在一众L4自动驾驶赛道创业的公司中,轻舟智航是较早认识到前装量产落地重要性的一个。也正因如此,在今年5月,轻舟智航发布了“双擎”战略,即动力引擎和创新引擎。前者是指轻舟智航的技术能力及研发体系,后者则是商业化与场景宽度拓展,两者互为支持的同时,又能实现数据的共生共享。

而双擎碰撞之下的一个重要成果,就是城市NOA。这很好理解,一方面城市NOA是当下智能驾驶体系中技术含量最高的功能,另一方面城市场景下智能驾驶需要处理的问题和L4面临的问题非常相似。当然还有一个不可回避的回避,城市场景永远是占比最高的场景。所以,以城市NOA作为切入点,进入前装量产市场,是轻舟智航的必然选择。

在此前的战略发布会上,轻舟智航发布了全新一代量产车规级自动驾驶解决方案DBQ V4(Driven-by-QCraft),当然它还有一个更易记住的名字——轻舟乘风。


(资料图片仅供参考)

而对于关注行业的人士而言,大家想了解的,其实大抵就是两件事情:一家曾经专注L4的自动驾驶公司进入前装量产智能驾驶市场,会有什么不一样?和车企自研智能驾驶相比,轻舟智航又会有哪些特点?

用户爱用智能驾驶,关键在城市NOA

轻舟智航内部将辅助驾驶分为三个阶段:能用、好用、爱用。

所谓能用,就是有最基本的L2功能,并且可以在高速、高架等封闭道路上用起来,但是人工接管率没有任何保证。到了好用,就是智能驾驶系统的场景分析与处理能力更强,能应对诸如变道、上下匝道、车辆加塞、大车并行等场景,在封闭道路上能实现点对点的智能驾驶。今天绝大多数在智能驾驶上领先的车企,就处于这个阶段。

但是毕竟城市场景,才是车辆行驶的主要场景,真正想要让用户做到爱用智能驾驶系统,就一定要覆盖城市场景。当用户可以在绝大多数的城市场景下体验到安全、安心的智能驾驶,才会不断形成对智能驾驶的依赖。

也只有如此,消费者对于智能驾驶的认知才能逐步提高,体验才不可逆。同时,伴随新的需求大量涌现,智能驾驶的行业发展,才能从技术驱动时代进入市场需求时代。

同时,在城市场景的智能驾驶中,需要做好的事情,包括无保护左转、掉头、狭窄道路同行、避让行人及二轮车、自动绕障等能力,这些和L4自动驾驶中需要的能力有共通之处。所以,轻舟智航有动力、有能力,将多年来在L4自动驾驶、Robobus等领域积累的经验、人才、研发体系应用在城市NOA上,并推动城市NOA尽快上车。

从超融合感知到时空联合规划

前面提到,轻舟乘风是轻舟智航提供给车企的解决方案,这套方案不仅支持不同硬件的组合,而且能确保每一个硬件版本都在同一套技术栈中,数据可以共通与分享。而在底层,这套解决方案有两个值得关注的特点:超融合感知方案和时空联合规划算法。

讲到感知融合,目前行业内主流的做法包括数据级的前融合、特征级的中融合和目标级的后融合。前融合对不同的传感器在时间和空间的同步上有严格要求,这一点做好,融合的质量就比较高。而中/后融合需要大量的经验去实现更广的覆盖,但数据也可以因此而解耦。

而轻舟智航的超融合感知,实现的是前中后穿插融合,感知模型可以在不同阶段利用不同传感器信息,再加入时序融合,更准确更精细地感知动静态物体及状态信息,同时也能实现对于周围物体方向、速度预测的输出。

这个超融合感知模式,轻舟智航把它称为OmniNet。如果仅看基本原理,轻舟智航的OmniNet、小鹏的XNet以及特斯拉FSD Beta上的感知架构,大体是一致的方向,都是以一个神经网络实现多类型传感器在BEV空间和图像空间上输出多任务结果,实现数据和特征融合的大模型,是今天量产领域最先进的感知方案之一。

而时空联合规划算法,则是相对于现在业界普遍采用的时空分离规划而言,即把速度规划(纵向控制)和路径规划(横向控制)分离。后者是典型的手写规则型规划,是一种类似“有轨电车”的规划方案。

但从今年特斯拉AI Day上的规控AI化不难看出,以神经网络替代手写规则是大趋势,轻舟智航的时空联合规划算法也是类似的方向。时空联合规划,是指直接在三维空间内,同时考虑空间和时间,直接求解最优轨迹,能够达到“更像人类司机”的效果。并且能做到不断学习人类司机的行为。

超融合感知方案和时空联合规划算法,事实上都是轻舟智航在L4自动驾驶领域的能力下放,也是能够让高端体验逐步大众化的积淀所在。

有了这套底层的方案,在上层轻舟智航既可以做出单目摄像头方案下的ACC、LCC,可以做出类似特斯拉的摄像头环视方案的高速NOA,也可以上激光雷达配合大算力平台解决城市NOA场景。在轻舟智航的眼中,以一颗激光雷达解决城市NOA,是当下最有性价比的方案,也就是用10%的成本实现99%的L4能力。

关键的“自动驾驶超级工厂”

很多人会关心,既然头部车企纷纷自研智能驾驶,轻舟智航这样的智能驾驶解决方案供应商,价值在哪里?这事实上就是一个能力与生态匹配的问题。

当下的智能驾驶市场,整体还处在一个大家共同做大的阶段。无论是整车厂还是供应商,首要任务都是普及智能驾驶,打开智能驾驶的生态,最终实现共同繁荣。而作为在自动驾驶领域耕耘多年的轻舟智航,它已经建立了一条以仿真为核心的数据流水线工具链,打通了从数据处理、标注、训练、大规模仿真和技术输出的全流程。这套已经经过实践验证的底层能力,不仅已经成为轻舟智航自身的开发体系,而且还可以对外开放,打造“自动驾驶超级工厂”。

一个数据驱动的领域,唯有更多的数据才能产生更大的价值,也唯有自动化的数据闭环才能降低开发的成本,这是轻舟智航开放生态的出发点。与其说是轻舟智航在与头部车厂竞争,二者之间的关系更像是竞合,在同一个赛道往前跑,在同一个行业寻找更大的市场空间。所以在当下,大家的想法应当是共同领跑整个行业。

写在最后

对于一家自动驾驶公司而言,人工智能技术固然是灵魂,但是场景化的用户体验设计和技术工程化能力,同样是不可或缺的。所以,最终的量产才是核心。

以这样的标准来衡量,轻舟智航将公开道路L4级别自动驾驶能力应用于自动驾驶前装量产,再用规模化落地反哺底层能力的战略,适逢其时。而城市NOA,是轻舟智航进入前装市场的重要突破口。轻舟智航已经宣布,将推出基于地平线征程5的城市NOA解决方案,在这个城市NOA即将批量上车的关键时间点,相信会被众多的车企所关注。

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