自動(dòng)駕駛的發(fā)展能繞開(kāi)高精地圖嗎？

這個(gè)問(wèn)題雖尚無(wú)定論，但已有行業(yè)人士表達(dá)了「擺脫」高精地圖的意愿。

華為終端 BG CEO、智能汽車(chē)解決方案 BU CEO 余承東曾多次在公開(kāi)場(chǎng)合表示，現(xiàn)在自動(dòng)駕駛還使用高精地圖，但未來(lái)發(fā)展不應(yīng)該依賴高精地圖。

小鵬汽車(chē) CEO 何小鵬也表達(dá)了相似的觀點(diǎn)：對(duì)自動(dòng)駕駛而言，高精地圖一定是過(guò)渡，云端的結(jié)合也只是一個(gè)輔助，真正的自動(dòng)駕駛一定要能夠全場(chǎng)景駕駛。

與此同時(shí)，也有自動(dòng)駕駛公司正在做出全新探索。

8 月 17 日，在智行者的媒體開(kāi)放日上，智行者針對(duì)乘用車(chē)前裝量產(chǎn)，對(duì)外發(fā)布了一套「不依賴高精地圖的 L2+自動(dòng)駕駛解決方案」，從而快速實(shí)現(xiàn)高速、城市、停車(chē)等場(chǎng)景的全覆蓋。

01、推出 L2+方案，用低成本實(shí)現(xiàn)更高能力自動(dòng)駕駛

在這次的媒體開(kāi)放日，智行者正式發(fā)布了自研的自動(dòng)駕駛系統(tǒng) INP。

INP，全稱是 Idriver+ Navigation Pilot，智行者將其稱為「智能巡航解決方案」。

傳統(tǒng)的 ADAS 或 L2 級(jí)輔助駕駛，在變道超車(chē)、上下匝道，或是通過(guò)紅綠燈時(shí)，還需要人類(lèi)駕駛員給出指令并確認(rèn)路況，整體使用體驗(yàn)并不連貫。

INP 則希望通過(guò)低成本方案實(shí)現(xiàn)更高能力的自動(dòng)駕駛，帶來(lái)更好的自動(dòng)駕駛體驗(yàn)。

作為統(tǒng)一架構(gòu)下的系列化產(chǎn)品，智行者推出了高速與城市兩個(gè)場(chǎng)景解決方案：

（1）高速領(lǐng)航系統(tǒng)（H-INP），將于今年第四季度推出量產(chǎn)版本。

H-INP 采用了 6 顆攝像頭+5 個(gè)毫米波雷達(dá)的多融合感知方案，搭載智行者自主研發(fā)的車(chē)規(guī)級(jí)高算力域控制器，算力可達(dá) 128TOPS。

這套解決方案可適用于高速公路、城市快速道路、連接匝道等多種場(chǎng)景，可實(shí)現(xiàn)不同時(shí)段（白天/夜間），高密度交通流下的輔助駕駛。

（2）城市領(lǐng)航系統(tǒng)（C-INP），將于 2023 年第三季度發(fā)布。

C-INP 采用 7 顆攝像頭+5 個(gè)毫米波雷達(dá)，配備 1~3 顆激光雷達(dá)，算力可達(dá)264TOPS。

C-INP 覆蓋城市工況，包括自動(dòng)換道、隧道通行、出入匝道、路口通行、換道通行等，可實(shí)現(xiàn)不同時(shí)段（白天/夜間），人車(chē)混行交通流下的輔助駕駛。

上述兩種場(chǎng)景均可通過(guò)車(chē)端影子模式和云端數(shù)據(jù)閉環(huán)，實(shí)現(xiàn)功能的快速迭代。

在整體系統(tǒng)架構(gòu)的設(shè)計(jì)上，INP 具有功能模塊化、接口抽象化的特點(diǎn)：

• 面向自動(dòng)駕駛的架構(gòu)分層架構(gòu)：架構(gòu)分層解耦，可以整合利用最新技術(shù)成果，聚焦在算法能力提升和車(chē)企業(yè)務(wù)場(chǎng)景理解；

• 基于模型的開(kāi)發(fā)方式，軟件高度復(fù)用：算法模塊化復(fù)用，通過(guò)低代碼工具實(shí)現(xiàn)應(yīng)用設(shè)計(jì)、開(kāi)發(fā)、集成和調(diào)試；

• 深度優(yōu)化的通信和調(diào)度機(jī)制：強(qiáng)化通信和調(diào)度，提供多級(jí)通信機(jī)制與模塊部署的局部性特點(diǎn)相適應(yīng)，提供確定性和 CPU-GPU 聯(lián)合調(diào)度。

簡(jiǎn)單概括，這套系統(tǒng)可以為車(chē)企提供不同的「積木」——既能實(shí)現(xiàn)整體架構(gòu)靈活部署，也能快速整合新的算法，適應(yīng)車(chē)企在整體架構(gòu)上的不同的需求。

智行者科技聯(lián)合創(chuàng)始人&研發(fā)中心副總經(jīng)理張放表示，與 Robobotaxi 實(shí)現(xiàn)完全自動(dòng)駕駛，取代出租車(chē)司機(jī)不同，L2+系統(tǒng)的核心是減輕駕駛員在駕駛過(guò)程中的疲勞，而非替代駕駛員。

因此，對(duì) L2+系統(tǒng)，只要定義好 ODD，保證系統(tǒng)在 ODD 內(nèi)能夠高效運(yùn)轉(zhuǎn)即可。

張放透露，智行者接下來(lái)會(huì)發(fā)力的一個(gè)功能就是實(shí)現(xiàn)高速公路收費(fèi)站到收費(fèi)站的自動(dòng)駕駛。這意味著，對(duì)量產(chǎn)的 L2+系統(tǒng)來(lái)說(shuō)，實(shí)現(xiàn)點(diǎn)到點(diǎn)的完整體驗(yàn)非常重要。

據(jù)悉，H-INP 的成本在數(shù)千人民幣。智行者希望通過(guò)低成本的方式，快速推進(jìn)自動(dòng)駕駛落地，進(jìn)而形成商業(yè)閉環(huán)。

與此同時(shí)，通過(guò)自動(dòng)駕駛的商用，可大規(guī)模收集不同場(chǎng)景下的數(shù)據(jù)，從而進(jìn)一步提升自動(dòng)駕駛的能力。

目前，這套系統(tǒng)還處于原型測(cè)試階段，預(yù)計(jì)今年第四季度推出量產(chǎn)版本。據(jù)了解，H-INP 方案預(yù)計(jì)將在年底拿到至少兩家車(chē)企的定點(diǎn)。

到 2023 年第三季度，城市場(chǎng)景 C-INP 也將進(jìn)一步完善。

02、不依賴高精地圖，智行者如何帶來(lái)更好的 L2+自動(dòng)駕駛體驗(yàn)

余承東與何小鵬對(duì)于「擺脫高精地圖依賴」的觀點(diǎn)并非一時(shí)口快。

一是，目前高精地圖成本較高，會(huì)推高自動(dòng)駕駛系統(tǒng)價(jià)格；

二是，在城市場(chǎng)景下，高精度地圖的覆蓋率不高。在這種情況下，想要擴(kuò)展輔助駕駛系統(tǒng)的 ODD（運(yùn)行設(shè)計(jì)域），就不能夠過(guò)分依賴高精度地圖。

事實(shí)上，過(guò)度依賴高精地圖，導(dǎo)致的問(wèn)題是自動(dòng)駕駛在體驗(yàn)上的不流暢。

比如在高速場(chǎng)景中：當(dāng)車(chē)輛在高速巡航駕駛時(shí)，車(chē)輛會(huì)莫名減速，導(dǎo)致駕駛員和乘客會(huì)感到不適，主要原因是高精地圖限速標(biāo)記錯(cuò)誤。

在出入匝道時(shí)，高速巡航系統(tǒng)反應(yīng)異常，提示駕駛員需要接管，這是因?yàn)楦呔貓D在匝道和主路過(guò)渡階段，由于點(diǎn)云拼接原因，會(huì)偶發(fā)錯(cuò)誤。

當(dāng)自動(dòng)駕駛進(jìn)入城市場(chǎng)景時(shí)，高精地圖的「鮮度」就變得尤為重要。道路施工時(shí)，高精地圖與實(shí)際現(xiàn)場(chǎng)不符，系統(tǒng)會(huì)提示駕駛員需要接管。

這就涉及到高精地圖的「鮮度」問(wèn)題。如果鮮度不符合要求，地圖更新頻率太低，就很難為自動(dòng)駕駛提供支持。

城區(qū)道路的變更、維修，紅綠燈狀態(tài)等信息的更新速度快，需要以「天」為單位更新高精地圖，從而提升產(chǎn)品體驗(yàn)。

小鵬汽車(chē)自動(dòng)駕駛副總裁吳新宙曾表示：對(duì)城市場(chǎng)景，高精地圖的「鮮度」非常關(guān)鍵，希望 NGP 發(fā)布的時(shí)候能夠做到以「天」級(jí)更新高精地圖的能力。

為了更有效解決高精地圖成本高、更新頻率低、覆蓋范圍有限的問(wèn)題，智行者給出的一個(gè)參考答案是：「重感知，輕地圖」。

「我們說(shuō)的不依賴高精地圖，并不是排斥高精地圖，而是在有高精地圖的時(shí)候如何更高效；在沒(méi)有高精地圖的時(shí)候，又如何完成自動(dòng)駕駛?cè)蝿?wù)?！箯埛疟硎?。

按照智行者的說(shuō)法，這是「國(guó)內(nèi)首家不依賴高精地圖的高級(jí)別自動(dòng)駕駛解決方案」。

那么，想讓自動(dòng)駕駛不依賴高精地圖，智行者的方法論是什么？

首先，智行者設(shè)計(jì)了一套重感知的智能駕駛算法架構(gòu)。

張放表示，自動(dòng)駕駛不依賴高精度地圖的核心在于，利用感知系統(tǒng)實(shí)時(shí)檢測(cè)道路標(biāo)線和可通行區(qū)域，建立類(lèi)高精度地圖的矢量環(huán)境表達(dá)，再結(jié)合 SD 地圖實(shí)現(xiàn)車(chē)道級(jí)導(dǎo)航，從而實(shí)現(xiàn)不依賴高精度地圖的自動(dòng)駕駛功能。

在感知端，智行者采用的是基于BEV 多傳感器時(shí)空融合感知框架，利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，從圖像和點(diǎn)云數(shù)據(jù)提取單傳感器或單視角數(shù)據(jù)的深度特征，然后采用基于 Transformer 的多傳感器特征和多視角特征融合機(jī)制，得到當(dāng)前時(shí)刻的 BEV 特征。

為了融合時(shí)序信息，智行者還設(shè)計(jì)了一個(gè)時(shí)序特征融合模塊，將歷史時(shí)刻的 BEV 特征和當(dāng)前時(shí)刻的 BEV 特征融合得到最終時(shí)空特征。

基于該時(shí)空融合特征，完成人車(chē)目標(biāo)檢測(cè)、紅綠燈檢測(cè)、路面標(biāo)線檢測(cè)、可行駛區(qū)域分割和信號(hào)燈檢測(cè)識(shí)別等多個(gè)感知任務(wù)。

其次，智行者還提出了一種基于在線高精矢量重建的地圖定位架構(gòu)。

通過(guò)這一架構(gòu)，系統(tǒng)能夠獲得穩(wěn)定的矢量地圖結(jié)構(gòu)以及最終的絕對(duì)定位。此外，通過(guò)矢量重建，還能獲得相對(duì)精度可靠的 DR 和高精度的局部矢量地圖。

與此同時(shí)，基于局部矢量地圖進(jìn)行匹配，也使得匹配定位結(jié)果更加魯棒，不易受單幀感知結(jié)果抖動(dòng)的影響，最后的位姿圖優(yōu)化環(huán)節(jié)還可以抵抗異常衛(wèi)星定位結(jié)果，保障整體絕對(duì)定位的穩(wěn)定性。

智行者通過(guò)重感知的智能駕駛算法架構(gòu)+在線高精矢量重建的地圖定位架構(gòu)的，可以幫助自動(dòng)駕駛大幅減少對(duì)高精地圖的依賴程度。

張放舉了兩個(gè)例子：

H-INP 在高速公路、城市快速路、匝道等場(chǎng)景可通過(guò)矢量地圖重建，校驗(yàn) HD 地圖數(shù)據(jù)錯(cuò)誤/未及時(shí)更新等場(chǎng)景，進(jìn)一步提升駕駛安全性。

而在類(lèi)高速場(chǎng)景（國(guó)省道），可借助路徑導(dǎo)航和矢量地圖重建，仍可支持跟車(chē)、自動(dòng)換道等自動(dòng)駕駛輔助功能，同時(shí)，在信號(hào)燈路口可提醒駕駛員注意信號(hào)燈狀態(tài)和行駛安全。

簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，無(wú)論有無(wú)高精地圖，智行者的方案可以通過(guò)重感知的環(huán)境建模與強(qiáng)交互時(shí)空聯(lián)合決策規(guī)劃方案，基于實(shí)時(shí)感知保證行車(chē)安全，保障車(chē)輛的舒適性，同時(shí)也讓車(chē)輛實(shí)現(xiàn)更加擬人化的駕駛。

短期看，為了解決某個(gè)開(kāi)放場(chǎng)景下自動(dòng)駕駛，使用激光雷達(dá)補(bǔ)盲以及高精地圖能夠取得立竿見(jiàn)影的效果。但長(zhǎng)期看，依靠大規(guī)模高精地圖有場(chǎng)景泛化的局限性，尤其是進(jìn)入到城市道路之中。

因此，「重感知+輕地圖」模式，擁有更好的普適性——既降低了對(duì)高精地圖的依賴，也可以拓展到更多、更大規(guī)模的城市和地區(qū)。

智行者聯(lián)合創(chuàng)始人兼 CTO 王肖就透露了一個(gè)小細(xì)節(jié)，最近某家新勢(shì)力來(lái)聊合作，需求就是如何在越野環(huán)境下實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛。

在這種路況下，則恰恰不需要依賴高精地圖。

可以預(yù)見(jiàn)的是，這一技術(shù)方案會(huì)比「重地圖」方案更易覆蓋高速、城市道路、停車(chē)場(chǎng)等全場(chǎng)景區(qū)域。

03、無(wú)人駕駛大腦，智行者開(kāi)拓多場(chǎng)景的基石

過(guò)去幾年，智行者已深入環(huán)衛(wèi)、特種車(chē)等多個(gè)細(xì)分場(chǎng)景，落地超過(guò) 100 個(gè)城市，商業(yè)應(yīng)用里程超500 萬(wàn)公里。

其中，專(zhuān)注環(huán)衛(wèi)市場(chǎng)的產(chǎn)品蝸小白，已占室外環(huán)衛(wèi)市場(chǎng)接近 90% 的市場(chǎng)。

2021 年，智行者的營(yíng)收已到超過(guò)數(shù)億元，據(jù)稱這是目前自動(dòng)駕駛行業(yè)內(nèi)收入最高的公司。

在乘用車(chē)領(lǐng)域，智行者也開(kāi)始布局發(fā)力。

2021 年，智行者與 T3 出行達(dá)成戰(zhàn)略合作，共同探索 Robotaxi 落地創(chuàng)新模式。

如今，智行者再下一城，推出 L2+自動(dòng)駕駛解決方案，覆蓋高速、城市、泊車(chē)等場(chǎng)景，開(kāi)始要在前裝乘用車(chē)領(lǐng)域攻城拔寨。

對(duì)智行者而言，場(chǎng)景萬(wàn)變不離其宗，而支撐這一切的基石是「無(wú)人駕駛大腦」——幫助智行者擴(kuò)大自動(dòng)駕駛產(chǎn)品的適用范圍、降低落地門(mén)檻的核心競(jìng)爭(zhēng)力。

「無(wú)人駕駛大腦實(shí)際上就是一個(gè)會(huì)開(kāi)車(chē)的機(jī)器人，至于你是開(kāi)乘用車(chē)、商用車(chē)，還是特種車(chē)、環(huán)衛(wèi)車(chē)，本質(zhì)上我們認(rèn)為沒(méi)有多大的區(qū)別?！怪切姓?CTO 王肖說(shuō)道。

智行者基于模型開(kāi)發(fā)方式，有效解決了自動(dòng)駕駛技術(shù)場(chǎng)景復(fù)用率低的問(wèn)題。

2017 年，智行者推出通用型無(wú)人駕駛大腦 1.0 版本，首先在物流和環(huán)衛(wèi)場(chǎng)景落地，并從 2018 年開(kāi)始在乘用車(chē)和特種應(yīng)用場(chǎng)景實(shí)現(xiàn)小范圍落地。

從 2020 年開(kāi)始，無(wú)人駕駛大腦開(kāi)始向著 2.0 和 3.0 版本升級(jí)。

「無(wú)人駕駛大腦」經(jīng)過(guò)多年的持續(xù)進(jìn)化，已打通多場(chǎng)景 L4 級(jí)別自動(dòng)駕駛應(yīng)用，也可降維應(yīng)用于 L2+、L3 級(jí)自動(dòng)駕駛前裝量產(chǎn)。

至此，智行者已實(shí)現(xiàn)了多場(chǎng)景的商業(yè)化落地部署，在行業(yè)內(nèi)率先打造了成熟的數(shù)據(jù)閉環(huán)和商業(yè)化閉環(huán)。

隨著乘用車(chē)前裝量產(chǎn)方案的發(fā)布，智行者也將進(jìn)入新的階段。

高階自動(dòng)駕駛解決方案的重要玩家，又多了一個(gè)。

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