纵横时空辅助 L4出身如何做好辅助驾驶系统,轻舟智航:好用,能用,爱用
杨净 发自 凹非寺
量子位 | 公众号 QbitAI
智能辅助驾驶这么火,这个评、那个测,究竟有没有好的评价标准?
“能用、好用、爱用。”
这是最新面向用户体验给出的维度,也是一个技术流玩家给出的回答,但这个玩家并非是传统辅助驾驶玩家。
来自轻舟智航,一个L4自动驾驶技术出身的玩家,一个今年明确官宣进军量产车领域、要把L4级自动驾驶技术释放给辅助驾驶的玩家。
就在今年5月品牌日上,轻舟一举进军前装量产领域——专为城市NOA打造的量产车规级自动驾驶方案DBQ V4,一颗激光雷达就可实现,成本最低至1万元人民币 ,这在当时L4级自动驾驶赛道上前所未有。
质疑也随之而来:凭什么?L4出身的公司到底如何做城市NOA?如何兼顾成本和安全性问题?以及好端端的自动驾驶小巴头部玩家,怎么就开启前装量产转型了呢?
轻舟一一记下了上述问题,并且在最近用最技术的方式给出了一揽子回应。
「乘风」,乘风破浪会有时的「乘风」,轻舟专为城市NOA打造的量产车规级自动驾驶方案的统称。
包含:感知系统、决策控制系统、数据驱动机制。
L4公司如何做好辅助驾驶系统纵横时空辅助,答案都在这些系统的技术细节中。
轻舟如何解车企智驾焦虑?
自动驾驶场景中,城市道路一直作为技术攻坚的「天花板」。相较于高速、快速路,它的交通规则复杂、交通参与者众多,且高精度地图覆盖历程有限、大量CornerCase场景要靠视觉信息来处理……
但有意思的是,城市NOA正是辅助驾驶领域的天花板,之于L4自动驾驶,却恰好是企业需要应对的入门槛。
同样的场景、同样的技术挑战,解法都非常相似,最大的不同是量产车需要严格考虑成本和车规问题。比如传感器和计算需要符合车规级,由此带来的成本和功耗限制;面向更广泛的ODD场景,需要更高效的数据利用;以及面对城市复杂道路场景时更聪明地决策等等……
所以即便不少车企及上游供应商给出了城市NOA解决方案,各自叫法和内容不尽相同,但都离不开感知系统、决策控制、数据算力等这些核心要素。
轻舟智航的城市NOA方案,也可以从这几个方面看技术细节。
感知系统:多传感器时序穿插融合
首先,感知系统,轻舟的感知方案叫做「超融合」,具体表现为多传感器时序穿插融合。
简单来说,直接打破市面上主流的前/中/后融合,根据不同功能收集不同传感器信息,更早实现多传感器信息共享。
基于这套方案,轻舟智航还提出了全能大模型——时序多模态特征融合模型OmniNet,一个神经网络,就可以实现视觉、激光雷达、毫米波雷达在BEV(Bird’s Eye View)空间、图像空间输出多任务结果。
目前已率先部署在量产平台上。
一方面,解决算力问题,让原本相互独立的计算任务统一起来。在相同数量任务情况下,可节省三分之二的算力。另一方面,正因为不同传感器的无缝融合,这样一套感知方案可以适配不同车型的传感器配置。
决策规划:时空联合规划
轻舟认为“城市NOA时代,PNC定高下”。PNC有多重要?小鹏在TECH DAY上给出的一组数字是——城市领航辅助驾驶在PNC方面的代码量,增加了88倍!
PNC决定了车辆在面对不同的道路情况下的行车策略,时机如何把握,速度和方向如何控制,目标是更好地完成与其他交通参与者的相互博弈,带来更高的行车效率和体验感受。
在决策规划这块,轻舟有着独创性的时空联合规划算法。
市场主流的时空分离规划算法,将轨迹规划拆分成为路径和速度规划。相当于先给车辆铺好铁轨,再在铁轨上计算速度。
这种方式依赖于大量的人工规则修正,在面对动态障碍物时,不会动态修改轨迹,没办法随机应变。
而时空联合规划算法,则是同时将时间和空间考虑进来,直接将三维空中求解最佳路径。这样一来,响应速度更快,尤其是鬼探头、逆行、变道等情况,也更适合中国复杂的路况。
这种“思考”模式,其实也更符合人类驾驶的习惯,因此可直接利用人类驾驶数据不断进行模型训练,更快发现和解决算法存在的各种问题,有利于PNC能力的长期演进。
在预测层,轻舟自研的预测模型Prophnet ,可实现长达10秒的意图+轨迹的预测,平均误差仅为3.73秒。这个成绩在国内居于领先水平。早在2021年,就已在号称「自动驾驶世界杯」赛事上斩获冠军,如今已率先应用于实车。
数据驱动:闭环自动化
数据驱动,一直作为轻舟智航的强标签,也是技术高效迭代,长期发展的基础。此次城市NOA方案仍旧一以贯之。
尤其在PNC模块——业内数据驱动尚未大规模应用的「盲区」,轻舟就有两个典型性应用:数据挖掘和算法评测。
首先,建立了驾驶数据仓库,可自动对实际驾驶数据,以及影子模式下人类驾驶数据打上标签,从而有利于模型的高效训练和优化。然后,基于挖掘来的数据,通过仿真测试来评测现有的算法模型并修正。如果新模型效果得好,再用于实车上,以此形成一个数据闭环。
感知系统、PNC、数据驱动,构成了轻舟城市NOA方案的三个关键要素。
如果说,感知系统和数据已成为业界公认的基本能力——数据是基础,感知是核心。那么PNC板块,就是轻舟智航区别于其他厂商的独特性所在——
一反业界常用的「时空分离」的思维定势,同时考虑时间和空间来规划轨迹,这样在与动态障碍物的交互时,会像「老司机」一样选出最佳行程轨迹。
这种优势,同样也是轻舟“一颗激光雷达”的底气所在。
轻舟认为,城市道路上汽车最常受到干扰的是前向静态物体和低速物体。换言之,潜在交互场景主要出现在前方or侧前方。
这时候一颗前向120度的激光雷达纵横时空辅助,结合时空联合规划算法,就可以快速响应。即便看不到后方,通过时序和空间融合算法,对扫过去的区域进行记忆,从而做到与侧后向的纯视觉信息补充与融合。
可以这样总结轻舟城市NOA的基本主张:基于数据、成于感知、精于PNC。
不过虽然喊话一颗激光雷达,但正如前面所强调的,这套城市NOA方案的架构灵活性很强,可以适配车企纯视觉或多激光雷达的方案需求。
而且正是基于这样的灵活性和适应性,部署成本最低可至1万元。相比于传统主机厂靠自我实现数字化转型动辄的大量投入,这的确是一笔性价比的量产支出。
毫无疑问,对于L4技术和自动驾驶系统方案降维应用到辅助驾驶,轻舟对于自身的机会和优势再清楚不过,但选择开启面向该引擎的转型,依然是一个深思熟虑后的结果。
在这次技术的分享中,轻舟再次分享了抉择和思考。
轻舟为什么选择城市NOA?
轻舟智航选择城市NOA,有着天时地利人和的考量。
天时方面 ,用轻舟智航创始人、CEO于骞的话说,就是自动驾驶行业正在迎来发展的黄金拐点——
尤其是高阶辅助驾驶的市场需求。
随着技术的成熟和成本的下降,辅助驾驶系统正在成为乘用车的行业标配,逐渐下沉到低端车型。消费者们也更加关心智能车的相关技术:能否减轻驾驶疲劳、能否解放双手、安全性和可靠性(易车研究院《自动驾驶潜在用户洞察报告(2021)》)。
到2025年,乘用车辅助驾驶渗透率将达到65%,L2级和更高级辅助驾驶进入普及期。(艾瑞咨询《汽车产业变革浪潮——中国智能驾驶行业研究报告》)
轻舟认为,辅助驾驶的用户价值,正在从能用、好用,逐渐走向爱用。
过去几年谈及辅助驾驶,无非是完成ACC、AEB等“半自动化”驾驶能力,在良好路况条件下实现基本的高速NOA,即处于能用的阶段。
之后随着感知开始融合,认知依赖于人工规则,开始在小规模区域实现城市NOA点对点自动驾驶,接管率更低,达成良好的高速NOA体验,这就是好用的阶段。
现在随着感知多传感器融合的深入,认知方面也开始数据驱动,智能驾驶更加普及和下沉,可实现较大ODD范围内的城市NOA点对点自动驾驶,这就是辅助驾驶的终极价值——爱用 。
而这并非一家企业单打独斗可以实现的。地利方面,三年的产业积累,轻舟智航构建了伙伴生态,涵盖硬件、主机厂、软件及供应链等上下游企业。
这时候选择转型,同生态伙伴一道,打造使用范围最广的自动驾驶解决方案,实现辅助驾驶的普适价值,也的确是时候了。
同样是时候了的还有人和方面。轻舟团队出自Waymo,对无人驾驶落地和激光雷达的使用,没有哪个玩家比Waymo更有发言权,而轻舟团队经过其中的历练,给出这样的方案和路径,也是站在巨人肩膀上创新的结果。
再加上轻舟智航本身丰富的L4技术和数据积累。城市NOA与L4实现数据打通,L4级别的数据工具链轻舟矩阵可以加速城市NOA的技术迭代。据介绍,这一工具链可帮助企业将测试成本降至纯道路测试的1%,一周即可完成量产级别的算法测试验证。
最后简单总结,用户对辅助驾驶“爱用”的需求、产业界的生态伙伴、L4基底的技术解决方案,也就不难理解,为何城市NOA会成为轻舟转型的第一站。
轻舟「乘风」转型,助车企御风飞扬
不管是天时、地利还是人和,都只是驱动轻舟「乘风」转型的表层原因。更底层的逻辑,还是要回到今年更新的「双擎」策略。
通过公开道路L4级自动驾驶能力,提升「动力引擎」的纵深技术基底;提升技术的同时,则以前装量产规模化落地,拓宽「创新引擎」的横向场景宽度,让更多消费者体会到智能化落地。
于轻舟而言,与生态伙伴更深度地合作辅助论坛,有范围更广的数据和场景,打磨了算法和技术能力,为实现大规模无人驾驶做好准备。
轻舟所言的「能用、好用、爱用」,也映射了,高级辅助驾驶是通往无人驾驶的必经之路。这也诠释了「双擎」战略中,轻舟智航做前装量产,对其实现无人驾驶最终使命的战略地位。
自动驾驶公司降维做高阶辅助驾驶,恰巧,小鹏这样的量产自动驾驶玩家则开始做起Robotaxi,更表示会进行自动驾驶和高等级辅助驾驶的双线并行发展。
这显然说明,历经多年探索后,自动驾驶的融合之势已经大势所趋,接近成为共识。早先业内关于自动驾驶的“路线之争”,也终于烟消云散。
从这一点,也能看出轻舟智航「双擎」战略的前瞻性。
尽管路线异曲同工,但轻舟作为L4公司做好辅助驾驶系统的独特优势,却是那些走在高阶辅助驾驶道路上的广大量产车玩家们,切实所需的“入场券”。
从满足量产需求、效果更加精准的超融合感知架构,到能够灵活应对中国复杂路况、研发效率更高效的时空联合规划,都可以转化成车企们打动最终消费者的法宝。而整套的数据自动化闭环工具链,更能建立起数据驱动的长线发展的护城河。
最终,更多走在智能化道路上的车企,都可以借上轻舟的「乘风」御风飞扬,抢占高阶辅助驾驶风口,向小鹏等高阶辅助驾驶领域的先行者们看齐。
换句话说,实现「能用、好用、爱用」的高级辅助驾驶,不仅是轻舟智航能够为车企们提供的价值,也是消费者的最终所需。
同时,这其实也是轻舟智航内在的科技基因的外在体现。
随着整个汽车行业与科技行业的快速融合,不管是像小鹏这样新势力车企,亦或是轻舟智航这样的自动驾驶公司,这些具有科技基因属性的企业,已经成为汽车智能化进程的主角。
高速的技术迭代,长线的技术发展理念,全新的玩家正在用科技公司的创新模式,重新定义汽车行业的发展路径。变革关口,高效科技创新,就是竞争力。
— 完 —
量子位 QbitAI · 头条号签约
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