智能化是合眾重點投入和支持的創(chuàng)新技術(shù)。合眾的智能化平臺叫PIVOT， 是Personal Intelligent Vehicle Operating System的縮寫，即個性化的車輛智能系統(tǒng)。同時PIVOT又是支點的意思。阿基米德的那句‘給我一個支點我能撬動地球’，大家都比較熟悉。合眾希望以智能化為支點，持續(xù)創(chuàng)新和探索，這是合眾的阿基米德規(guī)劃。

在智能座艙方向，大家看到一系列的技術(shù)，由于時間關(guān)系，總結(jié)以下三個方面：

1. 對車輛駕駛者和使用者的多方面的感知，比如語音和視覺感知技術(shù)。通過語音和視覺進行身份識別，通過語音和視覺進行車輛駕駛意圖的識別。

2. 對車輛駕駛者和使用者的多方面的分析。包括駕駛行為，駕駛習慣，出行習慣，娛樂愛好等進行分析，通過這些分析形成閉環(huán)，不斷優(yōu)化和改進我們的設(shè)計。

3. 對車輛駕駛者和使用者的多方面的便利，尤其是安全提醒。這些包括更多在駕駛過程中語音技術(shù)對此導(dǎo)航，空調(diào)，燈光，也包括娛樂信息等進行控制，讓駕駛者能更集中于車輛駕駛，也包括駕駛疲勞的檢測與提醒等等一系列的技術(shù)。

這里想簡單介紹一下合眾首次采用的生物識別技術(shù)。有些車主，尤其是女性車主，會把寵物遺留在車里，更重要是小孩，這些事情大家可能聽說過，有這些事故發(fā)生。我們就通過生物識別的技術(shù)，通過車內(nèi)生命體的檢測，就會對車主進行提醒，并控制車窗保證車里面有一定的空氣流通。

我們期望通過這些技術(shù)，讓車輛不在是冷冰冰的出行工具，而是有情感的出行伴侶。比如我們的哪吒U配置小U機器人，可以實現(xiàn)多功能的互動。

在智能駕駛方面，合眾有自己的原則，是什么呢？合眾堅持自下而上的原則，即從輔助駕駛到自動駕駛的發(fā)展路線。也即只把成熟，安全，可靠的產(chǎn)品推向市場。 有一些公司是采用自上而下的策略，一開始就是采取相對比較高級的自動駕駛。我們是堅持自下而上的，從輔助駕駛開始，因為這里面涉及到安全、技術(shù)成熟、技術(shù)可靠，我們堅持把成熟、可靠的產(chǎn)品推向市場。即便是輔助駕駛，這里面會涉及到各種各樣的安全問題。

我給大家舉個例子，比如智能化巡航技術(shù)，前面有車就自動跟前車保持一定的安全距離進行行駛，如果沒有車就保持一定的速度沿著當前的車道行駛。駕駛者一旦習慣這個功能之后，他就可能注意力分散。如果出現(xiàn)緊急情況，輔助駕駛處理不了，需要駕駛者處理，駕駛者對車輛和周邊情況不一定很熟悉。但是它是輔助駕駛，它要求人是車輛行為的監(jiān)控者。一旦你適應(yīng)了輔助駕駛，人的反應(yīng)本來就長，大概1秒的時間，這樣一來，反應(yīng)時間更長。在緊急情況下，你可能會把油門和制動踏板弄錯，這都是非常大的隱患，這就是輔助駕駛的安全問題。機械和人之間的互相兼容，是非常需要關(guān)注的安全控制問題。

智能駕駛包括很多技術(shù)，比如感知技術(shù)，對車內(nèi)環(huán)境，車外環(huán)境，障礙物，周邊車輛，交通等進行感知，也包括對駕駛者感知；比如規(guī)劃技術(shù)，這是非常復(fù)雜的路徑規(guī)劃和優(yōu)化，尤其是避障；比如決策和控制技術(shù)，在10ms及更短的時間決策車輛行為并進行轉(zhuǎn)向，剎車，驅(qū)動等一系列車輛的控制。 包括感知信息、場景信息、各種各樣的融合技術(shù)，后面我還會提到。感知有各種各樣的感知，包括雷達、攝像頭、激光雷達，每種傳感器都有局限性，有些在惡劣天氣下是不行的，有一些在黑夜下是不行的，有些對特殊材料障礙物是不行的，所以這樣技術(shù)就需要融合。

后面也是一樣的，先不說復(fù)雜場景的規(guī)劃問題，場景不可窮舉，人工智能的技術(shù)也存在不可分析的問題，所以也同樣需要不同的技術(shù)路線的融合保證規(guī)劃的可靠；就說計算平臺吧，大家比較熟的EMS、BMS、MCU都是采用嵌入式芯片技術(shù)和嵌入式操作系統(tǒng)。到了智能駕駛，有海量的數(shù)據(jù)需要處理，有海量的運算需要進行，這些不是嵌入式系統(tǒng)所能承受的。

比如一個攝像頭的一幀就是百萬的像素，智能駕駛一般需要5到6個攝像頭，一秒需要30幀高清圖像，所以數(shù)據(jù)是海量的。物體識別和路徑規(guī)劃都是在海量數(shù)據(jù)條件下的大規(guī)模并行計算。所以不僅需要MCU， 還需要GPU， FPGA，SOC等等，在算力方面一點也不比現(xiàn)在的計算機低，同時是并行異構(gòu)計算平臺體系，是高性能的計算，是多平臺的融合。 這一系列的都是智能駕駛面臨的挑戰(zhàn)。

交通問題大家都比較了解，第一是安全，全世界每年有120多萬人死于交通事故，并且94%是人為原因。智能駕駛每降低5%的交通事故，就可以挽救6萬人的生命。這從技術(shù)上是完全可行的。第二是交通擁擠，每天多少人堵在路上，還有國內(nèi)的停車難，車輛很多，利用智能技術(shù)提高車輛的共享使用是解決方案之一。

這是SAE對智能駕駛的分級，不詳細看了，這里面涉及到幾個問題：首先是誰是控制者、誰是監(jiān)管者、誰是接管者，分級還是非常的復(fù)雜。從L3為界，L3以上就是機器控制，機器監(jiān)控和機器接管。L3以下就更多是人進行監(jiān)控和接管了。合眾有合眾對智能駕駛的理解，分為陪駛，代駕和專屬司機三層，在駕駛過程當中，出現(xiàn)安全問題的情況下幫助你，就是陪駕。專屬就是我來給你全程駕駛，即自動駕駛。

智能駕駛會帶來一系列的產(chǎn)業(yè)變化，不僅是主機廠，還有新的產(chǎn)業(yè)鏈， 包括傳感器，智能平臺，操作系統(tǒng)，共享出行等等，它也會對車輛開發(fā)有一系列的變化。比如開發(fā)周期更短，比如采用OTA進行功能升級。這些都是汽車產(chǎn)業(yè)的一些變革。

這是今年底我們要推出來的哪吒U車輛，擁有L2.5級別的智能駕駛功能?？焖俚慕榻B一下，車輛有21個傳感器，和特斯拉的傳感器數(shù)量是一致的，有8個攝像頭。視覺芯片是Mobileye EQ4，有2000多行代碼，功能包括自適應(yīng)巡航、自動緊急剎車、碰撞、交通擁擠輔助等等，這是目前車輛擁有的功能。以APA（輔助泊車）為例，我們采用的超聲波雷達的融合技術(shù)，單一超聲波雷達的探測距離是3-5米，同時橫向精度很差，融合后探測距離達到7米，橫向精度提高10倍還要多。當然，如果采用大功率和窄FOV超聲波也是可以達到同樣效果的，但成本是成倍的增加。

這個視頻展示是目前我們在做的L4級別的智能駕駛示范車輛，采用高清地圖，激光雷達和高精度定位。在我們的桐鄉(xiāng)廠區(qū)里面做無人駕駛。實現(xiàn)全自動的泊車，實現(xiàn)30公里/小時廠區(qū)環(huán)境的無人駕駛，實現(xiàn)行人避讓等等。但是需要高清地圖的輔助。它不僅通過車本身，還能通過其他的比如V2X進行環(huán)境感知，以此達到融合。

智能駕駛不僅僅是駕駛，汽車技術(shù)發(fā)展到今天有幾個大的變化：1.軟件量在急劇的增加，以前汽車代碼量是不超過100萬行，但是智能駕駛是上千萬到數(shù)億行的代碼量。2.車輛的功能和控制器數(shù)量也在急劇增加，目前的豪華車輛的控制器有100個之多。這就要求也催發(fā)車輛技術(shù)的變革，并需要各種各樣的技術(shù)的碰撞與融合。現(xiàn)在的主機廠做的是什么呢？是機械零配件的集成。主機廠擁擠整車機械平臺，把來自不同零配件供應(yīng)商的機械零配件組裝成一個汽車，配有測試體系保證產(chǎn)品質(zhì)量。

現(xiàn)在控制系統(tǒng)越來越多，軟件也要成為供應(yīng)商，主機廠不可能什么都做。軟件要成為供應(yīng)商就要有軟件平臺進行集成，這就是汽車操作系統(tǒng)。汽車操作系統(tǒng)把各種各樣的軟件零配件組裝起來，實現(xiàn)復(fù)雜的車輛功能。同時還有開發(fā)周期和開發(fā)模式的變化。

比如以前車輛的功能在車輛開發(fā)時已經(jīng)定義好，車輛推向市場后汽車的功能不會發(fā)生變化。類比功能手機，我們把這個叫功能汽車。今后有了操作系統(tǒng)，車輛的功能在推向市場后照樣可以改變，可以通過推送新軟件或者更新部分軟件對車輛進行二次和多次賦值，這就是智能車輛，這是車輛操作系統(tǒng)的價值。合眾公司已經(jīng)進行汽車操作系統(tǒng)的開發(fā)，同時也邀請和希望更多的有同樣理念的供應(yīng)商和朋友們一起進行汽車操作系統(tǒng)的開發(fā)，共同為中國的汽車行業(yè)做些有價值的技術(shù)。

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