自動駕駛的量產成本必須降下來

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易航智慧創始人兼CEO陳禹行(圖片來源:易航智慧)

自動駕駛攀上智慧化的風口已有數年的時間,這條賽道上由於近兩年大量汽車電子廠商的湧入而顯得有些擁擠。一部分玩家急於在資本市場上有所動作,僅僅在做出Demo之後就宣佈即將實現量產。對此,易航智慧的創始人兼CEO陳禹行給出了他的觀點,自動駕駛Demo就像冰山露出水面的那10%,而自動駕駛量產要解決剩下90%的問題,“昂貴裝置的堆砌與量產背道而馳,真正的量產成本一定要降下來。”而由此帶來精度受影響的問題必須通過術手段來解決,這才是真正的量產。

場景與分級,哪一個重要?

在自動駕駛的技術方向上有著分級與場景兩條路線,前者以傳統的L0至L5將系統安全性進行分級,優點在於清晰明瞭,但除了L5的全場景無人駕駛之外,其餘幾個級別都沒有對場景做明確界定。

因此就出現將場景極力壓縮,然後將此場景中的自動駕駛級別推到L3或L4級別。但是由於場景過小對於終端使用者毫無意義。例如在高速公路上僅有一小部分路段可以實現相關功能,還需要車輛時速不超過60公里且在能夠看到隔離帶的最內側車道行駛。

陳禹行希望能夠將場景逐步放開,在儘可能的場景中讓自動駕駛發揮作用,這樣才能解決終端使用者的痛點。以特斯拉為例,其智慧輔助駕駛功能的場景從最初高速公路上的單一車道變成整體高速公路的NOA,然後逐步延伸至城市場景。這意味著使用者在幾乎所有場景下都可以使用智慧輔助駕駛,只有在個別情況下需要手動接管,為其在使用中提供了完整的體驗。

以易航智慧採用的與當下很多主流企業相同的以場景為核心的自動駕駛量產路徑來看,首先以低成本的ADAS實現一條車道內輔助駕駛,這一方案已經在理想的量產車型上落地應用;然後用NOA方案在高速上實現點對點的輔助駕駛,在泊車功能上也升級到記憶泊車與代客泊車的方案,江鈴雷諾、上汽大通、威馬等使用了易航智慧的基於TDA4(TI 推出的新一代面向高級別自動駕駛晶片)的NOA行泊一體方案;當城區內所有場景實現點對點打通時,FSD的全場景解決方案便得以實現,一個正在進行的專案預計於2022年底便會完成量產。

在如何實現最終的無人駕駛目標問題上,多數方案集中於漸進式路線與跨越式路線,前者更加偏重於場景,目前來看也更加受到主流車企與自動駕駛研發企業的青睞,因為圍繞著場景比圍繞著分級能創造更多價值。以上下班通勤為例,整個車程要兩個小時,路上途經的一個環境極為複雜的菜市場,大約需要5分鐘通過,做場景的思路就是先實現95%的時間自動駕駛,剩下5%的corner case由人來監控,後續通過升級迭代解決。這套方案在分級上不是L4,但它切切實實為使用者創造了價值。

易航智慧拓撲圖(圖片來源:易航智慧)

為了實現量產,成本必須降下來

關於量產,陳禹行堅持以此為導向做全棧自研。他表示自動駕駛的demo展示的是最完美的狀態,而量產關注的是產品在極端情況下的狀態,兩者表現出的能力截然不同。並且量產後的車型究竟會被賣到哪裡,究竟是什麼樣的駕駛者有怎樣的駕駛習慣,都是未知的因素。而中國地域廣闊,不同城市的駕駛者或許會有不同的駕駛習慣,加上在所難免的人為誤操作,都為目標是量產的自動駕駛解決方案提出了難題。因此,只有擁有全棧自研的能力,把整個技術鏈條都趟一遍,才能快速界定問題癥結,加速方案量產。

如果說全棧自研的能力是自動駕駛量產的前提條件,那麼成本控制就是自動駕駛走向普惠的不二法門。對此,易航智慧向“技術”要答案,“現階段行業競爭的本質還是‘技術’!”陳禹行表示。易航智慧的NOA行泊一體解決方案最大的優點就在於價效比極高,能夠大規模地進行應用,恰恰符合陳禹行“量產成本一定要降下來”的原則。

為了用雙TDA4晶片的16TOPS算力實現某些車型需要幾十甚至上百TOPS才能使用的NOA功能,易航智慧自研了一套scalpel模型剪枝的方法論,在充分理解TDA4平臺的基礎上,把一個性能非常好的模型進行演算法的剪枝,儘可能地保證了精度在理想範圍內。在這個基礎上,易航智慧又以知識蒸餾的手段讓NOA的方案直接向自研的高精度大模型學習,充分的繼承大模型的優勢和優秀的基因,然後提升整個小模型的精度。隨後,易航智慧還打通了小模型平臺和高精度多工訓練之間的隔閡,實現了障礙物檢測、影象分割、交通標誌檢測等共享Backbone,極大降低了算力的消耗。通過包含以上三種技術在內的領先的技術架構,最終小算力驅動了NOA行泊一體的大智慧。

量產之外,怎樣才算是優秀的NOA產品?

易航智慧的行泊一體NOA解決方案被其定義為真正意義上且能夠量產的人機共駕,對於這一自動駕駛量產的新階段,如何找到具有價值的創新者呢?

陳禹行認為,優秀的NOA解決方案首先應該具備通過全棧自研能力重構的自動駕駛域控架構,這也是量產的前提之一。NOA不再是像傳統輔助駕駛ADAS那樣比較簡單的功能疊加。 ADAS是汽車電子與自動駕駛技術的交集,如果用汽車電子的產品思路和架構去做NOA很難進行資料的整合和融合,將無以為繼。NOA必須完全用自動駕駛的思路與獨立的自動駕駛域,對資料做統一處理,才有可能把體驗做好。

在人機共駕的模式下,NOA帶來的沉浸式的駕駛體驗易於被使用者高頻使用,可以在自動駕駛場景中通過快速積累資料進行迭代升級。所以優秀的NOA解決方案在架構之外的又一個特徵便是必須具備資料回傳收集的能力,以及支援OTA線上升級。

在充分競爭的賽道上,一個NOA解決方案想要脫穎而出還必須具備足夠的商業競爭力。一款優秀的產品不是用來炫技的,而是要通過合理的成本提供給車企實現大規模生產,為更廣泛的使用者創造價值,成為普惠方案。

令陳禹行自豪的是易航智慧的NOA行泊一體解決方案滿足以上三個標準,並具備以下五個特點。

首先是其覆蓋了所有與NOA相關的功能,行車方面在高速路、城市環線、城市快速路等所有目前能夠相容的功能都能為使用者提供,泊車上同樣可以做道記憶泊車、融合泊車與遙控泊車。其次便是TDA4方案帶來的超高性價比,用小算力晶片做出高性價比解決方案。第三便是這套在與多個品牌合作中積累了大量使用者反饋並做出調整的方案為使用者帶來的最舒適的使用體驗,使用中的友好度令使用者極為滿意。第四表示能夠滿足歐洲E-NCAP五星標準的安全性,使其在國內的競爭中脫穎而出。包括資料回傳與OTA功能的這套系統還能做到不斷進化,這也是其更加智慧的原因所在。

把誰當作自動駕駛的使用者,這很重要

現今,自動駕駛技術的發展如火如荼,但它不應是煙花,只為向投資人展示高光時刻。自動駕駛的普及有賴於持續的價值創造。在行業摸爬滾打多年的易航智慧,以車企和終端消費者為目標,通過高性價比的方案幫助車企降低相關成本,通過技術迭代為消費者提供更好的使用體驗,這一點真的很重要。