如今的汽車行業,隨著智己、長安、魏牌、阿維塔等一大波車企的新車入市,新能源汽車將進入一個新的高速發展且持續內卷階段。然而,這種內卷并非簡單的市場份額或銷量的爭奪,而是一場關于技術革新與價值創造的深層次角逐。高階智駕技術便是這場角逐中的關鍵性“命題”。這一點我們從剛剛結束的北京車展便得以看出,當下的消費者需求早已悄無聲息的發生了轉變,不少消費者在購車時更看重智能配置,這便意味著2024 年市場的主要方向將會是達成高階智駕技術的廣泛運用與大規模落地。
其中,以城區NOA為應用代表的高階智駕技術,盡管從理論上來說可以給駕駛者帶來一定益處,但從市場反饋情況來看,大量汽車廠商對于城市 NOA 技術的應用依然處于探索的階段,難以全方位滿足消費者對于智能駕駛的期待。因此,不管是適用場景的局限性,還是欠佳的駕駛體驗,都致使這些技術未能實現用戶眼中的“可用”及“好用”。
對此,地平線(Horizon Robotics)創始人兼CEO余凱博士曾提出:“一個好的智駕系統應該是提供擬人化的駕駛體驗,它的系統行為需要符合用戶作為司機或乘客與其他周邊所有交通參與者的心理預期。"的確,唯有符合用戶的“心理預期”,才能給人以足夠的安全感,實現更優雅從容、可隨時激活的駕駛體驗,從而推動用戶對智駕系統的認知不斷朝著好用的方向發展。隨后,再通過技術的迭代更新、成本的優化,高效的應用以及量產效率,高階智駕體驗將變得人人可享,最終達成讓每個消費者真正“愛用”的目標。
端到端系統便是驅動城區NOA邁向“好用、愛用”的關鍵。作為國內率先并最大規模實現車規級智能車載計算方案前裝量產的企業,地平線(Horizon Robotics)早在2016年便率先提出了自動駕駛端到端的演進理念;到了2022年,地平線(Horizon Robotics)又提出了自動駕駛感知端到端算法Sparse4D;2023年,地平線(Horizon Robotics)學者一作的業界首個公開發表的端到端自動駕駛大模型UniAD,還獲得了CVPR 2023最佳論文;在2024年“地平線智駕科技產品發布會”上,地平線(Horizon Robotics)還發布了搭載征程?6車載智能計算方案旗艦版開發的結合端到端技術量產級全場景智能駕駛解決方案SuperDrive?,打造出了最佳的軟硬件結合高階智駕系統,致力于讓好用的城區NOA方案加速規模化量產落地。
SuperDrive?主要聚焦擬人化體驗突破,憑借動態、靜態、OCC三網合一的端到端感知架構,通過數據驅動的交互式博弈算法,實現在任何道路環境下都能兼顧場景通過率、通行效率和行為擬人化。如此一來,就算是處于擁堵匯流、路口交互-動態Driveline、禮讓騎行人、擁堵換道、城市環島通行等城區復雜場景當中,依然能給與駕駛者優雅不畏、從容篤定的智能駕駛體驗。并且,在此架構下還可以提升70%的遮擋準召率,降低90%的動態代碼行數和50%的網絡負載能,更高效解決了當前行業中感知架構時延高、規則多且負載重的痛點。
除此之外,地平線(Horizon Robotics)還依托出色的軟硬協同能力實現了端到端的最佳量產效率,以軟硬結合全棧技術理念為實現高階智駕的量產效率提供了最優路徑。
硬件方面,地平線(Horizon Robotics)新一代系列車載計算方案征程?6系列不僅具備統一的硬件架構、工具鏈以及軟件棧,還自主設計研發了智能計算架構“BPU納什”,給與了大參數量 Transformer 模型原生支持,提供了業內同級最強的Transformer計算性能,以賦能更先進端到端系統部署強大支撐。這一點在實際應用中,帶給了車企及Tier 1供應商更高的量產效率和更低的成本。
軟件方面,地平線(Horizon Robotics)通過全場景智能駕駛解決方案SuperDrive?實現了對城區復雜路況的精準感知及智能決策。同時,借由與硬件的緊密契合,軟件算法也得以充分施展硬件性能,實現高效的數據處理與運算,為NOA 系統帶來穩定且可靠的軟件支撐。比如SuperDrive?搭配征程?6P車載智能計算方案所打造出的最佳軟硬結合高階智駕系統,便能夠促使更好用的城區 NOA 方案加速規模化量產,實現人人可及。
目前,地平線(Horizon Robotics)已通過與各大車企和合作伙伴的緊密合作,將NOA系統成功應用于多款量產車型當中,并宣布SuperDrive?將于2024年第二季度與多家頂級Tier1和汽車品牌達成合作,于第四季度推出標準版量產方案,于2025年第三季度實現首款量產合作車型交付。
可以說,地平線(Horizon Robotics)這套軟硬結合的高階智駕“打法”可為整個行業的發展提供了寶貴經驗與借鑒意義。期待今后,地平線(Horizon Robotics)繼續憑借在技術層面的深厚功力與豐富經驗,為國內高階智駕領域發展之路做出了更好的解題方法。
來源:第一電動網
作者:第一電動車主
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