全球快资讯：L4出身如何做好辅助驾驶系统，轻舟智航：好用，能用，爱用

杨净 发自 凹非寺

量子位 | 公众号 QbitAI

智能辅助驾驶这么火，这个评、那个测，究竟有没有好的评价标准？

(相关资料图)

“能用、好用、爱用。”

这是最新面向用户体验给出的维度，也是一个技术流玩家给出的回答，但这个玩家并非是传统辅助驾驶玩家。

来自 轻舟智航 ，一个L4自动驾驶技术出身的玩家，一个今年明确官宣进军量产车领域、要把L4级自动驾驶技术释放给辅助驾驶的玩家。

就在今年5月品牌日上，轻舟一举进军前装量产领域——专为城市NOA打造的量产车规级自动驾驶方案DBQ V4， 一颗激光雷达就可实现，成本最低至1万元人民币 ，这在当时L4级自动驾驶赛道上前所未有。

质疑也随之而来：凭什么？L4出身的公司到底如何做城市NOA？如何兼顾成本和安全性问题？以及好端端的自动驾驶小巴头部玩家，怎么就开启前装量产转型了呢？

轻舟一一记下了上述问题，并且在最近用最技术的方式给出了一揽子回应。

「乘风」，乘风破浪会有时的「乘风」，轻舟专为城市NOA打造的量产车规级自动驾驶方案的统称。

包含：感知系统、决策控制系统、数据驱动机制。

L4公司如何做好辅助驾驶系统，答案都在这些系统的技术细节中。

轻舟如何解车企智驾焦虑？

自动驾驶场景中，城市道路一直作为技术攻坚的「天花板」。相较于高速、快速路，它的交通规则复杂、交通参与者众多，且高精度地图覆盖历程有限、大量CornerCase场景要靠视觉信息来处理……

但有意思的是， 城市NOA 正是辅助驾驶领域的天花板，之于L4自动驾驶，却恰好是企业需要应对的入门槛。

同样的场景、同样的技术挑战，解法都非常相似，最大的不同是量产车需要严格考虑成本和车规问题。比如传感器和计算需要符合车规级，由此带来的成本和功耗限制；面向更广泛的ODD场景，需要更高效的数据利用；以及面对城市复杂道路场景时更聪明地决策等等……

所以即便不少车企及上游供应商给出了城市NOA解决方案，各自叫法和内容不尽相同，但都离不开感知系统、决策控制、数据算力等这些核心要素。

轻舟智航的城市NOA方案，也可以从这几个方面看技术细节。

感知系统：多传感器时序穿插融合

首先，感知系统，轻舟的感知方案叫做 「超融合」 ，具体表现为多传感器时序穿插融合。

简单来说，直接打破市面上主流的前/中/后融合，根据不同功能收集不同传感器信息，更早实现多传感器信息共享。

基于这套方案，轻舟智航还提出了全能大模型——时序多模态特征融合模型OmniNet，一个神经网络，就可以实现视觉、激光雷达、毫米波雷达在BEV （Bird’s Eye View） 空间、图像空间输出多任务结果。

目前已率先部署在量产平台上。

一方面，解决算力问题，让原本相互独立的计算任务统一起来。在相同数量任务情况下，可节省三分之二的算力。另一方面，正因为不同传感器的无缝融合，这样一套感知方案可以适配不同车型的传感器配置。

决策规划：时空联合规划

轻舟认为 “城市NOA时代，PNC定高下” 。PNC有多重要？小鹏在TECH DAY上给出的一组数字是——城市领航辅助驾驶在PNC方面的代码量，增加了88倍！

PNC决定了车辆在面对不同的道路情况下的行车策略，时机如何把握，速度和方向如何控制，目标是更好地完成与其他交通参与者的相互博弈，带来更高的行车效率和体验感受。

在决策规划这块，轻舟有着独创性的时空联合规划算法。

市场主流的 时空分离规划算法 ，将轨迹规划拆分成为路径和速度规划。相当于先给车辆铺好铁轨，再在铁轨上计算速度。

这种方式依赖于大量的人工规则修正，在面对动态障碍物时，不会动态修改轨迹，没办法随机应变。

而 时空联合规划算法 ，则是同时将时间和空间考虑进来，直接将三维空中求解最佳路径。这样一来，响应速度更快，尤其是鬼探头、逆行、变道等情况，也更适合中国复杂的路况。

这种“思考”模式，其实也更符合人类驾驶的习惯，因此可直接利用人类驾驶数据不断进行模型训练，更快发现和解决算法存在的各种问题，有利于PNC能力的长期演进。

在预测层，轻舟自研的预测模型 Prophnet ，可实现长达10秒的意图+轨迹的预测，平均误差仅为3.73秒。这个成绩在国内居于领先水平。早在2021年，就已在号称「自动驾驶世界杯」赛事上斩获冠军，如今已率先应用于实车。

数据驱动：闭环自动化

数据驱动 ，一直作为轻舟智航的强标签，也是技术高效迭代，长期发展的基础。此次城市NOA方案仍旧一以贯之。

尤其在PNC模块——业内数据驱动尚未大规模应用的「盲区」，轻舟就有两个典型性应用： 数据挖掘和算法评测 。

首先，建立了驾驶数据仓库，可自动对实际驾驶数据，以及影子模式下人类驾驶数据打上标签，从而有利于模型的高效训练和优化。然后，基于挖掘来的数据，通过仿真测试来评测现有的算法模型并修正。如果新模型效果得好，再用于实车上，以此形成一个数据闭环。

感知系统、PNC、数据驱动 ，构成了轻舟城市NOA方案的三个关键要素。

如果说，感知系统和数据已成为业界公认的基本能力——数据是基础，感知是核心。那么 PNC 板块，就是轻舟智航区别于其他厂商的独特性所在——

一反业界常用的「时空分离」的思维定势，同时考虑时间和空间来规划轨迹，这样在与动态障碍物的交互时，会像「老司机」一样选出最佳行程轨迹。

这种优势，同样也是轻舟 “一颗激光雷达” 的底气所在。

轻舟认为，城市道路上汽车最常受到干扰的是前向静态物体和低速物体。换言之，潜在交互场景主要出现在前方or侧前方。

这时候一颗前向120度的激光雷达，结合时空联合规划算法，就可以快速响应。即便看不到后方，通过时序和空间融合算法，对扫过去的区域进行记忆，从而做到与侧后向的纯视觉信息补充与融合。

可以这样总结轻舟城市NOA的基本主张： 基于数据、成于感知、精于PNC 。

不过虽然喊话一颗激光雷达，但正如前面所强调的，这套城市NOA方案的架构灵活性很强，可以适配车企纯视觉或多激光雷达的方案需求。

而且正是基于这样的灵活性和适应性，部署成本最低可至1万元。相比于传统主机厂靠自我实现数字化转型动辄的大量投入，这的确是一笔性价比的量产支出。

毫无疑问，对于L4技术和自动驾驶系统方案降维应用到辅助驾驶，轻舟对于自身的机会和优势再清楚不过，但选择开启面向该引擎的转型，依然是一个深思熟虑后的结果。

在这次技术的分享中，轻舟再次分享了抉择和思考。

轻舟为什么选择城市NOA？

轻舟智航选择城市NOA，有着天时地利人和的考量。

天时方面 ，用轻舟智航创始人、CEO于骞的话说，就是自动驾驶行业正在迎来发展的黄金拐点——

尤其是 高阶辅助驾驶 的市场需求。

随着技术的成熟和成本的下降，辅助驾驶系统正在成为乘用车的行业标配，逐渐下沉到低端车型。消费者们也更加关心智能车的相关技术：能否减轻驾驶疲劳、能否解放双手、安全性和可靠性 （易车研究院《自动驾驶潜在用户洞察报告(2021)》） 。

到2025年，乘用车辅助驾驶渗透率将达到65%，L2级和更高级辅助驾驶进入普及期。 （艾瑞咨询《汽车产业变革浪潮——中国智能驾驶行业研究报告》）

轻舟认为，辅助驾驶的用户价值，正在从能用、好用，逐渐走向爱用。

过去几年谈及辅助驾驶，无非是完成ACC、AEB等“半自动化”驾驶能力，在良好路况条件下实现基本的高速NOA，即处于 能用 的阶段。

之后随着感知开始融合，认知依赖于人工规则，开始在小规模区域实现城市NOA点对点自动驾驶，接管率更低，达成良好的高速NOA体验，这就是 好用 的阶段。

现在随着感知多传感器融合的深入，认知方面也开始数据驱动，智能驾驶更加普及和下沉，可实现较大ODD范围内的城市NOA点对点自动驾驶，这就是辅助驾驶的终极价值—— 爱用 。

而这并非一家企业单打独斗可以实现的。 地利 方面，三年的产业积累，轻舟智航构建了伙伴生态，涵盖硬件、主机厂、软件及供应链等上下游企业。

这时候选择转型，同生态伙伴一道，打造使用范围最广的自动驾驶解决方案，实现辅助驾驶的普适价值，也的确是时候了。

同样是时候了的还有 人和 方面。轻舟团队出自Waymo，对无人驾驶落地和激光雷达的使用，没有哪个玩家比Waymo更有发言权，而轻舟团队经过其中的历练，给出这样的方案和路径，也是站在巨人肩膀上创新的结果。

再加上轻舟智航本身丰富的L4技术和数据积累。城市NOA与L4实现数据打通，L4级别的数据工具链轻舟矩阵可以加速城市NOA的技术迭代。据介绍，这一工具链可帮助企业将测试成本降至纯道路测试的1%，一周即可完成量产级别的算法测试验证。

最后简单总结，用户对辅助驾驶“爱用”的需求、产业界的生态伙伴、L4基底的技术解决方案，也就不难理解，为何城市NOA会成为轻舟转型的第一站。

轻舟「乘风」转型，助车企御风飞扬

不管是天时、地利还是人和，都只是驱动轻舟「乘风」转型的表层原因。更底层的逻辑，还是要回到今年更新的「双擎」策略。

通过公开道路L4级自动驾驶能力，提升 「动力引擎」 的纵深技术基底；提升技术的同时，则以前装量产规模化落地，拓宽 「创新引擎」 的横向场景宽度，让更多消费者体会到智能化落地。

于轻舟而言，与生态伙伴更深度地合作，有范围更广的数据和场景，打磨了算法和技术能力，为实现大规模无人驾驶做好准备。

轻舟所言的「能用、好用、爱用」，也映射了，高级辅助驾驶是通往无人驾驶的必经之路。 这也诠释了「双擎」战略中，轻舟智航做前装量产，对其实现无人驾驶最终使命的战略地位。

自动驾驶公司降维做高阶辅助驾驶，恰巧，小鹏这样的量产自动驾驶玩家则开始做起Robotaxi，更表示会进行自动驾驶和高等级辅助驾驶的双线并行发展。

这显然说明，历经多年探索后，自动驾驶的融合之势已经大势所趋，接近成为共识。早先业内关于自动驾驶的“路线之争”，也终于烟消云散。

从这一点，也能看出轻舟智航「双擎」战略的前瞻性。

尽管路线异曲同工，但轻舟作为L4公司做好辅助驾驶系统的独特优势，却是那些走在高阶辅助驾驶道路上的广大量产车玩家们，切实所需的“入场券”。

从满足量产需求、效果更加精准的超融合感知架构，到能够灵活应对中国复杂路况、研发效率更高效的时空联合规划，都可以转化成车企们打动最终消费者的法宝。而整套的数据自动化闭环工具链，更能建立起数据驱动的长线发展的护城河。

最终，更多走在智能化道路上的车企，都可以借上轻舟的「乘风」御风飞扬，抢占高阶辅助驾驶风口，向小鹏等高阶辅助驾驶领域的先行者们看齐。

换句话说，实现 「能用、好用、爱用」 的高级辅助驾驶，不仅是轻舟智航能够为车企们提供的价值，也是消费者的最终所需。

同时，这其实也是轻舟智航内在的科技基因的外在体现。

随着整个汽车行业与科技行业的快速融合，不管是像小鹏这样新势力车企，亦或是轻舟智航这样的自动驾驶公司，这些具有科技基因属性的企业，已经成为汽车智能化进程的主角。

高速的技术迭代，长线的技术发展理念，全新的玩家正在用科技公司的创新模式，重新定义汽车行业的发展路径。变革关口，高效科技创新，就是竞争力。

— 完 —

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关键词： 数据驱动 激光雷达 无人驾驶

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