智能时代，我们听到了无数关于出行的畅想，而自动驾驶正是连接现实与未来的关键入口。

在自动驾驶系统运作全链路中，感知作为先手环节，拥有着不言而喻的重要性。加之近年来深度学习和算法技术的突破，感知也成为自动驾驶四大核心模块中发展最快、提升最大的一个模块；乃至于成为了车路协同发展的驱动力之一。

从 2016 年开始，商汤科技（SenseTime，以下简称商汤）就凭借着视觉感知技术的先发优势，拿到了自动驾驶领域的入场券，并逐步将感知能力拓展到了其他传感器。

四年之后，商汤在这一领域的探索结出了新的果实。

随着这一解决方案的发布，商汤的打法逐渐明晰——以感知能力为载体，「车」和「路」两方面为切点，将自己原创的 AI 技术沉淀移植到自动驾驶领域，支撑起智慧出行的蓝图。

基于商汤对自动驾驶以及智慧出行的思考，新智驾近日与商汤研发执行总监石建萍进行了一场深度对话。

商汤在感知层面的能力如何移植到自动驾驶？在自动驾驶领域的多年探索如何落地？相应的成果如何融入到商汤智慧城市的大版图？

这些问题，如今都有了切实的答案。

布局自动驾驶小巴赛道

毫无疑问，自动驾驶技术的应用将真正改变未来交通与出行的形态，但从时间上来说，想要实现完全意义上的自动驾驶仍然是个漫长的过程。

而且，随着自动驾驶的发展历程进入中场，单纯做 demo 的意义已经弱化。落地，乃至于支撑起长线发展的任务，俨然成为了赛道玩家现阶段更加关注的问题。

商汤 L4 级智能网联接驳小巴的问世，正投射出这家 AI 独角兽对技术落地的独特思考。

在与新智驾对话的过程中，石建萍说道：

目前，市场对载人（多人出行）车型有很大的需求。而且，基于示范区场地的优势，小巴实现运营闭环的速度更快。

换言之，小巴是一个天然的中低速自动驾驶场景，在满足多人出行需求的基础上，便于做安全边界管理。

不过，石建萍也透露，由于技术不断发展成熟，商汤未来也会在时机适宜的时候布局小巴之外的赛道。

除了对落地的赛道精心选择，商汤打造接驳小巴的传感器配置也被充分考虑和权衡。据介绍，目前正在进行示范运营的商汤接驳小巴搭载了摄像头、雷达等主流传感器，但整体的成本并不算高。

对此，石建萍告诉新智驾，综合小巴面临的工况和速度区间（通常在 20-50km/h），商汤会进行传感器范围计算，来预估在确保安全的提前下，感知距离以及精度的情况，" 激光雷达虽然只搭载了两颗，但已经能够满足商汤对接驳小巴可靠性的需求。"

她进一步补充说道：

更多的传感器确实可以提供更多的安全冗余，但我们在落地的同时也要考虑，什么样的成本是可以被接受的，是可以去做持续迭代的。

商汤 L4 级智能网联接驳小巴

基于搭载的 L4 级自动驾驶系统以及与路端设备的协同，商汤接驳小巴能够识别车道线、交通信号灯状态，智能预测交通参与者的运动方向，并及时做出决策和路径规划。借助人脸识别和 3D 环境感知技术，小巴还可以准确识别车内人员数量情况以及车内环境，帮助实现车内安全管理。

目前，商汤科技 L4 级智能网联接驳小巴已在江苏（无锡）车联网先导区落地。明年，小巴车将将会进一步增大数量，相关的乘客接驳工作也会进一步展开。

「可插拔模块」的技术路线

不难看出，在多个行业落地后，自动驾驶俨然成为了商汤要攻占的下一个目标。

尽管商汤多年来在这一领域十分低调，但其在 AI 图像识别方面的能力，还有数年探索而累积的经验，早已为布局自动驾驶打下了坚实的根基。

目前，已经在日本常总市、中国杭州及上海临港等地进行路测，实现在半开放场地内的无接管自动驾驶。

然而，仅依赖路测来推进自动驾驶进程是远远不够的。为了打破时间和测试规模等方面的局限，赛道上的玩家开始将目光转移到虚拟世界，即通过仿真测试来检测自动驾驶汽车的稳定性和安全性。

石建萍表示，商汤在这一方面也已有部署：

除了导入实车路测时所收集的数据，商汤还研发了一个虚拟场景生成引擎；在这两条路径的基础上，商汤还会对不同的场景进行编辑，比如对车速、行人行为、周围环境等参数进行微调，以训练传感器和车辆。

" 基于上述方式，我们的仿真测试目前已经能够覆盖路测时遇到的 50%-70% 的问题。" 石建萍说道。

但需要注意的是，商汤此前种种对自动驾驶的探索，更多的都聚焦于乘用车之上。那么，这些积累如何移植到本次的小巴车型？

事实上，在自动驾驶感知系统搭建之初，商汤就确立了「可插拔模块」的技术路线，并且已经经过了多次迭代和大量的拆解测试。由此，商汤的感知系统被赋予了较强的可拓展性，可以兼容不同的传感器配置，从而实现不同车型的快速部署。石建萍强调：

对于不同的车型来说，我们需要解决的问题就是，对车辆的底盘线控进行调试和调优。

本次商汤接驳小巴的落地也在一定程度上印证了「可插拔模块」技术路线的优势。新智驾了解到，从小巴出厂到上路路测，商汤只花了两个月不到的时间。

而且，基于对感知系统、传感器硬件的理解和把握，商汤已经搭建了智能驾驶软硬件研发平台，可以实现不同车型，以及辅助驾驶系统和自动驾驶系统之间的灵活应用。

尽管许多技术问题已经在当下被解决，但在实际的路测过程中，商汤接驳小巴可能会遇到一些新的问题。因此，现阶段小巴的驾驶座上还需要有安全员存在。

在石建萍看来，现在大家都是在「一边看，一边做」，只有这样最终才能把事情做起来。" 我们需要留一些时间给技术发展以及法律法规的制定。"

她也向新智驾透露，商汤已经在推进硬件稳定性的检查和提升，包括传感器自检模块的打造；同时，在接驳小巴实现闭环运营的过程中，系统在紧急工况下的处理方式，以及人工接管的情况都会记录下来，以便于迭代系统的性能。

路端智能化升级的思考

正如上文所说，现阶段的单车智能尚存许多需要解决的问题，车路协同的方式开始被提到国家战略的高度。

而路端设备是帮助「车」与「路」协同起来的直接载体。

从整体的情况上来看，现阶段车路协同的感知主要还是依赖于摄像头，在大雨大雾等恶劣天气时，可能会影响路端设备为车辆提供信息的准确度。

对此，商汤也向外界表达了其对于路端智能化升级的思考——商汤打造了基于 FPGA 的 SenseDrive LiDAR 激光雷达嵌入式感知方案，可以高效处理激光雷达点云数据，对道路上的交通参与者及其他动态物体进行高精度的检测和跟踪。

对于这个问题，石建萍回答道：

商汤激光雷达的解决方案是有选择地去部署在路况复杂、事故频发的路口。在长直道路上则可以使用成本相对低于的传感器，以此来做一个权衡。而且，现在几万元的激光雷达也是非常好的选择，尽管会比纯摄像头的方案更高，但并不像外界想象得那么可怕。所以，成本问题还是相对可控的。

她进一步补充：

激光雷达本身的设备成本其实并没有那么昂贵，主要是体量没有上来，因此价格也没有降下来。如果我们能够在路上进行大范围的部署，也能够去推动车载激光雷达回归到更合理的价格区间。

商汤 SenseDrive LiDAR 嵌入式激光雷达感知产品效果

为了确保激光雷达准确无误地为车端提供定位和超视距的能力，商汤在设计系统时也充分考虑了冗余和备份，可以接受不同链路上一定概率的误差；同时也会和产业生态进行有效结合，保障整个系统的安全性和稳定性。

据石建萍介绍，目前，商汤正与禾赛共同推动激光雷达的路端应用，并且已在上海临港部署应用。

新智驾总结

无论从何种角度来看，商汤对于智慧出行已经有了自己的理解，以及一套清晰的打法。

而且，年初新基建政策的出台将 AI、5G、大数据等与自动驾驶强相关的新兴技术提上国家战略的高度，为整个产业的发展孵化了新的机遇。

商汤 L4 智能网联小巴的研发以及激光雷达路侧解决方案的打造，更像是在新时代潮流下自然而然孕育出来的果实。

尽管自动驾驶和车路协同都是需要巨大的人员和资金投入，同时部署这两条路径可能会面临相当大的压力。但商汤此前在这些领域都有了一定的基础，已经实现了从 0 到 1 的转变。

同时，对于自动驾驶和车路协同的进一步部署，又能够反过来融入到商汤智慧城市的规划当中，去与公司的整体业务协同。

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