魔视智能虞正华：面临长尾问题，数据闭环机制是要津

撰文 / 虞正华（魔视智能独创东谈主兼CEO）剪辑 / 王雨竹

排版 / 雪梅

“智能驾驶技能的发展于今，妥贴了整车电子电气架构演进的大势，由往时的散播式架构向一体化架构转化。” 魔视智能独创东谈主兼CEO虞正华说。

虞正华是在11月8日上昼在昆山开幕的2024第九届新汽车技能合作生态疏浚会（NAT-CES 2024)上作念出此番表述。

2024第九届新汽车技能合作生态疏浚会主题是“均衡与打破”，这是在中国新汽车产业发展奋发打破内卷环境下举行的汽车行业遑急会议。

这次疏浚会，上百位中国主流车企研发、采购指导东谈主，数百家主流新汽车供应链企业家，王人聚一堂，主零面临面，行业疏浚、技能磋议、企业赋能、产业对接，抓续构建新汽车技能合作生态圈。

虞正华是四肢主流新汽车供应链企业家，针对当下汽车智能驾驶发表了上述主题演讲。

他觉得，智能驾驶技能正和整车电子电气架构一样，由散播式架构向一体化架构演变。在此经由中，行泊一体成为了一个要津的发展阶段，大概带来传感器复用系统的改良、系统性能的擢升及本钱的灵验镌汰等诸多上风。

而对于奈何作念好行泊一体，他集会自身的训诫给出了4个中枢才气。

开始是算法才气，尤其是阴私从感知至决策与收尾全经由的原创全栈算法。这是因为行泊一体的域收尾器集成了稠密功能，需要对浩繁算法进行深度优化。其次是全栈的系统才气，波及从算法软件到硬件的各个方面，在有限的诡计资源上竣事功能的最好优化、高效调遣以及性能最大化。再次是全场景的落地才气，确保技能大概无缝应用于行车、停车等不同场景；临了是数据闭环才气，通过抓续采集数据，束缚优化算法模子，减少并管制长尾问题，推动算法迭代高出。

在这4个才气中，他止境强调了数据的遑急性。在量产应用缓缓普及的配景下，面临层出叠现的长尾问题，灵验的数据闭环机制成为了管制问题、促进技能迭代与擢升的要津。

除了数据，虞正华还对算法才气自己的遑急性也作念出了清晰。算法在智能驾驶中枢技能中恒久是中枢。

他觉得，算法的高出可分为三个方面的才气：“开始是原创算法，止境是感知算法，这是智能驾驶系统中最需积聚且最难攻克的部分；其次是数据闭环，面临稠密长余数据的处理；临了是算力的擢升。”

和他所热沈的要点一样，多年来，魔视智能也在这几个方面作念出了不少奋发。

在原创算法方面，他们抓续引入新技能以打破算法上限，已有多个算法竞赛夺冠资格；在数据闭环方面，他们积聚了浩繁骨子行驶数据，通过量产技俩的反映优化算法；在算力芯片方面，他们领有弘大的芯片平台撑抓才气，大概确保先进的算法在符合的算力平台上灵验竣事。这些奋发共同促进了智能驾驶技能的束缚高出。

在深度学习感知算法方面，他们开发了名为CYCLOPS的系统，引入了BEV+Transformer+OCC多任务一体化聚集，大概识别并处理包括车辆、行东谈主及路边各类辞让物在内的多种野心，以及车谈线等谈路信息，以更好地得志行车和停车两种典型应用场景下的感知需求。

在数据处理方面，他们构建了一套名为UNIVISITY的数据治理平台。它包含多个要津组件，涵盖了多元数据、其他传感器数据、自身数据存储管制系统、数据标注平台以及数据磨练平台，已经竣事了基于时空感知的4D数据（三维空间加上时间维度）处理才气。他们还开发了一个自动化预标注的大模子，权贵擢升数据处理的服从和质地。

基于此，虞正华示意，行泊一体的发展将抓续推动算法的迭代更新，包括领受BEV+Transformer等新式算法，乃至将来的端到端大模子技能，都将在行泊一体域控上得以竣事，进而为更高档别的智能驾驶功能奠定基础。

虞正华在演讲前，还与许多中国主流车企研发、采购指导东谈主，以及主流新汽车供应链企业家碰头，并参不雅了同期举行的家具与技能展示。

主题演讲之后，今日地午的疏浚会举行了智能驾驶专场的圆桌照管。围绕“智能驾驶技能产业新糊口之谈”，稠密行业嘉宾进行了深切、专科的照管。

为期两天的2024第九届新汽车技能合作生态疏浚会由寰宇新汽车技能合作生态协会主持，轩辕之学新供应链学院、中国汽车产业出海相助会为协办单元。

NAT-CES 2024的前身是中国汽车供应链峰会，经过长达9年的发展演变，已经成为中国新能源智能网联汽车产业年度疏浚嘉会，标识着中国新汽车技能合作生态疏浚平台升级登程。

这次疏浚会是专科会议、技能展示和铃轩盛典三位一体的中国汽车产业主零疏浚遑急行径，包括2大行业专场、8大技能专场，1场家具与技能展示、1场主零疏浚之夜和1场铃轩奖盛典。供应链优秀企业代表和主机厂联系淡雅东谈主围绕能源系统、底盘系统、智能驾驶、智能座舱、热管制系统、车用芯片、轻量化与新材料，以及主被迫安全等8个方面举行专场会议，就行业技能趋势发表主题演讲并进行圆桌照管。

以下是虞正华的演讲实录，此处有删减。

智能驾驶技能的发展于今，妥贴了整车电子电气架构演进的大势，由往时的散播式架构向一体化架构转化。在此经由中，行泊一体成为了一个要津的发展阶段，大概带来传感器复用系统的改良、系统性能的擢升及本钱的灵验镌汰等诸多上风。

作念好行泊一体的职责需要具备四个中枢才气：开始是算法才气，尤其是原创性的全栈算法，阴私从感知至决策与收尾的全经由。这是因为行泊一体的域收尾器集成了稠密功能，需要对浩繁算法进行深度优化；其次是全栈的系统才气，波及从算法软件到硬件的各个方面，如安在有限的诡计资源上竣事功能的最好优化、高效调遣以及性能最大化，这条目具备全面而深切的系统才气；再次是全场景的落地才气，确保技能大概无缝应用于行车与停车等多个场景；临了是数据闭环才气，这是指通过抓续采集骨子运转中的数据，束缚优化算法模子，管制并减少长尾问题，从而推动算法的迭代与高出。

如今，算法迭代不仅依赖于模子自己，数据不异遑急。尤其是在量产应用缓缓普及的配景下，面临层出叠现的长尾问题，灵验的数据闭环机制成为了管制问题、促进技能迭代与擢升的要津。

魔视智能在行泊一体域控边界积聚了丰富的训诫和进行了屡次迭代，从行车边界的1V1R到1V5R，再到停车边界的4V12USS至5V12USS，最终整合了这些技能后果，推出了7V5R12USS行泊一体管制决策。这仍是由基于坚实的技能迭代和量产落地训诫，慢慢酿成了刻下的行泊一体决策。

咱们觉得，行泊一体的发展将抓续推动算法的迭代更新，包括领受BEV+Transformer等新式算法，乃至将来的端到端大模子技能，都将在行泊一体域控上得以竣事。跟着算力的增强，这些技能的集成将为竣事更高档别的智能驾驶功能奠定基础。智能驾驶是一项极具挑战性和复杂度的任务，因此，在行泊一体域收尾器上的算法和架构迭代尤为要津，野心是达到更高的智能驾驶水平。

对于行泊一体域控的市集定位，咱们分析了不同价位段的需求。对于中算力的行泊一体域控，咱们的要点在于竣事高性价比，即在保证接近高端功能的同期，尽可能镌汰本钱，以便该技能能在更多的量产车型中平日应用，止境是在中低端设立的车型中普及。而对于高算力的行泊一体域控，咱们的热沈点则在于展现最强的算法才气和最新技能的应用，如BEV+Transformer和端到端技能等，以擢升功能体验，并束缚探索功能体验的极限。

算法的高出在智能驾驶中枢技能中占据中枢肠位，这种高出主要源于三个方面的才气重叠：开始是原创算法，止境是感知算法，这是智能驾驶系统中最需积聚且最难攻克的部分；其次是数据闭环，面临稠密长余数据的处理；临了是算力的擢升。

在原创算法方面，公司已有多个算法竞赛夺冠的资格，并抓续引入新技能以打破算法上限；在数据闭环方面，咱们积聚了浩繁骨子行驶数据，通过量产技俩的反映优化算法；在算力芯片方面，魔视智能领有弘大的芯片平台撑抓才气，大概确保先进的算法在符合的算力平台上灵验竣事。这些奋发共同促进了智能驾驶技能的束缚高出。

魔视智能自2015年起便专注于智能驾驶技能的研发，领先是从感知算法出手的。经过多年奋发，咱们在感知算法方面已完成五代迭代，基本上每两年进行一次紧要更新。当今，咱们的技能已经发展到了BEV+Transformer架构，并正朝着更先进的端到端大模子地方迈进，恒久处于行业的最前沿。

在深度学习感知算法方面，魔视智能开发了名为CYCLOPS的系统，该系统也资格了屡次迭代，最近咱们引入了BEV+Transformer+OCC多任务一体化聚集，大概识别并处理包括车辆、行东谈主及路边各类辞让物在内的多种野心，以及车谈线等谈路信息，以更好地得志行车和停车两种典型应用场景下的感知需求。

基于这些先进的感知技能，咱们开发了一系列行车功能，涵盖了市集上较为常见的L2+级自动驾驶功能，举例高下匝谈操作，这些功能每每对算法的条目较高，还包括处理大曲率S弯、路口等复杂行车环境的才气。另外一方面是停车的感知，它是专揽四个鱼眼录像头加上算法在BEV框架之下竣事对环境辞让物的感知。

从功能角度来看，咱们已经将多项技能漂泊为量产功能，包括但不限于调头车位泊入、极窄车位泊入，以及对各式环境辞让物的检测，止境是悬空辞让物的识别，这是行业内的一浩劫点，但咱们通过算法的束缚迭代，奏效竣事了高质地的管制决策。

为了进一步鼓动技能迭代，咱们已将BEV+Transformer+OCC多任务一体化感知聚集引入，并将其部署到中算力乃至中低算力的芯片上，以竣事量产应用。魔视智能致力于通过极致的算法和性能，以及在本钱上的深度优化，束缚挑战算法才气的上限，为消耗者提供极致的使用体验和性能施展，同期确保家具的高性价比。

除了算法自己的高出以外，数据处理也很遑急。经过多年的积聚，魔视智能构建了一套名为UNIVISITY的数据治理平台。它包含多个要津组件，涵盖了多元数据、其他传感器数据、自身数据存储管制系统、数据标注平台以及数据磨练平台。此外，咱们还领有一个竣工的仿真平台，确保数据不错在不同算力的芯片上取得灵验部署。

在数据平台开辟方面，咱们已经竣事了基于时空感知的4D数据（三维空间加上时间维度）处理才气。咱们开发了一个自动化预标注的大模子，专揽最新的大模子技能对新引入的数据进行预标注，以此扩大场景阴私范围，灵验镌汰数据标注的本钱。这项技能已经在咱们的系统中取得了平日应用，权贵擢升数据处理的服从和质地。

临了花一分钟浅显先容一下魔视智能。魔视智能从2015年设立，九年多的时间中积聚了好多技能、市集和客户。咱们量产的客户有广汽、奇瑞、北汽、长安等乘用车方面。商用车方面也有很巨额产客户。

咱们一直信守的是技能上束缚迭代、束缚打破，况且把它变成得志市集需要的家具，来做事稠密主机厂客户的需求。相称感谢多年来人人对魔视智能的撑抓，我共享的就这样多，谢谢人人！