福瑞泰克在智能驾驶产品和技术开发方面的一些经验

2022年12月16日至17日，由安徽省发改委联合主办的2022全球智能汽车产业峰会在安徽省合肥举行。本次论坛围绕全球新变汽车发展新战略主题，本次论坛共设立5个主题论坛和2次闭门会议，与行业机构、高校、领先企业代表共同探索我国智能汽车发展新路径。

其中，福瑞泰克在12月17日举行的生态论坛上 CTO  沈俊强发表了精彩的演讲。现场演讲记录如下：

早上好。我很高兴今天有机会与大家分享福瑞泰克在智能驾驶产品和技术开发方面的一些经验。我今天演讲的主题是智能驾驶时代进入高级智能驾驶量产的新阶段。

众所周知，汽车工业逐渐从传统机械时代向电动时代和智能驾驶时代过渡发展。在这样的背景下，福瑞泰克在这条轨道和行业中发挥着为我们的行业提供智能驾驶产品和技术的作用。我们企业的愿景是致力于成为安全、可靠、创新的智能汽车解决方案领导者，帮助汽车企业的新增长，服务于公共安全和轻松旅行的新生活。

先简单介绍一下我们福瑞泰克的简单成长历程。

我公司成立于2016年，至今已有6年多的历史。自公司成立以来，也经历了几个阶段。我公司从智能摄像头开始，但我公司从一开始就定位为全堆栈能力解决方案供应商，逐渐从摄像头产品扩展到毫米波雷达和域控制器，到目前为止可以提供完整的硬件、软件、传感器解决方案智能驾驶供应商。

福瑞泰克总部位于杭州，在上海、乌镇、成都有研发中心。我们于今年10月底在乌镇的智能制造基地正式投产。

从今年的业务情况来看，今年福瑞泰克有40名客户 主机厂涉及1000家 车型，今年提供的产品超过100万套，我们的客户也涵盖了主流汽车公司。

今天主要想和大家分享一下福瑞泰克对自动驾驶产业化探索的感受。

第一，域控制器。

在我们目前面临的挑战和机遇中，首先是芯片计算能力与高级自动驾驶的关系，以及如何保持安全

我们对这样的挑战和趋势有几种应对措施。首先，当我们确定芯片计算能力时，我们不会盲目追求芯片计算能力。我们更注重与用户体验强相关的功能和性能，然后使用相对较小的计算能力来实现相同的自动驾驶功能和性能，使每辆车都能负担得起。因此，这是我们开发域控产品的第一个理念，即我们应该追求性价比。这反映在我们目前已经批量生产的第二代域控制器上。吉利博悦L配备了一个集行泊于一体的预控制系统，实现了博悦L的批量生产。众所周知，博悦L的价格是15.6万，突破了行泊一体化功能系统整车价格的下限，实现了大规模批量生产。

在追求性价比的同时，我们并没有放弃对域控系统高性能的追求，但我们的想法是根据实际需要选择芯片和计算能力。因此，在我们的第二代域控制器中ADC在实现量产的同时，我们的下一代域控制器ADC30也在同时开发，我们ADC30的目标客户是一汽红旗，为一汽红旗高端品牌汽车提供高性能智能驾驶产品。这是我们对芯片计算能力与自动驾驶功能和性能之间关系的思考。我们追求成本性能，使每辆车都能负担得起，同时，我们也在追求基于实际功能和性能的需求来选择芯片和相关计算能力。

在如何保证安全方面，我们符合芯片硬件和底软的设计，以及控制器底软和硬件的设计AUTOSAR标准、功能安全和预期功能安全要求。

二是传感器。

我们面临的挑战和机遇是激光雷达的应用。众所周知，激光雷达在过去的一两年里也很流行，在行业中使用得更多。这是事实，但我们对激光雷达的使用有一些看法。

首先，至少目前还是比较贵的。与其他传感器相比，成本仍然很高。第二，鲁棒性相对较差，对这些天气条件的要求较高。第三，可靠性和耐久性也需要一些时间来验证。

我们的反应是什么？我们自研4D成像毫米波雷达，4D成像毫米波雷达能提供高精度、良好的鲁棒传感器，具有良好的感知性能，因此我们认为4D目前和未来几年，成像毫米波雷达实际上可以成为激光雷达更好的替代传感器，所以我们正在开发4D上述行业提供了大量的人力和物力来确保4D量产成像毫米波雷达，目前我们4D成像毫米波雷达已接近量产，将于今年年底在路特斯举行Lambda车上量产。

第二，视觉感知和毫米波雷达的感知集成能力是否被充分挖掘，这实际上是我们自主开发传感器的好处。基于自主开发的摄像头和毫米波雷达，我们可以充分挖掘毫米波雷达的底层数据，充分利用传感器的一些底层数据进行感知集成AI—ISP这些行业的其他竞争对手可能无法做到这一点。

第三，我们在自动驾驶算法方面面临的趋势和挑战。

BEV和Transformer该技术，其硬件逐渐成为一种趋势。

我们的反应是什么？先进BEV以及Transformer它用于相机和毫米波雷达的集成感知，所以在我们身上ADC该技术在第二代域控量产中率先应用，可应用于量产。同时，针对算法对激光雷达的依赖雷达的依赖L4 Robotaxi公司的做法也有些不同，我们的出发点是什么？因为我们是从下到上逐渐演变的策略，我们对激光雷达的依赖性没有那么强。无论是从感知技术、微控技术还是集成技术，从摄像头和毫米波雷达的集成到激光雷达的加入，我们都在逐渐向上发展，所以我们可以感知到动态可插入的激光雷达。我前面提到的激光雷达的鲁棒性可能比其他传感器差。当激光雷达失效时，我们的系统可以工作得很好，以避免我们的算法过于依赖激光雷达。一旦激光雷达失效，整个算法就会崩溃，因此我们可以实现可插入的激光雷达算法。

这是对自动驾驶算法相应趋势的挑战和一些对策。

第四，数据闭环。

众所周知，数据在自动驾驶领域越来越重要，因此如何获取和使用真实的量产路测数据已经成为每个家庭的重点研究领域。我们的做法是什么？首先，基于我们近年来大规模生产的产品，我们积累了大量的道路测试数据，从我们自己的道路测试和与原始设备制造商合作，道路测试里程超过300万公里，实际数据超过300万公里不大，另一方面，我们与大规模生产原始设备制造商合作制作众包模式数据，同时与原始设备制造商客户可以达成深入合作，共建自动驾驶系统的数据闭环实现共享众包数据。所以关于这个模型和在这个模型ICT我们现在正在构建从车端到云端的通道和云端ADC20系统已经做了很好的部署。目前，该模型的系统已逐渐运行。随着车辆在实际市场上的投资越来越多，这些数据将积累越来越多。

我们还在数据闭环上做了其他工作，特别是在数据安全方面，即如何做一些数据安全合规工作。我们还在探索数据脱敏、数据加密、识别机制、迁移学习、联邦学习等工作，同时，我们还与国家超级计算中心联合开发，可以使我们的数据合规符合国家安全要求，这是关于数据闭环的。

第五，如何保持竞争力。

我们目前面临的挑战是如何在激烈的市场竞争中保持领先地位，如何建立我们产品的竞争力，这实际上应该是每个企业都在思考的问题。

因此，我们的反应，首先，我们应该做整个栈的开发，我认为这是非常重要的。因为整个栈能力的发展不仅可以为我们的客户提供完整的产品解决方案，还可以为我们与客户的合作提供更灵活的深度合作灵活性。

二是量产规模为王。我们一直致力于追求我们产品的生产。

第三，构建产业生态合作。因此，我们在上游供应商、合作伙伴和下游客户都有深入的合作。

如何保持我们的产品竞争力？福瑞泰克推出了我们ODIN系统，让我介绍一下我们的福瑞泰克ODIN智能驾驶数智平底座平台。

ODIN数智底座平台涵盖四个方面，这也是我们ODIN数字智能平台的四个支柱。一是自研预控制器，二是自研传感器，三是自动驾驶算法，四是数据闭环。ODIN这四个数智底座的支柱也是基于我刚才说的四个挑战趋势。简单介绍一下。

域控制器，已经从ODIN1.基于高性价比的小计算力域控平台已经量产，可以提供5V5R，包括行泊一体功能。ODIN2.0正在研发计算能力的平台，可以提供12V5R以及1-3激光雷达的预控制器。

同时，我们还开发了自动驾驶软件平台FAS产品架构。

对于我们的传感器，除了我们开发的雷达和前雷达，我将专注于我们的4D毫米波雷达成像FVR40.我将重点介绍点云的输出，我们FVR40可以每秒输出30000个点。事实上，这个点可能比激光雷达低一点，但实际运输量仍然大于普通毫米波雷达。

对于高级自动驾驶算法，我们还提出了基于多层次超融合感知和场景规划控制的算法架构。    

正如刚才提到的，可插拔激光雷达算法可以大大提高我们算法的鲁棒性，特别是在功能安全和预期功能安全方面。我们的可插拔自动驾驶算法为功能安全和预期功能安全提供了鲁棒性。

ODIN关于数据闭环的第四大支柱。目前，我们的数据闭环已经建立了从车到云的闭环。对于云中的数据处理，我们专注于两个方面：一是感知算法的迭代和演变，即基于众包数据对摄像头数据的感知算法的迭代，另一方面，我们也在控制算法闭环验证方面做了很多工作。

最后总结一下，我们的ODIN数智底座包括预控制器、自研传感器、自动驾驶算法和数据闭环。基于ODIN这样的数智基础构建了我们全栈的自主研发能力，提升了我们的核心竞争优势，为我们提供了良好的生态基础，开启了未来的无限可能。不仅我们的福瑞泰克自己的产品，我们的中国自动驾驶产品和技术也与整个生态合作伙伴一起推广。

谢谢大家！

(注:本文根据现场速记整理，未经演讲者审核)