2021上海国际车展同期GTIC 2021全球自动驾驶创新峰会上，智驾科技MAXIEYE运营总监杨腾飞发表了题为《自动驾驶下一幕：感知和规控如何做到“行神合一”？》的主题演讲，从两个维度的统一，分享了智能驾驶产业变局下，我们对当前市场需求及技术服务的思考，以及面对行业痛点问题提出的应对策略。
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那些绕不过的行业痛点和产业需求
自动驾驶不仅仅是科学问题，更是需要具体场景具体分析的工程问题。实现从Level 2驾驶辅助到Level 3自动驾驶的量产跨越，全工况、全场景下的Corner Cases是必须直面的工程问题，如夜雨、修路、加塞、翻车、异形目标等，而每个工程问题背后都需要众多技术来支撑。
持续的数据积累，是算法升级迭代的关键基础，具有强者恒强的马太效应，而规模化Level 2是Level 3的必经之路。自动驾驶的两种重要数据：驾驶数据和地图数据。驾驶数据是指感知+控制数据，基于影子模式，针对特定需求设计的数据钩子算法，可以将有利于产品性能升级的有价值数据触发回来，参与算法的迭代，随后通过OTA实现产品升级。同时，自动驾驶需要一个实时更新的地图，而实现实时更新的方法，即大规模部署可进行地图数据采集的Level 2功能。
场景化的工程经验+先发的数据优势，是智能驾驶领域的强大护城河，也是满足当前从驾驶辅助到自动驾驶商业化落地需求，解决行业共性痛点的关键能力。
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MAXIEYE秘籍一：感知和控制统一
传统的产业链分工：感知和规控各自为政，从几个层面导致系统性能大打折扣。一是感知到规控将无法做到底层融合，只能依靠上层打补丁，造成1+1远大于2的误差叠加；二是传统的感知模块供应模式，所提供的信息属性也非常有限且固化，如感知目标的速度、距离和朝向角等。
当感知和规控全栈协同，可从场景视角出发，从感知底层高效解决上述问题。基于图像级的原始真值输出，可以做到动态跟踪、减小感知融合的误差；控制算法所需要的输入信息可以由图像维度定义输出，比如前方车辆与本车道车道线的压线时间，压线角等；感知层的泛化性场景理解，如急弯、路口特征信息提取等，也可为规控提供重要方向。
智驾科技MAXIEYE，从视觉感知到决策控制全栈自研，从两个技术维度进行深度协同，是国内为数不多的可以基于自主视觉算法实现L2整车控制系统的企业，2020年已获乘用车Level 2+量产项目定点，2021年下半年将正式量产。
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MAXIEYE秘籍二：算法和数据统一
众多前装量产落地项目为智驾科技MAXIEYE带来工程经验积累及数据先发优势。目前，智驾科技MAXIEYE在商用客车前装ADAS市场市占率接近80%，在商用重卡前装ADAS市占率接近20%，单月出货量达数万套，同时与多家乘用车客户达成量产项目合作和技术协同。量产落地经验及基于OTA在线传输打通的数据闭环，实现算法和数据的统一，为从1R1V到nRnV的多传感器融合控制方案打下坚实基础。
智驾科技MAXIEYE通过深度学习的创新算法，实现4D视觉感知，单目测距精度达到行业领先水平。规控层面，即将量产的MAXI-PILOT自动驾驶系统，将是国内少有的基于自主视觉算法实现Level 2+全栈功能的产品。
针对商用车市场，智驾科技MAXIEYE推出1R2V智慧化解决方案，将解决商用车前方盲区过大导致近处目标丢失的行业痛点，实现Level2-Level 3驾驶辅助及自动驾驶功能，并与国内头部重卡客户展开联合研发。
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干货总结
工程经验+数据积累是护城河。
智驾科技MAXIEYE专注于以合作共赢的理念，赋能智慧出行产业生态。让人工智能这一前瞻技术工具，真正服务于汽车工程的落地应用，是我们一直以来坚持在走的路。
基于视觉感知到整车智能决策控制系统这一完整技术链的内部统筹和高效协同，我们将以技术的坚守、产品的思维，针对人机共驾的本质需求及行业痛点，提供高性能、高可靠性的智能驾驶解决方案及技术服务，以智能驾驶系统的可靠量产，推动自动驾驶走进千家万户出行生活的进程。
