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共享记忆=城市NOA,这是高阶智驾的终极答卷?

智驾网 2727浏览 2023-12-01 IP属地: 辽宁
共享记忆=城市NOA,这是高阶智驾的终极答卷?

周圣砚称,记忆共享=城市NOA,不只是对高阶自动驾驶的路径思考,更是对城市NOA规模化实现的行之有效的解题思路。

文丨智驾网 夏时雨

编辑丨浪浪山上的小猪妖

在所谓的智能汽车下半场,智驾引发的城市NOA大战,同时在开城和无图智驾领域打响。

而真无图还是假无图也引发了一轮轮的口水战。

昨天(11月29日),自动驾驶技术产品提供商智驾科技MAXIEYE在其举办的「虚实之间-BEV新范式和NOA真无图」发布会上提出了一个全新的技术与商业模式结合的落地路线:共享记忆=城市泊车。‍‍

这一智驾数据共享的模式,让人眼前一亮。

智驾科技MAXIEYE CEO提出了一个简单的自动驾驶演化路线:记忆泊车—记忆行车—记忆共享—城市NOA。

这一逻辑类似于多年前火过一阵的众包地图。

共享记忆=城市NOA,这是高阶智驾的终极答卷?

但是从智驾的角度来看,确实没有必要所有的车辆都依靠传感器去重复构建城市道路拓扑图。‍‍‍‍‍‍

而这一方案是否会导致图商边缘化,失去主营业务,基实涉及政策资质,车企主导还是图商主导等问题,但在实现模式和实现效率上有巨大的优势。‍‍‍‍‍‍‍

在完整的介绍这一模式之前,周圣砚表示,这一模式底层的技术其实依赖于BEV+Transformers重构了智驾的体验,今天感知和数据核心能力已成为高阶自动驾驶入场券。‍‍‍‍‍‍‍

共享记忆=城市NOA,这是高阶智驾的终极答卷?

这需要我们先简单了解在三年来智驾科技最重要的一场发布会发布的一系列硬核产品和技术:

1、BEV平台架构——青云Hyperspace和海市MAXI-DI数据智能体系。

2、面向全行业开放BEV感知标准件,赋能自动驾驶产业链底层技术重构和全场景智能化应用需求。

3、MAXIEYE以BEV重新定义智能驾驶全系产品,发布轻地图NOA量产方案和行泊合一高阶域控新品。

在实现了以上平台和产品定义之后,周圣砚表示,公司成立七年来,至此完成了AI+数据智能双轮驱动的技术全景布局,并打通了底层可持续进化产品栈,交出了自动驾驶终局路径答卷。

而这所谓的终局即是共享记忆=城市NOA。‍‍‍

01.‍

记忆共享=城市NOA

周圣砚多次强调智驾科技是行业稀缺的自动驾驶感知自研长期主义者,在当前阶段,周所言的感知可以理解为纯视觉路线。

在上海浦东新区,智驾网体验了智驾科技推出的6R1V(6颗毫米波雷达一颗摄像头)的一款不依赖高精地图的高速NOA车辆,整个体验可以说非常无聊,驾驶平顺,变道丝滑,让驾驶者、乘坐者无所事事,在10公里的高速上,因道路岔口标识不清,接管了两次。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

这一方案即是周所说的通过BEV+Transformer的底层技术重构了智驾体验的感知方案。而这种能力即是感知+数据,让智驾科技从传统的ADAS供应商拿到了高阶自动驾驶的入场券。

而随着智驾科技打通了记忆行泊智驾,记忆共享带来了更低成本,但更高并行效率的城市NOA落地路线。

他表示,智驾科技发布的青云BEV架构已打通了首次行车、再次记图、三次激活的智慧化记忆行泊车功能应用,90%以上场景可支持实现三次行车后记忆功能激活。

也就是一辆车只需要三次走过同一路线,即可实现记忆行泊车功能。

而当一座城市有足够数量的车共享忆行泊车路线,那么所有共享数据的车辆就可以实现在整座城市的NOA,这与多年前的地图众包模式有相似之处。

如果这一设想获得推广,那么不需要一年时间,几乎每座城市,甚至每个乡村都可以实现点到点的NOA功能。

而这一模式,既解除了对高精地图的依赖,又大大降低了智驾成本。

如此一来,那今天众多车企的开城大战将变得毫无意义,因为这种模式的开城效能是指数级的,只要车辆够多,可以在短时间内覆盖每一条道路。

这种由车辆摄像头建构的道路拓扑图与今天的不少图商推出的高精地图的Light版有相似之处。

周圣砚将之称为实现“低阶赋能高阶”的商业应用和技术升维闭环。

不过这一模式也面临着数据安全,用户隐私,谁来建设智驾云等一系列顶层设计。

是由汽车行业主管部门来推动还是由主机厂来推动,显然也有不小的争议空间。

但综合来看,这一模式确实是技术路线与商业思维结合的解决方案。‍‍

而且这一依赖感知的视觉方案,解决了激光雷达的成本问题,对于车企而言也是一大解脱。

周圣砚称,记忆共享=城市NOA,不只是对高阶自动驾驶的路径思考,更是对城市NOA规模化实现的行之有效的解题思路。

他引用了一组数据显示,截至2023年上半年,高阶智驾中国区市场渗透率仅为约5%,其中城市NOA渗透率和使用率占比更低。

这背后,是在传统技术框架下,NOA产品战略高举高打、体验和性价比却差强人意的行业现实。

随着BEV应用创新范式对于当下的高阶产品实现了重新定义,行业将迎来真正意义上的点对点自动化驾乘“安心”体验。

基于BEV新范式,周圣砚表示,他提出“记忆共享=城市NOA”,其底层逻辑有三:

1、技术架构上。

根据特征提取,智驾科技发布的青云BEV架构可实现道路拓扑横纵向精度的显著提升,横向拓扑精度5公分,纵向拓扑精度误差1‰,稳定性趋近于真值。利用拓扑元素,加之组合导航算法,青云BEV架构可支持一次性完成自动化建图记忆,奠定记忆共享技术实现的基础。

2、产品定义上。

MAXIEYE已实现BEV对MAXIPILOT全系智能驾驶产品重构,覆盖极致性价比视觉一体机(单视觉牧童Monotogo 方案)到多V域控的丰富产品组合。这意味着,入门级配置即可支持城区建图,其深远意义在于帮助车厂客户以80%的规模化量产方案为基础,构建20%高配方案所需要的核心场景数据,彻底打通“低阶赋能高阶”的经济且有效的开城路径。

3、行业现状上。

当下共性的产业困局在于,车厂高中低配智驾产品方案缺乏技术平台的连贯性,例如L2有L2的供应商,多数缺乏升维能力;高阶有高阶的供应商,多数又在AEB等基础性功能的工程化开发上存在短板。车厂重金布局的城市NOA等高阶场景,眼下又面临成本和体验的多重痛点。

而今天的产业现状是,拥有最显著端上数据优势的车厂,却在城区NOA开发中成为被动的一方。

智驾科技给出的解题思路是,城区驾驶是最高频的用户出行场景,应极致利用当下搭载量最大的L2性价比方案,打通行车记忆共享的数据通路,以此实现技术和产品方案的延续性,避免高低配置的割裂。

周表示,这是一条更经济的商业路径,更是一条合理的通向城市NOA高效能开城的闭环逻辑。

但问题是,为什么周提出BEV+Transformer是智驾的终极答案。

这一技术模式真的是通往完全自动驾驶的钥匙吗?‍‍

02.

BEV+Transformer为什么是智驾的终极答案‍

这个问题换个提法即是周圣砚宣称的BEV+Transformer靠谱吗?

周圣砚表示部署类BEV架构的底层技术栈始于三年前,当时内部立项名为“上帝视角下的真值系统”。

共享记忆=城市NOA,这是高阶智驾的终极答卷?

而在马斯克发布BEV架构后,公司从战略上确认了这一技术路线,并迅速快建了团队。

周圣砚解释说,MAXIEYE发布的BEV平台架构名为青云Hyperspace,它通过一站式融合道路拓扑、目标轨迹、占用空间三大网络,从全局视野、更强预判、更高精度三个层面实现了指标刷新,并通过BEV新范式,打造通向自动驾驶下一幕的差异化路径。

而所谓BEV的新范式主要新在:技术创新、模式创新和应用创新三个维度。

1、技术创新。

自动驾驶行业的前路共识初显,只有敢于丢掉CNN包袱,通过底层技术重构的跨越式思想,搭建面向AI+数据智能驱动的下一代技术范式,才能实现产品和体验上质的突破,全面步入高阶智驾时代。

智驾科技MAXIEYE用青云BEV架构重新定义智能驾驶全系产品,覆盖从单V(牧童Monotogo™解决方案)到多V(5V、6V、9V、11V-跨越低中高算力的行泊合一域控方案)的MAXIPILOT®全系智驾解决方案矩阵,满足城市L2增强、高速NOM(Navigate on MAXIPILOT®)、城区NOM、行泊合一、记忆行泊车全场景应用。

2、模式创新。

与技术创新相生相伴,行业呼唤更加敏捷、开放、标准化的BEV算法开发框架和合作模式,基于此,MAXIEYE于行业首度提出BEV感知标准件。

青云BEV架构可满足更加灵活、平台化的开发模式,满足面向不同场景应用的高效跨平台移植,赋能汽车智能驾驶和智慧出行全产业链开发及场景落地需求。

3、应用创新。

应用层面,青云BEV架构因其高精度、毫秒级建图能力,以及强大的特征信息提取,使得更高性能体验的轻地图NOA功能实现成为可能。

这一提法,其实与极越最终采用抛弃激光雷达,走纯视觉路线的逻辑一致,通过AI重构自动驾驶,与余承东对华为的GOD解释一致。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

这正在成为行业的新共识。‍‍

周圣砚认为,BEV-occ占用空间网络解决了既往通用目标(GOD,general object detection)、静态目标检测的痛点,进一步提升了高阶自动驾驶复杂场景的应对机制。

为了推广这种感知模式,智驾科技发布了“启明星计划”,面向全行业开放BEV感知标准件。

智驾科技推出的青云BEV架构感知标准件,支持软硬解耦,实现标准化工具链、标准化规控接口、标准化ISP。

通过敏捷的算法移植能力,可支持在6个月内实现高效跨平台开发需求。

它面向智慧出行产业链上下游合作伙伴,提供应用场景多元化、产品形态多元化、合作模式多元化的感知平台接口,会大大加速高阶智能化产品的落地。

这一标准件可以满足车厂客户对芯片战略和平台战略的差异化诉求,基于行车芯片、行泊芯片、舱驾芯片等硬件平台,实现敏捷嵌入式开发和功能层深度定制化。

从而实现降低项目开发成本、提升开发效率,保障方案兼容性、连续性和可扩展性的目标。

03.

BEV重构了MAXIEYE的所有产品线

智驾科技起步于ADAS产品,可以说是始于L2,但周圣砚表示,智驾科技始于L2,不止步于L2。

这句话可以很好地概括智驾科技MAXIEYE的产品布局。

2021年,智驾科技发布了L2级全速智能巡航产品MAXIPILOT1.0,成功渗透至5-25万元乘用车主流市场。

伴随青云BEV架构释放,MAXIEYE发布的MAXIPILOT 2.0平台,以BEV重构全系产品方案,覆盖从单V(牧童Monotogo 解决方案)到多V(5V、6V、9V及以上-跨越低中高算力的行泊合一域控方案)的全平台解决方案矩阵,满足城市L2增强、高速NOM(Navigate on MAXIPILOT)、城区NOM、行泊合一、记忆行泊车全场景应用。

MAXIPILOT2.0共有三款产品,MAXIPILOT 2.0 Lite、MAXIPILOT 2.0 Pro和MAXIPILOT 2.0 MAX。

其中MAXIPILOT 2.0 Lite主打城市增强L2方案,依托青云BEV技术解决当下L2体验不连续的产品痛点,例如L2系统在路口场景容易退出/道路拓扑变化体验不佳等。

MAXIPILOT 2.0 Lite包含BEV一体机和MDU20域控两种产品形态,覆盖20万元以下车型细分市场实现智慧化升级,支持极高性价比的轻地图高速NOM(Navigate on MAXIPILOT)应用落地。

同时,MAXIPILOT 2.0 Lite也是行业内唯一支持BEV部署的前视一体机高性价比算力平台方案,定位覆盖日常行车70%以上场景的千元级别产品,基于单个BEV一体机数据闭环,足以驱动关键路口/特殊道路拓扑等场景数据获取,可赋能车厂客户高效开城。

MAXIPILOT 2.0 Pro基于5R6V的传感器配置,单SOC实现行泊高度合一,是中算力平台又一性价比之选,支持实现全场景高速NOM、记忆行泊车等智慧化功能方案。

MAXIPILOT 2.0 Pro支持占用空间网络部署,进一步提升全维智驾安全和智能体验,支持输出BEV特征抽取后的特征地图(DREM-Deep learning REM),以数据合规方式上传云端,通过记忆地图共享实现高效开城。

MAXIPILOT 2.0 MAX主推nR9V的传感器配置方案,支持轻地图拓展城区NOM领航辅助驾驶方案,能够更好应对城区复杂环境及交互。

同时方案可选前向激光雷达,作为城区视觉冗余的多重保障。

MAXIPILOT 2.0 MAX的亮点在于,方案可以通过复用2.0 Lite和2.0 Pro积累的海量价值数据,实现成本可控、节奏可控的开城。

周圣砚没有在发布会上透露这几款产品的具体价格,但从私下透露的信息来看,其售价极具竞争力。‍‍‍‍‍

可以大大降低10万元以内汽车进入高阶智驾能力的门槛。‍‍

04.

将共享记忆从概念变为现实需要新的共识

周圣砚坦言,业内对L4跨越式和L2渐进式路线的多年争论,在今年渐渐有了答案。

智驾科技用自己的亲身经功证明了始于L2,精于车辆安全,但不止步于此,智驾科技通过跨越周期的技术延展和工程积累,已经成为L2方案商中打通高阶升维能力,高阶方案商中最具备踏实的安全功能开发能力的复合型技术服务商。

从L2走向高阶智驾,智驾科技是一步步熬出来的,但却意外打通了一个行业的痛点。

不过将共享记忆从概念变为现实,需要更商业化的推手。‍

这需要业内形成新的共识。

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