在如火如荼的智能網(wǎng)聯(lián)新能源領域，智能駕駛和電池技術是業(yè)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(yè)界掀起了軒然大波。

4月12日，以“科技視界”為主題的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(tǒng)，以及實現(xiàn)關鍵技術突破的高安全大容量全固態(tài)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(tǒng)，可應用于復雜多變全場景，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(yè)頂尖的AI算法，用更簡潔的硬件系統(tǒng)就能實現(xiàn)覆蓋范圍更廣的智能駕駛，為用戶帶來了更豐富、更自由、全場景的駕駛體驗。

2024廣汽科技日發(fā)布廣汽無圖純視覺智駕系統(tǒng)

一石激起千層浪，廣汽的無圖純視覺智駕系統(tǒng)引起業(yè)內強烈關注。在智能駕駛領域，廣汽堅定地擁抱無圖純視覺，并取得了領先的成就。其背后有著怎樣的邏輯和考量？廣汽的研發(fā)團隊又有著怎樣的做法與思考呢？帶著這些疑問，ZAKER采訪了廣汽研究院人工智能首席科學家兼X Lab自動駕駛實驗室主任陳學文。在智能駕駛技術的前沿，陳學文提出了一系列頗具前瞻性的觀點。

在2021年底，陳學文提出了一個大膽的構想：開發(fā)一個無需高精地圖的智能駕駛系統(tǒng)。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，為了讓更多用戶受益，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，這一構想逐漸成為行業(yè)共識，許多企業(yè)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(qū)道路的復雜挑戰(zhàn)，這一點體現(xiàn)了廣汽在技術上的顯著優(yōu)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里程的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(tǒng)在視覺識別上具備三大領先能力。首先，極其精準地理解復雜交通道路的能力。無論是匝道、隧道、彎道還是路口、分岔路等復雜場景，這套系統(tǒng)都能準確識別并理解道路的結構。其次，超強的交通信號燈識別能力。這套系統(tǒng)通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡，實現(xiàn)了各種信號燈元素的準確識別，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(tài)等。再次，處理復雜多變場景的能力。這套系統(tǒng)感知范圍達到車前150+米、車后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(guī)則障礙物。

廣汽無圖純視覺智駕系統(tǒng)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(tǒng)通過對動態(tài)交通物體的實時跟蹤、意圖識別和軌跡預測，以及數(shù)據(jù)驅動與專家規(guī)則協(xié)同的指揮大腦，能夠精準預判其他交通參與者的行為，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(tǒng)更具備持續(xù)學習進化的能力。借助自研的數(shù)據(jù)閉環(huán)和仿真系統(tǒng)，這套系統(tǒng)能夠在仿真測試中不斷迭代優(yōu)化算法，實現(xiàn)自我完善與進化。

對于廣汽智能駕駛未來的發(fā)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(xù)保持這一優(yōu)勢。他還強調，技術的優(yōu)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產(chǎn)中，通過實際的量產(chǎn)車輛來展示廣汽的技術實力。

技術的成功不僅取決于創(chuàng)新，還需要市場的驗證。陳學文認為，作為一個主機廠，廣汽擁有強大的市場基礎，這為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(chuàng)性的工作并非易事，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(xiàn)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(fā)，并吸引專業(yè)人才加入。

陳學文具備“高校+企業(yè)”復合背景，擁有20多年海內外研究與應用經(jīng)驗。他畢業(yè)于美國卡耐基梅隆大學，獲博士學位，并在伊利諾伊大學香檳分校從事博士后研究，美國堪薩斯大學、韋恩州立大學終身教授，并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(shù)據(jù)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(yè)推動了智能化在出行和交通領域的創(chuàng)新應用和開發(fā)；2021年加入廣汽研究院，組建了一支自動駕駛研發(fā)團隊，帶領團隊研發(fā)基于人工智能技術的智能駕駛核心技術。

廣汽研究院X Lab自動駕駛研發(fā)團隊

廣汽研究院X Lab自動駕駛實驗室成立于2022年1月，已構建一支高學歷、國際化、互聯(lián)跨界的超200人的精英團隊。團隊碩博以上學歷近70%，平均年齡32歲，年輕活力，干勁十足；團隊行業(yè)背景多元融合，吸引了覆蓋國內知名互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)和知名車企的精英人才。2022年成立至今共申請核心專利近70項，發(fā)表論文10余篇。

當前，人工智能對各個領域產(chǎn)生了強烈的影響。作為一名人工智能方面的專家，陳學文認為智能駕駛是人工智能應用最為成功的場景之一。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(fā)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(fā)展的步伐，同時也要關注其在實際應用中的表現(xiàn)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，這也是為什么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，陳學文認為，算法對效果起著決定性的作用。他指出，盡管Transformer算法已成為行業(yè)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(xiàn)，因為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。

對于當前智能駕駛領域的發(fā)展趨勢，陳學文認為，中國必將引領世界。他指出，智能駕駛技術的發(fā)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產(chǎn)品和場景中。

隨著人工智能技術的發(fā)展，新的算法和應用將不斷涌現(xiàn)，這對智能駕駛技術的發(fā)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。他認為，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。他認為，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(yōu)勢將使國內車企能夠迅速追趕并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(fā)展不依賴于美國公司，因為它們缺乏中國的數(shù)據(jù)和場景理解。

廣汽無圖純視覺智駕系統(tǒng)不斷學習更多交通場景

在當前激烈競爭的智能駕駛市場中，對行業(yè)的“內卷”現(xiàn)象，陳學文表達了他的深刻理解和前瞻性思考，他倡導的是一種更為健康和可持續(xù)的競爭方式，以科技和質量為核心，推動智能駕駛技術的長遠發(fā)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(xiàn)象，而應集中精力提升自身產(chǎn)品的質量和性能。通過這種方式，團隊不僅能夠抵御市場的無序競爭，還可能反過來影響整個行業(yè)的發(fā)展方向，推動整個市場向更高的性價比和質量標準邁進。

陳學文不認可為了壓低成本而犧牲產(chǎn)品性能的做法，這種以低價競爭的策略是不可持續(xù)的，并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。

他認為，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，一旦技術成熟并能在城市和高速公路上提供穩(wěn)定可靠的駕駛體驗，消費者就會愿意為此支付更多。他強調，隨著城市NDA（領航輔助駕駛）逐漸走進公眾視野，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(huán)境下，他提倡的是一個以產(chǎn)品性能和用戶體驗為核心的發(fā)展策略。他認為，只有真正做好產(chǎn)品，提升產(chǎn)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(zhàn)。

廣汽無圖純視覺智駕系統(tǒng)可實現(xiàn)繁忙道路人車混行“零接管”

對于產(chǎn)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(shù)路況下運行，并且只在極少數(shù)復雜情況下需要人工接管，那么消費者會認為這項技術值得額外投資。消費者不僅僅是在乎產(chǎn)品的成本，他們更在乎的是產(chǎn)品能否帶來真正的便利和安全性。并且隨著智能駕駛技術的普及，越來越多的企業(yè)開始為這項技術收費。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產(chǎn)品將逐漸失去市場。

在智能駕駛領域，陳學文認為安全是首要任務，并且是技術開發(fā)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——為了安全而不是僅僅為了便利或效率。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(xiàn)長遠的、可持續(xù)的發(fā)展。

對于舒適和安全的關系，陳學文認為，基于數(shù)據(jù)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(fā)必須考慮到所有可能的交通規(guī)則違反情況，以確保系統(tǒng)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(tǒng)建立了數(shù)據(jù)驅動與專家規(guī)則協(xié)同的指揮大腦

他提到，智能駕駛系統(tǒng)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。陳學文認為，安全性比舒適性更為重要，因此在智能駕駛的規(guī)則和算法設計中，安全規(guī)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(tǒng)共同使用，智能駕駛系統(tǒng)必須能夠預測并應對違反交通規(guī)則的行為。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(guī)變道行為。這增加了智能駕駛系統(tǒng)的復雜性，但也是確保全面安全所必需的。

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并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為道路上的威脅，相反，它們應該比人類駕駛員更加安全，為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(fā)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(tài)。他們意識到，盡管智能駕駛技術的發(fā)展沒有固定的標準，每個團隊都在從零開始，嘗試不同的方法來打造這項技術。陳學文認為，即使有可借鑒的經(jīng)驗，這些也只能提供粗略的指導。真正的進步和創(chuàng)新需要團隊自己去探索、實踐，并在實踐中發(fā)現(xiàn)問題，從而不斷改進。他相信，通過不懈的努力和研發(fā)，他們能夠實現(xiàn)智能駕駛技術的突破，并為行業(yè)的發(fā)展做出持續(xù)貢獻。