斑马施雪松：如何将端和云做动态优化是最大挑战

汽车本身要做的事情就是看清楚，做对决策，其中涉及到大量的数据和计算，其核心就是智能网联。

文丨智库君

对于消费者而言，当下以及未来的汽车将不再是一个简单的出行工具，越来越多的车主希望能借助汽车解决自己出行过程中的问题。目前，网联化以及自动驾驶无疑成为解决出行问题的最佳技术手段。

关于网联和自动驾驶，斑马网络技术委员会主席兼首席科学家施雪松在中国汽车三十人智库鼎力支持的汽车创新峰会上提出了自己的观点：

“互联网已经成为汽车行业的基础设施。斑马网络一直在探索如何将经典汽车技术与新技术进行融合。用操作系统从根本上解决网联化的问题，有网联作为支撑，才能高效实现未来汽车智能化。”

施雪松指出：“网联是汽车智能化的核心域之一，在将来整个自动化的道路上，车本身的核心任务就是要看得清楚，做对决策。这个涉及到大量的数据和计算。

在网联化方面，斑马从操作系统着手，在云和端做融合计算，并对两端的计算、数据存储资源进行动态规划。其次，要把用户背后的数字化生活和出行打通，对所有计算资源进行端和云之间的优化分配。

核心挑战也在这里——如何将端和云做资源动态优化。此外，由于中国的新技术可能比标准制订和发布来得快，新技术的快速使用和部署会不会与真正发布的标准形成矛盾，这也是个问题。”

在自动驾驶领域，施雪松表示，斑马网络并不直接做自动驾驶的算法本身，但是网联化与自动驾驶密切相关。施雪松给出了斑马与自动驾驶技术相关联的发展路径：

“ 第一，解决L3及以上的HMI技术。因为HMI不仅仅涉及与驾驶者互动，还涉及车和周边环境之间的关系、和其他车之间的关系。

第二，从L3开始，自动驾驶其实不止是一个单车的自动驾驶，视距内，车高度依赖于全环境感知传感器，本地的域控制器提供基于数据、知识和规则的决策。

但是更多的智能，尤其对视距外的交通环境状况，要依赖于云端数据及计算。在云端存储有海量图像的动态样本库，对这些样本进行分析、学习和智能利用，再加上动态实时数据，就能帮助车辆实现对复杂交通环境的理解。未来建立在理解基础上的预测有可能大部分都在云端。”

谈到当前的自动驾驶规划，施雪松表示：“第一，车作为传感器，把车采集的数据实时传到云端，这是我们在做的事情。第二，在云上做的，把与车强相关的数据高效传输到车上，实现车路协同、车车协同、车人协同的自动驾驶。”