成本低至萬元，僅需 16tops 算力就能實現領航輔助駕駛（NOA），你相信嗎？

5 月 24 日，易航智能首次對外公布其全棧自研的前裝量產 NOA 平臺。

這一方案采用 TI TDA4 平臺，僅需要 16TOPS 算力，就能實現 16 項行車功能和 10 項泊車功能，包括自動超車、自動路網切換、記憶泊車等。

在價格上，易航 NOA 量產方案低至萬元以內，相比其他已上市 NOA 方案，成本降低 50%以上。同時，易航 NOA 還可以通過靈活的硬件配置方案覆蓋到 15 萬元以內車型。

可以說，這是目前國內最具性價比的 NOA 行泊一體量產方案。

基于大算力平臺英偉達 Orin，易航智能正在研發(fā)全場景自動駕駛 FSD 解決方案，預計將于今年年底實現量產，目前已經拿到威馬汽車的前裝量產定點合作。

NOA 的量產上車，將自動駕駛帶入全新階段。

易航智能創(chuàng)始人兼 CEO 陳禹行認為，在自動駕駛長河中，NOA 是量產新階段，以場景為核心的自動駕駛路徑中，FSD 將成為行業(yè)拐點。此后，整個自動駕駛行業(yè)將進入穩(wěn)定發(fā)展期。

從 ADAS 到 NOA，再到 FSD，以場景為核心的自動駕駛量產路徑，正推動著自動駕駛技術不斷向前發(fā)展，最終實現將無人駕駛帶進現實的最高目標。

01、易航智能打造低成本、高性價比 NOA 方案

據乘聯(lián)會數據統(tǒng)計，2021 年我國乘用車累計銷量為2105.4 萬輛，同比增長 6.4%。

其中，9 萬以下的低端車售出271.4 萬輛，同比大漲 29.5%；20 萬以上的高端車售出 757.8 萬輛，同比增長 10.0%，9 萬-19 萬元中端車累計銷量為1076.2 萬輛，同比增幅-0.3%。

由此來看，中低端車型仍占據著國內汽車市場絕大部分市場份額，是市場量最大的一部分車型。

而相較于高端車型，中低端車型對于前裝量產產品的價格成本更為敏感。

因此，在面向 15 萬級別以內的車型，易航智能所打造的 NOA——主打低成本、高性價比。

• 低成本：易航智能 NOA 綜合成本約 8000-9000 元人民幣，比其他方案成本降低 50% 以上。

• 高性價比：涵蓋 16 項行車功能和 10 項泊車功能，已實現 NOA 功能里最完整的功能形態(tài)。

在低成本、高性價比的背后，則有著易航智能一套獨特的打法：基于獨特的軟件算法和算力優(yōu)化能力，僅需要 16TOPS 就可以實現非常全面的 NOA 功能。

硬件層面上，易航智能并未追求大算力平臺，而是選用了德州儀器TDA4 芯片，提供單芯片和雙芯片兩種方案，最高算力僅為 16TOPS。

軟件算法上：主要采用算法剪枝和知識蒸餾的方式進行算法優(yōu)化。

一方面是通過自研的知識蒸餾構建一套大模型，通過讓 NOA 在大模型中學習，充分繼承大模型中的優(yōu)秀基因，提升算法精度。

另一方，算法剪枝則是在保證大模型的精度條件，對模型進行壓縮，壓縮成小模型，從而提升模型運轉效率。

算力優(yōu)化方面，易航智能則采用了共享Backbone 的方式。

在整個算法中，易航智行打通了小模型平臺和高精度多任務訓練之間的隔閡，使障礙物檢測、圖像分割、交通標志檢測等深度學習任務都共享同樣的 Backbone，可極大降低算力消耗，實現高精度的多任務的感知結果。

一般來說，一個好的 NOA 產品，主要從三方面進行評判：

技術層面，不再是簡單的汽車電子模塊的疊加優(yōu)化，而是整個自動駕駛域的重構。整車電子電氣架構從原本的分散式向域控制器模式的轉變，也促進了 NOA 功能的實現，反之，NOA 功能也促進了域控制器向更集中化發(fā)展。

數據方面，需要持續(xù)的積累數據的能力和迭代升級的能力，NOA 內含影子模式、數據回傳等功能，需要其能夠快速積累自動駕駛數據。

商業(yè)方面，則需要具備足夠的商業(yè)競爭力，即面向前裝量產的產品需要把控好成本，能覆蓋更多價位、更廣泛的車型，這樣才能實現大規(guī)模的量產。

陳禹行認為：「除了圍繞算法、算力方面的創(chuàng)新，能推出高性價比方案，則得益于易航智能在軟硬件開發(fā)、海量數據積累和豐富的量產經驗，這是一個綜合實力的體現。」

而在這背后，也是易航智能數年來構建的全棧自主研發(fā)能力的體現。

02、堅持全棧自研，構建核心競爭優(yōu)勢

于自動駕駛而言，想要將技術做成 Demo 進行展示很容易，但想要真正的實現前裝量產，大規(guī)模上車，則非易事。

全棧自研，則是易航智能讓技術更快實現前裝量產的必備條件。

為什么堅持全棧自研，陳禹行表示原因有三：

首先，在量產階段，自動駕駛系統(tǒng)中的軟硬件高度耦合，研發(fā)過程中會出現各種各樣的技術問題，很難將其歸結為軟件問題還是硬件問題，只有全棧自研，才能去統(tǒng)一分析原因。

其次，全棧自研是實現更好駕乘體驗的必要條件。自動駕駛系統(tǒng)中感知、規(guī)劃、控制高度耦合，且這也決定著整個自動駕駛里的用戶體驗，如果想要實現 1+1＞2 的效果，就必須兩者一起優(yōu)化。

其三，全棧自研能夠更好滿足車企的定制化需求。因為車企對成本要求嚴格，只有擁有全棧自研的能力，才能根據客戶的要求來提供定制化的解決方案。

陳禹行表示：「自動駕駛 Demo 展示的是車輛最佳狀態(tài)時的表現，而自動駕駛量產要保證各種工況下的穩(wěn)定。只有把所有技術細節(jié)都做一遍，才能擁有系統(tǒng)工程經驗——而自動駕駛本身就是一項系統(tǒng)工程。」

截至目前，易航智能已經構建了像感知、決策規(guī)劃控制、軟硬件開發(fā)，包括測試標定、量產等能力，幾乎涉及到整個技術鏈條。

截止目前，易航智能已經量產上路的車大概有 10 萬輛，積累約10 億公里的駕駛數據。

為了充分利用這些數據，易航智能還在蘇州建立研發(fā)中心和專用自動駕駛攝像頭工廠。

據了解，這間工廠主要包含如 ISP 的算法、攝像頭的開發(fā)和攝像頭的生產等業(yè)務。

于易航智能而言，在整個量產的 NOA 行泊一體產品上，最核心的競爭優(yōu)勢就是在于其所打造的領先的自動駕駛算法，以及由此帶來的成本優(yōu)勢。

當然，這里所說的算法，并不是易航智能所展現出的功能上的算法，而是基于大量前裝量產經驗所產生的產品級量產算法。

目前，易航智能整個業(yè)務以場景為核心，構建了 4 大產品線，包含：

• 最基礎的 ADAS 產品

• 高級 ADAS 產品

• NOA 產品

• 下一代全場景的自動駕駛 FSD

截至目前，前 3 個產品已實現前裝量產上車，今年搭載 NOA 功能的車型也將批量上市，合作的車企包括大通、威馬、雷諾等。

陳禹行透露，今年已經拿到更多新的 NOA 量產項目，將會在今年晚些時候公布。

與此同時，陳禹行也表示，易航智能也正在研發(fā)面向下一代全場景的 FSD，基于大算力雙 Orin 芯片打造，預計將在今年年底量產上市，定點合作車企為威馬。

在功能上，FSD 解決方案打通全場景，包括城區(qū)、高速、快速出口，以及社區(qū)、地庫等，實現全場景點對點自動駕駛功能。

易航智能以全棧自研的技術體系為基礎，堅持走以場景為核心的自動駕駛路徑，從 ADAS，到 NOA，再到 FSD，最終朝著將無人駕駛帶進現實的最終目標邁進。

03、NOA 為量產新階段，FSD 將是行業(yè)拐點

原本的自動駕駛發(fā)展路徑中，一般是從自動駕駛級別為切入點，包含兩條路徑：

• 一條是直接研究 L4 級以上自動駕駛路線

• 另一條則是從 L1 逐步向上邁進

但以此分類會出現一個問題，即能夠實現自動駕駛的場景極為有限，如車企新車型要搭載 L3/L4 自動駕駛技術，但卻只局限在高速公路上，或者在城區(qū)部分道路上，且最高時速不超過 60 公里。

在此背景下，終端用戶就會對自動駕駛功能興趣并不大，啟用的時間也相對較短。

因此，圍繞場景開發(fā)自動駕駛，逐漸成為主流趨勢。

什么是「圍繞場景開發(fā)自動駕駛」？

所謂的以「場景為核心」，就是先用自動駕駛解決行駛過程中存在的 95% 場景，剩余的 5% 場景則先由人接管，等技術升級迭代之后，慢慢解決這 5% 的難題。

舉例來說：

在日常上下班通勤時，整個車程要 2 個小時，路上途徑一個菜市場，環(huán)境非常復雜，現有技術很難完全把它解決掉，而途徑菜市場的整個路程僅需 5 分鐘。

那么以圍繞場景做自動駕駛的思路，就是先把整段路程的 1 小時 55 分鐘的事情先用自動駕駛解決掉，剩下菜市場的 5 分鐘 Corner case 則由人來監(jiān)管，后續(xù)通過技術的提升迭代，逐漸解決這部分問題。

陳禹行表示：「圍繞場景做自動駕駛系統(tǒng)，對終端用戶更為友好，用戶會更愿意使用自動駕駛系統(tǒng)?！?/span>

而以場景為核心的自動駕駛技術逐漸過渡至無人駕駛，將會經歷三個階段：

其一，從 ADAS 切入，功能相對簡單，提供碎片化的輔助駕駛功能。

其二，NOA 行泊一體的方案，是 ADAS 至 FSD 之間過渡階段，也是自動駕駛量產的新階段。

為什么說 NOA 是過渡方案？易航智能認為，NOA 具備 3 大特征：

• 功能上，NOA 開啟人機共駕時代，實現點對點長時間的自動駕駛能力，這也是后續(xù) FSD 的基礎。

• 體驗上，NOA 系統(tǒng)打破輔助駕駛碎片化功能，創(chuàng)造了在典型場景下沉浸式的自動駕駛體驗，可以把駕駛者從駕駛行為中解放出來，有利于推動自動駕駛大規(guī)模的普及。

• 技術上，NOA 相比 ADAS 有了質的飛躍。NOA 具備人機共駕能力，所以也具備了數據收集能力，可以實現真正意義上的自動駕駛，積累高價值的數據。

綜上，NOA 將自動駕駛帶入了一個全新階段。但這也僅僅是自動駕駛長河中的過渡階段，而 FSD 才是整個行業(yè)真正的拐點。

其三，全場景自動駕駛 FSD，在這一階段，自動駕駛能夠應對大部分的城市場景，比如從家到公司，用手機從車庫召喚車輛到用戶面前，上車之后自動駕駛到單位，并自動去停車位停車。

但自動駕駛仍存在一些長尾效應，部分復雜的場景，FSD 依然不能應對。

陳禹行認為，在 FSD 之后，行業(yè)將會迎來一個穩(wěn)定的發(fā)展期。在此期間，自動駕駛的發(fā)展會相對穩(wěn)定，功能也比較確定，這時候大家主要的精力將會是慢慢解決剩余 1% 的長尾 Corner case。

在自動駕駛賽道長河中，NOA 將自動駕駛帶入全新階段。

也有越來越多的玩家進入這一領域，甚至部分 L4 級企業(yè)也開始將技術降維應用，以期能夠通過先進的算法優(yōu)勢打造體驗更好的 NOA 解決方案。

業(yè)內常提，L4 自動駕駛企業(yè)將降維打擊 L2+企業(yè)，但易航智能卻認為，從入行之初至今所積累的量產經驗和優(yōu)勢，以及全棧自研的技術體系，能夠使其自動駕駛技術更快的實現前裝量產。

大算力平臺的應用、激光雷達的上車，硬件層面上，L2+與 L4 的界限逐漸模糊，軟件算法層面，L2+ 公司逐漸向上，L4 自動駕駛公司意欲向下應用。

在不遠的將來，二者或必有一戰(zhàn)，誰能最終走到最后，值得期待。

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