【5月27日，北京】超星未來聯合創始人于春磊博士應邀在第八屆國際智能網聯汽車技術年會（以下稱“CICV 2021”）“多源信息融合的自動駕駛環境感知技術”論壇與行業專家、眾多一線品牌共同交流探討了自動駕駛汽車的環境感知技術創新和產業應用情況。

會上，超星未來聯合創始人于春磊博士分享了題為《基于軟硬件協同優化的高級別自動駕駛方案設計》的演講，向參會代表分享了超星未來面向2022年北京冬奧會示范的園區內高級別自動駕駛方案，以及自動駕駛算法方案的車載嵌入式部署優化的技術。

現場，于春磊博士主要介紹了超星未來自研的全棧高級別自動駕駛解決方案在科技冬奧首鋼園區的落實示范應用。該項目是北京市科學技術委員會支持，清華大學和首鋼集團牽頭，由超星未來及北京市交管局等十幾家合作單位共同完成的。為了貫徹“科技冬奧”理念，首鋼園區將自動駕駛等新技術引入院內，以期在冬奧會舉行期間，為參賽運動員和游客提供更便捷環保的載人和載貨服務。

“我們主要開發了面向于園區一鍵叫車應用的自動駕駛小鵬汽車以及面向于園區物流應用的自動駕駛福田物流車。”于春磊博士提到，整個方案的設計使用了超星未來第二代面向于高級別自動駕駛車載嵌入式計算平臺作為自動駕駛計算單元，從上層的算法方案到下層的硬件，真正做到了智車大腦整體方案的設計以及應用。

環境感知技術模塊是智車自動駕駛的基礎，而配備多源傳感器的智能汽車感知系統，離不開高能效、高可靠、低功耗、高靈活的嵌入式車載計算平臺。

于春磊博士表示，在多傳感器融合的感知系統內，我們采用了神經網絡模型進行圖像、點云毫米波等數據處理和融合，對周車環境進行建模。同時，運用軟硬件協同優化的技術，將包括視覺檢測分割、點云檢測等高級別自動駕駛的感知算法進行自動模型壓縮，在精度近乎無損情況下實現數量級的實時性能提升，從而確保在車載算力受限的硬件設備上實時高效地運行高精度神經網絡算法。

于春磊博士介紹，超星未來自主研發的工具鏈產品NOVA-X支持各類深度學習算法優化場景，包括視覺、點云感知及高精度定位等自動駕駛應用，及各類邊緣人工智能應用，也是超星未來在設計高級別自動駕駛方案的殺手锏。

此外，于春磊博士還表示智能駕駛目前仍處于發展階段，高級別自動駕駛面臨的巨大挑戰還來自于從業人員的經驗。高級別自動駕駛算法非常復雜，且在面向于不同的硬件系統時，需要算法工程師既要理解傳統汽車領域的硬件，又要懂得智能駕駛的功能及算法。為此，超星未來聯合清華大學電子系高能效計算組共同開發了硬件友好的模型架構搜索工具，來支撐面向不同硬件架構模型搜索任務。

用戶可以使用基于場景數據以及計算平臺的特性，用 AI控制器自動搜索輕量化、高能效神經網絡架構。“除了人工解決這些問題，還有一種方式，就是在模型一開始進行設計的時候，就綜合考慮模型的準確率和執行性能，讓機器去自動化地搜索出最適合的神經網絡架構，來滿足應用的需求。這就是基于自動化機器學習技術的自動神經網絡架構搜索”。目前該工具已經與Microsoft NNI、Keras Tuner、AutoGluon、Auto-PyTorch一同被收錄于精選AutoDL庫。

源自清華大學車輛與運載學院和清華大學電子工程系的超星未來，聚集了懂車、懂智能駕駛，也懂芯片、懂人工智能算法的跨學科團隊。正因為此，超星未來自成立之初就確定了要堅持軟硬件協同優化的研發路線，聚焦在智能汽車最具挑戰也是最關鍵的技術難點上。

作為提供高性能自動駕駛車載嵌入式計算平臺及全棧智能駕駛場景解決方案的國家級高新技術企業，超星未來秉持“讓智能駕駛更簡單”的理念，在確保技術的安全、穩定和可靠的同時，將持續專注高級別自動駕駛解決方案的優化與創新，為中國自動駕駛產業的加速發展貢獻力量。