智能化是合眾重點投入和支持的創新技術。合眾的智能化平臺叫PIVOT， 是Personal Intelligent Vehicle Operating System的縮寫，即個性化的車輛智能系統。同時PIVOT又是支點的意思。阿基米德的那句‘給我一個支點我能撬動地球’，大家都比較熟悉。合眾希望以智能化為支點，持續創新和探索，這是合眾的阿基米德規劃。

在智能座艙方向，大家看到一系列的技術，由于時間關系，總結以下三個方面：

1. 對車輛駕駛者和使用者的多方面的感知，比如語音和視覺感知技術。通過語音和視覺進行身份識別，通過語音和視覺進行車輛駕駛意圖的識別。

2. 對車輛駕駛者和使用者的多方面的分析。包括駕駛行為，駕駛習慣，出行習慣，娛樂愛好等進行分析，通過這些分析形成閉環，不斷優化和改進我們的設計。

3. 對車輛駕駛者和使用者的多方面的便利，尤其是安全提醒。這些包括更多在駕駛過程中語音技術對此導航，空調，燈光，也包括娛樂信息等進行控制，讓駕駛者能更集中于車輛駕駛，也包括駕駛疲勞的檢測與提醒等等一系列的技術。

這里想簡單介紹一下合眾首次采用的生物識別技術。有些車主，尤其是女性車主，會把寵物遺留在車里，更重要是小孩，這些事情大家可能聽說過，有這些事故發生。我們就通過生物識別的技術，通過車內生命體的檢測，就會對車主進行提醒，并控制車窗保證車里面有一定的空氣流通。

我們期望通過這些技術，讓車輛不在是冷冰冰的出行工具，而是有情感的出行伴侶。比如我們的哪吒U配置小U機器人，可以實現多功能的互動。

在智能駕駛方面，合眾有自己的原則，是什么呢？合眾堅持自下而上的原則，即從輔助駕駛到自動駕駛的發展路線。也即只把成熟，安全，可靠的產品推向市場。 有一些公司是采用自上而下的策略，一開始就是采取相對比較高級的自動駕駛。我們是堅持自下而上的，從輔助駕駛開始，因為這里面涉及到安全、技術成熟、技術可靠，我們堅持把成熟、可靠的產品推向市場。即便是輔助駕駛，這里面會涉及到各種各樣的安全問題。

我給大家舉個例子，比如智能化巡航技術，前面有車就自動跟前車保持一定的安全距離進行行駛，如果沒有車就保持一定的速度沿著當前的車道行駛。駕駛者一旦習慣這個功能之后，他就可能注意力分散。如果出現緊急情況，輔助駕駛處理不了，需要駕駛者處理，駕駛者對車輛和周邊情況不一定很熟悉。但是它是輔助駕駛，它要求人是車輛行為的監控者。一旦你適應了輔助駕駛，人的反應本來就長，大概1秒的時間，這樣一來，反應時間更長。在緊急情況下，你可能會把油門和制動踏板弄錯，這都是非常大的隱患，這就是輔助駕駛的安全問題。機械和人之間的互相兼容，是非常需要關注的安全控制問題。

智能駕駛包括很多技術，比如感知技術，對車內環境，車外環境，障礙物，周邊車輛，交通等進行感知，也包括對駕駛者感知；比如規劃技術，這是非常復雜的路徑規劃和優化，尤其是避障；比如決策和控制技術，在10ms及更短的時間決策車輛行為并進行轉向，剎車，驅動等一系列車輛的控制。 包括感知信息、場景信息、各種各樣的融合技術，后面我還會提到。感知有各種各樣的感知，包括雷達、攝像頭、激光雷達，每種傳感器都有局限性，有些在惡劣天氣下是不行的，有一些在黑夜下是不行的，有些對特殊材料障礙物是不行的，所以這樣技術就需要融合。

后面也是一樣的，先不說復雜場景的規劃問題，場景不可窮舉，人工智能的技術也存在不可分析的問題，所以也同樣需要不同的技術路線的融合保證規劃的可靠；就說計算平臺吧，大家比較熟的EMS、BMS、MCU都是采用嵌入式芯片技術和嵌入式操作系統。到了智能駕駛，有海量的數據需要處理，有海量的運算需要進行，這些不是嵌入式系統所能承受的。

比如一個攝像頭的一幀就是百萬的像素，智能駕駛一般需要5到6個攝像頭，一秒需要30幀高清圖像，所以數據是海量的。物體識別和路徑規劃都是在海量數據條件下的大規模并行計算。所以不僅需要MCU， 還需要GPU， FPGA，SOC等等，在算力方面一點也不比現在的計算機低，同時是并行異構計算平臺體系，是高性能的計算，是多平臺的融合。 這一系列的都是智能駕駛面臨的挑戰。

交通問題大家都比較了解，第一是安全，全世界每年有120多萬人死于交通事故，并且94%是人為原因。智能駕駛每降低5%的交通事故，就可以挽救6萬人的生命。這從技術上是完全可行的。第二是交通擁擠，每天多少人堵在路上，還有國內的停車難，車輛很多，利用智能技術提高車輛的共享使用是解決方案之一。

這是SAE對智能駕駛的分級，不詳細看了，這里面涉及到幾個問題：首先是誰是控制者、誰是監管者、誰是接管者，分級還是非常的復雜。從L3為界，L3以上就是機器控制，機器監控和機器接管。L3以下就更多是人進行監控和接管了。合眾有合眾對智能駕駛的理解，分為陪駛，代駕和專屬司機三層，在駕駛過程當中，出現安全問題的情況下幫助你，就是陪駕。專屬就是我來給你全程駕駛，即自動駕駛。

智能駕駛會帶來一系列的產業變化，不僅是主機廠，還有新的產業鏈， 包括傳感器，智能平臺，操作系統，共享出行等等，它也會對車輛開發有一系列的變化。比如開發周期更短，比如采用OTA進行功能升級。這些都是汽車產業的一些變革。

這是今年底我們要推出來的哪吒U車輛，擁有L2.5級別的智能駕駛功能。快速的介紹一下，車輛有21個傳感器，和特斯拉的傳感器數量是一致的，有8個攝像頭。視覺芯片是Mobileye EQ4，有2000多行代碼，功能包括自適應巡航、自動緊急剎車、碰撞、交通擁擠輔助等等，這是目前車輛擁有的功能。以APA（輔助泊車）為例，我們采用的超聲波雷達的融合技術，單一超聲波雷達的探測距離是3-5米，同時橫向精度很差，融合后探測距離達到7米，橫向精度提高10倍還要多。當然，如果采用大功率和窄FOV超聲波也是可以達到同樣效果的，但成本是成倍的增加。

這個視頻展示是目前我們在做的L4級別的智能駕駛示范車輛，采用高清地圖，激光雷達和高精度定位。在我們的桐鄉廠區里面做無人駕駛。實現全自動的泊車，實現30公里/小時廠區環境的無人駕駛，實現行人避讓等等。但是需要高清地圖的輔助。它不僅通過車本身，還能通過其他的比如V2X進行環境感知，以此達到融合。

智能駕駛不僅僅是駕駛，汽車技術發展到今天有幾個大的變化：1.軟件量在急劇的增加，以前汽車代碼量是不超過100萬行，但是智能駕駛是上千萬到數億行的代碼量。2.車輛的功能和控制器數量也在急劇增加，目前的豪華車輛的控制器有100個之多。這就要求也催發車輛技術的變革，并需要各種各樣的技術的碰撞與融合。現在的主機廠做的是什么呢？是機械零配件的集成。主機廠擁擠整車機械平臺，把來自不同零配件供應商的機械零配件組裝成一個汽車，配有測試體系保證產品質量。

現在控制系統越來越多，軟件也要成為供應商，主機廠不可能什么都做。軟件要成為供應商就要有軟件平臺進行集成，這就是汽車操作系統。汽車操作系統把各種各樣的軟件零配件組裝起來，實現復雜的車輛功能。同時還有開發周期和開發模式的變化。

比如以前車輛的功能在車輛開發時已經定義好，車輛推向市場后汽車的功能不會發生變化。類比功能手機，我們把這個叫功能汽車。今后有了操作系統，車輛的功能在推向市場后照樣可以改變，可以通過推送新軟件或者更新部分軟件對車輛進行二次和多次賦值，這就是智能車輛，這是車輛操作系統的價值。合眾公司已經進行汽車操作系統的開發，同時也邀請和希望更多的有同樣理念的供應商和朋友們一起進行汽車操作系統的開發，共同為中國的汽車行業做些有價值的技術。

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