机器之心报道
机器之心编辑部
3 月 23 日，机器之心「AI 科技年会」的并行论坛之一——首席智行官大会受到了业界广泛关注。本次大会围绕汽车机器人、芯片及自动驾驶等领域，邀请了 11 位业内极具代表性的企业高层及专家，为出行智能化的时代代言。
其中，路特斯科技副总裁、智能驾驶业务线负责人李博，在大会上深入剖析了智能化时代汽车产业的变革，同时也揭晓了路特斯打造「赛道级智能驾驶」的深层含义。以下为李博在本次大会上的演讲摘要：
全面转型智能化，TYPE 132 将于年底量产
我本人在路特斯科技负责智能驾驶业务线，在讲路特斯的赛道级智能驾驶实践之前，先讲一讲路特斯的历史。
在国内，更让大家耳熟能详的是「莲花跑车」，这也是路特斯过去 74 年里给大家留下的珍贵印象。路特斯曾在 F1 上取得过非常辉煌的成绩，虽然已有二十年没有参赛，但仍在 F1 冠军榜上仍排到第三位。
在电动化、智能化的新时代，路斯特也希望有新的展望、新的目标与理想。路特斯正在推进的纯电产品布局，并已在 2019 年推出了纯电 Hyper car——Evija，这也是全球范围内第一辆纯电的超跑车型。以 Evija 为设计启发，路特斯未来 5 年内还会推出 E 级 SUV TYPE 132，E 级四门轿跑 TYPE 133，纯电新物种 TYPE 134 以及纯电小跑 TYPE 135。
其中，TYPE 132（现已定名为 ELETRE）已于 3 月 29 日英国伦敦全球首发，今年年底量产。TYPE 132 是一款 E 级纯电智能 SUV，它不仅仅代表了路特斯电动化新赛道的开启，也代表了路特斯全面智能化的决心，我们会在这款车上配备端到端的智能驾驶功能。
软件定义汽车，硬件定义软件天花板
我们现在能看到很多的趋势，比如，2016 年到 2021 年智能驾驶搭载率呈指数级增长。在 2016 年，自主品牌里真正搭载智能驾驶产品的车型十分有限，吉利集团只有「博瑞」这样的车型搭配了一些 ACC、AEB 功能。
另外，已经有越来越多的传感器加入到了智能驾驶系统的配置中来。比如，激光雷达、从 2D 毫米波升级到 4D 成像的毫米波雷达、分辨率从 100 万逐渐升级到 800 万的高清摄像头。
我们认为在当下智能驾驶演变的过程中，路特斯追求的应该是更高更快更强。比如，更高级别的感知系统，更快的响应速度，更强的大算力平台，以及高度冗余的电子电器架构。这也是当前 TYPE 132、以及未来车型当中将打造的硬件。
我们清楚的认知到，这个时代「软件将会定义汽车，而硬件则会定义软件的天花板」，这也是我们一直以来的主张。
智能化正在成为科技时代豪华车的核心
我们在持续关注行业变化的同时，也关注着终端用户对于行业和产品的认知。从油车向电车、内燃机向新能源的转变过程中，大家对于智能化的认知度，也在加速上升。同时，我们也越来越意识到一个问题，电动化其实是整个行业变革的起点，智能化随之而来。
现在大部分汽车的外观都很类似，但却可能是两个完全不同的物种，一种是传统意义上的汽车，另一种是近几年本质已发生变化的「披着汽车外衣」的机器人。因此，科技时代对于豪华车的定义，很重要一点就是智能化，这也符合汽车向机器人演变的趋势。
我们认为在这样一个新的时代，首先要有超越时代的洞见和认知，再者要有相对具有挑战性的目标，最后要有踏实务实并且创新的技术手段，从而实现路特斯「赛道级」的智能驾驶。
现在是汽车从「心」到「脑」变革的时代。一百年前汽车诞生初期，最核心的技术就是发动机。过去几十年，我们都在不停的提马力、缸数、最高时速。但是，最近这一两年，当我们看到一辆智能汽车，更多是在讨论传感器数量、计算平台算力、线控备份架构。
用一个生物来对比的话，那么这个生物「心脏」的能力，逐渐在被「脑」的能力取代。这个过程中，有更重要的新目标，取代了以前百公里加速、最高时速的地位。
打造端到端智能驾驶体验
智能化时代，比起传统的自动驾驶分级以及功能到性能的变迁，我们更愿意提的是「接管里程」和「覆盖里程」，即多长时间驾驶员会接管一次、智能驾驶能覆盖多少场景和道路，这将会成为未来智能驾驶车辆非常重要的两个核心指标。
对于路特斯的智能驾驶来说，我们非常希望打造端到端的智能驾驶体验。拿苹果手机举例，iPhone 13 与 13 年前的 iPhone 1 相比，应用和使用体验都没有本质的变化，不停改变的只是手机性能。比如，屏幕越来越大、计算越来越快、存储空间越来越多、运行越来越流畅。
智能驾驶也是一样的，我们希望能够考虑到 10-15 年以后用户的驾驶场景，虽然无法在当下做到相等的性能，但是可以实现相同的智能驾驶体验。未来，高速公路、城市道路和泊车等场景的功能都将不再割裂，所有的驾驶体验、功能融为一体，实现端到端的智能驾驶，这也是路特斯所要打造的方向。
为何选择做「赛道级智能驾驶」？
路特斯为什么做赛道级智能驾驶？路特斯的跑车基因来源赛道，赛道上所表现出来的智能驾驶回到生活场景当中之后，可以带来很多得天独厚的优势。
首先，作为赛车手，与常人相比有以下三个不同点，分别是：赛道级的感知、赛道级的认知、还有赛道级的规控。对于一个赛车手来说，他的视力、感知范围、感知精度，一定要超越普通人。这也就意味着，路特斯的智能驾驶系统，感知能力、感知广度、感知范围，都要远超于普通车型的智能驾驶系统。
第二，面对赛道中竞速，车手时刻都处在与赛道环境博弈的状态。这个过程也会把赛道级博弈算法训练出来，进而大幅提高车辆在普通场景下的运行效率和智能。
我们一直讲，智能驾驶的安全性很重要，但同时也应该去关注它的运行效率。比如，卡顿、难以高效智能的选择车道、决策缓慢等等，这也是智能驾驶多年来被诟病的地方。我们认为在赛道上训练出来的系统，可以更好、更高效地解决这些问题。
最后一个是赛道级的规控，赛车手的反映比别人快，响应时间和反应时间更短。我们在这里也会沿袭路特斯跑车的赛道基因。
针对这样大的前提，我们还会把软件、硬件和云都锤炼好。
我们的车辆会通过软件不停的更新迭代，变成有生命力的智能物体。但是，软件更新迭代的时也会遇到天花板，而这个天花板由硬件决定，受制于它的性能、所具备的能力。所以，我们虽然说软件定义了汽车，但是硬件定义了软件天花板。我们会选择更好的硬件，去提升软件的天花板。
我们还会全力以赴打造自己的智能云，目的是解决生产力的问题。智能云其实就是智能驾驶的生产力工厂，它可以大大提高智能驾驶软件的更新迭代速度。也就相当于在有着同样天花板的情况下，智能云可以让我们更快达到天花板。这就是我们目前的开发策略，「以终为始」设计智能驾驶体验，并通过更好的硬件、更好的软件、更好的云得以实现。
过去一段时间里，我们在 Argoverse 预测算法榜单中有两项指标排名是第一，一项指标排名第二，这是我们完全自研的算法。除此之外，我们也在逐步搭建全栈测试闭环的工具链，并同步积累了大量的场景库。
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