圖|黑芝麻智能駕駛平臺 SOC（來源：黑芝麻）

另一個重要方面則是算法。單記章在采訪中強(qiáng)調(diào)，團(tuán)隊成員在視覺感知方面有著深厚的技術(shù)背景，他本人也在圖像傳感器行業(yè)從業(yè)超過 20 年。他認(rèn)為感知算法是該公司的“一項特殊能力”。比如在圖像處理上，黑芝麻能在昏暗、強(qiáng)光、高動態(tài)等情況下通過控光技術(shù)，對光的波前、波譜、偏振、光場等進(jìn)行測量和調(diào)整，使得攝像頭能在各種特殊工況條件下適應(yīng)環(huán)境，從而得到更高質(zhì)量的計算機(jī)視覺成像。

值得注意的是，黑芝麻提供的方案瞄準(zhǔn)的是 L3 級別的自動駕駛。背后的原因在于，單記章認(rèn)為如今市場上的 L1、L2 級輔助駕駛的產(chǎn)品已經(jīng)非常多了，其中不乏一些芯片巨頭和博世這樣的一級供應(yīng)商，競爭會非常激烈。而 L2 以上的自動駕駛則有所不同，比如英特爾旗下的 Mobileye 在 L3 以上的進(jìn)展也較慢，目前市場上沒有真正好用的產(chǎn)品，而這正是黑芝麻的關(guān)注焦點。

不過，L3 級別自動駕駛本就是一條飽受爭議的路線。L3 級自動駕駛處在以人為主的輔助駕駛與以系統(tǒng)為主的自動駕駛之間，在部分場景下實現(xiàn)自動駕駛，但在特殊情況下又需要人類駕駛員快速接管，責(zé)任主體的轉(zhuǎn)變會帶來責(zé)任難以劃分的問題。此外，業(yè)內(nèi)也有聲音認(rèn)為 L3 自動駕駛?cè)鄙匍_發(fā)價值，屬于“偽命題”。

在這一爭議問題上，單記章也提出了 L3 自動駕駛的必要性：“在今天看來，從 L2 直接跨越到 L4 是顯然站不住腳的。實際上大家都計劃在 2020、2021 這個時間點做出 L3 級的車?！蓖瑫r他認(rèn)為，在將安全性做的更好之后，在部分場景下解放駕駛員的雙手是一件完全可以做到的事情。

單記章在采訪中表達(dá)了自己也站在了激光雷達(dá)的反對者一方，最關(guān)鍵的原因是激光雷達(dá)仍未突破量產(chǎn)難題，同時在環(huán)境適應(yīng)能力上也存在問題。特別是高線束激光雷達(dá)，高昂的價格讓其無法滿足市場的需求，多數(shù)僅能在測試車上使用。

圖|黑芝麻提供端到端、全棧式的感知系統(tǒng)解決方案（來源：黑芝麻）

現(xiàn)階段黑芝麻推出的傳感器融合方案中并沒有使用激光雷達(dá)。“我們不排斥任何技術(shù)，但目前市場上僅有一家公司能做到真正的車規(guī)級激光雷達(dá)?！眴斡浾抡f道。

與此同時，他也并不認(rèn)為車規(guī)級激光雷達(dá)能在短時間內(nèi)出現(xiàn)。近日有業(yè)內(nèi)人士圍繞這一話題，提出激光雷達(dá)有望在 3-5 年內(nèi)將成本大幅降低。對于這一說法，單記章認(rèn)為，在性能和成本上能達(dá)到量產(chǎn)要求的激光雷達(dá)，可能需要 5-8 年的時間才能進(jìn)入市場，再加上汽車行業(yè)的周期很長，車廠在采用了激光雷達(dá)之后，距離車輛能真正上路則可能還要額外 2-3 年。

在自動駕駛的環(huán)境感知環(huán)節(jié)，激光雷達(dá)能更好地獲得三維信息，對周圍物體進(jìn)行更加精確的定位，而攝像頭獲得的是二維畫面，因此借助攝像頭進(jìn)行定位存在較大的難度。且由于高階自動駕駛對汽車周圍環(huán)境的感知精度需要提升不少，因此目前市面上多數(shù) Robotaxi、無人貨運車輛等都不可避免地選擇了激光雷達(dá)。

出于對符合車規(guī)、量產(chǎn)的考慮，使用低線束低成本的激光雷達(dá)搭配其他傳感器也成為了部分自動駕駛解決方案的一個選擇。而單記章對此認(rèn)為，低線束激光雷達(dá)能夠很好地完成對較近處物體的測距，但這部分工作通過攝像頭也能完成，目前很多深度學(xué)習(xí)算法已經(jīng)能在測距上達(dá)到較好的效果。

舉例來說，雖然人類駕駛員在開車時多通過雙眼觀察周圍的環(huán)境，但在單眼的情況下，其實也能很好地判斷周圍物體的方位和距離。

單記章表示，這就是因為人會對眼前的二維畫面進(jìn)行估計和判斷，自動駕駛也是一樣的，在攝像頭僅得到二維畫面的情況下，運用深度學(xué)習(xí)算法也能判斷出畫面中的物體距離，這樣就可以將激光雷達(dá)丟掉，在提升性能的同樣能夠保證量產(chǎn)。