智能制造網(wǎng)APP
智能制造網(wǎng)手機(jī)站
智能制造網(wǎng)小程序
智能制造網(wǎng)官微
智能制造網(wǎng)服務(wù)號(hào)
智能控制
機(jī)器人
儀器儀表
物聯(lián)網(wǎng)
3D打印
工業(yè)軟件
回放
回放
elbe 0.700十字萬(wàn)向軸用于機(jī)器的驅(qū)動(dòng)技術(shù)
萬(wàn)向軸,用于機(jī)器和車(chē)輛的驅(qū)動(dòng)技術(shù),快換聯(lián)軸器,鋼,不銹鋼,0.716.100品牌
Elbe
在智駕科技MAXIEYE創(chuàng)始人周圣硯看來(lái)，自動(dòng)駕駛行業(yè)的第一增長(zhǎng)曲線主要基于企業(yè)的算法、技術(shù)和經(jīng)驗(yàn)，在L2向L3突破的階段，企業(yè)需要在原本的算法基礎(chǔ)上，以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方式進(jìn)入第二個(gè)增長(zhǎng)曲線。
2022年上半年，ADAS新車(chē)上險(xiǎn)量達(dá)416.4萬(wàn)輛，滲透率超過(guò)45%。從技術(shù)研發(fā)走向量產(chǎn)階段，智能駕駛系統(tǒng)拿到了駕照，成為了可以上路的新手司機(jī)，基于數(shù)據(jù)閉環(huán)進(jìn)行場(chǎng)景拓展，則是智能駕駛系統(tǒng)從新手向“老司機(jī)”轉(zhuǎn)變的必經(jīng)之路。
冗余vs臃腫：“堆料”能實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛嗎？
2019年，華為宣布進(jìn)軍汽車(chē)領(lǐng)域之后，蘋(píng)果、小米相繼加快在智能汽車(chē)領(lǐng)域的布局，手機(jī)廠商跨界“造車(chē)”，印證了智能汽車(chē)和智能手機(jī)技術(shù)發(fā)展邏輯的相似性。2021年，安信證券就指出，智能手機(jī)與智能汽車(chē)作為移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)浪潮下劃時(shí)代的產(chǎn)物，皆遵循著“交互的變革—架構(gòu)的升級(jí)—生態(tài)的演化”這一發(fā)展路徑。
在手機(jī)行業(yè)大為火熱的性能參數(shù)指標(biāo)對(duì)比，也自然而然落在了智能汽車(chē)上，智能座艙和智能駕駛成為汽車(chē)玩家們“堆料”以彰顯系統(tǒng)性能的重點(diǎn)區(qū)域。
知名車(chē)企的頂配車(chē)型往往具備上千TOPS的算力預(yù)埋；高清攝像頭、毫米波雷達(dá)、超聲波雷達(dá)、激光雷達(dá)等傳感器全套配置，然而，根據(jù)法規(guī)落地進(jìn)度，中國(guó)預(yù)計(jì)2025年實(shí)現(xiàn)乘用車(chē)在高速公路、交通擁堵等場(chǎng)景下的L3級(jí)自動(dòng)駕駛，在代客泊車(chē)等場(chǎng)景實(shí)現(xiàn)L4級(jí)自動(dòng)駕駛。
在法規(guī)尚未落地前，部署上車(chē)的頂配級(jí)部件主要起到“硬件預(yù)埋”的作用，并不能真正落實(shí)到終端用戶(hù)感受上，此外，專(zhuān)家指出，不合理的傳感器組合也會(huì)帶來(lái)信號(hào)傳輸之間的相互干擾，在功耗散熱上的隱患也需要考慮在內(nèi)。
“我們好像走向了自動(dòng)駕駛的誤區(qū)，大家就好像在進(jìn)行軍備競(jìng)賽一樣，不斷地堆砌硬件，這實(shí)際上反映了現(xiàn)實(shí)的自動(dòng)駕駛系統(tǒng)和理想中自動(dòng)駕駛系統(tǒng)之間的差距。”
周圣硯表示，不管是企業(yè)還是消費(fèi)者，都希望自動(dòng)駕駛系統(tǒng)擁有“老司機(jī)”式的應(yīng)變能力和可靠性，要實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的升維，不能僅僅依賴(lài)技術(shù)的突破，還需要持續(xù)的數(shù)據(jù)累積和閉環(huán)。
自動(dòng)駕駛的升維邏輯如何定義？
要理解自動(dòng)駕駛升維的邏輯，不妨類(lèi)比人類(lèi)認(rèn)識(shí)和理解世界的邏輯。
人類(lèi)會(huì)通過(guò)視覺(jué)、聽(tīng)覺(jué)、嗅覺(jué)、味覺(jué)、觸覺(jué)去摸索和探察周?chē)澜?，?huì)利用邏輯思維進(jìn)行分析和總結(jié)，進(jìn)而創(chuàng)造了力學(xué)、聲學(xué)、電學(xué)等不同的學(xué)科，抽象出事物運(yùn)行的基本規(guī)律，利用規(guī)律進(jìn)一步測(cè)量和試圖理解整個(gè)世界。
自動(dòng)駕駛系統(tǒng)則是通過(guò)傳感器類(lèi)比人類(lèi)的五感，采用攝像頭、激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)、超聲波雷達(dá)、IMU慣性導(dǎo)航單元等探測(cè)汽車(chē)及汽車(chē)周?chē)挛锏臓顟B(tài)，結(jié)合衛(wèi)星地圖，利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和算法進(jìn)行分析，利用拓?fù)浣?gòu)模型，經(jīng)由執(zhí)行器和控制系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛的全套操作。
本質(zhì)上，人類(lèi)和機(jī)器理解世界的邏輯是一樣的，要想讓汽車(chē)智能系統(tǒng)很好地理解世界，就需要為其提供足夠的數(shù)據(jù)養(yǎng)料以構(gòu)建更精準(zhǔn)的模型，這也正是自動(dòng)駕駛系統(tǒng)升維的邏輯所在：數(shù)據(jù)迭代閉環(huán)、算法及技術(shù)突破。
MAXIEYE如何在量產(chǎn)中部署數(shù)據(jù)閉環(huán)？
從自動(dòng)駕駛的視角出發(fā)，積累數(shù)據(jù)幾乎等同于不斷拓寬系統(tǒng)的運(yùn)行場(chǎng)景邊界，除了一般場(chǎng)景(common case)的數(shù)據(jù)，邊界的數(shù)據(jù)(corner case)更為關(guān)鍵，從而實(shí)現(xiàn)在算法不變的情況下，讓自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的設(shè)計(jì)運(yùn)行范圍能夠向暴雨、雨霧、以及其他極端場(chǎng)景拓展。
如何獲得邊界案例？周圣硯認(rèn)為，在量產(chǎn)產(chǎn)品中部署數(shù)據(jù)閉環(huán)不失為一種有效方法，設(shè)計(jì)好的數(shù)據(jù)收集機(jī)制，比如在人類(lèi)駕駛的情況下，后臺(tái)運(yùn)行的影子系統(tǒng)可以分析人類(lèi)的駕駛決策與行為，基于回傳數(shù)據(jù)，企業(yè)就可以為這些場(chǎng)景積累相應(yīng)的技術(shù)算法，在明確系統(tǒng)邊界的情況下，商業(yè)使用和數(shù)據(jù)增量并行，確保系統(tǒng)持續(xù)迭代。
基于自研智能駕駛系統(tǒng)MAXIPILOT®+傳感器+T-BOX組合解決方案，MAXIEYE已經(jīng)走在構(gòu)建量產(chǎn)車(chē)輛數(shù)據(jù)閉環(huán)系統(tǒng)的前列。
其中，MAXIEYE在車(chē)端部署了33種觸發(fā)機(jī)制，典型有功能觸發(fā)、駕駛員異常行為觸發(fā)、系統(tǒng)觸發(fā)、感知觸發(fā)等。以功能觸發(fā)為例，這一機(jī)制會(huì)將AEB等功能啟動(dòng)前后5-10秒的場(chǎng)景視頻經(jīng)由MAXIPILOT®進(jìn)行壓縮，回傳至服務(wù)器并進(jìn)行復(fù)盤(pán)分析。
感知觸發(fā)主要是針對(duì)傳感器融合精度，將不同傳感器之間測(cè)量目標(biāo)的速度誤差數(shù)據(jù)進(jìn)行觸發(fā)。周圣硯介紹，“MAXIEYE的團(tuán)隊(duì)會(huì)把視覺(jué)檢測(cè)的目標(biāo)速度與毫米波雷達(dá)進(jìn)行比對(duì)，并將有價(jià)值的視頻流回傳回來(lái)，進(jìn)行視覺(jué)與毫米波雷達(dá)的精度對(duì)標(biāo)。”
值得一提的是，MAXIEYE構(gòu)建的數(shù)據(jù)閉環(huán)工具在回傳之前就會(huì)在車(chē)端完成脫敏處理，針對(duì)例如人臉、車(chē)牌等隱私信息在車(chē)端進(jìn)行清洗。
除了車(chē)端觸發(fā)機(jī)制的部署，MAXIEYE還會(huì)服務(wù)主機(jī)廠搭建云端索引，將縱向控制、橫向控制等細(xì)分技術(shù)路徑與車(chē)道偏移、壓線等具體事件進(jìn)行交叉對(duì)應(yīng)，方便工程師進(jìn)行檢索與監(jiān)測(cè)。周圣硯特別提到，目前MAXIEYE已積累的量產(chǎn)里程數(shù)據(jù)達(dá)100,000,000公里。
自動(dòng)駕駛系統(tǒng)低成本升維之路：數(shù)據(jù)眾包+場(chǎng)景庫(kù)
“開(kāi)發(fā)下一代領(lǐng)航輔助駕駛系統(tǒng)時(shí)，能否用低階系統(tǒng)對(duì)高階系統(tǒng)提供一定的數(shù)據(jù)支撐和幫助？”
針對(duì)這一供應(yīng)商與車(chē)企在共同思考的問(wèn)題，MAXIEYE給出的回答是：從數(shù)據(jù)的維度出發(fā)，在量產(chǎn)低階智能駕駛系統(tǒng)部署數(shù)據(jù)閉環(huán)，采用“成本減法”和數(shù)據(jù)眾包的方式拓寬運(yùn)行范圍（邊界案例與關(guān)鍵案例），為高階智能駕駛提供“場(chǎng)景庫(kù)”。
周圣硯提出，“高階自動(dòng)駕駛或者領(lǐng)航輔助駕駛的關(guān)鍵點(diǎn)不在于道路中的大量一般案例（common case），而在于解決‘路口’問(wèn)題。”
何為“路口”問(wèn)題？簡(jiǎn)單而言，就是通過(guò)觸發(fā)機(jī)制，將汽車(chē)經(jīng)過(guò)路口前后5秒的場(chǎng)景視頻進(jìn)行記錄、回傳與分析，實(shí)際上也泛指在汽車(chē)總體道路行駛里程中占比較小，但復(fù)雜度和技術(shù)難度極高的關(guān)鍵案例。
周圣硯表示，這一方案在行業(yè)內(nèi)普遍施行的主要難點(diǎn)不在于技術(shù)，而在于智能駕駛系統(tǒng)Tier 1技術(shù)鏈的封閉性，數(shù)字閉環(huán)的部署必須打通全棧技術(shù)鏈，從而幫助主機(jī)廠建立從低階智能駕駛系統(tǒng)轉(zhuǎn)換至高階的升維邏輯。
這也正是MAXIEYE的優(yōu)勢(shì)所在，作為技術(shù)方案商，MAXIEYE打通了從核心技術(shù)、產(chǎn)品到服務(wù)的全棧自研創(chuàng)新，能夠運(yùn)用覆蓋感知、規(guī)劃到控制的全棧視角解決問(wèn)題，采用商乘雙驅(qū)動(dòng)的商業(yè)模式，可以將數(shù)據(jù)采集、研究成果覆蓋至更廣大的用戶(hù)群體。
值得一提的是，MAXIPILOT® 1.0自2021年發(fā)布之后，就已在合創(chuàng)、合眾等品牌多款車(chē)型上實(shí)現(xiàn)量產(chǎn)，支持NOM領(lǐng)航輔助駕駛的MAXIPILOT®1.0 PLUS也將在2022年內(nèi)實(shí)現(xiàn)量產(chǎn)。日前，MAXIEYE又獲廣汽傳祺L2級(jí)ADAS量產(chǎn)項(xiàng)目定點(diǎn)，定點(diǎn)車(chē)型將標(biāo)配MAXIPILOT® 1.0全速智能巡航系統(tǒng)。
實(shí)際上，通過(guò)規(guī)模效應(yīng)和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)實(shí)現(xiàn)降本增效，本身即是業(yè)界與學(xué)界公認(rèn)的可行路徑。周圣硯表示，在數(shù)據(jù)多樣性不足的初始階段，深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)模型需要很強(qiáng)的泛化能力(指模型經(jīng)過(guò)訓(xùn)練后，應(yīng)用到新數(shù)據(jù)并做出準(zhǔn)確預(yù)測(cè)的能力)，進(jìn)而催生了對(duì)高算力的需求。一旦“數(shù)據(jù)庫(kù)”搭建完畢，行業(yè)內(nèi)的“算力熱”也會(huì)得到一定的緩解，關(guān)鍵是系統(tǒng)成本可以實(shí)現(xiàn)一定程度地下探，最終達(dá)成向產(chǎn)品、C端用戶(hù)、OEM客戶(hù)的多維賦能。
“實(shí)現(xiàn)人人可享的智能駕駛”是MAXIEYE的企業(yè)愿景，周圣硯希望，基于這種全棧創(chuàng)新、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方式搭建“場(chǎng)景庫(kù)”，MAXIEYE可以助力主機(jī)廠智能駕駛系統(tǒng)的降本增效，在行業(yè)內(nèi)實(shí)現(xiàn)規(guī)模效益，最終達(dá)成正向循環(huán)。
浙公網(wǎng)安備 33010602000006號(hào)
智能制造網(wǎng)APP
智能制造網(wǎng)小程序
微信公眾號(hào)
