智能時代，我們聽到了無數關于出行的暢想，而自動駕駛正是連接現實與未來的關鍵入口。

在自動駕駛系統運作全鏈路中，感知作為先手環節，擁有著不言而喻的重要性。加之近年來深度學習和算法技術的突破，感知也成為自動駕駛四大核心模塊中發展最快、提升最大的一個模塊；乃至于成為了車路協同發展的驅動力之一。

從 2016 年開始，商湯科技（SenseTime，以下簡稱商湯）就憑借著視覺感知技術的先發優勢，拿到了自動駕駛領域的入場券，并逐步將感知能力拓展到了其他傳感器。

四年之后，商湯在這一領域的探索結出了新的果實。

隨著這一解決方案的發布，商湯的打法逐漸明晰——以感知能力為載體，「車」和「路」兩方面為切點，將自己原創的 AI 技術沉淀移植到自動駕駛領域，支撐起智慧出行的藍圖。

基于商湯對自動駕駛以及智慧出行的思考，新智駕近日與商湯研發執行總監石建萍進行了一場深度對話。

商湯在感知層面的能力如何移植到自動駕駛？在自動駕駛領域的多年探索如何落地？相應的成果如何融入到商湯智慧城市的大版圖？

這些問題，如今都有了切實的答案。

布局自動駕駛小巴賽道

毫無疑問，自動駕駛技術的應用將真正改變未來交通與出行的形態，但從時間上來說，想要實現完全意義上的自動駕駛仍然是個漫長的過程。

而且，隨著自動駕駛的發展歷程進入中場，單純做 demo 的意義已經弱化。落地，乃至于支撐起長線發展的任務，儼然成為了賽道玩家現階段更加關注的問題。

商湯 L4 級智能網聯接駁小巴的問世，正投射出這家 AI 獨角獸對技術落地的獨特思考。

在與新智駕對話的過程中，石建萍說道：

目前，市場對載人（多人出行）車型有很大的需求。而且，基于示范區場地的優勢，小巴實現運營閉環的速度更快。

換言之，小巴是一個天然的中低速自動駕駛場景，在滿足多人出行需求的基礎上，便于做安全邊界管理。

不過，石建萍也透露，由于技術不斷發展成熟，商湯未來也會在時機適宜的時候布局小巴之外的賽道。

除了對落地的賽道精心選擇，商湯打造接駁小巴的傳感器配置也被充分考慮和權衡。據介紹，目前正在進行示范運營的商湯接駁小巴搭載了攝像頭、雷達等主流傳感器，但整體的成本并不算高。

對此，石建萍告訴新智駕，綜合小巴面臨的工況和速度區間（通常在 20-50km/h），商湯會進行傳感器范圍計算，來預估在確保安全的提前下，感知距離以及精度的情況，" 激光雷達雖然只搭載了兩顆，但已經能夠滿足商湯對接駁小巴可靠性的需求。"

她進一步補充說道：

更多的傳感器確實可以提供更多的安全冗余，但我們在落地的同時也要考慮，什么樣的成本是可以被接受的，是可以去做持續迭代的。

商湯 L4 級智能網聯接駁小巴

基于搭載的 L4 級自動駕駛系統以及與路端設備的協同，商湯接駁小巴能夠識別車道線、交通信號燈狀態，智能預測交通參與者的運動方向，并及時做出決策和路徑規劃。借助人臉識別和 3D 環境感知技術，小巴還可以準確識別車內人員數量情況以及車內環境，幫助實現車內安全管理。

目前，商湯科技 L4 級智能網聯接駁小巴已在江蘇（無錫）車聯網先導區落地。明年，小巴車將將會進一步增大數量，相關的乘客接駁工作也會進一步展開。

「可插拔模塊」的技術路線

不難看出，在多個行業落地后，自動駕駛儼然成為了商湯要攻占的下一個目標。

盡管商湯多年來在這一領域十分低調，但其在 AI 圖像識別方面的能力，還有數年探索而累積的經驗，早已為布局自動駕駛打下了堅實的根基。

目前，已經在日本常總市、中國杭州及上海臨港等地進行路測，實現在半開放場地內的無接管自動駕駛。

然而，僅依賴路測來推進自動駕駛進程是遠遠不夠的。為了打破時間和測試規模等方面的局限，賽道上的玩家開始將目光轉移到虛擬世界，即通過仿真測試來檢測自動駕駛汽車的穩定性和安全性。

石建萍表示，商湯在這一方面也已有部署：

除了導入實車路測時所收集的數據，商湯還研發了一個虛擬場景生成引擎；在這兩條路徑的基礎上，商湯還會對不同的場景進行編輯，比如對車速、行人行為、周圍環境等參數進行微調，以訓練傳感器和車輛。

" 基于上述方式，我們的仿真測試目前已經能夠覆蓋路測時遇到的 50%-70% 的問題。" 石建萍說道。

但需要注意的是，商湯此前種種對自動駕駛的探索，更多的都聚焦于乘用車之上。那么，這些積累如何移植到本次的小巴車型？

事實上，在自動駕駛感知系統搭建之初，商湯就確立了「可插拔模塊」的技術路線，并且已經經過了多次迭代和大量的拆解測試。由此，商湯的感知系統被賦予了較強的可拓展性，可以兼容不同的傳感器配置，從而實現不同車型的快速部署。石建萍強調：

對于不同的車型來說，我們需要解決的問題就是，對車輛的底盤線控進行調試和調優。

本次商湯接駁小巴的落地也在一定程度上印證了「可插拔模塊」技術路線的優勢。新智駕了解到，從小巴出廠到上路路測，商湯只花了兩個月不到的時間。

而且，基于對感知系統、傳感器硬件的理解和把握，商湯已經搭建了智能駕駛軟硬件研發平臺，可以實現不同車型，以及輔助駕駛系統和自動駕駛系統之間的靈活應用。

盡管許多技術問題已經在當下被解決，但在實際的路測過程中，商湯接駁小巴可能會遇到一些新的問題。因此，現階段小巴的駕駛座上還需要有安全員存在。

在石建萍看來，現在大家都是在「一邊看，一邊做」，只有這樣最終才能把事情做起來。" 我們需要留一些時間給技術發展以及法律法規的制定。"

她也向新智駕透露，商湯已經在推進硬件穩定性的檢查和提升，包括傳感器自檢模塊的打造；同時，在接駁小巴實現閉環運營的過程中，系統在緊急工況下的處理方式，以及人工接管的情況都會記錄下來，以便于迭代系統的性能。

路端智能化升級的思考

正如上文所說，現階段的單車智能尚存許多需要解決的問題，車路協同的方式開始被提到國家戰略的高度。

而路端設備是幫助「車」與「路」協同起來的直接載體。

從整體的情況上來看，現階段車路協同的感知主要還是依賴于攝像頭，在大雨大霧等惡劣天氣時，可能會影響路端設備為車輛提供信息的準確度。

對此，商湯也向外界表達了其對于路端智能化升級的思考——商湯打造了基于 FPGA 的 SenseDrive LiDAR 激光雷達嵌入式感知方案，可以高效處理激光雷達點云數據，對道路上的交通參與者及其他動態物體進行高精度的檢測和跟蹤。

對于這個問題，石建萍回答道：

商湯激光雷達的解決方案是有選擇地去部署在路況復雜、事故頻發的路口。在長直道路上則可以使用成本相對低于的傳感器，以此來做一個權衡。而且，現在幾萬元的激光雷達也是非常好的選擇，盡管會比純攝像頭的方案更高，但并不像外界想象得那么可怕。所以，成本問題還是相對可控的。

她進一步補充：

激光雷達本身的設備成本其實并沒有那么昂貴，主要是體量沒有上來，因此價格也沒有降下來。如果我們能夠在路上進行大范圍的部署，也能夠去推動車載激光雷達回歸到更合理的價格區間。

商湯 SenseDrive LiDAR 嵌入式激光雷達感知產品效果

為了確保激光雷達準確無誤地為車端提供定位和超視距的能力，商湯在設計系統時也充分考慮了冗余和備份，可以接受不同鏈路上一定概率的誤差；同時也會和產業生態進行有效結合，保障整個系統的安全性和穩定性。

據石建萍介紹，目前，商湯正與禾賽共同推動激光雷達的路端應用，并且已在上海臨港部署應用。

新智駕總結

無論從何種角度來看，商湯對于智慧出行已經有了自己的理解，以及一套清晰的打法。

而且，年初新基建政策的出臺將 AI、5G、大數據等與自動駕駛強相關的新興技術提上國家戰略的高度，為整個產業的發展孵化了新的機遇。

商湯 L4 智能網聯小巴的研發以及激光雷達路側解決方案的打造，更像是在新時代潮流下自然而然孕育出來的果實。

盡管自動駕駛和車路協同都是需要巨大的人員和資金投入，同時部署這兩條路徑可能會面臨相當大的壓力。但商湯此前在這些領域都有了一定的基礎，已經實現了從 0 到 1 的轉變。

同時，對于自動駕駛和車路協同的進一步部署，又能夠反過來融入到商湯智慧城市的規劃當中，去與公司的整體業務協同。

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