在当今汽车工业的厘革浪潮中，智能驾驶无疑是一股最为汹涌澎湃的革新力量。

陪同着智驾技术突飞猛进与“智驾平权”时代的快速到来，问题也逐渐凸显。好比，技术突破与商业化落地的矛盾、宁静隐忧与行业标准的缺失，全球化生长遭遇规则与外地化壁垒等等，行业转型期的波动也让身处变局中的各方压力倍增。

在数据、算力与工业链协同成为竞争焦点确当下，智驾行业从“技术狂欢”向“宁静务实”全面转型，车企如何在监管框架下平衡立异与危害，学术界如何与工业界生态共建，形成优势互补，如何实现宁静标准统一，以及更好的高宁静价值数据共享和应急计划的机理研究与工业化，都成为当下必须要解决的重要课题。

对此，香港都会大学盘算学院院长及讲座教授，鸿海-香港都会大学联合研发中心的主任汪建平教授，作为一位深耕智能驾驶领域多年，研究内容涵盖自动驾驶系统（感知，轨迹预测，运动计划）、宁静、测试等方面的资深专家，正以奇特的视角和务实的研究，试图为这些难题提供谜底。

在汪建平看来，车企更关注如何让车跑起来，但自动驾驶的挑战远不止于此。

她坦言，大学几千万的研发经费，与车企动辄几十亿、上百亿的投资来比，比谁智驾技术“烧”的好，那一定是不可能赢的。因此，她的技术研发，并非要与车企正面竞争，而是瞄准了行业尚未充分关注的技术盲区，去做许多企业没有做的事情，好比：对宁静的关注，找到自动驾驶软件里可能保存的宁静隐患。

在自动驾驶系统中，精确和实时预测尤其重要，为解决目今的行车预测技术难题，汪建平领导团队推出自动驾驶轨迹预测深度学习模型QCNet，可在驾驶情况中提取唯一且牢固的位置讯息，并且可不受驾驶者在检察驾驶场景时的时空座标所影响，能够捕获门路使用者的动向，准确预测四周车辆的多种可能动向，同时，通过存取和重用之前所盘算的座标编码，理论上实现实时预测。

“我们的车除了底盘以外，全部都是自主研发的，包括自动驾驶所有的算法和硬件配置”，汪教授团队自研的车型不绝进行测试，验证着团队的焦点技术：轨迹预测与AI模型的宁静防御。

她还首次在实车上验证了针对自动驾驶AI模型的物理攻击手段，通过安排特定纸板测试车辆是否会误判静止障碍物的动态意图，从而触恐慌刹车，以及通过滋扰传感器，从而影响在线地图的构建，来验证对自动驾驶决策可爆发影响的种种攻击方法，从而去不绝地排除自动驾驶宁静隐患。

“这类攻击可能引发连环事故，但还未获得古板车企足够关注”，这也成为全球首个在实车情况中验证此类攻击的案例。

在智能驾驶领域，市占率常被提及，但汪建平认为，这并非权衡智驾供应商优劣的唯一标准，她认为，市占率受车型销量影响，真正权衡智驾能力的要害在于宁静性、技术原创性、L4级技术储备以及数据的有效利用。

关于行业热议的“数据量决定论”，汪建平更是直言不讳，她认为只有有价值的数据才有意义，不然，纵然跑上百万公里积累的数据，若缺乏极端场景，好比暴雨等卑劣天气的积累，这对提升智驾宁静性意义有限。

在汪建平看来，宁静性与失效冗余是权衡智驾能力优劣的一种指标，功效宁静认证（ISO 26262 ASIL-D）和预期功效宁静（SOTIF）达标率是硬指标，同时，专利和论文也是体现技术先进水平的一种体现。

例如，华为通过5G-V2X融合感知专利结构形成技术闭环；Waymo在CVPR等顶会宣布的自动驾驶论文数，远超业内平均水平，以2022年为例，Waymo共计宣布论文32篇，并且基于论文产出的技术计划又体现在多项工程指标中：好比车规级软件在环，宁静性，体感舒适性，算法泛化能力，实车测试mpi和适用区域等指标中，均取得了不错的进步。

整体而言，车企全栈自研门槛极高，相助才是未来主流，因此，汪建平认为，在行业已进入“下半场”确当下，仿真技术将成为突破长尾难题的要害，通过高精度仿真，基于大语言模型，可以以更低本钱生成海量极端场景数据，这是现实路测无法相比的。

“真正的竞争力在于如何将个体数据优势转化为行业共享资源，集中攻克长尾难题。”

在技术架构上，从BEV 到 Transformer，再到结合大模型的计划，行业仍在探索最优解。目前，端到端计划在 VLM 和 VLA 范式中生长，但学界和工业界尚未告竣共识，长尾问题和 corner case 的解决仍是重点研究偏向。

最终，智能驾驶需要面向功效和宁静交付，数据的有效性、监管的统一性和兜底计划的可执行性是未来的要害。学术界、工业界和政府需相助探索，制定相关标准，以实现技术、产品、宁静和规则的相互制衡。

自动驾驶技术，不但对汽车工业具有深远影响，也对都会交通治理、政策制定等政府决策层面有着重要意义。汪建平教授的研究，在这一历程中，恰恰起到了连接政府与工业的作用，成为推动自动驾驶技术健康、可连续生长的重要环节。

在香港，汪建平主导了首个“混淆现实自动驾驶测试”项目，通过虚拟仿真叠加真实路况，使用真车、真路，但场景数据由其团队仿真，为香港政府构建外地化的测试场景数据库。

“政府需要工具来制定规则，好比数据收集标准、能改善交通流效率的渗透率阈值，我们的研究为其提供了科学依据。”

汪建平指出，自动驾驶的数据收集不可与古板车辆相同，需要明确收集数据的目的，并凭据科学依据确定需要收集的最小数据集，以及数据收集的频率和质量要求。

“若缺乏这些基础，技术再先进也难以落地”，她认为，当下商业化的自动驾驶技术再好，在没有监管工具的情况下，政府不给牌照，都很难上路，所以，学术界在推动行业标准与政策工具完善中饰演着不可替代的角色，可通过监管工具的研发，为推动智驾技术落地，提供须要的科学支撑。

在其自动驾驶领域的研究中，香港政府从各个层面都给与了极大的资源支持，好比，如何让自动驾驶系统理解交警手势、如何制定事故责任判定规则等等，均获得香港交警的支持，加入测试并提供具体的场景和手势等，这些资源和支持为自动驾驶技术的研究提供了有力的包管。

而这些学术研究的价值，最终也将反哺到智驾工业链之上，包括制定行业标准、为政府提供工具、解决宁静漏洞等多个维度，同时，也可通过技术突破、理论立异等方法为工业提供支撑，大大降低企业试错本钱，而这就是学术界对“落地”和“价值”，与商业化企业差别之处。

在她看来，学术的使命是“源于现实，高于现实”，从痛点出发，通过理论突破反哺行业，价值不可是直接创立产品，而是为整个生态涤讪，她以团队发明的宁静漏洞为例，一些团队发明的漏洞被Carla（英特尔、丰田和西班牙巴塞罗纳盘算机视觉中心联合推出的开源自动驾驶仿真平台）认可且在新的版本里已部分修复所发明的宁静漏洞，这些研究虽无法量化经济收益，但却制止了潜在灾难。

“就像我们为政府提供的工具，或许不会直接装车，但能让自动驾驶走得更稳、更远。”

汪建平始终认为，在自动驾驶的浪潮中，唯有站在技术与人性的交汇点，唯有学术界与工业界携手，在宁静与立异之间找到平衡，才华真正驶向“无人驾驶”的未来。

据悉，汪建平教授所领导的团队在自动驾驶领域取得突破性结果，研发的先进解决计划屡获国际殊荣：先后斩获CVPR 2024 Argoverse 2多智能体运动预测挑战赛冠军、2024 Waymo开放数据集模拟智能体挑战赛冠军、第17届F1 Tenth自动驾驶大奖赛冠军、2023年元宇宙自动驾驶挑战赛冠军及2023 Argoverse 2多智能体运动预测挑战赛冠军。

相信在不远的将来，汪教授所领导的研发团队，在智能化浪潮中，必将乘风破浪，用更多的科研结果，让智驾未来更早地照进现实。

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