比亚迪第一次公开谈论智能驾驶研发的路径和进展

作者 | 马波

编辑 | 德新

不久前，HiEV独家报道了比亚迪在智能驾驶领域的最新量产计划。

今年第三季度，BYD将实施基于地平线旅程5的高级智能驾驶计划。第一个高级智能驾驶功能是高速导航辅助驾驶DNP，第一款车型可能是汉。 

王传福多次表示，智能电动汽车的上半场是电动的，下半场是智能的。从今年开始，比亚迪加快了智能布局的步伐。 

上周末，在北京智能源会议上，比亚迪规划院院长助理兼电子集成部主任韩冰透露了比亚迪智能驾驶研发的最新进展。这也是比亚迪第一次公开谈论智能驾驶研发的路径和进展。 

韩冰目前的角色相当于比亚迪智能驾驶研发的负责人。 

韩冰毕业于德国亚琛理工大学，拥有电气工程与信息技术硕士学位。据36氪之前报道，韩曾在德尔福工作，从事中间件和底层系统的开发。过去领导的电子集成部主要负责操作系统、域控制器、中间件等，但在最近的调整中，韩冰的团队还整合了智能驾驶算法和芯片研发业务。 

韩冰的分享主要集中在「AI大模型」展开。 

韩冰认为，今年结合BEV感知等大型技术，比亚迪的高级智能驾驶可以形成 弯道超车 一个机会。 

结合智能驾驶和易四方平台，比亚迪正在开发一些独特的高级驾驶辅助功能。 

关于韩冰的分享内容，请参阅以下短视频。 

1、数据与大模型：BEV感知今年着陆

大模型应用离不开最关键的应用「数据」。有了大数据，我们可以开发大型模型，同时需要车端的大计算平台布局。 

让我们来看看比亚迪在大模型、大数据和大计算能力方面的进展。 

韩冰透露，比亚迪目前已经建立了一支拥有300多辆汽车的R&D团队。 

比亚迪目前已经积累了数据 超过150PB的数据， 而且每天都会增加1PB数据。 这些数据用于下游训练任务，大部分都是自动标注，自动化率超过95%。 

韩冰预计，今年将有6亿公里的数据，未来几年将通过开发车辆和大规模生产车队实现指数数据储备，解决智能驾驶的长尾问题。 

数据是基础，大模型是实现体验跨越的工具 。 

韩冰表示，比亚迪正在开发数据驱动的大型模型。 

目前，比亚迪智能驾驶感知模型的开发实现了100%的数据驱动，并开发了多相机集成的BEV感知模型（有关BEV感知的更多信息，请参阅我们最近关于BEV感知的一系列文章），并计划今年实现大规模生产。 

感知模型可以将多任务集成到一个大模型中，涵盖持续监控、集成跟踪和预测的整个过程。 

但规划决策仍然基于规则，后续比亚迪也希望在规控上转向深度学习，辅以规则。 

同时，在云中，比亚迪还开发了多传感器、多任务的Transformer大模型，服务于各种感知验证和标记任务。 大模型也可用于真值系统的自动标记 。 

韩冰认为，BEV等大型算法可能是比亚迪高级智能驾驶实现弯道超车的机会。 

二、大算力平台:今年量产508 Tops域控

要实现高级智能驾驶，车端需要一个大的计算能力平台。这也是电子集成部的专业方向之一。 

韩冰在这里展示了一个计划： 具备 508 TOPS计算能力，内存64GB。显然，大计算能芯片使用英伟达Orin-X。 

韩冰还表示，比亚迪将完全自主研发车载操作系统、域控制器等关键软硬件。 

该平台将很快配备比亚迪旗舰车型，可能是抬头看U8。 

同时，整个智能驾驶软硬件平台的开发是基于模块化分工，既能保证可控性，又能与外部供应商并行协调开发。 

优点是产品更可靠，降低研发成本，将优质代码和模块应用于量产产品，实现高效合作。 

这在一定程度上反映了比亚迪目前的智能驾驶研发策略：底层软硬件自主研发可控，供应商可以提供上层算法模块和应用程序，加快大规模生产。 

第三，下一步展望:部署占用网络

下一步，比亚迪将进一步实现感知、预测、决策和规划全过程的数据驱动模型。 

占用空间（Occupancy）BYD将使用大量的数据来支持更准确的感知，实现更接近老司机的决策计划，并为用户提供更好的体验产品。 

韩冰表示，BYD将建立强大的基础设施，建立自己的决策规划数据模型生产线。这样，每天可以自动生产大约1400万公里的数据，并基于计算平台快速迭代决策计划的算法模型。 

这里的基础设施可能是指比亚迪超级计算中心。 

当然，韩冰也称比亚迪智能驾驶系统，数据驱动部分仅限于感知智能。 

决策规划模块更多的是基于规则算法的。这也是智能驾驶下一阶段发展的瓶颈。与感知问题相比，它的复杂性是指数级增长，没有独特性。 

下一步是推动决策规划的数据驱动。 

随着决策规划大模型的应用研发，比亚迪也希望从感知智能发展到更高层次的认知智能。