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2023年12月5日-6日，由中国汽车工业协会和中国电子科技集团有限公司共同主办的“2023全球汽车芯片创新大会暨第二届中国汽车芯片高峰论坛”在无锡举办。本届芯片大会以“共享中国机遇•共谋创新发展•共赢产业未来”为主题，设置了“1场高层峰会、1场主旨论坛、4场主题论坛”共6场会议。其中，在12月6日下午举办的“主题论坛三：构建汽车智能‘芯’生态”上，国家智能网联汽车创新中心算法平台部部长高嵩发表精彩演讲。
以下内容为现场演讲实录：
尊敬的陈秘书长，尊敬的各位领导、各位嘉宾，今天我给大家带来一个自动驾驶系统产教融合协同开发进展的报告。
首先是国家智能网联汽车创新中心的介绍，国家智能网联汽车创新中心于2018年3月正式注册了国汽（北京）智能网联汽车研究院有限公司这个法人主体，2017年当时成立了中国智能网联汽车产业创新联盟，当时也请到了时任工信部苗圩部长和现在工信部的副部长辛国斌做我们指导委员会的主任和副主任。2019年我们正式获批了国家智能网联汽车创新中心的牌子，2020年我们孵化了国汽智控，2021年孵化了国汽智图、国汽检测和国汽投资公司。2022年10月，创新中心正式入驻了北京市南六环的太和桥基地。
创新中心采用了公司+联盟的联合运行模式，去开展相关的工作，一方面创新中心作为公司的形式，现在我们一共是23家股东单位，包括12家整车股东单位、9家国内外零部件股东单位和2家行业头部的研究机构，分别是天津中汽中心和重庆中国汽研。另外中国智能网联汽车创新产业联盟现在有600多家成员单位，下设13个工作组，业务涵盖智能网联汽车各领域。现在中国汽车工程学会CSAE智能网联相关的团体标准，主要是依托联盟下面的各个工作组去开展相关的工作。
目前创新中心整个团队规模，现在本部大概是499人，不到500人，加上相关的子公司，一共是不到1000名员工，其中硕士和博士占比能达到80%，领军专家包括了清华大学的李骏院士是我们创新中心的主任，中国汽车工程学会的理事长，同时也是中国科协的全国委员会的常委张进华是我们创新中心的执行主任，也是我们公司的董事长。再就是清华大学的李克强院士，是我们创新中心的首席科学家，另外也是在今年年初，我们成立了规格比较高的战略咨询委员会，邀请到了10余位院士和行业内资深的管理者为我们创新中心进行业务上的规划。目前，我们创新中心的运营管理团队包括严刚严总、郑继虎郑总、辛克铎辛总、郭磊郭总、公维洁公总等，都是来自于主机厂，包括运营商和解决方案公司等跨领域的融合的运营管理团队。
创新中心是基于李克强院士制定的7+5的共性核心技术，目前我们系统部署了国家智库、基础技术研究和应用、平台技术、搭建服务平台，营造创新生态、基于国汽投资的公司去开展一些开发成果的转化工作。我们现在讲的产教融合协同开发的平台，首先从建设背景上来讲，我们认为汽车产业从工业3.0的信息化到机电一体化，到工业4.0的新能源化、智能网联化，其实这种开源开放的方式，在软件这个行业已经被证明切实可行的，并且已经存在显著的马太效应。
因为智能网联是一个复杂的信息物理系统，我们认为面对这么一个复杂信息物理系统，软硬件的开源、开放，整体上这种生态合作的形式，在目前我们面对的这个时代，应该是势在必行的。目前自动驾驶系统相关的开发还是存在着大量的重复造轮子的情况，具体来讲包括海量的场景数据无法复用的问题，芯片公司、传感器厂商、自动驾驶解决方案供应商等积累了大量的数据资源，但是这些数据资源缺乏统一的标准和共享的机制，数据的复用性比较差。
第二基础算法重复开发的情况，在开源算法和真正上车应用的商业算法之间，我们认为有一个基础算法的环节，这个基础算法的环节更多强调跟芯片和传感器的耦合，现在汽车和芯片耦合基础算法开发的工作，每一家选用传感器和芯片的厂家都会自己做一点，没有形成所谓的共同建设和联合应用的生态。
第三是测评能力的反复投资，包括硬件在环，驾驶员在环和整车在环等高成本的测试评价的装备，其实反复被建设，真正的利用效率是比较低的。
第四，涉及到操作系统，目前从事内核、中间件和虚拟化、功能软件开发的公司很多，但是也没有形成一个主要的基线版本，也没有形成基于基线版本的协同开发的生态。
智能网联汽车人才培养是决战我们汽车在新能源上半场之后智能网联下半场的关键，目前智能网联汽车行业内从产业的需求端到高校的供给端，无论是高等院校还是职业院校我们认为是存在一个鸿沟的，主要体现在人员的数量供给严重不足，整个人才质量也难以满足行业需求。在学校讲授的知识和面向产业面向自动驾驶系统的开发和测试岗位所需要的能力，之间是存在一个比较大的脱节。创新中心作为一个产教衔接的国家级的制造业创新中心，希望能够站到产业的需求端和高校的供给端中间，去推动智能网联汽车产教融合人才培养的工作。
从工作内容上来讲，希望从聚芯、聚才、聚变三个方向去推进，助力人才的成长，构建人才培养和应用的生态。创新中心希望能够联合股东单位包括产业相关的企业，为我们的高校师生提供知识、技能传播的高端平台和实习工作岗位，来承担创新中心作为一个国家级创新中心所需要承担的社会责任。
协同开发的模式是在产教融合这个概念的基础上，我们提的一个概念，其实真正的对于产业来说，我们认为需要通过实际工程的牵引，基于实际正向开发和测试流程去实践，才能培养有用的人才。我们希望通过基础平台的车型，这个是创新中心做的一个相对比较简单的、目前是一个观光车的形态，整个车辆底盘满足车规级的要求，车辆搭载的传感器和芯片、域控制器同样是满足车规级的要求，都是整套车规级软硬件的产品，我们希望能够基于这个车型，其实我们本身创新中心做了有20台车辆的生产，我们也在免费配发给一些高等院校，让他们使用，包括我们在今年10月份的CIAC期间也围绕这台车，我们一块儿做了一个算法的训练营，希望能够通过这个基础车辆平台去辐射、带动金龙车、卡车、Robotaxi等平台，是希望能够形成车路云一体化的自动驾驶系统协同开发的模式。
首先我们在架构角度来讲，还是要讲这个车路云一体化的架构，无论车端路端云端我希望它们能够在整个系统集成和开发应用当中，去发挥它每个部分应该发挥的作用，车路云一体化的方案也一直是李克强院士在行业里面极力推动的。这个基础车辆的相关的参数如这页PPT所示，我们有量产车的线控底盘，还有前装国产的智能化的传感器包括SOC芯片和MCU芯片。基础硬件这一端，其实也是传感器和我们的芯片平台，传感器比如说用到了镭神的激光雷达和舜宇的相机和楚航的毫米波雷达，相关的零部件的供应商也是在我们国家项目里面形成了新一代自动驾驶平台联合共建合作的模式。
车辆搭载的SOC芯片是黑芝麻的A1000，MCU芯片我们目前用的还是TC397，同时在往紫光的MCU芯片做切换。基础软件这一端，现阶段中间件还是选用ROS1和ROS2，在智驾域操作系统部分，我们现在还是用开源的Linux版本，创新中心目前基于Linux6.1的版本作为操作系统OS内核的一个基线版本，也在联合北京大学等等相关的高校，包括普华、斑马等操作系统开发的公司，一块儿在做基线版本的维护工作，后续我们希望能在中间件这个层面去切换到既兼容AUTOSAR AP和CP，又能够满足中国标准的国产的中间件。
基础算法这个部分，我们按照CSAE中国汽车工程学会这边有一个功能软件的基础算法的接口规范，做了整个基础算法相关的设计，从设计角度来讲，也是按照SOA架构的要求，包括服务标准化的要求进行设计。另外我们刚才提到的多功能车平台，除了黑芝麻之外，也在跟像地平线这样的SOC芯片厂商合作，基于它们提供的工具链做一些二次开发，同时把这些工具链释放给高校的老师和同学。另外我们针对国产的大算力的SOC芯片和国外的芯片，尤其是Orin芯片，开展了芯片的测评工作，也是基于中国汽车工程学会编制的相关标准，考虑算法处理性能不下降的情况下，比较我们的算法在不同的芯片上本身处理的帧率的高低。
车路云一体化应用案例，也是围绕我们刚才说的多功能车，我们在外围开发了相关的软件，包括我们云端的管理系统、移动端APP和车端人机交互的界面，我们也是基于这一套国产的软硬件平台一块儿提供给我们相关的高校的老师和同学。整个都是开源开放的形式，方便他们去做二次开发。对于芯片的推广来说，首先从高校这一端，面向高校的老师和同学，我们认为是非常关键的，所以我们希望能有这么一套国产的基础软硬件的产品平台，包括我们车辆提供给他们去使用。
在这个过程中，我们也把我们团队本身在用的算法开发平台，包括我们的仿真平台释放给高校的老师和同学们用，无论是算法开发平台还是仿真平台，其实都是我们数字化研发平台的一个部分。我们在跟高校老师、同学协同开发的过程中，希望大家能够基于统一的工具，才能真正形成所谓的协同开发的模式。
另外，创新中心从2021年开始，一直在做算法相关的比赛，在学会的支持下，我们把这个比赛正式命名为中国智能网联汽车算法挑战赛，去年是第一届，今年是第二届，加上我们之前发布的两批算法攻关任务，我们现在一共做了四批算法任务，累计报名超过2000个赛队。目前我们最新一批的中国智能网联汽车算法挑战赛跟相关的仿真的公司一块儿去做了这个比赛。
刚才也提到了在10月份我们组织了基于国产芯片、国产软硬件的算法训练营的培训，我们当时邀请到了包括清华大学、天津大学、合肥工业大学、南京理工大学、北京航空航天大学及北京理工大学六所院校在创新中心开展了算法的理论培训，算法开发和测试的工具培训，和基于国产大算力SOC芯片的集成和域控的培训和实车的培训，我们也是把在这个过程中形成的所有的软件的算法相关的整个的成果，都是释放给了这六所学校的老师和同学们。
平台合作模式是希望能够在人才培养、产教融合，协同开发、能力共建，产品合作、共同交付，平台赋能、课题申报，资源整合、生态构建上，创新中心希望能够跟SOC芯片公司，跟传感器公司和OEM、Tier1一块儿面向高等院校、职业院校，立足我们多方的资源优势，开展这种务实的合作，解决我们人才的需求和供给之间的鸿沟的问题。
最后我们也提出了跟院校合作的要求，我们还是希望这些合作的院校能够拥有一些算法开发、车辆调试和赛事参与的经验，具备了一定的经验之后，他们才能基于我们这种国产的芯片平台，无论是SOC芯片还是MCU芯片去开展上层应用的开发，才能真正地形成自动驾驶系统协同开发的模式。我的报告就是这些，谢谢各位！
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