在近日于上海舉行的第四屆全球智能駕駛峰會暨網(wǎng)絡與信息安全軟件開發(fā)論壇上,商湯科技移動智能事業(yè)群智能駕駛副總裁石建萍發(fā)表了主題演講。她深入剖析了當前智能駕駛技術發(fā)展的核心挑戰(zhàn)與未來路徑,明確指出:高效解決海量、復雜的長尾場景,是全面提升智能駕駛系統(tǒng)場景覆蓋度與安全可靠性的根本前提。
石建萍首先回顧了智能駕駛技術的發(fā)展歷程。她指出,在經(jīng)歷了基礎感知、規(guī)控功能的實現(xiàn)與常見場景(即“頭部場景”)的初步覆蓋后,行業(yè)正步入深水區(qū)。真正的挑戰(zhàn)來自于那些出現(xiàn)頻率低、但種類極其繁多、形態(tài)各異的“長尾場景”,例如極端天氣、罕見交通參與者行為、復雜道路異形結構等。這些場景雖不常見,但一旦發(fā)生,對系統(tǒng)的處理能力要求極高,直接關系到駕駛安全與用戶體驗。
“長尾場景的解決,不能依靠簡單的數(shù)據(jù)堆砌或規(guī)則枚舉。”石建萍強調。她認為,傳統(tǒng)方法在面對近乎無限的長尾問題時,會遭遇研發(fā)效率瓶頸和成本壓力。因此,高效解決之道在于構建更強大的底層AI基礎設施與核心能力。她詳細介紹了商湯科技在此領域的思考與實踐:
石建萍進一步將智能駕駛與本次峰會的另一個主題——網(wǎng)絡與信息安全——聯(lián)系起來。她指出,隨著智能駕駛系統(tǒng)復雜度的提升,尤其是車云協(xié)同和數(shù)據(jù)閉環(huán)的深入,網(wǎng)絡安全、數(shù)據(jù)安全與功能安全變得深度耦合。確保數(shù)據(jù)在采集、傳輸、訓練、部署各環(huán)節(jié)的安全,防御針對AI模型和傳感器的潛在攻擊,是智能駕駛系統(tǒng),尤其是在應對長尾場景時能夠可靠運行的基石。商湯在研發(fā)智能駕駛技術的也構建了完整的內生安全架構。
石建萍道,智能駕駛的最終目標是實現(xiàn)全場景、無隱患的可靠體驗。通往這一目標的道路上,攻克長尾場景是必須翻越的山峰。而翻越這座山峰不能僅靠“人力”,必須依靠以AI大模型為代表的新一代AI技術,構建起高效感知、高效迭代、高效進化的系統(tǒng)能力,同時筑牢網(wǎng)絡信息安全的防線。她表示,商湯科技將繼續(xù)深耕原創(chuàng)AI技術,與行業(yè)伙伴一道,推動智能駕駛技術邁向更安全、更廣泛普及的新階段。
本屆峰會聚焦智能駕駛與網(wǎng)絡安全的融合發(fā)展,石建萍的演講從技術根本出發(fā),為行業(yè)突破當前瓶頸提供了清晰的技術視角與實踐路徑,引發(fā)了與會者的廣泛共鳴與深入討論。
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更新時間:2026-03-15 02:17:22