2023年，全球范围内掀起新一波人工智能热潮，“ChatGPT”潮涌点燃科技新奇点，大模型军备竞赛号角响彻产业各界。以产业引导基金为基础，中国多地政府推出驱动人工智能前沿技术落地的专项支持政策，赋能千行百业。
在此背景下，深圳市人工智能行业协会联合至美资本共同推出“智启未来—2023中国人工智能投融资峰会”及系列线上主题论坛活动，聚焦产业界、投资界共同关注的人工智能上下游产业，对行业发展、商业模式、投资趋势等话题进行深入探讨，助力中国人工智能产业的发展。另据悉，8月17-19日，由深圳市人工智能协会主办的“2023第四届深圳国际人工智能展”将在深圳会展中心（福田）9号馆举办；同时，8月18日，将同期举办“智启未来—2023中国人工智能投融资峰会”。
在万亿市场的自动驾驶领域，大模型赋能将使数据闭环、仿真、感知、算法全面受益，自动驾驶临近“GPT”时刻。2023年6月29日，峰会系列活动之“自动驾驶，新阶伊始”主题论坛在线上举行，驭势科技联合创始人&CEO吴甘沙、楚航科技创始人&CEO楚詠焱、环宇智行董事长&创始人李明、赛目科技CTO杨强、宏景智驾战略市场总监&CEO执行助理张晓、沛岱汽车人工智能总监闫晓曈，出席本次论坛并发表主题演讲。
高阶自动驾驶商业化下一步路径怎么走
“过去几年很多大佬都在预测L3、L4自动驾驶，但为什么今年很多人认为十年都很难达到L3，”驭势科技创始人&CEO吴甘沙开场就直指观众十分关心的问题，“事实上现在很多优秀的厂商已经拿到90分，但由于安全、鲁棒性、容错空间等多方面的综合考虑，甚至从99分进步1%，都需要99%的努力，最终到达终点的一定是长跑型、成长型选手。”
“目前行业的共识在于：任何一个有志于L4终局的公司都不可能放弃乘用车L2；任何一个乘用车L2的玩家都必须有高毛利的L4业务搭配。“
吴甘沙表示，在此背景下，驭势科技现阶段采取“π”型商业化策略，自身做好全场景自动驾驶操作系统，两翼则与行业端、主机厂密切合作。“L4的旅途是马拉松+角斗赛，需要乘用车和商用车的双轮驱动，采用‘通用打专用，以空间换时间’的打法，对于自动驾驶技术团队而言，则要踏实打磨各种场景下的适应能力。”
另一家全栈智能驾驶解决方案商宏景智驾战略市场总监兼CEO执行助理张晓表示，宏景的商业模式也经历了重要的转变，目前宏景在布局高阶技术的基础上，重在降维辅助驾驶工程化量产，到今年累计量产订单超过100万辆，全面覆盖了上汽、大众、通用、奇瑞、比亚迪、东风等国内外主流车企，回归商业本质，逐渐形成了自己的商业化特色。
张晓说道，宏景迅速转型其中一个重要原因是其团队融合了产业和技术两方面的能力，来自通用汽车、百度、Cruise、博世、德尔福、华为等全球领先企业，既可以在功能需求上持续迭代升级，又可以在应用场景上不断延伸。不止如此，经过五年研发积累，今年宏景还将迎来L3等级重卡Hyper Truck One量产落地，另外宏景在合肥、上海自建的两座五星级工厂，为量产商业化提供了保障，当前工厂的交付能力达到150万套/年。
关注下一代技术的突破
在技术发展上，本次论坛邀请到技术前沿领域的创新突破者分别从毫米波雷达、视觉感知、仿真测试中的物理传感器模型、大模型在场景库泛化等方面分享了他们在技术上的新近探索。
楚航科技创始人&CEO楚詠焱表示，毫米波雷达具有百亿级市场潜力，77GHz毫米波雷达逐渐成主流，国产化替代是大势所趋。毫米波雷达的优点是不受恶劣天气、光照等情况的影响，可以满足全天候满足自动驾驶的需求，以往在军工领域用来监测导弹、飞机等设备。
据了解，楚航科技自主研发的两片级联4D雷达方案已获国家级预研项目批准，并在进行量产前的一些准备工作。目前，楚航科技还在积极研发第六代雷达方案，对标国际一流技术。楚航科技已与长城、东风、奇瑞、北汽、零跑、海马等30余家主机厂合作定点项目。
楚詠焱介绍说，楚航科技自建年产能180万雷达工厂，拥有国内唯一自主开发的自动化测试暗室，公司有超过170人的研发团队，核心成员拥有13年以上的海外工作经验，来自德国博世、奔驰、法雷奥、小鹏等知名企业。
环宇智行董事长、创始人李明以“知识驱动的自动驾驶视觉感知”为主题针对视觉感知进行了分享。李明认为，需要跳出纯算力竞赛，需要结合IP计算和云端大模型，来提供下一代自动驾驶协处理单元，提高自动驾驶算法在更广泛ODD场景下的效率。
沛岱汽车人工智能总监闫晓曈博士认为，测试验证是当前自动驾驶“卡脖子”的一大问题，由于L3以上高等级自动驾驶需十数亿公里测试里程，只有仿真测试才有可能快速经济地达到这一目标。闫晓曈博士介绍说，沛岱汽车的递归式分层场景生成器PDRHea，利用分层的方式让每一个元素即时生成出来，包括道路结构、建筑、植被等静态元素，交通流、天气、光照等动态元素，以递归的方式描述细节，再通过元素随机分布函数组合，最终量产高逼真度的仿真场景，通过AI技术泛化Known Unsafe的场景，从而去覆盖“Unknown且Unsafe”场景。PDGaiA集成了沛岱汽车的物理级传感器模型，基于沛岱Plenty Ray澎湃物理射线技术的全物理模型，可以有效还原出天气干扰、大气衰减、多径反射等真实的物理现象，增强感知真实场景的还原能力，通过以上产品可以显著提升仿真测试验证的逼真度和场景覆盖度，从而有效降低自动驾驶的测试成本。
赛目科技CTO杨强重点介绍了AIGC在自动驾驶仿真测试中的应用探索。他表示，面对智能网联汽车在安全验证的挑战，尤其需要有效发现5%的长尾问题，但小规模的测试环境往往很难检测到。在赛目科技大算力的云仿真测试平台中，借助场景生成大模型，通过文字描述自动生成具体场景以及在图像上“三维重建大模型”等技术，可以将行车中的各种场景进行泛化，加大场景构建和覆盖能力，同时采用多传感器数据采集系统，以及端到端闭环仿真工具链、置信度、测试场景、量化评估等仿真测试的关键技术，可以很大程度上提升自动驾驶中问题检出的概率。
自动驾驶下一个的投资空间
据悉，本次线上论坛吸引了众多知名投资机构的参与，并与企业嘉宾进行了在线提问和讨论互动。
本次峰会的承办方—至美资本合伙人、至美研究院院长任东林在会上发表研究观点认为，自动驾驶的发展呈现了典型的螺旋式上升过程，今年大模型+AIGC技术将在数据闭环、算法、仿真测试等方面全面赋能高级别自动驾驶产业发展，并推动感知、决策、车规级芯片等产业环节的优化，有如下几方面的技术和产业趋势值得关注：
1、大模型赋能数据挖掘和数据标注：大模型技术的发展应用有利于解决构建自动驾驶的数据闭环体系时的海量数据挖掘和数据标注需求。
2、大模型赋能自动驾驶算法迭代：感知算法中云端的大模型可作为车载端模型的“老师”通过“蒸馏（教授）”帮助小模型实现更优性能。规控算法中玩家通过搭建行业自动驾驶大模型，来实现城市导航辅助驾驶以及场景脱困等功能。在端到端的自动驾驶算法方面，大模型可实现感知决策一体化集成，并助力端到端算法的训练。
3、利用AIGC技术合成海量数据，自动驾驶仿真路测降本增效：自动驾驶行业发展至今，面临的一个非常大的技术问题在于Corner Case（长尾难题）。利用AIGC技术可以实现更廉价、高效地批量生产自动驾驶模型训练开发所需的海量数据。
大模型时代，国内整车厂及自动驾驶企业有望依靠强大工具链构建自己的自动驾驶算法和数据闭环系统，同时依靠大模型的数据生成能力缩小与头部玩家在数据领域的差距，从而打破如特斯拉等国外企业因先发优势而建立的数据壁垒，推动国内自动驾驶行业的发展。
近年来，全球汽车市场正朝着新能源化、智能化趋势不断发展。乘联会预测2023年中国新能源汽车渗透率将达到36%；汽车智能化方面，NOA渗透率不断提升，智能座舱、车载雷达、域控制器等产业链也获得了快速发展。
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