市場

智駕圈“小米”？這家公司要把NOA的價(jià)格打下來！

AutoLab 白楊 2023-05-12 08:14

專業(yè)智能汽車咨詢機(jī)構(gòu)“睿思齊”曾做過一次調(diào)研，結(jié)果顯示親自體驗(yàn)過智能駕駛的消費(fèi)者，認(rèn)為“自己身邊喜歡使用輔助駕駛的人”占比要遠(yuǎn)高于尚未接觸過智能駕駛的消費(fèi)者，對(duì)智駕功能的發(fā)展趨勢(shì)也更為樂觀。

這說明使用過智駕功能的用戶，多數(shù)都能感受到這項(xiàng)功能帶來的價(jià)值感，而沒有體驗(yàn)過智能駕駛功能的用戶對(duì)智駕的不信任感會(huì)更強(qiáng)一些。

此外，睿思齊的調(diào)研報(bào)告中還有一項(xiàng)數(shù)據(jù)，具備領(lǐng)航輔助駕駛功能車型的車主，對(duì)智駕功能的滿意度要高于僅有基礎(chǔ)L2輔助駕駛功能車型車主對(duì)智駕的滿意度。

換句話來說，現(xiàn)階段影響智能駕駛，特別是高階智能駕駛發(fā)展最重要的問題，其實(shí)是如何讓更多的人能日常體驗(yàn)上這項(xiàng)新技術(shù)。

這幾年智駕行業(yè)已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了從“卷功能”到“卷體驗(yàn)”的升級(jí)，下一步就得是“卷成本” 了，只有把成本打下去，才能讓更多的消費(fèi)者體驗(yàn)到高階智駕功能帶來的出行體驗(yàn)升級(jí)。

所以在前不久的上海車展上，我格外留意那些“卷成本”的選手，感覺其中最卷的就是輕舟智航，直接開發(fā)了“6V1R視覺方案”的高速NOA，以及基于單顆地平線征程5+單顆激光雷達(dá)的城市NOA兩套方案的實(shí)車體驗(yàn)。

6V1R意味著只有6顆攝像頭，前視慣用的三目、雙目也變成了單目。最關(guān)鍵的還是取消了側(cè)前側(cè)后的四顆中長焦攝像頭，而之前只能用來泊車的魚眼攝像頭則擔(dān)起了大梁，為高速NOA提供側(cè)前側(cè)后的視野。

實(shí)際體驗(yàn)下來，輕舟智航的這套6V1R方案變道時(shí)對(duì)側(cè)后車輛的感知非常及時(shí)，變道時(shí)機(jī)的選擇恰到好處，很符合心理預(yù)期，基本上我人判斷該變道了，而且系統(tǒng)符合變道條件的情況下，車輛也會(huì)很及時(shí)地執(zhí)行并完成變道。

在車展前夕，我也實(shí)車體驗(yàn)了基于單顆地平線征程5和單激光雷達(dá)的城市NOA方案，這套方案已經(jīng)能夠打通城市、高速/高架、泊車三大場景，連很難解決的高速ETC也能自動(dòng)通過，真正做到了無縫連接的全場景NOA體驗(yàn)。

在算力和感知硬件上，輕舟這套單激光雷達(dá)版本的城市NOA方案無需多個(gè)激光雷達(dá)的堆疊，但功能完整性上絲毫不輸市面上其他已經(jīng)量產(chǎn)交付的城市NOA功能，能夠保障保障城市NOA復(fù)雜場景體驗(yàn) （多目標(biāo)博弈，復(fù)雜路口通行，一般障礙物檢測(cè)繞行），能夠及時(shí)理解當(dāng)前環(huán)境，并做出符合駕駛員心理預(yù)期的響應(yīng)。

特別是繞行場景，輕舟智航的這套城市NOA方案繞行非常果斷，即便是跟車時(shí)，前車突然減速停車，系統(tǒng)也能及時(shí)地提前找機(jī)會(huì)變道，避免跟著前車停車后再緩慢向相鄰車道挪動(dòng)帶來安全風(fēng)險(xiǎn)。

總體來說，輕舟智航這兩套高階智駕解決方案都已經(jīng)用比較極致的成本，實(shí)現(xiàn)不輸現(xiàn)階段那些“堆料”方案的體驗(yàn)。這就有點(diǎn)像半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，降低成本并不是靠犧牲性能來實(shí)現(xiàn)的，反而是在有限的硬件上壓榨出更高的利用率，從而實(shí)現(xiàn)了性能的提升。

輕舟，是想駛過萬重山的

“降本”基本上已經(jīng)成為高速NOA功能現(xiàn)階段的主要課題了，除了輕舟的6V1R方案，車展上見到占比最高的還有各家推出的5V5R方案。

5V5R就是依靠前視單目挑大梁，而側(cè)前側(cè)后的感知主要交給角毫米波雷達(dá)，這樣的好處在于整體算法模型的規(guī)模也小一些，對(duì)芯片算力的需求較低，基本在10TOPS左右。

輕舟智航的6V1R方案的智駕計(jì)算芯片使用地平線的征程5，算力128TOPS，相對(duì)于5V5R的方案，域控的成本會(huì)更高一些，但省去了4顆角毫米波雷達(dá)的成本，所以綜合來看，成本上差異并不大。

輕舟智航的CTO侯聰描述這套6V1R方案是：“更低的邊際成本，獲得極高的邊際收益”。

這句話很清晰地解釋清楚了輕舟6V1R方案和5V5R方案的差異，雖然都是實(shí)現(xiàn)高速NOA的極致性價(jià)比方案，但兩者實(shí)際上是兩條截然不同的路。6V1R選擇了現(xiàn)階段成本較高，但更容易隨規(guī)模效應(yīng)而大幅降本的芯片，5V5R則是選擇當(dāng)下供應(yīng)較為穩(wěn)定，但降本空間已經(jīng)比較有限的角毫米波雷達(dá)。

6V1R的重點(diǎn)在于視覺感知算法，把魚眼攝像頭也納入到行車的感知結(jié)果中，做到傳感器和計(jì)算芯片都能復(fù)用的行泊一體，同時(shí)通過正后方的攝像頭實(shí)現(xiàn)對(duì)后方中遠(yuǎn)距目標(biāo)的感知，用最優(yōu)的成本實(shí)現(xiàn)無盲區(qū)的360°感知。

輕舟智航基于這套硬件能夠部署B(yǎng)EV框架，為智能駕駛決策提供更豐富的輸出，也讓這套方案擁有極高的能力體驗(yàn)上限，這也是侯聰所說“極高的邊際收益”。

魚眼攝像頭雖然天生就具備BEV拼接的優(yōu)勢(shì)，很早就在泊車場景下，為駕駛員提供一個(gè)便于掌握車輛與環(huán)境相對(duì)位置關(guān)系的可視化界面，但由于畸變的畫面，較近的感知距離，很少被用到行車中。

魚眼攝像頭就像是螃蟹，乍看起來不會(huì)是好的食材，但只要挖掘出它的優(yōu)勢(shì)，以及適合的處理方案，第一個(gè)吃螃蟹的人就一定能開啟一個(gè)新的美食風(fēng)潮。

所以雖然都是性價(jià)比方案，但6V1R通過傳感器復(fù)用，和搭上BEV的快車，相較5V5R方案擁有更高的體驗(yàn)上限，更長的生命周期。

極致的降本，背后是極強(qiáng)的軟件能力

6V1R是輕舟智航對(duì)“傳感器復(fù)用”的思考，單激光雷達(dá)和單征程5芯片的城市NOA方案則展示出輕舟智航對(duì)降本的第二層理解：通過軟件能力，提高硬件利用率。

首先是激光雷達(dá)，輕舟智航通過自研的OmniNet在內(nèi)的感知算法，能夠充分壓榨激光雷達(dá)的感知能力，通過逐層遞進(jìn)的噪聲過濾方案，能夠最大限度地排除雨霧、泛光等噪聲對(duì)感知的干擾，提高對(duì)車輛、行人、小動(dòng)物、異形障礙物等目標(biāo)的識(shí)別精度。

簡單來說就是利用時(shí)序融合，把一顆激光雷達(dá)不同時(shí)序的感知結(jié)果做融合，一幀畫面可能有偶然性，可能被干擾，多幀融合可以消除這些偶然性，從而提升感知結(jié)果的感知精度。這在手機(jī)拍照上已經(jīng)非常成熟，各個(gè)廠家都在通過多幀融合提升成像質(zhì)量，從而發(fā)揮出硬件的最大價(jià)值。

OmniNet是輕舟智航提出的國內(nèi)首個(gè)量產(chǎn)計(jì)算平臺(tái)實(shí)現(xiàn)視覺、激光雷達(dá)和毫米波雷達(dá)特征和時(shí)序融合的大模型，能夠通過多傳感器融合，多時(shí)序融合來提升感知精度，節(jié)省算力資源。

為了更高效地利用算力，輕舟智航很早就和地平線團(tuán)隊(duì)建立合作，圍繞征程5芯片做適配開發(fā)，優(yōu)化模型來提高算力的利用率，從而依靠單顆征程5芯片也能良好完成復(fù)雜場景下的感知和決策規(guī)劃，實(shí)現(xiàn)極致性價(jià)比的城市NOA功能。

輕舟智航對(duì)激光雷達(dá)的壓榨還不止于此。

輕舟智航作為L4級(jí)自動(dòng)駕駛的明星公司，比多數(shù)智能駕駛公司更早接觸激光雷達(dá)，對(duì)激光雷達(dá)的理解也非常深刻，特別是在模型訓(xùn)練上充分發(fā)揮了激光雷達(dá)自帶環(huán)境深度信息的“真值”，用同一視角下的激光雷達(dá)點(diǎn)云和視覺攝像頭做自監(jiān)督訓(xùn)練，提升了模型訓(xùn)練的效率。

簡單來說就像是，老師帶了一個(gè)班的同學(xué)，大家各有所長，有人擅長數(shù)學(xué)，有人擅長畫畫，老師就讓擅長數(shù)學(xué)的伙伴，輔導(dǎo)擅長畫畫的同學(xué)的數(shù)學(xué)作業(yè)，讓擅長畫畫的同學(xué)，輔導(dǎo)擅長數(shù)學(xué)的同學(xué)做美術(shù)作業(yè)，整個(gè)班級(jí)的學(xué)習(xí)效率就變高了，老師也更省事了。

除了“壓榨硬件”，輕舟智航還通過共用規(guī)控算法來實(shí)現(xiàn)降本，雖然輕舟智航有6V1R、11V5R等多個(gè)不同傳感器配置的方案，但在架構(gòu)上都是相通的，能夠共用輕舟自研的感知和規(guī)控算法，降低成本的同時(shí)，最大化發(fā)揮數(shù)據(jù)的規(guī)?；?yīng)。

在感知上，輕舟智航有能融合視覺、激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)特征和時(shí)序的大模型OmniNet，規(guī)控上輕舟也有首創(chuàng)的“時(shí)空聯(lián)合規(guī)劃算法”，直接在空間和時(shí)間中求解最優(yōu)軌跡，同時(shí)控制車輛方向和速度，在面對(duì)復(fù)雜場景時(shí)應(yīng)對(duì)更加靈活。