商汤科技移动智能事业群智能驾驶副总裁石建萍：高效解决长尾场景是智驾场景覆盖度提升的前提|第四届全球智能驾驶峰会

2021年12月10日，由雷峰网 & 新智驾主办的第四届「全球智能驾驶峰会」在深圳正式召开。

这一次，雷峰网新智驾以「智能驾驶鏖战时刻 」为主题，将话筒递给业内 19 家标杆企业，辐射 13 大技术/场景，覆盖智能驾驶算法、芯片、感知、落地等多个维度，每个领域只筛选最具代表性的一家企业。

遵循“基础理论技术创新”和“行业解决方案落地”两项黄金标准，演讲嘉宾向行业分享他们对过去经验的总结回顾、对未来趋势的预测以及行之有效的模式的分享。

峰会之上，商汤移动智能事业群智能驾驶副总裁石建萍带来了题为《商汤绝影，开启AI自加速时代》的精彩演讲。

石建萍在演讲中主要分享了商汤科技在智能驾驶方面的产品方案和技术布局。

经过5年沉淀，商汤科技在今年7月正式推出了SenseAuto商汤绝影智能汽车平台，其中包含了智能驾驶、智能座舱和车路协同等多个方面，而智能驾驶又涵盖L2/L2+和L4级自动驾驶方案。

智能驾驶方面，商汤将会提供量产智能驾驶解决方案和L4级自动驾驶解决方案。量产智能驾驶解决方案还细分为了Pilot-V视觉解决方案、Pilot-L激光雷达解决方案、Pilot-P驾驶领航方案。

石建萍认为，高效解决长尾场景是智驾场景覆盖度提升的前提，而以数据闭环驱动长尾场景问题解决则已成为行业共识。

“利用商汤的先进感知能力，我们在很多场景上能够获得更多的视觉感知信息，为整个系统提供了更多的可能性，包括对停止线的识别、过马路行人意图的识别、对施工区域的障碍物识别等场景，我们都积累了一系列的流程和方法论。”

石建萍说，“在视觉感知部分，我们还是非常自信的，商汤是行业内做的最好的。”

以下是石建萍演讲全文，雷峰网新智驾作了不改变原意的整理与编辑：

今天很高兴在这里有一个场合跟大家分享商汤智能汽车解决方案“绝影”的品牌路径，以及我们的产品方案和技术布局。

首先是商汤在车载业务的整体规划。我们在这个行业中已经做了蛮长的时间，形成了相对完整的解决方案与技术沉淀。

影智能汽车解决方案中，最重要的三大组件分别是绝影智能车舱、绝影量产智能驾驶、绝影自动驾驶接驳。

在前装的智能车舱方面，解决方案则主要包括车舱内驾驶员感知、座舱感知、座舱交互娱乐等功能。

方案的核心则是利用座舱内摄像头，对驾驶员、座舱内整体情况做感知，而车厂则可利用商汤丰富的感知方案，尝试更多的丰富应用。

另一重要组件则是我们面向前装的对外量产智能驾驶模块，包括Pilot-P领航驾驶解决方案、Pilot-V视觉感知解决方案以及Pilot-L激光雷达感知解决方案。

我们也有布局L4自动驾驶，在这方面，商汤目前的对外输出的形式是自动驾驶无人接驳小巴。

这一解决方案的底层则是SenseAuto Empower绝影赋能引擎，它将商汤AI的算法、算力相关能力做集成。

同时我们也可以为客户进一步赋能，底层的绝影路云平台能够连接商汤其他的业务线，通过智能路侧感知产品、智能车路协同云控平台等，我们可以把车路协同的信息做汇总，产生更大的价值。

简单介绍一下商汤绝影在量产智能驾驶部分覆盖的核心功能。

首先，我们提供面向大众市场的低成本视觉解决方案，依托低成本的芯片平台，提供稳定可靠的感知方案和相应的探测距离。

同时，针对L2、L3级别的量产驾驶功能，我们也提供了面向多个场景的量产解决方案，满足了各种差异化条件下的不同需求。包括行业中过去比较常见的1V5R（5Radar1Vision）量产智能驾驶，也包括现在主流高端车型上7V5R，以及可选配激光雷达的解决方案。

不同传感器的加入对应着整个系统稳定性、可靠性的提升，意味着系统支持的辅助驾驶功能能够拓展更多的场景，既能从智能辅助驾驶拓展到高速领航驾驶，也能支持城市工况下领航驾驶功能。

利用商汤先进的感知能力，我们能够获得更多视觉感知的信息，从而给我们系统提供更多的可能性。

它包含对红绿灯倒计时读秒的精准识别，包含对停止线的识别、对行人过马路意图的识别、对车辆转向灯、制动灯的识别，以及对施工区域的障碍物识别等。

而在驾驶环境中会经常碰到的一些长尾场景，我们也都积累了一系列流程和方法论，能去快速、低成本地处理这样的问题，它是我们能承接大规模量产项目的一个核心要素。

同时，在L4级自动驾驶方面，我们认为技术拓展到现阶段，它会更适合于低速、定点、特定区域的场景功能开发。

因此，我们将商汤的技术拓展到了RoboBus上。今年7月份的世界人工智能大会上，我们率先发布了国内首个AI+AR小巴，它将商汤跨行业产品线的能力集成到自动驾驶上，我们做了一个面向未来的车辆原型。

其实在未来自动驾驶车辆上，除了从A点到达B点外。我们认为在一过程中，车辆还会跟周边的环境产生更多的交互，我们觉得这也是未来汽车一个非常有意义的形态。

关于对自动驾驶车队的管理、数据的管理以及相应传感器的管理，我们也搭建了一套完整的平台。

而在这背后支撑我们上述不同等级驾驶功能的，是我们过去沉淀比较久的核心视觉感知能力。在视觉感知的部分，我们还是非常自信，认为商汤是行业内做得最好的。除了自动驾驶团队，我们公司有非常多的团队在视觉、摄像头信息提取和更高效处理AI问题上在持续努力。

目前在自动驾驶这个方向上，如果是30°8M像素的摄像头，我们可以稳定识别前方600米的车辆和300米的行人，它能支持的感知距离非常远了。同时我们多传感器融合可以稳定地提供多视角感知能力。

另外我们还有一个非常丰富的长尾感知问题的处理流程方案，能够处理包括雨、雪、雾、尘等极端天气；另外对遮挡、截断、异形车以及通用障碍物的检测等，商汤都有完整的技术方案。

同时，我们积累了多个平台优化的沉淀。目前商汤的整个自动驾驶系统除了视觉感知的部分，我们还把技术路线深度拓展到多传感器融合感知、激光雷达感知。我们是世界上最早做行为预测的团队之一，包括高精度融合定位、决策规划系统。目前我们对自动驾驶全栈的技术路径，在各个技术点都是有深度布局和持续优化的。

同时，另我们有一支非常完备的在不同嵌入式平台做移植适配的团队。

目前我们基本上适配了大部分主流的车载芯片。从低端到高端，基本上行业中主流的车载芯片，我们都能快速将系统部署上去，同时还能充分发挥不同芯片上的核心性能，以达到极致的性能优化。

目前行业内充满不确定性，不同芯片的供应、性能有非常大的差异，但商汤通过自己的积累能够快速补齐行业的不确定性。

我们能够实现快速给数据打标签、快速做数据回流、数据流转/利用、迭代更新等，这是能有效推进商汤解决感知问题的核心支撑能力。

此外，商汤有自己完备的测试体系和测试车队，我们持续发现了1万多个不同的问题场景，并在持续更新。

每一个算法的上线都经过了大量的测试，我们持续地在积累量产相关的能力和相应的责任认证。目前我们是AI公司中最快、最早拿到ASPICE相关流程体系认证的，同时我们也拿到和通过了一系列跟安全相关的证书和认证体系，以将我们整个开发流程、作业模式变得更加标准和更加可控。同时我们还获得了非常多L4级相关的测试牌照和运营牌照。

我们在行业中最早和国际整车厂建立长期研发合作，也拿到了很多国际前沿主机厂对于未来技术的规划和认证。同时我们也在国内和非常多车厂开启了战略合作，这将是我们接下来在国内市场走得更远的一个起点。

目前商汤已经同30多个整车厂、50多个生态合作伙伴建立紧密的联系。过去几年间，我们拿到车辆定点数量规模是非常大的，相信未来几年间我们的技术会在不同车型上得到落地和认证。

接下来给大家介绍，在背后支撑我们能够在车上快速验证迭代AI能力的平台。我们认为对于自动驾驶来说，它未来的核心是要更高效地解决路上发现的各种长尾场景，它是自动驾驶能力在持续进入后期比拼中，在产品能力方面最关键的问题。

当我们的自动驾驶系统从单车道辅助驾驶拓展到高速智能领航驾驶、城市工况领航驾驶时，我们要处理各种各样奇怪的场景，包括各种极端天气、前方路上会掉落一些物体、台风后路面可能会有的杂物、路上被其他物品挡住的各种交通标识等复杂场景。

如何更好地理解这些场景，才是自动驾驶系统的关键，我们认为，现在在行业中需要大量的数据驱动解决这些长尾场景，已经成为行业共识。

目前商汤在内部搭建了整套的数据闭环系统，我们会在车端部署小模型，通过触发机制识别有价值的数据并自动存储下来进入数据平台。

在数据平台中，我们有大算力中心、海量的存储、高精度大模型，都能自动处理这样的数据。同时经过自动化标注、人工质检和精修实现干净标签数据集后，再回流到系统中。

因此，我们整个系统良好的运转，对各个环节的数据处理、高精度算法和海量算力都提出了更高的要求，这些就是商汤持续在积累的核心能力。

商汤过去在海量数据的基础上积累了非常多的能力，通过处理各行各业的数据，包括智慧城市、智慧商业、智慧生活中各种海量的数据，我们在此过程中沉淀出我们数据的自动、半自动标注手段。同时商汤的数据隐私处理能力，也能有效地避免数据上的敏感问题。

在算力方面，目前商汤有超过20个超算集群。明年初，我们也会在上海临港投入试运营临港AIDC，这将是亚洲最大的超算中心之一。同时在算法部分，我们更是在持续积累，我们有自研的训练框架、自研的超算系统，也有非常多的开源算法，与开发者社区进行更好的打通与资源共享。

在数据的部分，大家相对比较关注的，我们怎么样能灵活地提取信息同时，又保护了相关数据的隐私，也是我们持续布局的方向。除了软件数据脱敏相关的工作，我们在硬件、超算底层也是有独立的物理机房做完全的物理隔离和资源隔离，保证不同的数据完全在物理上的安全可控。

我们新建的AI超算中心基本上比行业最领先的超算中心的规模都要更大，将会支撑非常多的行业企业、科研单位等的研究与智能化落地。

在算力的性能指标上和对整个训练系统的极致优化上，我们也都有非常多的积累。基于人工智能基础设施底座，我们自研了训练框架，主要在优化工业级生产中的大规模数据以及并行计算能力。

同时，我们也形成了强大的科研联盟，在持续地研发领先的、顶级的算法，商汤的整个算法开源体系在行业中是最有影响力的，相信非常多的同学在最开始接触深度学习的算法方案时，也是从我们的OpenLab开源体系中获得的支撑。

基于以上能力的积累，我们把它沉淀成SenseAuto Empower产品，这个产品是我们为车企打造的数据闭环产品解决方案，包含车端数据筛选-车端数据上传-AI中心-AIDC数据中心，能进行数据自动化标注，包括进行自动化模型训练与优化、场景检测、影子模型优化，通过一系列的迭代，我们前台和后台的模型会持续更新发布。

在此过程中，我们的客户可以通过我们的系统，去进行他认为的困难场景问题和任务的管理。

而商汤沉淀出的数据、模型、集群及算力的管理能力，使得汽车摄像头在收集到海量场景后，我们能够将无意义的数据变成真正有意义的数据，并结合场景做整体的结构化处理，这也是我们认为未来自动驾驶系统最核心要迭代的功能。