理想汽车的智能驾驶“方法论”
“做好自动驾驶的本质，其实就是对数据闭环的有效运营。”理想汽车自动驾驶副总裁郎咸朋在2021年高工智能汽车年会上面发表精彩的演讲表示，这也是理想汽车选择全系车型标配智能驾驶功能的重要原因。
理想汽车自动驾驶副总裁郎咸朋
当前，L4级自动驾驶的实现还有很长的距离，但是L2级别智能辅助驾驶正在加速渗透，并且逐渐成为智能驾驶汽车的标配功能。
根据《高工智能汽车研究院》数据显示，2021年1-11月中国新车（合资+自主品牌）前装标配搭载L2级ADAS上险量为338.51万辆，相比去年同期增长78.33%，仅落后L1搭载量约7万辆。
理想汽车认为，L4级自动驾驶的实现，需要大量数据的应用和逐步积累迭代。而L2级ADAS市场渗透率已经来到了跨越鸿沟的临界点，成为了各大车企、供应商冲刺高阶自动驾驶的重要基础。
因此，安全和标配成为了理想汽车智能驾驶产品的首要目标。郎咸朋表示，截止2021年11月，理想汽车辅助驾驶总里程已经达到了超1.6亿公里，而AEB触发次数也超过了6万次。
一、感知和规控双闭环是关键
众所周知，自动驾驶最为核心的就是算法和数据。玩家们只有通过行驶中的车辆搭载的传感器不断回收真实的驾驶场景数据，才能够反哺智能驾驶技术和算法的迭代升级。
业内普遍认为，随着ADAS功能的不断上车，才能不断扩大智能辅助驾驶系统的边界，这也是高阶智能驾驶技术大规模落地过程中最为关键的一步。
郎咸朋表示，数据是通往高阶智能驾驶的关键之路，但要实现全栈式数据驱动的智能驾驶，首先要实现的就是感知和规控技术的双闭环。
一方面，智能驾驶产品推出的节奏、计划和技术研发是一个“互锁”的过程。在这其中，智能驾驶技术的算法、数据、硬件和软件也是一个相互依赖、相互影响的“互锁”关系。
另一方面，自动驾驶竞争的本质是对于数据闭环的有效运营，但前提是必须要获取到优质的驾驶场景数据，包括智能驾驶本身数据、高精地图及OTA等数据。这就需要企业理解用户对于智能驾驶场景的需求，做好智能驾驶的感知和规控等技术。只有这样，用户才会更加信赖智能驾驶，并且增加智能驾驶功能的使用频率。
理想汽车认为，只有在车型中全系标配智能驾驶功能，才能更好地获取真实的驾驶场景数据，供自动驾驶算法进行训练。
“如果一款车型每年销量是10万辆，但智能驾驶功能的选装率只有10%，也就是每年真正回传智能驾驶数据的车仅有1万辆。” 郎咸朋表示，这就是理想汽车选择全系车型标配智能驾驶功能的重要原因。
此外，尽管L2级ADAS保持着快速的增长态势，但整个市场的竞争已经逐步白热化。郎咸朋表示，智能驾驶的竞争不仅要注重物理链路，还要注重数据处理和软件算法链路，最为关键的竞争力在于软硬件整体实力。
二、理想汽车的特色化智能驾驶之路
当前，智能驾驶产业还面临着安全性等痛点与挑战，比如行业对于安全问题解决情况还存在差异，并且安全标准尚未统一。
不过，理想汽车针对智能驾驶已经建立了一整套完善的思路和准则，这其中包括智能驾驶的需求认知、产品标准、智能驾驶产品研发和技术研发的流程等。
首先是认知方面，理想汽车认为如果要做好自动驾驶，一定要用探索未知、开放的思路去做自动驾驶，并且要设立一个长期的目标。在这其中，理想汽车智能驾驶的首要目标是安全和标配。
其次是流程方面，即IPD流程牵引的产品开发及技术研发规划，理想汽车首先会通过充分的市场调研和洞察，深度理解用户的需求，从而做出为用户带来全新价值的产品。
郎咸朋表示，理想汽车的产品重点一直是用户价值，即将产品力和产品质量放在了首位，每一次智能驾驶迭代升级都会根据用户讨论、反馈等信息进行升级。
例如2021年12月6日，理想汽车开始推送OTA 3.0版本，新版本增加了许多功能。其中2020款用户新增「视觉泊车」功能，2021款用户可开启「导航辅助驾驶」功能。
据了解，在NOA的开发过程中，理想汽车累计完成了超过100万公里的道路测试，并通过实际测试采集，还更新纠正了许多高德高精地图中的不准确信息。这一套闭环、工程化的数据智能能力，就是理想NOA能力的核心。
接下来就是技术，理想汽车通过市场调研，深度理解市场需要什么样的技术，才能打造传感器输入与语义空间、语义空间和控制信号的双闭环数据驱动。
最后是组织方面，这主要来自于顶层的认知。理想汽车认为，自动驾驶是一个开放性、不可控的技术，需要创立一个共创型、赋能型的组织以及业务方式。
基于这样一套产品思路及流程，从全系标配智能辅助驾驶到全栈自研理想AD辅助驾驶系统，理想汽车智能驾驶研发团队走出了一条特色路径。
根据《高工智能汽车研究院》数据显示，2021年1-11月，理想汽车作为中国本土造车新势力的代表首次进入了L2级ADAS前装标配搭载量前十名，占比份额达到了2.28%。
“从车端感知、规划、控制决策到数据端的标注处理、训练和仿真，以及整车适配等，理想汽车均已经实现了全栈自研。”郎咸朋表示，这些，都将成为理想汽车向下一个智能驾驶时代迈进的重要基础。
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