1、自动驾驶行业:AI初创企业的寒冬,车企们的春天
时间来到2023年9月,资本寒冬叠加生成式大模型的挤兑,让自动驾驶成为了落寞贵族。一众红极一时的自动驾驶创业企业纷纷因为资金链断裂而销声匿迹,传统的AI大厂也忙于大模型的研发而降低了对自动驾驶领域的投资。
是自动驾驶行业不被重视、没有未来了吗?
不,是自动驾驶正在转向量产车型落地。行业在经历一系列技术研究和商业探索后,最终发现L4级仍有太多瑕疵,无法真正大规模应用,而量产车型的智能驾驶(行业内一般称为自动辅助导航驾驶产品(英文缩写NOA))才是当前技术落地的合适场景,并且可以跑通盈利模式。
于是乎头部车企们正在成为新一轮发展的决定性力量,并且正在加速自动驾驶更广泛应用的到来。
以我作为智驾产品经理的工作经验和智己LS7车主的使用体验而言,量产车型的智能驾驶已经足够安全,足够有用。我在上海日常上下班和周末短途旅行已经可以在高速路和快速路上大胆放心的使用智己LS7的高速NOA功能,方便又轻松。(想要了解更多可以看看我近期分享的一条视频:《智己LS7:智能驾驶深度体验》。)
2、智己LS7上海市陆家嘴NOA实测:真“无图”,一镜到底,是更像人的智能驾驶
如今头部车企的智驾功能已经实现了高快速路的NOA,其中华为、智己、蔚小理均是代表。从我实际测试分析看,这些企业的代表性量产车型已经表现出了较高水平,这也是很多车主们的共鸣。但是城区道路的交通环境最复杂,对智驾的考验也更大。参考我总结的图1,大家可以看到,除了都需要考虑到拥堵跟车、施工避让、隧道/桥梁通行以外,明显城市场景的智驾功能要复杂的多。不过,城区道路的智驾实现又是最有意义的,因为车辆大部分时间都是要在城区里面开。
图1:高速与城市道路主要智驾场景对比
那么头部车企在城区NOA领域做的怎么样了呢?智己在9月7日发布的在上海市陆家嘴地区的一镜到底实测视频值得深入分析。这条实测视频的路线大概有10公里,处于上海市陆家嘴地区,平常我也经常有开,交通环境相对复杂,有异形交叉口,有高架/隧道的进出匝道,像在民生路、沈家弄路上的行人与非机动车穿行的不遵守交通规则的情况也很多。
图2:智己在9月7日发布的在上海市陆家嘴地区的一镜到底实测视频路线
《IM AD Urban NOA上海陆家嘴实测》(点击链接可以查看)整个视频是5分37秒,我仔细看了几遍进行了总结,常规的如跟车、车道保持就不赘述,我挖掘出14个很有看点的地方,其中最为惊艳的是十字路口的无保护掉头,我评为6颗星难度,其余如多车道智慧选择、窄路绕行、复杂路口无保护左转都很优秀。
图3:实测视频的关键看点
2.1 场景:⼗字路⼝⽆保护掉头 难度:6颗星 节点:5分4秒
十字路口掉头需要车辆具有全局感知能力,对前后左右的交通参与者要能侦测到还要有预判,在此基础上规划一条合理路线,才能顺利掉头。视频中智己LS7一把掉头成功,还挺惊艳。尤其是我了解到,目前智己LS7城区NOA在测的是没有高精度地图版本的智能驾驶,相比于有图的智驾,更加考验产品力。
图4:场景:⼗字路⼝⽆保护掉头 难度:6颗星 节点:5分4秒
2.2 场景:多车道智慧选择 难度:5颗星 节点:1分9秒
最开始我没注意到这一点,第二次回放的时候我发现在左转两车道时,其中一条车道排队较长,而另一条排队明显较少,智己LS7聪明的选择了第二条车道,但有一点我比较疑惑的地方,是在这一次变道过程中信息屏里面没有变道提示,而更像是当成了一次避障动作,自然的选择了二道,所以这个“聪明”等我再为测评吧,先留个悬念。
图5:场景:多车道智慧选择 难度:5颗星 节点:1分9秒
2.3 场景:窄路绕行 难度:5颗星 节点:1分55秒
上海陆家嘴地区的次干路和支路偏窄,普遍还有临时停车占到车辆,时不时的还有老大爷横穿马路遛弯。这种场景非常考验探测距离的精准性,以及路线规划及车辆执行控制。
早期我们团队用传统燃油车改的时候,就会发现执行是个问题,窄路上给的策略都很保守,一些初创公司拿既有车辆改的L4出租车,对窄路场景的第一策略都是傻傻的等对向车辆通过。而智己LS7的表现更像人类老司机啊!
图6:场景:窄路绕行 难度:5颗星 节点:1分55秒
2.4 场景:复杂路⼝⽆保护左转 难度:5颗星 节点:2分29秒
国内城市道路交通场景复杂主要体现在乱穿的电瓶车,电瓶车的轨迹和速度有很大的不可预测性。视频中的这个左转路口不大,但可以看到电瓶车是找个空当就快速穿过去,对其速度和位置的判断要准确,再优化车辆的转向策略,才能不停停走走,有明显的顿挫感。智己LS7的这个表现有点意思。
图7:场景:复杂路⼝⽆保护左转 难度:5颗星 节点:2分29秒
智己LS7在上海陆家嘴地区的城区NOA表现代表着目前国内城区NOA第一梯队的水平,总体表现可圈可点,整个视频5分多一点,强烈推荐大家细看一下,可以参考我记录的表格3哟,后续等我的智己LS7也有城区NOA内测推送的,我也来测一测。
3、揭秘智己LS7城区NOA技术到底如何?
今年8月中旬,智己与清华大学联合举办过一次技术分享讲座,比较全面的介绍了智己目前的技术路线,概括起来主要是两点:架构轻、算法强;视觉为主,雷达为辅。
智己LS7感知硬件上分为高配的激光雷达+视觉多传感器方案,中低配为视觉+毫米波雷达的多传感器方案,算力硬件上采用的是英伟达的单颗Orin芯片方案。从物料上看,绝不是在拼命的堆硬件,但是却依然能有优秀的表现,就得益于其架构轻、算法强。
架构上,智己实现了兼容Xavier、Orin双智驾计算平台,构建了数据-模型产线,得益于成熟度非常高的数据闭环⼯具链,可以更快解决智驾过程中的corner case。
图8:兼容Xavier、Orin双智驾计算平台,构建了数据-模型产线
算法方面,早在2021年智⼰汽⻋已经实现了One Model、BEV、Transformer架构的技术落地,通过One Model进⾏多任务多模块的⾼效特征提取、多尺度特征融合和⽬标检测,通过多⻆度相机融合输出BEV视⻆的感知信息,并基于Transformer架构和时间序列完成对位置、速度、轨迹的准确跟踪和预测。
2023年4⽉,智⼰汽⻋联合⾏业顶尖算法玩家Momenta,最先发布⾏业内⾸个D.L.P.⼈⼯智能模型,采⽤深度学习,基于Transformer架构的规划模型,⻋云闭环联动迭代,建⽴对场景和他⻋⾏为的⾼效理解,显著提⾼对复杂环境变化的预判能⼒,进⽽提前规划智驾⾏为,实现更像⼈的智能驾驶,
图9:⾏业内⾸个D.L.P.⼈⼯智能模型
这次发布的城区NOA,也是去高精度地图的技术方案的首次对外亮相,采取在⻋辆⾏驶过程中实时建图,在实时建图叠加的基础上,对多次建图进⾏融合形成对道路特征的准确识别,对于道路拓扑结构可以像⼈⼀样进⾏脑补,提⾼了复杂路⼝等场景的通⾏能⼒。
预计到2024年,智⼰智驾预计将进⼊基于Occupancy占⽤⽹络的DDOD技术⽅案应⽤阶段。DDOD的⽹格⼤⼩低⾄厘⽶级,可以检测地⾯⾼程信息,基于数据驱动的道路环境感知算法,将⽣成可替代⾼精地图的实时地物感知,加速实现不依赖⾼精地图的城市NOA⼤规模推送,实现以视觉为主,雷达为辅的技术路线大规模落地,让智驾技术更加普惠。
图10:DDOD技术方案基于占用网络算法的厘米级感知能力
如今智己汽车正在践行其提出的智驾功能发展路线图,从发布视频的成熟度看,今年10月份就有望让更多车主尝鲜体验到城区NOA,非常值得期待,大家也可以关注我,后续我也会发布相关测试视频哦。预计到2024年就可以有百城级别大规模的推送,到2025年实现门到门的全场景通勤,那也将是智能驾驶的iPhone 4 时刻!
图11:智己汽车智能驾驶发展规划
如果觉得智己LS7有点贵也不要担心,最新成都车展发布的智己LS6预售价格在23-30万区间,自成都车展亮相后,盲订订单现在有可能都破两万了,同样可以体验和智己LS7一样优秀的智驾。智己品牌除了优秀的智驾能力以外,三电技术也是实力超群,最新发布的智己LS6最高时速超过280km/h,甚至有峰值达到291km/h的瞬间,中国汽车品牌无论是在新能源化的上半场还是智能化的下半场都处于领先的位置!