第一性原理指的是：回歸事物最基本的條件，將其拆分成各要素進行解構分析，從而找到實現目標最優路徑的方法。也就是說，撕開事物一層層復雜的表象，從本質出發而不是從陳舊的或者來自于他人的經驗去思考，才能找到最簡潔的答案。
12月13-15日，2023（第七屆(jie)）高工智能汽(qi)車(che)年(nian)會(hui)暨高工金球獎評選頒(ban)獎典(dian)禮舉行。本次會(hui)議主題為“尋(xun)找拐點”，所謂“拐點”，在數學上指(zhi)改變曲線(xian)向(xiang)上或向(xiang)下方向(xiang)的點，而(er)對于(yu)一個行業來(lai)說，“拐點”意味著舊的歷史即(ji)將終(zhong)結，新的趨(qu)勢正在顯(xian)現。智能汽(qi)車(che)的未來(lai)將去往前方？關鍵在于(yu)車(che)上的“駕(jia)駛者”如何把握方向(xiang)。
在本次年會中，元(yuan)橡(xiang)科技(ji)CTO任杰和橡(xiang)隆科技(ji)（元(yuan)橡(xiang)科技(ji)子公司）總經理(li)李文鋒分別在“智駕(jia)感知，百花(hua)齊放(fang)”和“智能底盤，從執行(xing)到域(yu)控”專場進行(xing)了分享。立足智能汽(qi)車的(de)“眼”和“腦”，元(yuan)橡(xiang)可(ke)以(yi)為行(xing)業提供什(shen)么樣(yang)的(de)產(chan)品(pin)和服務(wu)？高精度雙目(mu)視覺3D點云如(ru)何推動高階智駕(jia)規模(mo)化量產(chan)落地？以(yi)下根據演講分享內(nei)容整理(li)。
智(zhi)駕安全正在用(yong)戶心智(zhi)中占領(ling)高位，政策法(fa)規(gui)為行業未(wei)來(lai)劃定上層綱要
智能(neng)駕駛已經經歷了一(yi)段較長時間的發展(zhan)，從剛開始的概念與技術萌芽，到如今大算力、大數據平(ping)臺涌現，感知(zhi)、預測、決策、規控等領域(yu)百花齊放，車已經做的越來越像一(yi)個機(ji)器人，智能(neng)化程(cheng)度大大提高。
前段時間業(ye)內(nei)很(hen)大的(de)(de)(de)(de)一(yi)個(ge)熱點(dian)是“AEB之爭(zheng)”，爭(zheng)議(yi)漩渦(wo)中心的(de)(de)(de)(de)“AEB”是指自動緊(jin)急(ji)剎車（Autonomous Emergency Breaking），它并(bing)不是一(yi)個(ge)新鮮的(de)(de)(de)(de)概(gai)念，起源最早可以(yi)追溯到20世(shi)紀(ji)50年(nian)代(dai)。那為什么會在(zai)這(zhe)樣一(yi)個(ge)時間點(dian)引發(fa)廣(guang)泛的(de)(de)(de)(de)討論和關(guan)注，我們認為這(zhe)與(yu)(yu)行業(ye)的(de)(de)(de)(de)發(fa)展與(yu)(yu)消(xiao)費者認知的(de)(de)(de)(de)轉變息(xi)息(xi)相關(guan)，因為AEB等智駕技術已經更普遍(bian)地進(jin)入我們的(de)(de)(de)(de)生活，消(xiao)費者也更愿意為提升(sheng)駕乘(cheng)安全與(yu)(yu)體驗的(de)(de)(de)(de)產品(pin)與(yu)(yu)服(fu)務買(mai)單。
與此同時(shi)，相(xiang)關法規不斷落地，評價(jia)標準也(ye)日漸完(wan)善。近期，中(zhong)(zhong)國汽車(che)(che)(che)技(ji)術(shu)研究中(zhong)(zhong)心發(fa)(fa)布了(le)中(zhong)(zhong)國新車(che)(che)(che)評價(jia)規程（C-NCAP）2024版(ban)(ban)征求意見稿(gao)，意見稿(gao)在(zai)2021版(ban)(ban)的基礎上，對(dui)乘員保護版(ban)(ban)塊(kuai)(kuai)、VRU保護版(ban)(ban)塊(kuai)(kuai)、主動安(an)全(quan)版(ban)(ban)塊(kuai)(kuai)都進行了(le)優(you)化(hua)(hua)完(wan)善，其中(zhong)(zhong)主動安(an)全(quan)版(ban)(ban)塊(kuai)(kuai)增(zeng)添了(le)有(you)關AEB誤觸(chu)發(fa)(fa)項(xiang)目。我們除了(le)關注(zhu)(zhu)車(che)(che)(che)輛在(zai)哪些場(chang)(chang)景能剎停(ting)之外(wai)，也(ye)必須(xu)關注(zhu)(zhu)它們在(zai)哪些場(chang)(chang)景下不應誤剎車(che)(che)(che)，更低(di)的泛化(hua)(hua)場(chang)(chang)景AEB誤觸(chu)發(fa)(fa)率(lv)是評價(jia)AEB剎停(ting)指標的重要前提。
而(er)就在11月，工業和(he)信息化部(bu)、公安部(bu)、住房和(he)城鄉(xiang)建(jian)設部(bu)、交通運輸部(bu)等四部(bu)門聯合印(yin)發通知(zhi)，部(bu)署(shu)開展智能網聯汽車準入和(he)上路(lu)通行試點工作(zuo)，對(dui)未來L3、L4汽車上路(lu)所涉及到的責任做出界定，從政(zheng)策角度(du)制定上層綱(gang)要，為自動駕駛的下一步鋪平道路(lu)。
可以預(yu)見，在市(shi)場需求和政策引導下，人類駕駛員的手腳(jiao)將逐步可以從駕駛活動(dong)中脫(tuo)離。
從簡單封閉走向復雜開(kai)放場景，智能駕駛(shi)需要破解感知難題(ti)
業(ye)內預(yu)測，到(dao)2024、2025年智(zhi)能(neng)(neng)駕(jia)駛(shi)滲透率將(jiang)有一(yi)個很大的增長。智(zhi)能(neng)(neng)駕(jia)駛(shi)功能(neng)(neng)場(chang)(chang)景會從(cong)(cong)簡單封閉走向(xiang)復(fu)雜開放。那么，應對真(zhen)(zhen)實(shi)環境中高(gao)(gao)頻出現的諸(zhu)多(duo)復(fu)雜場(chang)(chang)景，就要求(qiu)感知系統更(geng)精(jing)準(zhun)、更(geng)全面，既要關注(zhu)誤(wu)報(bao)，也要關注(zhu)漏檢，要從(cong)(cong)部分類型(xing)目標(biao)(biao)/場(chang)(chang)景的檢測延伸到(dao)全類型(xing)目標(biao)(biao)/場(chang)(chang)景的理(li)解(jie)。車(che)輛不斷(duan)“修煉(lian)升級”，從(cong)(cong)原有的減負作用進(jin)化為能(neng)(neng)夠幫助人(ren)類駕(jia)駛(shi)員提(ti)前預(yu)防(fang)和提(ti)高(gao)(gao)通行效率，車(che)企也需從(cong)(cong)之前的“軍備競賽(sai)”切換(huan)到(dao)“降本(ben)增效”，從(cong)(cong)而(er)真(zhen)(zhen)正(zheng)積蓄好規模化落地的能(neng)(neng)力。
從用(yong)戶(hu)的(de)(de)(de)角度來(lai)說，獲得的(de)(de)(de)智(zhi)駕性能體(ti)驗(yan)(yan)應該是(shi)跟用(yong)車成本成正比的(de)(de)(de)，但現實情況往往是(shi)，多付出(chu)的(de)(de)(de)成本無法帶來(lai)相(xiang)應的(de)(de)(de)體(ti)驗(yan)(yan)提升，智(zhi)駕功能在很多場景下(xia)受限。怎樣給用(yong)戶(hu)體(ti)驗(yan)(yan)帶來(lai)超預期(qi)的(de)(de)(de)改(gai)善，這是(shi)車企以及供應商共同面對的(de)(de)(de)挑戰。我們需要(yao)更合理的(de)(de)(de)硬件、算(suan)(suan)力、算(suan)(suan)法、部署，需要(yao)有更強(qiang)的(de)(de)(de)工程化(hua)能力，將各個方(fang)面打(da)通來(lai)做好平衡與(yu)優(you)化(hua)，讓自動駕駛既面向(xiang)宏大的(de)(de)(de)未來(lai)，也能在當下(xia)落地，帶來(lai)實際的(de)(de)(de)消費體(ti)驗(yan)(yan)提升。
在解答這道行業(ye)綜合大題時(shi)，最基礎的(de)一(yi)個步驟一(yi)定(ding)是先做好(hao)感(gan)知。如上(shang)所述，智駕的(de)場景逐漸(jian)走向復(fu)雜開放，那具體(ti)來(lai)看(kan)，智能汽車要建(jian)立什(shen)么樣的(de)感(gan)知能力？
（圖片來自網絡）
現實駕(jia)駛場景的特點就是(shi)：永遠有(you)各種(zhong)出乎(hu)意(yi)料的情(qing)況。無論是(shi)特色的道路場景還是(shi)非(fei)常(chang)規的交通參與者，如果感知系(xi)統無法識別，那就會對決策和控制(zhi)造成影響。
（圖片來自網(wang)絡）
如上圖所(suo)示(shi)，如果我們把這(zhe)兩張圖直接(jie)丟(diu)給現有的一些AI系統，它很可能無法分辨這(zhe)到底是矗立在(zai)地面(mian)上的物(wu)體還(huan)是平面(mian)的藝術作(zuo)品。
在交通新聞中，因為感知(zhi)缺陷(xian)而發(fa)生的(de)一些觸目驚心的(de)事(shi)故(gu)包括：“鬼探頭”事(shi)故(gu)、極限加塞(sai)事(shi)故(gu)以(yi)及自動駕(jia)駛撞上側翻車輛事(shi)故(gu)等。
另(ling)一(yi)方(fang)面，我們也(ye)會(hui)在(zai)(zai)媒(mei)體(ti)評測的(de)一(yi)些視(shi)頻中(zhong)發現，在(zai)(zai)城區(qu)智駕體(ti)驗(yan)中(zhong)，車輛已(yi)經能夠識別到(dao)前方(fang)的(de)目標和(he)車道線而可以自己去(qu)開了(le)，但是(shi)對地面的(de)坑洼情況卻感知不到(dao)，也(ye)就是(shi)說(shuo)缺少了(le)整(zheng)車坐標系(xi)中(zhong)Z軸方(fang)向(xiang)的(de)感知和(he)控制。
面對這(zhe)些問(wen)題和挑戰(zhan)，我們需要解決：
?3D感知的準(zhun)確(que)和完備(bei)性
?地圖更新的鮮度和準確性
?預測決(jue)策(ce)的(de)合理(li)性和執行閉環(huan)響(xiang)應延遲
?端(duan)到(dao)端(duan)神經網絡的(de)黑盒問題/可(ke)解釋性(xing)
?動態博弈的道德倫(lun)理和責任歸屬
所(suo)以(yi)說(shuo)，在城市NOA的(de)復雜(za)場景下，我們始終堅(jian)信(xin)并極力推(tui)薦的(de)感知方案(an)就是(shi)立體(ti)視覺。
元橡智駕品牌-MetoAuto Pilot
元(yuan)橡科技(ji)基于車(che)(che)載雙(shuang)目領域多年的(de)研發(fa)和量產(chan)經驗，打(da)造(zao)MetoAuto Pilot 智(zhi)(zhi)駕方(fang)案。方(fang)案以雙(shuang)目為核心配(pei)置，Plus/Pro/Max版(ban)本可(ke)搭配(pei)不同(tong)(tong)傳感器，通過(guo)靈活部(bu)署滿足不同(tong)(tong)客戶需(xu)求，面(mian)向汽(qi)車(che)(che)行業(ye)行泊一(yi)(yi)體進(jin)階(jie)趨勢，提(ti)高感知與智(zhi)(zhi)駕的(de)“眼腦協同(tong)(tong)”能力，實(shi)現主動(dong)安全(quan)、舒(shu)適(shi)輔助和效(xiao)率智(zhi)(zhi)能，并(bing)提(ti)供一(yi)(yi)般障(zhang)礙物GOD檢測與應對(dui)、限高/限寬預警、車(che)(che)輛近距(ju)離(li)Cut-in應對(dui)、魔毯底盤、主動(dong)避障(zhang)、P2P通行泊車(che)(che)等雙(shuang)目視覺特色功能。
MetoAuto Pilot
雙(shuang)目高精稠密3D點云(yun)，XYZ三向融(rong)合體驗提升
雙(shuang)目(mu)立(li)體(ti)視(shi)覺是(shi)(shi)一(yi)項非(fei)常簡(jian)潔的(de)(de)原理，即通(tong)過三角測(ce)量(liang)來(lai)測(ce)距，但是(shi)(shi)它的(de)(de)難點在(zai)于(yu)怎樣獲得非(fei)常高(gao)精度的(de)(de)視(shi)差。車輛快速(su)行(xing)駛過程中(zhong)，要(yao)去推斷(duan)百米開外(wai)的(de)(de)一(yi)個(ge)目(mu)標(biao)的(de)(de)距離(li)，那就要(yao)得到亞像素級別的(de)(de)視(shi)差。元橡一(yi)直(zhi)堅(jian)持在(zai)走立(li)體(ti)視(shi)覺路(lu)線，也已經把立(li)體(ti)視(shi)覺精度做(zuo)到了一(yi)個(ge)非(fei)常好的(de)(de)水準。元橡車載雙(shuang)目(mu)相機(ji)在(zai)100米距離(li)處(chu)測(ce)量(liang)精度高(gao)于(yu)95%，在(zai)150米距離(li)處(chu)測(ce)量(liang)誤差小于(yu)7%，這(zhe)個(ge)數字可能相比于(yu)激光雷達是(shi)(shi)偏(pian)大(da)的(de)(de)，但是(shi)(shi)從性價比和整體(ti)執行(xing)層面來(lai)說是(shi)(shi)合適的(de)(de)。
有了高(gao)精稠密的3D點(dian)云信息，我們就可以在此(ci)基礎上(shang)去做應用開發，比如：
增強型(xing)LCC——單前(qian)視相機的極限Cut-in場景，雙目方案(an)能在車身完整出現前(qian)就可以更早(zao)檢(jian)測出加(jia)塞(sai)車輛，能精準判(pan)斷對方車輛姿態(tai)、距離從而更好判(pan)斷對方意圖，使LCC控制更安全、更舒適。
增(zeng)強型主動安全——暗(an)夜逆光兒童“鬼探頭(tou)”等場景下，立(li)體(ti)視覺(jue)可以在目標僅(jin)露出一點(dian)點(dian)，汽車(che)“大腦”還無(wu)法(fa)腦補(bu)識(shi)別的時候，幫(bang)助快速感(gan)知(zhi)和(he)響應；側(ce)翻異形車(che)識(shi)別場景下，立(li)體(ti)視覺(jue)也有非常好的輪廓捕(bu)獲能力。
之前，Tesla推出(chu)Occupancy的(de)(de)技(ji)術路線(xian)引起了很大關(guan)注，其實(shi)(shi)它達到(dao)的(de)(de)效果就是類似的(de)(de)，從(cong)立體視覺(jue)來講，我(wo)們很早就能看到(dao)這樣的(de)(de)點云(yun)信息，精(jing)度可(ke)達厘米(mi)級乃至毫米(mi)級，實(shi)(shi)現極佳的(de)(de)空間分辨能力。
概括地說(shuo)，我們就(jiu)是把(ba)立體(ti)視(shi)覺和(he)AI像人的大腦和(he)眼睛(jing)一樣結合(he)，安裝到車上，去輔助整個駕駛過程。
在我們進行的(de)MetoAuto Pilot – Plus(Stereo-based) L2+實(shi)車(che)測試中(zhong)（算力平臺小于3TOPS @ INT8），測試車(che)可以在城區的(de)不(bu)同(tong)道路、白天夜晚的(de)不(bu)同(tong)交通場景下，做出很好的(de)反應。
在高速(su)NOA上下匝(za)道場景以(yi)及(ji)城區NOA的(de)鄉村路等場景中，不(bu)依賴高精地圖(tu)和激光雷(lei)達，立體(ti)視(shi)覺也(ye)可以(yi)通過精準4D重建(jian)幫助(zhu)車(che)輛理解環境信息(xi)，即使沒有車(che)道線和規則化道路，也(ye)能讓(rang)車(che)看(kan)得更清，開的(de)更好。
而(er)這(zhe)兩(liang)年元橡一直(zhi)在做的(de)魔毯(tan)項(xiang)目，就是在XYZ三向融合(he)方面(mian)提升智駕水平和駕乘(cheng)體驗。通(tong)過復用雙目模組，獲(huo)取高(gao)精度3D點云，準確提取車輛前方40m道路(lu)類(lei)型(xing)(xing)和15m高(gao)程目標，將路(lu)面(mian)類(lei)型(xing)(xing)、高(gao)程目標高(gao)度/波長/縱向距離發(fa)送給(gei)主(zhu)動懸架系(xi)統，實(shi)時調節CDC阻尼和懸架高(gao)度，抵消車輛的(de)垂向沖擊。目前，搭載元橡魔毯(tan)產(chan)(chan)品(pin)的(de)部(bu)分量產(chan)(chan)車型(xing)(xing)已經上市，在激烈的(de)乘(cheng)用車市場競(jing)爭中，能(neng)(neng)夠(gou)高(gao)性價比(bi)地增(zeng)(zeng)強車輛性能(neng)(neng)、顯著提升用戶(hu)體驗的(de)產(chan)(chan)品(pin)，才能(neng)(neng)為贏得競(jing)爭終局增(zeng)(zeng)加籌碼。
從底層芯片到全棧方案，向(xiang)更廣闊的(de)未來(lai)不斷探索(suo)
元橡科技成立以(yi)來，很重要(yao)的一個里程碑就是(shi)(shi)自研(yan)Meto Simor芯片(pian)，它是(shi)(shi)國內首顆雙目車(che)(che)規級芯片(pian)，能(neng)夠使(shi)產品實現高性能(neng)、低功耗(hao)、低延遲。車(che)(che)載行業之外，機(ji)(ji)器人(ren)也是(shi)(shi)我們觸達更(geng)廣(guang)泛的用戶(hu)群體的一個重要(yao)探索方向(xiang)。未來，汽(qi)車(che)(che)和機(ji)(ji)器人(ren)一定會越來越像，越來越通用，所以(yi)我們其實也是(shi)(shi)用一套技術方案(an)同時(shi)去支(zhi)撐兩(liang)大業務市場，可(ke)以(yi)起到四兩(liang)撥(bo)千斤的效果。元橡依(yi)靠底層(ceng)芯片(pian)技術，打造(zao)高性能(neng)模組(zu)/相機(ji)(ji)以(yi)及AI+D智能(neng)軟(ruan)件(jian)架(jia)構，提供算法(fa)+芯片(pian)+模組(zu)+相機(ji)(ji)系(xi)統+軟(ruan)件(jian)的全棧解決(jue)方案(an)。
自(zi)動駕駛(shi)的(de)(de)進程日益加深，人類駕駛(shi)員的(de)(de)作用正(zheng)在從汽(qi)車的(de)(de)“控制(zhi)者”逐漸向(xiang)智(zhi)駕系統的(de)(de)“托底者”轉換，機器人也(ye)正(zheng)以更智(zhi)慧(hui)靈巧的(de)(de)形態走進我(wo)們的(de)(de)生活。在行業面臨“拐(guai)點”的(de)(de)關鍵(jian)時刻，我(wo)們既(ji)要(yao)有看(kan)向(xiang)未來的(de)(de)理想主義，也(ye)要(yao)有毫厘(li)必爭的(de)(de)實(shi)用主義，朝乾夕惕，深耕不息，當所有人的(de)(de)目(mu)光(guang)看(kan)向(xiang)同一個方向(xiang)，高階智(zhi)駕的(de)(de)規模化量產落(luo)地終將到來，人與智(zhi)能共融共生的(de)(de)圖景也(ye)終將呈現。
