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2024-04-05编辑:admin(来源:原创/投稿/转载)


  回顾2023年,L3/L4级自动驾驶政策逐步解禁,小鹏、理想、蔚来、智己、华为系等头部车企进入城市NOA的规模化竞赛周期,特斯拉也在加快推进FSD入华,智驾赛道“卷开城”、“拼速度”的同时,各大车企在高速NOA技术上也难以拉开显着差异,于是城市NOA成了兵家必争之地。

  高阶辅助驾驶目前仍多搭载在25万元以上的中高端车型上,用户对这项功能还缺少充分的信任感,多数人并不愿意花费高价购买。而随着汽车行业的大模型时代到来,NOA规模化的关键将会是25万元以下车型,因为只有规模化普及搭载,端到端的数据驱动闭环模式才有机会进入可持续迭代周期。所以从另一个层面说,降本的另一条路径,就是保障车型的销量规模。

  另一方面,从用户体验角度出发,高阶智驾的长尾效应也还远未形成。目前,行业普遍认为L3会成为自动驾驶产业的分水岭,也是用户价值感受的临界点。其中,包括城市NOA在内的各项新技术都有时间窗口,一两年内领先的企业如果得到了消费者的认可,对其品牌价值的拉升将不可估量。

  对此,地平线创始人&CEO余凯也曾抛出一个话题:“当前用户对于自动驾驶的需求,真的是无人驾驶吗?调查数据显示,其实87%用户的真正需要,是驾驶过程中那种轻松感,能消除紧张与疲劳。”

  也就是说,智能驾驶硬件决定了软件的天花板,软件则决定用户体验,目前相对于硬件性能的突破性提升,软件算法到了必须变革的时刻。如何让高阶智驾从可用到好用,提升用户购买意愿,将是接下来高阶智驾持续发展的关键性因素之一。

  那么,如何在用户体验上实现根本性突破,国内智驾科技头部企业地平线给出了具体的“方法论”——打造“高阶智驾样板间”。

  我们知道,软硬协同是高阶智驾降本增效的有效路径,而作为国内智驾科技头部企业,地平线一直以来的优势就不仅仅只停留在硬件层面(目前其征程家族出货量已突破500万片),软件层面也具有相对性的优势。拿高阶智驾样板间举例,就是地平线通过打造全栈的软件方案,让它在一些关键车型上量产落地,此类来帮助Tier1的合作伙伴在量产的时候覆盖更多车型,并逐步提高交付效率。

  其次,BEV+Transformer已经成为自动驾驶算法的主流趋势,但它的前提是能够训练出能用的BEV模型,而训练能用BEV,需要进行大量的数据采集和预处理,这对场景感知的性能和效果有着重要影响。而地平线D算法,则能有效弥补传统BEV算法的不足。

  在2023年年初在加拿大温哥华举办的计算机视觉领域顶尖会议CVPR上,首篇以自动驾驶为主题的论文“Planning-oriented Autonomous Driving”从近万篇投稿中脱颖而出,其中,论文中提出“感知决策一体化”的自动驾驶通用大模型UniAD,建立了以全局任务为目标的自动驾驶大模型架构。作为自动驾驶技术发展的重要节点,UniAD模型为自动驾驶技术与产业的发展提供了新的方法与思路。而论文的第一作者以及其他4位研究员均来自地平线。

  这不是单纯的试验论文。目前,在亿级参数规模下,这套架构已能够实现完整的动静态BEV感知系统、通过Transformer去识别道路的关联关系,和端到端的轨迹预测能力,由此解决包括复杂拓扑结构下的无保护左转、找到最佳的右转汇流时机、汇入汇出时的多车博弈,预判绕行等典型的高难度场景,并且能部署在128TOPS算力的地平线上;同时,也正因为由完整的感知和认知模型来解决自动驾驶任务,意味着下一代征程6也拥有相当长的应用窗口期。

  所以,到底什么是更有竞争力的智驾系统?余凯认为要从三个维度来评估:场景通行率、通勤效率以及行为拟人。他表示,当前智驾方案更倾向于场景通行率,在效率和行为拟人化上的表现则比较差。而地平线的解决方案,就是要通过高阶智驾样板间来打造下一代有竞争力的AD系统,不仅要解决高阶智驾从可用到好用的问题,更要解决的是用户对高阶智驾的信任问题,以此来推动高阶智驾的良性发展。

  2023年,是城区NOA的元年,而2024年,高阶智驾的竞争还会更加激烈。一是特斯拉FSD预计夏季入华,头部车企也都在加速自研进程;二则是软硬协同+规模化量产能力成为跑进高阶智驾决赛圈的先决条件,所以,这其中就不仅仅只考验各玩家之间的战略选择和技术能力,市场占有率、资金链、盈利能力甚至人才储备都将成为影响因子,而最终谁能脱颖而出,考验的往往是综合素质。

  说到这里,地平线冲击港股IPO的进程近期也正在开展,这件事无论是对于地平线自身而言,还是整个自动驾驶产业,或许都将成为推倒多米诺骨牌效应的第一股力量。

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