一套哪都能开的系统,就是智驾的ChatGPT时刻

发布时间:2023-06-19  

L4公司量产L2,到底能多快?


2023年初,ChatGPT火了,一下点燃了人们对AI大模型的热情。圈内流传的一个段子是:ChatGPT火了之后,给小鹏汽车带货了一把。小鹏以智能化见长,一段时间内它的门店客流大增,P7i的交付周期从5周拉长到了8周。高阶智能驾驶,也跟对话式人工智能类似,迎来高光时刻:


新技术涌现,主流车企纷纷推BEV大模型、Occupancy占据格栅等技术上车;


头部车企决战城市NOA,为下半年「开城」摩拳擦掌;


高速NOA快速下放,十几万元的车型也能搭载。


不过在热闹的现象背后,高阶智能驾驶,尤其城区辅助驾驶的量产没有那么乐观,仍然困难重重。从年初开始,HiEV走访了业内相当数量的智驾供应商。今年内取得定点、能完成高阶智能驾驶的技术公司仍属于少数公司;如果能量产城市NOA,就更加凤毛麟角。元戎启行将在今年下半年量产高阶智驾方案D-PRO。D-PRO的最大特点是,通过低成本的硬件,在无高精地图、仅有导航地图的情况下,实现城区NOA功能,方案总BOM成本1.4万元。最近在深圳举办未来汽车先行者大会期间,HiEV陆续采访了元戎启行的CEO周光,以及副总裁刘轩,请他们聊了聊大模型、无图、量产等话题。


什么是智驾的ChatGPT?


「其实对话式人工智能系统,好多年前就有。但早期它的算法框架比较受限,即使喂很多数据,迭代天花板低。」而ChatGPT的变化是,它让人们看到「如果给它不断投喂数据,它真的能像人或者超过人的水平」。这是真正令人感到兴奋的。传统ADAS方案跟早期的对话式人工智能类似,由于算法框架的局限性,也很难通过数据积累向高阶功能演进。刘轩认为「智驾版的ChatGPT」,在技术实现上要有非常好的算法框架,算法是充分数据驱动的,并且数据闭环的设计与算法强耦合,能利用数据很快迭代。在表现上,它应该是一套开车水平和人接近甚至超过人的系统,在绝大多数地方都能开。此外,还有一个隐含条件是,这套系统得是低成本的、容易获取的。今天的城市NOA,距离人的驾驶水平还有明显差距,需要量产后更大规模的数据投喂。所以某种程度上,我们还处于智驾版ChatGPT出现的前夜。而刘轩提到的这几个要素,相互制约,甚至是矛盾的:


不依赖高精地图,这样在什么地方都能开,就需要强感知能力;


要强感知能力,但得在低成本,(相对)中低算力的平台运行起来;


有广泛的可用性,能在不同城市不同场景稳定运行。


要解决这些要素之间的矛盾,达到高性价比,考验算法和工程的艺术,也是各大供应商的核心竞争点。


仅靠导航地图做点到点,「SD Pro不是彻底的方案」


元戎是一家以L4自动驾驶技术起家的公司,它推出的高阶智能驾驶方案主打从点到点的高阶智能驾驶功能。但L4技术从一开始,就是与高性能传感器、大算力芯片以及高精地图深度绑定的,元戎很早解绑了高精地图。从2020年开始无高精地图方案的研发,是元戎比较明显的优势。因为行业内大部分的公司是在2022 - 2023年提出并开始研发无高精地图方案(Mapfree)。「刚开始研发无高精地图技术方案时,出来的效果肯定老差了。」刘轩说。这里主要的问题是,「原来高精地图中有,而导航地图中没有的那些依赖条件,完全要靠感知解决。」比如,交通灯、车道线、车辆停止线等等,然后车辆要能在类似非常宽的非对中路口这样的场景中,像人一样开过去。「一开始实时建出来的动静态环境识别不稳定,肯定是中间试过很多种方案,踩过很多坑。」


元戎最终的无图方案,是比较彻底的单纯依赖导航地图的方案。周光对此的评价是,「全球除了特斯拉,目前就只有我们一家拿出东西了。」目前行业内也有一些公司采用轻地图的方式,比如SD Pro。


元戎的观点是,SD Pro其实就是HD Lite,本质上还是一种阉割版的高精地图,它能解决一部分问题。但它的更新、标注和审核仍然需要时间,这样成本、覆盖率、鲜度等问题始终存在。「就像一根拐杖,我们认为有它更好,但没它也能走路跑步。」而仅靠导航地图+实时感知,就像人开车一样。刘轩说,「这样量产之后系统就能很快铺开,更有利于客户购买和使用,数据收集也会更快、规模更大,效果迭代起来会更好。」


高性价比城区点到点,L4公司赢得量产的秘诀

元戎启行的两套辅助驾驶方案:


D-AIR,采用80 Tops级别的算力,7000元BOM成本,实现高速NOA,支持后续升级到城区辅助驾驶功能;


D-PRO,200 Tops级别算力,14000元级别成本,实现城市NOA。


「目前我们的无图高阶方案,基本上是行业内性价比最高。」刘轩说。


元戎启行方案的高性价比,主要靠技术上的三板斧:


  • 多传感器融合感知


  • 支持Mapfree的技术框架


  • 推理引擎


元戎是国内最早一批大力度投入多传感器融合感知的公司,稳定的感知解决了去掉高精地图之后必要的动静态环境输入。而推理引擎,让算法可以从原本高算力的计算平台(比如多OrinX)迁移到中低算力的平台(单OrinX级别)。元戎透露,这两套方案在2022年中基本成型,之后用了一年多时间与第一家客户进行量产工作。D-PRO方案将在今年下半年首先量产,AIR方案上车的合作仍在沟通中。「我们的量产合作项目,客户提出了非常高的交付标准,以及非常高的安全性标准,基本上要高于行业内已量产的其他产品。」


刘轩认为,量产项目主要的收获,一个是大幅提升和验证了L4公司的工程化能力。另外一点,第一个项目成功交付后,量产经验可以很快复制,推动跟更多车企车型的合作上市。另一家具有高阶方案量产经验的智驾公司也表达了类似的观点,「量产自动驾驶项目的交付速度,不是线性增长的,而是平方增长的。」今天来看,高阶智能驾驶包括高速NOA和城市NOA,头部的几家公司在功能和体验上差距不大。


但最终,元戎认为,「大家的差异会非常大。」「因为现在都还没有大规模量产,数据驱动的算法迭代还不够快。等规模上来了之后,量大的企业跟其他企业会非常明显地拉开差距。」所以这又回到了「无图为什么重要」,因为不依赖高精地图,功能就能在更多城市销售和使用,算法迭代的速度将越来越快。目前针对量产系统,元戎已经在大面积地开展泛化测试工作。「现在已经支持针对VIP客户,在任意城市的任意指定点到点体验。」周光非常自信地表示,「当下各家都在谈论年底开多少城市,咱们年底见。」


文章来源于:电子工程世界    原文链接
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