城市领航量产竞速赛,魏牌凭什么抢跑小鹏?-电动汽车观察家

城市领航量产竞速赛,魏牌凭什么抢跑小鹏?

这是毫末与小鹏的技术“战争”,也是魏牌自己的向上之战。

8月26日成都车展上,长城汽车旗下高端品牌魏牌亮相了首款搭载城市NOH驾驶辅助系统的车型——摩卡DHT-PHEV激光雷达版,并将于9月底SOP(量产上市)。这将是一个微妙的时间点。另一大落地城市领航的热门“选手”小鹏汽车此前宣布将于下半年上线城市NGP功能,而最有望率先搭载该功能的车型小鹏G9将于9月上市。

魏牌希望,能够在小鹏汽车之前,率先向客户交付摩卡DHT-PHEV激光雷达版,成为中国首款城市辅助驾驶系统的量产车型,并由此使魏牌成为中国首个具备打通高速至城市辅助驾驶能力的量产品牌。

魏牌凭什么叫板抢跑小鹏?城市领航辅助能力真到量产阶段了吗?

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魏牌与小鹏,在同一条技术路线上

传统“出身”的魏牌之所以能和以“智能驾驶“为标签的小鹏争抢城市智能驾驶量产的首发头衔,本质上是由于面向L3,甚至L4级的智能驾驶系统技术方案已在业内趋同。

“传感器各有优劣。”毫末智行技术总监潘兴向《电动汽车观察家》表示,激光雷达的优势在于测距和3D信息非常准确,而视觉(摄像头)的纹理信息则非常丰富。因此,(视觉感知能力的)天花板高于激光雷达,但其对数据的要求也同样极高,不仅需要海量数据,还需要重金构建数据闭环。

“所以研发工程师必须要思考如何扬长避短。(我们)这个方案在目前硬件条件和算力下,能够最大程度上发挥激光雷达和视觉各自优势。”

“这个方案“指:通过Transformer算法,进行激光雷达和BEV(Bird’s Eye View鸟瞰)环视感知算法的融合,形成基础的向量空间;“Feature queue”和“Temporal-spatial fusion”两层模型模块对向量空间进行时间和空间上的感知“对齐”,形成统一的时空队列;在此时空队列中,按照全局、道路、目标三大任务体系进行识别标注,最终形成可进行行车规划的向量地图。

《电动汽车观察家》了解到:目前,采用高算力、高感知(摄像头+激光雷达),依赖大数据迭代,计划实现包括城市领航在内的高阶智能/自动驾驶量产系统的感知方案大都与此相似。

该方案能够有效减少对数据和深度学习的依赖,通过激光雷达迅速获得距离和深度信息,由此快速实现功能。难度则主要在于对激光雷达点云和视觉图像,这两种完全不同类型的信息进行时空对齐,使其能够相互印证(中、后融合),甚至能够相互补完(前融合)。

而“如何对齐”主要是对算法能力的考较。

已经趋同、明确的技术路线,逐步决出头部企业的硬件供应商,以及在初期数据、算法并重的竞争要素,给了成立仅两年多(2019年)的毫末智行在高难度的城市领航领域,与小鹏汽车(2014年)争夺首发的机会。

无论是为了弥补时间差距,还是为未来提供足够的冗余,魏牌都为摩卡DHT-PHEV激光雷达版打造了更“豪华”的硬件体系:

配备2颗125线激光雷达,5颗毫米波雷达,12颗超声波雷达,12颗摄像头,共31个感知组件。激光雷达的线数与距离,高精摄像头的像素都位居业内领先位置;

搭载高通Snapdragon Ride平台下首发8540(5nm)+9000(7nm)方案,算力达到360TOPS。同时设置单独MCU作为冗余系统。考虑到业内大多采用254TOPS的英伟达Orin单颗或两颗芯片,且两颗芯片互为冗余的方案,魏牌方案的主算力也更大一些。

“如果只是在相对通畅的道路上正常开,大家的表现都差不多。”潘兴表示:“考虑到一些极限路况,如路口繁多,入口涉及车道数量快速变化,车道线不清晰,公交车站点位置位于路内等,更强的感知能力会我们带来一个更好使用体验。”

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量产的城市领航辅助可靠吗?

明确的技术路线和丰富的硬件系统是一回事,真正上路又是另一回事。

魏牌“量产城市NOH”指:系统可根据导航提供的行驶路线,在城市环境中实现自动变道超车、红绿灯识别与控车、复杂路口通行、无保护左右转等主要功能;也可应对车辆近距离切入、阻塞占道、交叉路口、隧道、立交桥等复杂的城市交通场景。

“量产城市NOH”还可在包括城市开放道路、快速路、高速等主干道和次干道上,根据导航路线,辅助驾驶员执行驾驶任务。覆盖自动上下匝道、直道/弯道巡航、智能跟车、拔杆变道、压速变道、避障变道等高速和城市的主要应用场景。

魏牌的官方数据称,系统的路口通过率超过70%、变道成功率超过90%、交通流处理能力高达4级。

根据计划,魏牌城市NOH将首先支持北京和保定两座城市,至2022年年底将覆盖超10座城市,并很快突破100座城市的覆盖范围。

上述功能在很多企业的样片中都出现过,但从”DEMO”到大规模使用的量产标准是什么?此前业内一直没有一个明确的说法。

对此,潘兴向《电动汽车观察家》表示,从系统工程稳定性上,魏牌执行严格的验收标准。即系统软件正常运行,不死机;硬件稳定工作,没有失效,都有严格的车规级标准。

从算法的有效性来看,城市中两次接管之间的最长距离,业内普遍还在一公里不到。“我们希望在解决通行入口等复杂路况后,能够将这一指标持续提升。“

此外,有针对性的引入激光雷达也将进一步加持魏牌城市NOH的可靠性。

摩卡DHT-PHEV采用两颗M1P激光雷达的底置安装,兼顾空气动力的同时,对于近处低矮障碍物的感知、防碰撞的效果更佳。同时170度FOV的覆盖也给城市NOH提供更多的功能支持,例如近距离切入,前向障碍物横穿等场景,安全冗余度更高。

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毫末与小鹏的体系之战

但事实上,谁先量产落地更大的意义在于“先声夺人“的宣传效果,真正重要的仍是量产落地后,系统的可用可靠性,以及未来的成长性。

高阶智能驾驶辅助系统的可用性和成长性根本上仍取决于数据规模和处理数据实现迭代的体系能力。这场持久战的竞争将在毫末智行和小鹏汽车之间展开。

从数据量来看,毫末和小鹏之间的差距颇大。目前毫末HPilot已搭载上车魏牌摩卡、魏牌玛奇朵、坦克300、坦克500等6款长城热门车型。其中搭载率靠前的魏牌装机规模为2477辆(2022年1-4月),同期小鹏XPilot的装机量则超2万辆。

不过毫末强调自己在人驾场景数据筛选使用方面的能力。

毫末自动诊断体系

“MANA(毫末智能数据体系雪湖)感知系统的决策路线,是通过模拟人脑各种方案,包括不同驾驶员的习惯决策,再通过数据持续学习大比例的匹配。目前这个系统可得到的反馈也是自动学习的,包括由于驾驶人员的驾驶风格,从而培养相应的决策模式。“潘兴表示,目前(8月底)MANA已累计30万小时的学习时长,相当于人类4万年驾龄。

两个月前,这一数据是近24万小时和2万年的虚拟驾龄。

此外,毫末和小鹏都不约而同的开始构建迭代硬件体系。

8月2日,小鹏汽车宣布与阿里云共同在乌兰察布建成算力高达600PFLOPS的自动驾驶智算中心“扶摇”,可将自动驾驶模型的训练速度从7天缩短至1小时内。目前,“扶摇”正用于小鹏城市NGP的算法模型训练。

毫末标注体系

而毫末也应用阿里云的“飞天智算平台”,实现128卡并行效率超96%,使自动驾驶模型训练成本降低62%,训练速度提升110%。

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魏牌的第二次向上窗口期

对毫末来说,摩卡DHT-PHEV激光雷达版是其智能驾驶征途上的又一块里程碑;但对魏牌来说,这将是难得的第二次品牌向上的窗口期。

“魏牌高端品牌的路线不会变,而未来市场(高端化)决胜的地方一定是金字塔塔尖,在我看来就是城市智能导航这一套东西。”魏牌CMO乔心昱向《电动汽车观察家》表示.

尽管魏牌很早就切入了DHT混动赛道,但与比亚迪等竞品的技术相比,柠檬混动DHT只有5%的场景能让用户感受到技术先进性。而城市领航的先进性对用户来说是强感知的,而且也将契合整个未来智能汽车发展的新黄金10年。

“未来,这一套(城市NOH)只会在我们的旗舰车型上去用。”

但乔心昱也清醒地表示,应用高端技术并不等于会获得品牌和销量上的成功。在引入城市NOH量产的同时,魏牌也正在价格体系、销售体系和用户运营方面进行深度变革。

首先是定价合理,从拿铁DHT开始,魏牌调整其定价体系,未来包括轿车在内的产品都将更符合品牌的感知价值;

第二是渠道方面,魏牌将在现有经销商网络基础上,增加城市展厅的模式,将产品送到消费者面前;

第三是用户运营方面,将通过体系协同,实现对用户的快速响应。

“我们将全力解决销量的影响因素,而在未来行业占位中,城市NOH为魏品牌的高端化补全了最后一块拼图。”乔心昱表示。

本文由 电动汽车观察家 作者:朱, 世耘 发表,其版权均为 电动汽车观察家 所有,文章内容系作者个人观点,不代表 电动汽车观察家 对观点赞同或支持。如需转载,请注明文章来源。
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