“双智”时代车路协同新范式—商汤绝影汽车产业系列研究报告.pdf

2022“双智”时代车路协同新范式商汤绝影汽车产业系列研究报告（一）关于商汤绝影前 言 05第一章 时代呼唤“双智”城市 06第一节 传统智慧城市六大挑战 06第二节 单车智能的愿景与挑战景 07第二章“双智”城市的历史使命 08第一节 “双智”城市建设的任务 08第二节 “双智”城市建设的成绩 08第三节“双智”城市未来建设重点 09第四节 “双智”城市经济发展与相关政策解析 09 第三章 车城网赋能“双智”城市 10 第一节 车城网定义“双智”城市 10第二节 AI 定义车城网 11第三节 车城网框架图景 11第四节 车城网“进阶之路”12第四章 商汤绝影车路协同五条“护城河”13第一节 技术“护城河”：全球智能视觉领导者 13第二节 智算“护城河”：独一无二的“四合一”AI 母舰 14第三节 经验“护城河”：最懂智慧城市的 AI 企业 15第四节 多矩阵协同“护城河”：多元优质供给 15第五节 新模式“护城河”：挖掘未来超级金矿 16结语 17参考资料 1804目录05汽车产业是人类社会最伟大的产业之一。一个多世纪以来，从德法到美国，再到日韩现代化国家崛起无不伴随着汽车产业的发展壮大。改革开放以来，中国汽车产业实现从小到大，并在 2009 年成长为世界第一汽车大国，但没有掌握汽车核心技术，产品不具备世界竞争力，没有建立一个世界级品牌和世界级企业。在此背景下，中国抓住汽车产业百年局变之机，瞄准绿色化、智能化、网联化和共享化，推动“弯道超车”，由汽车大国向汽车强国转型。中国”三纵三横”技术路线布局下，成功抓住绿色化机遇，中国电动汽车实现快速崛起，赢下产业百年局变第一程竞赛。近年来，国家政策、市场主体研发重点正明显向智能化、网联化倾斜，中国力图在第二程竞赛中扩大产业优势。在此背景下，中国分两批在 16 座城市启动智慧城市基础设施建设与智能网联汽车协同发展（简称“双智”城市建设），推动车城网建设。这标志着中国在汽车百年局变中产业布局思路实现重大跃升。即更加强调“单车智能+车路协同”的技术路线，要建设道路和建筑的感知系统，打造“车城网”，构建“车、路、网、云”一体化城市“交通大脑”。展望未来，“双智”城市建设将推动中国智慧城市加速迭代，智能汽车产品更快商业化，社会资源配置优化，是新时代、新形势下推动产业转型、城市转型和社会转型的战略性安排。着眼当下，建设“双智”城市要做好车路协同，发挥好车城网的协同纽带作用。因为正是车城网的联通纽带作用，智慧城市和智能驾驶的无缝衔接得以实现，“双智”成为更具活力、多维互动的智能生态体，这是科技浪潮中的中国科技、中国智慧、中国方案给人类的新贡献。车城网建设的重点，是发挥好智能化软件的作用，尤其是让 AI 发挥好“双智”城市的基础要素作用。只有 AI 浸润到车城网乃至智慧城市的各细分领域，智能才有了依托，网联才能实现高效。换言之，AI 某种程度上定义了车路协同和车城网，深刻影响着“双智”的质量。令人欣喜的是，中国拥有全球领先的 AI 技术开发企业！中国拥有全球最为完备的汽车和信息通信产业链条！中国拥有全球瞩目的健全、成熟的汽车产业支持政策！中国拥有全球有史以来最大规模智慧城市建设的经验！中国拥有全球规模最大、增长最快、潜力最旺的绿色智能汽车市场！抓住汽车产业百年局变的第二程竞赛契机，中国不仅将实现智慧城市全面迭代升级，满足人民美好生活需要，还将在汽车新产业链条上，孕育出自主的世界级技术、世界级产品、世界级企业和世界级品牌，实现高质量发展。商汤绝影，很幸运参与其中，有信心做出贡献！前言06第一章 时代呼唤“双智”城市从 2012 年启动大规模试点算起，中国智慧城市已走过十个年头。智慧城市建设在推动中国城市面貌天翻地覆变化的同时，也暴露出传统智慧城市建设的一些短板和挑战。伴随新一轮科技革命浪潮不断深化，城市治理和生活需求的变化，新时代需要新的智慧城市。同时，技术变革推动汽车产业出现百年未有大变局，但单车智能的商业化落地进程滞后于社会需求的巨大期望。凡此种种，“双智”城市应运而生，成为破解传统智慧城市和单车智能的短板、挑战的时代之选。第一，重建设、轻运营，传统智慧城市建设事倍功半。我国启动大规模智慧城市建设之初，缺乏智慧城市建设经验积累。部分地区出现铺摊子式建设智慧城市情况，上项目、搞基建相对比较普遍，智慧城市建设上投入巨大。但是，由于前期规划不足，运营能力欠缺，智慧城市的实际运营并不如意。同时，部分智慧城市建设被不同政府部门以职能为边界，进行“碎片式”建设。这也导致部分智慧城市投入巨大，但后续运营效果不佳，产出、价值并未得到充分发挥。第二，重硬件、轻软件，持续遭遇迭代升级难题。智慧城市建设过程中，重建设“重”的更多是肉见可见的硬件设施。部分智慧城市建设在乎土建动工，重视灯杆、指示牌、电子眼、服务器、存储等建设。但是软件设施建设相对偏弱。这不仅导致城市建设的硬件设施无法充分发挥其应有作用，甚至容易出现智慧城市系统故障，或沦为“晒太阳工程”。同时，硬件设施升级费时费力费钱，软件升级不受重视，传统智慧城市很容易与技术、城市发展需求出现脱节，出现智慧城市不够智慧的情况。第三，数据格式不统一，平台标准不统一，“数据孤岛”待解。在终端数据方面，存在数据格式和传输协议不统一问题；平台非结构化数据多，数据理解难、可读性差，不容易共享。不同部门搭建的平台标准不统一，牵头单位、功能侧重、平台架构各有偏差，相互之间无法联通，且存在重复建设。总体而言，传统智慧城市建设下的信息化、智能化是撕裂的、碎片化的，“数据孤岛”问题比较突出。第四，经济面临“三重压力”，地方财政压力大增。尽管我国经济长期向好的基本面没有变，中国经济韧性好、潜力足、回旋余地大的基本特征没有改变，但是，世纪疫情冲击叠加俄乌战争，百年变局加速演进，外部环境更趋复杂严峻和不确定，我国经济发展面临需求收缩、供给冲击、预期转弱三重压力。经济下行压力下，我国宏观经济杠杆率预计将进一步上升，加之土地收入减少，部分城市将面临更大的财政压力。这也就意味着，政府财力支撑传统的智慧城市建设或升级路径将“心有余而力不足”，智慧城市迭代遭遇最现实挑战。第五，传统智慧城市建设大大增加碳足迹，与“双碳”战略背道而驰。传统智慧城市大大增加了碳排放，导致绿色发展不够绿色的问题。其一，传统智慧城市建设启动了较大规模的土建工程，以及铺摊子式大规模硬件安装，带来了大量的碳排放。其二，由于部门条块分割式的智慧城市建设，带来重复建设，进一步放大了资源投入以及碳排放强度。其三，传统智慧城市建设此前所使用的相关产品能耗强度已相对落后，其相对较大的碳排放强度也与绿色发展背道而驰。如果从碳排放的全生命周期来看，该三条维度下造成的碳排放规模将是一个巨大数字。第六，更多侧重政府治理，对居民需求挖掘不足。传统智慧城市建设，更侧重通过智慧的第一节 传统智慧城市六大挑战07伴随信息科技，尤其是人工智能发展，汽车正从传统的代步工具转型为移动智能空间。智能化，是新一代汽车最为典型的特征属性之一。伴随人工智能、大数据、云计算等技术的持续发展，汽车的智能化势必越来越高。当然，智能化是一个持续趋向更加智能的过程，不可能一蹴而就。同时，智能化汽车势必与外部环境产生更紧密的链接和互动。完全孤立的高度智能化汽车既是不现实的，也是不经济的，更是不符合社会发展需求的。在双智城市视角下，单车智能的三大现实发展境况，决定了深化智能汽车与智慧城市相融的大生态，建立车、路、云的高度协同是加快迈入智驾时代的大势所趋。第一，当前单车智能无法单独满足生产生活需要。当前，智能汽车商用化技术普遍处于 L2或 L2+级别，即辅助驾驶。这也就意味着智能汽车依然需要人的大量操作，还不能实现高度智能无人驾驶。例如，驾驶员还无法在驾驶过程中完全解放双手、双脚，安全的将精力用于处理与驾驶以外的其他事务。尤其是在恶劣天气或特殊路况下，更是如此。此外，即使单车L2级辅助驾驶，也依然存在单车感知存在盲区，对路况辨别出现错误的情况。如国外已发生几起因 L2 级自动驾驶识别道路状况错误而造成的交通事故。换言之，目前的 L2级单车智能只能起到辅助驾驶的作用，难以满足在开放场景下的生产生活驾驶需要。今天很多时候都在用终级目标来看待智能驾驶技术，希望它能达到最后炫酷的阶段，但实际会有很多成长的过程，当然成长过程中的阶段性价值也需要得到肯定。第二，高等级单车智能商业化依然面临技术、价格、政策挑战。L2 到 L3 的跨越，是单车智能质的飞跃。L3 级别意味着单车智能正式迈入自动驾驶。开启自动驾驶模式后，系统可以在绝大多数环境下实现接管车辆，执行加减速、拐弯、变道等操作。这也就意味着，驾驶员可以摆脱汽车驾驶的束缚，并把生命托付给了机器。因此，开放环境下的 L3 级别自动驾驶需要绝对安全可靠的性能和决策控制。同时，也需要更大量的研发及车辆感知决策软硬件投入。目前而言，L3 级及以上自动驾驶主要发生在特定场景下，开放环境下的无条件约束无人驾驶从技术、商业化、政策等层面而言，尚不具备大规模落地的条件。第三，智能汽车与城市互联，才能有助于解决一系列城市病。单车智能在实际驾驶中，将着眼于单车最便利或单车最佳驾驶方案。这也有意味着，单车智能存在智能单车存在“群体失智”的可能。单车最佳驾驶方案，甚至有可能沦为城市交通最差解决方案。这背后也就意味，仅仅靠单车智能无法确保一定实现交通安全全面升级，也无法在特大城市交通早晚高峰破解交通拥堵等问题。此外，单车智能无法在特大城市实现能源消耗、空气无法问题的极大缓解。总体上，单车智能即使进化到高级智能、自动化，也只有和城市实现互联互动，才能帮助城市破解交通拥堵、能源消耗浪费及空气污染等问题。第二节 单车智能的愿景与挑战感知、收集、分析、处理、决策，整合城市公共管理资源，提高城市社会治理的能力。例如，公安系统在智慧城市建设中，聚焦于城市安防；交通系统聚焦城市交通数据的收集，并部分应用。总体而言，政府主导电子政务管理模式的智慧城市建设思路，更多是提高城市治理水平和服务水平，但无法满足城市社会快速发展中迸发的多样化、细分的应用需求。08第二章“双智”城市的历史使命无论是从技术、资源还是生态层面，智慧城市和智能网联汽车的协同发展都是一种必然，也是“双智”落地、迭代的当前最优解。智能驾驶需要智慧城市提供充足的数字化、智能化基础设施，智慧城市也需要智能汽车作为智能信息收集、使用终端，提高相关设施利用率。正如全国政协经济委员会副主任苗圩所言，网联化是我国的优势所在，我们可以改变在西方国家将一切难题交给车企，通过车路协同、通过各级地方政府以及跨行业的合作来解决智能化汽车推进过程当中的一些问题。2021年5月，住房和城乡建设部与工业和信息化部共同确立北京、上海、广州、武汉、长沙、无锡 6 座城市为“双智”协同发展第一批试点城市；同年 12 月确立重庆、深圳、厦门、南京、济南、成都、合肥、沧州、芜湖、淄博 10 座城市为第二批“双智”试点城市。根据此前相关部委及专家学者表述，以及“双智”城市的实际布局试点来看，“双智”城市的建设任务主要聚焦于四点。第一，实现城市基础设施与车路协同相匹配的智能化升级，尤其提高路侧和车端智能感知、交互设备覆盖率。对试点城市部分道路等进行智能化改造，包括建设 5G 网络，安装计算、感知设备，提供定位和高精地图服务等，确保可以支撑自动驾驶汽车测试示范，又为非自动驾驶汽车智能化出行提供支持。第二，推动建设“双智”城市落地的核心平台：车城网。以城市信息模型（CIM）平台为基础，将城市的道路、市政、建筑、通信、感知、车辆等进行数字化，并接入统一平台进行管理，建立起全面感知和车城互联的超级智能网络系统。第三，推动新技术、新产业发展和应用。在“双智”建设中推动 5G、人工智能、自动驾驶、车路协同等新技术、新产业在智能网联交通、环卫、物流、出租车以及汽车产业后市场服务等方面的应用服务。第四，创新体制机制，鼓励多主体参与建设和运营。动员社会多方力量，各展所长，探索形成智能汽车与智慧城市协同发展的政策机制和商业模式。第一节“双智”城市建设的任务自确定第一批 6 座试点城市以来，“双智”城市建设已经落地一年多时间。尽管时间还不算很长，但试点城市已经取得了一些积极的成效、成绩。第一，推动了试点城市产业升级、经济发展和公共服务。通过城市、道路、车辆的智能化，带动了智能基础设施、通信设施、大数据、软件服务等相关产业发展，拉动了信息和出行消费。以北京亦庄为例，60 平方公里范围内实现 332 个数字化智能路口基础设施全覆盖，常态化开展测试和商业化服务的各类高级别自动驾驶车辆约 300 辆，累计发放乘用车号牌 147 张、无人车编码 86 个、卡车号牌 4 张，累计测试里程超过 400 万公里。示范区内已经开放自动驾驶出行服务商业化试点，累计服务人次超 8 万。无人零售、自动驾驶警务巡逻、微循环接驳和公园漫游车等场景已经走进市民身边，智能网联汽车与智慧城市场景深度融合创新。第二，提升了城市治理水平。“双智”试点广泛连接城市道路、交通、汽车、市政设施等，第二节“双智”城市建设的成绩实现多维度、多层次的城市运行管理服务数据汇聚，推动市政基础设施、城市环境、城市交通、城市防灾的智慧化管理。部分试点城市通过整合失去感知设备，构建全市物联感知体系，使城市管理部门能够及时预判、发现和处置城市中的突发情况。第三，缓解试点城市的“城市病”问题。智慧交通、智能公交、无人配送和自动驾驶出租车等应用的测试和落地推广，缓解了交通拥堵、安全事故、环境污染、停车难等问题，进一步提升了城市人居环境。例如，无锡实施车联网项目后，高峰期的交通效率提升 15%，交通安全事故减少 30%-40%，停车效率提升 35%-40%。长沙市对 2000 多台公交车实施智能化、网联化升级后，对应的居民出行时间平均缩短了 13.3%，高峰时段的准点率达到了 80%。无论是“双智”城市建设，还是“双智”核心平台车城网建设，都是一项复杂的系统性长期工程，还要各地继续探索城市和汽车实现协同发展的路径和方法，推动产业、城市和社会的高质量转型。预计“双智”城市未来将围绕四大任务，重点聚焦在五个发力点。第一，深化“双智”城市的试点，细化试点安排和推广示范应用。相关部门将指导试点城市统筹规划建设城市职能基础设施感知体系，明确车、路、城等各自的功能定位和职责分工；围绕智能公交、智能环卫、无人配送、智慧泊车，城市隧道积水预警、城市灾害预警、地下空间监测等推广示范应用；逐步完善“双智”城市标准体系，促进车城互联互通。第二，探索城市智慧基础设施建设运营新模式。用好城市已有部件和设备，建设可重复、兼容使用，可迭代更新的城市智能基础设施；完善投融资体制，鼓励社会资本参与智能基础设施的建设和运行；推动新材料、新工艺、新技术，通过技术创新降低智能基础设施建设成本。第三，完善车城网，推进车城数据的互联互通。通过建设架构统一、互联互通的车城网平台，实现对城市智能基础设施、感知设施和车辆的实时动态监测，更好的支持智能网联汽车的应用，推动提升城市的精细化管理水平；打通车城网平台与城市 CIM 平台的基础应用，实现城市动态数据和静态数据的融合，打造智慧城市的操作系统。第四，推动城市交通体系重构升级。相关部门将指导地方科学编制实施城市综合交通体系规划，统筹协调城市空间用地的布局与交通体系，明确城市道路交通体系的建设目标、实施规模和空间布局，加快规划建设快速干线交通、生活性集散交通和绿色慢行交通等三大交通系统。制定和修订城市三大交通系统建设、监测和评估的标准，以及城市道路基础设施的智能感知工业技术标准。第五，加大科技创新的力度。相关部门将围绕城市转型和高质量发展需要，推动建设一批城乡建设科技创新中心和创新实验室，加快包括智慧城市基础设施与智能网联汽车协同发展技术在内的一系列低碳化和数字化关键技术攻关，促进科技成果在城市加快转化和应用。第三节“双智”城市未来建设重点第四节“双智”城市经济发展与相关政策解析从“双智”城市的量级来看，涵盖了我国4座特大型城市北上广深、8座省会或副省级城市、4 座地级市。试点城市的构成充分体现了多元化，以期不同量级、不同侧重的试点能够带来更多可面向全国不同量级城市进行复制推广。从“双智”城市的地理分布来看，10座位于东部地区，4座位于中部地区，2座位于西部地区，充分体现了以东部发达地区为主，但同时兼顾中西部地区的布局谋划。09从“双智”城市的经济发展和政策实施来看，有 14 座城市 2021 年经济增速与全国平均增速（8.1%）持平或更快，显示出这些地区相对更为强劲的经济发展动力。同时，各试点也出台了一系列相关政策、举措，支持、推动“双智”城市建设。第三章 车城网赋能“双智”城市从“双智”城市的布局来看，车城网是该战略推进中的灵魂与核心事项。只有车城网建设取得进展，车路云图才能实现智能互联，“双智”才能真正融合并实现高效智能。概括而言，车城网的定义可以从狭义、广义两个层面来理解。狭义的车城网，是一套基于智能网联车辆“端边云”构建的 AI 感知协同智算赋能整体系统，是未来智慧城市、智慧交通高度依赖的一套超级智能操作控制系统。广义的车城网，是车路协同的实际落地中打造的一整套智能感知与决策的软硬件系统。它至少包含了四大部分：路侧和车端感知单元，提供存储、计算支撑的智算平台，V2X 交互系统，以及在此基础上开发的具体终端应用软硬件设施。车城网通过汇聚城市动静态数据，对数据进行统一分析处理，满足公共部门、私营部门和个人的需求，为智慧城市提供统一调度管理的数字底座。车城网，正如其名，是将车与城实现链接，并催生产业、社会、生态变革的一张超级智能网络。实现“双智”的前提是互联互通与高效智能的感知决策。互联互通和高效智能决策高度依赖于智能化的车城网；车侧、路侧感知设备只有链接了车城网，才能显示其价值。因此，某种意义上车城网定义了“双智”城市建设的进展，以及能实现何种程度的建设目标。可以说，车城网平台是发展核心，智能化基础设施和新型网络设施建设是发展基础，多层次、多场景应用是发展引擎。更具体而言，车城网将为“双智”城市建设，乃至社会转型发展带来四大方面的价值。第一，车城网构建新的产业链，推动经济转型升级。为满足“双智”城市需求，车城网构建起一套新的产业链体系，一些前沿、新兴领域将依托车城网实现市场拓展、产业快速发展，进而实现我国新旧动能加快切换。例如，激光雷达、毫米波雷达、智能路侧设备、软件服务、智算中心、人工智能等预计获得更快发展。第二，车城网完善公共治理，提高居民生活幸福指数。借助感知技术、互联互通技术和智第一节 车城网定义“双智”城市010能化基础设施构成的车城网，实现车与城、车与车间的广泛、全时互联，建立起一套立体的新型智能城市生活和交通系统。管理者对城市运行可以更高效、清晰的了解，居住者对了出行、生活的便利性得到满足，拥堵、污染等城市病极大得到缓解。第三，车城网推动技术创新和商业模式创新。“双智”城市建设将推动建立科技创新中心和创新实验室；车城网将带动路侧和车侧设备加快研发、迭代；软件服务业为满足车城网需要也需更多原创研发或二次技术开发。同时，车城网的投资、运营是多元参与，尤其是车城网的运行预计将由社会力量深入参与，预计将激发出大量新的商业运营模式。第四，车城网革新城市基建，破解城市基建财政包袱问题。车城网对传统路侧感知设备进行改造升级的同时，将大量使用车端感知设备。相较于路侧，车端设备带来的费用增长将相对偏低。这使得面临基建财政包袱的城市，也可以顺利推进“双智”城市建设。车城网的核心功能是链接和智能化决策，要实现这一核心功能，无论是车端、路端，还是云端，背后都需要人工智能技术的支撑。换言之，没有人工智能就没有真正意义上的车城网，某种意义上是人工智能定义了车城网。第一，路侧高度依赖人工智能。国家信息中心相关研究认为，“边缘智能”成为新的创新方向。“边缘智能”将克服大集中式数据中心普遍存在的功耗高、实时性低、带宽不足、数据传输安全性较低等问题，促进人工智能逐渐从云端向边缘侧嵌入端迁移，边缘智能成为人工智能新的突破点。通过在路侧布局边缘计算+人工智能，直接进行数据处理计算，结果给到云和终端，车城网实现了路口固定智能感知设备的低能耗、低延时、实时性的计算决策。第二，云端本身就是人工智能“大本营”。边缘计算更多是路侧和车端实现实时的低能耗计算、决策，但车城网大规模存储、计算还是依赖于超级智算中心。智算中心发挥着大规模存储、智算，以及智能模型生产、训练的作用。可以说，智算中心不仅是车城网得以运转的“超级大脑”，还是制造车城网智能集群的“母舰”。第三，单车智能的发展，更是以人工智能技术为基础的。汽车工业百年发展史，就是汽车从机械机器向电子产品演变的过程。SDV（软件定义汽车）已是行业共识，造车壁垒已由从前的上万个零部件拼合能力演变成将上亿行代码组合运行的能力软件在隐秘角落与硬件协作控制汽车运动。咨询公司麦肯锡预判，未来的汽车“超过 80%的变革来自电子电气架构和软件，机械部分只是软件的执行机构，在整车体系中，软件成本占比将从现在的 15%上升到 50-60%。发改委、网信办、工信部等 11 部门印发的智能汽车创新发展战略明确指出，智能汽车是指通过搭载先进传感器等装置，运用人工智能等新技术，具有自动驾驶功能，逐步成为智能移动空间和应用终端的新一代汽车。换言之，没有人工智能技术的引入，就没有智能汽车。此外，为了强化车端作为车城网智能终端的能力，部分企业已经在开始探索赋予汽车边缘计算的功能。例如，商汤绝影就和合作伙伴将具有边缘计算功能的移动 PRO 设备安装在了车端。第二节 AI 定义车城网第三节 车城网框架图景车城网的原型或基础来源于此前各地在智慧城市建设中发展起来的“城市大脑”，以及近年相关部门倡导建设的城市信息模型（CIM）平台。正是以 CIM 平台为基础，或遵照 CIM 理念，车城网从车、路两侧及城市原有数据库中汇集城市道路、交通、车辆、市政设施、地理信息在内的动静态数据，并用好云端智算能力，正在构建起一个体系化的“双智”城市“超级神经网络”。目前，业界在此理念、思路的基础上，谋划出方向一致，但略有差异的车城网发展全息图景。考虑到车城网尚处于发展初期，真正对企业、政府、个人更有参考价值的车城网发展全息图景的描述上，不应该求全、求细，而是让社会更清晰、简介的快速理解车城网的整体架构，从而011基于此，将车城网的全息图景概括为感知层、数据层、平台层、应用层四大部分，涵盖 12个单元的架构体系。感知层涵盖了车端感知设施、路侧感知设施、辅助感知设施（如遥感）。数据层涵盖三大感知设施所产生的数据，以及城市原有数据库中的数据。平台层涵盖提供存储、计算等服务的智算中心和边缘计算单元，V2X 为主的交互系统。应用层涵盖提供各种服务的终端应用软硬件，大体可分为公共治理与服务、个人服务、“三新”应用三类。其中，“三新”应用指新产业、新业态、新商业模式下的各种创新服务与应用。伴随车城网的发展，其将以车路城协同的最主要载体和实现形式，成长为未来城市中最重要的神经网络之一。但车城网的系统化构建和落地，不可能一蹴而就。在此过程中，车城网建设高度依赖于两大系统的构建或接入。其一，智算中心。智算中心是车城网得以运转的“超级大脑”，是制造车城网智能集群的“母舰”。没有智算中心，车城网就只能是功能不达标的局域网，甚至不能称之为网。其二，多元数据的接入。驱动智慧城市的底层“燃料”是数据，驱动汽车智能化得以实现的“燃料”也是数据，智算中心的运行同样基于数据。因此，人工智能定义车城网，而数据则定义了人工智能应用场景的“体感”。因此，根据所能接入的数据范围及提供的服务划分，车城网的发展可能大致分为四个阶段。车城网 1.0：接入城市重点线路公交车或巡逻车、城市重要路口的影像数据，主要提供基础的城市交通管理和运行智能辅助，交通网沿线路政情况监测等服务。车城网 2.0：接入智算中心，并配备相对丰富的边缘计算设施，城市绝大多数公交车及部分出租车、城市绝大多数路口的影像数据入网，提供更精准、丰富的城市交通管理和运行智能辅助，交通网沿线路政情况监测等服务，并探索开拓汽车后市场新业态。车城网 3.0：建立或接入满足基本需求的智算中心和边缘计算设施，接入城市绝大多数公共交通车辆、城市全部路口数据，L2+智能汽车普及化并探索私人汽车入网，成为城市治理和第四节 车城网“进阶之路”012对其作用和发展方向有快速的认知。居民生活基础网络设施，提供智慧交通、市政、公安、应急等服务，并开拓包括汽车增值服务、汽车保险在内的多元新业态服务。车城网 4.0：具有完备的智算中心、边缘计算设施，接入城市可接入的全部车端数据、路侧数据和城市原有数据库数据，L3 级以上汽车普及化，满足政府和居民全时空服务需求，成为全新智慧城市的中枢神经，并培育出多样化新型商业场景，并实现规模化、商业化运行。第四章 商汤绝影车路协同五条“护城河”车路协同正吸引大量的企业入局、布局。尤其是作为车路协同核心的车城网，受到市场主体的追捧，并希望尽快形成竞争优势。目前参与车路协同（车城网）的市场主体主要分为两类：一类是重点布局智能汽车，进而切入车城网领域的市场主体；一类是重点布局新型基础设施，进而切入车城网领域的市场主体。作为全球领先的人工智能企业，商汤绝影布局车路协同，发力车城网建设，是众多市场主体中的一个全新参与类型。尤其是基于商汤的成长路径和创新基因，商汤绝影以多元优势，提出更具创新性、时代性、生命力的车路协同（车城网）产品，更容易在“双智”时代形成竞争“护城河”。车路协同作为汽车智能化、网联化的重要路径之一，其落地、应用高度依赖人工智能等前沿技术支撑。商汤科技作为亚洲最大的人工智能企业，在包括计算机视觉在内的诸多领域具有明显优势，在市场竞争中形成了难以逾越的技术“护城河”。一方面，商汤科技在人工智能上的技术优势广受认可，具有绝对技术、市场、品牌统治力。作为一家从高校中成长起来的科技型企业，商汤科技始终坚持原创，在科技创新上处于有利位置。具体而言，商汤科技在世界三大计算机视觉会议（CVPR、ICCV、ECCV）上发表的研究论文数量（超过 500 篇）排名第一。其中，2022 年 ECCV 会议上，商汤及联合实验室斩获 70 篇论文，入选论文聚焦解决自动驾驶、计算摄影、视频理解与分析、迁移学习、多模态等前沿研究和应用痛点。商汤科技拥有世界上最大的计算机视觉模型（超过 320 亿个参数）。商汤科技拥有超 10000 项专利(授予和已申请)，其中 88%为发明专利。商汤科技在计算机视觉上的领先优势得到市场、政府的认可。2016 年商汤科技与本田达成合作，并于 2017 年签署长期(5 年)合作协议,共研 L4 自动驾驶技术。其中,商汤科技提供视觉感知技术以及用于自动驾驶的芯片和嵌入式系统。当时，商汤科技成为了亚洲首个与全球前五大车企品牌合作开发自动驾驶技术的人工智能企业。2018 年 9 月，中国科技部正式宣布，依托商汤科技建设智能视觉国家新一代人工智能开放创新平台。商汤科技成为第五大国家人工智能开放创新平台。另一方面，商汤科技建立起核心技术自主可控的科技创新发展体系，践行科技自立自强。具体而言，作为人工智能企业，商汤科技坚持原创，拥有超过 4000 名人工智能工程师，在人工智能算法上持续加大开发研究。自建平台是实现算法领先的基础，商汤科技为此自建原创深度学习训练框架 SenseParrots。商汤科技还推出了开源的工业级深度学习推理引擎 OpenPPL。此外，商汤科技在包括智能驾驶在内所需的人工智能芯片上也在持续进行自主开发。在此基础上，商汤科技车路协同技术“护城河”宽不可越。车路协同对人工智能视觉分析算法提出了更高的要求，车辆目标检测、行人目标检测、占道目标检测、交通事件检测、车辆视频结构化均需要大量的定制算法开发来完成，商汤科技“计算机视觉算法+智算中心超大算力”优势正好有用武之地。第一节 技术“护城河”：全球智能视觉领导者013商汤科技通过人工智能视觉分析、云计算、边缘计算，赋能车城网，使得车端和城侧能实时感知道路的运行情况，比如道路交通是否拥堵、路面是否有遗洒物品、是否有行人穿越等路况信息。这些实时数据，一方面可以为红路灯信号控制、可变车道控制等系统赋能；另一方面，通过将数据结果与车共享，从而增加车辆通行效率和安全性。另外，车端作为一个新的数据入口，为市政部门更好的了解城市提供了新的“城市智眼”。具体而言，Matrix 车路协同智算平台致力于打造行业领先的车路协同云端数据底座及能力中台，高效赋能车路协同及“双智”城市各类应用场景。Matrix 智算平台以商汤原创 AI 算法为核心，基于车路协同、交通计算、AI 创新三大引擎，可提供车侧/路侧设备统一接入管理、动静态数据接入及全息感知、交通参与者轨迹分析还原、全域交通认知决策、在线算法训练迭代五大类能力和价值，为车路协同示范区及“双智”城市交通数字化、网络化、智慧化管理提供平台层解决方案。V2X-I 车城网系统是一套基于网联车辆“端边云”构建的城市移动智能感知系统。可以对车路协同系统中的道路管养、事件预警等多种场景进行 AI 赋能。商汤的业务合作伙伴可以将车辆拍摄的视频和图片上传到云平台，通过分析视频中的事件，将事件结果推送到合作伙伴的业务系统，为合作伙伴提供运营支撑。第二节 智算“护城河”：独一无二的“四合一”AI 母舰场景驱动是商汤科技对 AI 商业化的核心理解。无论是单车智能，还是车路协同，都有赖于人工智能在不同驾驶场景下的精确感知、分析、决策。依托大算力大模型大数据三位一体和数据闭环体系，商汤科技持续低成本高效率实现模型迭代，赋能车路协同、自动驾驶。目前，基于商汤科技 AI 大装置所具备的 AI 规模化生产能力，商汤绝影储备了丰富的长尾感知场景库。商汤绝影的算法能够支持雨/雪/雾/尘等极端的感知场景，也包括各种遮挡/截断/异形车等困难样本以及各类针对通用障碍物的检测。在使用商汤绝影的感知方案时，它作为整个汽车的眼睛，除了能够理解各类型场景，还能理解场景中各类小样本事件，帮助汽车整体驾驶系统更加安全稳定。第一，未雨绸缪，先行布局大模型路线。商汤科技于 2018 年就在大模型路线做布局，并通过各个行业的大数据和核心训练任务，打造了 320 亿参数的基模型。在此基础上，商汤科技通过细分行业的小样本数据，能够在不牺牲精度的前提下，更加高效低成本的迭代出解决特定任务、细分领域的场景化模型。第二，构建具有全球竞争力的大算力。智能汽车本身数据量惊人，大模型对算力的消耗也远高于摩尔定律。依靠大型智算中心支持，可以实现大规模的模型训练、验证、推理，提高研发效率，实现汽车智能化不断迭代。商汤科技耗资 56 亿元人民币，在上海临港建设的 AIDC 算力高达 3740P（每秒千万亿次浮点运算）。有了大算力加持，包括智能驾驶在内的模型迭代速度也得到快速提升，1 天内可以处理 2.36 万年的视频数据，模型迭代效率提高 300 倍。第三，以丰富的数据总量为支撑。数据是AI时代的重要生产力，也是智能汽车不断进化的“燃料”。商汤绝影数据主要来自两方面：一方面来自规模化 L2+量产数据；一方面来自 L4 自动驾驶车辆数据。目前，商汤绝影已经累积 600TB 标注数据，50 万道路场景数据，10 万测试用例，数据总量还在不断刷新。第四，商汤绝影搭建数据闭环赋能引擎，实现数据全链条全流程处理。依托 AI 大装置的算力支撑及全系工具链加持，商汤科技创新打造 SenseAuto Empower 绝影赋能引擎，构建智能汽车行业的创新底座。横向，它能够提供开放感知平台，内嵌商汤科技领先的通用视觉感知能力；纵向，它可提供全栈开发能力，开放的算法工具箱、数据管理、回灌和仿真评测系统等工具链，更将助力打造“研发-测试-优化”高效闭环。依托 AI 大装置和 SenseAuto Empower 绝影赋014能引擎，商汤更进一步发挥跨行业赋能经验优势，给汽车领域带来更具想象力的创新应用。015第三节 经验“护城河”：最懂智慧城市的 AI 企业城市是车的舞台。无论通过单车智能还是车与路的协同智能，都需要对城市进行充分的了解和感知。与新入局者相比，商汤在智慧城市领域有丰富的建设经验，更清楚如何满足新需求、破解老问题；商汤绝影车路协同更懂得如何构建技术价值闭环，真正让技术转换为智慧交通应用。2014 年，商汤科技创始人汤晓鸥领导的香港中文大学多媒体实验室，首次开发出识别准确率超过人眼的生物特征识别算法。同年，商汤科技成立，并首先在智慧城市领域大放异彩。过去 8 年中，商汤科技成长为亚洲地区最大的服务智慧城市建设的人工智能企业。商汤科技人工智能软件产品已部署在超过 140 个城市，涵盖京津冀、长三角、粤港澳三大城市群，32个省级行政单位。其中，超过 15 个城市是超千万人口的超大城市。同时，商汤科技早在 2016年就已经开始在汽车智能化、网联化方面开始部署，并获得世界头部车企的技术认可，也积累了大量经验和成果。可以说，在丰富的智慧城市建设中，商汤科技成长为最懂智慧城市的AI企业。这为商汤科技开拓车路协同业务构建了一条经验“护城河”。在此基础上，通过商汤无人驾驶接驳小巴、路端设备以及原创的云端交通分析技术等，商汤绝影将与智慧交通领域的各类合作方一起，共同打造出智慧交通整体“车、路、云”解决方案。其中，SenseAuto V2X-E MEC 商汤绝影车路协同-智能 MEC 产品面向先导区与示范区业主、集成商等客户，在车路协同、智能交通、智能港口、智慧机场、智慧园区等场景下，采用商汤科技最新的高精度算法，基于边缘计算的架构，提供一套满足各场景要求的，集车路协同 V2I应用、交通事件检测、交通参与者分析、交通参数提取、雷视融合等能力于一体的高性能、低成本的路侧边缘分析人工智能节点。未来，伴随“双智”建设深入，商汤科技的智慧城市建设经验“护城河”将持续发挥作用，为智慧城市与智能驾驶融合发展提供经验指导，在战略布局、技术路线等方面为合作伙伴提供协助和支持。第四节 智驾矩阵“护城河”：智能、网联下的多元布局智能化、网联化大趋势下，汽车与整座城市的联动更为密切，汽车产业链进一步重塑，如何在新的产业链条上围绕核心变化，形成智能驾驶业务矩阵，将更有利于企业形成竞争“护城河”。即使是从车路协同的角度而言，其成功落地也有赖于更智能的车和更智能的路，并实现两者网联。从智能化来讲，一方面汽车无限趋近于自动驾驶，另一方面汽车座舱系统日益智能化。从网联化来讲，一方面是车与车的互联，另一方面是车与城的互联。因此，商汤绝影通过五年打磨，以 AI 大装置为基石，以 SenseAuto Empower 绝影赋能引擎为底座，形成了由 SenseAuto Pilot 绝影智能驾驶解决方案、SenseAuto Cabin 绝影智能车舱解决方案以及 SenseAuto Connect 绝影路云感知平台三大方案共同构成智驾矩阵体系，进而协同生态伙伴，加速实现“聪明的车”与“智慧的路”，同时赋能更多创新应用场景。既能实现单车智能，又能提高座舱智能化，还可以提供车路协同系列产品，商汤绝影体系化、多元布局，已经形成智驾矩阵“护城河”。既懂车，又懂路，还懂城，强化了商汤绝影复合型竞争优势。得益于智能化发展，汽车产业壁垒从此前上万个零部件生产、组合能力变成上亿行代码组合运行能力。与之对应，汽车价值变现的终点转变成为起点，行业盈利模式亦由此颠覆。考虑到车路协同（车城网）在不同发展阶段的实际需求，商汤绝影探索汽车后市场的价值挖掘新商业模式，首先考虑到在公共基础设施价值挖掘中的新商业模式。例如，SenseAuto V2X-I Comet 商汤绝影车路协同-智能公交系统，旨在向城市公交车运营方提供支持百万级离线比对的公交刷脸乘车系统。具体而言，该系统由商汤公交云的API服务、部署在公交车辆上的智能公交刷脸乘车一体机以及商汤自营 App“颜易行”构成。该产品的商业价值至少体现在三点：第一，提升通行体验。利用人脸的生物特征作为乘车凭证，节省了各类卡证和手机的携带、出示，出行更加便捷、环保，电子化支付手段更加彻底。第二，杜绝优惠票种冒用。人脸特征具有无法复制的特点，通过刷脸乘车有效杜绝免费票、优惠票的冒用，减少票损，净化社会风气。第三，探索建立新流