在如火如荼的智能网联新能源领域，智能驾驶和电池技术是业界关注的焦点，各家车企在这两条赛道上奋勇争先，以期能够决胜于未来。而在近日，广汽集团的相关技术突破，在业界掀起了轩然大波。

4 月 12 日，以 " 科技视界 " 为主题的 2024 广汽科技日举办。值得注意的是，此次广汽科技日推出了国内领先的无图纯视觉智驾系统，以及实现关键技术突破的高安全大容量全固态动力电池，这两项技术均计划于 2026 年装车搭载。

本次科技日推出的广汽无图纯视觉智驾系统，可应用于复杂多变全场景，它不仅不需要高精地图，更不依赖激光雷达，而是结合视觉传感器和行业顶尖的 AI 算法，用更简洁的硬件系统就能实现覆盖范围更广的智能驾驶，为用户带来了更丰富、更自由、全场景的驾驶体验。

一石激起千层浪，广汽的无图纯视觉智驾系统引起业内强烈关注。在智能驾驶领域，广汽坚定地拥抱无图纯视觉，并取得了领先的成就。其背后有着怎样的逻辑和考量？广汽的研发团队又有着怎样的做法与思考呢？带着这些疑问，ZAKER 采访了广汽研究院人工智能首席科学家兼 X Lab 自动驾驶实验室主任陈学文。在智能驾驶技术的前沿，陈学文提出了一系列颇具前瞻性的观点。

广汽智能驾驶技术的创新之路

在 2021 年底，陈学文提出了一个大胆的构想：开发一个无需高精地图的智能驾驶系统。在当时国内智能驾驶普遍依赖高精地图的时候，这一构想可以说是独一无二的。尽管面临质疑，陈学文坚信，为了让更多用户受益，智能驾驶技术必须摆脱对高精地图的依赖。

事实证明广汽和陈学文选择的路径是正确的，随着时间的推移，这一构想逐渐成为行业共识，许多企业开始转向无图技术。陈学文指出，受一些条件的制约，高精地图的技术仅限于高速和快速路，广汽无图纯视觉技术却能够应对城区道路的复杂挑战，这一点体现了广汽在技术上的显著优势。

值得一提的是，广汽在智能驾驶技术领域同时布局了主流的 " 多传感融合技术 " 和前瞻性的 " 无图纯视觉技术 " 两大技术路线。目前高精度地图的覆盖率只占全国公路里程的 6% 左右，也就是说基于高精地图的智能驾驶在全国约 94% 的公路段无法使用，而广汽两条技术路线都做到 " 有导航就能开 "。

广汽无图纯视觉智驾系统在视觉识别上具备三大领先能力。首先，极其精准地理解复杂交通道路的能力。无论是匝道、隧道、弯道还是路口、分岔路等复杂场景，这套系统都能准确识别并理解道路的结构。其次，超强的交通信号灯识别能力。这套系统通过深度神经网络，实现了各种信号灯元素的准确识别，包括信号灯类型、各种符号和色彩、读秒倒计时以及闪烁状态等。再次，处理复杂多变场景的能力。这套系统感知范围达到车前 150+ 米、车后 100 米，左右 50 米，感知类别除了车辆、行人、骑手、小动物等常见交通因素，更包括小推车、营地帐篷等不规则障碍物。

在决策和行动方面，广汽无图纯视觉智驾系统通过对动态交通物体的实时跟踪、意图识别和轨迹预测，以及数据驱动与专家规则协同的指挥大脑，能够精准预判其他交通参与者的行为，作出合理、安全、高效的驾驶决策。此外，广汽无图纯视觉智驾系统更具备持续学习进化的能力。借助自研的数据闭环和仿真系统，这套系统能够在仿真测试中不断迭代优化算法，实现自我完善与进化。

对于广汽智能驾驶未来的发展，陈学文表示，广汽在技术层面上处于领先梯队，有信心继续保持这一优势。他还强调，技术的优劣不应仅仅通过直接比较来评定，而应通过用户体验来衡量。陈学文期待在未来的量产中，通过实际的量产车辆来展示广汽的技术实力。

强大的支持不可或缺

技术的成功不仅取决于创新，还需要市场的验证。陈学文认为，作为一个主机厂，广汽拥有强大的市场基础，这为新技术的快速转化提供了坚实的支撑。

能下决心做一项开创性的工作并非易事，尤其是对于无图纯视觉这种尖端的技术。陈学文强调，广汽集团和广汽研究院对智能驾驶项目的支持是不可或缺的。这种支持不仅体现在财力上，更重要的是人力资源上。正是这种全方位的支持，使得团队能够专注于技术开发，并吸引专业人才加入。

陈学文具备 " 高校 + 企业 " 复合背景，拥有 20 多年海内外研究与应用经验。他毕业于美国卡耐基梅隆大学，获博士学位，并在伊利诺伊大学香槟分校从事博士后研究，美国堪萨斯大学、韦恩州立大学终身教授，并曾担任韦恩州立大学计算机系系主任。陈学文在人工智能研究与应用、大数据分析、机器学习等领域取得了一系列突出研究成果，2016 年回国，在国内汽车企业推动了智能化在出行和交通领域的创新应用和开发；2021 年加入广汽研究院，组建了一支自动驾驶研发团队，带领团队研发基于人工智能技术的智能驾驶核心技术。

广汽研究院 X Lab 自动驾驶实验室成立于 2022 年 1 月，已构建一支高学历、国际化、互联跨界的超 200 人的精英团队。团队硕博以上学历近 70%，平均年龄 32 岁，年轻活力，干劲十足；团队行业背景多元融合，吸引了覆盖国内知名互联网企业和知名车企的精英人才。2022 年成立至今共申请核心专利近 70 项，发表论文 10 余篇。

人工智能促进智能驾驶技术发展

当前，人工智能对各个领域产生了强烈的影响。作为一名人工智能方面的专家，陈学文认为智能驾驶是人工智能应用最为成功的场景之一。在这个领域，人工智能不仅仅是一个工具，它本身就代表了智能驾驶的核心。

陈学文表示，人工智能技术的影响力正在扩展到各个领域，涉及到智能驾驶，人工智能的发展不仅仅是算法的进步，更是其应用和整合能力的提升。我们要紧跟技术发展的步伐，同时也要关注其在实际应用中的表现和影响。

陈学文提到，从 ChatGPT 和 Sora 的演进，人工智能的智能化程度在不断提高，这也是为什么我们需要密切关注这一领域的原因。他预见，未来智能驾驶等领域将需要整合世界模型，而这正是学术界当前关注的重点。

对于人工智能在智能驾驶领域的研究和应用，陈学文认为，算法对效果起着决定性的作用。他指出，尽管 Transformer 算法已成为行业的核心技术，但其实际应用效果却因人而异。这种差异逐渐显现，因为算法的使用方式对最终结果有着重大影响。陈学文强调，我们不能仅仅满足于使用新技术，而应该更加关注其应用的效果。

中国的智能驾驶技术将引领世界

对于当前智能驾驶领域的发展趋势，陈学文认为，中国必将引领世界。他指出，智能驾驶技术的发展不仅取决于算法和硬件的进步，更重要的是如何将这些技术应用于具体的产品和场景中。

随着人工智能技术的发展，新的算法和应用将不断涌现，这对智能驾驶技术的发展有着重大影响。陈学文强调，他们的团队几乎每周都会进行内部研讨，探讨新算法是否适合他们的应用需求。他认为，随着城市 NDA（领航辅助驾驶）在中国的落地，国内的智能驾驶技术将会越来越强大。

陈学文对中国车企未来在智能驾驶领域取得领先地位很有信心。他认为，尽管目前可能还不是最领先的，但中国在场景应用方面的优势将使国内车企能够迅速追赶并最终超越国际竞争对手。他还特别指出，中国的智能驾驶技术发展不依赖于美国公司，因为它们缺乏中国的数据和场景理解。

用高质量用户体验对抗行业 " 内卷 "

在当前激烈竞争的智能驾驶市场中，对行业的 " 内卷 " 现象，陈学文表达了他的深刻理解和前瞻性思考，他倡导的是一种更为健康和可持续的竞争方式，以科技和质量为核心，推动智能驾驶技术的长远发展。

他分享了他对团队的指导方针，即不应过分关注市场的 " 内卷 " 现象，而应集中精力提升自身产品的质量和性能。通过这种方式，团队不仅能够抵御市场的无序竞争，还可能反过来影响整个行业的发展方向，推动整个市场向更高的性价比和质量标准迈进。

陈学文不认可为了压低成本而牺牲产品性能的做法，这种以低价竞争的策略是不可持续的，并最终会影响消费者对智能驾驶技术的信任和接受度。他比喻说，智能驾驶技术不应该像卖衬衫那样，只提供部分功能以降低价格，而应该提供完整的、高质量的用户体验。

他认为，当智能驾驶技术尚未成熟或者不够可靠时，消费者自然会更加关注价格。然而，一旦技术成熟并能在城市和高速公路上提供稳定可靠的驾驶体验，消费者就会愿意为此支付更多。他强调，随着城市 NDA（领航辅助驾驶）逐渐走进公众视野，消费者对于智能驾驶的便利性就会有更多的期待和体验。在这种环境下，他提倡的是一个以产品性能和用户体验为核心的发展策略。他认为，只有真正做好产品，提升产品的性能和价值，才能在竞争中脱颖而出，而不是简单地参与价格战。

对于产品和价格的理解，陈学文强调，智能驾驶技术的便利性和安全性是其真正的价值所在。他提出，如果智能驾驶能够在大多数路况下运行，并且只在极少数复杂情况下需要人工接管，那么消费者会认为这项技术值得额外投资。消费者不仅仅是在乎产品的成本，他们更在乎的是产品能否带来真正的便利和安全性。并且随着智能驾驶技术的普及，越来越多的企业开始为这项技术收费。他说，未来的市场将更加注重性能而非价格，那些只追求低价而忽视功能的产品将逐渐失去市场。

安全是智能驾驶的初衷和核心

在智能驾驶领域，陈学文认为安全是首要任务，并且是技术开发中最重要的考量因素。他提到，通过减少交通事故，智能驾驶技术有潜力显著提高道路安全。这一点反映出智能驾驶初衷的核心——为了安全而不是仅仅为了便利或效率。他提出的视角是，真正的技术进步不应仅仅追求技术的前沿，而应确保技术的实用性和安全性能够得到全面提升，从而在智能驾驶领域实现长远的、可持续的发展。

对于舒适和安全的关系，陈学文认为，基于数据的方法能够提高驾驶的舒适性和愉悦性，在智能驾驶技术中寻求安全与舒适的平衡是必要的。他强调，智能驾驶技术的开发必须考虑到所有可能的交通规则违反情况，以确保系统的安全性和可靠性。这种对安全的重视将是智能驾驶技术成功实施的关键。

他提到，智能驾驶系统必须能够在各种情况下保持安全，例如在大型车辆接近时能够及时停车，或者在紧急情况下能够迅速做出反应。陈学文认为，安全性比舒适性更为重要，因此在智能驾驶的规则和算法设计中，安全规则是不可逾越的底线。

陈学文进一步解释说，由于当前道路上是人类驾驶员和智能驾驶系统共同使用，智能驾驶系统必须能够预测并应对违反交通规则的行为。例如，即使是在不允许变道的实线路段，也必须预测其他车辆可能的违规变道行为。这增加了智能驾驶系统的复杂性，但也是确保全面安全所必需的。

智能驾驶是令人兴奋且值得敬畏的技术

对于陈学文来说，智能驾驶技术既是一种乐趣也是一种责任，这种技术的令人兴奋之处并不减轻其所承载的重大责任，安全是智能驾驶技术的首要考量。陈学文强调，我们不能让智能驾驶车辆成为道路上的威胁，相反，它们应该比人类驾驶员更加安全，为消费者提供安全的出行选择。除了安全，智能驾驶技术还应解决日常交通的便利问题，如疲劳驾驶等。

在智能驾驶技术的发展过程中，陈学文和他的团队始终保持着谦虚和敬畏的心态。他们意识到，尽管智能驾驶技术的发展没有固定的标准，每个团队都在从零开始，尝试不同的方法来打造这项技术。陈学文认为，即使有可借鉴的经验，这些也只能提供粗略的指导。真正的进步和创新需要团队自己去探索、实践，并在实践中发现问题，从而不断改进。他相信，通过不懈的努力和研发，他们能够实现智能驾驶技术的突破，并为行业的发展做出持续贡献。