从德国工程师卡尔本茨完成首台样车的搭建到第一台可供出售的汽车，奔驰用了两年；从单个生产到流水线大批量标准化生产，福特用了10年；再看量产级的智能驾驶，从早期的L0到现在的L3，我们却走了数十年。

不过即便是这样，当下的智能驾驶体验依旧充斥着不完美，抛开AI核心对复杂场景识别准确度不谈，仅是架构化和程式化的ADAS功能如何与实际使用完美契合，就已经成为横在大多数车企和研究机构面前的鸿沟。那么，究竟怎样的出行，才称得上是智能？真正意义上的智能驾驶，距离我们又还有多远？

何为智能驾驶，智能驾驶的核心又是什么？

或许，在大多数消费者的印象中，智能驾驶还停留在ACC自适应巡航、车道保持以及主动变道等功能层级上。然而，现阶段的智能驾驶功能只能算是高级别“辅助驾驶”，与理想的“智能”程度还有不小距离。那么，真正意义上的智能驾驶到底是什么？什么才是智能驾驶绝对的核心呢？

在笔者看来，纯粹的智能驾驶应当让用户完全脱离驾驶，只需坐在驾驶座上，让车辆自主完成整个出行。甚至是在紧急场景下，AI核心也可以在车载库或云端找到冗余方案。这样一来，出行就仅仅只是出行，来自用户的输入，仅需起点A和终点B。

但是，这并不代表过程不再是关键。在出行中，尽可能缩短出行时间的路径规划、途中躲避拥堵改变路线以及预测其他车辆行人在未来一段时间内的状态，并作出相应的变道或调整等等，同样至关重要。毕竟，科技出现的初衷便是为人类而服务，缺少质感和体验，科技的价值也就无从谈起了。

如何做到纯粹的智能驾驶？或者说，智能驾驶绝对的核心是什么？在笔者看来，真正意义上的智能驾驶的实现离不开下面五大核心：5G高速车联网、高精度传感器、精准GPS及惯导定位、AI自主学习决策、进阶的人机交互技术。

在这五大核心中，5G车联网可以调用云计算弥补车载SoC算力和迭代的不足；由高清摄像头及激光雷达组成的高精度传感器可进行精准的场景识别；GPS和惯导系统则是满足路径规划和躲避拥堵的需求；AI学习决策是对场景判定和冗余操控的在线升级优化；人性化的使用体验则是由进阶的人机交互技术来实现。可以说，想要达到真正意义上的智能驾驶，这五大技术缺一不可。

初创而来的智己，又将会带来怎样的颠覆？

起初，智能驾驶仅仅是汽车厂商及其科研团队需要深耕的领域，不过，随着学科边界的模糊化和出行的不断进阶，已经完成深度学习的互联网精英开始切入到这个细分领域。至此，智能驾驶被予以前所未有的关注和强大发展动力。

无独有偶，在“人工智能时代”浪潮席卷国内消费级汽车市场的背景下，互联网巨头阿里、汽车行业巨擘上汽以及浦东新区联合创立了智己汽车，“智能出行时代变革的实现者”成为“智己”对“自己”的定义。那么，在真正意义上的智能驾驶领域，智己汽车又将带来怎样的颠覆和变革呢？显然，从用户角度出发，才是亘古不变最正确的方向。

1.DoortoDoor，通勤路上“零接管”

正如开篇所言，想要实现纯粹的智能驾驶，就要让起点A和终点B成为用户唯一的输入。为此，智己汽车提出DoortoDoor的全行程自动驾驶概念，并计划在2021年底在部分路段实现功能的落地。届时，出行之前预定行车起点和终点，打开车门即是出行的开端，再次打开车门就已经完成通勤的全过程。途中或是休息或是“充电”，唯独驾驶是最不需要操心的事。

2.繁华商圈实现“自动代客泊车”

从整体上来看，“途中”还仅仅是出行的一部分，两端的泊入泊出，显然也是多数用户经常遇到的难题。在这方面，智己汽车提出的智能泊车系统与常规的AutoParkingAssist概念显然具备进阶效果。用户在下车之后，仅需通过手机APP上的控制，一键即可让车辆寻找车位并自动完成泊入；泊出阶段同样相同，只需发出指令，车辆即可到指定位置等待用户。而这个功能的实现，将率先在2021年一线城市特选繁华商圈直击停车痛点，在未来，也将会向更大的商超范围进行扩展。

看似场景相对简单，但如果将这两个场景无限放大，你会发现，在这两个关键模式下，所有的出行需求都可以被完美覆盖。上班通勤、下班Shopping、周末城郊出游、抑或是小长假的城际旅行，给出目的地，就是用户需要做的全部。而过程中或是等红灯、或是变道、或是上高速、或是泊车入位，这些统统交给智能驾驶便好。

灵感与硬件的结合，智己汽车又能有怎样的解决方案？

灵感和创意往往只是浮于表象，如何落地，才是横在所有车企和产业链面前的鸿沟，即便是起点在百亿级的智己汽车也不例外。为了不让真正意义上的智能驾驶停留在PPT，融合全产业链的优势就成为唯一的方案，也只有如此，才能满足智能驾驶领域五大核心的要求。

5G高速车联网：得益于阿里在云计算和IOT物联网领域的优势，智己的这套方案将以5G通信技术作为一切互联的基础，上/下行1Gbps的网联速度足以在短时间内调用云端算力优势和丰富数据库，为车端的决策处理层做冗余保护和在线优化，让整个出行质感更加人性化。

高感知冗余的传感器布置方案：在智能驾驶系统的感知层，智己汽车提出了由12+1+2共15个高清摄像头组成的视觉感知方案，无死角捕获车辆行驶场景。同时在车身上布置有5个不同测距的毫米波雷达及12个短距超声波雷达，即便是在视觉感知较差的夜间，依旧能有出色的辨识能力。

值得一提的是，在LiDAR（激光雷达）还未能普及的当下，智己汽车提出了将智能决策算法和感知硬件结构的决策层架构，即算法提出需求，感知硬件提供场景识别，两者互不干扰，独立工作。在未来，一旦激光雷达进入商业化量产成熟期，这套具备LiDAR扩展功能的方案具备立即升级兼容的能力。

精准定位：车端实现高精度定位已经相对成熟，高成本GPS和低成本的IMU惯导系统已经有长时间的应用。不过，在阿里携高精地图加入之后，视觉识别也被赋予了定位的能力。以特定地点特有的环境表征，打通智能驾驶和全自主代客泊车的最后一步。

AI决策：在特斯拉入局之后，软件定义汽车已经成为绝对的趋势。直白一些来讲，在未来，汽车将变成手机或者是PC，硬件只是承载者，软件算法才是体验的核心。这部分刚好是阿里建树颇深的绝对主权领域。因此，在智己的智能驾驶决策层中将使用AI代替原有的Rule-Based基于规则控制逻辑，在MIL阶段或者是实车测试阶段实时对AI算法进行迭代丰富，以达到在量产版本上覆盖长尾部分非典型场景的目的。

功能和硬件都有了，剩下的就是统筹了。在车载计算核心上，智己汽车将搭载专为AI而生的嵌入式处理平台NVIDIAXavier，同时在激光雷达成熟之后，智己汽车将换装与Xavier平台兼容的NVIDIAOrinX。这两个基于新一代GPU架构和ARMHercules内核组成的深度学习和视觉识别芯片，每秒可进行200万亿次计算。即便是在脱离5G车联网的区域，智能驾驶系统依旧可以保持高精准和高冗余的工作状态。

除此之外，智己汽车还提出了一种全新的“多核算力可拓展”理念，从底层上实现算力的灵活调用，在算力不足的情况下，即便是安装在娱乐域的主控芯片也可以介入AI算法的迭代和寻优，同时还能通过其他功能域的控制算力保证人机交互的流畅体验。每一个芯片，都将扩大智己汽车的算力“容量池”，因此，在每一个场景下，智己汽车都能表现得更为从容。

结束语：

可能在十年之前，如何判定一辆汽车是否智能？大多数人的答案还集中在像座椅记忆、氙气大灯、自动天窗、多色氛围灯以及倒车影像等配置。但在十年之后，高阶辅助驾驶和智能驾驶已经完成从蹒跚学步到健步如飞的转变，距离真正的腾飞，只剩下一步之遥。而智己汽车的出现，恰恰处在一个时代的风口和转折之上。拥有一系列对于智能出行灵感和创意的智己汽车，在高精尖全产业链的加持下，已经具备成为下一个搅动“江湖”的关键潜质。或许，两年后再回首，智己汽车在今天提出的智能驾驶方案将成为一个又一个的里程碑。而这，也正是时代发展的魅力所在。