車東西(公眾號:chedongxi)
作者 | 小崔
(資料圖片)
編輯 | Juice
什么樣的智能駕駛方案才最符合當(dāng)下汽車市場的要求?
關(guān)于這個問題,行業(yè)內(nèi)目前有兩個答案,一是采用昂貴的軟硬件,讓量產(chǎn)車實現(xiàn)高階智能駕駛,如高速NOA和城市NOA;另一個則是將硬件性能發(fā)揮到極致,通過較低的成本讓車輛具備輔助駕駛能力。
這也可以被視為兩條不同的細分路徑,而這兩條路徑也并沒有對錯之分,只是代表了不同玩家對于市場的思考。
不過站在當(dāng)下的時間節(jié)點來看,高階輔助駕駛?cè)绯鞘蠳OA的落地進展并不算快,而更被消費者看重的10~20萬市場也還沒有完成輔助駕駛的普及。
更值得注意的是,今年以來,汽車市場非常卷,車企都在降價促銷,這樣一來,輔助駕駛的成本就更加敏感了。因此,目前整個汽車行業(yè)亟待性價比更高的輔助駕駛解決方案打開局面。
這一趨勢下,一些智能駕駛方案供應(yīng)商們選擇在傳感器上下功夫——減少雷達數(shù)量,從nR1V到1R1V,再到單視覺方案,力爭將硬件成本降到最低。
日前,智駕科技MAXIEYE發(fā)布了牧童MonoToGo?解決方案,僅采用一顆攝像頭就能夠?qū)崿F(xiàn)L2級輔助駕駛,并且滿足CNCAP2021版本和2024版本主動安全五星+評分要求,AEB誤觸發(fā)率遠優(yōu)于行業(yè)平均水準(zhǔn)。
牧童MonoToGo?解決方案
可以說,這一方案雖然在硬件上做了取舍,但是其表現(xiàn)力并沒有打折扣。
那么,僅憑一個單目攝像頭,牧童MonoToGo?單視覺L2解決方案是如何應(yīng)對各種復(fù)雜場景的呢?單視覺方案會是未來智能駕駛行業(yè)的確定性方向嗎?車東西與MAXIEYE首席運營官楊騰飛進行了深入交流,并從中找到了答案。
在汽車智能化大趨勢的要求下,輔助駕駛能力正在成為車企重要的競爭力之一。因此智能駕駛領(lǐng)域也非常之卷,一部分玩家在卷高階智能駕駛,另一部分玩家則在卷性價比。
盡管如此,智能駕駛的普及仍然任重道遠。去年,國內(nèi)L2智能駕駛方案滲透率首度超過30%,這意味著平均每10輛車?yán)锩婢陀?輛車搭載了L2智能駕駛系統(tǒng),但市場上至少還有七成的車輛沒有采用L2級智能駕駛方案。
另一方面,今年興起的車圈價格戰(zhàn)卻給智能駕駛的普及帶來了成本上的難題。價格戰(zhàn)影響下,車企對于成本的要求更加敏感,對于占市場主體的10~20萬區(qū)間的車型來說,既想要降低成本,又想要通過增加智能駕駛功能提升產(chǎn)品競爭力,這對車企來說幾乎是進退兩難。
這種情況下,不少車企開始在功能和成本之間尋找平衡點,性價比也因此成為了關(guān)鍵詞,不少1R1V方案開始上車。
雖然1V1R的方案的成本已經(jīng)比較低了,但仍然沒有辦法做到快速普及。于是,一些玩家還在進一步思考,1V1R的方案是否已經(jīng)觸摸到了行業(yè)的底部?是否還有能力更進一步?
從第一性原理來看,1V1R確實還有下探的空間,只通過一顆攝像頭來實現(xiàn)輔助駕駛自然是最合理的方式。
而目前也有玩家已經(jīng)在這方面進行了布局,不僅拿出了完整的方案,而且市占率還在持續(xù)上升,公開數(shù)據(jù)顯示,自主品牌近三年來單視覺L2配置率逐年提升,并有望取代1R1V的部分市場份額。
自主品牌汽車單視覺方案和1V1R滲透率趨勢
此前,市場上只有Mobileye和地平線拿出了單目視覺感知方案。而在日前,MAXIEYE推出牧童MonoToGo?,成為了第三家推出量產(chǎn)和底層自研的單視覺L2級方案的玩家。
至此也產(chǎn)生了一個新的問題,與1R1V方案相比,市面上一些單視覺解決方案在測距和測速的精度上有所下降,這也是整車廠對單視覺L2方案主要的擔(dān)憂和痛點。
基于數(shù)據(jù)支撐,MAXIEYE的牧童MonoToGo?在實車測試場測評中,達到CNCAP2021版本和2024版本主動安全五星+評分要求,測評數(shù)據(jù)符合E-NCAP 2023主動安全五星要求。
也就是說,MAXIEYE用較低的成本做出了足夠好用的方案。
那么,智駕科技是怎么做到的呢?
為了實現(xiàn)這一成績,MAXIEYE在軟硬件兩方面都下了很多功夫。
牧童MonoToGo?在復(fù)雜場景下的目標(biāo)識別準(zhǔn)確,離不開MAXIEYE的底層感知自研和數(shù)據(jù)迭代能力的加持。
智駕科技MAXIEYE全棧技術(shù)布局
MAXIEYE自研了基于MAXI-NET深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)的感知到規(guī)控全棧技術(shù)鏈,通過系統(tǒng)軟件之間的聯(lián)合優(yōu)化,高效實現(xiàn)系統(tǒng)最優(yōu)。
另外,MAXIEYE在牧童MonoToGo?中采用了雙網(wǎng)絡(luò)冗余技術(shù),在目標(biāo)識別的時候會通過兩個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)去確認目標(biāo)。
其中一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解決目標(biāo)檢測問題;另一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要是解決目標(biāo)與環(huán)境的關(guān)系問題。經(jīng)過兩個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)綜合確認后,牧童MonoToGo?基本可以準(zhǔn)確無誤地識別目標(biāo),從而保證車輛安全行駛。
值得注意的是,MAXIEYE還采用了創(chuàng)新性4D視覺算法對速度和距離這兩個重要參數(shù)進行特殊處理,基于雙網(wǎng)絡(luò)冗余校驗,在提升準(zhǔn)確率同時,針對性優(yōu)化了顛簸路況、俯仰路況等復(fù)雜場景。
corner case場景
基于跨平臺嵌入式開發(fā)能力,MAXIEYE在硬件方案上會更加靈活,可以有更多跨平臺芯片選擇的自由,MAXIEYE可以選擇某個細分領(lǐng)域最適合自己的芯片,然后基于SOA底層軟件架構(gòu)設(shè)計實現(xiàn)高效的平臺化移植。
據(jù)悉,此次發(fā)布的第一代牧童MonoToGo?采用安霸CV22芯片,水平FOV參數(shù)100°,目標(biāo)探測距離最遠支持200m,針對性優(yōu)化了夜間/陰雨/光線變化等場景適應(yīng)性,集成MAXI-NET深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)模型,支持十余種目標(biāo)屬性感知和預(yù)測,針對單視覺應(yīng)用強化了速度/航向角等屬性估計的性能,支持4D感知網(wǎng)絡(luò),可滿足SAE J3016TM定義的自動駕駛等級中的L0-L2級全功能。
MonoToGo? L2功能
支持?jǐn)?shù)據(jù)全流程閉環(huán),是牧童在單視覺產(chǎn)品定義中最大的功能亮點之一。
MAXIEYE自2021年起搭建基于量產(chǎn)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)智能體系,支持全流程場景復(fù)現(xiàn)和數(shù)據(jù)閉環(huán),該體系支持?jǐn)?shù)十種事件觸發(fā)視頻回傳機制,可以持續(xù)通過數(shù)據(jù)驅(qū)動實現(xiàn)算法迭代升級。
MAXIEYE數(shù)據(jù)智能體系
那么,其工作的具體流程是怎樣的呢?我們以AEB的誤制動為例。
事實上,AEB誤制動的場景非常多,幾乎無法窮舉,只有在系統(tǒng)投放市場使用后,經(jīng)過大量的實際路況應(yīng)用才能收集到。
每當(dāng)已量產(chǎn)的系統(tǒng)產(chǎn)品發(fā)生誤制動或其他問題場景時,MAXIEYE都會將在車端脫敏處理過的場景信息和處理結(jié)果回傳回來。
值得關(guān)注的是,與市面上其他單視覺系統(tǒng)相比,牧童MonoToGo?內(nèi)部含有一個視頻解碼芯片,能夠更完整和真實地還原AEB發(fā)生前后幾秒的場景,這也突破了既往行業(yè)僅支持回傳單張圖片的壁壘,可良好解決問題的復(fù)現(xiàn)分析。
另外,這個視頻解碼芯片支持視頻記錄集成復(fù)用,對于車廠或者是終端用戶來說,硬件成本基本上沒有增加,但是卻增加了一個視頻記錄的軟件功能。
數(shù)據(jù)回傳之后,研究人員則會去分析定位是哪一個環(huán)節(jié)出現(xiàn)了問題,如系統(tǒng)計算的問題,或是此前沒有收集到的目標(biāo)信息。
如果是系統(tǒng)的計算能力出現(xiàn)故障,那么研究人員會有針對性地進行修復(fù)和備案,如果出現(xiàn)了此前未收集到的目標(biāo)信息,那么該目標(biāo)信息將會被添加到系統(tǒng)之中,確保目標(biāo)下一次出現(xiàn)時能夠準(zhǔn)確識別。
除此之外,MAXIEYE的影子模式也可以促進數(shù)據(jù)閉環(huán)。
可以通過量產(chǎn)方案的影子模式對單視覺和1R1V兩種方案進行演練。
如果單視覺方案的處理結(jié)果與1R1V方案的處理結(jié)果相同,那說明單視覺方案在這些場景中表現(xiàn)非常好,如果不同,MAXIEYE便會對兩種方案的不同處理結(jié)果進行記錄并回傳,通過比對完成訓(xùn)練。
量產(chǎn)系統(tǒng)數(shù)據(jù)閉環(huán)案例
由此可見,MAXIEYE在數(shù)據(jù)閉環(huán)方面做了很多布局,而越來越多的數(shù)據(jù)也能夠促進產(chǎn)品的持續(xù)迭代。官方數(shù)據(jù)顯示,MAXIEYE量產(chǎn)系統(tǒng)積累場景數(shù)據(jù)已經(jīng)突破了2億公里,在行業(yè)內(nèi)已經(jīng)排在了前列。
得益于數(shù)據(jù)閉環(huán)能力,牧童MonoToGo?解決方案的OTA更新速度最快可達到一季度一次。
整體上來看,智駕科技MAXIEYE已經(jīng)完成了全棧技術(shù)布局,這樣做的好處,除了可以實現(xiàn)技術(shù)自控,另一方面也可以有效降低不同模塊調(diào)校和誤差疊加等開發(fā)成本。
一般情況下,當(dāng)感知模塊出現(xiàn)問題時,方案供應(yīng)商不僅需要通過優(yōu)化感知本身去解決,還需要靠規(guī)控端去做調(diào)整。如果感知和規(guī)控都是自己研發(fā),那么兩者的兼容問題就可以有效在內(nèi)部快速解決,感知和規(guī)控可以進行深入耦合,取長補短,互相彌補,合作研發(fā)也就更緊密。
正是這樣的前期布局,MAXIEYE在保證了核心競爭力的同時,也讓商業(yè)化方面的更多嘗試成為了可能。
目前,智能駕駛標(biāo)準(zhǔn)化產(chǎn)品進入價格內(nèi)卷階段,這正在倒逼車企和方案商積極布局降本增效。單視覺方案的極致成本下探和創(chuàng)新功能加成,是應(yīng)對L2規(guī)?;袌鲂枨蟮囊环荽鹁?。
另外,如何理解單視覺方案對高階智能駕駛技術(shù)產(chǎn)生促進作用呢?
當(dāng)下,高階智能駕駛的落地速度不如預(yù)期,最大的問題在于對場景的覆蓋率不足,算法性能打磨和體驗優(yōu)化仍待提升。
基于諸如單視覺L2等成本極致化的數(shù)據(jù)閉環(huán)方案部署,所謂“低階賦能高階”的路徑有望被打通。具體而言,作為業(yè)內(nèi)唯一支持量產(chǎn)單視覺L2部署視頻數(shù)據(jù)閉環(huán)的方案提供商,MAXIEYE部署了完整的數(shù)據(jù)全流程閉環(huán),以及基于視頻流實現(xiàn)vSLAM關(guān)鍵場景構(gòu)建的底層技術(shù)架構(gòu)。
數(shù)據(jù)閉環(huán)的價值不僅針對量產(chǎn)的當(dāng)前系統(tǒng)支持功能迭代,還可針對性面向十字路口、匝道口等高階智能駕駛的痛點場景建立知識庫積累,以實現(xiàn)對內(nèi)自迭代、對外促升級的數(shù)據(jù)驅(qū)動雙閉環(huán)。
不論是科技普惠,抑或是鋪墊高階的新打法,牧童MonoToGo?都在相對標(biāo)準(zhǔn)化的L2市場給出了新的定義。所謂行業(yè)內(nèi)卷,不健康的現(xiàn)象長期而言只是暫時的,排除雜音,回歸商業(yè)本質(zhì),解決痛點和用戶體驗,或許才是唯一難但正確的“捷徑”。