智能駕駛在今年走進(jìn)了分岔路。

一方面，立足于 L2 的 OEM 和供應(yīng)商在今年實(shí)現(xiàn)了由高速走向城區(qū)的場(chǎng)景拓展，代表企業(yè)有小鵬和華為。一方面，高舉高打 L4 的 Robotaxi 企業(yè)遇了冷，大批企業(yè)遭外界唱衰、路測(cè)停滯甚至倒閉......

這波「寒氣」雖然還未讓國(guó)內(nèi) L4 公司窘迫不堪，但是轉(zhuǎn)型、尋求規(guī)?；慨a(chǎn)落地已經(jīng)成了燃眉之急。

而這一波轉(zhuǎn)型浪潮中，輕舟智航算是動(dòng)作最快的公司之一。

輕舟智航今年開(kāi)了兩場(chǎng)大型發(fā)布會(huì)，今年五月，輕舟發(fā)布「雙擎」戰(zhàn)略，即在持續(xù)投入研發(fā)布局 L4 級(jí) Robobus 的同時(shí)，向車企供應(yīng)穩(wěn)定成熟的且可自由配置的智能駕駛前裝量產(chǎn)方案。

說(shuō)白了，雙擎指的就是兩條腿走路，一邊堅(jiān)持 L4 的投入，一邊尋求 L2 級(jí)的前裝落地。

而在 11 月初，輕舟發(fā)布了自動(dòng)駕駛解決方案 Driven-by-QCraft 的中文名稱——輕舟乘風(fēng)。

一般 L4 以供應(yīng)商身份入局，公眾最關(guān)心的問(wèn)題主要有三點(diǎn)：

第一，硬件成本如何控制？畢竟大多數(shù) L4 公司幾乎是不計(jì)成本的為測(cè)試車堆疊硬件，光是覆蓋 360° 視野激光雷達(dá)的成本，量產(chǎn)車都是 hold 不住的。

關(guān)于激光雷達(dá)需要多提一句，大多數(shù) L4 公司所采用的激光雷達(dá)是機(jī)械激光雷達(dá)，不太需要在意車輛的造型。但是量產(chǎn)車則完全相反，想要上車，就必須用一個(gè)或多個(gè)固態(tài)/半固態(tài)雷達(dá)。

第二，算法層面的技術(shù)能力如何？畢竟上了量產(chǎn)車就得滿地跑了，雖然測(cè)試示范區(qū)域也屬于公開(kāi)道路環(huán)境，但區(qū)域一大擴(kuò)大，道路環(huán)境會(huì)更復(fù)雜，corner case 勢(shì)必會(huì)更多。

第三，前裝量產(chǎn)的前景如何？有個(gè)殘忍的現(xiàn)實(shí)是，雖然現(xiàn)階段每家車企都越來(lái)越注重智能駕駛的能力，但頭部車企大多都堅(jiān)持自研，而大型 OEM，例如比亞迪、廣汽、長(zhǎng)城等等，都已經(jīng)敲定了合作伙伴，甚至量產(chǎn)了相關(guān)功能。也就是說(shuō)，以目前的發(fā)展來(lái)看，智駕的「攤子」在變大，但是留給 L4 的優(yōu)質(zhì)客戶并不是那么多。

而站在 2022 年底這個(gè)時(shí)間，行業(yè)里除了 Momenta 與智己聯(lián)合交付了量產(chǎn)基礎(chǔ)輔助駕駛功能以外，還鮮有 L4 公司能夠在于 OEM 的合作中交付亮眼產(chǎn)品，甚至還有一些 L4 公司仍在堅(jiān)守 L4 自動(dòng)駕駛這條路線。

而輕舟智航算是第一批主動(dòng)轉(zhuǎn)型的自動(dòng)駕駛公司，我們剛好借這個(gè)機(jī)會(huì)看看輕舟的解題思路。

想量產(chǎn)？降本很重要

L4 轉(zhuǎn)型做 L2 功能量產(chǎn)，首先需要邁過(guò)的坎就是削減成本，畢竟一輛主銷中端車型，其售價(jià)也就在二十多萬(wàn)元，留給智駕軟硬件的成本空間并不多。

在今年 5 月的發(fā)布會(huì)上，輕舟公布了覆蓋了 L2—L4 場(chǎng)景的 DBQ V4 方案，該方案共有三個(gè)版本，分別是旗艦版、加強(qiáng)版與標(biāo)配版。

其中，旗艦版配備了 12 顆攝像頭、 5 顆半固態(tài)激光雷達(dá)（1 顆主激光雷達(dá)、4 顆補(bǔ)盲激光雷達(dá)）以及 6 顆毫米波雷達(dá)，這套方案的目標(biāo)是實(shí)現(xiàn) L4 級(jí)別的自動(dòng)駕駛。

而成本方面，據(jù)某頭部激光雷達(dá)供應(yīng)商稱，其新推出的半固態(tài)補(bǔ)盲雷達(dá)價(jià)格在幾千元級(jí)別，這樣來(lái)看，其總成本（所有硬件）很可能在小幾萬(wàn)元左右，這樣的價(jià)格對(duì)于中端車型來(lái)說(shuō)并不是很友好。

相比之下，硬件配置有所削減的 DBQ V4 標(biāo)配版更具性價(jià)比。

標(biāo)配版系統(tǒng)搭載了一顆激光雷達(dá)，其布局位置也是在車輛額頭位置。輕舟智航稱，標(biāo)配版系統(tǒng)總硬件成本在一萬(wàn)元以內(nèi)。而硬件則包含了激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)、攝像頭只能駕駛域控制器。

同時(shí)，輕舟智航稱要以 1 萬(wàn)元的硬件成本，實(shí)現(xiàn) 99% 的 L4 能力。

換句話說(shuō)，輕舟首先要將這些硬件成本壓縮到 1 萬(wàn)元以內(nèi)，其次還要依賴這套硬件實(shí)現(xiàn)城市級(jí) NOA。這不由讓我想到了特斯拉 FSD，憑借并不昂貴的攝像頭，實(shí)現(xiàn)城市區(qū)域的 FSD Beta。

而特斯拉以低成本落地 FSD Beta 的核心秘訣有兩個(gè)，一是全棧自研，這里自研不僅包括軟件，還包括 FSD 芯片等核心硬件。第二，軟件算法能力。

所以，壓低成本的輕舟，其軟件算法能力如何？

在今年的輕舟科技工坊上，輕舟軟件團(tuán)隊(duì)對(duì)外展示了一波核心技術(shù)。

超融合感知與時(shí)空聯(lián)合規(guī)劃

什么是「超融合」

輕舟智航稱：「萬(wàn)丈高樓感知起」，相信沒(méi)有人質(zhì)疑「感知能力」之于自動(dòng)駕駛的重要度。

而不同的傳感器，其感知方式和采集數(shù)據(jù)都是不同的，如何處理并利用好這些數(shù)據(jù)便成了關(guān)鍵，這其中最重要的就是算法模型。

我們都知道，采用多傳感器的系統(tǒng)方案，往往需要將不同的數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，行業(yè)主流的方式包括前融合與后融合，部分車企還會(huì)進(jìn)行中融合。

前融合指的是數(shù)據(jù)融合，即把各傳感器的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行融合處理，得到的是一個(gè)具有多維綜合信息的結(jié)果層目標(biāo)。

例如將攝像頭信息與激光雷達(dá)數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，得到的結(jié)果就既包含顏色、物體類別，又包含形狀、距離信息。如果再加上毫米波雷達(dá)，還能夠根據(jù)本車的速度得到相對(duì)距離與相對(duì)速度等信息。

后融合也叫目標(biāo)級(jí)融合，或者也說(shuō)結(jié)果融合。指的是每個(gè)傳感器首先生成感知結(jié)果，例如圖像、點(diǎn)云等等。

此時(shí)系統(tǒng)將這些數(shù)據(jù)帶入到現(xiàn)實(shí)坐標(biāo)系中進(jìn)行轉(zhuǎn)換，目標(biāo)數(shù)據(jù)處理完成后，再進(jìn)行融合。后融合是傳統(tǒng)智能駕駛常用的融合方法，缺點(diǎn)是低置信度信息會(huì)被過(guò)濾掉，造成原始數(shù)據(jù)的丟失。

中融合也叫特征級(jí)融合，即首先提取原始數(shù)據(jù)中的重要特征，進(jìn)行預(yù)處理。目的是將多層次的特征（例如顏色、形狀等等）進(jìn)行提取和處理，實(shí)現(xiàn)更高效、智能的圖像信息處理。

而輕舟智航采用的是時(shí)序穿插融合，官方稱之為「超融合」。輕舟智航的「超融合」包含了前、中、后融合，而且在時(shí)間順序上是穿插進(jìn)行的，通過(guò)不同傳感器的數(shù)據(jù)融合、或是結(jié)果融合，去更好地互補(bǔ)不同傳感器的優(yōu)勢(shì)。

輕舟智航感知負(fù)責(zé)人張雨稱：超融合感知技術(shù)，可讓感知模型在不同階段、利用不同傳感器信息相互補(bǔ)充，得到更優(yōu)融合結(jié)果，避免各類誤檢和漏檢，精度高且魯棒性強(qiáng)。

另外，基于超融合方案，輕舟智航還打造了一套大模型 OminiNet。

值得注意的是，OminiNet 是一個(gè)可將視覺(jué)圖像、激光雷達(dá)點(diǎn)云等信息通過(guò)前融合和 BEV 空間特征融合，同時(shí)在圖像空間和 BEV 空間中輸出不同感知任務(wù)結(jié)果的大模型。

輕舟智航感知負(fù)責(zé)人張雨也解釋了 OminiNet 和小鵬 XNet 的最大區(qū)別，雖然二者都是是二者都是一模型、多任務(wù)的模型。但是在他看來(lái)，還是有以下幾點(diǎn)區(qū)別：

第一個(gè)是感知，輕舟的 OmniNet 相較于 XNet 會(huì)增加多傳感器融合。比如說(shuō) XNet 的輸入其實(shí)只有圖像，根據(jù)官方 PPT上來(lái)看是多相機(jī)、多幀的一個(gè)輸入模型，而輕舟除了多相機(jī)、多幀的相機(jī)輸入之外，還會(huì)有激光雷達(dá)和毫米毫米波雷達(dá)。

第二點(diǎn)是相較于 XNet 的輸出，輕舟的輸出會(huì)更多樣，它會(huì)更擔(dān)負(fù)起來(lái)感知的多任務(wù)輸出的角色。舉幾個(gè)例子，第一是小鵬會(huì)輸出感知的動(dòng)態(tài)目標(biāo)和靜態(tài)目標(biāo)，動(dòng)態(tài)目標(biāo)包括了位置、姿態(tài)、尺寸、速度、預(yù)測(cè)、靜態(tài)目標(biāo)，就包括了車道線、停止線等等。

對(duì)于輕舟，除了這些之外，OminiNet 還會(huì)輸出類似于像特斯拉的 Occupancy Network 一樣的通用障礙物占據(jù)柵格，以及一些其他的下游的輸出。

同時(shí)，輕舟也宣稱 OminiNet 可在提升感知精度的同時(shí)，節(jié)省 2/3 的算力資源，所以可以部署在量產(chǎn)計(jì)算平臺(tái)上。

時(shí)空聯(lián)合規(guī)劃算法

感知是基礎(chǔ)，而 PNC（規(guī)劃和控制）則影響著體驗(yàn)。

輕舟認(rèn)為，PNC 是城市 NOA 的超級(jí)大腦，輕舟的規(guī)劃和控制包括了車端核心模塊和支持模塊。

其中核心模塊包含了導(dǎo)航、預(yù)測(cè)、決策規(guī)劃和控制。車端模塊則包含了 HMI、定位服務(wù)、日志、環(huán)境感知和系統(tǒng)輸入。

在 PNC 方面，輕舟并沒(méi)有采用業(yè)內(nèi)常用的時(shí)空分離算法，轉(zhuǎn)而采用時(shí)空聯(lián)合規(guī)劃算法。

簡(jiǎn)單地說(shuō)，傳統(tǒng)的「時(shí)空分離規(guī)劃」只考慮了路徑規(guī)劃和速度規(guī)劃，分別對(duì)應(yīng)橫向控制和縱向控制。而「時(shí)空聯(lián)合規(guī)劃算法」則同時(shí)考慮空間和時(shí)間來(lái)規(guī)劃軌跡，在路徑基礎(chǔ)上再求解速度從而形成軌跡，能夠能直接在x-y-t（即平面和時(shí)間）三個(gè)維度的空間中直接求解最優(yōu)軌跡。

搶灘登陸

在前文中我們提到，一套智駕系統(tǒng)的成功與否，還與市場(chǎng)影響力高度相關(guān)。

舉個(gè)例子，近兩年，Mobileye 在國(guó)內(nèi)的風(fēng)頭完全被英偉達(dá)、甚至國(guó)內(nèi)供應(yīng)商地平線壓制。主要原因是其「黑盒」方案滿足不了國(guó)內(nèi)新勢(shì)力的需求，且 Mobileye 一向都不是以芯片算力見(jiàn)長(zhǎng)。

但沒(méi)有人會(huì)否定這家公司的行業(yè)影響力，這不僅僅是因?yàn)樗男酒鲐浟恳堰_(dá)到 1 億片，更是因?yàn)楫?dāng)有車企對(duì) L2 基礎(chǔ)輔助駕駛功能有需求時(shí)，Mobileye 還是有能力提供一套成熟穩(wěn)定的解決方案。

而對(duì)于輕舟智航這類公司來(lái)說(shuō)，與客戶聯(lián)合落地功能，且打出口碑，是非常重要的事情。

在輕舟看來(lái)，現(xiàn)在正是入場(chǎng)的好時(shí)機(jī)。

《2022 中國(guó)自動(dòng)駕駛初創(chuàng)企業(yè)投融資系列報(bào)告》指出，隨著技術(shù)的成熟和成本的下降，ADAS 功能逐漸由高端車型向中低端車型滲透。

而隨著輔助駕駛的功能逐步量產(chǎn)，更多功能與系統(tǒng)將會(huì)成為標(biāo)配，最終滲透到中低端車型。

根據(jù)艾瑞咨詢《汽車產(chǎn)業(yè)變革浪潮——中國(guó)智能駕駛行業(yè)研究報(bào)告》預(yù)測(cè)，到 2025 年乘用車輔助駕駛滲透率將達(dá)到 65%，L2 級(jí)和更高級(jí)輔助駕駛進(jìn)入普及期。

而通過(guò)降低成本，將 NOA 等功能滲透到細(xì)分市場(chǎng)，正是輕舟去搶占市場(chǎng)的重要途徑。

而發(fā)布了雙擎戰(zhàn)略與「乘風(fēng)」的輕舟智航，其身份也不再僅僅是一家布局 Robobus 的 L4 自動(dòng)駕駛公司，更是一家智能駕駛通用解決方案供應(yīng)商。