AI大模型与城市NOA为智驾量产带来哪些新机会？9月5日，“AutoCC2023第二届汽车创造者大会”在北京举行，来自人工智能和汽车领域顶尖专家，以及智能汽车产业链头部企业代表云集于此，共议智驾量产发展新机遇。
AutoCC2023大会现场
在大会开幕式上，泰伯智库发布了智能汽车与城市NOA市场研究报告（2023），介绍了智能汽车与城市NOA的市场现状、技术发展、应用前景和未来走向。据大会主办方，泰伯网创办人、董事长兼泰伯研究院院长刘玉璋介绍，近年来，自动辅助导航驾驶（简称 NOA ，Navigate on Autopilot）正在快速演进，从基础辅助驾驶、增强辅助驾驶向高阶智能驾驶（点到点）跨越。“三域融通”正在成为考验车企综合智驾水平的重要方向，即高速、城市、泊车的全场景贯通。
泰伯研究院预测到2025年，搭载NOA的车型将有望超过400万辆，渗透率将有望从2023年的12%增加到32%。2025年高阶智能驾驶（NOA）市场规模有望达到520亿元，2023-2025年平均年增长率预计为105%。
泰伯网创办人、董事长兼泰伯研究院院长刘玉璋
“大模型被认为是通用人工智能及其专业领域应用的核心技术。”大会现场，北京智源人工智能研究院院长黄铁军分享他对于智驾大模型的发展与思考。在会上，黄铁军详细介绍了自动驾驶iPhone时刻背后的逻辑，即过去的机器视觉只关心感知精度，缺乏认知。当“强感知弱地图”渐成自动驾驶领域主流，尤其端到端自动驾驶中，大模型将扮演重要角色。未来“语言大模型+视觉大模型=物理世界认知”，能力超越人类驾驶员。目前，大模型开启智能时代，视觉大模型快速进步。例如脉冲视觉感知技术能极大缩短路侧视觉感知延迟，大幅提升安全性；使运动目标清晰成像，显著提升感知精度；满足复杂光照视觉感知需求等。
北京智源人工智能研究院院长黄铁军
同济大学汽车安全研究所所长、国家级汽车安全专家朱西产指出了目前汽车产业呈现的“制造业”+“IT业”的双重属性。以特斯拉为例，在“芯片+AI+数据”之下，L2+智能驾驶向上迭代，车企的盈利模式由“靠硬件挣钱”变成“靠数据和软件挣钱”。目前，自动驾驶进入了生成式AI大模型时代，在解决自动驾驶安全的长尾难题过程中，大模型在提升仿真渲染的置信度、降低数据标注的成本、挖掘高价值数据等方面更好实现端到端的AI自动驾驶。
同济大学汽车安全研究所所长、国家级汽车安全专家朱西产
广汽研究院首席科学家、自动驾驶实验室（xlab）主任陈学文介绍了，基于BEV+Transformer的自动驾驶感知新范式，实现了对车辆周围环境的时空融合和理解，为自动驾驶开辟了新的可能性，让车辆能够“看懂”世界。大模型的技术演进路线是从感知到认知的数据驱动演进，进而实现端到端的自动驾驶大模型。在此演讲过程中，陈学文也提及上述路线可能会遇到的高算力、高成本，以及强数据依赖等问题和挑战。
广汽研究院首席科学家、自动驾驶实验室（xlab）主任陈学文
长城汽车AI大模型研发负责人杨继峰在会上表示，大模型范式的泛化能力主要体现在认知领域，并改变了感知范式。大模型对算法架构升级以及智能空间产品带来了新机会，也为设计研发带来了新范式。当然，我们今天对大模型的探索处在非常早期的阶段，大模型如何更好的解决通用场景的泛化能力，并实现端到端自动驾驶，仍需探索的过程。
长城汽车AI大模型研发负责人杨继峰
在圆桌对话「自动驾驶的“iPhone”时刻？」中，上述嘉宾就汽车市场未来格局，智驾在汽车市场未来的关键作用，AI大模型为L3和L4量产提速带来的影响及挑战，特斯拉的技术路线对于国内车企的启示等热点话题展开激烈讨论。
圆桌对话：自动驾驶的“iPhone”时刻
大会现场还揭晓了2023高阶智能驾驶年度创新企业奖项，发掘和表彰了在高阶智能驾驶感知、算力、地图、数据闭环、集成方案五个领域实现创新突破的30家企业，向全球各界展示了高阶智驾的科技创新和产业升级的无限可能。
2023高阶智能驾驶年度创新企业奖项颁奖
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