“毫末智行COO侯军：面向“可行、可信、可商用”的自动驾驶处理方案探索与落地”

智驱网策划的2021世界智能驾驶峰会今天在北京国家会议中心召开，毫安智行coo侯军以“可行、可靠、商用可用”的自动驾驶处理方案探索与落地”为主题进行了演讲。

智驱网策划的2021世界智能驾驶峰会今天在北京国家会议中心召开，毫安智行coo侯军以“可行、可靠、商用可用”的自动驾驶处理方案探索与落地”为主题进行了演讲。

以下为演讲全文，未经本人审查。

各位领导，各位嘉宾，大家好。 很荣幸在这里分享我们在自动驾驶行业的探索。 纳米智行是一家比较新的企业，我们的焦点集中在自动驾驶产品规模落地的人工智能企业上。 今天报告的文案以人工智能以什么规模落地为中心稍微分享一下。

第一，当ai产品迅速发展到今天，其自身的理念、大体甚至有点常规的场景都非常清晰，但它最重要的是与商业场景的闭环，从数据到整个ai系统、到社会价值都形成了闭环，才是ai产品 自动驾驶在我们眼里有三条路线。 我以美国企业为例证明这三条路线的基本情况。 第一条路线是谷歌的waymo模式，是纯粹的科技企业，具有极其积极的科技能力，但在商业化落地时面临着巨大的挑战。 第二类企业是特斯拉模式，就像造车新势力一样，从辅助驾驶到自动驾驶，发展很快。 第三种模式是主机厂+科技企业模式，它完全利用主机厂的批量生产特点，并结合科技企业快速的科技迭代和人才吸引，包括智能快速发展模式。 我们将借鉴第三种模式，以主机厂长城汽车+科技企业的模式迅速发展。

在整个自动驾驶中，我们分为四个象限，载人、载荷物为横坐标，高速、低速为纵坐标，这四个象限中的中间有一个小圈，称为驾驶辅助和完全驾驶。 通过这四个象限的划分，可以看到今天要做的高速载人、低速载荷物、高速载荷物等各个场景非常好的划分。

关于毫安智行的定位选择渐进的，首先高速载人我们首先进行辅助驾驶，首先确保今天l2到l3的能力，确保今天主机厂的商用规模，确保我们能够回血，确保我们的数据收集。

逐步向自动驾驶快速发展，低速舞台直接进入完全自动驾驶阶段l4，我今天有很多商用案例。 今年是自动驾驶真正的商用元年。 在这两个象限中，我们可以在载人辅助驾驶和舞台自动驾驶方面实现数据智能的互补性。 我们形成了自己的认识，认为在自动驾驶快速发展探索的过程中，我们首先低速高速，先上车后载人，先商用，民间，阶段性有利

我们想脚踏实地，每天进步一点。 低速舞台的商用化将成为我们真正的落地点。 并且现在实际上进入了商用化的实践阶段。

另一种观点认为自动驾驶在快速发展的过程中可能有三个阶段。 简单总结为三个词，就是可行、可靠、可商用。

在今天可能的探索中，从感知能力、智能算法、车辆控制等方面，我想很多专家、相关机构有很多话要说，今天就不赘述了。 第二阶段真正面向车规级，必须是安全性、车规级、24小时、全地形。 这是基本要求。 因为开车要人命，这是基本的安全要求。 第三阶段，作为商用，也关注商用价格能否控制，场景是否得到满足。 最重要的是政策法规是否支持。 不支持今天的l4自动驾驶法规。 今天在特别的区域通过特别的行政通告和规定可以允许大家上路。

在这三个阶段应该是渐进+并行的，在某些方面是可行、可靠、渐进的，在某些方面已经可行、可靠、商用。

在安全性方面，今天将重点介绍css这一模型。 该模型是被称为安全识别的双模型，人工智能的核心是深度学习，在很多方面对深度学习是不可逆的。

在今天的混合场景中，在不可逆的分析方面会出现不可控的状态。 我们希望完全利用深度学习的特点，并细化场景。 例如，一个信号场景就可以收集数以万计的图例和图形。 希望通过这个图例和图形的专家模型+深度学习的双重识别模型，确保有人驾驶的车、无人驾驶的车和辅助驾驶的车混合存在时的安全。 这是一个无可非议的智行的ai技术体系，这方面从简单的自下而上，从整个人类系统的设计，到数据智能，我们都能完成全栈的处理。

我们中心的两个观点是，整个数据智能终端的费用、价格和迭代速度至关重要。 今天从识别和算法来看，大家都有共同点。 差别没那么大。 最大的区别是什么？ 数据的收集速度和解决的速度会是多少。 人工智能在自动驾驶中的应用，人们普遍认为真正达到自动驾驶的数据量是多少。 需要数千亿公里。 这个数据有点大。 换算成大家可以直接感知的。 数千亿公里需要100万辆车每天10小时跑10年的数据量。 这样的数据量光靠测试车辆是不能满足的。 我认为，如何收集数据、解决数据，以合理的业务平衡达成一个观点，有点像造车新势力和主机厂相结合的方法。

毫安的快速发展战略是长城汽车+人工智能的能力，形成毫安今天的核心竞争力。 我们的核心观点是数据智能，从轿车的辅助驾驶到自动驾驶，从智能硬件到低速车的自动驾驶，对这三个方面进行基本的介绍。

这是我们的家庭照片。 有轿车，已经商用了。 预计今年年底将有3-4万辆车在公路上行驶。 今天受芯片的影响，有很多车一辆无法满足需求的巨大挑战。 另外，我们可以为第三方合作伙伴提供支持，包括物美多点、美团、阿里的“小驴”，以及低速智能硬件、线控机箱。

轿车的自动驾驶，从辅助驾驶到自动驾驶，安全第一。 所以，我们在轿车方面不追求激进，追求安全第一，追求商用的平衡。 我们从小魔盒的1.0，1.5到2.0，以渐进的快速发展方法，确保了今天出行效率的提高，安全的提高，以及商业的平衡。

这是长城主流车型近半年的成绩，辅助驾驶已经超过百万公里，包括辅助驾驶产品的驾驶率在内，为移动的便利提供了很大的帮助。

第二部分，我想介绍真正可以商用落地的自动驾驶处理方案。 这被称为低速无人物流的自动驾驶处理方案。 在这里，我们希望完全利用长城汽车的工业化生产能力和无可非议的科技化能力，从基础的工厂服务到供应链的硬件服务、系统服务、整车服务、运力服务，用从低到高的5s来支持低速无人驾驶的生态系统。 下面我将通过三段视频向大家展示商用阶段是什么。 因为今天不仅强调了理论上的可能性，还强调了可行性、可靠性、商业化可能性。

这是低速无人配送车，顺义与物美合作，包括疫情期间也提供支持。 顺义大学只有200公里，可以作为辅助驾驶和自动驾驶的测试课程，包括相关兄弟企业也在那里进行了合作。 目前，中国物流和快递业务急剧增加，员工数以千计，但劳动力供给明显不足，劳动力价格迅速上涨。 如何应对人们幸福生活的诉求和供给不足的问题？ 实际上是低速无人物流、无人配送，这是非常好的结合点，这不是劳动力的替代，而是劳动力的补充。

第二段是昨天公布的毫安智行和阿里达摩院合作，为阿里的“小驴”进行5s合作，为其生产进行制造、出货测试、规模量产，包括价格下降，在此分享一个数据。 无人物流车整体的价格下降在过去的三年中以每年两倍的速度实现。

2019年为100万辆整车，年为50万辆，2021年可降至25万辆。 整车包括感知、硬件和软件系统，我认为3-5年内整车可以降到10万以内。 也就是说，10万辆车可以使用3年，可以弥补劳动力的不足，大幅提高效率。 今年是低速无人配送的元年。 这是平安的智行帮助蚂蚁的情况。

在这里，我们将与位于保定的无人配送车全球最大的柔性基地合作，介绍美国集团的情况。

的三段视频展示了整个低速无人车在商用行业的落地情况，事实上，我们在过去两年中，围绕着我们的数据智能、人工智能、商业化理念，与下游的众多合作伙伴进行了非常深入的合作，这其中我们无论激进还是保守。 确保自己的现金流，有数据能力，包括自己的核心员工的能力正在迅速前进。 它们是目前已有的商业伙伴，也是投资机构。

最后，我们的核心标志是千里智行，从毫米的结尾开始。 谢谢你。