蔚来+科技+场景，蔚来对自动驾驶的思考（演讲PPT）-23页_5mb

科技+场景蔚来对自动驾驶的思考总结

核心内容

蔚来汽车在自动驾驶领域提出了“科技+场景”的战略，强调通过技术与实际应用场景的深度融合，推动自动驾驶技术的发展与落地。该战略基于对汽车产业四次变革的理解与借鉴，分别对应“定义汽车”、“规模化生产”、“成本优化”和“自动驾驶”四个阶段。

主要观点

• 自动驾驶是第四次变革：与前三次变革不同，自动驾驶不仅是技术上的突破，更是对汽车使用场景的重新定义。
• 自动驾驶的“HOW”：蔚来认为自动驾驶技术的发展路径有两种，一种是跨越式路线，另一种是渐进式路线。不同的路线对应不同的技术挑战与市场策略。
• 数据闭环与人工智能是核心技术：蔚来将自动驾驶视为一个数据驱动的过程，强调通过数据闭环和人工智能技术实现系统优化与持续学习。
• 场景挖掘是关键：蔚来提出通过精细化场景挖掘，提升自动驾驶在不同环境下的适应性与安全性，包括高速公路、家庭车库、城市环境、车位、居民区和路边停车等六种典型场景。
• 场景复杂性与分层模型：自动驾驶面临的场景具有多样性和复杂性，蔚来提出一个分层模型来描述和分析这些场景，包括从数字信息到道路级别的多个层次。
• 主动监控与事件规则设计：蔚来构建了主动监控体系，并结合经验规则、机器学习和仿真模拟等方式，实现对自动驾驶事件的精准识别与处理。
• 精益管理的车队调度：蔚来在车队调度方面强调任务分配与规划的精益管理，以应对动态调整能力、共创意愿、共创成本、任务多样性与实效性等挑战。

关键信息

自动驾驶的“流水线”与“精益管理”

• 数据闭环+人工智能：蔚来认为这是自动驾驶技术的核心支撑，通过数据闭环实现持续优化，人工智能则用于提升决策能力。
• 政策闭环、技术闭环、商业闭环：蔚来提出自动驾驶需要构建完整的闭环体系，涵盖政策支持、技术研发和商业化应用。
• 场景分层模型：
  • Layer 6: Digital Information（如V2X信息、数字地图）
  • Layer 5: Environment（天气、光照等环境条件）
  • Layer 4: Objects（静态、动态、可移动物体及其交互）
  • Layer 3: Temporary manipulation of Layer 1 and 2（几何、拓扑结构，时间范围>1天）
  • Layer 2: Traffic Infrastructure（边界、交通标志、隔离带等）
  • Layer 1: Road-Level（几何、拓扑结构，质量、边界）

场景多样性与精细化挖掘

蔚来聚焦于六种典型自动驾驶场景的精细化挖掘：

• ODD1 高速公路：强调高速行驶下的安全与效率。
• ODD2 家庭车库：关注停车场景中的复杂交互与低速操作。
• ODD3 城市环境：涉及行人、非机动车、复杂交通规则等。
• ODD4 车位：强调在狭小空间内的精准控制。
• ODD5 居民区：关注低速、高密度、多变的环境。
• ODD6 路边停车：涉及停车与起步的无缝衔接。

NIO Pilot的科技+场景实践

蔚来通过NIO Pilot项目，将自动驾驶技术与实际场景相结合，实现更贴近用户需求的解决方案。NIO Pilot不仅关注技术实现，更重视场景的适应性与用户体验。

总结

蔚来对自动驾驶的思考基于对汽车产业历史变革的理解，提出以“科技+场景”为核心的发展理念。通过构建数据闭环、人工智能、政策、技术、商业等多维度的闭环体系，蔚来致力于提升自动驾驶系统的智能化与适应性。同时，蔚来通过精细化场景挖掘，覆盖从高速公路到居民区等多种复杂场景，推动自动驾驶技术在不同环境下的应用与优化。这一战略不仅体现了蔚来对技术发展的前瞻性，也展示了其在实际应用中的深度思考。