车东西（公众号：chedongxi）
文 | 六毛
周六，智(zhi)能汽车(che)领(ling)域的盛会(hui)——第三届全(quan)球智(zhi)能汽车(che)前沿峰会(hui)（GIV2020）在广州召开。车(che)东西作为特(te)别报(bao)道媒体，受邀参与(yu)本(ben)次大会(hui)报(bao)道。
大(da)会(hui)举行的当天下午，地平线副总(zong)裁、智(zhi)(zhi)(zhi)(zhi)(zhi)(zhi)能驾驶产(chan)品线总(zong)经(jing)理(li)张(zhang)玉(yu)峰(feng)，滴滴出(chu)行人工智(zhi)(zhi)(zhi)(zhi)(zhi)(zhi)能实验(yan)室智(zhi)(zhi)(zhi)(zhi)(zhi)(zhi)能控制首席科(ke)学家(jia)唐剑，小马智(zhi)(zhi)(zhi)(zhi)(zhi)(zhi)行（广州）总(zong)经(jing)理(li)莫璐(lu)怡，华为智(zhi)(zhi)(zhi)(zhi)(zhi)(zhi)能汽(qi)车解(jie)决方案BU MDC营销总(zong)监汪意革等业(ye)(ye)界嘉(jia)宾共(gong)同(tong)出(chu)席了“智(zhi)(zhi)(zhi)(zhi)(zhi)(zhi)能汽(qi)车技术突破(po)与产(chan)品创新”主题(ti)峰(feng)会(hui)，围绕智(zhi)(zhi)(zhi)(zhi)(zhi)(zhi)能汽(qi)车产(chan)业(ye)(ye)化(hua)发表演讲，干货(huo)十(shi)足。
在(zai)张玉峰看来，传统摩尔(er)定(ding)律已(yi)无法支撑AI对于(yu)算力的要求，需(xu)要针对AI芯片的“新”摩尔(er)定(ding)律。唐(tang)剑表(biao)示，滴(di)滴(di)认为“融合”是实现和驱动汽车智能化的一个关键，他(ta)也在(zai)演讲中(zhong)对滴(di)滴(di)在(zai)汽车智能化方(fang)面所做的工作(zuo)进行了(le)分享。
汪意革分享(xiang)了华(hua)(hua)为在如何(he)推动智(zhi)能驾驶产业发展这一(yi)问题上思考。如何(he)让智(zhi)能驾驶产业实(shi)现最终量(liang)产？针对该问题，华(hua)(hua)为的答案是(shi)实(shi)现平台(tai)化，并坚(jian)持开放(fang)性。
一、地平线：计算平台是实现自动驾驶规模量产的关键
作为(wei)第一(yi)个演讲嘉宾(bin)，地(di)平(ping)线副总裁、智能驾(jia)驶(shi)产(chan)品线总经理张玉(yu)峰分享了关于(yu)国产(chan)AI芯片如何加速赋能自(zi)动驾(jia)驶(shi)的一(yi)些思考。
在智能驾驶和自动驾驶领域，中国市场扮演的角色日益重要。智能驾驶方面，中国有望成为全球第一的ADAS市场；自动驾驶方面，地平线预计中国将会在2030年成为全球最大的自动驾驶市场。
智能驾(jia)驶与自动驾(jia)驶背后，计算(suan)本身、计算(suan)平台(tai)及软硬件开发所占的(de)权重(zhong)很(hen)高(gao)，同时对(dui)于(yu)能力的(de)要求也(ye)是最(zui)高(gao)的(de)。
在(zai)这一(yi)方面张玉峰表示，从行业发(fa)展(zhan)趋势看，自动(dong)驾驶(shi)的成(cheng)本(ben)正(zheng)从硬(ying)件占(zhan)比达到(dao)90%，向软硬(ying)件基(ji)本(ben)五(wu)五(wu)分成(cheng)的方向发(fa)展(zhan)。特斯拉的FSD（Full Self Driving）、Autopilot3.0系统的高额售价即是一(yi)个证明。
计(ji)(ji)算(suan)平(ping)台是实现自动驾驶规模量产的关(guan)键，只有计(ji)(ji)算(suan)和计(ji)(ji)算(suan)平(ping)台标准化，才能让自动驾驶实现真(zhen)正(zheng)的量产。
此外，从电子电气(qi)架构看(kan)，从分布式架构向(xiang)域(yu)架构、最终向(xiang)中央计算(suan)架构发(fa)展是必(bi)然趋势。特斯拉(la)目(mu)前(qian)在(zai)中央计算(suan)架构上发(fa)展较快，也证明了(le)这一方式的可行性。
▲特斯拉(la)采用一步到位的车载中央(yang)计算平台
从终局看，对于软件定义汽车来说，就是要软硬件解耦。包括(kuo)计算(suan)平台在(zai)内的硬(ying)(ying)件，需要算(suan)力(li)超配，但从时间(jian)看(kan)大(da)概会在(zai)三年甚至更长时间(jian)才会更新一(yi)次。和硬(ying)(ying)件不同(tong)，上(shang)面的软件将实现全生命周期的高频次的更新，并由此给主机厂和相应产业链(lian)玩家带(dai)来新的盈利模式。
在AI计(ji)(ji)(ji)算(suan)部分(fen)，地平线预计(ji)(ji)(ji)将会在智能座舱和智能驾驶(shi)方面形成一个(ge)统一的计(ji)(ji)(ji)算(suan)平台，来完成AI计(ji)(ji)(ji)算(suan)本身对(dui)于智能座舱和自动(dong)驾驶(shi)的支持。
发展过程中，计算本身将面临一(yi)些挑(tiao)战，原因即在于不同级(ji)别的自动驾驶针(zhen)对算力的要求可能(neng)会(hui)是数量级(ji)的提升。
张玉峰表示，传统CPU的(de)(de)发展一直遵循摩(mo)尔定(ding)律(lv)(lv)，但现(xian)在(zai)摩(mo)尔定(ding)律(lv)(lv)已经无(wu)法支撑AI对于(yu)算(suan)力(li)的(de)(de)要求(qiu)。对此(ci)，地平(ping)线(xian)提出(chu)了针(zhen)对AI芯(xin)片(pian)的(de)(de)“新”摩(mo)尔定(ding)律(lv)(lv)。“新”摩(mo)尔定(ding)律(lv)(lv)要求(qiu)在(zai)满足高精度低(di)延迟的(de)(de)条件(jian)下(xia)，更关注AI芯(xin)片(pian)真是(shi)性能(neng)的(de)(de)全面优化(hua)，单(dan)位成(cheng)本下(xia)的(de)(de)峰值算(suan)力(li)，编译器、架构和Runtime优化(hua)以及适应场(chang)景的(de)(de)算(suan)法优化(hua)及演进。
▲AI芯片的“新”摩尔定律(lv)
那么，涉及到汽车，车规级芯片(pian)的难度(du)又(you)在哪里？
在(zai)张玉峰(feng)看来，车(che)(che)规级芯片(pian)(pian)的难度包括产(chan)品(pin)开发周期长、难度大(da)，从设计、验证到(dao)导入具体车(che)(che)型每个环节都(dou)需要(yao)较(jiao)长的时间。在(zai)这一方面，2018年地平线的AI芯片(pian)(pian)已(yi)赋(fu)能美国自动驾驶(shi)车(che)(che)队，实现环视的视觉感知。2019年，地平线推出车(che)(che)规级AI芯片(pian)(pian)，到(dao)今年3月份这款芯片(pian)(pian)已(yi)经正式实现量产(chan)。
面向前视(shi)ADAS市场(chang)，地平线推出的(de)基于(yu)征程(cheng)二代(dai)芯片（Journey 2）的(de)单(dan)目(mu)解(jie)决(jue)方案，可以在低于(yu)100毫秒的(de)延迟下有(you)效(xiao)感知车(che)辆(liang)、行(xing)人、车(che)道线、交通标识、红绿(lv)灯等多种目(mu)标。据张玉(yu)峰(feng)介绍，目(mu)前该芯片已经与(yu)国内(nei)一个主机厂配(pei)合(he)量产落地，另外(wai)年(nian)底(di)前还将有(you)一个车(che)型推出。
Matrix自(zi)动驾驶计(ji)算平台(tai)可赋能无(wu)人出租车和无(wu)人物流(liu)场景。芯片本身(shen)的(de)(de)通用性让地平线可以以众包的(de)(de)方式完成(cheng)基于(yu)视觉(jue)的(de)(de)高精地图的(de)(de)建图、定位、更新，此外(wai)也具备处理激(ji)光(guang)雷达点云数据的(de)(de)能力。
聚焦于(yu)车内，征程二(er)代芯片可(ke)以同时(shi)接入(ru)针对(dui)驾驶员(yuan)和针对(dui)乘客的两(liang)路摄像头。今年(nian)年(nian)初(chu)，地(di)平线的多模交互方(fang)案是在长安UNI-T车型(xing)上完成了(le)落地(di)量产。
演讲(jiang)最(zui)后，张玉峰还针(zhen)对“主机厂(chang)如何(he)抗(kang)衡(heng)特斯拉，赢得软件定义汽(qi)车时代的淘汰赛(sai)”这一问题给出了一个解决方案。在地平线看来(lai)，要做到这一点主机厂(chang)与有软件能力的芯片公司(si)进(jin)行(xing)整(zheng)体战略合作是必(bi)由(you)之路。
▲宝马、戴姆勒分(fen)别与英特尔和英伟达展开了合作
二、滴滴：融合是实现和驱动汽车智能化的一个关键
本次(ci)主题(ti)峰会上(shang)，滴(di)滴(di)出行人(ren)工智能(neng)实(shi)验(yan)室智能(neng)控制首席(xi)科学家唐剑对滴(di)滴(di)在汽(qi)车智能(neng)化方面(mian)开展的工作做(zuo)了分(fen)享。
首先，唐剑表示，在滴滴看来融合是实现(xian)和(he)驱(qu)动(dong)汽车智能化的一个关(guan)键。把交通(tong)和(he)出行(xing)做好，最(zui)重要(yao)的是实现(xian)人、车、路的深度融合，具(ju)体来讲(jiang)即实现(xian)底层的智能交通(tong)基础设施、中间层的智能交通(tong)工具(ju)以(yi)及最(zui)上(shang)层的共享出行(xing)深度融合。
唐剑进而从视觉融合、端云融合、车路融合三个方面，概括了滴滴在实现人车路全方位和多层次融合上的一些积累与成果。
首先，视觉(jue)融合方面，滴(di)滴(di)计划到今(jin)年年底为100万辆滴(di)滴(di)网约车(che)配备桔视车(che)载设备。
桔(jie)视车载设备结(jie)合深度(du)学(xue)习，特别是计算机视觉方面的算法，将可实现疲劳预警、分心检测、不良驾驶行为检测功能(neng)。
滴(di)(di)滴(di)(di)还联合合作伙伴拓展了驾驶员行(xing)为识(shi)别（DMS）的基础(chu)能(neng)(neng)(neng)力，打造出智能(neng)(neng)(neng)座舱系统，希(xi)望未来(lai)可以全面赋能(neng)(neng)(neng)乘用车以及(ji)商用车。唐剑(jian)表示，这款智能(neng)(neng)(neng)座舱系统除驾驶员行(xing)为识(shi)别（DMS）能(neng)(neng)(neng)力外，也支持人(ren)脸识(shi)别、手势识(shi)别、情绪识(shi)别等功能(neng)(neng)(neng)。
在(zai)ADAS领(ling)域，滴(di)滴(di)研发了后装(zhuang)ADAS系统。该系统支持(chi)前(qian)向(xiang)碰(peng)撞预(yu)警(jing)（FCW）、车(che)道偏(pian)离预(yu)警(jing)（LDW）、前(qian)向(xiang)车(che)距(ju)监测（FDM）、低速防碰(peng)撞预(yu)警(jing)（UFCW）和行人碰(peng)撞预(yu)警(jing)（PCW）等功能(neng)。目前(qian)部分功能(neng)已经在(zai)桔(jie)视(shi)车(che)载(zai)设备(bei)上(shang)上(shang)线。
除此之外，滴(di)滴(di)还实(shi)现了(le)驾驶(shi)员行为(wei)(wei)识别(bie)（DMS）和ADAS系统的联动，从而使(shi)实(shi)时(shi)、动态调整ADAS检测(ce)灵敏(min)度以及(ji)DMS的预警频(pin)率成为(wei)(wei)可能(neng)。
端(duan)云(yun)融合(he)方面，端(duan)指(zhi)的(de)是车端(duan)传感器采(cai)集的(de)数(shu)据(ju)，云(yun)指(zhi)的(de)是滴滴完成派单(dan)和路(lu)径(jing)规(gui)划(hua)的(de)出(chu)行(xing)平台(tai)。端(duan)云(yun)融合(he)本质上是多元(yuan)多维度数(shu)据(ju)的(de)一(yi)种融合(he)。
▲端(duan)云融(rong)合本质上(shang)是多(duo)元多(duo)维度数据的融(rong)合
唐剑表示(shi)，滴滴通过基于(yu)车端(duan)的(de)多元的(de)传感器采集到(dao)的(de)数据，可构建数据处理的(de)闭环。同(tong)时基于(yu)出行(xing)平(ping)台，可以对交通安全(quan)隐患进行(xing)分(fen)析，产生驾驶安全(quan)报(bao)告，评估基于(yu)历史(shi)的(de)事故的(de)数据，评估道路风(feng)险，从而(er)全(quan)方位(wei)实(shi)现(xian)“行(xing)前(qian)预(yu)警(jing)，行(xing)中(zhong)的(de)识(shi)别和(he)干预(yu)，以及行(xing)后的(de)教育(yu)和(he)治理”。
车路(lu)(lu)融合方面，一个(ge)典型案例就是(shi)车路(lu)(lu)协同(tong)系统。其中(zhong)融合也包括了两个(ge)方面，其一是(shi)融合来自摄像(xiang)头(tou)、毫米波(bo)雷达、激光(guang)雷达等不同(tong)传感(gan)器的感(gan)知(zhi)数据，其二是(shi)路(lu)(lu)端数据和(he)车端数据的融合。
三、华为：用平台化模式促进智能驾驶产业发展
华(hua)为智能汽车解决方案BU MDC营销总监汪意革，分(fen)享了华(hua)为对于(yu)如何推动智能驾驶产业发展这一问(wen)题(ti)的(de)思(si)考。
汪意革首(shou)先提到了智能手(shou)机，在他看来与智能手(shou)机一(yi)样，汽车也是(shi)由(you)用户的需求(qiu)所(suo)定(ding)义。智能化是(shi)一(yi)个趋势，汽车将成为人类社(she)会新(xin)的智能移动终端。
华为把智能驾驶产业分成三大主要场景，分别是作业车、商用车和乘用车。
其(qi)中作业车(che)的(de)场(chang)景、道路、线路都相对(dui)简(jian)单，路况(kuang)处(chu)于(yu)可(ke)控状态，车(che)辆速度较低，车(che)辆本身更多是作为一(yi)种(zhong)生(sheng)产工具。商用(yong)车(che)的(de)应用(yong)场(chang)景、道路、线路相对(dui)固定(ding)，路况(kuang)也(ye)是处(chu)于(yu)可(ke)控状态，车(che)辆同样(yang)属(shu)于(yu)生(sheng)产工具。乘用(yong)车(che)的(de)情况(kuang)则完全(quan)是另(ling)一(yi)种(zhong)情况(kuang)，行驶(shi)场(chang)景复杂、丰(feng)富，路况(kuang)、速度可(ke)变性(xing)很(hen)高，而且对(dui)安(an)全(quan)尤为重视，同时用(yong)户(hu)更加(jia)追求(qiu)体(ti)验(yan)。
不(bu)同场景下产生(sheng)的(de)不(bu)同需求，使(shi)得智能(neng)驾驶(shi)(shi)产业面临(lin)多(duo)个维(wei)度的(de)影响。进而，不(bu)同场景下的(de)智能(neng)驾驶(shi)(shi)也(ye)将(jiang)产生(sheng)两种不(bu)同的(de)发(fa)展路(lu)径。其(qi)中，商用车和作(zuo)业车属于(yu)跨(kua)越式(shi)的(de)发(fa)展场景，乘用车将(jiang)会是渐(jian)进式(shi)的(de)发(fa)展路(lu)径。
▲影响智能(neng)驾(jia)驶(shi)产(chan)业的七维(wei)函数
在华为看来，当前，汽车工业仍然是一个规模工业，规模化量产是汽车工业发展的一个前提条件，其中平台化是汽车产业的传统优良基因之一。
对于(yu)智能驾驶(shi)来(lai)说，当前L1-L2的(de)主流架构ADAS向上演进已遇到“瓶颈”，无法平(ping)滑演进。未(wei)来(lai)的(de)计算(suan)架构将走向集中式。通(tong)过集中式计算(suan)架构可以实现功能的(de)持续优化和叠(die)加，通(tong)过OTA升级的(de)方式给用(yong)户(hu)带来(lai)更多体验。
同时，根据汽车工(gong)业的(de)发展规(gui)律，越是(shi)复(fu)杂的(de)系(xi)统就越是(shi)需要平(ping)台(tai)(tai)化(hua)。平(ping)台(tai)(tai)化(hua)一是(shi)可以(yi)达到摊薄成本的(de)目的(de)，二是(shi)可以(yi)生产(chan)出质量与可靠性均达到一致性的(de)平(ping)台(tai)(tai)化(hua)产(chan)品。
基于上述考量，华为认为在计算平台上也应当沿用汽车产业“平台化”这一优良基因。汪意革在演讲中表示，对于产业和产业链玩家而言，平台化也可以带来好处。
对(dui)于主机厂(chang)(chang)来(lai)说，平(ping)台化(hua)一(yi)方(fang)面(mian)可以带给主机厂(chang)(chang)更多灵(ling)活选择与更大的(de)(de)创新空间(jian)。另一(yi)方(fang)面(mian)，主机厂(chang)(chang)具备(bei)决策规(gui)划控(kong)制(zhi)能(neng)力，才能(neng)在(zai)未来(lai)的(de)(de)软件定义(yi)汽车(che)的(de)(de)个性化(hua)体验(yan)中获得胜利。平(ping)台化(hua)可以在(zai)一(yi)定程度将主机厂(chang)(chang)从“感知”任务(wu)中解(jie)放(fang)出来(lai)，将更多精(jing)力投(tou)入到积累规(gui)控(kong)能(neng)力方(fang)面(mian)。
▲智(zhi)能驾驶发(fa)展(zhan)需借(jie)用(yong)平台化思维
站在智能驾驶的角度，还可以借鉴汽车工业专业化分工的模式去推进智能驾驶发展。
随着未来业(ye)界精细化分(fen)工的实现，将(jiang)会(hui)出现一(yi)批聚(ju)焦做好各种(zhong)算法的专业(ye)公司(si)。同时标(biao)准化实现后，环境感知算法也(ye)将(jiang)吸引(yin)多媒体公司(si)实验室以(yi)及决策规(gui)划实验室参与(yu)，从而(er)使相关产业(ye)生态进一(yi)步扩大。
整体来(lai)看(kan)，平(ping)台只有开(kai)放才(cai)会具有生命力，平(ping)台化加(jia)上开(kai)放性构成未来(lai)智能驾驶产业走向量(liang)产这一终极目标的关键。
▲平台化+开(kai)放性是智能驾驶(shi)产业走向量产的关键
就华(hua)为而言，华(hua)为聚焦于智(zhi)能(neng)驾驶计(ji)算(suan)平(ping)台(tai)，目标是(shi)通过与上(shang)下游的执行(xing)器、传感(gan)器和应用(yong)(yong)算(suan)法(fa)合作伙伴合作，共同打(da)造面向不(bu)同应用(yong)(yong)场景的、个(ge)性化(hua)(hua)的智(zhi)能(neng)驾驶应用(yong)(yong)；与此同时，也通过产(chan)业链(lian)的精(jing)细(xi)化(hua)(hua)分(fen)工，让(rang)主机厂拥有(you)一(yi)定(ding)的技(ji)术可控(kong)性，在决策规控(kong)方面积累起(qi)更多(duo)竞(jing)争能(neng)力。
演讲(jiang)最后，汪(wang)意革(ge)还透露了一个重要消息(xi)——华为将在9月份北(bei)京车展期间(jian)发(fa)布MDC全(quan)新(xin)一代产品。
四、小马智行：无人化、规模化决定了自动驾驶的门槛
智(zhi)能(neng)和电(dian)动汽车将会成为汽车未(wei)来的(de)一(yi)(yi)种形态，已经成为一(yi)(yi)种行业共识。那(nei)么(me)回到初(chu)衷，小马智(zhi)行又想要(yao)追(zhui)求什(shen)么(me)样的(de)汽车智(zhi)能(neng)呢？
对此(ci)，小马智行（广州）总经理莫璐(lu)怡(yi)表示(shi)，从自动(dong)驾驶系统(tong)(tong)赋(fu)能汽(qi)车智能的角度看(kan)，自动(dong)驾驶系统(tong)(tong)其实(shi)赋(fu)予了汽(qi)车眼睛、手脚以及大脑的功能。
硬(ying)件层面，传感(gan)器(qi)是(shi)汽(qi)车的眼睛。手脚是(shi)说要求自动驾驶系统有(you)能力精确地控制车辆的油门(men)、刹车及转向，要做到这一点(dian)除掌握核心的线控技术外，也需要了解如何调整优化整个控制的算法。大脑指的是(shi)强大的计(ji)(ji)算单元或者计(ji)(ji)算平台(tai)。
软件层面，眼(yan)睛更多指代感知模块(kuai)，手脚更多指代决策(ce)规划模块(kuai)。就大脑而(er)言，莫璐怡表示小马智(zhi)行(xing)从成立至今就开始(shi)一(yi)直(zhi)使用的一(yi)套全自(zi)研的自(zi)动驾驶底层架构和操作平(ping)台PonyBrain就是(shi)其中之一(yi)。
换句话说，在小(xiao)马智行(xing)看来，只有(you)把所有(you)的(de)(de)软硬件(jian)系统统一得去看待，全局优化，才能实现更加强大的(de)(de)自动(dong)驾驶(shi)系统。
有了自动驾(jia)驶系统，汽车有了实现智能化的(de)基(ji)础。下(xia)一(yi)步，自动驾(jia)驶系统还需要不断(duan)“学习和自我成(cheng)长”，那么系统如何做到这(zhei)一(yi)点？
莫璐怡在给出解决答案前，先抛出了一个观点，即自动驾驶是一个基于实践和大数据的创新性问题。这里的实践就是指真实的道路测试。
莫璐怡分享了一个关于(yu)雨(yu)天(tian)和水花处理的故事，用以(yi)说明为什么(me)实践和大数据(ju)对于(yu)自动驾(jia)驶(shi)来说是重要的。
据介绍，2017年底小(xiao)马智行(xing)正式落户广州(zhou)前，其(qi)整个自动驾驶系(xi)统对雨天(tian)和(he)水花(hua)处理能力是比较一般的(de)(de)，原因在(zai)于(yu)加州(zhou)常(chang)年阳光明媚，没有太多雨天(tian)和(he)水花(hua)的(de)(de)情景(jing)积累。
来到广州之后，前500天的(de)运营时间里小(xiao)马智(zhi)行就经历了(le)209个雨天，并且(qie)常(chang)常(chang)是(shi)大雨或者雷暴雨，这让小(xiao)马智(zhi)行的(de)自动驾驶(shi)系统(tong)处理雨天情景(jing)的(de)能力得到了(le)提升。
一(yi)个(ge)(ge)视频片段显示，经过数(shu)据积累和训练后(hou)的自动驾驶(shi)汽(qi)车甚至可以超越一(yi)旁由人类驾驶(shi)的车辆，获得一(yi)个(ge)(ge)比(bi)人类更清晰的对世(shi)界(jie)的认(ren)知。
▲雨天场(chang)景下(xia)的系统处(chu)理视图
那么回到(dao)最(zui)初(chu)的(de)(de)问题(ti)，小(xiao)马智(zhi)行到(dao)底追求(qiu)怎样的(de)(de)汽车(che)智(zhi)能？对此莫璐(lu)怡(yi)表示，小(xiao)马智(zhi)行自(zi)己的(de)(de)希望(wang)是(shi)将自(zi)动驾驶系统打造(zao)成一个虚拟(ni)司(si)机(ji)（virtual driver）。这个虚拟(ni)司(si)机(ji)可以像人类司(si)机(ji)一样，hold不(bu)同车(che)型（在不(bu)同的(de)(de)车(che)辆平(ping)台上(shang)部署）和不(bu)同的(de)(de)道路。
最后，谈及整个产(chan)业的发展，莫璐怡强调汽车(che)智能化(hua)的发展一定不(bu)是单打独斗的事情(qing)，未(wei)来必然(ran)会(hui)是一个开放的合作的生态。
“我(wo)们不停的(de)在推进跟(gen)国内外顶级(ji)车(che)厂(chang)深度的(de)合作，我(wo)们相(xiang)信我(wo)们的(de)自动驾(jia)驶系(xi)统就(jiu)像(xiang)一(yi)(yi)个汽(qi)车(che)的(de)大脑一(yi)(yi)样，而我(wo)们需要一(yi)(yi)个强(qiang)壮的(de)身体(ti)，有百(bai)年沉淀的(de)汽(qi)车(che)行业正是(shi)(shi)一(yi)(yi)个强(qiang)壮身体(ti)最好的(de)基础(chu)。同时我(wo)们相(xiang)信，自动驾(jia)驶是(shi)(shi)一(yi)(yi)个以技术(shu)主导的(de)硬(ying)科技，无人化和(he)规模(mo)化决定了自动驾(jia)驶的(de)高门(men)槛，而安(an)全(quan)则(ze)是(shi)(shi)自动驾(jia)驶抱有的(de)底(di)线。”莫璐怡在演讲中说道(dao)。
