L4公司进军辅助驾驶,放话无图也能跑遍中国

news/2024/11/22 18:25:19/


作者 |  Amy  编辑 |  德新


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高阶智能驾驶走向规模量产,高精地图成为关键的门槛之一。今年,多家车企和智驾公司都喊出「不依赖高精地图,快速大规模落地」的口号。
华为、小鹏、元戎以及毫末等,可能是最快在国内量产 无高精图智驾方案的公司。
当主流车企和供应商纷纷晃过神来开始研究「无图方案」时,有一家智驾公司从2020年就开始意识到,如果想要量产自动驾驶方案,就必须建立不依赖高精地图的技术栈。这家公司就是元戎启行。
元戎启行的 高阶智驾方案将在今年下半年随车量产上市,HiEV近期采访了元戎启行副总裁刘轩,请他对无图下高阶智驾方案的量产进行了分享。

一、为什么从2020年就开始研发 「无图方案」?
汽车行业爆发性地选择「无图方案」是在2023年上半年。我们在前文中已经提到,这种集体选择与高精地图试点城市开放的节奏有关。
到目前为止,国内仅开放了 6个高精地图试点城市,难以跟上城市NOA规模化的节奏。
而元戎启行在 三年 已经开始筹备不依赖高精地图的技术。


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「我们是行业最早的参与者,其实跟业内公司有很多交流,包含图商、车企等等。一辆车用户大概需要花多少钱在高精地图上,内部什么时间会更新一次,更新一个城市需要多少成本。」刘轩说。「中国是基建狂魔,修路是非常频繁的,我们判断一个城市可能就是几亿人民币的成本。」
不光成本高,而且还有信息、数据安全的问题,所以尽管「不要高精地图非常难」,但元戎启行在两三年前就把它立为了 内部目标
无独有偶,业内另一家L4公司小马智行前阵子官宣高阶辅助驾驶方案,也选择了「无图路线」。L4公司早期的技术栈与高精地图是 强耦合,而小马和元戎后期的选择,代表了部分行业头部L4公司的看法。
刘轩说:「如果你想要真的做到无高精地图,首先得对地图有足够的理解,真能把它用好,才知道什么时候能去掉地图。总体来讲,行业内头部企业对不依赖高精地图这个方向,是能形成一致意见的。」
从最初依赖高精地图、机械式激光雷达、工控机的方案,到现在无图、基于英伟达Orin或者低算力平台以及可选固态激光雷达的方案,刘轩说「整个架构至少差了2代, 两次革命性的变化」。元戎最新的量产方案是基于 DeepRoute-Driver 3.0的框架,推出D-PRO和D-AIR两套方案:
  • D-PRO,7个摄像头+1个(可选的)激光雷达,配200 Tops算力,成本低于1.4万元人民币
  • D-AIR,7个摄像头的纯视觉方案,配合80 Tops的算力,成本在7000元左右
可以大致理解为,目前AIR方案支持到高速NOA,PRO方案支持城市NOA。
刘轩提到:通过数据积累和软件OTA,AIR方案在一年后能赶上当前PRO版的功能,也就是做到城区全域的点到点智能驾驶(到时候PRO也会有更强的性能)。
元戎透露, PRO方案将在今年内装车量产

二、无图之下, 高阶辅助驾驶量产的难点
不依赖高精地图实现城市点到点的辅助驾驶,跟过去不带高精地图的高速L2 ADAS有很大差别。
首先是对 感知的极大挑战,「一开始去掉高精地图的效果肯定是没有原来带高精地图要好的。车辆需要实时地检测周边的像车道线、马路牙子、停止线、十字路口、红绿灯等等,我们希望它的精准度尽可能接近于有图。因为高精地图是人工标注的,理论上只要花钱、花时间就可以标得足够精确。现在采用实时检测,要让它做到足够精准、足够稳定。」
定位、规划控制的要求,也比原来高了很多。
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「比方说匝道的汇入,无保护左转等等,包含一些行人、自行车、机动车混行的路段,车辆要能及时检测出来,并且能避让其他的这种交通的参与者。甚至在没有高精地图、可能路也看不清,完成一些比较难的跟其他车辆的交互博弈,比如匝道的汇入、无保护左转等等。」

除了感知、规控、定位,基础架构也需要升级来保证高效的迭代,它对于整个系统的要求都比以前高了,「无图是非常大的难点,实际克服起来不是特别容易。」

元戎是业界最早一批提出「前融合」的公司,并且内部投入了多年自研「推理引擎」。

一般来说,深度学习的应用包含离线训练线推理两部分。元戎的推理引擎主要用于深度学习算法的在线推理。

离线训练主要是耗费时间和成本,但在线推理就完全不同,因为需要车载芯片上进行,对功耗、散热和成本是更综合的考验。因此,自研推理引擎主要的意义是车端的降本增效

刘轩做了一个很直接的比喻:如果没有(高性能的)推理引擎,想把系统从大显卡放到Orin或者J5这样的芯片上去跑,那么很可能就需要移除一些功能,用户可能就需要不停接管,体验度就很差。我们的推理引擎,相当于在200T的算力上,跑出了1200T的效果。


三、交付「国内最高要求定点」
搭载元戎启行方案的新车预计在今年下半年上市,公司的CEO周光此前在接受晚点采访时提到,这个定点堪称「中国要求 最高的定点」。
刘轩对这个「最高定点」做了一些展开说明:
「首先,我们的客户是一个技术实力非常强,也非常了解技术的企业。他们曾经多次试乘我们的方案,也经过跟行业内其他多方的对比。在合作过程中,他们也对我们的软件算法各方面的表现严格把关。我们推进的各个时间点,也满足得都比较好。」
在「无图」的高阶辅助驾驶方案开发完后,元戎启行的合作伙伴找了一家三方机构来进行评测:这个测试覆盖了系统的接管率、上下匝道成功率、变道成功率、跟车响应时间以及体感等大量量化的指标,最后「无图方案」要优于市面上已经量产的有图方案。
首先最直接突出的优势,是 没有了可行驶区域的限制的,其他车型依赖高精地图的话可用的区域是非常有限的。
其次,「我们的客户把第三方不同的指标综合一起,包含行车域、泊车域,安全性、通行效率、体感等多方面的总分,要比市面上已量产的一些头部辅助驾驶方案都要高」。
目前,元戎启行已经在上海、深圳、重庆、杭州等16个城市对 D-PRO D-AIR 进行了泛化测试。那在多久之内,元戎可以做到无图落地100个城市呢?
刘轩认为,16个和100个城市的泛化测试其实差别不大,因为是用同一套方案去跑的,主要是系统需要积累数据的时间,而这点等合作方的量产车落地以后,方案的进化速度会很快,系统能力是能够比肩人类司机的。


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对于行业风向从 L4转向L2,刘轩的看法是,目前业内投资人共识是,像Robotaxi这样的L4技术大规模商业化部署不仅需要法律法规允许,也需要商业上实现 闭环,短期内很难实现。
元戎启行则坚持一套自动驾驶方案,布局载人和同城货运两条业务线,通过和车企合作,面向消费者量产,而后积累大量数据,再反哺智驾,进而推动法律法规对更高等级智驾的开放。
量产车上市后,也可以承担Robotaxi的运营,并运用到同城货运的领域。
目前,元戎启行还在推进下一轮的融资,新融资将继续投入到 智驾上,积累更多的数据,向立法机关或主管机构证明自动驾驶的安全性,推动量产车L3、L4级自动驾驶法规的落地开放。


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