【51CTO.com原创稿件】即将到来的2022年，是自动驾驶行业发展最为关键的一年，乘用车辅助驾驶的竞争将正式进入下半场，其他场景的自动驾驶也将正式进入商业化元年，与此相关的数据、存储、安全等领域都将承受巨大压力。
对此，毫末智行的董事长张凯，带来了对2022年智能汽车行业发展趋势的十大预测。结合2021年智能汽车行业头部企业的成果和规划，我们对这十大预测做出深一层的分析。
趋势一：数据智能是自动驾驶量产决胜的正负手
在自动驾驶技术发展方面，数据智能将会成为自动驾驶量产决胜的正负手。数据智能体系是自动驾驶商业化闭环的关键所在，搭建高效、低成本的数据智能体系是自动驾驶健康发展的基础，也是自动驾驶系统能够不断迭代前行的重要环节。
发布会上，毫末智行就发布了中国首个自动驾驶数据智能体系MANA（中文名“雪湖”）。在21年夏天，特斯拉AI Day上，他们也详细讲解了特斯拉自动驾驶的技术体系，并发布了超级计算机Dojo，Dojo的超强算力目前位列全球超算前5名，可见数据智能对自动驾驶的重要性。
对特斯拉自动驾驶技术的分析与AI Day内容回顾可以看我们此前的文章
趋势二：Transformer与CNN 高速融合，成为自动驾驶算法整合粘合剂
Transformer与CNN 深度融合，将会成为自动驾驶算法整合的粘合剂。Transformer技术可以帮助自动驾驶感知系统更深刻的理解环境语义，与CNN技术的深度融合将会解决AI大模型量产部署的难题，会成为自动驾驶行业下半场竞争的关键技术。
有多个研究报告表明，在卷积神经网络(CNN)中，卷积运算擅长提取局部特征，但在捕获全局特征表示方面还是有一定的局限性。在Vision Transformer中，级联自注意力模块可以捕获长距离的特征依赖，但会忽略局部特征的细节。
于是就出现了多个将Transformer与CNN 深度融合的混合网络结构，比如中国科学院大学联合鹏城实验室和华为提出的Conformer，已被ICCV2021录用，东南大学提出的ConvTransformer
Conformer相关论文地址：https://arxiv.org/abs/2105.03889
趋势三：大算力平台量产落地
随着AI技术的发展，大算力计算平台将会在2022年正式量产落地，Transformer技术与ONESTAGE CNN技术都需要大算力计算平台做支撑。
当前，市场头部玩家均在布局大算力计算平台，其实都不是简单的物料堆砌，都是新一代AI技术和算法发展的需要。大算力计算平台及其承载的新一代AI技术，会将自动驾驶技术推向一个全新的阶段。
12月，吉利的芯擎科技就发布了国内首个7nm车规级芯片“龍鹰一号”NPU算力高达8TOPS，灵活的神经网络处理器（AI）支持高性能智能语音和机器视觉等人工智能应用，还支持L1-L2级ADAS功能，这款芯片预计在2022年底前装车量产。
另一家国产大算力芯片地平线“征程”系列，早在8月就宣布，搭载征程芯片的车型已超过40万量，其最新款“征程5”芯片，单颗芯片AI算力最高可达128TOPS，也在21年秋季正式发布。
另外，地平线基于 MATRIX 5 （边缘AI芯片）推出了 Horizon Matrix SuperDrive 整车智能解决方案SuperDrive，会在2022 年4季度进入量产环节。
趋势四：2022年是城市智慧领航辅助驾驶量产元年
在量产落地方面，2022年将会是城市智慧领航辅助驾驶量产的元年。乘用车辅助驾驶系统的竞争将正式进入下半场，而下半场竞争的场景将会是城市开放场景（L2/L2+级别）。城市领航辅助驾驶系统的推出，将会把智能汽车的体验推向一个全新的高度。
相关统计显示，2020年中国L2级智能网联乘用车的市场渗透率达到了15%。与此同时，L2+技术也因为用户需求上升等原因迅速扩大落地规模。上周，自动驾驶解决方案提供商MINIEYE首次公布面向L2+/L2++自动驾驶应用场景开发的iPilot智能领航辅助量产方案。该方案基于华为MDC 610平台打造，目前已获得2家车企的订单，其中一款车型计划于2022年三季度量产。
目前各家智能车企都展示过比较稳定的L2+辅助驾驶系统，例如小鹏的NGP、蔚来NOP等，它们已经能实现诸如自动变道超车、自动驶入匝道、自动泊车等功能，并且功能还会不断升级和增加。
趋势五：末端无人物流呈现商业延展性
末端无人物流领域的商业化将会呈现延续性。今年，在末端无人物流配送领域，仅毫末一家就实现了1000辆的量产销售。2022年，毫末希望将这领域的市场容量扩大3倍。
在这个领域，阿里、美团、京东都已全面部署。2020年9月，阿里巴巴发布末端物流配送机器人“小蛮驴”，2021年3月，小蛮驴进驻11个城市的15所高校，服务范围可辐射超过30万学生。
2016年，京东第一代无人配送车诞生。2020年10月，京东物流透露，公司与江苏省常熟市合作建设全球首个“无人配送城”，目前城市级无人配送项目已经在常熟正式落地运营。
受到法律法规的限制，无人配送车目前主要是以封闭的园区为主，车型主要是低速车。从各项技术上来看，无人配送目前还处在技术与市场磨合的阶段。
趋势六：Robotruck量产突围
Robotruck将会正式开启量产之路的探索。相对于Robotaxi运行场景的复杂性，Robotruck长时间运行在高速公路，场景相对简单。Robotruck将会走一条从辅助驾驶到无人驾驶的渐进式发展路线，就市场的买单意愿而言，Robotruck可有效缓解驾驶疲劳，降低运营成本，具备商业化闭环的可行性。
但就毫末智行目前的经验而言，自动驾驶系统的量产都将会是一个坎，所以张凯认为，Robotruck量产之路的探索会是必由之路。
事实上，除了高速公路，多家Robotruck厂商已经进入港口运输、机场接驳等领域。另外，矿山运输也是Robotruck的目前的一大应用场景。
趋势七：智能汽车加速向汽车产业头部聚集
就行业发展趋势而言，以智能驾驶技术为基础的智能汽车市场将会向汽车产业头部聚集，这样的情况与前几年智能手机市场比较类似。最初的智能手机市场销量呈现倒三角型的市场形态，随着市场激烈竞争时代的到来，今天智能手机市场销量呈现T字形市场形态，头部效应非常明显。
趋势八：量产和规模将高效整合激光雷达与计算平台
随着自动驾驶系统的量产和规模化，激光雷达与机器视觉组成的AI感知技术，将会与大算力计算平台实现深度融合激光雷达的应用，大大增强了自动驾驶感知能力的精度和确定性。激光雷达与机器视觉组成的AI感知技术与大算力计算平台的深度融合，将会大大提升自动驾驶感知、认知模块的运行效率。
除了特斯拉以外，大部分车企采用的感知系统都是多种雷达混合+高精地图的策略。而明年，全固态激光雷达或将迎来一股装车热潮。今年广州车展上，长城WEY摩卡已经宣布将搭载全固态激光雷达大灯，这一配置将同时使用两种新型技术，一个是全固态雷达，一个是与大灯结合的雷达技术，它能够有效改善车辆外观设计的美观性需求。
另外，三个激光雷达、四个激光雷达等充满“堆料”感的设计都已经宣布将在明年量产。
趋势九：安全是自动驾驶重中之重
安全仍将会成为自动驾驶系统的重中之重，功能安全、信息安全、预期使用安全是毫末前期自动驾驶系统设计时已经充分考虑了的，而现在又多了数据安全与数据合规。《汽车数据安全管理若干规定（试行）》已经在今年10月正式实施，2022年预计国家层面将会出台细则强制执行数据安全上位法，这将进一步增加自动驾驶数据智能体系的闭环难度和成本。
今年特斯拉车内摄像头画面泄露的事件已经引起大众对汽车数据安全的担忧。目前，许多车型都具有车内监控或拍照的功能，除了监控驾驶员的疲劳状态，识别驾驶员身份以外，这些摄像头的数据是否会被滥用成为了许多用户担心的问题。
由此看，《汽车数据安全管理若干规定（试行）》的实施，以及未来细则的出台，将对用户的隐私安全等带来更强的保障。
趋势十：2022年将是AI自动驾驶人才抢夺最为激烈的一年
2022年将是AI自动驾驶人才争抢最为激烈的一年。现在汽车行业70%的科技创新都来自于自动驾驶技术领域，欧美中日在这一领域都在持续大规模投资。大规模投资的背后就是AI自动驾驶人才的争抢，我国在汽车智能化领域已经走在全球前列，中国消费者对自动驾驶、对智能汽车的接受程度与期待程度明显高于欧美发达国家，可见2022年中国会成为AI自动驾驶人才争抢最为激烈的区域。
前不久在牛创新能源（自游家汽车）的发布会上，创始人李一男谈到人才争夺时提到，他们在2019年就开始招募团队，当时算是人才比较多的时候。另据业内人士提到，目前的智能汽车行业人才紧缺，缺口很大。毫末智行在发布会上也毫不掩饰对人才的渴求，将招聘二维码放在了直播PPT最后。
以上就是我们对2022年智能汽车行业的十大预测，大家对这些预测有哪些看法和补充，欢迎在后台留言。
智能车指北祝大家元旦快乐！
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