當(dāng)前汽車市場的高階自動駕駛、輕地圖方案、BEV+數(shù)據(jù)智能趨勢顯著。2023年12月19日,在長城汽車2023技術(shù)研討會上,智駕科技MAXIEYE創(chuàng)始人兼CEO分析了BEV智駕發(fā)展面臨的痛點(diǎn),提出了相應(yīng)的解決方案,并介紹了MAXIPILOT?2.0及其產(chǎn)品案例。
最后,周圣硯表示,MAXIEYE希望能夠?qū)崿F(xiàn)AI驅(qū)動自動駕駛規(guī)模化和高階化,與客戶全維陪伴,共同成長。
智駕科技MAXIEYE創(chuàng)始人兼CEO
以下為演講內(nèi)容整理:
汽車市場新趨勢
當(dāng)前汽車市場呈現(xiàn)出諸多新趨勢。第一個(gè)趨勢是高階自動駕駛。2022年行業(yè)在高速NOA方向競爭,2023年開始轉(zhuǎn)向城市NOA,媒體和市場的聚焦點(diǎn)都在高階上。事實(shí)上,2023年高速NOA產(chǎn)品在中國乘用車的2600萬輛銷量中僅占3%。第二個(gè)趨勢是輕地圖方案。BEV的出現(xiàn)讓行業(yè)對于輕地圖和高精度地圖出現(xiàn)許多爭議。新技術(shù)給市場帶來了許多變化,同時(shí)也產(chǎn)生了很多機(jī)會。第三個(gè)趨勢是BEV+數(shù)據(jù)智能。BEV重構(gòu)了底層技術(shù),未來的底層技術(shù)開發(fā)將由工程驅(qū)動轉(zhuǎn)變?yōu)閿?shù)據(jù)驅(qū)動。
我們將自動駕駛分為三類。第一類是L2,一體機(jī)產(chǎn)品。前些年,Mobileye創(chuàng)新性地將其帶入市場,國內(nèi)企業(yè)憑借價(jià)格更便宜,客戶服務(wù)更好逐漸打開市場。一體機(jī)的市場裝配率非常高,行業(yè)預(yù)計(jì)在2026年將實(shí)現(xiàn)AEB標(biāo)配,一體機(jī)市場將從當(dāng)前的40%提升到100%。
第二類是高速NOA,痛點(diǎn)在于技術(shù)沒有收斂,定義沒有收斂,導(dǎo)致產(chǎn)品的價(jià)值并不匹配其價(jià)格。此外,高速NOA應(yīng)用場景較少,且目前方案基于傳統(tǒng)的CNN框架,存在體驗(yàn)不夠流暢、方案同質(zhì)化較高的問題。受到廣泛宣傳影響,人們往往認(rèn)為高速NOA已經(jīng)發(fā)展得非常好了,實(shí)際上其體驗(yàn)還遠(yuǎn)遠(yuǎn)沒達(dá)到消費(fèi)者用得放心的程度。還有一個(gè)痛點(diǎn)在于,車廠在研發(fā)過程中將L2功能和高階功能一分為二,在這個(gè)割裂的開發(fā)過程中車廠需要重復(fù)驗(yàn)證,如高速做好后,卻發(fā)現(xiàn)供應(yīng)商的基礎(chǔ)功能尚未完成,因此又需要回過頭來教供應(yīng)商如何搞定AEB等,再做一次感知、目標(biāo)篩選和識別,最終導(dǎo)致系統(tǒng)變得四不像,又需要重復(fù)與供應(yīng)商溝通,不斷進(jìn)行投入。當(dāng)下痛點(diǎn)在于L4的公司無法做AEB,做AEB的公司無法做L2+,相關(guān)企業(yè)一直做重復(fù)的工作。
基于此,我們提出了一些解決思路。做產(chǎn)品升級的最終目的都是讓消費(fèi)者直觀感受到產(chǎn)品的變化,促進(jìn)車廠銷量提升。而智能駕駛和智能座艙是消費(fèi)者能夠感受到的最直觀的內(nèi)容。因此我們需要做的就是讓消費(fèi)者明顯感受到變化,提升消費(fèi)者體驗(yàn)。在產(chǎn)品升級和投入的過程中,我們需要進(jìn)行選擇,不能重復(fù)造輪子,比如L2在高速上的換道、匯合等功能完成后,其他基礎(chǔ)功能完全可以沿用。這樣的增量式開發(fā)能夠大幅降低車輛投入,讓智能駕駛投入可控。
圖源:演講嘉賓素材
針對L2,我們可以用BEV做一遍,讓其在可控成本下,體驗(yàn)達(dá)到一定流暢度,比如在高速公路中未畫線處可以流暢處理,而不是突然退出,讓駕駛員處于危險(xiǎn)狀態(tài)中,從而提升產(chǎn)品競爭力。如果產(chǎn)品能夠在直行過程中完全和自動駕駛一樣,那么就能做到國外所未有的創(chuàng)新,做到直行無接管。
針對高速NOA,我們可以控制其功能和成本。以往從1R1V升級到高速NOA,成本上升了近兩萬元,但客戶使用頻次僅增加10%。我們希望做到只增加少量成本,通過使用BEV技術(shù)再次對高速NOA進(jìn)行升級,迅速提升產(chǎn)品性價(jià)比和客戶體驗(yàn)。
第三類是城區(qū)NOA。當(dāng)前兩件事情完成后,城區(qū)NOA就變得順理成章。以底層的產(chǎn)品架構(gòu)可升級性和可延續(xù)性為基礎(chǔ),增加傳感器硬件即可實(shí)現(xiàn)。這個(gè)過程中,大部分底層數(shù)據(jù)是可復(fù)用的,數(shù)據(jù)智能、數(shù)據(jù)回傳和訓(xùn)練的網(wǎng)絡(luò)模型都可以復(fù)用。
高速進(jìn)化的BEV智駕
我們的產(chǎn)品有兩種形態(tài),首先,我們有行業(yè)內(nèi)唯一支持BEV一體機(jī)的產(chǎn)品,因?yàn)槲覀兿M軌虬阎毙畜w驗(yàn)做得和完全自動駕駛一樣。第二,我們有支持全時(shí)行泊一體的域控形態(tài)方案,且支持高速無圖NOA。有圖和無圖的區(qū)別在于BEV是否可以感知到前方的道路拓?fù)?,正如人開車時(shí)是無圖的,但可以看到前方視野內(nèi)的道路拓?fù)洌恐袩o圖而心中有圖。這就是BEV一體機(jī)的特點(diǎn),能夠在直行過程中讓駕駛員盡量少接管。
下圖是Lite的詳細(xì)架構(gòu),整個(gè)系統(tǒng)不需要向高精地圖商買授權(quán),所有東西都是無圖的方案,BEV全部可以完成,還可以實(shí)現(xiàn)NOA,我們的目標(biāo)就是每輛車起步即NOA。我們的愿景是無論是什么價(jià)位的車型,都能實(shí)現(xiàn)智能化,只是其程度有所不同。
圖源:演講嘉賓素材
我們之所以有信心能夠達(dá)成讓每一輛車起步即實(shí)現(xiàn)NOA的愿景,是基于三大要素。首先,我們的方案中整車架構(gòu)是零改動的,投入最少。第二,BEV技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)輕地圖,成本最低。第三,我們大幅拓展了使用場景,實(shí)現(xiàn)加量不加價(jià)。價(jià)值增加而價(jià)格不變,會增加客戶粘性,形成快速傳播,最終促進(jìn)銷量提升。我們的產(chǎn)品比較簡單,整個(gè)底層的BEV架構(gòu)直接閉環(huán)到了城市NOA。
無圖其實(shí)就是將前方拓?fù)淙拷鉀Q。在生成拓?fù)涞倪^程中,深度學(xué)習(xí)的第一位是道路拓?fù)?。我們尋找了許多分叉、匯合的典型道路場景,讓其進(jìn)行學(xué)習(xí),約有一百多種要素支持路徑規(guī)劃。
MAXIPILOT?2.0 Pro的算力為60TOPS,是單芯片自然散熱,采用的是行泊合一方案,達(dá)到了極致的性價(jià)比。同時(shí),該方案支持輕地圖記憶行車,比入門級MAXIPILOT?2.0多了純視覺占用網(wǎng)絡(luò),可以解決靜止障礙物問題。MAXIPILOT?2.0 Pro還有高性價(jià)比的記憶地圖共享功能,可以在城市下拓展體系。記憶地圖不僅可以滿足當(dāng)下車型競爭力,還能夠?yàn)閷黹_城做數(shù)據(jù)支撐。
圖源:演講嘉賓素材
MAXIPILOT?2.0 Pro產(chǎn)品具有諸多亮點(diǎn),一是360°融合BEV,環(huán)視鏡頭復(fù)用。即車輛在道路上行駛過一次后,會進(jìn)行記憶存儲,之后行駛到這條道路上就可以進(jìn)行記憶行車。實(shí)現(xiàn)了異構(gòu)攝像頭特征級融合,輸出BEV空間目標(biāo),對比傳統(tǒng)多V復(fù)雜標(biāo)定/后處理,架構(gòu)更高效。有效解決了遮擋目標(biāo)的檢測問題,不完整目標(biāo)檢測的準(zhǔn)確率增加。此外,還構(gòu)建了時(shí)序融合的4D空間,對抗俯仰顛簸,實(shí)現(xiàn)更精準(zhǔn)的軌跡預(yù)測,端到端的網(wǎng)絡(luò)模型減少對經(jīng)驗(yàn)邏輯的依賴,可以真正實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動的自學(xué)習(xí)。
亮點(diǎn)二是升級占用空間網(wǎng)絡(luò),支持G-AEB??梢暂o助駕駛員在城市道路工況下避免與一些一般障礙物碰撞,保護(hù)乘員安全,通過攝像頭識別連排錐桶、水馬、圓筒等,實(shí)現(xiàn)對施工區(qū)域的檢測,系統(tǒng)基于高魯棒性的施工區(qū)域檢測實(shí)現(xiàn)提前預(yù)警與避讓。
MAXIPILOT?2.0 MAX拓展了城區(qū)NOA,能夠?qū)崿F(xiàn)全場景自動駕駛。100 TOPS級別,支持跨芯片移植,拓展了輕地圖城區(qū)NOA,通過復(fù)用2.0 Lite和2.0 Pro 積累的海量價(jià)值數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)成本可控、節(jié)奏可控的開城。
海市數(shù)據(jù)智能體系包括智能化標(biāo)注、自動化校驗(yàn)、自動檢查、數(shù)據(jù)生成、4D場景重建等,支持量產(chǎn)回傳的信息和數(shù)據(jù)自動化標(biāo)注,已經(jīng)和諸多車廠的項(xiàng)目進(jìn)行合作,開始實(shí)際運(yùn)作。在此系統(tǒng)下,工程師除控制功能需要上車調(diào)試外,其他從開發(fā)測試到交付的工作都可以在家完成。
在規(guī)模化量產(chǎn)中,我們交出了較好的答卷。一是AEB誤觸發(fā)百萬公里lt;1次;二是全系五星+主動安全;三是量產(chǎn)數(shù)據(jù)回傳場景超過3億公里;四是具備高階智駕和主動安全復(fù)合型能力。之所以能交出如此好的答卷,得益于我們數(shù)據(jù)智能系統(tǒng)的積累和迭代。
最后,我們希望能夠?qū)崿F(xiàn)AI驅(qū)動自動駕駛規(guī)?;透唠A化,與客戶全維陪伴,共同成長。
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