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7月11日-7月13日，“2024中國汽車論壇”在上海嘉定召開，作為汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展的“風(fēng)向標”，本屆論壇以“引領(lǐng)新變革 共贏新未來”為主題，匯聚政府主管部委、行業(yè)領(lǐng)導(dǎo)、主流車企掌門、產(chǎn)業(yè)鏈重點企業(yè)高層、行業(yè)精英等共同探索汽車產(chǎn)業(yè)的未來之路，旨在凝聚各方力量，形成發(fā)展共識，指引未來方向，推動汽車產(chǎn)業(yè)可持續(xù)高質(zhì)量發(fā)展。
對于汽車產(chǎn)業(yè)的未來，不得不提的兩個關(guān)鍵詞就是：“電動化”和“智能化”。目前，中國汽車行業(yè)正處于電動化與智能化的轉(zhuǎn)折點，2024年新能源汽車的滲透率將達到50%，行業(yè)整體的技術(shù)發(fā)展正經(jīng)歷從初步技術(shù)突破到性能優(yōu)化的轉(zhuǎn)變，并開啟了由電動化向智能化的邁進。
而對于智能化下半場的發(fā)展，本次論壇邀請了國內(nèi)智駕科技企業(yè)地平線總裁陳黎明博士，以智駕頭號玩家的角度，以《產(chǎn)研向高而行，解鎖高階智駕新思路》為主題，為大家解析并展望了智能駕駛領(lǐng)域的未來趨勢。
地平線總裁陳黎明博士
自動駕駛將迎“ChatGPT時刻”，當下城區(qū)NOA體驗未達“好用”
目前高階智駕正處于市場高速增長前的關(guān)鍵拐點，2023年，中國中高端車型中NOA功能滲透率激增，20萬-30萬區(qū)間車型從18.5%升至42.2%，30萬以上車型從45.9%增至65.1%。十大中高端車型中，八款已標配NOA，近期中國車企推出的大多數(shù)高端車型也都配備了NOA功能。
在智能化高速發(fā)展的市場趨勢下，陳博士認為，2025年，自動駕駛將迎來ChatGPT時刻，如同大語言模型帶來的驚喜，自動駕駛領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)類似突破。為了實現(xiàn)這一目標，需要解決的是智能駕駛的體驗問題。
陳博士著重指出，當下已量產(chǎn)的城區(qū)NOA智能駕駛產(chǎn)品體驗仍未及“好用”，目前的智駕系統(tǒng)雖然解決了基本的物理安全問題，但在通行效率、駕駛行為的擬人化以及應(yīng)對復(fù)雜場景的能力上仍然不及消費者預(yù)期。而真正“好用”的智駕2.0的系統(tǒng)，除了物理安全，更需要解決用戶心理安全的問題，這就要求系統(tǒng)必須提供擬人化的智駕體驗，實現(xiàn)通行效率、駕駛擬人、場景通過率的全面突破。達到“好用”后，才能更再進一步，打造用戶“愛用”的智駕系統(tǒng)3.0，實現(xiàn)智駕平權(quán)。
頂級的軟件算法和計算架構(gòu)，推動智駕從用戶可用、好用走向愛用
陳黎明博士闡明：“我們認為，智駕系統(tǒng)要做到‘好用’，必須解決‘Scale Out（橫向泛化性提升）’和‘Scale Up（縱向性能上限提升）’難題?！癝cale up”的問題是什么？就是如何在特定、固定、受控的小ODD范圍內(nèi)實現(xiàn)性能最優(yōu)，以處理復(fù)雜的場景；“Scale out”方面的問題，則是怎樣在盡可能大的地域空間及各種天氣條件下實現(xiàn)盡可能高的Scale Up性能。
作為從算法出發(fā)思考智駕系統(tǒng)的公司，地平線首先思考的就是如何通過算法來解決“Scale Out”和“Scale Up”難題。目前在算法上有兩大開發(fā)范式，一種是規(guī)則驅(qū)動，另一種則是數(shù)據(jù)驅(qū)動。二者各有利弊，規(guī)則驅(qū)動基于大量人工規(guī)則，系統(tǒng)上限低，下限可控；數(shù)據(jù)驅(qū)動的端到端系統(tǒng)，實現(xiàn)信息無損傳遞，系統(tǒng)上限高，而下限不可控。所以無論是規(guī)則驅(qū)動或數(shù)據(jù)驅(qū)動，單一都無法全面提升系統(tǒng)能力，這就形成了技術(shù)迭代的“蹺蹺板效應(yīng)”——不得不在系統(tǒng)上限的提升和系統(tǒng)下限的保障二者之間做取舍。
面對種種難題，地平線通過融合基于規(guī)則的系統(tǒng)與數(shù)據(jù)驅(qū)動的端到端系統(tǒng)，采用端到端與交互博弈，打破了技術(shù)迭代的“蹺蹺板效應(yīng)”，在確保系統(tǒng)下限可控的同時，大幅提升系統(tǒng)上限，打造出“Scale Out”和“Scale Up”的最優(yōu)解。
首先在感知端，地平線采用“三網(wǎng)合一”端到端，能夠把傳感器信息、包括地圖、導(dǎo)航信息都作為一個輸入源輸入到一個模型中進行訓(xùn)練推理；同時，基于感知端到端的優(yōu)勢，不僅可以輸出動靜態(tài)目標信息，還能輸出高維特征級信息，實現(xiàn)信息的無損傳遞，從而提升感知端的系統(tǒng)上限，帶來對于世界的認知能力和系統(tǒng)性能的全面提升；接著無損信息輸入到下游的規(guī)控，規(guī)控里面有基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模塊，也有少量基于規(guī)則的部分做安全兜底，既能提升系統(tǒng)上限，也能確保系統(tǒng)下限，整個系統(tǒng)基于動靜態(tài)推理與數(shù)據(jù)訓(xùn)練，實現(xiàn)場景認知與理解，提升場景泛化能力，從而實現(xiàn)全域可開。
其中端到端技術(shù)，也算是近期行業(yè)里的熱門話題，但其實地平線在端到端上早就開始了前沿探索和技術(shù)積累。
早在2016年，地平線便率先提出了自動駕駛端到端的演進理念，并持續(xù)取得技術(shù)創(chuàng)新與突破：在2022年提出行業(yè)領(lǐng)先的自動駕駛感知端到端算法Sparse4D，是行業(yè)領(lǐng)先的高性能、高效率、長時序的純稀疏融合感知架構(gòu)，完美解決了以往BEV+Transformer架構(gòu)里面的感知范圍和精度與計算效率的平衡問題，打造端到端系統(tǒng)的強大感知基座，在nuScenes公開數(shù)據(jù)集排行榜第一，是接棒“BEV+Transformer”的下一代架構(gòu)，為自動駕駛感知帶來新突破，從陳博士現(xiàn)場的展示中，我們也可以看到，對比BEVFormer，Sparse4D確實在夜間城區(qū)密集人群的精準感知、遠距離及時感知的場景下，有著更精準的感知結(jié)果。
2022年12月，由地平線學(xué)者發(fā)表的自動駕駛大模型UniAD，是業(yè)界第一個公開發(fā)表的端到端自動駕駛大模型，首次實現(xiàn)整體框架的端到端訓(xùn)練，是自動駕駛領(lǐng)域第一次獲得CVPR最佳論文。以往的自動駕駛大模型，很多都是感知的端到端，或者最多做到預(yù)測的端到端，而UniAD做到了規(guī)控的端到端，也就是圖像輸入，自車軌跡做輸出，是更徹底的端到端；UniAD首次提出一個完整的端到端的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，把檢測、跟蹤、建圖、軌跡預(yù)測、占據(jù)格柵預(yù)測及規(guī)劃整合到一個基于Transformer的巨大的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，實現(xiàn)了感知決策一體化，同時相對于全棧“黑盒”的端到端，UniAD更可控、可解釋、可拓展；在NuScenes數(shù)據(jù)集上獲得了SOTA （state of the art），評測結(jié)果最優(yōu)，當下產(chǎn)業(yè)界的很多端到端都有受到UniAD啟發(fā)，從而開啟端到端的上車應(yīng)用，學(xué)術(shù)與科研界也以UniAD作為基準去對標。
除了在端到端方面的探索，在針對數(shù)據(jù)驅(qū)動的交互博弈算法上，地平線也有革命性的創(chuàng)新。地平線提出領(lǐng)先的模仿-強化混合學(xué)習(xí)技術(shù)，讓駕駛更擬人、更安全。一方面，通過模仿學(xué)習(xí)提高學(xué)習(xí)效率，解決“擬人化”問題；另一方面通過強化學(xué)習(xí)克服模仿學(xué)習(xí)在長尾問題解決等方面存在的缺陷，解決”安全性“問題，進而讓整個智駕系統(tǒng)的擬人化和安全性都得以提升。經(jīng)測試，與單純的模仿學(xué)習(xí)相比，混合學(xué)習(xí)框架具有更好的閉環(huán)性能，碰撞率降低50%，而與單純的強化學(xué)習(xí)規(guī)控策略相比，則具有更好的擬人性，舒適度提升20%。
地平線憑借在端到端和交互博弈算法上的創(chuàng)新與深厚積累，積極將這些先進算法通過創(chuàng)新性的計算架構(gòu)轉(zhuǎn)化為現(xiàn)實。早在2016年，地平線便敏銳地意識到，通過硬件實現(xiàn)軟件功能，不僅能顯著提升系統(tǒng)性能，更能大幅削減成本。為此，地平線提出了“智能計算的新摩爾定律”，為智能計算方案設(shè)計與性能提升鋪設(shè)了一條明確的道路。在“智能計算的新摩爾定律”的指導(dǎo)下，地平線自主研發(fā)創(chuàng)新性的計算架構(gòu)BPU。
BPU是地平線自主設(shè)計研發(fā)的創(chuàng)新性智能計算架構(gòu)，緊跟深度學(xué)習(xí)和算法發(fā)展趨勢，專注神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)與高級別自動駕駛應(yīng)用，通過深度學(xué)習(xí)加速技術(shù)，持續(xù)優(yōu)化計算密度和能效，實現(xiàn)算法、靈活性與硬件效率的完美平衡。
作為智能計算的核心，BPU具備“智能進化”特性，融合算法、編譯器與架構(gòu)設(shè)計，通過數(shù)據(jù)驅(qū)動自動化驗證，持續(xù)迭代優(yōu)化，加速智能進化。BPU歷經(jīng)三次迭代，從伯努利架構(gòu)的高性能低功耗感知計算，到貝葉斯架構(gòu)的感知預(yù)測高效計算，再到納什架構(gòu)的全場景NOA交互博弈支持，不斷演進。
從第一代BPU伯努利架構(gòu)到從最新一代納什架構(gòu)，六年的時間里，通過軟件和硬件的優(yōu)化，BPU整個計算性能提升了246倍，對于Transformer的性能3年內(nèi)提升了27倍。而在摩爾定律下，計算性能6年最多提升16倍。以“軟硬結(jié)合”為核心的新摩爾定律的性能提升速度，遠超摩爾定律。
地平線軟硬結(jié)合，推動高階智駕量產(chǎn)落地，實現(xiàn)人人可及
端到端、交互博弈和BPU，就是地平線要打造“好用、愛用”的智駕系統(tǒng)，走向自動駕駛ChatGPT時刻的技術(shù)底座。陳博士強調(diào)，“我們用軟硬結(jié)合的技術(shù)實力推動智能駕駛從‘可用’到‘好用’最后到‘愛用’?！?/p>
地平線也始終秉持，產(chǎn)品是檢驗技術(shù)領(lǐng)先性的唯一標準?；谏詈竦乃惴ǚe累和創(chuàng)新的硬件架構(gòu)，地平線在今年也推出了全新產(chǎn)品，加速智能駕駛面向全場景落地。
據(jù)陳博士介紹，地平線今年推出了“一硬一軟”兩款新產(chǎn)品。硬件產(chǎn)品是業(yè)內(nèi)唯一滿足全階智能駕駛量產(chǎn)的系列計算方案——征程6，作為一款系列化的車載智能計算方案，征程6系列共有6個版本，全面覆蓋低、中、高階智能駕駛需求。據(jù)悉，這一系列化方案采用統(tǒng)一的硬件架構(gòu)、工具鏈和軟件棧，確保了開發(fā)環(huán)境的一致性和兼容性，極大提升了合作伙伴的開發(fā)效率，加速自動駕駛技術(shù)的商業(yè)化進程。憑借其平臺化的計算架構(gòu)和成熟的量產(chǎn)開發(fā)平臺，征程6系列也能支持上層應(yīng)用的高效開發(fā)與靈活部署，幫助車企迅速實現(xiàn)產(chǎn)品上市，搶占市場先機。
而另一款軟件產(chǎn)品，則是Horizon SuperDrive全場景智能駕駛解決方案，旨在通過軟硬結(jié)合，打造擬人化、優(yōu)雅從容的智駕2.0系統(tǒng)。利用“三網(wǎng)合一”端到端感知架構(gòu)和交互博弈算法，SuperDrive在各類復(fù)雜城區(qū)路況下展現(xiàn)卓越的通過率、效率和擬人駕駛風(fēng)格。配合征程6旗艦版，不僅加速了城區(qū)NOA方案的量產(chǎn)，還為行業(yè)提供了提供高階智駕“樣板間”，促進產(chǎn)業(yè)鏈研發(fā)與交付效率，共同推進智駕技術(shù)的全面升級。
SuperDrive能覆蓋全場景，包括城區(qū)、高速和泊車場景，實現(xiàn)全場景無差別的高階智駕，現(xiàn)場陳博士也向大家作了視頻展示，從視頻可以看出SuperDrive能實現(xiàn)擁堵時靈活換道、效仿老司機適時調(diào)整路線、輕松過環(huán)島、精準匯入主路，安全禮讓行人等一系列操作，同時兼顧了行車安全與通行效率。
在過去九年，地平線始終堅持Tier-2的定位，征程家族累計出貨量超過500萬片，累計定點量產(chǎn)車型達230余個，攜手100多家合作伙伴一起服務(wù)了20多家主機廠，合作超過110款量產(chǎn)車型上市，陪伴用戶行駛百億公里里程。正如陳博士所言，未來，地平線還將堅定的攜手行業(yè)伙伴，一起推動自動駕駛向高而行，用高效的軟硬協(xié)同智駕解決方案賦能合作伙伴，共同推動自動駕駛技術(shù)走向可用、好用，讓用戶更愛用。
