早高峰的苏州高铁新城，一辆智能驾驶测试车在车流间平稳穿行。车内工程师双手轻扶方向盘留意路况，后排调试的任海兵紧盯控制屏上跳动的实时状态信息——方向盘回正的角度、制动介入的时机、系统决策的耗时，每一个参数都关乎着下一版算法的迭代方向。

身为清华大学苏州汽车研究院人工智能中心自动驾驶应用团队总监，任海兵到岗的第一件事，就是翻阅前一日的路测数据报告。在他看来，实车路测的每一帧数据，都是技术演化的关键依据。

自2024年底以来，他带领团队从0到1搭建起覆盖云端自动化标注系统、车端推理框架与全链路工具链的完整端到端技术架构。目前整套基础架构已落地成型，团队工作重心全面转入实车路测与性能调优阶段——车端推理频率可达12Hz，系统响应时间稳定在80毫秒以内，各项核心指标均达到业界主流水平。

“让车跑起来只是第一步。”任海兵更在意的，是如何突破数据成本的行业瓶颈，让自动驾驶走出乘用车的“舒适区”，在更广阔的产业场景中真正扎根。

清华大学苏州汽车研究院人工智能中心自动驾驶应用团队总监任海兵

顶天立地：

产学研桥梁上的初心选择

“自动驾驶改变的不只是人们的出行方式，更是交通运输产业的变革支点，也是国家经济发展的重要增长点。”谈及选择这条赛道的初心，“我们做技术，就要往国家和产业真正需要的方向发力。”

带着这样的技术理念，任海兵选择加入清华大学苏州汽车研究院。这里吸引他的，是前沿技术走向产业的完整链路：上承清华端到端算法、世界模型的原始创新积累，下接产业一线的真实需求，将实验室里的技术原型转化为可落地、可量产的工程方案，高度契合他“技术扎根产业、创造实际价值”的职业追求。

清华输出前沿算法成果，任海兵和团队负责落地转化与工程创新，路测发现的问题反哺学术优化。一年半以来，端到端自动驾驶技术从理论框架到云端标注、车端推理、实车测试全链路快速迭代，形成“学术前沿—工程转化—产业反馈”的高效闭环。团队同时承接了江苏省智能网联重点实验室的算法研发，持续夯实技术底座。

另辟蹊径：

“弱标注”破开行业成本困局

自动驾驶行业发展越深，数据成本的痛点就越突出。

每一批自动驾驶路测数据入库，都需要大量人工投入，对自动化标注结果进行质检和修正，要求数据标注精度达到99.5%。如此高投入模式下，收益较高的乘用车领域尚可支撑，但放到商用卡车、园区物流、无人配送等领域，高昂的标注成本直接制约了技术研发与落地，而这恰恰是自动驾驶“技术普惠价值”的应用痛点。

任海兵在“端到端自动驾驶路测车中监测算法数据

“能不能用90%精度的‘弱标注’数据，训练出同样有效的模型?”任海兵带领团队尝试另辟蹊径。他们创新了“弱标注”数据训练算法，让模型从精度有限的数据中自动化提取有效数据，大幅降低对人工精细标注的依赖。与此同时，团队基于自有场景搭建起自动驾驶的“世界模型”，通过前景背景解耦、行人与非机动车非刚体建模、地面平面约束等技术，实现高保真场景渲染，为算法训练提供仿真数据补充，进一步降低研发成本。

从算法构想到完整的工程落地，端到端系统覆盖了车辆硬件、云端数据、模型训练、仿真验证、实车路测的长链条。但距离产出一套可交付给主机厂的完整方案，还隔着“最后一公里”的工程化考验。“在全局中，每个环节不可能一次做到满分。我们先以95分打通整个链路，再持续把每一环打磨到99分乃至更高。”当前，任海兵和团队以两周一版本的节奏滚动迭代，以有限的人力“啃下”端到端系统全链路搭建的“硬骨头”。

如今，任海兵和团队已经交出了扎实的技术成绩单：云端自动化标注率稳定在90%左右，车端推理频率达12Hz，系统响应时间控制在80毫秒以内，达到业界主流标准。团队在工信部金砖国家工业创新大赛国内选拔赛中，以“车路云一体化端到端自动驾驶和合成数据解决方案”项目从千余支队伍里摘得银奖，技术实力得到了行业权威认可。

向远而行：

为产业拓宽技术落地边界

他常和团队探讨：自动驾驶技术不能只停留在乘用车市场。

当行业普遍在数据规模、标注精度上做“军备竞赛”时，任海兵更愿意沉下心解决底层共性问题——降低技术落地的研发门槛，让自动驾驶有机会进入细分场景。“技术不应只停留在论文里，也不能只服务一个市场，它应该走向更多需要它的领域。”

任海兵通过“弱标注”数据优化端到端自动驾驶算法模型

如果“弱标注+世界模型”的低成本路径走通，将为全行业提供一种全新可能——不再单纯依靠高投入换取技术的高性能，而是通过更低的成本结构，让自动驾驶技术走向更广的应用范围。

目前团队正与多家主机厂沟通技术合作，推动低成本端到端方案进入产业化验证。在他看来，一侧是清华数十年的学术积累，另一侧是乘用车与商用车产业一线最迫切的落地需求，研究院站在两者的交汇点上，既要把前沿技术做实，也要把产业需求做深。

“前沿探索加工程落地，合在一起才是完整的创新链条”，任海兵说。

育才铸魂：

在实战中锻造复合型队伍

团队里年轻成员居多，任海兵始终秉持人才培养的“长期主义”。不急于追求短期项目产出，更看重人的长远成长。

自动驾驶应用团队正在讨论问题解决方案

他通过技术方案评审、项目节奏把控言传身教，放手让年轻成员独立负责模块推进，在解决实际问题中积累全局经验。“我希望他们能成长为独当一面的复合型人才——会写代码，但更懂架构设计、项目规划与团队协同，既能做技术专家，也能带项目、管团队。”在实战的持续打磨下，团队的技术能力与工程判断力稳步提升。

在他看来，这种培养模式得以能落地的关键源于研究院的平台优势。年轻人既能对接清华前沿技术、深度参与产业落地全流程，也有清晰的职业发展路径、投身行业前瞻性工作的使命感，比起纯薪资激励，这种“与平台共成长、躬身创新技术”的价值认同感，才是留住真正想干事的年轻人的关键。

笃行不怠：

以长期主义赴智驾下一程

身处智能驾驶技术快速迭代的浪潮中，任海兵对行业始终保持着清醒判断：乘用车自动驾驶发展迅速，但高成本模式难以向更多细分场景复制，低成本数据路线是行业规模化的必然方向。清华人的此间责任，就是提前探路、引领方向。

“我们做事情，心里始终装着科技报国、引领行业的使命感。”这份使命藏在每一天的路测数据里，藏在每一版迭代的时延优化里，也藏在团队为攻克难点反复推敲的深夜里。

未来，任海兵和团队将继续稳步推进技术迭代：短期深耕更多道路场景的打磨，提升复杂工况下的系统能力;长期深化与主机厂的产业协同，推动技术走向产业化落地。

任海兵和他的团队不以规模取胜，而以判断力见长;不追逐短期风口，沉下心探索行业前进方案，走出一条清华特色的端到端自动驾驶产学研融合之路。

在技术的浪潮里，他们既是攻坚者，也是探路人，以技术践行清华人服务产业、报效国家的初心。

编辑：张子璇

审核：郑四发