完美的城市NOA应该是什么样的?

原创 autocarweekly 2024-02-06 18:31

文|七号-宋


近几年,城市NOA是热门配置,各家车企想要争夺中高端用户必然不敢忽视它。


就在日前,智己汽车正式上线了2024年首个整车软件版本——IMOS 2.7.0(Beta)龙年贺喜版。具有里程碑意义的是,该版本中包含了IM AD城市NOA,该功能在上海地区率先开放,针对全国的城市通勤模式先行版将于今年一季度开启全国范围公测。


城市NOA是针对城市交通环境开发的驾驶辅助系统,该系统可为驾驶员提供自动导航辅助等功能,包括自动变道、超车、智能跟车、自动泊车等操作。


不单是智己汽车,包括小鹏汽车、理想汽车、华为系(问界、阿维塔等)、蔚来汽车等等,都推出了自家的城市NOA功能。如果两年前讨论城市NOA还感觉是期货,现在的城市NOA已如雨后春笋,开始铺货上路了。


所以这时候,我们有必要认真讨论下:完美的城市NOA应该是什么样的?


城市NOA不掉链子,要满足三个原则


根据《国家车联网产业标准体系建设指南(智能网联汽车)(2023版)》,城市NOA需遵循三大原则:


1、良好的感知能力:准确识别周围环境,跟踪目标物体。


比如一直在提的激光雷达,因为它作为感知硬件,相比毫米波雷达、摄像头等无可比拟的分辨能力。比如入门级别的激光雷达分辨率已经不低于0.1mard,也就是说可以分辨3km距离上相距0.3m的两个目标,妥妥的千里眼。



2、高效的决策能力:根据不同场景和任务,灵活调整自动驾驶策略和行为。


比如一直在提的自动驾驶算法,自动驾驶芯片,就和它直接相关。就拿英伟达的自动驾驶芯片来说,从2015年开始,英伟达开始进入车载SoC和车载计算平台领域,为自动驾驶提供基础计算能力,此后英伟达几乎每隔两年发布一款车规级SoC芯片,且不断拉升算力水平。没几年时间,算力提升堪称飞跃。


目前Orin订单火爆,上汽的R和智己,理想L9、蔚来ET7、小鹏P7i、比亚迪、沃尔沃XC90等都搭载了Orin平台进行开发,阵容就不可小觑,可谓地表最强算力芯片。


3、强大的执行能力:能“强悍”地执行既定计划。


关于怎么确保既定计划的执行,国家队也在积极下场。国家标准GB/T 41798-2022《智能网联汽车 自动驾驶功能场地试验方法及要求》专门设计了测试项目。



拿“准确识别周围环境,跟踪目标物体”来说,标准就明确提到了针对交通信号的识别、周围车辆的识别等;关于“根据不同场景和任务,灵活调整自动驾驶策略和行为”,标准甚至设计了一项“最小风险策略”测试,要求汽车能独立完成苛刻的路障躲避。



另外,这里面的每一项测试还都制定了详细的速度和时间要求,必须能实现安全辅助驾驶。比如停靠站台项目中,除车辆的摆放角度外,还明确了摆放的精确位置,甚至都为你考虑到了主动开启车门的服务。



如果能顺利通过以上考验,车企肯定要达到三个原则的要求。


就拿智驾领域呼声极高的小鹏汽车来说,为释放感知范围,小鹏G6采用的最新智能驾驶系统XNGP是基于其自研的Xnet感知网络,走视觉感知为主的BEV+Transformer大模型路线。这种技术的优点多多,比如:


1、BEV正如它的名字一样,堪称上帝视角(Bird's Eye View视觉为中心的鸟瞰图),与传统图像空间感知相比,BEV感知可将多个传感器采集的数据,输入到统一的空间进行处理,有效避免误差叠加,从而更好地支持多传感器、多任务的协同工作。


2、Transformer是一种基于Attention机制的深度学习模型,堪称暴力美学,参数量动辄十亿百亿千亿,万亿也不罕见。因为它能处理大规模数据级学习任务,精确感知和预测物体深度,因此能摆脱高精地图限制。


总而言之,这种技术就好比开了天眼的二郎神,不仅自身战力强劲,摆脱约束限制,还能统率千军。


在算力方面,小鹏G6采用双英伟达Orin-X芯片,算力达到508TOPS。在执行效果层面,我在上海市中心进行了XNGP的体验,我的感受是“猛且准”。在进行变道的时候,如果后面有车,G6会先进行试探,判断后车避让,然后会用比我自己开时快得多的速度完成变道动作。如果后车没有礼让,那就会放弃变道,并准确回到本方线路中。



城市NOA进化到何种程度了?


现在的城市NOA进化速度极快,一代比一代强。


比如识别能力,其实不光是小鹏,在提升执行能力方面,蔚来、小鹏、理想、百度、华为等都推出了基于BEV+Transformer的智驾方案。


当然,虽然技术的大方向相同,但真正执行起来的难度非常高,因为这几乎将2D直视图+CNN时代厂家累积起来的研发成果化为乌有,所以得从头再来。所以这几年,大家应该也发现了各厂家的烧钱速度是一家比一家快,新势力只能靠不断融资,传统车企只能靠兄弟产品(传统燃油车)补血。  



另一方面,各家的策略也会根据定位和产品调整。比如纯视觉方案的代表特斯拉、极越01,优点是降低了激光雷达的投入,用强算法暴力解决难题。又或者华为系车型,在硬件方面有着无可比拟的配置优势,这也是为啥车企宁愿割肉也要与之合作的缘由。


当然,联合共建方案也是很好的方向,它能降低投入成本,大幅缩短训练时长,比如小鹏与阿里云在乌兰察布共建了自动驾驶智算中心扶摇,算力可达600PFLOPS,这帮助小鹏自动驾驶核心模型的训练时长从7天,缩短至1小时内,大幅提速近170倍。



命运不会让每一个努力奔跑的人失望,敢于率先做出选择,并大力突破的车企确实获得丰硕成果。小鹏的城市NOA跑通城市速率之快相当惊人,目前已经覆盖全国243城。除此外,城市NOA的能力在未来还要更具体,我们一两年前考虑的是识别交通信号灯、道路固定标识,以及行人/机动车/自行车等,未来还有更多功能,比如问界M9不仅可以识别行人,甚至可以识别出交警。



传言,问界M9未来还能识别交警的手势,比如一些容易拥堵的十字路口,交警会示意驾驶员绿灯暂停通行,车辆会优先采纳交警指挥而不是信号灯信息。如果真能这么做就太酷了,你肯定在新手司机阶段因为不能快速理解交警意图被后车滴过。


在汽车上,华为已经正式获得了相关发明专利。这一技术我认为量产的可能性很大,因为华为手机已经具备了手势识别功能。在华为Mate 60 Pro上,通常通过使用前置摄像头和AI技术来实现这一功能,隔空手势可以用于许多操作,例如悬停亮屏、隔空按压接电话、隔空滑动、隔空截屏等.



而在决策层面,大趋势是无图智驾,没有高精度地图的加持,对汽车的快速精准决策要求更高。现在车企为此想到一个解决方案,就是“通勤模式(或者也叫AI代驾)”,比如小鹏汽车、理想汽车、蔚来汽车、上汽通用五菱等,都有提供这项功能。


它的策略是驾驶员多跑几遍,车辆会自行感知和记录途径路段的信息,供自身NPN(Neural Prior Net 神经先验网络)算法提取、调用和学习。简单通勤路线,一周左右后就可以实现接管,复杂路线两三周也能完成训练。


好记性不如烂笔头,脑袋瓜子再聪明,也需要反复练习,方能遇事不乱。拿上汽通用五菱来说,它的记忆行车在固定路线中的规控需求量小,无需大算力芯片加持,最低32TOPS的大疆自研智能驾驶域控制器即可解决,所以即便遇到突发状况,汽车也有充足的算力去应对。


通勤模式(或者也叫AI代驾)是一个很好的策略,通过大量反复练习,在脑袋里不断复盘,就能解决与高精度地图分手后的慌张。


关于执行问题,车企也在做深度开发。比如城市NOA的急刹问题就一直困扰大家,虽然保证了安全,但体验打折扣,还容易晕车。像智己就为此推出了“ICS云台制动”功能,它运用精密算法和高效硬件,模拟“国宾车队司机”细腻的刹车技巧,从而降低92.3%的前冲推背感。这项功能将在今年一季度上车,大家可以关注下。



总结


根据《汽车驾驶自动化分级》标准,自动驾驶技术有六个等级,以NOA为代表的导航辅助驾驶大致处于L2与L3级之间。城市NOA因为比高速NOA应用场景更加复杂,交通参与者更多,一直是攻克难点。


要想达到完美的城市NOA,要具备强大的“感知、决策、执行”能力。不过汽车技术从来不会因为“难”而停滞不前,各家正在加速落地,相信要不了多久,这项功能就和高速NOA一样普及。


autocarweekly 车不只是代步工具,还是生活的一种刻度。
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