣汽無圖純視覺智駕系統可實現繁忙道路人車混行“零接管”
對于産品和價格的理解，陳學文強調，智能駕駛技術的便利性和安全性是其真正的價值所在。他提出，如果智能駕駛能夠在大多數路況下運行，並且只在極少數複雜情況下需要人工接管，那麽消費者會認爲這項技術值得額外投資。消費者不僅僅是在乎産品的成本，他們更在乎的是産品能否帶來真正的便利和安全性。並且隨著智能駕駛技術的普及，越來越多的企業開始爲這項技術收費。他說，未來的市場將更加注重性能而非價格，那些只追求低價而忽視功能的産品將逐漸失去市場。
安全是智能駕駛的初衷和核心
在智能駕駛領域，陳學文認爲安全是首要任務，並且是技術開發中最重要的考量因素。他提到，通過減少交通事故，智能駕駛技術有潛力顯著提高道路安全。這一點反映出智能駕駛初衷的核心——爲了安全而不是僅僅爲了便利或效率。他提出的視角是，真正的技術進步不應僅僅追求技術的前沿，而應確保技術的實用性和安全性能夠得到全面提升，從而在智能駕駛領域實現長遠的、可持續的發展。
對于舒適和安全的關系，陳學文認爲，基于數據的方法能夠提高駕駛的舒適性和愉悅性，在智能駕駛技術中尋求安全與舒適的平衡是必要的。他強調，智能駕駛技術的開發必須考慮到所有可能的交通規則違反情況，以確保系統的安全性和可靠性。這種對安全的重視將是智能駕駛技術成功實施的關鍵。
廣汽無圖純視覺智駕系統建立了數據驅動與專家規則協同的指揮大腦
他提到，智能駕駛系統必須能夠在各種情況下保持安全，例如在大型車輛接近時能夠及時停車，或者在緊急情況下能夠迅速做出反應。陳學文認爲，安全性比舒適性更爲重要，因此在智能駕駛的規則和算法設計中，安全規則是不可逾越的底線。
陳學文進一步解釋說，由于當前道路上是人類駕駛員和智能駕駛系統共同使用，智能駕駛系統必須能夠預測並應對違反交通規則的行爲。例如，即使是在不允許變道的實線路段，也必須預測其他車輛可能的違規變道行爲。這增加了智能駕駛系統的複雜性，但也是確保全面安全所必需的。
智能駕駛是令人興奮且值得敬畏的技術
對于陳學文來說，智能駕駛技術既是一種樂趣也是一種責任，這種技術的令人興奮之處並不減輕其所承載的重大責任，安全是智能駕駛技術的首要考量。陳學文強調，我們不能讓智能駕駛車輛成爲道路上的威脅，相反，它們應該比人類駕駛員更加安全，爲消費者提供安全的出行選擇。除了安全，智能駕駛技術還應解決日常交通的便利問題，如疲勞駕駛等。
在智能駕駛技術的發展過程中，陳學文和他的團隊始終保持著謙虛和敬畏的心態。他們意識到，盡管智能駕駛技術的發展沒有固定的標准，每個團隊都在從零開始，嘗試不同的方法來打造這項技術。陳學文認爲，即使有可借鑒的經驗，這些也只能提供粗略的指導。真正的進步和創新需要團隊自己去探索、實踐，並在實踐中發現問題，從而不斷改進。他相信，通過不懈的努力和研發，他們能夠實現智能駕駛技術的突破，並爲行業的發展做出持續貢獻。
來源：ZAKER
