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以下为沙龙智行智能化中心高级总监杨继峰演讲实录： 大家下午好，我是来自沙龙智行的杨继峰，主要负责智能驾驶和智能座舱产品开发。今天很高兴跟大家做这样的一个分享，高级别端到端智能驾驶辅助功能的实践与挑战。2022年开始我们看到一批车，它们都有相对统一的特征，比如说高算力的控制器，更好的架构，然后传感器的选择上加了激光雷达，开发设计上把全生命周期的OTA迭代放在了研发上。 在这样的一个过程里面，沙龙推出时我们第一个上了四个激光雷达的车型，我们也是第一个在华为MDC双云控计算平台上面开发集成第三方算法软件的车型。同时，我们也是在这样的一个本身很有个性的一款车里面做了很多不一样的智能化思考，今天也把这些抛砖引玉做一个讨论。
首先我们说如何定义智能化的2.0时代。智能化2.0时代面向一个生命周期的感知能力，搭载4激光雷达，5重360度的感知全覆盖。我简单列了一下我所经历过程当中的技术路线变迁，开始的时候我们一致认为量产的跟L4不同的级别体验，我们1R1V到5R1V到nRnV，这个技术特点是功能适应性很好，比如说ICC这一代可以在中国大部分道路上面开，但是这个设计范围很窄，通常来讲不能那么早的做一些更高级别的自动驾驶功能。 L4的特点是迭代很快，然后在一个小区域里面可以跑大几千公里。但是这一代技术，我们要问做一个量产车有大几百的算力，也有这些激光雷达的技术，我们怎么样做未来自动驾驶功能的地图？我们说功能场景的拓展带来这个时代最大的感知能力提升要求，比方说用一个前视觉还有摄像头解决一些城市典型的工况，但是总有一些工况，识别能力下降仍然需要对这些场景开放功能，这个时候可能需要激光雷达。现在nRnV这个相对来说是比较长时间内的更复杂的城市场景需求。 沙龙作为搭载4颗激光雷达，实现360度感知全覆盖的车型，我们还是觉得做一个很有价值的探索，我们搭载了四颗华为的激光雷达，每秒输出百万级点云，120度×25度FOV。我们还搭载了七颗8M高清摄像头，基于HDR130的动态，锥桶等小目标检测距离180米。我们这个是真正意义上面实现了激光雷达360度覆盖，高清摄像头360度覆盖，五重360度覆盖的智能驾驶感知系统。 我们一直想问一个问题，为什么今天的感知系统长成这个样子，真的有必要吗？回答这个问题，其实代表的不仅仅是产品形态结果的差异，还代表着站在今天这个时代，我们应该考虑的整个研发过程还有产品设计层面的差异。 比方说我们最初设计一个AED或者ACC功能的时候，有一个非常确定的结构化场景，或者相对来说可以预计的车型数量，我们可能定一个安全目标，基于车辆每年不能出现多少次的事项，或者多少次的什么样的事故等级事故，分解到各个场景的事故几率，分解到各个软件硬件的四个模块，硬件的模块可以用什么解决，软件的模块我们可以设立一些具体的软件指标。我们看到ADAS功能相对的集成度很高，今天我们做感知体系的时候要想到未来五年或者更长时间究竟要解决什么场景。
这样的场景很复杂，整个感知系统做的就是一定程度上面相对来说更长的时间内提供一个足够好的感知能力。它包括很多确定的结构，同时包括很多不确定的，有可能是一些更加复杂的城市场景。所以这是今天端到端智能驾驶辅助要解决的事情。 2022年，我们觉得可能对于用户来讲，怎么样提供有价值的持续智能驾驶服务。我们做服务，就是要想到相对长的一段时间里面，我们怎么样用一个系统还有一个软件，解决生命周期所有的问题。 我曾经放过这样的一个图，就是比方说我们今天的很多NGP，或者NP的功能跑在高速上面，我们同一个软件解决高速城市的不同问题还是不一样的。比如说在高速上面，如果一个前车切进来的时候，通常大家做的就是减速让它进来，确保自身安全，优化一些加速度还有加速率；城市的低速情况下，你可能减少跟前车的距离，不允许切进来，或者往另外一侧开，给出一个允许切入的信号。现在搭载了大量车内车外的交互，真正挑战的是如何用一个软件解决高速和城市不同的驾驶策略，以及驾驶员不同状态下的驾驶策略。
然后，我们有了四颗激光雷达之后，很多人问我后激光雷达是干什么的？其实我们并不需要一定举出一些确定的合理证明，由于物理特性导致视觉能力下降的情况下，后激光雷达在很多场景可以提供一些更有效的感知可靠性。意味着有了后激光雷达很多本来这个场景下面功能不允许开启的情况下可以开启了，增加了用户对于一个功能适应性。然后另外还有一些场景，在常见的左转路口对于侧后方快速切进来的目标物有一个更好的感知能力。 第二部分，这样的一个时代里面我们需要什么样的计算平台架构，沙龙搭载我们的双MDC平台首发。我们2019年到现在经历了一个过程，就是算力增加，算力增加实际上一个结果，除了算力增加以外，我们还会问为什么需要这么多算力，为什么沙龙用了双MDC平台，两个完整的计算平台又不是主副的概念？因为我们今天定义一个车的计算平台架构的时候，需要考虑的其实不只有算力，还有安全性、可靠性以及持续迭代的能力，在MDC云平台沙龙自研了算值，这个系统开发结构上我们怎么针对特定的算法做特定的开发是接下来非常重要的问题。这个里面举了另外的图，就是华为的达芬奇架构。
我们这个里面可能看到这个图里面有一些案例，就是达芬奇架构下面我们有更好的变形计算能力，同时在整个的项目推进过程当中，我们也对于一些特定的软件的应对有了一个更加深入的合作。这里举了一个例子，为什么我们用一个完全备份的MDC610平台，这个系统架构可以实现一个事情，当你的任何一个预控制器失效的时候，整车保留了360度的视觉能力，一部分的激光雷达能力，和全部的毫米波雷达超声波雷达能力。这样做到功能退出的时候，这个功能可以做到开到下一个停车安全区。
把刚才的平台扩大化一点，这样的一个智能化2.0时代我们需要什么样的EE系统架构。这个也是知名的一个图，长期出现很多的谈EEA架构的首页，实际上从博世最初的分布式电子架构，到预集中式到中央计算今天大家也是这样做的，包括云控的一些内容已经谈到了。 沙龙给出的答案是，我们在我们的车上面搭载长城集团最新的GEEP3.X的架构，这是典型的四域架构，车身控制、动力底盘、智能座舱、智能驾驶四个域控制器，并且完成了数十个标准化的接口开发，接下来我们搭载长城集团的4.0跟5.0的架构，这个中央计算到区域控制的架构平台，实现了全链路接口的价值化。我们未来什么架构可以保证更多的接口标准化调用，是在整个生命周期持续提供能力。所以这个EEA架构是整车的电子电器领域最重要的基础设施。 在我们这款车上面我们实现了一个感知冗余、制动冗余、转向冗余、控制器冗余、电源冗余、通信冗余等六大系统。我们在这一代产品没有得到特别充分的完整的安全概念验证的时候，还是会以一个L2+方式推出，但是它是一个全场景的端到端智能驾驶辅助功能，系统架构的设计上面，在硬件上面我们用了完整的制动冗余、转向冗余，包括控制器还有电源的冗余，这个给沙龙每款车生命周期内可以迭代重新做一个L3级别以上的自动驾驶功能。 最后，这样的一个新的时代里面我们需要的是一个全新的体验跟评价的体系。在过去的时候我们评价一个ADAS功能相对来说比较工厂化，大家基于很多工程目标评价，但是今天的NGP里面已经不完全一样了。
所以我们尝试利用一些新的维度评价说一个什么样的功能，真正意义上未来五年持续迭代给用户不同场景下更好的用户价值功能。所以我们搭建一个沙龙用户体验跟评价体系，我们尝试用更加适用更加智能、更有体验这样三个维度去做我们的整个用户评价体系，包括可以实现AVP停车场的数量。 第二角度就是人工智能，我们之前其实基本不会用过多的主观评价，更多的是我们评价体系建立在加速度，加速度变化率，然后这种各种横向纵向的准确程度，以及基于某一个线某一个点的准确程度判断。但是今天我们实际上判断车能不能准确找到自己的范围，能不能该报接管的时候报出来，是不是报出来接管用户认知是准的，是不是可以处理城市场景下面的绕行博弈、数据驱动跟经验值的应用。 在这样一个端到端辅助功能里面，人机共驾这个概念去年开始比较热。我们车内有七个可以交互的屏幕，我们有更多的可以交互的灯光，包括自己定义编程灯光，整个过程里面我们对于人是什么过程，大部分的ADAS功能从不信任到滥用这个功能的过程，这个是大部分车主的反馈。有些功能怎么样做到用户刚拿到车，或者用户表现出来不信任这个系统驾驶策略，还有用户滥用系统时候的驾驶策略不同，这个也是这一代系统解决的问题。 以上就是沙龙对于2022之后的这一代系统的高级别智能驾驶的思考。我们觉得从感知能力上面需要一个面向全生命周期的感知能力，而不是基于某一个确定的结构化感知能力。计算架构来讲，我们需要一个高算力的计算平台，但是又不止于这个算力，还有计算架构、还有算法的适配性以及安全性和可靠性。对于运营架构，毫无疑问沙龙以及整个产业都会从域控制一步一步走向中央控制。用户体验评价上面来讲，我们越来越打破今天看到的更多的ADAS对于速度还有鬼探头这样的评价体系，转为更加客观丰富的评价体系。
最后我想说沙龙不只是一个品牌，更是一群人的思想控制，沙龙也会跟所有关注沙龙智能化的用户以及媒体的朋友一起探索下一个智能化时代。谢谢！ 本文来源【汽车咖啡馆】版权归原作者所有 |
