基于量產(chǎn)、數(shù)據(jù)與場景庫的自動駕駛升維探索

2022-10-24 14:10:59來源：蓋世汽車關(guān)鍵詞：自動駕駛激光雷達傳感器閱讀量：22037

導讀：高階自動駕駛或者領(lǐng)航輔助駕駛的關(guān)鍵點不在于道路中的大量一般案例，而在于解決‘路口’問題。這一方案在行業(yè)內(nèi)普遍施行的主要難點不在于技術(shù)，而在于智能駕駛系統(tǒng)Tier 1技術(shù)鏈的封閉性，數(shù)字閉環(huán)的部署必須打通全棧技術(shù)鏈。

　　在智駕科技MAXIEYE創(chuàng)始人周圣硯看來，自動駕駛行業(yè)的第一增長曲線主要基于企業(yè)的算法、技術(shù)和經(jīng)驗，在L2向L3突破的階段，企業(yè)需要在原本的算法基礎上，以數(shù)據(jù)驅(qū)動的方式進入第二個增長曲線。

　　2022年上半年，ADAS新車上險量達416.4萬輛，滲透率超過45%。從技術(shù)研發(fā)走向量產(chǎn)階段，智能駕駛系統(tǒng)拿到了駕照，成為了可以上路的新手司機，基于數(shù)據(jù)閉環(huán)進行場景拓展，則是智能駕駛系統(tǒng)從新手向“老司機”轉(zhuǎn)變的必經(jīng)之路。

　　冗余vs臃腫：“堆料”能實現(xiàn)自動駕駛嗎？

　　2019年，華為宣布進軍汽車領(lǐng)域之后，蘋果、小米相繼加快在智能汽車領(lǐng)域的布局，手機廠商跨界“造車”，印證了智能汽車和智能手機技術(shù)發(fā)展邏輯的相似性。2021年，安信證券就指出，智能手機與智能汽車作為移動互聯(lián)網(wǎng)浪潮下劃時代的產(chǎn)物，皆遵循著“交互的變革—架構(gòu)的升級—生態(tài)的演化”這一發(fā)展路徑。

　　在手機行業(yè)大為火熱的性能參數(shù)指標對比，也自然而然落在了智能汽車上，智能座艙和智能駕駛成為汽車玩家們“堆料”以彰顯系統(tǒng)性能的重點區(qū)域。

　　知名車企的頂配車型往往具備上千TOPS的算力預埋；高清攝像頭、毫米波雷達、超聲波雷達、激光雷達等傳感器全套配置，然而，根據(jù)法規(guī)落地進度，中國預計2025年實現(xiàn)乘用車在高速公路、交通擁堵等場景下的L3級自動駕駛，在代客泊車等場景實現(xiàn)L4級自動駕駛。

　　在法規(guī)尚未落地前，部署上車的頂配級部件主要起到“硬件預埋”的作用，并不能真正落實到終端用戶感受上，此外，專家指出，不合理的傳感器組合也會帶來信號傳輸之間的相互干擾，在功耗散熱上的隱患也需要考慮在內(nèi)。

　　“我們好像走向了自動駕駛的誤區(qū)，大家就好像在進行軍備競賽一樣，不斷地堆砌硬件，這實際上反映了現(xiàn)實的自動駕駛系統(tǒng)和理想中自動駕駛系統(tǒng)之間的差距。”

　　周圣硯表示，不管是企業(yè)還是消費者，都希望自動駕駛系統(tǒng)擁有“老司機”式的應變能力和可靠性，要實現(xiàn)自動駕駛系統(tǒng)的升維，不能僅僅依賴技術(shù)的突破，還需要持續(xù)的數(shù)據(jù)累積和閉環(huán)。

　　自動駕駛的升維邏輯如何定義？

　　要理解自動駕駛升維的邏輯，不妨類比人類認識和理解世界的邏輯。

　　人類會通過視覺、聽覺、嗅覺、味覺、觸覺去摸索和探察周圍世界，會利用邏輯思維進行分析和總結(jié)，進而創(chuàng)造了力學、聲學、電學等不同的學科，抽象出事物運行的基本規(guī)律，利用規(guī)律進一步測量和試圖理解整個世界。

　　自動駕駛系統(tǒng)則是通過傳感器類比人類的五感，采用攝像頭、激光雷達、毫米波雷達、超聲波雷達、IMU慣性導航單元等探測汽車及汽車周圍事物的狀態(tài)，結(jié)合衛(wèi)星地圖，利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡和算法進行分析，利用拓撲建構(gòu)模型，經(jīng)由執(zhí)行器和控制系統(tǒng)實現(xiàn)自動駕駛的全套操作。

　　本質(zhì)上，人類和機器理解世界的邏輯是一樣的，要想讓汽車智能系統(tǒng)很好地理解世界，就需要為其提供足夠的數(shù)據(jù)養(yǎng)料以構(gòu)建更精準的模型，這也正是自動駕駛系統(tǒng)升維的邏輯所在：數(shù)據(jù)迭代閉環(huán)、算法及技術(shù)突破。

　　MAXIEYE如何在量產(chǎn)中部署數(shù)據(jù)閉環(huán)？

　　從自動駕駛的視角出發(fā)，積累數(shù)據(jù)幾乎等同于不斷拓寬系統(tǒng)的運行場景邊界，除了一般場景(common case)的數(shù)據(jù)，邊界的數(shù)據(jù)(corner case)更為關(guān)鍵，從而實現(xiàn)在算法不變的情況下，讓自動駕駛系統(tǒng)的設計運行范圍能夠向暴雨、雨霧、以及其他極端場景拓展。

　　如何獲得邊界案例？周圣硯認為，在量產(chǎn)產(chǎn)品中部署數(shù)據(jù)閉環(huán)不失為一種有效方法，設計好的數(shù)據(jù)收集機制，比如在人類駕駛的情況下，后臺運行的影子系統(tǒng)可以分析人類的駕駛決策與行為，基于回傳數(shù)據(jù)，企業(yè)就可以為這些場景積累相應的技術(shù)算法，在明確系統(tǒng)邊界的情況下，商業(yè)使用和數(shù)據(jù)增量并行，確保系統(tǒng)持續(xù)迭代。

　　基于自研智能駕駛系統(tǒng)MAXIPILOT®+傳感器+T-BOX組合解決方案，MAXIEYE已經(jīng)走在構(gòu)建量產(chǎn)車輛數(shù)據(jù)閉環(huán)系統(tǒng)的前列。

　　其中，MAXIEYE在車端部署了33種觸發(fā)機制，典型有功能觸發(fā)、駕駛員異常行為觸發(fā)、系統(tǒng)觸發(fā)、感知觸發(fā)等。以功能觸發(fā)為例，這一機制會將AEB等功能啟動前后5-10秒的場景視頻經(jīng)由MAXIPILOT®進行壓縮，回傳至服務器并進行復盤分析。

　　感知觸發(fā)主要是針對傳感器融合精度，將不同傳感器之間測量目標的速度誤差數(shù)據(jù)進行觸發(fā)。周圣硯介紹，“MAXIEYE的團隊會把視覺檢測的目標速度與毫米波雷達進行比對，并將有價值的視頻流回傳回來，進行視覺與毫米波雷達的精度對標。”

　　值得一提的是，MAXIEYE構(gòu)建的數(shù)據(jù)閉環(huán)工具在回傳之前就會在車端完成脫敏處理，針對例如人臉、車牌等隱私信息在車端進行清洗。

　　除了車端觸發(fā)機制的部署，MAXIEYE還會服務主機廠搭建云端索引，將縱向控制、橫向控制等細分技術(shù)路徑與車道偏移、壓線等具體事件進行交叉對應，方便工程師進行檢索與監(jiān)測。周圣硯特別提到，目前MAXIEYE已積累的量產(chǎn)里程數(shù)據(jù)達100,000,000公里。

　　自動駕駛系統(tǒng)低成本升維之路：數(shù)據(jù)眾包+場景庫

　　“開發(fā)下一代領(lǐng)航輔助駕駛系統(tǒng)時，能否用低階系統(tǒng)對高階系統(tǒng)提供一定的數(shù)據(jù)支撐和幫助？”

　　針對這一供應商與車企在共同思考的問題，MAXIEYE給出的回答是：從數(shù)據(jù)的維度出發(fā)，在量產(chǎn)低階智能駕駛系統(tǒng)部署數(shù)據(jù)閉環(huán)，采用“成本減法”和數(shù)據(jù)眾包的方式拓寬運行范圍（邊界案例與關(guān)鍵案例），為高階智能駕駛提供“場景庫”。

　　周圣硯提出，“高階自動駕駛或者領(lǐng)航輔助駕駛的關(guān)鍵點不在于道路中的大量一般案例（common case），而在于解決‘路口’問題。”

　　何為“路口”問題？簡單而言，就是通過觸發(fā)機制，將汽車經(jīng)過路口前后5秒的場景視頻進行記錄、回傳與分析，實際上也泛指在汽車總體道路行駛里程中占比較小，但復雜度和技術(shù)難度極高的關(guān)鍵案例。

　　周圣硯表示，這一方案在行業(yè)內(nèi)普遍施行的主要難點不在于技術(shù)，而在于智能駕駛系統(tǒng)Tier 1技術(shù)鏈的封閉性，數(shù)字閉環(huán)的部署必須打通全棧技術(shù)鏈，從而幫助主機廠建立從低階智能駕駛系統(tǒng)轉(zhuǎn)換至高階的升維邏輯。

　　這也正是MAXIEYE的優(yōu)勢所在，作為技術(shù)方案商，MAXIEYE打通了從核心技術(shù)、產(chǎn)品到服務的全棧自研創(chuàng)新，能夠運用覆蓋感知、規(guī)劃到控制的全棧視角解決問題，采用商乘雙驅(qū)動的商業(yè)模式，可以將數(shù)據(jù)采集、研究成果覆蓋至更廣大的用戶群體。

　　值得一提的是，MAXIPILOT® 1.0自2021年發(fā)布之后，就已在合創(chuàng)、合眾等品牌多款車型上實現(xiàn)量產(chǎn)，支持NOM領(lǐng)航輔助駕駛的MAXIPILOT®1.0 PLUS也將在2022年內(nèi)實現(xiàn)量產(chǎn)。日前，MAXIEYE又獲廣汽傳祺L2級ADAS量產(chǎn)項目定點，定點車型將標配MAXIPILOT® 1.0全速智能巡航系統(tǒng)。

　　實際上，通過規(guī)模效應和數(shù)據(jù)驅(qū)動實現(xiàn)降本增效，本身即是業(yè)界與學界公認的可行路徑。周圣硯表示，在數(shù)據(jù)多樣性不足的初始階段，深度學習網(wǎng)絡模型需要很強的泛化能力(指模型經(jīng)過訓練后，應用到新數(shù)據(jù)并做出準確預測的能力)，進而催生了對高算力的需求。一旦“數(shù)據(jù)庫”搭建完畢，行業(yè)內(nèi)的“算力熱”也會得到一定的緩解，關(guān)鍵是系統(tǒng)成本可以實現(xiàn)一定程度地下探，最終達成向產(chǎn)品、C端用戶、OEM客戶的多維賦能。

　　“實現(xiàn)人人可享的智能駕駛”是MAXIEYE的企業(yè)愿景，周圣硯希望，基于這種全棧創(chuàng)新、數(shù)據(jù)驅(qū)動的方式搭建“場景庫”，MAXIEYE可以助力主機廠智能駕駛系統(tǒng)的降本增效，在行業(yè)內(nèi)實現(xiàn)規(guī)模效益，最終達成正向循環(huán)。

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