未来十年哪些汽车黑科技会成为现实？
一个小孩子碰到热水壶，会立马把手缩回来，下次就再也不会去碰了。每个小孩都是在不断经历了类似的痛楚后，逐渐成为了大人。大脑在这个过程中不断收集外部环境，并和内心世界作出比较发现差异（水壶烫到自己），然后训练找到应对的措施（不如不直接碰触热水壶表面），并在下次执行过程中使用更新后的策略，防止差异再一次发生。这种和环境的不断的交互，从而完成自我成长的过程，就是大脑的“数据驱动”。 过去的自动驾驶开发更像是一个瑞士手表的制造过程，精密但是过于机械，对环境的适应性很差，性能往往取决于软件工程师的经验。在碰到大量长尾工况时无法有效的处理。 而新的自动驾驶开发过程，类似人类大脑的思维过程，我们要把外围所有的信息都收集过来，在车端找到当前软件和司机行为之间有没有差异。 比如：司机选择刹车而自动驾驶并没有发现前方有任何障碍物，亦或者是软件内部自身存在的矛盾，比如激光雷达看到了一个物体，而相机在相同位置毫无差距。我们将这些有明显“违和感”的数据收集起来，上传到云端，并作为样本重新加以训练，让更新后的模型可以有和司机以及其他传感器更为一致的判断，最后重新更新车端的软件，提升用户体验，这个过程就是我们所说的自动驾驶的“数据驱动。” 智己汽车崇尚的自动驾驶设计不仅包含开发过程，用户也是我们循环过程中的重要组成部分，我们将通过CSOP用户权益计划，将我们的车主用户纳入到我们的开发过程，并且用户数据将成为我们公司、品牌、产品迭代的第一驱动力。我们希望通过和用户不断的交互，获得更贴近用户的设计，并形成更好的产品最后反馈给客户。这是智己汽车设计的核心思想。 整个数据驱动的迭代过程，是由一个闭环的信息流构成的，这个过程我们也叫“数据闭环”，这个闭环过程中有几个关键模块。分别是 多个车端模块和云端模块共同作用，循环往复，客户便可以感受到软件迭代带来的功能提升 什么是“可微分”组件？可微分组件指的是可以通过“数据+优化算法” 自动完成模型性能优化的软件模块，通俗意义上说就是使用深度学习为基础的软件模块，比如将原始相机图像和图像内物体真实位置一左一右输进可微分组件，组件通过训练可以较好理解和泛化“喂给它”的数据，实现该模块的性能提升。 rule base是指通过人基于自己对功能的理解而设计的模型，其构成往往是传统算法或者逻辑性的程序语言，其最大的区别是软件模块的改进是人的设计迭代通过程序语言转化而来的，没有人的情况下，软件无法进步。相比于Data driven数据驱动的算法而言，效率和场景的泛化性都有明显短板。 一般来说，rule base算法，可解释性好，一次搭建的软件效果往往也比数据驱动的算法要好。但人类毕竟存在生物的上限，特别是遇到一些复杂冷门场景时，往往工程师可能会陷入拆东墙补西墙的困境，无法权衡好多种场景的利弊，另外工程师每次修改都需要花费大量人工时间。 “一变需求，一罐红牛，一缕晨光”，需求迭代的加速，对工程师体力提出了更高要求。而data driven数据驱动的算法不同，虽然其一次搭建的过程非常复杂，但当数据闭环形成后，其如同自动化流水线一样可以没日没夜的进行数据训练与软件改良，大部分情况下，不需要人类工程师参与。因此其对解决不断加快的软件节奏，至关重要。 规则算法在安全领域仍有很重要的作用，但目前基于“可微分”组件开发的自动驾驶系统是行业的主流发展方向，由于纯粹的规则算法，无法通过数据驱动其功能改善。因此，“可微分”组件在所有软件模块中的占比也就直接决定了这辆车的“智商”。也代表了数据驱动可以最终对整个自动驾驶系统启到多大影响。  1）电子电气架构完成了由分布式微控制器向集中式域控制器转型。数据驱动的实现首先需要灵活的“身体，智己汽车的电子电气架构完成了由分布式微控制器向集中式域控制器转型。同时云端的“数据工厂”也完成了基于微服务的底层框架搭建。保证在这个基础上算法变更具有更高的灵活性。 2）算法实现可微分组件的支持。在算法层面上智己汽车的车端模块大量使用“可微分组件”，保证功能迭代的过程中，尽可能的通过数据驱动的方式自动完成，减少人工参数校调过程，提升效率和品质。 当前，智己汽车已经完成了感知，融合模块的深度学习改造，配合众包高精度地图，预测等模块也实现了可微化，目前正在努力探索规划模块的数据驱动方案。智己汽车的车端软件也已经部署了“差异识别”功能，可以快速发现，智驾过程中的不舒适体验，并上传云端进行针对性解决。 3）云端建立多种思考单元：在云端数据工厂，我们构建了多种“思考单元”，包括感知融合等网络的训练过程，提升视觉等传感器的感知能力。构建众包地图，场景库收集等知识类数据收集系统，扩展智能驾驶认知范围。部署数据驱动的仿真系统，助力新智驾功能的研发，并不断提升原有功能的成熟度。 4）数据打通：不同类型的大量数据在车端各个“执行单元”以及云端各种“思考单元”之间循环流动，就像大脑内的神经电流一样，不断的更新着大脑的认知。车云之间，人类经验与人工智能算法在数据闭环的串联下成为了一个整体，进一步带动了“思维”的产生。相比过去的汽车功能迭代过程，智己汽车在数据驱动下的迭代效率上有了空前的提升。迭代过程等价于思考过程，而思考又可以敏捷的被实践并快速转化为生产力。智己汽车希望通过这种方式，跟上用户的脚步，满足用户对智己的期待。 