2022年9月21日，“GTM2022-车路协同产业线上论坛”正式举办。
本场论坛是由亿欧汽车主办的GTM2022年度主题论坛之一，主要将目光聚焦在中国车路协同产业，与产业链上下游的企业代表、专家学者、投资机构等共探智慧交通领域的发展机遇。
本场车路协同产业线上论坛，亿欧汽车邀请到商汤科技车路协同商务副总裁陈治华作为演讲嘉宾。在演讲中，陈治华就智能汽车产业规模化落地、车路协同示范先行以及双智融合创新发展等方面发表了自己的观点。
智能汽车产业需要得到阶段性肯定
陈治华表示，人们经常终级目标看待智能驾驶技术，但实际会有很多成长的过程，成长过程中的阶段性价值同样需要得到肯定。。
以下是演讲实录：
我代表商汤科技分享一些看法。今天非常高兴能够与大家一起参加亿欧汽车的车路协同线上峰会。
提升城市基础建设水平，加快智能网联汽车产业发展其实已经成为今天双智城市的发展目标。今天借这样的开放平台，我想从车路协同示范先行、"双智"融合创新发展的角度，聚焦产业成长之路分享我的一些看法，如有不对的地方请大家多多指正。
前几天，我跟儿子看了一部电影叫《芬奇》，这个故事发生在世界末日。由于受到长期辐射，主人公出现了病变。他有一只爱犬，为了照顾爱犬，主人公发明了一个叫Jeff的机器人。当时有一场风暴将在24小时内卷来，他们要前往旧金山，在路上机器人Jeff觉得芬奇开车的技术很酷，就学习他的驾驶技术，而且趁他不注意的时候开车模仿他，还撞到其他的汽车。它学车主要是因为觉得芬奇驾车很炫酷的老司机范，后来经过一路的艰辛，最后它真的掌握了驾驶的技术。
今天，整个智能汽车也在这样的成长之路上。我们今天讲车路协同、双智城市，本质上也是推动我们的产业成长。我一直在想，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，成长过程中的阶段性价值也需要得到肯定，这是我今天简要的主题分享。
上次在分享会上，我讲到智能汽车产业的引爆点，一直在想未来智能汽车产业什么时候引爆，是三年、五年还是更长的时间？我想是不是要具备单车智能的汽车数量足够，亿级的车辆上市，同时也要跟车路协同规模化历程覆盖相结合。
回顾商汤一路走来，我们也经过将近5-6年。从2017年开始，我们做自动驾驶软件，现在定点车型已经有60多款，未来5年也将有超过2000万辆车搭载商汤的自动驾驶软件。
从去年我们推出车路协同系统，解决单车智能所不能解决的问题，尤其在全局视野里不能解决的问题，比如电影里Jeff就能知道城市道路、桥梁的精确情况，甚至连桥梁上的每一颗螺丝、每个地方的高度它都知道。这些确实需要协同智能推动，帮助单车智能解决的问题。
大家都认为智能汽车是万亿级产业，但如何成长，把万亿级产业逐渐进行规模化落地，我想回到今天的分享主题。车路协同示范先行和双智融合创新发展，是不是创新和示范也是推动规模化产业的其中一条路。
我今天谈的创新，是基于不同场景的数据。这些数据能够帮助汽车获取每一项技能，就像Jeff一样，它在不同城市的场景里，获得克服所有困难的技能，这些技能全部获得才可能使他成长为一个"老司机"。因为车是跑在城市里的，这里的示范我认为更多是一种验证，我的车获得了这项技能要验证它，每验证一项就就真正具备了一项，所有的验证都通过了，智能汽车产业就真的规模化发展了，所以我们这条路确实是比较长的路，它是发展之路也是成长之路。
车与城市发展应当融合共进
城市是车的舞台。汽车若想实现与城市间的协同智能，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。
陈治华表示，场景的复杂性和数据的多元性是智能汽车发展面临的困境，也是突破口。通过今天的算力、场景、数据的融合创新，汽车有望通过数字化获得进一步赋能。
以下是演讲实录：
回到双智城市，城市对车来讲就是舞台。刚才我提到智能机器人，也是自动驾驶汽车对城市数据的理解。我觉得未来一定要装载到自动驾驶的车辆系统里去，不管通过协同智能，还是通过单车智能和协同智能的融合，了解和感知这座城市很重要。
未来城市的数字化，首先是为汽车赋能。同时也是提升车的技能，这样才能帮助汽车和城市实现很好的融合。
今天讲车城融合，包括双智，我自己的看法是我们不应该有二元对立的想法，应该是互相尊重、包容，促进。城市会促进智能汽车的发展，智能汽车在城市里穿梭也会采集、感知、理解这座城市，便于我们更好地规划这座城市，未来适应智能汽车发展的需要。我们的城市也在成长，它要成为未来之城，我想智能汽车一定在里面承担起非常重要的角色。
谈到城市融合发展，我们有这么多城市的场景，也讲了这么多数据，也离不开城市的计算中心。计算中心也是整个的算力和数据底座。
传统讲超算其实忽略了数据和场景，没有更多考虑数据和场景对超算的意义。也就是说，我们有了这样的算力但却不知道干什么，或会真正对产业的发展赋能发挥非常直接的作用。正是因为这点，商汤科技也打造自己在亚洲最大的算力中心，未来如果建成，会超过5000P的算力，用来实现低成本、规模化和高效率的人工智能计算。
智能汽车本身数据的量很惊人，只有通过大的算力中心，才能实现大规模的模型训练、验证、推理，提高研发效率，最后让汽车不断解锁技能。
今天，整个智能汽车面临的困境很大原因在于我们需要面对的场景太复杂、需要的场景数据也很复杂，智能汽车要解锁的每项技能太多。我们今天有算力，有场景、数据，共同推动融合创新，我想这里的融合，就是算力、数据和场景的融合。
回到数据创新，有了这样的属性，数据场景谈创新发展。今天商汤也是在这样的场景下发布了4万多个模型，也是源于这样的融合发展。
场景驱动是AI商业化的出发点
场景驱动是商汤科技对AI商业化的核心理解，而示范先行是其法宝和杀手锏。
陈治华表示，人们处在共生的系统中，因此智能汽车只有解决商业模式的问题，而非像今天这样依赖补贴生存，才能够推动规模化发展。商业落地是每一个汽车人未来要解决的核心问题。
以下是演讲实录：
我加入商汤是2016年，2016年走来，场景驱动是我们对AI商业化的核心理解。上次我讲到人工智能和传统互联网，还是有差异和禀赋的不同。传统的互联网相对短链条，实现一个产品的周期比较短，比如从产品经理思考一个产品，到最后我们把它规模化生产推广，整个链条比较短；人工智能的产品链条就很长，因为它首先不是产品经理思考的问题，而是研究员思考的问题，从怎么用算法的方式解决这个问题开始。
如果算法不能解决这个问题，也就没有后面所有的工作。算法要解决问题就一定要经历大量的数据训练。我们要理解，人工智能长链条的成长之路是不断迭代的。
之前我们把算法方借鉴智能驾驶的级别分L1、L2-L5，每一个级别对应可以适应多大规模的数据量，可以在什么样的场景下适用。一个算法很难讲在各种复杂场景下都能够适应，这个需要成长，也需要我们不断创新和发展。
通过了这么多年的发展，通过算力中心底座，也一直往上走，通过自动驾驶软件跟各大车企合作，再到自动驾驶小巴、无人清扫车这样的智能车辆在城市里应用起来，再到今天车路协同系统为单车智能赋能，解决单车智能所不能解决的问题。我们取得成绩的背后，确实深感成长之路的艰辛。
这是我们通过算法，逐步走到产品、应用，再走到解决方案，从而构建云、车、路的完整产品体系，才能为客户提供较好的解决方案。
我觉得创新离不开城市，我们有四个字叫场景驱动。而示范先行也是我们的法宝和杀手锏。
所有的技术，如果没有在示范区解锁，那么如何认证你掌握了这项技术？一项技术从研发到真正可用，一定还有工程问题。在道路示范使用时，很多的工程问题都暴露出来了，比如我们最早推出的自动驾驶小巴，当它在城市正常化运营的时候，还有许许多多的问题都需要一项一项解锁，这个示范带来的不只是示范，本质上是把研发和研究放到场景里打磨，到场景里提升系统，解锁这项技能。
我们在自动驾驶、车城协同方面做了非常多的研究，后续也希望跟各大合作伙伴共同研究新的问题，共同推动产业发展。
这里分享一下我们在上海的体验。今年8月份，我们在上海做了市民开放日的体验。我感受到，行业里的人认为自动驾驶已经有了认知，不觉得新鲜，但很多的市民从上海市中心坐60-70公里的车，到示范区体验。也就是说，很多的市民并没有对自动驾驶的车辆进行体验。上次参加上海立法讨论的时候，也谈到这个话题，我们今天应该针对不同场景制定不同的规范，提升社会的接受度。
智能驾驶车辆就算还处在8岁、10岁水平时，也可以做一些事情，就像小孩一样，他也可以下楼拿包裹、外卖。我们开玩笑说，如果在开放道路上还不能行走，是不是能在公园、景区当成小火车让市民体验.它的好处在于,可以让民众感受这样的新技术，为未来车辆规模化上线做好铺垫。否则，很多人还是不了解自动驾驶，尤其对安全性很担忧。希望这些试点可以推动智能汽车商业化落地和运营。
最后，回到智能汽车的生态聚集。汽车是一个大生态，因为它是产业，我一直觉得智能汽车产业会有更多的生态，因为它涉及到技术方方面面，甚至会和更多的技术进行结合，包括自身跟元宇宙的结合都是非常好的尝试。也希望未来跟行业内外的企业进行深度结合，在标准、运营模式、商业模式层面共同推动智能汽车发展。
我们处在共生的系统里，智能汽车一定要解决商业模式的问题，而不只是像今天这样，依赖补贴生存。商业落地也是每一个汽车人未来要解决的核心问题，这样才能够推动规模化发展。
最后，我还是以智能汽车《芬奇》电影的最后一张照片结尾。我非常喜欢这张照片，因为它表达了很舒服的感觉，就是车和人的协同。我想今天，我们不仅是车路的协同，还有车城的协同，我相信未来的车、城还有人都是在不断成长的，我们会互相影响，我们的车会影响我们的城，我们的城也会影响我们的车，我们的车和人也会互相影响，最后实现智能驾驶规模化。
所以今天在看待智能汽车的时候，不能用上帝的视角看待它，应该非常平等和互相尊重。人有很多的缺点，比如疾病、疲劳，是我们不可战胜的，但车是可以战胜的，我们应该对智能驾驶非常的尊重、包容、促进，最后才能够实现智能汽车驾驶美好的未来，这就是我今天分享的内容，谢谢大家！
