智能輔助駕駛行業(yè)的發(fā)展已迎來(lái)九局下半?，F(xiàn)階段，攻克城市場(chǎng)景成為自動(dòng)駕駛演進(jìn)的必經(jīng)之路。
2022年，城市NOA被頻繁提及。更有多方觀點(diǎn)認(rèn)為，2023年將是城市NOA的落地元年。
隨著新能源市場(chǎng)愈發(fā)內(nèi)卷，在輔助駕駛方面已難以拉開(kāi)較大技術(shù)差距，而越快落地城市NOA，掌握實(shí)現(xiàn)全場(chǎng)景輔助駕駛的技術(shù)實(shí)力，似乎就越能在未來(lái)的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中占據(jù)主動(dòng)權(quán);此外，資本市場(chǎng)的推動(dòng)更是讓城市NOA的落地節(jié)奏不斷加快......多家相關(guān)企業(yè)已做足充分準(zhǔn)備，準(zhǔn)備搶占市場(chǎng)先機(jī)。
然而，與高速NOA相比，城市NOA面臨的交通道路復(fù)雜程度呈倍數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，對(duì)于軟硬件能力也提出了更高要求。那么具體來(lái)看，城市NOA的落地將通過(guò)哪些技術(shù)路線(xiàn)實(shí)現(xiàn)?包括NOA在內(nèi)的智能輔助駕駛市場(chǎng)規(guī)模如何?其中有哪些玩家，國(guó)內(nèi)外的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)格局如何?L2與L4為何殊途同歸?智能輔助駕駛未來(lái)將走向何處?
為解答上述問(wèn)題，在近期由蓋世汽車(chē)研究院舉辦的“邁向新周期：2023年中國(guó)汽車(chē)市場(chǎng)格局重塑閉門(mén)分享會(huì)”主題沙龍活動(dòng)中，由蓋世汽車(chē)研究院副總監(jiān)張志文分享的《智能輔助駕駛趨勢(shì)展望》報(bào)告，從智能輔助駕駛發(fā)展現(xiàn)狀、市場(chǎng)分析、趨勢(shì)展望等維度對(duì)智能輔助駕駛的現(xiàn)狀與未來(lái)進(jìn)行分析和研判。
01
背景：智能輔助駕駛發(fā)展現(xiàn)狀及驅(qū)動(dòng)因素
技術(shù)概覽
從功能體系來(lái)看，智能輔助駕駛系統(tǒng)包含行車(chē)和泊車(chē)兩大功能。
當(dāng)前，行車(chē)功能正從過(guò)去橫縱向自動(dòng)控制的基礎(chǔ)駕駛輔助升級(jí)到更為高階的高速/城市領(lǐng)航，其中主要有以特斯拉為代表的純視覺(jué)技術(shù)感知+實(shí)時(shí)局部建圖，以及大部分企業(yè)所采用的多傳感器融合+高精地圖兩種技術(shù)路線(xiàn)。
而泊車(chē)功能正逐漸從APA自動(dòng)泊車(chē)升級(jí)到AVP代客泊車(chē)。代客泊車(chē)方案主要包括車(chē)端智能、場(chǎng)端智能和車(chē)路協(xié)同三種技術(shù)路線(xiàn)，而從技術(shù)實(shí)現(xiàn)的角度來(lái)看，單車(chē)智能方案對(duì)停車(chē)場(chǎng)依賴(lài)性低，同時(shí)向其他自動(dòng)駕駛場(chǎng)景的遷移性較強(qiáng)，落地難度系數(shù)小，因此現(xiàn)階段更受主機(jī)廠青睞。全場(chǎng)景點(diǎn)對(duì)點(diǎn)領(lǐng)航是智能輔助駕駛的發(fā)展趨勢(shì)，從發(fā)展歷程來(lái)看，行車(chē)智能輔助的發(fā)展主要會(huì)經(jīng)歷單車(chē)道-多車(chē)道-點(diǎn)對(duì)點(diǎn)領(lǐng)航輔助三大階段。
單車(chē)道駕駛輔助主要通過(guò)前視單目攝像頭或前向毫米波實(shí)現(xiàn)ACC和AEB功能。當(dāng)發(fā)展到L2階段，便能夠?qū)崿F(xiàn)單車(chē)道ICA和單車(chē)道TJA等功能。第一代通用Cruise屬于這一技術(shù)路線(xiàn)的代表。
多車(chē)道駕駛輔助則需要在車(chē)輛四周增加角毫米波雷達(dá)對(duì)相鄰車(chē)道進(jìn)行感知，實(shí)現(xiàn)變道功能。
相較于基礎(chǔ)的駕駛輔助功能，點(diǎn)對(duì)點(diǎn)領(lǐng)航輔助對(duì)于車(chē)輛四周的監(jiān)測(cè)感知要求更高，需要對(duì)車(chē)輛周邊環(huán)境進(jìn)行全方位感知，同時(shí)增加傳感器冗余。目前，點(diǎn)對(duì)點(diǎn)領(lǐng)航輔助正在由高速道路探向城市道路。
國(guó)內(nèi)領(lǐng)航輔助的發(fā)展始于2019年，特斯拉向中國(guó)用戶(hù)推送了NOA功能，隨后蔚小理等新勢(shì)力也紛紛入局，推出高速領(lǐng)航功能。從2022年上半年開(kāi)始，吉利、榮威等自主品牌也開(kāi)始在旗下的部分傳統(tǒng)燃油車(chē)上推出高速領(lǐng)航功能。
面向城市復(fù)雜道路的領(lǐng)航輔助，搭載城市NCA智駕導(dǎo)航輔助功能的極狐阿爾法S HI版于2022年9月在深圳正式落地，這也是國(guó)內(nèi)城市領(lǐng)航功能的首次落地。
除此之外，多家車(chē)企已做好解鎖城市NOA功能的準(zhǔn)備。今年3月，阿維塔將實(shí)現(xiàn)城市領(lǐng)航輔助駕駛功能的推送;無(wú)獨(dú)有偶，百度Apollo ANP 3.0也將推出城市領(lǐng)航方案。
整體來(lái)看，現(xiàn)階段高速領(lǐng)航輔助駕駛已逐漸普及，城市領(lǐng)航輔助駕駛也正加速落地。無(wú)論是業(yè)內(nèi)觀點(diǎn)還是市場(chǎng)現(xiàn)狀都無(wú)不透露出一種跡象：立足于“城市NOA元年”，2023年或?qū)⒂瓉?lái)城市領(lǐng)航輔助駕駛功能的密集落地。
三輪驅(qū)動(dòng)，領(lǐng)航輔助駕駛落地加速
蓋世汽車(chē)研究院認(rèn)為，領(lǐng)航輔助的場(chǎng)景開(kāi)放度逐步提升，落地節(jié)奏不斷加快的背后，由用戶(hù)、政策以及供應(yīng)鏈三層要素驅(qū)動(dòng)。
從用戶(hù)端來(lái)看，消費(fèi)者對(duì)自動(dòng)駕駛功能有較高需求?！尔溈襄a中國(guó)汽車(chē)消費(fèi)者洞察》報(bào)告顯示，目前消費(fèi)者對(duì)于高速道路等特定場(chǎng)景下的自動(dòng)駕駛功能有著較高需求。
當(dāng)然，面向交通路況更為復(fù)雜、具有一定潛在風(fēng)險(xiǎn)的城區(qū)，消費(fèi)者目前對(duì)于城市領(lǐng)航的需求相較于泊車(chē)和高速場(chǎng)景更低。
當(dāng)前大多數(shù)消費(fèi)者對(duì)于領(lǐng)航功能還處于觀望狀態(tài)。在城市NOA放量之前，還需繼續(xù)建立用戶(hù)層面的認(rèn)知，增加潛在用戶(hù)的購(gòu)買(mǎi)信心，以促進(jìn)市場(chǎng)規(guī)模的提升。
在政策端，緊鑼密鼓出臺(tái)的政策在推動(dòng)城市領(lǐng)航輔助駕駛落地的同時(shí)，也影響著相關(guān)企業(yè)對(duì)技術(shù)路線(xiàn)的選擇。
高速領(lǐng)航輔助主要依賴(lài)車(chē)輛的感知硬件以及高精地圖和高精定位。目前，針對(duì)國(guó)內(nèi)約30萬(wàn)公里的高架、高速道路，高精地圖已基本實(shí)現(xiàn)了完全覆蓋。
然而對(duì)于城市領(lǐng)航輔助，除了感知硬件的升級(jí)之外，城市領(lǐng)航功能的落地還在一定程度上依賴(lài)于所在城市高精地圖的開(kāi)放。
2022年8月，自然資源部辦公廳印發(fā)的《關(guān)于做好智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)高精度地圖應(yīng)用試點(diǎn)有關(guān)工作的通知》支持在北京、上海、廣州、深圳、杭州、重慶等6個(gè)城市首批開(kāi)展智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)高精度地圖應(yīng)用試點(diǎn)。此后，廣州、深圳和上海陸續(xù)發(fā)放了城市高級(jí)輔助駕駛地圖許可，百度地圖與騰訊地圖也取得了相應(yīng)的測(cè)繪資質(zhì)。
整體來(lái)看，國(guó)內(nèi)城市高精地圖的推廣遵循著“地方試點(diǎn)-經(jīng)驗(yàn)復(fù)制-大規(guī)模推廣”的模式。隨著廣州、深圳、上海3個(gè)城市先后發(fā)放高精地圖城市試點(diǎn)的許可，未來(lái)有望進(jìn)一步向其他城市推廣。
當(dāng)然，城市高精地圖的推廣并非暢通無(wú)阻。近年來(lái)，高精地圖的測(cè)繪、制圖資質(zhì)逐漸收緊，2021年下半年起，自然資源部開(kāi)展了測(cè)繪資質(zhì)復(fù)審換證工作，截至目前復(fù)審?fù)ㄟ^(guò)的企業(yè)數(shù)量?jī)H為19家，相較于此前具備甲級(jí)測(cè)繪資質(zhì)的企業(yè)數(shù)量減少了12家。
資質(zhì)收緊，疊加成本高、鮮度低等原因，領(lǐng)航輔助駕駛賽道內(nèi)的許多企業(yè)開(kāi)始將目光投向“重感知，輕地圖”路線(xiàn)。
在供應(yīng)鏈層面，國(guó)內(nèi)逐漸完善的供應(yīng)鏈也促使著國(guó)內(nèi)領(lǐng)航輔助駕駛的落地節(jié)奏加快。目前，國(guó)內(nèi)領(lǐng)航輔助駕駛供應(yīng)鏈已涵蓋芯片、域控制器、軟件算法、地圖等領(lǐng)域，部分供應(yīng)商和主機(jī)廠也已具備提供系統(tǒng)解決方案的能力。
何時(shí)真正落地?
具體而言，國(guó)內(nèi)車(chē)企的城市NOA落地情況如何?
目前，極狐阿爾法S、小鵬P5已分別在部分城市實(shí)現(xiàn)了城市領(lǐng)航功能的全量推送，長(zhǎng)城旗下的魏牌摩卡DHT-PHEV激光雷達(dá)版與毫末智行合作推出的城市NOH系統(tǒng)也正處于測(cè)試階段，不過(guò)至今這款車(chē)型尚未交付。
其中，在2022年9月中旬，采用華為方案的極狐阿爾法S HI版率先實(shí)現(xiàn)了城市領(lǐng)航的落地，并在深圳、上海兩地進(jìn)行了推送。蓋世汽車(chē)研究院認(rèn)為，華為對(duì)于智能駕駛芯片、感知算法、高性能傳感器等全棧能力的布局，以及高精地圖資質(zhì)是其城市領(lǐng)航功能率先落地的重要原因。
在高速領(lǐng)航輔助方面，針對(duì)在高速場(chǎng)景中通過(guò)ETC和換電的場(chǎng)景，百度Apollo ANP 3.0和蔚來(lái)NOP+推出的領(lǐng)航輔助功能創(chuàng)新——自動(dòng)通過(guò)ETC和自動(dòng)領(lǐng)航換電，保證了高速場(chǎng)景點(diǎn)對(duì)點(diǎn)安全、高效通行。
例如蔚來(lái)的第三代換電站搭載了2顆英偉達(dá)Orin-X芯片+2顆激光雷達(dá)，使蔚來(lái)車(chē)輛能夠在高速領(lǐng)航輔助駕駛狀態(tài)下，自動(dòng)駛?cè)敫咚俜?wù)區(qū)、進(jìn)入換電站，并且自動(dòng)進(jìn)行換電和駛離，實(shí)現(xiàn)了高速場(chǎng)景內(nèi)的點(diǎn)對(duì)點(diǎn)高效換電和通行。
百度Apollo則是以自主泊車(chē)為起點(diǎn)，逐步實(shí)現(xiàn)了全場(chǎng)景的自動(dòng)駕駛。作為首批實(shí)現(xiàn)泊車(chē)、高速和城市場(chǎng)景三域融通的領(lǐng)航輔助駕駛方案，ANP 3.0預(yù)計(jì)將于今年6月搭載于集度車(chē)型進(jìn)行量產(chǎn)，進(jìn)一步完善用戶(hù)的點(diǎn)對(duì)點(diǎn)體驗(yàn)。
02
市場(chǎng)分析：開(kāi)啟前裝量產(chǎn)時(shí)代，眾多玩家
誰(shuí)主沉浮?
市場(chǎng)分析之一：L2放量，NOA搭載量未來(lái)將達(dá)數(shù)百萬(wàn)
隨著智能輔助駕駛功能的不斷成熟，加之價(jià)格降低，消費(fèi)者接受度提升，L2已經(jīng)成為當(dāng)前的主要駕駛輔助方案，車(chē)型主要集中于10-12萬(wàn)的價(jià)格區(qū)間。未來(lái)該價(jià)格區(qū)間車(chē)型銷(xiāo)量的提升也將促進(jìn)L2的裝配量進(jìn)一步提升。
此外，L2也成為了一項(xiàng)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的重要指標(biāo)。從L2滲透率來(lái)看，目前Top20品牌已分化為三個(gè)梯隊(duì)：
從裝配量來(lái)看，豐田位于第一梯隊(duì)，其L2裝配量超過(guò)140萬(wàn)套，滲透率接近80%;特斯拉、比亞迪、本田位于第二梯隊(duì);而大眾的乘用車(chē)雖然銷(xiāo)量較高，但L2滲透率僅僅處于10%水平線(xiàn)上下，與寶馬、日產(chǎn)、福特等一同屬于第三梯隊(duì)。
可見(jiàn)，在L2的裝配量上合資品牌的兩極分化較為明顯。
再來(lái)看滲透率，相對(duì)而言，新勢(shì)力品牌的滲透率L2普遍較高，特斯拉、理想、極氪等基本已實(shí)現(xiàn)全系標(biāo)配。
在功能層面，基礎(chǔ)輔助駕駛的滲透率持續(xù)提升，并往更高階的領(lǐng)航輔助功能發(fā)展。
從具體功能來(lái)看，2022年AEB功能的滲透率已接近50%。作為一項(xiàng)基礎(chǔ)實(shí)用的安全性功能，AEB目前已在商用車(chē)上實(shí)現(xiàn)標(biāo)配。在乘用車(chē)方面，蓋世汽車(chē)研究院認(rèn)為AEB或?qū)⒃谥懈叨塑?chē)型上率先實(shí)現(xiàn)標(biāo)配。
從核心智能輔助駕駛功能在不同價(jià)格區(qū)間的滲透率表現(xiàn)來(lái)看，中低端車(chē)型的智能輔助駕駛功能滲透率持續(xù)提升。全速ACC、LKA、TJA/HWA等功能已下探到10-20萬(wàn)價(jià)格區(qū)間，APA功能目前主要集中在30-40萬(wàn)價(jià)格區(qū)間，同時(shí)也存在配置下探的趨勢(shì)。
在2022年上市的L2級(jí)新車(chē)中，具備L2功能的新車(chē)傳感器方案以5-6V+5R方案為主。而具備領(lǐng)航功能的新車(chē)則增加了激光雷達(dá)傳感器，作為增強(qiáng)車(chē)輛感知能力的方案。
對(duì)于更高階的智能輔助駕駛功能，由于目前高等級(jí)自動(dòng)駕駛相關(guān)的法律制度還有待完善，且技術(shù)難度較高，L2+ ADAS目前仍多搭載于高端車(chē)型，搭載總量較少。以L2+ ADAS的典型功能領(lǐng)航輔助為例，目前標(biāo)配N(xiāo)OA領(lǐng)航功能的車(chē)型接近90%集中在30萬(wàn)以上的價(jià)格區(qū)間。
當(dāng)然，NOA也有向中低端車(chē)型下沉的趨勢(shì)，當(dāng)前高速領(lǐng)航輔助功能已逐漸下探到小鵬P5、吉利博越L、榮威RX5 NGP智駕版等20萬(wàn)以下的車(chē)型。蓋世汽車(chē)研究院根據(jù)相關(guān)車(chē)型在乘用車(chē)中的銷(xiāo)量占比預(yù)測(cè)，隨著搭載領(lǐng)航功能的車(chē)型逐漸下探到15萬(wàn)左右的價(jià)格區(qū)間，2025年搭載量預(yù)計(jì)將突破400萬(wàn)輛。
市場(chǎng)分析之二：本土供應(yīng)商崛起，多方玩家撬動(dòng)NOA市場(chǎng)
在供應(yīng)鏈格局上，博世、電裝、采埃孚、大陸、法雷奧等外資Tier1在ADAS和泊車(chē)領(lǐng)域仍占據(jù)主要市場(chǎng)份額。
近兩年，本土供應(yīng)商開(kāi)始從自主品牌打入市場(chǎng)。隨著自主品牌銷(xiāo)量的上量，本土供應(yīng)商占據(jù)的份額不斷也提升，在泊車(chē)領(lǐng)域更是呈現(xiàn)出從15%至27%的明顯提升。隨著自主品牌的崛起，未來(lái)本土供應(yīng)商的市場(chǎng)份額有望進(jìn)一步增加。
目前，領(lǐng)航輔助市場(chǎng)的競(jìng)爭(zhēng)格局分為OEM全棧自研、OEM與供應(yīng)商深度合作、ADAS供應(yīng)商向上拓展和L4供應(yīng)商技術(shù)降維四類(lèi)。
車(chē)企方面，除了特斯拉、小鵬、蔚來(lái)、理想、長(zhǎng)城旗下的毫末以及上汽飛凡等部分主機(jī)廠采用全棧自研方案，其余的大部分主機(jī)廠都選擇采用第三方供應(yīng)商方案，或者與供應(yīng)商深度合作進(jìn)行開(kāi)發(fā)。
例如，長(zhǎng)安阿維塔、北汽極狐以及廣汽選擇通過(guò)HI模式與華為ADS智能駕駛輔助系統(tǒng)深度綁定。
而上汽智己攜手Momenta打造的IM AD智能駕駛系統(tǒng)IM AD NOA搭載于智己L7，IM AD NOA高速高架領(lǐng)航輔助功能的正式版本預(yù)計(jì)將于2023年第一季度上線(xiàn)，后期通過(guò)加裝激光雷達(dá)也將能實(shí)現(xiàn)城市導(dǎo)航輔助駕駛功能。
今年1月，極氪與Mobileye攜手推出的NZP高速自主領(lǐng)航輔助系統(tǒng)也開(kāi)啟了全面測(cè)試。
在供應(yīng)鏈端，主要存在升維和降維兩種技術(shù)路線(xiàn)。
禾多科技、宏景智駕、智駕科技MAXIEYE、易航智能、福瑞泰克等ADAS供應(yīng)商選擇向上拓展的路線(xiàn)，目前正向著NOA等高階輔助駕駛功能沖刺發(fā)力。例如，福瑞泰克正在開(kāi)發(fā)的核心域控制器產(chǎn)品ADC28計(jì)劃在今年第三季度SOP，在功能上將支持城市NOA;去年，智駕科技MAXIEYE也宣布其新一代L2++級(jí)智能駕駛系統(tǒng)產(chǎn)品MAXIPILOT成功部署領(lǐng)航輔助駕駛功能。
從L4轉(zhuǎn)戰(zhàn)L2+市場(chǎng)的玩家方面，百度Apollo ANP 3.0和輕舟智航的“乘風(fēng)”都瞄準(zhǔn)了城區(qū)場(chǎng)景，并宣布相關(guān)城市NOA解決方案將于今年量產(chǎn)，小馬智行也宣布將在年內(nèi)上市城區(qū)NOA整體方案。
在多方玩家的撬動(dòng)下，NOA將進(jìn)入全新的落地階段。
市場(chǎng)分析之三：角逐領(lǐng)航輔助，漸進(jìn)式路線(xiàn)更優(yōu)
自動(dòng)駕駛產(chǎn)業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀相對(duì)復(fù)雜，但在技術(shù)路線(xiàn)的選擇上無(wú)外乎可歸納為“漸進(jìn)式”和“躍進(jìn)式”兩大類(lèi)。
2022年，Robotaxi融資遭遇寒冬。受限于技術(shù)、政策等因素，L4的商業(yè)化進(jìn)程仍較為緩慢。面對(duì)資本謹(jǐn)慎、輸血不足的現(xiàn)狀，L4 降維進(jìn)入L2前裝量產(chǎn)成為趨勢(shì)。
由于領(lǐng)航輔助駕駛與L4自動(dòng)駕駛的場(chǎng)景復(fù)用度較高，L4供應(yīng)商將技術(shù)降維到L2級(jí)領(lǐng)航輔助，能通過(guò)L2乘用車(chē)收集到的數(shù)據(jù)流反哺到L4，從而不斷迭代算法。
兩種技術(shù)路線(xiàn)相比之下，躍進(jìn)式發(fā)展主要面臨商業(yè)化落地難、數(shù)據(jù)覆蓋少等問(wèn)題，只能從特定場(chǎng)景落地，不斷迭代;而漸進(jìn)式發(fā)展則利用乘用車(chē)的規(guī)模優(yōu)勢(shì)進(jìn)行低成本數(shù)據(jù)收集，形成正向循環(huán)，最終實(shí)現(xiàn)技術(shù)演進(jìn)。
正因如此，漸進(jìn)式路線(xiàn)開(kāi)始被廣泛認(rèn)可。輕舟智航聯(lián)合創(chuàng)始人、CTO侯聰曾向媒體表示：“我們堅(jiān)信L4肯定會(huì)實(shí)現(xiàn)，但是作為創(chuàng)業(yè)公司可以漸進(jìn)性地先做城市NOA，在這個(gè)基礎(chǔ)上不斷獲得數(shù)據(jù)的閉環(huán)與現(xiàn)金流的閉環(huán)，這樣才能持續(xù)迭代技術(shù)，最終實(shí)現(xiàn)L4的產(chǎn)品?！?/FONT>
蓋世汽車(chē)研究院認(rèn)為，漸進(jìn)式發(fā)展路線(xiàn)平衡了商業(yè)化落地和技術(shù)儲(chǔ)備，相對(duì)更有優(yōu)勢(shì)。
市場(chǎng)分析之四：軟硬配置迭代賦能NOA進(jìn)階
從高速領(lǐng)航輔助駕駛向城市領(lǐng)航進(jìn)階，對(duì)于硬件配置和軟件算法也提出了更高要求。
對(duì)于高速領(lǐng)航輔助駕駛，主機(jī)廠的基礎(chǔ)硬件主要采用1V5R方案，通過(guò)前視攝像頭進(jìn)行車(chē)道線(xiàn)識(shí)別和物體識(shí)別，毫米波雷達(dá)(前向+角向)實(shí)現(xiàn)障礙物探測(cè)和縱橫向運(yùn)動(dòng)，同時(shí)由于高精地圖+定位的加持，對(duì)于AI算力的要求較低。
而城市場(chǎng)景下的領(lǐng)航輔助，由于道路環(huán)境更加復(fù)雜，需要更多傳感器進(jìn)行環(huán)境感知。傳感器數(shù)量和攝像頭像素的提升都對(duì)AI算力提出了更高要求，具備相關(guān)功能的車(chē)型往往需要數(shù)百甚至上千TOPS的算力，因而在芯片的選型上也會(huì)有一定冗余備份考慮。
在人機(jī)交互界面方面，SR界面的顯示細(xì)節(jié)也更加豐富。過(guò)去的SR界面信息顯示較為單一，僅能顯示單向車(chē)道線(xiàn)和少量交通參與者。隨著建模的精細(xì)度提升，當(dāng)前的SR界面已發(fā)展至外部環(huán)境渲染逼真的狀態(tài)。以小鵬NGP的界面為例，其顯示內(nèi)容包括寫(xiě)字樓、高架、紅綠燈狀態(tài)、旁車(chē)轉(zhuǎn)向燈信號(hào)、車(chē)輛可行駛區(qū)域引導(dǎo)面、轉(zhuǎn)向點(diǎn)提示等。
在當(dāng)前的人機(jī)共駕階段，駕駛員對(duì)于系統(tǒng)決策的信任感還有待提升。蓋世汽車(chē)研究院指出，完整的SR模擬顯示系統(tǒng)能夠直觀地讓用戶(hù)了解車(chē)輛的感知邊界，在復(fù)雜的城市工況下能在一定程度上降低駕駛員的緊張程度，結(jié)合語(yǔ)音提醒、播報(bào)來(lái)增加人機(jī)共駕的信任感。
在軟件算法層面，目前大部分車(chē)企都選擇跟進(jìn)特斯拉的方式來(lái)迭代感知算法。
過(guò)去的傳統(tǒng)單任務(wù)模型往往由一個(gè)單獨(dú)的模型負(fù)責(zé)一個(gè)任務(wù)，負(fù)責(zé)不同傳感器的多個(gè)模型之間各自為營(yíng)，其本質(zhì)上仍依賴(lài)于人工的監(jiān)督學(xué)習(xí)。
隨著大模型時(shí)代的到來(lái)，越來(lái)越多車(chē)企選擇從單任務(wù)處理模型迭代至大模型，在一個(gè)主干網(wǎng)絡(luò)下共享多個(gè)任務(wù)，避免大量重復(fù)計(jì)算。
隨著更高階的智能輔助駕駛功能出現(xiàn)，相關(guān)算法也迭代至BEV算法、Occupancy Networks占用網(wǎng)絡(luò)算法。
BEV算法將多幀攝像頭融合后形成鳥(niǎo)瞰視角，能讓感知、預(yù)測(cè)等模塊在鳥(niǎo)瞰空間完成。然而，BEV檢測(cè)需要依賴(lài)人工標(biāo)注訓(xùn)練分割的任務(wù)檢測(cè)，且對(duì)于一些不規(guī)則的障礙物難以識(shí)別。
對(duì)此，特斯拉提出Occupancy Networks占用網(wǎng)絡(luò)算法，通過(guò)堆疊方格表示物體占用體積的方式將BEV算法從2D平面升級(jí)到了3D空間，能夠有效減少對(duì)不規(guī)則障礙物的漏檢、誤檢風(fēng)險(xiǎn)。
無(wú)論BEV還是Occupancy Networks占用網(wǎng)絡(luò)，其目的都是彌補(bǔ)特斯拉因沒(méi)有安裝激光雷達(dá)而無(wú)法準(zhǔn)確還原車(chē)輛周?chē)?D場(chǎng)景的不足。在激光雷達(dá)降本艱難的當(dāng)下，Occupancy Networks不失為多傳感器融合路線(xiàn)下的一種新思路。
03
趨勢(shì)展望：智能輔助駕駛將走向何處?
趨勢(shì)展望之一：行泊一體成為當(dāng)前智能駕駛領(lǐng)域的主流方案
蓋世汽車(chē)研究院認(rèn)為，點(diǎn)對(duì)點(diǎn)的領(lǐng)航輔助駕駛依賴(lài)于行泊一體技術(shù)的發(fā)展。
當(dāng)前，整車(chē)的電子電氣架構(gòu)正經(jīng)歷從傳統(tǒng)分布式向域集中式升級(jí)，并持續(xù)向中央集中式架構(gòu)演進(jìn)的變革。
在域融合的趨勢(shì)中，形成了行泊一體、艙泊一體兩種融合路徑。蓋世汽車(chē)研究院認(rèn)為，行泊一體將成為當(dāng)前智能駕駛領(lǐng)域的主流方案。
目前，艙泊一體仍存在一定局限性：
在組織內(nèi)部，座艙和泊車(chē)通常由兩個(gè)相互獨(dú)立的團(tuán)隊(duì)分別負(fù)責(zé)，并交由不同的供應(yīng)商進(jìn)行開(kāi)發(fā)，跨部門(mén)、跨組織的溝通成本高;
此外，座艙和泊車(chē)對(duì)于芯片功能安全的要求也不同。相較于泊車(chē)，座艙芯片的功能安全等級(jí)要求更低。目前座艙域控芯片的功能安全等級(jí)只能支持一些相對(duì)初級(jí)的泊車(chē)功能(如360環(huán)視、自動(dòng)泊車(chē)輔助APA等)，而未來(lái)更高階的泊車(chē)功能必然會(huì)涉及到更高的功能安全要求，屆時(shí)艙泊一體架構(gòu)將面臨一定瓶頸。
相對(duì)而言，行泊一體能夠很好地解決這些問(wèn)題。
通過(guò)行車(chē)功能與泊車(chē)功能的融合，行泊一體技術(shù)能實(shí)現(xiàn)傳感器的深度復(fù)用和計(jì)算資源的共享，幫助主機(jī)廠降本增效，提升開(kāi)發(fā)效率，從而推進(jìn)點(diǎn)到點(diǎn)領(lǐng)航輔助駕駛的實(shí)現(xiàn)。
趨勢(shì)展望之二：「重感知，輕地圖」或?qū)⒅匦露x城市領(lǐng)航輔助
當(dāng)前高精地圖的發(fā)展拖慢了城市領(lǐng)航輔助的落地速度，企業(yè)紛紛轉(zhuǎn)向輕地圖方案，降低對(duì)高精地圖的依賴(lài)，以此加快城市NOA的落地。
在2022年的極狐阿爾法S HI版上市發(fā)布會(huì)上，華為副總裁、智能汽車(chē)解決方案BU CEO余承東表示，將逐步減少對(duì)高精地圖的依賴(lài)。
同樣改變技術(shù)策略的還有小鵬。今年1月，小鵬汽車(chē)董事長(zhǎng)兼首席執(zhí)行官何小鵬在小鵬汽車(chē)全員會(huì)上明確提出，2023年的X-NGP輔助駕駛將拋掉高精地圖。
正如前文所述，路線(xiàn)轉(zhuǎn)變的背后，地圖資質(zhì)收緊、城市領(lǐng)航輔助駕駛落地節(jié)奏加快以及高精地圖成本高、鮮度低是其主要原因。
目前，地圖采集車(chē)的成本較為高昂。采集約30萬(wàn)公里的全國(guó)高速公路，并達(dá)到季度更新尚可，但若是城市領(lǐng)航走向應(yīng)用落地，所需地圖信息的采集和更新需覆蓋約1000萬(wàn)公里并達(dá)到天級(jí)更新，這和高速領(lǐng)航的成本和工作量已不在同一個(gè)等級(jí)。
當(dāng)然，輕地圖并非代表不需要地圖。隨著單車(chē)系統(tǒng)感知能力的增強(qiáng)，高精地圖中的某些元素可以通過(guò)感知系統(tǒng)進(jìn)行獲取，但諸如車(chē)道拓?fù)潢P(guān)系等無(wú)法被感知的部分仍需要高精地圖來(lái)表達(dá)。
事實(shí)上，“輕地圖”更多意味著需要提升整個(gè)系統(tǒng)的能力，降低對(duì)地圖的依賴(lài)性。蓋世汽車(chē)研究院認(rèn)為，高精地圖作為傳感器的冗余，可以為感知和定位起到反向驗(yàn)證的重要作用。
趨勢(shì)展望之三：打造數(shù)據(jù)閉環(huán)，引入Transformer
從硬件驅(qū)動(dòng)到軟件驅(qū)動(dòng)時(shí)代，基于CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)被引入自動(dòng)駕駛領(lǐng)域，并在大規(guī)模應(yīng)用中驅(qū)動(dòng)著軟件算法走向成熟。
今天，硬件驅(qū)動(dòng)和軟件驅(qū)動(dòng)時(shí)代已接近尾聲，自動(dòng)駕駛的發(fā)展進(jìn)入數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的全新階段。在3.0數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)時(shí)代，自動(dòng)駕駛需要對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行高效率、低成本的處理，并將其轉(zhuǎn)化為有價(jià)值的數(shù)據(jù)。如何收集數(shù)據(jù)并應(yīng)對(duì)Corner Case長(zhǎng)尾場(chǎng)景的難題，成為這一階段的發(fā)展重點(diǎn)。
要化解長(zhǎng)尾場(chǎng)景的難題，就需要進(jìn)行大量的數(shù)據(jù)收集、標(biāo)注、訓(xùn)練和部署。此時(shí)，過(guò)去依靠CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練自動(dòng)駕駛的方式難免顯得有些低效。
在此背景下，“大模型+大數(shù)據(jù)”的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模式成為自動(dòng)駕駛技術(shù)進(jìn)化的關(guān)鍵。使用大數(shù)據(jù)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、提升自動(dòng)駕駛迭代速度，已經(jīng)成為行業(yè)內(nèi)的共識(shí)。
自2018年之后，在特斯拉的帶動(dòng)下，能夠提高訓(xùn)練效率的Transformer訓(xùn)練模型開(kāi)始流行。特斯拉量產(chǎn)車(chē)配備的“影子模式”能在行車(chē)過(guò)程中收集大量駕駛數(shù)據(jù)，并生成數(shù)據(jù)集用于訓(xùn)練算法模型，從而形成數(shù)據(jù)閉環(huán)，增強(qiáng)自動(dòng)駕駛能力。隨后，小鵬、 毫末也相繼推出自動(dòng)駕駛數(shù)據(jù)閉環(huán)體系。
具體而言，此類(lèi)數(shù)據(jù)閉環(huán)首先通過(guò)量產(chǎn)車(chē)收集用戶(hù)真實(shí)駕駛數(shù)據(jù)，并對(duì)其中的高價(jià)值數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)注，通過(guò)Transformer進(jìn)行算法模型的預(yù)訓(xùn)練。最后結(jié)合真實(shí)數(shù)據(jù)和仿真數(shù)據(jù)，逐漸實(shí)現(xiàn)對(duì)各類(lèi)Corner Case場(chǎng)景的擬合。
趨勢(shì)展望之四：超算中心將成為自動(dòng)駕駛?cè)腴T(mén)配置
隨著自動(dòng)駕駛車(chē)輛的增加，需要處理的數(shù)據(jù)呈倍數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，對(duì)算力的需求、功耗要求都大幅提升，算力正成為汽車(chē)行業(yè)的一項(xiàng)關(guān)鍵競(jìng)爭(zhēng)因素。目前來(lái)看，超算中心將是解決這一挑戰(zhàn)的有效路徑。毫末智行董事長(zhǎng)張凱直言：“超算中心會(huì)成為自動(dòng)駕駛企業(yè)的入門(mén)配置。”
如今已有越來(lái)越多車(chē)企意識(shí)到，高階自動(dòng)駕駛要想實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的快速迭代，除了需要里程的積累，更要掌握高效、低成本進(jìn)行數(shù)據(jù)處理的能力。因此，在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域具有長(zhǎng)期規(guī)劃造車(chē)新勢(shì)力、傳統(tǒng)品牌和技術(shù)供應(yīng)商都已開(kāi)始搭建自己的超算中心，以便掌握穩(wěn)定的算力資源，縮短開(kāi)發(fā)周期，加快自動(dòng)駕駛產(chǎn)品的上市。
特斯拉在2021年就發(fā)布了自研云端智算中心Dojo，主要用于自動(dòng)駕駛AI數(shù)據(jù)的訓(xùn)練和標(biāo)注，具有1.8EFLOPS的算力。
2022年8月，小鵬汽車(chē)與阿里云發(fā)布了小鵬汽車(chē)智算中心，名為“扶搖”，其算力可達(dá)600PFLOPS(每秒浮點(diǎn)運(yùn)算60億億次)，將小鵬汽車(chē)自動(dòng)駕駛核心模型的訓(xùn)練速度提升了近170倍。
除此之外，蔚來(lái)、毫末、華為、阿里云、大陸也紛紛公布了對(duì)于智算中心的布局。
當(dāng)然，作為云計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施，建設(shè)超算中心需要巨大的前期投入。據(jù)蓋世汽車(chē)研究院統(tǒng)計(jì)，28%的主機(jī)廠和傳統(tǒng)Tier1搭建人工智能計(jì)算中心的投資金額高達(dá)1-1.5億元。
不過(guò)，蓋世汽車(chē)研究院指出，雖然超算中心的前期搭建成本較高，但隨著自動(dòng)駕駛規(guī)模的擴(kuò)大，邊際成本將會(huì)有所收斂。相對(duì)而言，其他途徑在初始投資時(shí)門(mén)檻稍低，但到了后期邊際成本會(huì)逐漸發(fā)展到不可控的狀態(tài)。
趨勢(shì)展望之五：L2與L4由對(duì)立逐步走向融合互補(bǔ)
過(guò)去乘用車(chē)L2功能更多針對(duì)高速場(chǎng)景進(jìn)行設(shè)計(jì)(如ACC、LKA、ALC等)，而L4 Robotaxi則主要針對(duì)城市場(chǎng)景，兩者在感知硬件和軟件算法上存在很大差異。
隨著乘用車(chē)向城市領(lǐng)航功能過(guò)渡，兩者逐步由對(duì)立走向融合。
當(dāng)前已有部分企業(yè)選擇采用一步到位的硬件預(yù)埋方案，L2、L4并行發(fā)展。日前，小鵬汽車(chē)官方宣布，小鵬G9成功獲得廣州自動(dòng)駕駛道路測(cè)試牌照，具備中國(guó)道路范圍內(nèi)的自動(dòng)駕駛道路測(cè)試資格。獲得上述牌照的小鵬G9完全采用了在售量產(chǎn)車(chē)作為載體，僅在軟件層面進(jìn)行了升級(jí)，這意味著小鵬G9在自動(dòng)駕駛硬件上已達(dá)到L4的水平。
在軟件算法層面，不同于過(guò)去用單一軟件服務(wù)于單項(xiàng)功能的開(kāi)發(fā)方式，目前許多企業(yè)傾向基于同一套L4架構(gòu)，進(jìn)行全場(chǎng)景的軟件開(kāi)發(fā)。
殊途同歸，最后或?qū)⑿纬蛇@樣的數(shù)據(jù)閉環(huán)：底層的L4架構(gòu)融合L2乘用車(chē)的感知方案，加之大算力平臺(tái)的驅(qū)動(dòng)，L2乘用車(chē)大規(guī)模收集的數(shù)據(jù)將反哺于Robotaxi，使之進(jìn)行算法迭代，而不斷迭代的L4技術(shù)也將助力L2城市領(lǐng)航輔助駕駛的落地，最終形成技術(shù)共生的良性循環(huán)。
（蓋世汽車(chē)）
