自嬴徹科技

量產自動駕駛重卡，不妨摸著嬴徹科技過河

第一電動大牛作者汽車之心 2022-09-06 15:15

2022，重卡自動駕駛圈內，無人不提「前裝量產」。

自嬴徹科技于 2021 年底交付全球首款量產 L3 級別自動駕駛重卡，打響行業(yè)第一槍以來，從扎根該領域的老玩家，到剛入場不到一年的新公司，都開始前呼后擁大聲公布著將自動駕駛功能上車的計劃。

前些天，「沉寂」5 年之久的特斯拉 Semi Truck，也被這種高漲的情緒激活，傳出今年底開啟交付。

整個行業(yè)似乎在這一刻達成了共識：萬事俱備，只欠量產。

然而，關于如何實現(xiàn)量產，鮮少被認真提及，似乎它是自動駕駛技術達標后，自然而然發(fā)生的過程。

對照現(xiàn)實，卻不盡然，這不免讓人心生疑惑：當談論重卡自動駕駛前裝量產時，我們究竟在談論什么。

作為第一個「吃螃蟹的人」，嬴徹科技將量產的秘訣，總結為 8 大原則，7 大系統(tǒng)，1 套流程和 1 套標準。

在過去三年時間，嬴徹科技、攜手主機廠等 50 多家產業(yè)鏈上下游伙伴，聯(lián)合開發(fā)全新智能重卡，進行了大量的量產實踐和前沿探索。

在以「實踐出真知」為主題的首屆科技日上，嬴徹科技將這些三年量產過程中的實踐、經驗、思考、核心技術和開發(fā)體系整理成為一本《自動駕駛卡車量產白皮書》（以下簡稱《白皮書》），與行業(yè)同行們進行了深度分享。

「我們切實感受到，白皮書不僅僅是嬴徹科技對自己的總結，也代表著行業(yè)現(xiàn)階段對于如何實現(xiàn)量產最需要又最缺乏的方法論體系。」馬喆人認真地說道。

01、實現(xiàn)重卡自動駕駛，「正向開發(fā)」革命勢在必行

在一般人看來，自動駕駛重卡等同于「自動駕駛+重卡」的簡單疊加，而實際上，它是自動駕駛技術和重卡載體的深度融合。

過去，在技術開發(fā)、概念驗證、路測階段，業(yè)內通過改制、后裝的方案，讓重卡車輛適應自動駕駛的功能需求。

然而，到了量產時期，這種做法卻不再適用，原因不僅在于法規(guī)層面不允許，更重要的是，無法在真實作業(yè)場景下，進行更復雜的整車系統(tǒng)交互，也難以滿足商用車運營過程中對可靠性和耐久性的要求。

傳統(tǒng)卡車的底盤系統(tǒng)、動力總成、人機交互等，也無法適應自動駕駛時代對安全和性能所提出的設計要求。

舉例來說，如果傳統(tǒng)卡車轉向是原來的 L2 人機共駕的控制策略，人手在方向盤時，施加的手力對轉向器轉角輸出是有一定影響的，會影響自動駕駛橫向控制的安全。

這個需要從軟件的底層去改控制邏輯，通過改裝是無法實現(xiàn)的，必須通過正向開發(fā)和定義，才能實現(xiàn)所需的功能和性能。

由此得出的結論很顯然：重卡自動駕駛無法通過改良升級實現(xiàn)，必須引入一場正向開發(fā)「革命」——從新定義一輛自動駕駛重卡。

為此，嬴徹科技從需求出發(fā)，首次提出針對自動駕駛卡車使用場景的系統(tǒng)性正向功能定義方法，融合功能安全和信息安全的標準與規(guī)范，并配套完整的指標體系和測試方案。

具體來說，在功能定義方面，嬴徹科技采用「DDT/ODD 定義——專項研究——沖突融合」三個步驟，循環(huán)往復、逐步深入，并在后期可基于實際運營數(shù)據(jù)進行快速迭代，以滿足干線物流運輸?shù)膶嶋H需求。

而在功能安全設計中，嬴徹科技在參考ISO 26262 ASIL D 和ISO 21448 的標準前提下，采用最先進的安全策略，在概念、系統(tǒng)、軟件、硬件、測試等每個環(huán)節(jié)進行充分的開發(fā)和應對。

例如針對電子電氣系統(tǒng)可能存在的系統(tǒng)性失效、隨機硬件失效，以及自動駕駛系統(tǒng)中預期存在的功能/性能不足、駕駛員誤用等問題，嬴徹科技開展10000種以上的危害分析和安全評估（HARA），提出 18 條整車級別的安全目標，并細化出超過 10000 條 FSR 和 TSR 等各級安全需求。

最后在整車信息安全方面，嬴徹科技從車端安全、汽車外部通信鏈路安全、數(shù)據(jù)安全、車聯(lián)網(wǎng)云端安全 4 處入手，保障用戶生命財產和個人隱私安全。

馬喆人將嬴徹科技關于自動駕駛重卡的需求定義總結為「4+1」：

4 指的是天、地、人、車，代表卡車適應不同天氣，不同道路，各種駕駛習慣，以及人車動態(tài)交互的需求?！?/span>

「1」代表的則是安全前提，「『安全高于一切』是我們最核心的理念?！柜R喆人特別強調道。

在需求定義的指引下，嬴徹科技全棧自研了自動駕駛、電子電氣、線控底盤、網(wǎng)絡安全、人機交互、云基礎設施、數(shù)據(jù)閉環(huán)7 大量產核心系統(tǒng)。

「我們認為自動駕駛技術真正的量產落地，是橫跨人工智能、車輛工程、半導體、系統(tǒng)軟件以及云計算等多個領域和技術棧的系統(tǒng)工程。

打造一款成功的自動駕駛卡車，必須把這些領域的核心能力進行全棧整合?！埂栋灼分腥缡菍懙馈?/span>

02、軟硬結合，從車端到云端全棧自研

對于自動駕駛企業(yè)來說，技術無疑是最重要的基本功。

《白皮書》將自動駕駛系統(tǒng)列為 7 大子系統(tǒng)之首，并根據(jù)算法系統(tǒng)、系統(tǒng)軟件、硬件再次細分了感知、高精定位、規(guī)劃控制、節(jié)油解決方案、系統(tǒng)軟件、自動駕駛域控制器、車規(guī)級硬件套裝 7 個二級子系統(tǒng)。

其中，感知系統(tǒng)作為自動駕駛系統(tǒng)的第一環(huán)，是規(guī)劃控制的上游，其結果的準確性及魯棒性直接決定了自動駕駛系統(tǒng)的能力邊界。

重卡由于制動距離更長、車體更寬、駕駛室與底盤非剛性連接等特點，對感知系統(tǒng)提出特別要求，要實現(xiàn)自動駕駛，需要更遠的感知距離、更高的橫向精度、更靈敏的后向感知。

為此，嬴徹科技采用攝像頭——毫米波雷達——激光雷達配置，實現(xiàn)車體 360 度環(huán)境感知覆蓋，同時設計并實現(xiàn)在 BEV 視角下融合不同數(shù)據(jù)源的前融合框架，基于 Transformer 方法，全方位提升感知精準度。

此外，采用加權多任務學習策略和 Warm-Up 策略，成功解決了 GradNorm、PcGrad 在多任務學習中的精度下降難題。

在高精定位方面，嬴徹科技設計研發(fā)了帶有多重校驗和冗余的高效融合定位算法，能夠有效地抵抗各類噪聲，通過融合低成本 GNSS/IMU、視覺、LiDAR、輪速等傳感器信息，實現(xiàn)在不同工況下均能提供高精度的定位輸出。

規(guī)劃控制系統(tǒng)涵蓋了嬴徹科技的重大創(chuàng)新。

目前行業(yè)中的流行做法是預測、決策、規(guī)劃和控制分步進行，即分層規(guī)劃控制架構，這種相對簡潔的方式有益于工程實現(xiàn)，卻未必能做到全局誤差最優(yōu)，且在追求舒適、經濟和耐久的動態(tài)平衡，適配重卡底盤控制延遲等問題上存在很大的技術瓶頸。

嬴徹科技創(chuàng)新性提出規(guī)劃控制一體化架構，包含長時長預測模型、后決策模型、車輛參數(shù)自適應建模、基于模型的預測控制、車輛底盤多系統(tǒng)控制，結合量產落地，通過獨創(chuàng)的車況自適應模型辨別技術和核心算法，成功克服了車輛精度低、參數(shù)漂移等難題。

據(jù)了解，嬴徹科技在橫向控制的平均誤差距控制在 8cm 以內，方向盤轉角和轉速的調整頻率都低于人類駕駛員。

節(jié)油解決方案 FEAD（Fuel Efficient Autonomous Driving）也是嬴徹科技自動駕駛系統(tǒng)的一大亮點。

在中國，重卡運營中的油耗成本在 TCO 中的占比達30%，是商業(yè)運營中的高度敏感項。

而嬴徹科技通過小時級、分鐘級、秒級、亞秒級四重節(jié)油優(yōu)化機制，做到比金牌駕駛員平均節(jié)油 2-5%，逼近 7% 的節(jié)油上限。

此外，嬴徹科技自研系統(tǒng)軟件層, 不僅為自動駕駛卡車提供高性能、高安全、高可靠的中間件服務，也為產品研發(fā)效率提供了強大的支撐；

其全自研的自動駕駛域控制器是卡車領域首個自帶全冗余且高算力的車規(guī)級車載計算平臺；

硬件套裝方面，嬴徹科技集成的傳感器套裝達成了主機廠認可的生產件批準程序 PPAP，是真正意義上的行業(yè)內首套商用車車規(guī)級自動駕駛系統(tǒng)硬件套裝。

如果說自動駕駛系統(tǒng)體現(xiàn)的是嬴徹科技的「軟實力」，那么在其余 6 大子系統(tǒng)上的量產實踐，展示的則是該公司的「硬功夫」。

在車端，嬴徹科技域集中式電子電氣架構減少了系統(tǒng)復雜度，并提供高通訊帶寬、整車信息安全以及整車 OTA 的能力；

線控底盤方面，嬴徹科技的全冗余技術實現(xiàn)了精準安全的車輛控制和流暢的人機共駕，保證了車輛安全平穩(wěn)運行；

人機交互系統(tǒng)解決了安全員對系統(tǒng)的信任以及疲勞管理問題。

在云端，嬴徹科技打造了「三橫兩縱」的基于云原生的技術棧，為量產提供了規(guī)?；膶崟r數(shù)據(jù)分析服務。

值得一提的是，嬴徹科技在「數(shù)據(jù)閉環(huán)系統(tǒng)」上也進行了創(chuàng)新，在傳統(tǒng)影子模式基礎上增加了閉環(huán)影子模式，形成增強影子模式。

這一動作背后源于市場主流的影子模式方案只能識別出「瞬時決策」類的能力缺陷，無法進行有效的「長時行為」相關問題識別，例如變道、避讓、匝道相關、連續(xù)博弈等。

而嬴徹科技的增強影子模式，通過引入虛擬主車（Virtual Ego）的概念，獨立于真實車輛，做「長時行為」，不但可測試控制算法策略，也可測試絕大多數(shù)依賴長時狀態(tài)窗口的 L3/L4+級別決策規(guī)劃策略。

嬴徹科技 CTO 楊睿剛透露，自量產至今，其自動駕駛系統(tǒng)的商業(yè)行駛里程已突破 600 萬公里，通過數(shù)據(jù)閉環(huán)，積累了170 萬個場景片段?！高@些片段在我們內部稱之為 moment，一半是通過增強影子模式自動挖掘出來的?！?/p>

總結來說，嬴徹科技在系統(tǒng)開發(fā)過程中，圍繞「7+7」（7 個一級子系統(tǒng)+7 個二級子系統(tǒng)）做全棧自研，構建了完整的技術鏈條，不僅能夠非常靈活地適配不同場景、不同車輛，以及拓展生態(tài)，也在供應鏈和成本優(yōu)化上，擁有了充分的自主權。

03、用極致工程能力，沖破「鐐銬」起舞

如同所有高科技產業(yè)，在技術和工程之間，似乎總存在一條難以逾越的鴻溝。

這其中的「差距」在于，前者只關注「該有什么功能」的問題，而后者則聚焦在有限的條件下，如何落地實踐。

這一點在卡車自動駕駛前裝量產過程中，表現(xiàn)得尤為明顯。

在行車安全的前提下，既要保證性能強勁、功能冗余，又要遵循車規(guī)標準，還要達到成本最優(yōu)、規(guī)模生產，滿足一系列廣泛、嚴苛甚至充滿「矛盾」的要求。

馬喆人將其比喻為「戴著鐐銬起舞」，考驗的是自動駕駛公司「平衡的藝術」，要完成從做 Demo 到真正量產的跨越，極致的工程能力不可或缺。

嬴徹科技《白皮書》編纂小組組長李穎超博士總結，該公司圍繞著自動駕駛算法、系統(tǒng)軟件與自動駕駛域控制器 ADCU、整車和人機交互以及生產制造方面，積累了深厚的工程經驗和能力。

以算力工程為例，由于車規(guī)級硬件往往比非車規(guī)硬件的性能要低，嬴徹科技在量產過程中，面臨到如何將在 GPU 上完美運行的算法，遷移到算力相對小的車規(guī)級芯片上的問題。

對此，嬴徹科技從兩方面出發(fā)：

第一，做模型的輕量化，做定制化訓練，在保證性能的情況下，將計算量降低 50%；

第二，充分利用 SOC 里面的匯編級代碼，優(yōu)化深度學習模型和傳統(tǒng)計算機視覺模型。

「通過這些，我們獲得了非常高的加速度，比如我們通過匯編級代碼的優(yōu)化，將 Canny Detector的速度提升了100 倍?！箺铑傃a充道。

規(guī)劃控制同樣對工程能力提出高要求，既要保證駕駛員的安全舒適，又要考慮重卡的經濟、耐用，還要保證干線物流的時效性，可謂是多方訴求匯聚一體。

在這種背景下，嬴徹科技提出了規(guī)控一體化概念，從全局的角度對系統(tǒng)做工程優(yōu)化，在各類指標中找到最優(yōu)控制。

「所謂量產，就是在一個受限的 TCO 下，綜合平衡自動駕駛各方面的能力?！柜R喆人用水桶理論作比喻，并表示自動駕駛的能力取決于最短的那塊板。

「我們要把最短的木板做長，使木桶能裝更多的水?！顾麖娬{，這時候全棧自研整個系統(tǒng)的工程能力就顯得非常重要。

一個完美案例是嬴徹科技在系統(tǒng)軟件與 ADCU 上的實踐。

據(jù)了解，該公司在開發(fā)第一代 ADCU 時，由于 L3 級別的自動駕駛卡車對于通用計算域的算力要求很大，嬴徹科技只能挑選一種高 DMIPS 的芯片，但問題隨之而來：這種芯片沒有集成網(wǎng)絡安全功能，給自動駕駛的云通訊網(wǎng)絡帶來隱患。

「魚和熊掌」如何兼得？

嬴徹科技的做法是補充了一塊很小的網(wǎng)絡安全芯片，并將其和自主設計的 ADCU，在硬件層面和系統(tǒng)層面連接起來。

這樣既保證了高算力，又能滿足網(wǎng)絡安全的要求，整體上提高了系統(tǒng)性能。

而這樣的工作，如果沒有對于需求和功能定義的深入理解，沒有全棧自研尤其是軟硬件一體開發(fā)的能力，是無法支持 L3 級別自動駕駛域控制器這種復雜系統(tǒng)的開發(fā)工作的。

嬴徹科技的工程能力還體現(xiàn)在自動駕駛重卡的生產制造環(huán)節(jié)。

對于大規(guī)模量產的產品而言，整車制造精度以及批量精度的一致性是非常關鍵的指標，嬴徹科技用「失之毫厘，謬以千里」來形容。

比如后向攝像頭的安裝，只要偏差了幾毫米，都會給整個 FOV 視野帶來較大影響，而側后方攝像頭安裝的位置——車頂側圍，其制造精度在傳統(tǒng)車型的制造中，往往不會特別嚴格的進行控制，而對于安裝感知攝像頭的智能卡車而言，精度就必須嚴格控制了。

為此，嬴徹科技聯(lián)合主機廠和 Tier 1 做專項開發(fā)，定義了許多功能性的指標和標準。

一方面，嬴徹科技深度參與供應商的設計評審、制造改善、測試執(zhí)行、性能優(yōu)化等零件級開發(fā)與釋放全流程；

另一方面，嬴徹科技和 OEM 進行了關聯(lián)件設計、裝配驗證、功能性測評等系統(tǒng)與整車級的研發(fā)與驗證。

此外在檢測環(huán)節(jié)，相較于傳統(tǒng)卡車的 9 道檢測工序，嬴徹科技在此基礎上，又增加 7 道檢測，包括傳感器、自動駕駛系統(tǒng)、線控底盤控制等的精度檢測。

汽車之心了解到，在嬴徹科技內部有一個行動叫做下線即交付，在自動駕駛重卡上，要實現(xiàn)這一點非常不容易。

04、系統(tǒng)化流程之下，嬴徹科技加速邁向 L4

卡車自動駕駛量產是一個浩瀚的工程，涉及面眾多，要捋清各系統(tǒng)之間的優(yōu)先級和側重點，離不開一套清晰高效的流程體系。

「V 模型」是經典的汽車開發(fā)流程。在 V 模型的左半邊對應需求分解傳遞過程，確保每一條需求都正確傳遞到開發(fā)端，而右半邊對應的是測試驗證過程，確保每一條需求都得到正確實現(xiàn)。

這一模型的優(yōu)勢在于不僅能將需求正向傳遞、層層分解，有利于復雜系統(tǒng)集成，也能保證各層級需求可追溯，避免遺漏。

此外，分階段測試，能夠提前驗證，方便快速定位，及早發(fā)現(xiàn)問題。

然而如果照搬「V 模型」到自動駕駛重卡上，卻容易出現(xiàn)問題。原因在于，「V 模型」雖保證了正向開發(fā)整車的嚴謹性，但卻與軟件產業(yè)中的「敏捷開發(fā)模式」相沖突。

前者要求慢工出細活，而后者則強調「天下武功，唯快不破」的響應速度，好比人的兩條腿，一個要走，一個要跑，怎么也配合不起來。

「這是一個在沖突中融合的過程?！柜R喆人認為，如果單靠正向開發(fā)，一個公司把自動駕駛車輛做出來的時間和成本是不可想象的；如果純粹走敏捷開發(fā)，產品可靠性要打一個問號。

此外，V 模型本質上要求設計的東西之間存在清晰的邏輯關系，并能夠得到驗證，而深度學習中存在大量的不可解釋性，這意味著要做好重卡自動駕駛量產，必須結合多方面的需求，對開發(fā)流程進行創(chuàng)新。

經過 3 年實踐和探索，嬴徹科技總結出以「正向開發(fā)、兼顧敏捷」為原則，基于「V」模型理念的研發(fā)流程體系，有效保證全新項目的開發(fā)效率和交付質量。

在這種系統(tǒng)性的流程指引下，嬴徹軒轅系統(tǒng) 1.0 成功量產落地。

目前，嬴徹全棧自研技術邁入 2.0 階段，并在感知、規(guī)劃控制、節(jié)油算法、核心硬件、數(shù)據(jù)閉環(huán)等核心技術上取得重大突破，一個全面領先、高度可擴展的嬴徹軒轅自動駕駛系統(tǒng) 2.0 開始規(guī)劃量產。

與此同時，面向全無人駕駛的嬴徹軒轅自動駕駛系統(tǒng) 3.0 也提上日程，正式步入預研階段。

嬴徹科技 CTO 楊睿剛博士透露：

3.0 架構可以拆除自動駕駛系統(tǒng)各子模塊之間人為設計的邊界，替代為端到端的深度神經網(wǎng)絡，并通過結合深度強化學習（DRL）和神經輻射場（NeRF）技術的 NeDFS(Neural Driving Field Simulator) 終極自動駕駛仿真器，訓練端到端模型，實現(xiàn)自動駕駛能力的自我演進，最終走向無人。