今天小编分享的汽车经验：比亚迪披露自研智驾进展：将基于BEV架构实现弯道超车，欢迎阅读。
文｜韩永昌
编辑｜李勤
在上周举办的北京智源大会上，比亚迪产品规划院院长助理、电子集成部总监韩冰在发表演讲时公开披露了比亚迪智驾技术的最新进展。
36 氪此前报道，韩冰曾在德尔福德国任职，从事过中间件和底层系统等开发工作，其海外和技术研发背景，是比亚迪当下比较推崇的人才。韩冰目前已经成为比亚迪规划院的智能驾驶研发负责人，他也在同步筹备比亚迪的智能驾驶芯片设计团队。
此次公开演讲也是韩冰少有的公开露面。韩冰称，基于 BEV 的大模型算法是比亚迪在高阶智能驾驶上实现弯道超车的机会。
韩冰进一步表示，比亚迪已经陆续积累了超过 150 BP 的数据，并且每天都会有 1 个 BP 的新增数据，这些数据大多都是通过大模型的自动标注，用于下游的的训练任务。预计今年比亚迪还会累计有 6 亿公里的数据，并在未来几年应用到研采车辆以及量产车辆，实现指数级的数据储备，解决智能驾驶的长尾问题。
在大模型的研发上，比亚迪的研发方向是数据驱动型的大模型，在比亚迪当前的感知和规划算法中，感知模型已经能做到把多任务整合到一个大模型中。韩冰说，比亚迪感知模型的开发已经做到了 100% 的数据驱动，并同时研发了拥有多相机的 BEV 模型，计划是今年可以做到量产。BEV 模型结合比亚迪的易四方平台，可以研发出一些具有特色的高级辅助驾驶功能。
除此之外，韩冰还介绍了比亚迪的大模型可以用于针织系统的自动标注。比亚迪围绕相机和激光雷达结合时序建立了 4D 障碍物自动标注的系统，该系统通过历史数据的挖掘和计算可以生成一批具有真值的数据，为算法研究提供数据支持，节省人力成本。
其优势大概有四点：第一是以激光雷达的数据为核心，精度更高；第二是结合了时序的 4D 真值，感知范围更广；第三是数据驱动，以小数据驱动，再快速迭代；第四是可以迅速扩展新障碍物的类别。
对于大算力平台的建设。韩冰主要分享了在车载端的算力部署。他透露，比亚迪对智驾作業系統、網域控制器等软硬體基本上可以做到自主可控。他还展示了一个基于英伟达 Orin X 开发的智驾平台，具备了 500tops 的算力及 64GB 的内存。韩冰称该平台很快就会搭载到旗舰车型上使用。
韩冰说，比亚迪的决策规划大模型将采用 Transformer 架构，每天可以自动生产大概 1400 万公里的数据，然后基于该算力平台进行快速迭代。
当然韩冰也提到了比亚迪目前的不足之处，比亚迪的智驾系统更多还是基于感知功能去研发，对决策规划模块仍处于瓶颈期，这部分的复杂程度是指数级的增长。对此，比亚迪希望与业内同仁一起合作，尽早实现更高级别的智能驾驶功能。
