9月25日至28日，2021世界智能网联汽车大会在北京召开。本届大会围绕产业再造、融合应用、和合共生三个篇章展开，设有开幕式、主论坛，以及7场主题峰会、6个特色专场和2场闭门会，共邀请包括1位图灵奖国际专家、7位国内外院士、近150位国际国内智能网联汽车及ICT领域专家、企业家参与演讲探讨。以下是先导（苏州）数字交通产业投资有限公司特聘专家、IAE欧洲智能网联创新中心首席专家 Joachim NELL的演讲实录，供参考。
图为：先导（苏州）数字交通产业投资有限公司特聘专家、IAE欧洲智能网联创新中心首席专家 Joachim NELL
演讲内容：
谢谢尊敬的来宾，我的名字是Joachim NELL，我是德国人。
我在汽车行业有多年的经验，在吉利工作多三了多年，以及负责全球市场，今天想跟大家分享和介绍一下苏州的一些汽车活动，也就是我们的先导数字交通产业投资有限公司，我是特聘专家。
首先，想跟大家介绍一下先导智能，先导苏州数字交通产业投资有限公司是能够引导专业的车联网企业，为他们提供支持，帮助他们发展智能网联汽车。推动无人驾驶，木能够推动他们的应用，也就是说我们是为这些企业，为这些公司服务的，帮助他们推广产品，帮助他们推广长江、三角洲地需的业务。
我们非常自豪，也就是我们已经帮助诸多企业在苏州落地，我知道很多公司都是涉足ICV，这些公司都引进了以及发布了创新型的产品，他们发展非常强劲，比如说他们推行了电动汽车，以及以机器人为引导的技术，涉足了很多，包括制造行业领域。他们研发了很多的智能网联汽车，以及智能网联辅助系统等等，这些我们都帮助他们在苏州落地。IAE欧洲智能网联创新中心，我们同方针、传感器、复杂模型、建模、标准、测试、认证，涉及智能驾驶的所有环节，我们都可以参与其中，以及提供服务。我们的总部位于苏州，分别在北京、上海、海南都设置有关研发中心，来支持在中国的一些活动。
我们的战略合作伙伴非常广泛的，包括行业的生态伙伴，就像我们的国汽智联、阿里云，还有一些国际合作伙伴，国际的企业行业的合作伙伴。我们在世界范围内和法国开展了技术合作，在仿真和测试领域，还有实验室也为我们提供检测环境的支持，以及为我们提供环境条件，还有来自韩国的公司，以及包括奥地利的服务公司，是负责数字出行，我们还有行业的合作伙伴，比如说清华大学苏州汽车研究院是科研机构。
当我们在谈论Robo-X，我们指的是出租车、公交车、无人环卫，以及物流等高级别自动驾驶等应用场景。Robo-bus是无人驾驶的小巴，可以搭载乘客，还修改包括一些固定线路智能重卡物流，可以帮助我们进行线路固定，从而降低人力资本，提高运营效率。还有将城市互联互通的智能公交主动安全解决方案，基于5G方案为基础的，可以提供360度无死角全天后的汽车狱警和制动能力。
说到智能驾驶、无人驾驶，以及如何进行检测，如何确保安全性，我们需找到有一些领域，可能是工程师并没有想到的，这两个情况在幻灯片所列入的是大家经常看到的情况，其中是自动驾驶事故，该有特斯拉自动驾驶事故，以及造成的一些伤亡，我们意识到了这些问题，以及带来的风险。还有另一个案例就是在晚上无人驾驶之时，自行车并没有意识到对面的车，或者车并没有检测到前方骑自行车的人，会带来撞车的现象。我们的无人驾驶要比人为驾驶更为安全，这才是我们的目的，所以我们要进行技术安全验证。我们做了智能驾驶辅助系统，它可以为我们提供辅助，可以提供关键的系统。
使用者只要接受这样的系统就可以，并且我们讲到这个汽车要超过一亿公里以上的历程测试，我们在这里是要经过这样的很长时间的测试，才能验证在这个历程当中不会出现一次的故障。开发的周期当中，我们需要去开展历程的测试，这也是对我们造成了很大的问题，除此之外，我们还需要去进行大量的仿真，基于云的方针，因此这样一来我们不会发生故障，可以开很长的里程。我们还会找出其中关键的事件，这样的场景重新的进行仿真，我们再调整参数，从而能够找到极端的场景。然后再去测试，这样一来整个的系统会在测试厂当中进行重复的测试，会在一个闭环的安全的环境当中来进行是。
我们还会在其他的场景，比如说下雨、刮风、下雪场景中进行测试，通过科学有效的仿真测试技术，能够将所需要的八年一的时间缩短到一年以内。我在这里稍微给大家转换一下。这个表看上去有点复杂，但是我们把它称为人工智能驾驶员的无人车驾校地人类驾驶员都有驾驶证，我们怎么能给人工智能驾驶员提供驾驶证呢。这是我们的平台，从左侧到右侧所有的验证，还有培训平台还修改深度学习的系统，还有我们会对于汽车在环环进行测试，这里还会进行测试的描述，测试场景的收集，我们还会进行认证，我们会对于不同的测试场景，不同的运力进行收集和验证。以及在人工智能的场景当中，我们会对于人工智能的驾驶评价会进行评价。最后这里还有监管平台，是尝试，我们能够去示范运营，因此这是一个很复杂的平台，也是一个非常综合性的平台，他们是互相关联在一起的，也是做起来有挑战形成，我们在苏州建立起来三了很好的合作伙伴的关系。
接下来讲到的是仿真，最底层讲到云算力海量仿真，能够解决所测试的里程问题，以及我们可以能够在系统的这一级，我们可以进行重复的测试，以及能够去进行筛选。我们还会进行高级的整车在环的测试，解决车辆级别的系统问题，最上层会进行真实道路的测试。讲到仿真，以及到车辆在高级整车在环，我们会对于极端的场景进行测试，看看系统能够做的怎么样，以及在这些极端的场景当中，汽车的表现如何，大家可以看到在我们的图表当中展示的情况。接下来给大家讲一讲我们的四个步骤，在我们建立其核心能力我们塞三进行Robo-X4city，我们把它叫做ODD。
首先第一个我们想要建设的是城市级数字孪生仿真场景库，我们可以看到有对象，会有进行移动，是城市级别的数字孪生的场景库。第二个可以进入到云加速海量仿真的SaaS平台，再进入到车辆在环测试平台系统，可以去挑战AI的驾驶员，他们能够在雨天驾驶来进行挑战，他们的摄像头能够进行识别。第四步在真实的场景当中，我们会进行研发、测试、运营、道路上的测试。
在这里给大家展示的是数字卵生场景库的图片，我们用到监控的摄像头，以及会进行记录，后面能够识别这些对象，我们会有参数的调整，更高速，更尽距离的是这里主要是放在数据孪生场景当中的测试。基于云的海量仿真的测试平台，在这里我们是海量的算力，在这个海量算力我们能够在云端进行，我们投入到了云端海量仿真平台，通过这种方式能够区别对于不同的场景进行模拟和仿真，去找到极端的场景。第三步是车辆在环测试，在这里我们建立的测试环境，我们像雷达的传感器，还有摄像头的传感器，将他们方法在极端的场景当中进行是，我们看看他们的表现。在这里还可以把失效嵌入其中，我们可以打开传感器，看一看这个系统是怎么样去进行应对和反应的。
最后，我们还有制定考核测试循环和考核标准。像是人类驾驶员需要去通过考试，才能够获得你的驾驶证，你要回答问题，你需要去遵循交通规则，所以实际上我们在进行车辆测试的时候，我们在侧是人工智能驾驶的时候，其实是很相似的，我们要规定所有的规则，我们希望AI也能够按照规则进行安全的驾驶。我要讲的就这么多，谢谢大家的聆听。
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