“如果说（20）18、19年是新能源汽车的拐点，20、21年就是其引爆点。以此类比智能驾驶，我认为，现在是智能驾驶的拐点，24、25年就是引爆点”。清华校友、Momenta CEO曹旭东在’智己智能驾驶发布会·清华篇’表示。

(资料图片仅供参考)

近两年，关于智能化普及程度，行业内普遍给出了越来越乐观的预期。华为余承东认为智能网联汽车的分水岭就在2025年，智己汽车副CTO/智能驾驶首席科学家郭辉也表示，自动驾驶“终局”将会在3-5年后到来。这意味着，各家车企越来越将高级别的智能驾驶作为必备的功能来开发。

作为上汽集团旗下智能电动化高端品牌，智己汽车从出道伊始就凭借“城区40分钟0接管”的智能驾驶视频出圈。如今智己旗下第三款车型LS6即将发布，经过两年的进化，LS6将全系具备去高精地图的NOA能力，交付即搭载 “一键场景代驾”功能。

面对高手云集的智能化赛道，智己汽车通过与Momenta合作，应用D.L.P.人工智能模型，以数据驱动定义更安全、更聪明的智能驾驶。计划年内陆续开展城市NOA和去高精地图NOA的公测，保持智能驾驶第一梯队身位。

智驾超过80%的人类司机才能让用户满意

当下以高阶智驾为核心卖点的产品还没迎来销量爆发期，这意味着智能驾驶功能的在绝大多数用户心中还没成为必要功能。从用户端来看，与“优越错觉”不无关系，即人们往往会认为自己在各项重要的品质、能力上都优于人群的平均值。

美国一项调查显示，超过80%的驾驶员认为自己的驾驶水平高于其他人，尽管从统计意义上理论上应该仅有50%。这一效应决定了或许只有当智能驾驶水平超越80%的用户时，才能获得更多用户的认同。

水平足够高是上限，安全则是下限。今天任何一件自动驾驶事故往往都能引发一定的关注，一方面是由于引发了用户对最底层需求“安全”的焦虑，另一方面是用户对自动驾驶的期待和想象是100%安全。这就要求行业既要不断提升智能驾驶安全性，也要适当引导用户对智能驾驶的预期。

清华大学车辆与运载学院副院长李升波教授表示，从学术上，安全问题难解决主要是因为驾驶场景具有长尾分布效应，大量的驾驶场景是很简单的，很小一部分边缘场景很特殊，但是危险度非常高，这种长尾分布的边缘场景正是事故多发场景。

目前智能驾驶决控系统发展到类脑学习型的阶段，即依托车路协同大模型的架构，通过数据驱动和数据闭环的方式不断采集数据，送到云平台，重新训练自动驾驶模型进行应用的过程。这说明在数据采集的过程中能不断找到全新的、包括边缘场景的各种驾驶场景，并进行解决，就可以逐步完善智能驾驶安全性，做到越来越接近人类驾驶员的水平。

上限打开，下限托底之外，是否易用则决定了用户使用相关功能的频率和意愿。当前量产的智能驾驶均属于人机共驾阶段，对智能驾驶功能、边界的不清楚也可能导致部分事故的发生，因此当前带有辅助驾驶功能的车辆大部分都设置了学习、考试环节才能激活相关功能。

但用户教育显然是一项高成本、长时间的工作，创新扩散模型告诉我们，初期创新者往往只占人群的13%。而只有用户量够大，驾驶数据够多，才能不断优化算法，帮助产品迭代提高。因此这似乎成了不可调和的矛盾。

智己汽车联合Momenta 数据驱动让车更“聪明”

作为“智能电动化”时代的原住民，智己汽车始终在思考和实践好的智能驾驶产品，首先要提升“安全”性。基于上述类脑学习的思路，2023年4月，智己汽车联合Momenta发布行业首个D.L.P.人工智能模型，使用深度学习的方法解决认知智能难题，让系统像人类大脑一样做出决策，开车越来越像老司机。

二者通过共同搭建数据产线，筛选、挖掘、清洗最好的驾驶数据，目前每天数据产量在1000万公里以上，分时产量可达到1400万公里。凭借海量数据及深度学习网络，智驾水平将逐渐有望超过80%人类驾驶员。

实际行驶数据统计结果表明，现阶段IM AD的百万公里碰撞事故0.6次，远低于人类驾驶百万公里碰撞事故1.9次，为人机共驾的用户体验提供了扎扎实实的安全保障。整体来说，智己汽车已实现人类驾驶安全3.2倍的智能驾驶。Momenta认为，当2027年数据积累量突破1000亿公里，将有望解决自动驾驶终极长尾问题，即数据将不断提升IM AD的上限。

此外，基于DDOD（对道路上动态物体的监测和识别）、DDLD（对道路地表和静态元素的识别）技术，智己计划于今年9月，开启去高精地图NOA公测，逐步实现地图技术方案切换，在不依赖高精地图的情况下，实现全程无断点的辅助驾驶体验。10月开启城市NOA公测， 2024年百城齐开通勤模式；与一众智能驾驶头部玩家保持一致节奏。

在易用性上，智己也在不断优化产品。即将于成都车展亮相的第三款车型智己LS6，是智己智能驾驶能力的集大成者。LS6将全系具备去高精地图的NOA能力，交付即搭载 “一键场景代驾”功能，包括“一键贴边”、“一键脱困”、“一键循迹”等，大大提升智能驾驶高频功能的易用性。

同时，IM AD也在为技术出海做准备，目前感知部分已完成欧洲本地化适应性训练，规划算法已适配当地环境及驾驶习惯。2024年，将依托首款全球战略车型LS6出海。

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