-供需商情.jpg?orientation=landscape&width=800&height=600)
2771
「Robotaxi，就是 L4，我們還是堅信肯定會實現(xiàn)。」
面對近來自動駕駛的質(zhì)疑，輕舟智航聯(lián)合創(chuàng)始人、CTO 侯聰給出了明確的回答，在他看來有福特、大眾加持的 Argo 之所以會淪落到關(guān)閉的境地，主要是因為路線選擇的問題。
「像早期很多創(chuàng)業(yè)公司，他們是直接通往 L4，如果沒有一個持續(xù)強有力的資金支持的話，確實存在很大的問題，這也是 Argo 做不下去的一個原因?！?/span>
「作為一家創(chuàng)業(yè)公司怎么去實現(xiàn)最終的產(chǎn)品？我們目前可以認(rèn)為是一種漸進(jìn)式的，先做城市 NOA，在這個基礎(chǔ)之上不斷獲得數(shù)據(jù)的閉環(huán)以及現(xiàn)金流的閉環(huán)，讓我們能直接去迭代技術(shù)，最終實現(xiàn) L4 落地?！?/span>
輕舟智航是這么說的，更是這樣做的。
早在今年 5 月，輕舟智航便發(fā)布了「雙擎」戰(zhàn)略，以公開道路 L4 級自動駕駛能力為動力引擎，提升技術(shù)能力的深度，持續(xù)深入研發(fā)和驗證 L4 級自動駕駛能力；
以前裝量產(chǎn)規(guī)?；涞貫閯?chuàng)新引擎，拓寬場景應(yīng)用的寬度，讓技術(shù)得到更廣泛的應(yīng)用。
形成了「擇高處立、向?qū)捥幮?/strong>」的技術(shù)發(fā)展路徑，這要比 Argo 死磕 L4 的做法更切實可行。
就目前來看，自動駕駛的理想何時能夠達(dá)成還是個未知數(shù)，在通往理想的道路上，以 L2 量產(chǎn)的姿態(tài)切入「升級打怪」，逐步實現(xiàn)對 L4 的落地才是明智之舉。
為了能夠達(dá)成這樣的目標(biāo)，為了能夠消除更多消費者對自動駕駛的顧慮，輕舟智航正式將其自動駕駛解決方案「Driven-by-QCraft」命名為「輕舟乘風(fēng)」，它涵蓋車載軟件、車載硬件和數(shù)據(jù)自動化閉環(huán)等多個方面，可以提供輕舟智航最前沿的感知、PNC 等能力，能夠為消費者帶來更安全、便捷的體驗。
01、城市 NOA 的速度競賽
城市 NOA 是智能汽車行業(yè)接下來最關(guān)鍵的競爭點，毫不夸張的說，誰能夠在城市 NOA 領(lǐng)域取得主動權(quán)，誰就能在很大程度上引領(lǐng)行業(yè)的發(fā)展。
先來看幾組數(shù)據(jù)。
8 月 1 日，在第九屆國際智能網(wǎng)聯(lián)汽車技術(shù)年會上，國家工業(yè)和信息部裝備工業(yè)一司副司長郭守剛表示：
「2021 年，我國 L2 級輔助駕駛乘用車新車市場的滲透率達(dá)到 23.5％，今年上半年更是提升到了 30％。」
另據(jù)艾瑞咨詢《汽車產(chǎn)業(yè)變革浪潮——中國智能駕駛行業(yè)研究報告》預(yù)測，到 2025 年乘用車輔助駕駛滲透率將達(dá)到 65%，L2 級和更高級輔助駕駛進(jìn)入普及期。
輔助駕駛系統(tǒng)正在快速普及，這是不爭的事實，但目前絕大多數(shù)自動駕駛僅限于在 10% 的高速場景使用，一旦進(jìn)入城區(qū)，自動駕駛的體驗遠(yuǎn)遠(yuǎn)達(dá)不到消費者的預(yù)期。
而隨著更多消費者在高速場景中養(yǎng)成使用輔助駕駛的習(xí)慣，對城市輔助駕駛的需求便越來越旺盛，城市 NOA 便能很好地解決這樣的需求。
城市 NOA 是指可以在城市、高速、快速路場景范圍內(nèi)，提供點到點的智能輔助駕駛系統(tǒng)，需要具備窄路通行、環(huán)島行駛、公交車站避讓、掉頭行駛、非機(jī)動車和行人禮讓、無保護(hù)左轉(zhuǎn)、自動繞障、擁堵路段通行、泊車等多種功能，還要能夠解決大量的 Corner Case 場景。
就目前而言城市 NOA 還面臨著以下難題：
傳感器和計算需要符合車規(guī)級，由此帶來的成本、功耗限制，需要通過更強的算法框架優(yōu)化和工程化能力來解決；
面對更廣泛的 ODD 使用場景，需要通過更高效的數(shù)據(jù)利用，以數(shù)據(jù)驅(qū)動實現(xiàn)更強泛化性；
針對城市中各種復(fù)雜的交通參與者互動和博弈場景，需要在確保安全性的前提下，進(jìn)行預(yù)測、規(guī)劃和控制，實現(xiàn)更高行車效率。
一邊是看得見的市場需求，另一邊是難以解決的行業(yè)難題，這就不難理解，為什么小鵬受盡折磨，但仍然死磕城市 NGP 了，畢竟這是其將來能夠奪取更多市場份額核心競爭力。
02、輕舟智航做好城市 NOA 的底氣
行業(yè)趨勢頗為明朗，但扎堆進(jìn)入 L2 級輔助駕駛領(lǐng)域也成為一眾自動駕駛公司的首選，除了采用「雙擎驅(qū)動」的輕舟智航之外，文遠(yuǎn)知行等自動駕駛公司也將目光投向了 L2 級輔助駕駛領(lǐng)域。
在越發(fā)內(nèi)卷的行業(yè)格局當(dāng)中，如何快速突圍也成了諸多自動駕駛公司需要面臨的首要問題，而建立技術(shù)壁壘便是輕舟智航給出的答案。
與目前諸多企業(yè)在傳感器信息融合上，采用前融合（數(shù)據(jù)級融合）、中融合（特征級融合）和后融合（目標(biāo)級融合）的方案不同，輕舟智航獨創(chuàng)了超融合感知算法「前中后穿插融合」，通過激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)、視覺等多傳感器融合，感知模型可在不同階段充分利用不同傳感器信息，讓不同傳感器優(yōu)勢互補，避免單模信息丟失，取得更優(yōu)的傳感器融合結(jié)果，從而可以更準(zhǔn)確更精細(xì)地感知動靜態(tài)物體及狀態(tài)信息。
OmniNet 取名自 omnipotent，象征「無所不能的感知融合能力」，將作為輕舟智航的感知主模型，支持核心感知功能。
相較傳統(tǒng)方案，OmniNet 在實際應(yīng)用中可節(jié)省 2/3 的算力資源，并擁有更高的感知融合精度和模型迭代效率，而且可以低成本適配不同廠家的傳感器配置，更輕量、更高效、更靈活地滿足城市 NOA 的量產(chǎn)需求。
用輕舟智航的話說，OmniNet 擁有感知更精準(zhǔn)、車端更適配、迭代更高效的三大優(yōu)勢。
除了在感知方案上最大程度地實現(xiàn)與不同廠商之間的匹配之外，在硬件匹配上輕舟智航也提出一顆激光雷達(dá)即可實現(xiàn)城市 NOA 的可行性方案，在業(yè)內(nèi)「硬件互卷」的行業(yè)背景下，輕舟智航一顆激光雷達(dá)實現(xiàn)城市 NOA 有著明顯的成本優(yōu)勢，擁有更大的市場想象空間。
之所以輕舟智航能有這樣的底氣，主要得益于其擁有超融合感知的能力。
雖說在行車過程中前向 120 度的激光雷達(dá)看不到后方，但通過時序和空間融合算法，將前向激光雷達(dá)掃過的區(qū)域會在系統(tǒng)時刻進(jìn)行記憶，并在車往前行進(jìn)后將記憶區(qū)域的點云數(shù)據(jù)，與側(cè)向后向的純視覺信息進(jìn)行補充和融合，從而保證對前后向區(qū)域的充分認(rèn)知，實現(xiàn)對絕大多數(shù)場景的覆蓋。
即擁有出眾實力，又極具成本優(yōu)勢，輕舟智航這樣貼近市場的打法，讓更多的車企看到了快速普及城市 NOA 的希望。
據(jù)悉，輕舟智航已經(jīng)拿到了多個車企的定點，用不了多久搭載城市 NOA 輔助駕駛系統(tǒng)的車型，就會同一眾消費者見面。
03、時空聯(lián)合規(guī)劃算法，應(yīng)對復(fù)雜城市路況的殺手锏
如果說基于「超融合」的 OmniNet 感知模型，讓更低成本、更好效果的城市 NOA 出行成為可能，那輕舟智航自研的「時空聯(lián)合規(guī)劃算法」就是應(yīng)對國內(nèi)復(fù)雜城市路況的利器。
在實現(xiàn)城市 NOA 的道路上，PNC 是決定自動駕駛系統(tǒng)是否安全、舒適的關(guān)鍵。
PNC 全稱 Planning and Control，是自動駕駛當(dāng)中規(guī)劃和控制的統(tǒng)稱，在車端涵蓋導(dǎo)航、預(yù)測、決策、規(guī)劃、控制等核心模塊，以及 HMI、環(huán)境感知、地圖定位等支持模塊。
PNC 的離線模塊可以收集、查詢、測試數(shù)據(jù)，訓(xùn)練模型，通過仿真分析模型和算法效果，最后再將模型和算法效果反哺給車端模塊。
就目前而言，業(yè)內(nèi)普遍采用的是「時空分離規(guī)劃」，也就是把「對軌跡的規(guī)劃」拆分成兩個子問題，即路徑規(guī)劃（path planning）和速度規(guī)劃（speed planning）。
路徑規(guī)劃對應(yīng)于橫向控制，即方向盤；速度規(guī)劃對應(yīng)于縱向控制，即剎車或油門，這種決策機(jī)制也就是通常所謂的「橫縱分離」。
而輕舟智航則采用「立體化思維」解決這一問題，自研「時空聯(lián)合規(guī)劃算法」同時考慮空間和時間來規(guī)劃軌跡，而不是先單獨求解路徑，在路徑基礎(chǔ)上再求解速度從而形成軌跡。
將「橫縱分離」，升級為「橫縱聯(lián)合」，能直接在 x-y-t（即平面和時間）三個維度的空間中直接求解最優(yōu)軌跡。
這種策略能夠讓車輛在面臨動態(tài)障礙物的交互時，提前把握最好的時機(jī)，選出最佳行車軌跡，更流暢地完成車輛間的博弈，并且不會出現(xiàn)反復(fù)急剎的情況。
不僅如此，在多車道行駛時，車輛還可以通過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「死板地」跟著前車緩行。
隨著時空聯(lián)合規(guī)劃算法的日益成熟，還能實現(xiàn)對鬼探頭、逆行等復(fù)雜城市狀況的應(yīng)對，讓車輛不拘泥于固定路線，根據(jù)「超融合」算法提供的有利信息，實施計劃最佳的行車路徑，能夠最大程度避免交通事故發(fā)生的同時，給消費者以「老司機(jī)」般的駕乘體驗，更適合國內(nèi)復(fù)雜的道路狀況。
這所有的一切并非一蹴而就的，早在 2020 年，輕舟智航便推出了第一代專注城市復(fù)雜交通場景的自動駕駛解決方案「Driven-by-QCraft」，在這兩年多的時間當(dāng)中持續(xù)升級，今年 5 月，輕舟智航正式推出了最新一代的車規(guī)級前裝量產(chǎn)自動駕駛方案，助力車企實現(xiàn)城市 NOA 方案的全面落地。
現(xiàn)如今，輕舟智航正式將自動駕駛解決方案「Driven-by-QCraft」命名為「輕舟乘風(fēng)」，標(biāo)志著其已經(jīng)做好了應(yīng)對復(fù)雜城市路況考驗的準(zhǔn)備。
隨著搭載「輕舟乘風(fēng)」輔助駕駛系統(tǒng)車型的問世，輕舟智航也將正式獲得自我造血、量產(chǎn)上市的能力，為 L4 級自動駕駛變成現(xiàn)實打下基礎(chǔ)。
