2023年來，量產(chǎn)成為了自動(dòng)駕駛產(chǎn)業(yè)的主基調(diào)，在智能車的大趨勢(shì)下，自動(dòng)駕駛迎來了絕佳的落地契機(jī)。面對(duì)不斷上漲的智能駕駛需求，各路玩家紛紛推動(dòng)自家技術(shù)方案的量產(chǎn)落地。

　　在這當(dāng)中，既有轉(zhuǎn)型而來的新手，也有深耕多年的老手。盡管賽道日益擁擠，但是作為一家長(zhǎng)期專注大規(guī)模量產(chǎn)的自動(dòng)駕駛公司，Nullmax占得先機(jī)，率先完成了產(chǎn)品技術(shù)的落地。從2021年獲得行泊一體量產(chǎn)訂單以來，Nullmax的智能駕駛方案和視覺感知產(chǎn)品已經(jīng)先后獲得多家客戶的項(xiàng)目定點(diǎn)。

　　(Nullmax logo)

　　當(dāng)前，Nullmax的量產(chǎn)伙伴既有上汽、奇瑞、江鈴等知名的汽車廠商，同時(shí)也有德賽西威、經(jīng)緯恒潤(rùn)等國(guó)內(nèi)的供應(yīng)商龍頭。作為一家以軟件算法見長(zhǎng)的科技公司而言，同時(shí)獲得多家頭部OEM和Tier1的認(rèn)可并不容易，在這背后是Nullmax對(duì)汽車和AI融合的深度理解，也是六年多的技術(shù)堅(jiān)持和產(chǎn)品打磨。

　　在Nullmax看來，量產(chǎn)從來不是一件易事，L2+智能駕駛的上車是一場(chǎng)全面的技術(shù)考驗(yàn)。大規(guī)模量產(chǎn)需要考慮全方位的因素，對(duì)于系統(tǒng)的可用性、穩(wěn)定性、安全性、經(jīng)濟(jì)性等有著嚴(yán)格要求，只有在技術(shù)上早做考慮，智能駕駛的落地才會(huì)水到渠成。否則即便是L4級(jí)無(wú)人駕駛demo方案，也難免需要在技術(shù)層面進(jìn)行升維甚至是重構(gòu)。

　　智能駕駛不是孤立的技術(shù)存在，而是漸進(jìn)式自動(dòng)駕駛的階段性成果。對(duì)于Nullmax而言，L2+智能駕駛的冰山之下是為L(zhǎng)4無(wú)人駕駛構(gòu)建的巨大技術(shù)體系。所以智能駕駛既能與無(wú)人駕駛一樣獨(dú)立完成感知、規(guī)劃、控制的完整過程，也能在無(wú)人響應(yīng)控制的情況下執(zhí)行功能降級(jí)、安全停車等策略。

　　如今隨著第一批量產(chǎn)項(xiàng)目陸續(xù)交付落地，擁有濃厚技術(shù)底色的Nullmax不僅在商業(yè)化方面穩(wěn)步擴(kuò)大規(guī)模，技術(shù)同樣也進(jìn)入了一個(gè)更快的發(fā)展階段，沿著自動(dòng)駕駛的漸進(jìn)之路加速狂奔。

　　考慮因素更 加 多面 ， 量產(chǎn)是場(chǎng)升維之戰(zhàn)

　　自動(dòng)駕駛從demo走向量產(chǎn)，就像是從溫室走向曠野，環(huán)境發(fā)生了天翻地覆的變化，因此技術(shù)需要進(jìn)行多維度的升級(jí)。

　　在demo階段，自動(dòng)駕駛的運(yùn)行區(qū)域較小，車輛穿行于熟悉的道路，遇到的場(chǎng)景有限。行駛?cè)蝿?wù)以外的許多事情，比如傳感器的標(biāo)定，以及運(yùn)行過程中出現(xiàn)的各種問題，比如某個(gè)路口容易急停，都可以通過專業(yè)的工程師第一時(shí)間解決，車隊(duì)的規(guī)模、服務(wù)的范圍很大程度上取決于工程師團(tuán)隊(duì)的大小，成本和收益的問題幾乎不用考慮。

　　但是量產(chǎn)應(yīng)用面臨的情況大不一樣。消費(fèi)者希望自動(dòng)駕駛在所有地方都可以發(fā)揮作用，跨區(qū)、跨市、跨省的出行隨時(shí)可能發(fā)生，每段路都可能出現(xiàn)意料外的情形。車輛的軟硬件情況需要系統(tǒng)自檢，出現(xiàn)問題需要系統(tǒng)自查自糾，無(wú)法行駛的場(chǎng)景需要系統(tǒng)自行應(yīng)對(duì)和反饋，車輛故障后的檢修需要由普通的售后服務(wù)完成。

　　在量產(chǎn)當(dāng)中，再小的概率、再少的工作量、再低的成本，在乘以十萬(wàn)、百萬(wàn)的規(guī)模，乘以五年、十年的時(shí)間之后，問題都會(huì)被無(wú)限放大。比如一些L4應(yīng)用所需的點(diǎn)云級(jí)高精地圖，既無(wú)法大面積采集也無(wú)法高頻率維護(hù)，大范圍運(yùn)營(yíng)所需的配套成本，即便是再昂貴的豪華車型也無(wú)力承擔(dān)。

　　這也就意味著，自動(dòng)駕駛需要從更多維度來考慮技術(shù)的研發(fā)和應(yīng)用，以確�？捎眯浴⒎�(wěn)定性、安全性、經(jīng)濟(jì)性等方面達(dá)到大規(guī)模量產(chǎn)所需的技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)。

　　因此在一開始，Nullmax就選擇了打造視覺為主、多傳感器融合感知的自動(dòng)駕駛技術(shù)體系，既便于以漸進(jìn)式方式實(shí)現(xiàn)適應(yīng)性更強(qiáng)的L4級(jí)無(wú)人駕駛AI系統(tǒng)，也便于在當(dāng)前階段提供面向量產(chǎn)的各種L2+智能駕駛應(yīng)用。

　　在這當(dāng)中，視覺感知完成感知的核心功能，包括車輛、行人等動(dòng)態(tài)障礙物目標(biāo)的檢測(cè)、預(yù)測(cè)，以及車道線、路沿、交通標(biāo)志等靜態(tài)環(huán)境信息的理解。而其他傳感器則作為額外的信號(hào)輸入，比如毫米波雷達(dá)、激光雷達(dá)等，起到冗余和監(jiān)督的作用。

　　這樣的技術(shù)體系可以為所有的量產(chǎn)車型提供最合適的智能駕駛功能，既可以在大部分道路帶來安全和效率的提升，也不會(huì)帶來過高的成本支出。在沒有高精地圖覆蓋或者地圖信息不準(zhǔn)的路段，智能駕駛可以基于視覺實(shí)時(shí)構(gòu)建的局部地圖實(shí)現(xiàn)功能;在沒有配備激光雷達(dá)的車型上，基于視覺感知同樣也能提供完整的智能駕駛功能。

　　同時(shí)，Nullmax還打造了一流的工程化能力，保障技術(shù)的大規(guī)模應(yīng)用。其中既包括了面向嵌入式平臺(tái)以及汽車行業(yè)軟件系統(tǒng)的汽車嵌入式產(chǎn)品開發(fā)能力，也包括了安全性、可靠性等方面的車規(guī)級(jí)要求以及開發(fā)流程、規(guī)范和質(zhì)量管理方面的把控，以及與OEM、Tier 1的協(xié)作能力。

　　因此在量產(chǎn)當(dāng)中，Nullmax可以快速將軟件算法部署到算力受限、功耗較低的車端嵌入式平臺(tái)，并基于QNX系統(tǒng)和AUTOSAR進(jìn)行應(yīng)用。這與demo常用的大算力工控機(jī)平臺(tái)全然不同，因?yàn)樾枰獓?yán)格考慮計(jì)算資源和成本問題;也與demo常用的Linux、ROS開發(fā)環(huán)境相去甚遠(yuǎn)，前者更滿足汽車產(chǎn)業(yè)的量產(chǎn)要求。

　　特別是汽車的軟件，也需要像硬件一樣滿足嚴(yán)格的車規(guī)級(jí)要求，功能安全、預(yù)期功能安全、網(wǎng)絡(luò)信息安全不可或缺。Nullmax了解算力平臺(tái)的資源限制以及功能、性能的要求，熟悉量產(chǎn)開發(fā)，因此可以提供完善的架構(gòu)設(shè)計(jì)和穩(wěn)定的功能模塊，并對(duì)開發(fā)流程、規(guī)范以及質(zhì)量進(jìn)行系統(tǒng)性的管控。

　　無(wú)人駕駛一脈相承， L 2+ 并非技術(shù)孤峰

　　如果將智能駕駛比做眼前的一座自動(dòng)駕駛山峰，那么山峰之下的就是Nullmax為無(wú)人駕駛構(gòu)建的連綿山脈，山脈的遠(yuǎn)處是無(wú)人駕駛的量產(chǎn)應(yīng)用。

　　為了打造大范圍、全場(chǎng)景的無(wú)人駕駛應(yīng)用，Nullmax構(gòu)建的是一整套數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)、不斷成長(zhǎng)的自動(dòng)駕駛技術(shù)體系。在這當(dāng)中，L2+智能駕駛只是這套技術(shù)的階段性應(yīng)用，既不是最終的目標(biāo)，也不是上限所在。

　　現(xiàn)階段，自動(dòng)駕駛技術(shù)在穩(wěn)定性和成本上難以實(shí)現(xiàn)大規(guī)模的無(wú)人駕駛，但是智能駕駛作為技術(shù)的集大成者，可以將先進(jìn)的技術(shù)架構(gòu)和領(lǐng)先的算法應(yīng)用到量產(chǎn)車型當(dāng)中，提供穩(wěn)定可靠的功能應(yīng)用。

　　因此智能駕駛系統(tǒng)背后的運(yùn)行，和無(wú)人駕駛幾乎一樣，既會(huì)檢測(cè)、預(yù)測(cè)各種各樣的障礙物，理解周圍的靜態(tài)環(huán)境，也會(huì)進(jìn)行行為的決策和運(yùn)動(dòng)的規(guī)劃，最終完成車輛的控制。甚至有些時(shí)候，智能駕駛會(huì)給用戶一種無(wú)人駕駛的感覺，因?yàn)檫@樣的智能駕駛背后并不是單純的L2+技術(shù)。

　　Nullmax的L2+智能駕駛是一個(gè)軟硬件資源高度整合的完整系統(tǒng)，并不是ADAS功能簡(jiǎn)單組合，而是在軟件和硬件層面進(jìn)行了系統(tǒng)級(jí)的重構(gòu)，因此能夠?qū)崿F(xiàn)長(zhǎng)時(shí)間、遠(yuǎn)距離、多場(chǎng)景的連續(xù)駕車，而在車輛的生命周期內(nèi)也可以通過OTA方式持續(xù)地升級(jí)功能。

　　在這當(dāng)中，ADAS只是系統(tǒng)的一小部份，系統(tǒng)如何自檢、啟動(dòng)、運(yùn)行、退出、調(diào)試、升級(jí)，領(lǐng)航功能、輔助駕駛、ADAS彼此之間如何協(xié)作和切換，等等，才是智能駕駛的主體部分。比如在開啟領(lǐng)航功能的時(shí)候，出現(xiàn)功能范圍以外的情況，智能駕駛會(huì)有降級(jí)、提醒接管、安全停車等不同措施，在確保安全的前提下為用戶提供盡可能高效、舒適、連貫的體驗(yàn)。

　　基于這樣一套不斷成長(zhǎng)的技術(shù)體系，L2+智能駕駛的量產(chǎn)下線將只是一個(gè)開始。因?yàn)殡S著場(chǎng)景數(shù)據(jù)的不斷積累，智能駕駛的表現(xiàn)將會(huì)不斷提升。比如，支持的車道線類型越來越多，障礙物的檢測(cè)和預(yù)測(cè)越來越準(zhǔn)確，連續(xù)駕駛的里程越來越長(zhǎng)，不支持的場(chǎng)景越來越少，等等。

　　L2+智能駕駛的落地，能為自動(dòng)駕駛的進(jìn)化提供海量的數(shù)據(jù)養(yǎng)料，在長(zhǎng)期持續(xù)的迭代升級(jí)過后，這套技術(shù)體系需要司機(jī)介入的情況將會(huì)越來越少，新開發(fā)的應(yīng)用也會(huì)越來越接近無(wú)人駕駛的體驗(yàn)，這正是Nullmax的漸進(jìn)式自動(dòng)駕駛思路。

　　漸進(jìn)式自動(dòng)駕駛的本質(zhì)是海量數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的機(jī)器學(xué)習(xí)問題，通過越來越多的數(shù)據(jù)以及持續(xù)的模型迭代，自動(dòng)駕駛的AI系統(tǒng)能夠不斷提高，最終達(dá)到實(shí)現(xiàn)大范圍無(wú)人駕駛的程度。這就像是ChatGPT一樣，背后的CPT-1到GPT-4是一步步進(jìn)化迭代的過程，AI能力的發(fā)展也是一步步提高的過程。

　　盡管現(xiàn)階段這套技術(shù)的落地形式為L(zhǎng)2+智能駕駛，但毫無(wú)疑問這也是一套挑戰(zhàn)更大、上限更高、可行性更好的一套技術(shù)。尤其是自動(dòng)駕駛的量產(chǎn)遠(yuǎn)不是外界想象的那般簡(jiǎn)單，而是一場(chǎng)復(fù)雜的升維之戰(zhàn)。

　　為了長(zhǎng)遠(yuǎn)的無(wú)人駕駛目標(biāo)，Nullmax在技術(shù)的研發(fā)和應(yīng)用上已經(jīng)做了許多工作，如今這些努力逐漸轉(zhuǎn)化為成果，帶動(dòng)Nullmax在漸進(jìn)之路上加速狂奔。無(wú)人駕駛的大規(guī)模量產(chǎn)仍有一段距離，但走在正確方向上的Nullmax，顯然距離目標(biāo)已經(jīng)越來越近。

(新媒體責(zé)編：wa12)