尚进博士表示，智能驾驶是人工智能技术的最大
应用领域，对其技术的研究离不开智能驾驶的量产落地，而智能驾驶操作系统是落地产品的核心。“硬件趋同、软件定义、数据驱动”已成为智能网联汽车发展共识，智能驾驶操作系统也是软件定义和车辆数字化的关键。
他认为，智能汽车操作系统作为支撑主机厂定制应用开发的汽车基础软件，需要平台化支持不同芯片架构，并具备高实时、高可靠、高扩展、高安全特性。针对自动驾驶量产过程中遇到的诸多挑战，他着重谈了国汽智控应对系统实时性、安全性要求以及AI算法等问题的量产解决方案。
首先，系统实时性仍然是自动驾驶OS的关键，车控系统更强调确定性、实时性和低时延。以感知为例，国汽智控基于大规模数据处理、系统平台化支持异构多芯片架构、强大的数据流编排部署调度以及实时域、管理域、安全域等多域分离解决方案，实现了车载OS在统一的软件架构下应对不同驾驶场景的低延迟问题。
其次，是系统的安全问题，包括功能安全和数据安全。面对应用场景复杂多变、AI算法的不确定性、功能复杂以及开源代码等等给功能安全带来的挑战，尚进博士认为，应该在继承传统安全经验的同时不断推陈出新，包括建立冗余架构，不仅涵盖AI模型冗余，还包括系统的多级冗余、安全保底功能、失效监测及处理等等，实现车规级的自动驾驶OS落地。
伴随汽车产业在智能化方向的不断深入，数据安全也逐渐被行业所关注。尚进博士强调，数据安全想要做好，一定是和自动驾驶OS相耦合的。国汽智控最新发布的智能汽车数据安全产品ICVSEC 2.5，支持数据防护和隐私保护两大核心功能，可实现灵活部署，既可以是OS的一部分，也可以通过硬件、软件SDK等多形态提供服务，具有车规级、可落地、可扩展、支持法规、引领行业、自主研发、技术先进等特点。
谈到复杂工况的长尾场景、低成本高性价比方案以及大规模多任务部署等对AI算法带来的挑战，尚进博士表示，国汽智控ICVOS支持高效的数据闭环服务和软硬件支持系统，支持算法和功能的快速敏捷迭代；通过车规级低成本SoC部署和高效的矩阵计算资源调度等，有效改善自动驾驶OS在AI算法层面带来的挑战。
此外，尚进博士还分享了基于国汽智控智能汽车操作系统的自动驾驶量产产业实践案例，国汽智控通过与主机厂联合定义、联合开发，基于灵活多样的合作模式，助力主机厂实现对核心技术和产品的自主可控。
7月5日-7月8日，全国信标委人工智能分委会通过线上召开第一届第二次全体会议，会议重点围绕自动驾驶、人工智能可信赖、大规模预训练模型、计算机视觉、人工智能芯片与系统等领域，交流人工智能技术、产品、行业解决方案及标准化工作情况。
