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| 本文作者： 盧潔萍 | 2024-04-28 21:31 |
北京車展仍在繼續(xù)。
和2023年的上海、廣州車展一樣，智能駕駛依舊是這次車展繞不開的主題，但同時(shí)市場也在迅速變化，技術(shù)迭代的速度正超乎所有人的意料。
“從去年的上海車展到今年的北京車展，智能駕駛的發(fā)展突飛猛進(jìn)，連我自己都被驚訝到?！?/p>
理想汽車智能駕駛副總裁朗咸朋博士在北京車展期間地平線的生態(tài)圓桌論壇上講道，“去年大家還在講高速NOA、講Transformer 和BEV，今年行業(yè)卻已對城市NOA司空見慣，幾乎都在講無圖方案和端到端?！?/p>
一個更明顯的變化是，智能駕駛的核心正回歸至消費(fèi)者本質(zhì)——更好用、更擬人、更安全，為了提高L2+級智能駕駛功能的市場滲透率，如今行業(yè)關(guān)于城區(qū)NOA的規(guī)?；^量，正從比拼開城速度轉(zhuǎn)向比拼日活。
而日活，將成為衡量城區(qū)NOA是否好用的關(guān)鍵指標(biāo)，消費(fèi)者對于智駕功能的實(shí)際體驗(yàn)評價(jià)、喜好也正被各車企放至愈加重要的位置。
然而一個問題是，從實(shí)際體驗(yàn)來看，城區(qū)NOA目前尚未達(dá)到用戶眼中“可用”標(biāo)準(zhǔn)，距離“愛用”更是相距甚遠(yuǎn)。
“城區(qū)NOA真正做到讓消費(fèi)者愿意用是很難的。目前城區(qū)NOA的激活時(shí)間其實(shí)還是非常低的。”元戎啟行CEO周光則如此表示，“就算是愿意用了，但很多時(shí)候，這些功能給消費(fèi)者帶來的是驚嚇，而不是驚喜?？赡芤淮危ú豁樌捏w驗(yàn)）就會讓消費(fèi)者戒掉?！?/p>
從“可用”到“好用”，高階智駕的路還要走多久？如今眾多車企與Tier1們幾乎無人不談的端到端會是這個轉(zhuǎn)折點(diǎn)的答案嗎？端到端量產(chǎn)落地的最佳解法又會是什么？
各家車企關(guān)于高階智駕“開城大戰(zhàn)”的火藥味一路蔓延到了北京車展中。
“城市NOA在全國都能開我們肯定是第一，我們的目標(biāo)是到今年年內(nèi)，在國內(nèi)大部分地區(qū)甚至小區(qū)內(nèi)都可以開?！毙※i汽車CEO何小鵬在北京車展接受新智駕等媒體采訪時(shí)如此表示。
小米汽車首次參展即虹吸巨大流量，雷軍在車展上自信喊話，“小米SU7的高速NOA絕對可以媲美華為、小鵬。”同時(shí)雷軍還宣布，小米SU7的城市NOA將會在5月份開始推送。
與此同時(shí)，仰望汽車的仰望U7將在今年第三季度開通城市領(lǐng)航功能、魏牌的藍(lán)山智駕版將在5月進(jìn)行大規(guī)模NOA試駕體驗(yàn)、極越汽車計(jì)劃在今年實(shí)現(xiàn)城市NOA覆蓋全國......
從時(shí)間節(jié)點(diǎn)看，國內(nèi)一眾新能源品牌正在進(jìn)入高階智駕“全國都能開”“有路就能開”的規(guī)?；慨a(chǎn)新階段。
然而實(shí)際上，這兩年車企在大規(guī)模落地高階智能駕駛方案時(shí)卻遇到了不小的挑戰(zhàn)。
在中高階智駕方案，由于技術(shù)的不成熟，本應(yīng)給消費(fèi)者帶來極致體驗(yàn)的功能卻無法發(fā)揮出應(yīng)有的效果，從而吸引消費(fèi)者買單。
麥肯錫在《2024麥肯錫中國汽車消費(fèi)者洞察》報(bào)告中指出，消費(fèi)者對各類自動駕駛功能的興趣正在提升，但愿意為之額外付費(fèi)的意愿卻在下降；其中一線城市的付費(fèi)意愿下降尤為明顯。
事實(shí)上，雖然目前城區(qū)NOA功能上車已久，各家車企對城區(qū)NOA功能的落地和推廣也都相當(dāng)看重，但從市場反饋的情況來看，大多數(shù)車企的城市NOA仍處于起步階段，尚且無法滿足用戶的智駕需求，要么適用場景有限，要么駕駛體驗(yàn)不佳，難以稱得上好用。
地平線就在這次的北京車展上指出，智駕系統(tǒng)將經(jīng)歷從可用、好用到愛用的三個發(fā)展階段：
?可用：以滿足物理指標(biāo)為目標(biāo)，聚焦場景通過率、通勤效率等物理指標(biāo)，但在體驗(yàn)上要么“慫”要么“莽”，只能達(dá)到“可用”的標(biāo)準(zhǔn)。
?好用：在物理指標(biāo)基礎(chǔ)上，以達(dá)到擬人化體驗(yàn)為目標(biāo)，聚焦實(shí)現(xiàn)更優(yōu)雅從容隨時(shí)可激活的體驗(yàn)，達(dá)到用戶心中“好用”的標(biāo)準(zhǔn)，真正改變消費(fèi)者的認(rèn)知。
?愛用：以達(dá)到智駕平權(quán)為目標(biāo)，聚焦通過極致的應(yīng)用和量產(chǎn)效率，讓高階智駕體驗(yàn)人人可及，真正讓每個消費(fèi)者“愛用”。
而當(dāng)下量產(chǎn)的以城區(qū)NOA為代表的高階智駕系統(tǒng)尚未充分達(dá)到用戶眼中的“可用”狀態(tài)，城市NOA目前的“慫”“莽”“急”“貴”四大問題成為阻礙消費(fèi)者為之付費(fèi)的關(guān)鍵因素：
1.慫：擁堵更添堵，導(dǎo)致體驗(yàn)接管；
2.莽：搶行太莽撞，導(dǎo)致安全接管；
3.急：為快速開城，系統(tǒng)可用性下降；
4.貴：不利于功能普惠與大規(guī)模市場落地。
以MPI為例，目前用戶在開啟城區(qū)NOA功能時(shí)，基本幾十公里就得人工接管一次，離達(dá)到“輕松好用”相去甚遠(yuǎn)，以路口轉(zhuǎn)彎這類典型高頻場景為例，目前用戶在開啟城區(qū)NOA功能時(shí)，通常都會因?yàn)橄到y(tǒng)fullstop或軌跡生硬而選擇接管，離達(dá)到“輕松好用”相去甚遠(yuǎn)。
用戶體驗(yàn)不佳，再加上成本過高、全場景NOA受高精地圖覆蓋限制，城區(qū)NOA功能僅能在有限的、少數(shù)高線城市開通，且過于激進(jìn)的去高精地圖也一定程度帶來了系統(tǒng)性能下降，經(jīng)常隨機(jī)出現(xiàn)各種退功能問題，使得這些功能的實(shí)際用戶使用頻率并不高，從而進(jìn)一步造成功能迭代開發(fā)難度大、周期長的問題。
要想進(jìn)一步提高智能駕駛的市場滲透率，2024年，智駕功能的改善和迭代必須轉(zhuǎn)向?qū)嵱门c場景優(yōu)化，以“用戶粘性”作為自身核心競爭點(diǎn)。
而在價(jià)格戰(zhàn)愈加白熱化的當(dāng)下，如何在有限的成本下實(shí)現(xiàn)更好的功能體驗(yàn)，又如何讓下一代高階智駕系統(tǒng)兼顧通行效率和擬人化體驗(yàn)？
地平線認(rèn)為，技術(shù)重構(gòu)是實(shí)現(xiàn)全場景高階智能駕駛系統(tǒng)量產(chǎn)的唯一途徑。
2023年特斯拉公布FSD V12版本，將城市街道駕駛堆棧升級為端到端神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這一技術(shù)路線，由此一股名為“端到端”熱潮開始席卷國內(nèi)智駕圈，在今年的北京車展上，更是逐漸升溫，成為各車企和Tier1們口中放不下的關(guān)鍵字之一。
所謂端到端，指的是一種新型的AI模型，采用BEV+Transformer技術(shù)架構(gòu)等方式來實(shí)現(xiàn)感知決策一體化，以達(dá)到輸入原始數(shù)據(jù)后便能輸出最終執(zhí)行指令的效果。這項(xiàng)技術(shù)令該版本比以往減少了數(shù)十萬代碼，讓汽車在沒有數(shù)據(jù)連接的情況下仍可在不熟悉的路段地形上行駛。
一位算法方案開發(fā)工程師曾對新智駕指出，“將感知與決策融合到同一個模型中，使得端到端模型能有效避免聯(lián)級之間的誤差值，無需任何人工規(guī)則介入，更加接近人類駕駛行為的高階智駕?！?/p>
2023年，特斯拉FSD V12展示了端到端模型上車的效果后，國內(nèi)主流車企與Tier1意識到這是一個未來趨勢，開始快馬加鞭地追趕。
在過去，智能駕駛從業(yè)者大多將整個自動駕駛?cè)蝿?wù)劃分為感知、預(yù)測、決策、控制等模塊，由于每個模塊的技術(shù)棧相差很大，且難度高，所以每個工程師都獨(dú)立負(fù)責(zé)其中一或兩個模塊。
因此目前已量產(chǎn)的智駕模型，也大多采用傳統(tǒng)模塊化的架構(gòu)，即按照感知、預(yù)測等功能來劃分成不同的多個小模型，每個模型都要單獨(dú)對其進(jìn)行訓(xùn)練和優(yōu)化，且下游規(guī)控環(huán)節(jié)仍以規(guī)則為主。
與傳統(tǒng)模塊化架構(gòu)不同的是，端到端模型是由多個小模型（即神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）級聯(lián)而成，并且只需通過訓(xùn)練這一個大模型，就能達(dá)到優(yōu)化和提升各個功能模塊的能力，從而減少傳統(tǒng)架構(gòu)下對逐一模塊訓(xùn)練所帶來的研發(fā)成本。
（新智駕整理制圖）
技術(shù)落地大戰(zhàn)爆發(fā)前夕，搶先一步的是學(xué)術(shù)預(yù)研。
學(xué)術(shù)界對端到端的研究始于1988年的ALVINN，隨后發(fā)展出端到端CNN原型系統(tǒng)。
地平線則早在2016年便率先提出了自動駕駛端到端的演進(jìn)理念，并在2017年就開始采用訓(xùn)練端到端系統(tǒng)，同時(shí)發(fā)布軟件框架Hugo。
2022年，地平線又提出行業(yè)領(lǐng)先的自動駕駛感知端到端算法Sparse4D，2023年，由地平線學(xué)者一作的業(yè)界首個公開發(fā)表的端到端自動駕駛大模型UniAD，榮獲CVPR 2023最佳論文。
論文中， UniAD 框架被首次提出，成為業(yè)界首個感知決策一體化的自動駕駛通用模型。
基于此，研究人員將感知、預(yù)測和規(guī)劃等三大類主任務(wù)、六小類子任務(wù)（目標(biāo)檢測、目標(biāo)跟蹤、場景建圖、軌跡預(yù)測、柵格預(yù)測和路徑規(guī)劃）整合到統(tǒng)一的基于 Transformer 的端到端網(wǎng)絡(luò)框架下，實(shí)現(xiàn)全棧關(guān)鍵任務(wù)駕駛通用模型。
與此同時(shí)，地平線還積累了基于蒙特卡洛樹搜索的端到端深度學(xué)習(xí)算法，大幅提升了智駕系統(tǒng)在復(fù)雜交通環(huán)境中的感知和交互式博弈能力。
一業(yè)界高管向新智駕透露，“實(shí)力強(qiáng)的企業(yè)將有望在1-2年內(nèi)推出端到端模型，慢慢地，供應(yīng)商與常規(guī)企業(yè)也會跟進(jìn)，這是一個可以確定的趨勢。”
比如在2023年12月，理想汽車完成了OTA5.0更新。從發(fā)布的 AD Max 3.0 來看，在端到端架構(gòu)的支持下，理想汽車整合了BEV大模型、MPC模型預(yù)測控制以及時(shí)空聯(lián)合規(guī)劃等能力，還新增了Occupancy占用網(wǎng)絡(luò)算法。同時(shí)，理想還利用自研的神經(jīng)先驗(yàn)網(wǎng)絡(luò)NPN（NeuralPriorNet）為BEV打“補(bǔ)丁”。
此外，為了處理復(fù)雜的交通紅綠燈信息，理想汽車曾表示，其采用信號燈通行意圖網(wǎng)絡(luò)TIN（Traffic Intention Net）來解決，而TIN正是端到端模型。
何小鵬也在這次的北京車展上透露，小鵬汽車將在第二季度上車端到端大模型AI智駕，這一大模型的應(yīng)用將過去基于圖片的算法框架，轉(zhuǎn)為視頻流。
在各家競相追逐端到端模型上車之際，業(yè)界被反復(fù)追問——端到端模型是否會成為高階智能駕駛的技術(shù)終局？
業(yè)內(nèi)人士向新智駕表示，智能駕駛技術(shù)最終的發(fā)展方向應(yīng)是更貼近人類開車的行為模式，至少與人類駕駛行為相似的模塊之間具有更強(qiáng)更緊密的關(guān)聯(lián)。
在他看來，高階智能駕駛最終的技術(shù)架構(gòu)應(yīng)是完全端到端的方案，以攝像頭、毫米波雷達(dá)、激光雷達(dá)等多傳感器、多模態(tài)的輸入，作為端到端的輸入端，車輛的控制命令成為輸出端，跳過了中間的定位、預(yù)測、規(guī)劃、決策等模塊，只有輸入和輸出這兩端，這是將來的技術(shù)框架。
綜合來看，端到端的路線意味著系統(tǒng)更大的部分是由數(shù)據(jù)驅(qū)動的模塊所構(gòu)建，那么就意味著由人所維護(hù)的模塊相應(yīng)的比例會降低，那么這樣的話，整個系統(tǒng)就更容易維護(hù)。
且端到端架構(gòu)通過一個模型實(shí)現(xiàn)多種模型的功能，研發(fā)人員只需要針對這一個模型進(jìn)行整體訓(xùn)練、調(diào)整優(yōu)化，即可實(shí)現(xiàn)性能上的提升，因此可以更好地集中資源，實(shí)現(xiàn)功能聚焦。
更關(guān)鍵的是，端到端模型方案的潛力在于擁有更高的性能上限。由于任務(wù)更少、避免了大量重復(fù)處理，端到端自動駕駛可以提高計(jì)算效率，并且可以通過不斷擴(kuò)展數(shù)據(jù)來提升系統(tǒng)的能力上限。
功能聚焦、易維護(hù)、擁有更高性能上限、更接近人類駕駛行為......端到端系統(tǒng)無疑是驅(qū)動城區(qū)NOA邁向“好用、愛用”的最優(yōu)實(shí)現(xiàn)路徑。
而隨著端到端系統(tǒng)的加速落地，行業(yè)關(guān)于高階智能駕駛的比拼也將迎來新節(jié)點(diǎn)。
事實(shí)上，端到端自動駕駛技術(shù)目前存在的發(fā)展瓶頸仍然是傳統(tǒng)的三大問題——算法、算力和數(shù)據(jù)。
其中算力平臺需要支持更大規(guī)模的端到端的自動駕駛系統(tǒng)里面的網(wǎng)絡(luò)；數(shù)據(jù)層面需要有海量的、非常多樣性的，能夠覆蓋普通用戶生活場景中絕大部分 case 的數(shù)據(jù)；而算法方面則需要探索可解釋、可干預(yù)性強(qiáng)的端到端自動駕駛系統(tǒng)。
誰能率先打通這三大關(guān)卡，無疑誰就能在這場關(guān)于端到端的洗牌局中更擁有走到最后的底氣和決勝牌面。
這意味著，各行業(yè)玩家們必須解決復(fù)雜嵌入式計(jì)算機(jī)系統(tǒng)技術(shù)和極致工程能力的雙重挑戰(zhàn)，做到軟硬件高效協(xié)同。
這一方面需要各企業(yè)不斷拓展ODD，需要在盡可能大的地域空間及各種天氣條件下實(shí)現(xiàn)盡可能高的產(chǎn)品性能。
另一方面還要提升功能的性能和體驗(yàn)，實(shí)現(xiàn)NCA、ICA+、ICA、VPA、APA等工作模式并無縫切換，并且每個模式的系統(tǒng)性能都要打磨到最優(yōu)以提升系統(tǒng)處理hard case的能力。
目前行業(yè)里的玩家在落地高階智駕時(shí)通常有兩種類型的技術(shù)策略。
第一種是側(cè)重于功能體驗(yàn)和性能的提升，但是ODD的拓展做得不夠，依然非常狹窄；第二種是側(cè)重于拓展更廣的ODD，但是功能水平卻非常狹窄和有限。
要想二者兼顧，需要開發(fā)者同時(shí)具備很強(qiáng)的軟件與硬件能力，以及極致的工程能力，同時(shí)在兩個維度實(shí)現(xiàn)突破。
事實(shí)上，更高端的計(jì)算方案和傳感器等硬件配置，決定了性能的下限，更先進(jìn)的軟件技術(shù)架構(gòu)，則決定了性能的上限，軟硬協(xié)同無疑是當(dāng)下實(shí)現(xiàn)端到端高效量產(chǎn)落地的最佳路徑之一。
而在地平線創(chuàng)始人余凱看來，軟硬協(xié)同是地平線的獨(dú)特優(yōu)勢，依托領(lǐng)先的前沿軟件算法研究，去設(shè)計(jì)最先進(jìn)的硬件計(jì)算架構(gòu)，然后支持最先進(jìn)的算法，使芯片架構(gòu)與應(yīng)用軟件配合得嚴(yán)絲合縫，能使計(jì)算方案效率非常高。
而在這次的北京車展上，憑借前沿的端到端軟件算法技術(shù)，地平線發(fā)布結(jié)合端到端技術(shù)的量產(chǎn)級高階智能駕駛系統(tǒng)SuperDrive，就試圖提供打造“好用”智駕方案的解法。
一方面，SuperDrive通過三網(wǎng)合一的感知端到端架構(gòu)，將智駕系統(tǒng)的遮擋準(zhǔn)召率提升70%，對當(dāng)前行業(yè)感知架構(gòu)時(shí)延高、規(guī)則多、負(fù)載重的問題進(jìn)行了有效解決。
另一方面，SuperDrive通過數(shù)據(jù)驅(qū)動的交互博弈大幅提升了智駕系統(tǒng)在復(fù)雜交通環(huán)境中的感知和交互式博弈能力，做到在擁堵場景下變道成功率提升50%，路口通行效率提升67%。
同時(shí)，SuperDrive還具備無高精地圖的感知能力，能做到對高精地圖輕依賴，從而快速上線各城市NOA功能，做到高效拓城。
在計(jì)算方案層面，SuperDrive則與征程6旗艦版協(xié)同，試圖打造出最佳的軟硬結(jié)合高階智駕系統(tǒng)，讓好用的城區(qū)NOA方案加速規(guī)模化量產(chǎn)落地，實(shí)現(xiàn)人人可及。
事實(shí)上，除了SuperDrive這套城市NOA方案，在北京車展上，地平線還發(fā)布了業(yè)內(nèi)期待已久的征程6智能駕駛計(jì)算方案。
征程6系列共推出六個版本，包括征程6B、征程6L、征程6E、征程6M、征程6H、征程6P，其中征程6旗艦版——征程6P，算力560 TOPS，面向的就是高階智駕市場，其擁有高集成度、高算力、高效率、高處理能力、高接入能力以及高安全等六大產(chǎn)品特性。
根據(jù)介紹，單顆征程6旗艦即可支持感知、規(guī)劃決策、控制等全棧計(jì)算任務(wù)，支持全場景NOA功能。
與此同時(shí)，征程6P還在高性能的前提下做到了高性價(jià)比，基于征程6P的硬件系統(tǒng)成本可以做到1萬元以下。
另一方面，Transformer也是實(shí)現(xiàn)端到端自動駕駛的重要技術(shù)。
如果把端到端比作高階智能駕駛要前往的終點(diǎn)，BEV+Transformer更像是旅途中的一座橋梁，也可將其視為一種工具，而Occupancy占用網(wǎng)絡(luò)則是一種可疊加使用的輔助“武器”。
而地平線無論在算法上還是計(jì)算方案上，都實(shí)現(xiàn)了對Transformer的最佳支持。
在算法層面，UniAD是行業(yè)首個感知決策一體化端到端模型，在nuScenes所有任務(wù)上都達(dá)到了最佳性能。
地平線的純視覺自動駕駛算法Sparse4D則是其接棒BEV+Transformer的下一代架構(gòu)。在今年1月份，地平線還將Sparse4D系列算法開源，以推動行業(yè)更多開發(fā)者共同參與到端到端自動駕駛、稀疏感知等前沿技術(shù)方向的探索中。
在硬件層面，地平線新一代BPU納什架構(gòu)，原生支持大參數(shù)量Transformer模型，并提供業(yè)內(nèi)同級最強(qiáng)的Transformer計(jì)算性能，為先進(jìn)的端到端系統(tǒng)的部署提供有力支持。
而在相關(guān)技術(shù)棧方面，地平線搭建的促進(jìn)軟件開發(fā)和定制的各種工具，諸如算法開發(fā)工具鏈天工開物、嵌入式中間件踏歌、軟件開發(fā)平臺艾迪等等，也體現(xiàn)了其強(qiáng)大的軟硬件綜合能力。
更低成本、更高性能上限、更高效協(xié)同的全棧式軟硬件能力，讓高階智能駕駛系統(tǒng)SuperDrive+征程6旗艦版的協(xié)同指向了一個終極方向——幫助產(chǎn)業(yè)玩家更高效地實(shí)現(xiàn)基于端到端模型的高階智駕大規(guī)模量產(chǎn)落地。
據(jù)地平線透露，在合作車企方面，地平線的SuperDrive方案已經(jīng)與多家車企和頂級Tier 1達(dá)成合作，預(yù)計(jì)到今年第四季度將會有標(biāo)準(zhǔn)量產(chǎn)方案推出，而到明年第三季度，首款搭載SuperDrive方案的車型也將進(jìn)入交付期。
從可用到好用，國內(nèi)的汽車高階智能駕駛之路剛剛走向轉(zhuǎn)折點(diǎn)，要想在關(guān)于端到端這場火熱的戰(zhàn)事中勝出，作為國內(nèi)智能駕駛方案的頭部供應(yīng)商，地平線的征程剛剛開始。
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