地平线陈黎明：真正“好用”的智驾系统，要提供拟人化的智驾体验

7月11日-13日，由中国汽车工业协会主办的2024中国汽车论坛在上海嘉定举办，本届论坛的主题是“引领新变革 共赢新未来”。在7月12日的大会论坛现场，地平线总裁陈黎明指出，中国汽车正处于电动化与智能化的转折点，电动化上半场已成定局，智能化下半场正当时，“以目前的创新速度和端到端训练的潜力，我们相信，自动驾驶将在2025年内迎来Chat GPT时刻。”陈黎明认为，当下已量产的城区NOA智能驾驶产品体验未及“好用”，仍处于1.0阶段，通行效率低、行为不拟人、快速开城导致可用性下降，用户需要好用的城区2.0系统，实现通行效率、驾驶拟人、场景通过率的全面突破。而智驾系统要做到“好用”必须解决“Scale Out”和“Scale Up”难题，实现系统能力全维提升。

陈黎明提出，ChatGPT时刻，不光是性能，最关键的是产品体验，是产品的可用性与好用性。当下的城区NOA大部分还处于可用阶段，还没有达到好用的阶段。主要的问题还是在于：怂——通行效率低，体验接管；莽——行为不拟人，安全接管；急——快速开城导致可用性下降，通过率低。真正“好用”的智驾2.0的系统，要提供拟人化的智驾体验。

陈黎明提出，真正“好用”的智驾2.0的系统，要提供拟人化的智驾体验，不仅仅要保障我们的物理安全，更重要的是心理安全。用户亟需好用的城区NOA 2.0系统，需要实现通行效率、驾驶拟人、场景通过率的全面突破。再进一步，要打造用户爱用的智驾系统3.0，普惠每个人，让智驾飞入寻常百姓家，陪伴用户每刻、每程。

智驾系统要做到“好用”，要解决“Scale Out”和“Scale Up”难题。所谓scale up，在特定、固定、受控的小ODD范围内实现性能最优，能够处理很多复杂的场景。“但在广泛的场景应用里面，系统性能却无法保持，出现我们讲的怂、鲁莽这些行为，使得整个自动驾驶的应用还受限于一些相对小的范围，在大范围上体验不好。我们追求的目标，是要实现在一个能够scale up更好的上限，同时在所有的地方都能够开。”陈黎明认为，要解决这个问题核心的要素就是四个：算法、算力、数据、工程能力。算法是决定了整个系统的性能的上限，然后算力和数据是决定了技术迭代速度。工程能力决定了整个量产化的规模和用户的体验。

从规则驱动到数据驱动，技术迭代的“跷跷板效应”无法全面提升系统能力。算法上，有基于规则的和数据驱动的两种开发范式，也是业内常说的软件1.0和软件2.0。软件1.0基于大量人工规则，系统上限低，下限可控；软件2.0，数据驱动的端到端系统，实现信息无损传递，系统上限高，而下限不可控。当前技术迭代的“跷跷板效应”，无论是rule-based，还是数据驱动的端到端系统，单一都无法全面提升系统能力，不得不在系统上限的提升和系统下限的保障二者之间做取舍。

地平线采用端到端与交互博弈，实现“Scale Out”和“Scale Up”的最优解。如果能够把软件通过硬件实现，能够让系统性能大大提升，从而能够让整体的系统成本大幅降低。所以，地平线当时提出了智能计算的新摩尔定律。软硬结合，超越摩尔定律，推动智驾“好用”更“爱用”。

编辑：薛亚培