轻舟携手地平线，如何用1万块+一颗激光雷达搞定城市NOA？
众所周知，自动驾驶已经成为了当下智能电动车发展的一个“内卷”重灾区，各大厂家无不将自动驾驶作为产品的重要产品竞争力之一。目前，市面上的旗舰车型普遍都搭载了高速NOA，而特斯拉、小鹏、百度、华为以及蔚来等厂家更是率先一步，已经推出或即将推出更高阶的城市NOA自动驾驶系统。然而，大家对自动驾驶的了解更多来自企业或某一产品，比如特斯拉FSD、小鹏NPG、百度Apollo等等。可要知道，自动驾驶是一个巨大的产业网，光靠车企自身想要完成从硬件到软件的开发，显然并不容易，背后更需要庞大的软硬件商支持。甚至某种程度上可以说，自动驾驶软硬件商的实力，决定了车企自动驾驶系统的上限。如果供应商的传感器更多，芯片算力更强，算法更智能，再加上车企自身优秀的整合能力，那么自动驾驶系统自然可以做的很出色。值得一提的是，目前我们看到更多是主机厂与自动驾驶供应商之间的合作，很少看到供应商和供应商之间的合作。而在去年5月份，国内自动驾驶软硬件领域两大供应商——轻舟智航和地平线就宣布达成战略合作关系，并且数月就完成了从芯片测试开发到完成城市NOA在实车环境下的部署验证。同时，轻舟智航正式宣布推出基于征程5芯片的“轻舟乘风高阶辅助驾驶解决方案”，预计将在2023年中达到量产水平。事实上，在去年5月的品牌日上，轻舟智航便宣布进军前装量产领域，并推出专为城市NOA打造的量产车规级自动驾驶方案DBQ V4。一是成本低。轻舟智航当时表示，量产版自动驾驶方案成本最低可至1万元；二是功能强大，不输华为、特斯拉。根据当时轻舟智航公布的视屏，DBQ V4自动驾驶方案不仅突破高速场景的局限，同时也能够在复杂的城市场景上路。因此，对于轻舟乘风，大家比较好奇：基于地平线征程5的这版方案，相比之前发布的 DBQ V4方案又有哪些调整？数据、数量跟位置方面有没有变化？在此前媒体沟通会上，轻舟智航联合创始人、CTO侯聪告诉我们：乘风方案实际上跟DBQ V4的方案没有本质上区别，但是我们计算平台完全迁移到了地平线征程5的平台上，从产品的方案来讲的是一致的。简单来说，轻舟乘风和此前发布的DBQ V4方案，最大的差距就是计算平台更换为地平线征程5芯片，其他方面包括硬件算法都不会太大的区别。而作为一家钻研L4级别自动驾驶的公司，轻舟智航将自己打造的自动驾驶方案优势总结为以下三方面：在城市NOA 高阶自动驾驶系统上，目前轻舟走的是融合感知的路线，激光雷达、摄像头、毫米波雷达都配上，同时用高精地图做定位。轻舟认为，现有纯视觉很难应对中国城市 NOA 的需求，还是需要激光雷达来解决。根据此前DBQ V4方案公布的信息，轻舟仅用了一颗固态激光雷达，配合上 11 颗摄像头以及 5 颗毫米波雷达，这样一套传感器组合兼顾性能和成本。当然，如果主机厂一定要用两颗激光雷达，轻舟也不会拒绝，毕竟越多系统的冗余就更强。而值得一提的是，目前主流的自动驾驶融合方案包括三种：前融合（数据级融合）、中融合（特征级融合）和后融合（目标级融合）。根据轻舟的介绍：前融合是感知硬件只输出信息，后融合是感知硬件输出处理过信息的结果，中融合是提炼重要特征作处理。轻舟乘风的超融合方案，不仅把前、中、后融合全部做进系统，同时加入了时序融合。简单来说，这套融合方案直接打破市面上主流的前/中/后融合，根据不同功能收集不同传感器信息，更早实现多传感器信息共享，得到更优的传感器融合结果，从而可以更准确、更精细地感知动静态物体及状态信息，避免各类误检和漏检。并基于该理念，轻舟开发出一个名为Omni Net的大模型——时序多模态特征融合模型。轻舟智航提出的OmniNet是应用于前中融合阶段、实现数据/特征融合的全任务大模型。利用一个神经网络模型，将视觉、毫米波雷达、激光雷达等数据通过前融合和BEV空间特征融合，让本来独立的各个计算任务通过共享主干网络（backbone）和记忆网络（memory network）进行高效多任务统一计算，最终同时在图像空间和BEV空间中输出不同感知任务的结果，为下游的预测和规划控制模块提供更丰富的数据输出。简单来说就是，通过多传感器、多层级、时序融合的方式，OmniNet 能输出丰富且准确的环境感知结果，并且多任务输出还可相互补充，让融合感知的效率更高、效果更好。OmniNet 可以让本来独立的各个计算任务，通过共享主干网络的方式，进行高效且多任务的统一计算，可以节省的大概 2/3 的算力，更好地满足车规级芯片的应用需求。传感器也可以根据需求进行配置，比如像激光雷达，既可以用一颗，也可以用多颗，甚至去掉激光雷达这种纯视觉方案，依然可以复用这么一个网络结构。OmniNet 是采用数据驱动的一个开发模式，通过基于自监督、半监督等数据闭环方式，缩短算法迭代周期，减少模型的维护成本，同时效果也更加可靠，有利于在城市运营中去处理各种各样的长尾问题。自动驾驶技术是由硬件和软件共同组成，而整个软件模块包括定位、感知、预测、规划与控制。如果说感知定位如同驾驶员的“眼睛”，即我们上面提到的“感知层面”，那么，规划就相当于驾驶员的“大脑”，执行控制就好比驾驶员的“手”和“脚”。规划与控制（PlanningandControl）简称为PNC，也就是此刻我们要谈的“决策层面”我们都知道，城市 NOA 要面对复杂城市交通环境，车多人多交通行为复杂。所以，想要把PNC 模块做好就非常难。但是做好了，就非常有竞争力。在 PNC 这块，轻舟智航也很有自己的“想法”和优势。与目前主流采用“时空分离规划”算法不同，轻舟智航采用的是“时空联合规划”。“时空分离规划”这个策略是把“轨迹规划”拆分成路径规划（path planning）和速度规划（speed planning）。路径规划对应于横向控制，即方向盘；速度规划对应于纵向控制，即刹车或油门。而“时空联合规划”，简单理解就是系统同时考虑空间和时间来规划车辆轨迹，而不是先单独求解路径，在路径基础上再求解速度从而形成轨迹，直接在x-y-t（即平面和时间）三个维度的空间中直接求解最优轨迹。其实，我们日常开车时，就是“时空联合规划”策略。比如在出弯的时候，一般情况下，我们都会带点油门，让出弯更加丝滑。轻舟智航的这套算法正是为了更像人开车、丝滑应对各类交通场景而打造的。不过，时空联合规划的难点在于，算法的计算量更大，而且参数更多，实现起来以及后续的优化难度巨大，轻舟为此投了大量的研发资源来打磨这个算法。此外，在 PNC 之前，还有一个比较重要的模块是预测，系统需要预测交通其他参与者的行进意图，才能更好的进行轨迹规划和控制。轻舟也自研了预测模型Prophnet，在一些国际比赛里成绩也是名列前茅。这套模型有三个优势：1、预测精准：提供10 秒长时的意图加轨迹预测，主模型预测有至少三条带概率的轨迹，同时最大概率轨迹和真值的平均误差是 3.73 米。2、满足实时运算需求：主模型可同时支持预测256 个目标，推理整体耗时小于 20 毫秒，可以满足实时运算的需求。3、适配征程5芯片：模型支持地平线征程5 和英伟达 Orin 双平台。轻舟的预测模型算子也是国内首家适配征程 5 BPU 的。总之，在一整套的预测+ PNC 的算法下，让轻舟智航的自动驾驶车辆能够很好的应对中国的城市 NOA 功能需求，并且着也是轻舟智航“一颗激光雷达”的底气所在。
大家都知道，数据对于自动驾驶系统的研发和优化来说是极为重要的。通过大量的数据，可以让自动驾驶系统自我学习，对于自动驾驶感知提升非常显著。根据轻舟智航向我们公布了一段一镜到底视频，可以看到，搭载轻舟乘风方案的智能汽车在高速路上，不仅安全、流畅地应对了各种加塞车辆，还能自主找准时机变道超车；在城区路段中，车辆多次主动选择更快车道，同时精准避让了各类横穿车辆、过马路的行人以及鬼探头，遇到拥堵路段时也能够保持高效的跟车行驶；在没有车道线的园区内部道路，车辆也平稳应对了侵占车道的对向来车，聪明地完成了和多类交通参与者的博弈。征程5芯片很多人可能并不陌生了，这套芯片已经搭载在理想等诸多车型上。而上汽、长城、长安、比亚迪以及哪吒汽车、岚图等方面，都有计划在旗下车型上搭载该芯片。其中，上汽方面透露，下一代荣威RX5确定搭载地平线的征程5芯片。根据资料显示，其单芯片算力为128TOPS，计算性能 1283 FPS，30W功耗，延迟小于60毫秒，支持 16 路摄像头，获得ASIL-B 功能安全/ASIL-D系统安全认证。从算力数据看，征程5远超英伟达Xavier的30TOPS，但是要低于英伟达下一代芯片Orin的254TOPS。此前，轻舟智航宣布采用的是英伟达的Orin芯片，如今又转到地平线，很多人表示好奇：为什么更高算力的Orin芯片不选，选择算力更低的征程5呢？在侯聪看来，征程5的性能可以满足现阶段需求。“表面看数字的话，我觉得那个数字它是一个峰值算力，它不能体现为最终的性能。”侯聪表示，。“我们要做满足用户并且能成就客户的产品，首先产品本身它要有很强的产品力，从这点来看的话，征程5芯片的算力完全满足我们的需求。我们非常有自信能够基于征程5芯片能开发出轻舟乘风这么一个在市场上极具竞争力的产品。”此外，地平线创始人余凯认为，“顶级芯片公司一定不能够以多少T、多少TOPS来肤浅地、简单地去讲这个故事。1000T意味着什么？它不是你的效用、性能、用户价值，它是给车厂的成本”。他看重的是芯片的AI性能。衡量AI性能的参数是计算帧率FPS（frames per second，每秒传输帧数），征程5的AI性能是1283FPS，英伟达Orin是1001FPS。余凯认为：“这是目前所有公开芯片所能够达到最强的计算性能。”在征程3搭载2021款理想ONE时，余凯就说明过芯片算力与性能的关系：征程3单颗芯片算力5TOPS，但它在理想ONE上真正实现了8兆摄像头实时计算，过去使用的Mobileye Q4有2.5T的算力，只能支撑1兆摄像头，征程3算力只提升了1倍，真实性能提升了6倍。此外，征程5的延迟缩短到60毫秒，而大部分芯片是150毫秒以上。失之毫秒，差之人的生命，延迟是自动驾驶关于生命安全的重要指标。当然，在高算力芯片上，地平线也有这方面的技术储备。平线联合创始人黄畅谈到，地平线要对标的正是英伟达等标杆式企业，过去30年里他们也一直在打磨工具链这件事情，包括支持前量化和后量化的训练模型、高效高性能的编译器，目前其工具链平台已服务100多家客户。黄畅表示，地平线与英伟达在高端市场的竞争，从征程5正式开始。除生态合作、知识服务、软件方面多下功夫外，地平线还在下一代芯片产品上做了布局。首先在算力上，黄畅表示，下一代芯片会在征程5基础上提升到数百个TOPS，同时CPU算力方面会有大幅提升；整个系统的完备性会更高，将从ASIL-B提升到ASIL-D的功能安全等级。也就是说，在地平线的下一代方案里，整个系统可以节省掉周边的芯片，更加简洁、高效，性价比也更突出。而且，黄畅透露，下一代芯片方案会有高、中、低端的选项，其在高端上开发的软件方案可以很容易被裁剪，去运行在中低端的芯片上，能够产生不同档次的自动驾驶方案。此外，黄畅首次对外公布了地平线在2023年的初步计划：其去年推出的车规级实时安全操作系统TogetherOs已经初具规模，计划从明年开始面向整个行业进行推广，包括自动驾驶的版本和非自动驾驶其他形态机器人的版本。“地平线的服务态度和支持力度非常好，能够帮我们解决芯片使用上的很多问题，并且持续提供工具链的培训，帮我们有效使用好征程5芯片。”侯聪认为，专业性和服务态度也是轻舟智航最终选择地平线的原因。正因为地平线专业性和服务态度好，也是轻舟与地平线合作效率快速的原因之一。而除此之外，侯聪表示，方案时间成本的压缩离不开两方面的原因：芯片及其背后的工具链与内部的工程化能力。在前几个月，轻舟主要做的是模型的适配以及算法移植等工作。过程中，轻舟充分利用了地平线提供的工具链，包括训练、量化、部署优化等方面，将所有模型从以前的平台移植、迭代到征程5上。据了解，地平线为让企业能够更好地利用、开发征程系列芯片，先后发布了模型量化、性能模拟和分析的天工开物算法工具链，用于整个数据闭环系统运作的艾迪模型训练、测试、管理平台，以及一系列的参考算法。9月，轻舟拿到域控制器样件后开始开发，并最后推出方案。这期间考察的则是轻舟的工程化能力。侯聪介绍，相比轻舟以前用的平台，嵌入式平台在算力上会有所下降，而且是一个多节点的平台，在移植过程中包含大量嵌入式开发、代码整体调整、性能优化、系统调优等工作。“更重要的一点实际上在于我们还是希望能推出更高性价比的产品，这也是我们转而使用地平线方案的一个重要的考量，性价比是极具有竞争力的。”侯聪表示，我们希望通过这种方式能够成就客户，希望能够帮助客户能够成功，而客户确实是非常的重视整个方案的性价比，这也是在中国竞争激烈的这样的市场中能够具备的一种竞争力的体现。侯聪认为，在城市场景中，目前最具性价比的方案就是装配一颗前向的激光雷达。不过，面对不同用户的实际需求，轻舟也可以支持两颗、甚至三颗以上的激光雷达配置。除数量外，车厂也可以自己选传感器的型号。
这也是轻舟在自动驾驶上的另一大优势：具有极高的可拓展性。在产品，可以满足包括轿车、SUV、MPV、巴士等车型的需求。同时，可根据主机厂不同级别自动驾驶的量产需要，进行功能裁剪，提供不同版本的配置方案。而事实上，现在厂家对于自动驾驶，提到的最多的技术栈、迭代等等，但是却忽略了成本和量产速度。如果自动驾驶本身成本过高，量产效率低，形成不了规模效应，最终的结果也只是厂家的自娱自乐而已。
对此，轻舟智航在保证成本和性能的同时，通过该更低的成本，以此获得最佳的自动驾驶方案。前面我们也提到，轻舟的第四代量产车规级自动驾驶方案DBQ V4，其量产成本仅需1万元。而基于其基础上推出的轻舟乘风方案，采用性价更高的地平线芯片，其量产成本相信只低不高。对于轻舟智航与地平线的此次合作，业内人士们认为：对国内自动驾驶产业产生深远影响。轻舟智航，一个L4自动驾驶技术出身的玩家，一个明确官宣进军量产车领域、要把L4级自动驾驶技术释放给辅助驾驶的玩家。地平线是行业领先的高效能智能驾驶计算方案提供商，也是国内率先实现车规级芯片大规模前装量产的公司，产品覆盖L2到L4全场景智能驾驶。
而两者的之间合作可谓是强强联合，是两个中国第一梯队的“软件+芯片”公司之间的战略业务合作，也是中国高阶辅助驾驶规模化时代“软件+芯片”协同创新的标杆和典范。作为头部的软硬件供应商，双方的合作，可以做到优势互补，互为背书。事实上，我们已经可以看到，基于地平线征程5芯片的“轻舟乘风”，支持城市多场景+高速+快速路多种复杂路况的点到点辅助驾驶，是一套“迭代更高效”、“适配更灵活”、“性价比更突出”的高阶辅助驾驶解决方案，具有明显的技术领先性及广阔的市场前景。两者之间的合作，不仅将加速推进高性价比高阶辅助驾驶前装量产方案的落地，同时也有助于在高端市场上与国际巨头一较高下。1、相互借力双方的工具链和算法/算力平台，持续降低开发成本，提高开发效率；2、基于征程5芯片实现更好的感知、决策规划以及Mapless能力，以数据驱动的开发模式不断提高产品力；3、携手开展基于单/双征程5芯片的纯视觉和激光雷达方案的适配，打造不同等级的高性价比辅助驾驶解决方案；4、面向主机厂推出低、中、高不同配置的解决方案，灵活满足不同车型不同级别辅助驾驶功能的需求。总结来说，双方的联手，是中国在智能汽车时代创新升级的一个重大的契机，有望加速高阶辅助驾驶中国方案的创新和生态体系建设。与此同时，轻舟智航方面表示，将秉承连横合纵、开放共赢的生态合作理念，已与多家头部硬件、软件&供应链等产业上下游企业建立了紧密合作关系，共同赋能主机厂降本增效，以标准化、高性价比的高阶辅助驾驶解决方案，满足广大消费者的期待。
本站仅提供存储服务，所有内容均由用户发布，如发现有害或侵权内容，请
点击举报。
