作者 | Amy
编辑 | 德新
高级智能驾驶走向大规模生产,高精度地图成为关键门槛之一。今年,许多汽车公司和智能驾驶公司大喊大叫「不依赖高精度地图,快速大规模着陆」的口号。
华为、小鹏、元戎、毫末等,可能是国内量产最快的 无高精图智能驾驶方案的公司。
当主流汽车公司和供应商摇头开始研究时「无图方案」当时,一家智能驾驶公司从2020年开始意识到,如果你想大规模生产自动驾驶计划,你必须建立一个不依赖高精度地图的技术栈。该公司由元荣开业。
元戎启行的 今年下半年,高级智能驾驶计划将随车量产上市。Hiev最近采访了元荣启动副总裁刘轩,要求他分享无图下高级智能驾驶计划的量产。
为什么从2020年开始研发?「无图方案」?
汽车行业爆发性选择「无图方案」是2023年上半年。正如我们在前面提到的,这种集体选择与高精度地图试点城市开放的节奏有关。
到目前为止,中国只开放了 六个高精度地图试点城市,难以跟上城市NOA规模化的步伐。
而元戎启行在 三年前,我们已经开始准备不依赖高精度地图的技术。
「我们是业内最早的参与者。事实上,我们与业内公司有很多交流,包括图形经销商、汽车公司等。汽车用户在高精度地图上花费多少钱,什么时候更新内部,更新一个城市需要多少成本。」刘轩说。「中国是一个基础设施狂人,修路非常频繁。我们判断一个城市可能要几亿元。」
不仅成本高,还存在信息和数据安全问题,尽管如此「高精度地图不要很难」,但是元戎在两三年前就开始了 内部目标。
巧合的是,业内另一家L4公司小马志行前段时间正式宣布了高级辅助驾驶计划,并选择了「无图路线」。L4早期的技术栈和高精度地图是 小马和元戎后期的选择代表了一些行业领先L4公司的观点。
刘轩说:「如果你想真正实现无高精度地图,你必须首先对地图有足够的了解,并真正使用它,以便知道何时可以删除地图。一般来说,行业龙头企业可以就不依赖高精度地图的方向形成一致意见。」
刘轩说,从最初依靠高精度地图、机械激光雷达和工业控制机的方案,到基于英伟达Orin或低计算平台和可选固态激光雷达的方案,「整个架构至少差了2代, 两次革命性的变化」。
元戎最新的量产计划是基于 DeepRoute-Driver 3.0框架,推出D-PRO和D-AIR两套方案:
• D-PRO,7个摄像头 激光雷达1个(可选),2000个 Tops计算能力,成本 人民币1.4万元以下;
• D-AIR,7个摄像头的纯视觉方案,80个 成本在于Tops的计算能力 7000元左右。
可以大致理解,目前AIR方案支持高速NOA,PRO方案支持城市NOA。
刘轩提到,通过数据积累和软件OTA,一年后,AIR方案可以赶上当前PRO版本的功能,即实现城市区域的点到点智能驾驶(PRO也将具有更强的性能)。
元戎透露, PRO计划将在今年内装车量产。
二、无图下高阶辅助驾驶量产难点
不依靠高精度地图实现城市点到点的辅助驾驶,以及过去没有高精度地图的高速L2 ADAS差别很大。
首先是对 感知的巨大挑战,「一开始,去除高精度地图的效果肯定不如原来的高精度地图好。车辆需要实时检测车道线、路牙、停车线、十字路口、红绿灯等周围环境。我们希望它的准确性尽可能接近图片。由于高精度地图是人工标记的,理论上只要花钱,花时间就可以标记得足够准确。现在采用实时检测,使其足够准确、稳定。」
对 对定位和规划控制的要求也远高于原来。
「例如,匝道汇入、无保护左转等,包括一些行人、自行车、机动车混合路段,车辆应及时检测,避免其他交通参与者。即使没有高精度的地图,也可能看不清道路,完成与其他车辆的一些困难的互动游戏,如匝道汇入、无保护左转等。」
除感知、监控、定位外, 还需要升级基础设施,以确保高效的迭代,它对整个系统的要求比以前更高,「无图是一个很大的难点,实际克服起来并不是特别容易。」
元戎是业内最早提出的一批「 前融合」公司内部投资多年自主研发「 推理引擎」。
一般来说,深度学习的应用包括 离线训练和 在线推理两部分。元戎的推理引擎主要用于深度学习算法的在线推理。
离线培训主要需要时间和成本,但在线推理是完全不同的,因为它需要在车载芯片上进行,这是对功耗、散热和成本的更全面的测试。因此,自主研发推理发动机的主要意义是终端 降本增效。
刘轩做了一个非常直接的比喻:如果没有(高性能)推理引擎,想要将系统从大显卡运行到Orin或J5芯片,那么很可能需要删除一些功能,用户可能需要继续接管,体验很差。我们的推理引擎,相当于200T的计算能力,运行1200T的效果。
三、交付「国内定点的最高要求」
配备元荣启动计划的新车预计将于今年下半年上市。公司首席执行官周光在接受晚点采访时提到,这一定点可以称为「中国要求 最高的定点」。
刘轩对这个「最高定点」做了一些展开说明:
「首先,我们的客户是一家技术实力非常强、对技术非常了解的企业。他们多次尝试我们的计划,并与业内其他各方进行了比较。在合作过程中,他们还严格检查了我们软件算法各方面的性能。我们很好地满足了我们推广的所有时间点。」
在「无图」在开发了高级辅助驾驶计划后,元荣的合作伙伴找到了一家三方机构进行评估:
该测试涵盖了大量的指标,如接管率、上下匝道成功率、变道成功率、跟车响应时间和体感。最后,「无图方案」优于市场上已批量生产的有图方案。
首先,最直接和突出的优势是 没有可行区域的限制,其他车型依赖高精度地图的可用区域非常有限。
其次,「我们的客户将第三方的不同指标结合在一起,包括驾驶领域、停车领域、安全、交通效率、身体感觉等方面,高于市场上一些批量生产的头部辅助驾驶计划」。
目前,元荣已在上海、深圳、重庆、杭州等16个城市启动 D-PRO和D-人工智能进行了泛化测试。
那在多久,元戎能在100个城市无图落地吗?
刘轩认为,16个城市和100个城市的泛化测试没有太大区别,因为它使用相同的方案运行,主要是因为系统需要时间积累数据,在合作伙伴的大规模生产车辆着陆后,方案的进化速度将非常快,系统能力可以与人类司机相媲美。
行业风向从 L4转向L2。刘轩的观点是,目前业内投资者的共识是,像Robotaxi这样的L4技术的大规模商业化部署不仅需要法律法规的允许,还需要商业化的实现 短期内很难实现闭环。
元荣启行坚持一套自动驾驶计划,布局载人和城市货运两条业务线,通过与汽车公司合作,为消费者量产,然后积累大量数据,然后反馈智能驾驶,促进法律法规对更高水平智能驾驶的开放。
批量生产车上市后,Robotaxi也可以运营,并应用于同城货运领域。
目前,元荣仍在推动下一轮融资,新融资将继续投资 在智能驾驶方面,积累更多数据,向立法机关或主管机构证明自动驾驶的安全,促进大规模生产汽车L3、L4级自动驾驶法规的实施是开放的。
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