高階智駕 卷出了花

4月30日，五一假期前的最后-天，蔚來向20多萬NT2車型車主推送了全域全量的NOP+，鑒于自動駕駛領域營銷術語眾多，為了避免引起不必要的爭議，姑且可以認為NOP+的全量推送等同于華為口中的“全國都能開”，這么算下來，蔚來大概率是國內第三個實現(xiàn)了高階城區(qū)智駕全國都能開的車企，前兩個分別為華為(全量推送時間為2月初)和小鵬(全量推送時間為2月底)。

作為自動駕駛第一-陣營最無可置疑的三名選手，這幾家車企的智駕水平或許有著些微的差距，卻沒有代際的區(qū)別，就以全量推送時間來看，最快的華為和最慢的蔚來汽車之間也不過隔了兩三個月的時間。自動駕駛是一個長期的馬拉松，從這個視角來看，兩三個月是一個很短的時間，在如此密集的時間段之內，三家頭部智駕車企陸續(xù)全量推送城區(qū)NOA,除了競爭過于內卷帶駕車企陸續(xù)全量推送城區(qū)NOA，除了競爭過于內卷帶來的推波助瀾，還說明城區(qū)NOA確實來到了爆發(fā)的臨界點。

圖片來源：地平線

在過去一年的時間里，自動駕駛的口水仗打得非常厲害，測試體系的缺位導致了各家在開城標準上莫衷一是，從開城數(shù)量的你追我趕，到突然而來的全國都能開，更是讓大部分消費者陷入了云里霧里。好在技術硬核、而且善于做技術傳播的蔚來汽車在這次智能駕駛發(fā)布會透露了關于城區(qū)NOA的一些“常識”。本文借此探討兩個問題，全量推送城區(qū)NOA或者說全國都能開的條件是什么?車企需要通過什么樣的技術手段滿足這些條件?

1   智駕體驗x里程覆蓋=全量推送

在今年3月份舉行的電動汽車百人會上，國內頭部智駕芯片廠商地平線掌門人余凱一語道出了城區(qū)NOA之所以無法得到快速普及的關鍵原因，余凱認為，阻礙城區(qū)NOA普及的挑戰(zhàn)來自兩個方面,一是“不可用”,主要原因是里程覆蓋少，導致實際可用范圍有限，二是“不好用”，智駕系統(tǒng)的風格太慫，會帶來糟糕的駕駛體驗， 風格太激進，又會引發(fā)安全風險。

針對這種尷尬的局面，百度提出了推動高階智駕系統(tǒng)普及的方法論:需要實現(xiàn)“高時空覆蓋,全國都能用”，解決里程覆蓋少、系統(tǒng)不可用的問題，同時還要“安心、體驗好”，解決系統(tǒng)不好用的問題。

圖片來源：百度

在地平線眼中，“可用”是城區(qū)NOA的先決條件,“好用”是城區(qū)NOA的進階條件,在百度這里，“時空覆蓋"對應的 “可用”和“安心好體驗”對應的“好用”則是余凱認為，阻礙兩個不同視角的并列條件，善于總結方法論的蔚來汽車給出的公式與百度類似，全量推送=安心安全的體驗x最廣的里程覆蓋。

圖片來源：蔚來汽車

好用和可用、體驗和里程覆蓋本質上都是在講自動駕駛技術深度和廣度的問題，技術的深度決定了在可用范圍內的體驗是否安心安全，是否“好用”，技術的廣度決定了是否會因為超出可用范圍動不動就要求用戶進行接管，造成不“可用”。所以，向大量城市推送城區(qū)NOA,需要在體驗和里程覆蓋兩個方面齊頭并進，在覆蓋里程內縱向提升智駕系統(tǒng)的性能表現(xiàn)，同時橫向擴展，擴大里程覆蓋。

提升智駕性能表現(xiàn)，依靠的是數(shù)據(jù)閉環(huán)，擴大里程覆蓋，依靠的是輕地圖方案。

圖片來源：Momenta

2   構筑數(shù)據(jù)閉環(huán)提升系統(tǒng)表現(xiàn)

提升智能駕駛性能表現(xiàn)的關鍵是可以覆蓋盡可能多的長尾場景,這是數(shù)據(jù)驅動的自動駕駛時代的共識之一，這里的關鍵是構建數(shù)據(jù)閉環(huán)。

每一個有志于全棧自研自動駕駛算法的車企，都需要構建自己的數(shù)據(jù)閉環(huán)，將數(shù)據(jù)采集、篩選、清洗、標注，模型訓練和部署形成-個閉環(huán)，通過飛輪效應不斷加速推進智能駕駛算法的迭代和進步。

圖片來源：小鵬汽車

不過，數(shù)據(jù)閉環(huán)只是一個基礎性的框架， 關鍵在于如何低成本地從量產車輛(數(shù)據(jù)規(guī)模)中獲取覆蓋復雜場景和Corner case(數(shù)據(jù)質量)的數(shù)據(jù)。正如你解再多握二元二次方程的解法一樣， 現(xiàn)有智能駕駛系統(tǒng)無法處理的復雜場景才能真正驅動智能駕駛系統(tǒng)的進步。

能想到的第一-個方 案，當然是從消費者的日常駕駛行為中獲得Cormner case數(shù)據(jù)，但是，無論是人駕還是智駕，汽車行駛過程中的絕大部分數(shù)據(jù)都毫無價值，最好是閱后即焚，讓它從現(xiàn)實中來，到虛空中去，揮一揮衣袖，不要帶走任何云彩。所以，一股腦地將行駛數(shù)據(jù)不經(jīng)鑒別地上傳到云端，只會造成不必要的流量負擔和云端的數(shù)據(jù)處理負擔，另一方面，丘吉爾說過，“不要浪費每一次危機” ，真正有價值的數(shù)據(jù)如果沒有捕捉到，也會非?？上?。

在車端捕捉Corner case的方法是特斯拉率先推出的影子模式，即用戶本身沒有開通高階智駕服務，但是車企依然將模型部署到了車端，模型行為和司機行為出現(xiàn)差異的地方大概率就是對系統(tǒng)性能提升很有價值的長尾場景。

除了車端采集，還有一種方式是Cormner case生成。有困難要上，沒有困難創(chuàng)造困難也要上，目前的生成式大模型正適合重建仿真場景。理論上來說，場景仿真的成本低，安全性高，還可以根據(jù)不同的需求生成不同的場景。但是，這種仿真要求車企或合作伙伴具備足夠強的大模型能力，還必須非常了解傳感器原理和光線追蹤技術，才能非常精細地還原傳感器視角下的世界，難度也算非常高的。

圖片來源：特斯拉

道理也很簡單，地圖可以提供的超視距和動態(tài)信息是車端感知無論如何都無法單獨實現(xiàn)的。

無論是攝像頭還是激光雷達，有效感知距離普遍都在一兩百米，而且，采集到的車周環(huán)境信息越遠越稀疏,但地圖可以提供三五百米處的超視距信息。此外，現(xiàn)在的地圖不止可以提供靜態(tài)信息，還可以通過一系列算法和大數(shù)據(jù)技術實現(xiàn)對動態(tài)信息的捕捉，這當然也是單車智能無法實現(xiàn)的。所以，雖然車企們在營銷層面都在做無圖的宣傳，但實際上都很務實地采取了輕地圖方案。

可以把輕地圖理解成標清地圖(SD Map)和高精地圖(HD Map)的中間方案，語義要素的數(shù)量、精度、成本、覆蓋率、鮮度介于標清和高精之間，不具備成本高、覆蓋率低、鮮度低這些傳統(tǒng)高精地圖的缺陷，和當前的開城運動所要求的速度及成本都是匹配的。

輕地圖產品可以來自圖商，也可以主機廠和圖商合作，利用圖商的測繪資質和主機廠的數(shù)據(jù)進行眾包建圖。說實話，輕地圖是各個車企快速開城的秘密，是最符合事物本質的一個概念，至于無圖、真無圖、完全無圖，也許只是一-種營銷口號吧。

4   寫在最后

這兩三年來，以特斯拉和國內頭部智駕車企為代表的廠商們在自動駕駛領域卷出了天際，特斯拉距離拿掉方向盤只有一步之遙，理想汽車也宣稱三年就要實現(xiàn)L4了，高階智駕卷成了麻花，也許，留給“兄弟們”開滴滴的時間真的不多了。

（本文來源于《EEPW》202407）