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城市NOA：輔助駕駛的天花板，無(wú)人駕駛的入門(mén)檻

zhangli 　2022年11月06日 10:02

自動(dòng)駕駛企業(yè)變現(xiàn)難，尤其是專注于L4級(jí)別自動(dòng)駕駛的企業(yè)變現(xiàn)難，早已是行業(yè)的共識(shí)。尤其是當(dāng)資本越來(lái)越謹(jǐn)慎的時(shí)候，這一賽道上的玩家必須開(kāi)始轉(zhuǎn)型。日前，福特與大眾汽車投資的L4自動(dòng)駕駛技術(shù)公司Argo AI宣告倒閉，更是為同行敲響了警鐘。輕舟智航聯(lián)合創(chuàng)始人、CTO侯聰表示：“我們還是堅(jiān)信L4肯定會(huì)實(shí)現(xiàn)，但是作為創(chuàng)業(yè)公司可以漸進(jìn)性地先做城市NOA，在這個(gè)基礎(chǔ)上不斷獲得數(shù)據(jù)的閉環(huán)與現(xiàn)金流的閉環(huán)，這樣才能繼續(xù)迭代技術(shù)，最終實(shí)現(xiàn)L4的產(chǎn)品?！?/p>

城市NOA是輔助駕駛的天花板，也是無(wú)人駕駛的入門(mén)檻

2022年是城市NOA發(fā)展極具里程碑意義的一年，它代表了當(dāng)前智能汽車核心競(jìng)爭(zhēng)力的重要標(biāo)志，也是滿足消費(fèi)者對(duì)智能駕駛期待的關(guān)鍵技術(shù)。剛剛公布了自動(dòng)駕駛解決方案品牌Driven-by-QCraft的、中文名稱“乘風(fēng)”的侯聰表示，“城市NOA是輔助駕駛的天花板，也是無(wú)人駕駛的入門(mén)檻，它已成為汽車高端智能化的大勢(shì)所趨，以及消費(fèi)者的眾望所歸。我們會(huì)不斷拓展城市NOA的ODD，讓輔助駕駛從能用到好用，最終讓用戶愛(ài)用，以更普適性的智能駕駛讓開(kāi)車像打車一樣輕松。”

目前，多家自動(dòng)駕駛企業(yè)都已將城市NOA作為快速資金回流的主要渠道。在這個(gè)方向上，有L4經(jīng)驗(yàn)的公司由于在技術(shù)上有著充分的積累，無(wú)論是整個(gè)底層框架的設(shè)計(jì)還是算法的選型都有著豐富的經(jīng)驗(yàn)，與其他友商相比有著一定的先發(fā)優(yōu)勢(shì)。

很多自動(dòng)駕駛業(yè)內(nèi)人士今年都表示L4級(jí)別自動(dòng)駕駛公司的重點(diǎn)已經(jīng)變成了降成本，1萬(wàn)美元的解決方案可能都無(wú)法滿足下游車企的需求，甚至要把成本做到5000美元以下才有活下去的可能。一直以來(lái)都在宣傳自己?jiǎn)卫走_(dá)解決方案的輕舟智航在L2級(jí)別自動(dòng)駕駛解決方案商也做出了高中低三個(gè)配置的檔次，高配成本超出了1萬(wàn)元人民幣，中配的成本便已經(jīng)降至1萬(wàn)元人民幣以下。

在L4與L2之間，在理想與生存之間的博弈中，侯聰認(rèn)為L(zhǎng)4級(jí)別解決方案的成本由于整體量產(chǎn)使得包括傳感器在內(nèi)的諸多硬件成本出現(xiàn)了大幅下降，但是他并不認(rèn)為L(zhǎng)4解決方案中最重要的是成本問(wèn)題，而是先要將其做出來(lái)。至于L2解決方案中，成本問(wèn)題是當(dāng)下必須著力去解決的，所以輕舟智航也會(huì)從高配向中配去轉(zhuǎn)移，后者只需要一定的開(kāi)發(fā)時(shí)間便能實(shí)現(xiàn)很好的城市NOA的功能。

超融合感知方案有望提升精度與魯棒性

感知如同駕駛員的眼睛，是城市NOA的重要基礎(chǔ)。感知模型需要精準(zhǔn)高效地觀察和認(rèn)知世界、并為下游任務(wù)提供有效數(shù)據(jù)支撐，同時(shí)還要滿足車規(guī)級(jí)計(jì)算平臺(tái)的適配，并有效解決復(fù)雜路況中的各種長(zhǎng)尾問(wèn)題。

輕舟智航感知負(fù)責(zé)人張雨表示，“輕舟獨(dú)特的‘超融合’感知方案擁有領(lǐng)先的‘多傳感器時(shí)序穿插融合’技術(shù)，可讓感知模型在不同階段、利用不同傳感器信息相互補(bǔ)充，得到更優(yōu)融合結(jié)果，避免各類誤檢和漏檢，精度高且魯棒性強(qiáng)?！?/p>

基于“超融合”感知方案，輕舟智航提出了國(guó)內(nèi)首個(gè)在量產(chǎn)計(jì)算平臺(tái)實(shí)現(xiàn)視覺(jué)、激光雷達(dá)和毫米波雷達(dá)特征和時(shí)序融合的大模型OmniNet，以一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)即可實(shí)現(xiàn)視覺(jué)、激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)在BEV空間和圖像空間上輸出多任務(wù)結(jié)果。相較傳統(tǒng)方案，OmniNet可提供更豐富且準(zhǔn)確的環(huán)境感知結(jié)果，有效提升感知精度;可節(jié)省2/3的算力資源，滿足車規(guī)級(jí)芯片應(yīng)用需求，并可低成本適配不同廠家傳感器配置;更適宜通過(guò)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)解決實(shí)際道路面臨的長(zhǎng)尾問(wèn)題，“感知更精準(zhǔn)、車端更適配、迭代更高效”，更好地滿足城市NOA的量產(chǎn)需求。

OmniNet模型架構(gòu)

通過(guò)OmniNet在內(nèi)的感知算法能力，輕舟智航可讓激光雷達(dá)“物盡其用”，實(shí)現(xiàn)了行業(yè)領(lǐng)先的通用障礙物識(shí)別能力和噪聲過(guò)濾能力。其不僅可以有效識(shí)別車輛、人群、植被、護(hù)欄、錐桶、小動(dòng)物、施工區(qū)域等常見(jiàn)的道路交通參與元素，還包括各類陌生或長(zhǎng)尾罕見(jiàn)的異形障礙物，更好應(yīng)對(duì)城市中出現(xiàn)的長(zhǎng)尾問(wèn)題。逐層遞進(jìn)的噪聲過(guò)濾方案，還能夠最大限度地排除雨霧、泛光等噪聲對(duì)感知的干擾，充分提高安全性。

PNC將成為城市NOA的關(guān)鍵指標(biāo)

PNC( 規(guī)劃與控制Planning and Control)如同駕駛員的大腦，負(fù)責(zé)指導(dǎo)車輛在復(fù)雜城市路況中完成導(dǎo)航、預(yù)測(cè)、決策規(guī)劃和控制等一系列操作，對(duì)于行車效率、舒適性至關(guān)重要，是真正打動(dòng)用戶的核心關(guān)鍵。

“城市NOA，PNC定高下”，輕舟智航技術(shù)合伙人李棟表示，“輕舟智航能夠提供中國(guó)最好的PNC方案，我們秉承著自己的算法‘世界觀’，致力于以空間和時(shí)間復(fù)合的視角看待和解決自動(dòng)駕駛的各類問(wèn)題，前瞻性地選擇了更適合國(guó)內(nèi)復(fù)雜路況的決策規(guī)劃技術(shù)架構(gòu)，獨(dú)家實(shí)現(xiàn)了行業(yè)公認(rèn)更優(yōu)的時(shí)空聯(lián)合規(guī)劃算法?！?/p>

“時(shí)空聯(lián)合規(guī)劃算法”可直接在空間和時(shí)間中求解最優(yōu)軌跡，如同能夠同時(shí)控制車輛方向和速度的老司機(jī)，更接近實(shí)際駕駛行為，可靈活應(yīng)對(duì)國(guó)內(nèi)的各種復(fù)雜路況。相較之下，業(yè)界普遍采用的“時(shí)空分離規(guī)劃”會(huì)將軌跡規(guī)劃拆分為路徑規(guī)劃和速度規(guī)劃兩個(gè)問(wèn)題，無(wú)法同時(shí)計(jì)算路徑和速度，刻板不靈活。不僅如此，“時(shí)空分離規(guī)劃”的研發(fā)非常依賴手寫(xiě)規(guī)則和大量路測(cè)，而“時(shí)空聯(lián)合規(guī)劃”只需極少手寫(xiě)規(guī)則，人效更高，且更適宜利用人類駕駛數(shù)據(jù)通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)不斷提高算法效率。

靈活的“時(shí)空聯(lián)合規(guī)劃”能夠讓車輛行車更聰明、效率更高效、體驗(yàn)更舒適。在實(shí)際行駛過(guò)程中，當(dāng)車輛面臨動(dòng)態(tài)障礙物的交互時(shí)，“時(shí)空聯(lián)合規(guī)劃”可以讓車輛提前把握最好時(shí)機(jī)選出最佳行車軌跡，更流暢地完成車輛間的博弈，而不會(huì)出現(xiàn)反復(fù)急剎的情況。在多車道行駛時(shí)，車輛還可以通過(guò)判斷前方車流量和車速，靈活地變道選擇更快的路線，而不會(huì)“死板地”跟車緩行。

車企全棧自研將形成資源浪費(fèi)

在為了將L2自動(dòng)駕駛解決方案更快、更好地推向市場(chǎng)時(shí)，以蔚小理等新勢(shì)力以及上汽等傳統(tǒng)車企為代表，紛紛選擇了全棧自研。

盡管全棧自研已經(jīng)成為眾多車企在宣傳時(shí)的技術(shù)賣(mài)點(diǎn)，但自動(dòng)駕駛企業(yè)們對(duì)此還是堅(jiān)持自己的觀點(diǎn)。候聰表示，如果每一個(gè)車場(chǎng)都全棧自研的話，對(duì)于這個(gè)行業(yè)來(lái)講一定是資源浪費(fèi)，更適合的模式還應(yīng)該是由供應(yīng)商為車企提供更好的解決方案。

事實(shí)上，車企的全棧自研也在一定程度上導(dǎo)致自動(dòng)駕駛企業(yè)的高端人才分流。如此一來(lái)，無(wú)論是前者還是后者，都無(wú)法保證將最優(yōu)秀的人才集中在一個(gè)或若干個(gè)團(tuán)隊(duì)內(nèi)形成高效互動(dòng)，這對(duì)于仍需提速的自動(dòng)駕駛技術(shù)研發(fā)來(lái)講在一定程度上并非好事。

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