​近年来，电动汽车销量一路上涨，各方造车新势力初露锋芒。互联网科技巨头布局汽车业务的同时，传统主机厂也在加速自身转型。在整体的大浪潮下，汽车智能化也自然站在风口浪尖。而作为汽车智能化的两个主要落地场景，舱内的智能座舱和舱外的自动驾驶，也快速转向到了产业落地的过程。

近期，Magic Data【AI Meet X】联合小饭桌【小饭局】举办了主题为“智能座舱与自动驾驶，这块蛋糕怎么分？”的线上专场沙龙，针对未来的发展趋势、商业模式的前瞻创新、技术壁垒及机遇等问题展开讨论。分享活动中，Magic Data创始人兼CEO张晴晴 与 同济大学艺术与传媒学院副院长/教授王建民、智驾科技MAXIEYE创始人兼CEO周圣砚、线性资本董事总经理黄松延、小马智行投融资负责人邵俊斌、凡卓资本经理郭亦丰共同探讨了车企面对的机遇与挑战。

嘉宾精彩观点

Q1：自动驾驶技术发展到了什么阶段，以及未来趋势？

在整个发展趋势上，自动驾驶分为两派趋势，一个是渐进式的，另外是直接式的。就L4这种概念来讲，做的是“取代驾驶员”这件事，这是典型的直接式；对于渐进式的玩家，是在整个人机共驾的过程中，不断去寻找“最佳舒适度”的过程，不断提升自动化的等级。目前我们能看到最高级的人机共驾就是：领航辅助驾驶，它可以在高速或是环路上面，在封闭式道路上实现自动超车。近两年，可能逐渐会开放在城市道路下一些点到点的驾驶过程。

这个时候的车厂市场需求很大，作为渐进式的玩家，第一要抓住规模化的机会，第二要抓住数据驱动的机会，不断结合人机共驾过程中的场景需求，利用场景数据在数据闭环的链路中驱动交互技术更好的实现。

Q2：智能座舱和自动驾驶，在数据的采集、标注和处理上有哪些痛点？

在AI落地到各行各业里面，其实都是以数据驱动，数据的处理能力直接影响了AI模型的迭代速度。对于不同车厂，舱内舱外交互多种多样，存在诸多痛点。

一、数据多样化

在基本功能层面，根据不同车厂的设计以及用户不同的使用习惯，会产生大量的差异化需求，数据的采标处理相应变得多样复杂。例如，在舱内的交互中，说“我好热”，不同车厂的响应是不同的，有些可能是把车窗打开，有些是把空调打开。除此之外，每位车主开车习惯也有所不同，对于舱内的虚拟驾驶伙伴，也有声音和性格要求，这会涉及个人定制问题。这种差异化需求需要从底层数据设计和规划做起，以满足舱内交互的基本功能点。

二、数据安全合规

数据安全问题始终都是企业的重中之重，在座舱和驾驶场景下，舱内舱外对于数据的隐私安全有所不同。舱内无论是语音、图像还是动作，都需要经过单独的个人授权；舱外会更复杂一些，包括道路房屋车辆等所有物体的跟踪。在这个过程中，除了取得隐私授权还要对数据进行加密处理，这需要一套这个完整的数据的处理系统，能够对数据的整个闭环进行全方位监控。

三、数据处理效率

驾驶过程中，在舱内舱外每日都产生着大量数据，目前发现，数据的处理速度远远跟不上机器学习的速度。如何解决这种需求不对等的问题？今年美国专门提出一个词叫做human machine teaming，即人机团队协作这样一个定义，我们在数据处理过程中也应该采用人机协作的方式进行图像抠图、语音转写等等，所以拥有一个一站式的AI数据处理系统至关重要。

Q3：不同场景下，数据系统的使用有哪些差异化？

首先所有数据从底座上来看，是有共性的，不管是图像、音频、文字，都涉及基础数据切割的动作，这是一个跨行业、跨场景的共通需求。差异的部分是，由于底层算法跟场景强相关，在处理不同场景下的数据时，比如舱外的3D点云，它有可能是2D 3D联动的一种数据，要把底层那些共性的东西进行排列组合应用到外延场景。包括一些不同场景特定数据的分类和标签，底层的模型一定是要耦合舱外2D 3D场景下得到的预训练模型，这个预训练模型一定是差异化的，有了适用于场景的模型，就能大大提高数据处理的效率。

目前Magic Data推出的Annotator安耐拓智能化标注平台是对数据采集、标注以及数据测试形成闭环的系统，围绕智能座舱和自动驾驶的基本功能点、个性化差异、数据安全、以及数据处理效率等问题，不断迭代优化，为车企提供一站式的AI数据解决方案，赋能汽车产业智能化转型。

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汽车智能化发展是以数据为底层基础，配备智能化和网联化的车载产品来实现与人、路、车的智能交互，是人车关系从工具向伙伴演进的重要纽带和关键节点。