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觉非科技李东旻:自动驾驶已进入下半场,量产能力成核心考验

汽车之心 2022-09-19 14:59:00 3496

「自动驾驶已进入下半场的竞争,我们也曾想过,在产业这么快的发展速度下,还会不会有所谓的『渐进式』发展路线?我们的回答是,不会。」

觉非科技 CEO 李东旻在 2022 第四届自动驾驶地图与定位大会上发表了「自动驾驶九局下半 融合计算的全栈赋能与落地应用」主题演讲,演讲中他提出了这样的思考,这也是目前产业聚焦的话题。

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2022 年 9 月 14 日,第四届自动驾驶地图与定位大会在上海举行。李东旻在演讲中,分析了自动驾驶进入下半场后的变化趋势,并总结了在竞争中取胜的核心关键点。

以下是李东旻的演讲实录。

大家好,今天我分享的话题中出现了「自动驾驶的九局下半」,九局下半源于垒球赛事,就是下半场的意思。整个自动驾驶产业历经七八年的时间,目前已经进入到了下半场的竞争。下半场的核心竞争力,不再是 demo,不再是 POC,而是智能驾驶的量产落地能力。

在自动驾驶下半场中,有一些初见端倪的现象,以及我们的认知与实践经验。

2021 年新能源汽车销量正式突破 10%,这是行业的拐点,产业已完成了「电动化」的进程,汽车产业变革的「四化」接下来只剩下「三化」:智能化、网联化、共享化。

2022 年是「智能化」的元年,智能化的迭代速度正在加快。原来造一辆智能驾驶车辆可能需要 2-3 年的时间,今年我们看到如果一个主机厂在 12-18 个月内没有办法推出新车型、新型号,很有可能在接下来 2-3 年的市场竞争中会处于不利位置。

事实上,我们已经看到今年上半年新能源汽车销量数据,第一不再是特斯拉,也不是来自德国、东南亚或者日本传统的品牌,而是来自中国的比亚迪。

中国自动驾驶还有个独有的现象:「军备竞赛」。这个现象此前在 PC 或者手机时代全部发生过。今天,汽车产业的「军备竞赛」体现在「硬件」和「算力」上,这种竞赛会直接导致几个结果:

第一,中国乘用车智能化水平将大幅领先全球,中国将占领一半的全球市场。

第二,消费者将享受到高阶的自动驾驶功能。

第三,软硬件的迭代速度将继续加快,产业化分工成为必然,全栈自研的模式将会逐渐无法适应市场的需求,汽车供应链将重构。

自动驾驶进入下半场,竞争在加速,技术迭代在加速,产业重构也在加速。下半场考验的核心,是量产化交付能力究竟行不行,量产化工程能力究竟行不行。

2022 年是觉非科技运营的第四年,我们取得了一点成绩,实现了智能驾驶领域少有的「三跨」:跨场景、跨车型、跨平台。

我们提供的融合计算解决方案,无论是在高速公路,还是城市内;无论是 L4 集装箱卡车上,还是 L4 无人驾驶小车上,又或者 L2 的私家车、小轿车,觉非的融合计算解决方案全部得到了商业化应用。之所以能够实现「三跨」,是因为从 2019 年公司成立第一天,觉非就坚持去瞄准下半场,选择能够量产的技术路线。

我们从建立之初就开始研究的问题是,自动驾驶什么时候能上马路,什么时候能从高速进到城市等等这些解决量产的情况。

觉非一直坚持的是「融合计算」,融合计算是把不同车上量产的传感器,全部融合在一起,实现 1+1 大于 2,甚至大于 3 的效果。产业目前主要使用的传感器是三大类:

第一大类是以激光雷达、摄像头为代表的感知类传感器,觉非尤其擅长的是围绕量产半固态或固态激光雷达的融合感知。

第二类是 RTK、IMU、GPS 轮速传感器等等,与车辆位置、平衡、加速度、航向、角度相关。

第三类,我们把高精地图作为传感器,它是全局俯视的、静态的、精度更高的数据传感器。

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把以上三类传感器全部融合在车上,基于量产的域控制器,比如地平线征程 3、征程 5 计算平台,去实现覆盖区域更广、鲁棒性更强的融合计算模块,从而支撑整个自动驾驶的落地,这实际上是觉非过去以来一直在实践的事情。

随着「军备竞赛」的压力和客观存在事实,中国的车辆会一跃之间迈过中小算力,进入到大算力平台。

觉非的融合计算在感知和决策层分成了不同的算力平台,因为要瞄准量产,就要进行模型和算法的移植、量化和适配,我们把它放到了不同的计算平台面去提供给客户。

觉非提供的融合计算当中,最先落地量产的是融合定位。

我们的融合定位方案结合了刚才提到的三类不同的传感器,把这三者融为一体,提供相对鲁棒性比较强的融合定位方案。方案究竟实现了什么样的效果?

首先,我们把只依靠单一传感器比较难解决的场景,进行了大量反复的路测,测试的里程数接近十万公里,包含了过 ETC 收费站、隧道、城市路口过红绿灯、掉头、高架桥下并线与转弯等等,一系列的场景都被浓缩在整个融合定位的量产模块当中。

我们把感知结果运行在地平线征程的平台上,融入到我们整个融合定位模块里。通过大量的场景积累与数据训练,结合大算力平台,确保了融合定位在各类场景,特别是受干扰大的刁钻场景中,有更高的定位精度,同时不断扩大车辆自动驾驶的行驶范围。

更重要的是,觉非在融合定位上已经过了技术验证的环节,目前提供的解决方案已完全适应量产落地。

今天,激光雷达上车已经成为大势所趋,点云数据正在大规模融入 L4 无人驾驶,我们预判明年点云数据、点云特征会进入到量产阶段,觉非也进行了大量以量产为目标的研发和测试。

我们在测试点云时,与其他产业伙伴有所不同,应该叫「另辟蹊径」,我们把多传感器全部集合在一个盒子里面,放在十字路口的路杆上,通过路侧融合计算的方式,去训练和测试点云融合计算模块。觉非的路侧融合感知系统每天产生的交通数据量多达 10 亿次以上,我们通过大量的交通数据以及车辆自数据去训练我们的点云模型,进行快速的算法迭代并扩充算法的成熟度。

路侧融合感知也是觉非重要的业务之一,也可以说,我们在利用中国车路协同的建设训练高阶点云融合计算。在上海安亭汽车城,我们正在实施车路协同二期项目,欢迎大家参观体验一下当地的场景。

总结而言,觉非的整体业务是以「融合计算」为核心,通过车端与路端构建的数据闭环,围绕自动驾驶感知和决策两个核心模块,提供量产式解决方案。

我们正在通过「软件+芯片+硬件」的生态模式,通过数据闭环的能量,不断驱动解决方案的迭代与赋能。

与此同时,我们也相信,产业在下半场的迭代当中,「数据驱动量产化」将是推动自动驾驶落地的最核心关键点。

自动驾驶的下半场,让我们一起加油,谢谢大家!

标签: 觉非科技
本文为汽车之心原创文章,作者:汽车之心,如需转载,请联系授权。违规转载法律必究。
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