電子發(fā)燒友網(wǎng)報(bào)道（文/李誠）自動/輔助駕駛汽車可以說是當(dāng)今人工智能技術(shù)中最具代表性和前景的領(lǐng)域之一。在實(shí)現(xiàn)高性能自動/輔助駕駛的技術(shù)范疇中，無人駕駛系統(tǒng)的感知性能尤為重要。但任何技術(shù)路線都不可能做到完美，無論是視覺感知還是激光雷達(dá)技術(shù)，都需要持續(xù)不斷地進(jìn)行技術(shù)創(chuàng)新和改進(jìn)，才能真正實(shí)現(xiàn)自動駕駛技術(shù)的商業(yè)應(yīng)用和大規(guī)模推廣。

為了保證動/輔助駕駛技術(shù)的感知性能，無人駕駛汽車通常會配備一系列激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)和車載攝像機(jī)等傳感器，用于感知周圍環(huán)境信息，再通過傳感器的協(xié)同作用，做到周圍環(huán)境的各個(gè)維度實(shí)時(shí)感知。

視覺感知與AI-ISP

從技術(shù)路線出發(fā)，目前車企主要以視覺感知和激光雷達(dá)兩大技術(shù)路線為主。視覺感知技術(shù)路線以機(jī)器視覺為核心，利用毫米波雷達(dá)/超聲波雷達(dá)+攝像頭通過人工智能算法進(jìn)行圖像識別，獲取道路、障礙物、交通標(biāo)志等環(huán)境信息。

使用視覺作為感知手段，需要對圖像進(jìn)行實(shí)時(shí)處理，而計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)中的深度學(xué)習(xí)技術(shù)被用來解決感知問題。除了計(jì)算機(jī)視覺，車輛安全性能系統(tǒng)發(fā)展還引出了諸如人體跟蹤、鳥瞰路徑、旁路邊緣的利用技術(shù)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)等實(shí)踐和開發(fā)。

特斯拉作為視覺感知路線的代表，早在2014年就推出了自己的第一代自動駕駛系統(tǒng)Autopilot，通過單目攝像頭，毫米波雷達(dá)，超聲波傳感器進(jìn)行融合感知。直到現(xiàn)在各大汽車廠商的激光雷達(dá)上車熱潮，特斯拉依舊堅(jiān)持視覺感知作為主要技術(shù)路線。


甚至在今年3月，工信部公布的第369批《道路機(jī)動車輛生產(chǎn)企業(yè)及產(chǎn)品公告》的車輛參數(shù)變更中明確提到，特斯拉新申請變更車型將會取消雷達(dá)。從變更照片可以看出，該申請更改的車型為Model Y，這也意味著未來的國產(chǎn)Model Y在自動駕駛輔助功能方面，將會與海外版的Model 3和Model Y一樣，移除超聲波雷達(dá)，采用Tesla Vision取代超聲波傳感器，走純視覺技術(shù)路線。

此外，在純視覺的陣營中還有豐田，早在去年豐田汽車旗下子公司W(wǎng)oven Planet對外表示，要在輔助駕駛和更高階的自動駕駛項(xiàng)目中，采用單一視覺方案開發(fā)自動駕駛。從技術(shù)與成本考慮，純視覺技術(shù)路線雖然在成本方面一定優(yōu)勢，但是純視覺感知所使用的攝像頭容易受到極端天氣、人為、Corner case及復(fù)雜場景的限制。

以目前英偉達(dá) Orin、mobileye以及地平線J5、黑芝麻A1000等主流芯片方案來看，他們都有一個(gè)共同點(diǎn)，都是先通過傳統(tǒng)的ISP對視覺信號進(jìn)行處理，再通過CUDA、FPGA+DSP或DSP等方式進(jìn)行處理，提升畫面質(zhì)量，最后由NPU、Tensor core等處理器對采集到的圖像信息進(jìn)行推理分析?？偟膩碚f，現(xiàn)階段純視覺技術(shù)路線是一場屬于NPU算力的“競賽”。

但是，芯片的DSP性能，會直接影響NPU模型效果，使算力無法充分發(fā)揮。然而，在這些巨頭的引導(dǎo)下，很多OEM和方案商就很容易被拉入算力的軍備競賽，忽視圖像信號預(yù)處理的重要性，以及自動駕駛擴(kuò)展ODD邊界的能力，純靠芯片算力進(jìn)行支撐。

為降低視覺感知對模型樣本與算力的依賴，國內(nèi)自動駕駛算法方案商環(huán)宇智行推出了一項(xiàng)圖像信號預(yù)處理技術(shù)AI-ISP，將AI功能與傳統(tǒng)ISP融合。環(huán)宇智行的AI ISP技術(shù)，可通過二維陣列，應(yīng)對多路攝像頭帶來數(shù)據(jù)量的幾何性增長，以及多模型、多場景的圖像處理能力，降低時(shí)延，擴(kuò)展自動駕駛ODD范圍。

環(huán)宇智行創(chuàng)始人李明，曾在業(yè)內(nèi)技術(shù)論壇上表示，環(huán)宇智行AI-ISP+SoC+MCU域控制器Pallas解決方案的市場定位主要在Tier 1.5，并且早在2018年就已經(jīng)實(shí)現(xiàn)商業(yè)化、具備軟硬件供應(yīng)能力，現(xiàn)階段主要聚焦乘用車領(lǐng)域，優(yōu)化產(chǎn)業(yè)鏈，為OEM廠商賦能。

此外，還有愛芯元智、海思、深知未來等國內(nèi)廠商，也推出了相應(yīng)的AI視覺芯片及相關(guān)應(yīng)用。例如愛芯元智針對智慧城市、智慧交通等密集場景推出的AX630A，在ISP+NPU的聯(lián)合架構(gòu)下，通過算法與硬件的深度融合，將ISP軟件化、AI化，實(shí)現(xiàn)畫質(zhì)的提升。

激光雷達(dá)與補(bǔ)盲

雖然，視覺感知路線在成本方面，較激光雷達(dá)方案具有明顯優(yōu)勢，但是想要實(shí)現(xiàn)更高階的自動/輔助駕駛效果，仍然需要激光雷達(dá)的輔助。激光雷達(dá)能夠通過激光點(diǎn)云，對車輛周圍環(huán)境的高精確度掃描和測量，獲取高精度的物體位置和距離信息，幫助車輛做出更為準(zhǔn)確和高效的行駛決策，是保證安全冗余必不可少的關(guān)鍵組成部分，并成了國內(nèi)乘用車市場的主角。

據(jù)佐思汽研調(diào)研數(shù)據(jù)顯示，2022年中國乘用車市場（不包含進(jìn)口車型）銷量共計(jì)1989.1萬輛，其中就有11.14萬輛配備激光雷達(dá)，占中國乘用車市場總銷量的0.56%，較2021年0.4萬輛同比增長2605.6%。激光雷達(dá)累計(jì)裝車量，也由2021年的0.81萬顆提升至2020年的12.96萬顆，同比增長1490.2%。隨著自動駕駛技術(shù)的成熟與激光雷達(dá)量產(chǎn)交付能力的增加，預(yù)計(jì)2023年中國乘用車激光裝車量將會迎來翻倍式增長。

目前，中國乘用車市場搭載激光雷達(dá)的車型，主要以新勢力旗下的旗艦或次旗艦車型為主，其中，蔚來ET7/ET5/SE7車型搭載了來自圖達(dá)通的超遠(yuǎn)距離高精度雷達(dá)，最遠(yuǎn)探測距離250m。小鵬G9/P7i車型各配備兩顆來自速騰聚創(chuàng)的M系列激光雷達(dá)，最遠(yuǎn)探測距離可達(dá)150m。理想的L9/L8/L7車型搭載禾賽科技的128線激光雷達(dá)AT128，最遠(yuǎn)探測距離可達(dá)200m。同時(shí)，通過公開數(shù)據(jù)整理發(fā)現(xiàn)，2022年理想L9在中國乘用車市場銷量共計(jì)4.02萬輛，是激光雷達(dá)走量最大的車型。

當(dāng)大家還在感嘆，車企因?yàn)榧す饫走_(dá)數(shù)量、性能不斷“內(nèi)卷”時(shí)，其實(shí)更“內(nèi)卷”的是激光雷達(dá)廠商。在過去的一年，不少激光雷達(dá)廠商除了迭代產(chǎn)品，提升性能以外，還推出了用于補(bǔ)充前向激光雷達(dá)探測盲區(qū)的補(bǔ)盲激光雷達(dá)。例如，亮道智能在去年5月發(fā)布固態(tài)側(cè)向補(bǔ)盲激光雷達(dá)產(chǎn)品LDSatellite。禾賽科技劍指 ADAS 前裝量產(chǎn)的近距補(bǔ)盲激光雷達(dá) FT120，以及速騰聚創(chuàng)的全固態(tài)補(bǔ)盲激光雷達(dá)RS-LiDAR-E1。

值得一提的是亮道智能、禾賽科技、速騰聚創(chuàng)，推出的三款補(bǔ)盲激光雷達(dá)與此前應(yīng)用在前向激光雷達(dá)的技術(shù)不同，沒有采用MEMS、轉(zhuǎn)鏡等掃描方案，而是舍棄活動部件，采用Flash純固態(tài)的方案。無論是從大規(guī)模量產(chǎn)的容易程度、還是產(chǎn)品可靠性，都帶來了很大的提升。

其實(shí)，補(bǔ)盲激光雷達(dá)的推出并非偶然，當(dāng)前市場上就有將遠(yuǎn)距半固態(tài)激光雷達(dá)用作車身側(cè)面補(bǔ)盲的案例。在目前已經(jīng)發(fā)布的車型中，極狐阿爾法S HI版、阿維塔11以及路特斯Eletre等車型都在側(cè)向安裝了激光雷達(dá)。但受限于當(dāng)時(shí)市場上沒有相應(yīng)用于補(bǔ)盲應(yīng)用的激光雷達(dá)產(chǎn)品，這些車型的側(cè)向激光雷達(dá)在規(guī)格上與前向的長距離激光雷達(dá)相同。但是從效果和成本角度考慮，都不是最佳方案，純固態(tài)補(bǔ)盲激光雷達(dá)在穩(wěn)定性和成本上，有著更大的優(yōu)勢。