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| 本文作者： 伍文靚 | 2021-02-06 09:36 |
數(shù)據(jù)，是驅動自動駕駛向前發(fā)展的重要「燃料」。
在數(shù)據(jù)的連通之下，汽車已經(jīng)不再是一座信息孤島，而是一個集車、路、云端信息于一體的智能移動終端；同時，通過 5G、人工智能等新興技術，為智慧交通的構建穿針引線。
眼下，自動駕駛商業(yè)化落地的路線眾多，各路玩家都在尋覓最適合自己的方式。
其中，覺非科技的方式是以智能數(shù)據(jù)運營為落腳點，以車路協(xié)同的路徑為突破口，為企業(yè)提供基于 SaaS 平臺的 L2-L4 高精地圖平臺、V2X 融合計算、云數(shù)據(jù)分發(fā)等解決方案，為自動駕駛的商業(yè)化落地的提供多一份可能性。
更重要的是，在剛剛過去的 2020 年中，國家曾兩度出臺相關政策強調了“車-路-云”的協(xié)同戰(zhàn)略。
不難想見，隨著國家力量的注入，車路協(xié)同領域的發(fā)展已經(jīng)有了堅實后盾。
近日，新智駕與覺非科技創(chuàng)始人劉斌、覺非科技 CEO 李東旻展開了對話，試圖了解覺非科技面對這個蘊藏著無限機遇的市場的打法，以及其技術路徑背后的邏輯。
事實上，經(jīng)過數(shù)年的發(fā)展，自動駕駛的熱土上已經(jīng)擠滿了玩家，并且呈現(xiàn)著「三分天下」的業(yè)態(tài)：
跨越式發(fā)展路徑：以單車算力提升為核心，加上激光雷達、攝像頭等傳感器為關鍵配置，研發(fā)重心直接落在 L4 以及 L5 級別自動駕駛。
漸進式發(fā)展路徑：以汽車電子架構進化為核心，基于整車智能化為迭代，從 L1 向 L5 級別自動駕駛不斷進化。
網(wǎng)聯(lián)式發(fā)展路徑：通過聯(lián)網(wǎng)的方式實現(xiàn)車輛與外界交換信息的需求，進一步保障自動駕駛的安全性；同時，可以促進智慧交通的規(guī)模化落地。
盡管覺非科技是一家非常年輕的公司，但對于自身在自動駕駛這個日益成熟的賽中的定位非常之清晰——要做「智能數(shù)據(jù)運營商」。
于自動駕駛而言，數(shù)據(jù)以各種形式貫穿研發(fā)、生產、測試、運營等生命周期。與此同時，數(shù)據(jù)的爆發(fā)也呈指數(shù)級增長。
“我們打造了一個以道路數(shù)字化為核心的「數(shù)據(jù)服務平臺」，同時為產業(yè)的不同層面提供數(shù)據(jù)應用服務”覺非科技創(chuàng)始劉斌對新智駕說道。
具體怎么來理解這句話？劉斌作了進一步的解釋：
覺非科技所積累的最核心的數(shù)據(jù)資產，正是覆蓋不同自動駕駛場景的道路數(shù)字資產，并且可以面向不同級別的機器感知能力，實現(xiàn)對現(xiàn)實世界通過圖像、語義和點云等不同緯度的數(shù)字化表達。
在數(shù)字底座的基礎上，覺非科技通過 AI 算法將車端以及路側的傳感器進行實時感知融合，完成邊緣計算以及語義化輸出，讓車輛在安全性和可行駛區(qū)域中如虎添翼。
得益于道路數(shù)字化資產，覺非科技能夠在云端做更進一步的融合、機器學習、分析，并將這些信息再次下發(fā)給即將到達該區(qū)域的相關設備，貢獻于智能駕駛、智慧交通。
簡而言之，基于智能網(wǎng)聯(lián)的模式，覺非科技對于智能數(shù)據(jù)的運用已經(jīng)融入了車路協(xié)同的各個層面。
對此，覺非科技 CEO 李東旻舉了一個生動的例子——將單車智能看作是汽車標配的車燈，而路燈能夠讓汽車更安全地在路上行駛。他對新智駕說道：
我們正在做的事，就是幫助產業(yè)去優(yōu)化「車燈」、去建設「路燈」，同時我們也在做「車燈」與「路燈」之間協(xié)同所需的數(shù)據(jù)計算工作。
無論從何種角度來看，對于數(shù)據(jù)的運用是覺非科技技術鏈路中不可或缺的要素。同時，對于這類玩家來說，其競爭力在很大程度上取決于數(shù)據(jù)要素和計算資源的低成本獲取和高效利用。
根據(jù)目前的情況來看，覺非科技已經(jīng)實現(xiàn)了數(shù)據(jù)收集、分級、重組、推理、輸出的數(shù)據(jù)運營閉環(huán)。
在這之后，需要考慮的是如何來提高數(shù)據(jù)處理的速度，實現(xiàn)數(shù)據(jù)運營閉環(huán)的高效運轉。
劉斌向新智駕介紹，充分發(fā)揮數(shù)據(jù)價值的前提是從三個層次來理解數(shù)據(jù)的應用，包括動態(tài)數(shù)據(jù)應用、靜態(tài)數(shù)據(jù)應用、管理類數(shù)據(jù)應用。
“我們必須要在車與路的通信能力上建立實時感知能力，將道路上發(fā)生的交通參與者的動態(tài)收集起來進行計算和預測，再結合基于靜態(tài)數(shù)據(jù)的高精度地圖，將交通參與者的行動軌跡在坐標系里體現(xiàn)出來，幫助自動駕駛車輛更安全地行駛，”劉斌進一步解釋說，“同時，在實時的動態(tài)數(shù)據(jù)與靜態(tài)數(shù)據(jù)的合力之下，交通規(guī)則的制定者能夠在交通管理方面進行更靈活的調節(jié)。”
基于「智能數(shù)據(jù)運營商」的定位，覺非科技已經(jīng)參與到了車路協(xié)同產業(yè)的多個環(huán)節(jié)。而這一產業(yè)也在近兩年提到了國家戰(zhàn)略層面的高度。
2020 年 2 月，國家 11 部委聯(lián)合出臺《智能汽車創(chuàng)新發(fā)展戰(zhàn)略》，首次從國家政策方向明確了車-云-路協(xié)同方案正式成為智能駕駛的「中國路徑」。
2020 年 9 月發(fā)布的《智能網(wǎng)聯(lián)汽車技術路線圖 2.0》中，再次重申了車-路-云高度協(xié)同戰(zhàn)略，以車輛關鍵技術、信息交互關鍵技術與基礎支撐關鍵技術為核心，共同支撐中國智能網(wǎng)聯(lián)產業(yè)的發(fā)展。
其中，從技術的層面來說，相比起相關的硬件設備，軟件（感知、定位、規(guī)劃）和云端更是「車-路-云協(xié)同模式」最根本的內核。
覺非科技告訴新智駕，應對未來發(fā)展的大趨勢，公司也已經(jīng)總結了一套明確的打法，即通過「三步走戰(zhàn)略」來將自身在數(shù)據(jù)方面的優(yōu)勢最大程度地發(fā)揮出來：
道路數(shù)字化
目前，覺非科技已搭建了高度自動化、高規(guī)格 SaaS 數(shù)據(jù)平臺，從路端環(huán)境數(shù)據(jù)規(guī)模化融合處理、分析、管理、編譯與應用等核心技術，加持自研的視覺與激光點云融合感知的深度學習算法與模型，實現(xiàn)了可針對 L2-L4 不同級別的全場景高精度、車規(guī)級量產數(shù)據(jù)平臺服務。
車路協(xié)同化
目前，覺非科技已經(jīng)自研了邊緣計算終端與解決方案。得益于覺非科技豐富的智能駕駛場景數(shù)據(jù)集，并結合其深度學習算法和神經(jīng)網(wǎng)絡模型，將激光點云和視覺數(shù)據(jù)融合，為場端車路協(xié)同提供精準的感知和定位軟硬一體化解決方案。
交通智慧化
面向新基建智慧交通建設領域，覺非科技通過軟硬一體化邊緣部署的方式，推出了“智慧交通融合感知解決方案”，并已落地于智能網(wǎng)聯(lián)新型示范區(qū)。這套方案實現(xiàn)了城市交通的數(shù)字化建模，構建了路基感知體系，同時也將實現(xiàn)車輛的協(xié)同運營，為交通管理部門提供實時的數(shù)據(jù)支持，也為交通參與者提供安全保障。
圖：覺非科技智能網(wǎng)聯(lián)解決方案落地現(xiàn)場
覺非科技認為，解決“統(tǒng)一授時與空間同步”問題，是實現(xiàn)車路協(xié)同最關鍵的步驟。
無論是車端還是路側都有許多的傳感器，但傳感器越多，將其放到同一個時間維度上進行統(tǒng)一曝光的難度就越大，數(shù)據(jù)處理的復雜性也更高；期間，還要充分發(fā)揮各個傳感器的長處，規(guī)避其短板。
對于這些難題，覺非科技已經(jīng)找到了自己的答案。劉斌對新智駕說道：
時間上，我們通過外部指令（包括算法和硬件）進行多傳感器的授時和曝光，最少要做到毫秒級乃至于納秒級；空間上，主要與高精度地圖結合，計算出交通參與者在坐標系里的絕對位置，再進行融合。
對于空間坐標系和時間線的基準，產業(yè)中目前普遍一致的觀點是以路側設備及數(shù)據(jù)優(yōu)先——使車輛在統(tǒng)一的靜態(tài)（道路）空間數(shù)據(jù)與動態(tài)（時間、事件等）實時數(shù)據(jù)下運行。
為了解決此問題，覺非科技也同時推出了邊緣計算終端與解決方案。通過強大的智能駕駛場景數(shù)據(jù)集，結合覺非科技熟練可擴展的深度學習算法和神經(jīng)網(wǎng)絡模型，將激光點云和視覺數(shù)據(jù)融合，為場端車路協(xié)同提供精準的感知和定位軟硬一體化解決方案。
實際上，基于對傳感器實時感知類數(shù)據(jù)與經(jīng)驗知識類數(shù)據(jù)的積累，覺非科技的「三步走」戰(zhàn)略正在有序地推進，產品落地的能力也在不斷深化。
針對車路云建設的不同的方向，覺非科技可以提供 L2-L4 高精地圖平臺、V2X 融合計算、云數(shù)據(jù)分發(fā)等解決方案。
在業(yè)內公認的自動駕駛最先落地的商用車領域，覺非科技已經(jīng)與宇通集團開展合作，為后者的自動駕駛客車提供專業(yè)的融合感知服務。
據(jù)新智駕了解，覺非科技還在與國內眾多無人配送物流企業(yè)推進合作項目，通過數(shù)據(jù)平臺服務進一步推動無人配送解決方案的持續(xù)規(guī)模化擴張。
李東旻也向新智駕透露了覺非科技過去一年在乘用車方面的進展。他說道：
通過我們的超感技術，來幫助智能駕駛車輛在單目攝像頭的基礎上實現(xiàn)車道級定位的效果。
據(jù)新智駕了解，「超感」是覺非融合感知的一項技術驗證，字面意思即“超越傳感器的感知”。
具體來說，覺非科技可以在不依賴昂貴感知硬件前提下，采用攝像頭+GPS+IMU 的多傳感器融合方案，基于視覺道路特征匹配定位技術，結合邊緣計算硬件平臺，實現(xiàn)低成本、亞米級的定位方案，從而實現(xiàn)當前車道識別、標牌定位、超視距變道識別等功能，完成高精度道路語義數(shù)據(jù)先驗采集和車道級定位服務。
除此之外，李東旻進一步補充說：
這樣的方式能夠幫助主機廠建立起更高效更低成本的數(shù)據(jù)工具鏈，從數(shù)據(jù)的角度去提升汽車的智能化程度。
與此同時，覺非科技已為中國移動提供了路側融合感知高精定位解決方案，并應用于港口、隧道和城市高架橋道路等場景。通過V2X與車輛實時通訊，實現(xiàn)了對L4重卡的精準控制。解決方案的落地，有效降低了自動駕駛車輛傳感器的使用數(shù)量與配置標準，進一步提升自動駕駛單車與管理的投產比。
而面向新基建智慧交通建設領域，覺非科技結合邊緣計算終端與解決方案，也推出了“道路資產數(shù)字化及智能巡檢系統(tǒng)”。
更重要的是，覺非科技的技術還融入到了高鐵軌道巡檢管理之中。
從整體上來說，鐵路屬于智慧交通的范疇，而且在鐵路的場景下去落地「車-路-云模式」有著先天優(yōu)勢——鐵路上的管理十分規(guī)范，道路非常結構化。
劉斌告訴新智駕：
我們可以將之前應用于公路的相關技術遷移到鐵路的場景下來，比如視覺分割、數(shù)字建模、實時感知等技術，因此鐵路的落地速度是很快的。
據(jù)劉斌介紹，對于覺非科技來說，任何場景的底層技術基本上都是相通的。“我們第一步做環(huán)境的數(shù)字化，第二步我們做動態(tài)物體的目標追蹤，第三步則是把這兩者動靜態(tài)數(shù)據(jù)去進行融合，最后再把結果進行業(yè)務端的處理，”劉斌說道，“對于技術的透徹理解也是我們能做到跨場景的原因。”
簡言之，覺非科技能夠將核心算法與技術封裝，快速供給不同客戶，而且這種解決方案的兼容性很高，可以靈活部署在不同設備上，不需增加額外成本。
目前，覺非科技的道路資產數(shù)字化及智能巡檢系統(tǒng)已正式落地安徽、浙江等地重點區(qū)域高速路段。系統(tǒng)所產生的高精度實時數(shù)據(jù)，也將成為車路協(xié)同可持續(xù)發(fā)展的重要突破點。
從創(chuàng)立時間上來說，覺非科技是自動駕駛領域里非常年輕的玩家，但從技術實力和落地能力來說，覺非科技的潛力不容小覷——從首款產品推出到正式落地再到產生商業(yè)訂單，覺非科技只經(jīng)歷了一兩個月的時間。
如今，自動駕駛迎來了 2021 年的重要關口，行業(yè)發(fā)展的路徑也已經(jīng)走過了分水嶺。隨著國家“北斗”導航系統(tǒng)的全面建成，車路協(xié)同也將朝著縱深融合發(fā)展的方向前進。新型傳感器高精度的數(shù)據(jù)融合與應用將成為紐帶，強大的運算后臺將成為驅動，將車路協(xié)同中的關鍵技術進行串聯(lián)，而這也將成為車路協(xié)同在落地過程中最重要的突破方向。
在這車路協(xié)同賽道深耕的覺非科技，無疑也將乘上風，在這個前景光明的市場中發(fā)揮更大的作用。
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