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作者 | 張祥威? ?編輯 | 德新
落地城市NOA的第一關(guān)
落地城市NOA，是今年最重磅的自動(dòng)駕駛大戰(zhàn)。而B(niǎo)EV感知，目前看來(lái)是通往城市NOA的必經(jīng)之路。
年內(nèi)落地BEV，已經(jīng)是國(guó)內(nèi)自動(dòng)駕駛頭部玩家的共識(shí)。其實(shí)，BEV是很早就提出的算法，又稱(chēng)鳥(niǎo)瞰圖或上帝視角。直到近幾年，特斯拉將其用于自動(dòng)駕駛領(lǐng)域，國(guó)內(nèi)車(chē)企隨之布局，才受到更多關(guān)注。國(guó)內(nèi)涉足BEV的，造車(chē)新勢(shì)力有小鵬、蔚來(lái)、理想等，科技公司有百度、華為、毫末智行等。尤其今年4月，國(guó)內(nèi)新能源汽車(chē)龍頭比亞迪宣布年內(nèi)落地BEV，將大戲推向高潮。
為何要落地BEV？
主要是自動(dòng)駕駛場(chǎng)景發(fā)生了變化。高速場(chǎng)景相對(duì)簡(jiǎn)單，城市場(chǎng)景更為復(fù)雜，感知任務(wù)規(guī)模大幅增加，需要更多地利用深度學(xué)習(xí)。感知層面，傳統(tǒng)的2D檢測(cè)已經(jīng)力不從心，只有BEV能更好地完成城市場(chǎng)景感知任務(wù)，并為下一環(huán)節(jié)的規(guī)劃、控制打好基礎(chǔ)。
落地BEV，最直觀的檢驗(yàn)就是城市NOA功能能否在多個(gè)城市大規(guī)模推送。這場(chǎng)感知算法的重大轉(zhuǎn)變，考驗(yàn)的是車(chē)企的算法自研功底。
進(jìn)入城市，BEV感知算法興起
故事從特斯拉重寫(xiě)Autopilot軟件代碼開(kāi)始。2019年，特斯拉推出高速場(chǎng)景下的NOA（Navigate on Autopilot），小鵬、蔚來(lái)等造車(chē)新勢(shì)力緊隨，興起了一小股高速NOA技術(shù)潮。
直到2020年8月，馬斯克透露，團(tuán)隊(duì)正在重寫(xiě)Autopilot的底層代碼。又過(guò)了兩個(gè)月，特斯拉推出FSD Beta，可以支持在城市道路場(chǎng)景下的NOA。支撐城市NO功能的，便是全新的BEV感知算法。
為什么會(huì)出現(xiàn)這一變化？毫末智行技術(shù)副總裁艾銳告訴HiEV，“在特斯拉推出BEV之前，大家使用的是前視相機(jī)，周視用的很少。高速上，車(chē)密度不大，側(cè)后方用一些雷達(dá)也夠了。進(jìn)入城市后，車(chē)流量開(kāi)始密集，僅看正前方也不夠了。BEV的出現(xiàn)，核心在于需要做360度的感知?！?/p>
特斯拉重寫(xiě)代碼的同年，蔚來(lái)和小鵬也開(kāi)始轉(zhuǎn)向。蔚來(lái)引入原Momenta研發(fā)總監(jiān)任少卿，任的背景是計(jì)算機(jī)視覺(jué)研發(fā)，加入蔚來(lái)后負(fù)責(zé)算法團(tuán)隊(duì)，開(kāi)始在Mobileye方案外啟動(dòng)自動(dòng)駕駛自研。小鵬也開(kāi)始研發(fā)基于XNet的BEV感知架構(gòu)。
2021年的1024科技日上，吳新宙透露，在過(guò)去6個(gè)月里，每一個(gè)預(yù)測(cè)和規(guī)劃代碼全是重寫(xiě)的。對(duì)于兩家重寫(xiě)代碼這件事，均勝電子副總裁郭繼舜向HiEV表示，“周期性重寫(xiě)代碼是對(duì)產(chǎn)品和系統(tǒng)認(rèn)知提升后的必然階段。
在工程化方面，該踩的坑基本都要踩一遍，大家都需要階段性更新代碼和架構(gòu)?！睆囊延行畔⒖矗贐EV研發(fā)全新算法，小鵬們的做法相似。大家均是從靜態(tài)BEV網(wǎng)絡(luò)算法、動(dòng)態(tài)BEV網(wǎng)絡(luò)算法部署算法。靜態(tài)BEV解決的是道路結(jié)構(gòu)還原，感知對(duì)象是車(chē)道線、道路邊界、停止線，可以解決部分攝像頭被遮擋、車(chē)道線模糊等問(wèn)題。動(dòng)態(tài)BEV解決的是交通參與者的還原和預(yù)測(cè)，感知對(duì)象車(chē)輛位置、姿態(tài)、尺寸、速度，可以在車(chē)輛同時(shí)出現(xiàn)在多顆攝像頭視野內(nèi)，可以穩(wěn)定地追蹤和感知出物體的距離和速度。
在BEV出現(xiàn)前，傳統(tǒng)2D檢測(cè)的好處是整個(gè)計(jì)算非常直觀，但整個(gè)投影過(guò)程都是使用軟件的方式，沒(méi)辦法形成端到端，會(huì)出現(xiàn)信息丟失、誤差等問(wèn)題。BEV的到來(lái)，將讓小鵬們獲得更強(qiáng)的360度感知能力。不過(guò)，這里面的難度并不小。
復(fù)雜的代碼，以及昂貴的數(shù)據(jù)
標(biāo)注BEV，全稱(chēng)Bird’s eye view，本質(zhì)上多個(gè)目標(biāo)前融合感知方案。簡(jiǎn)單理解，它是將攝像頭等傳感器采集的2D為主的圖像數(shù)據(jù)，轉(zhuǎn)化為3D坐標(biāo)空間下的數(shù)據(jù)，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)物理世界的真實(shí)還原。特斯拉的做法大致是：
基于純視覺(jué)，利用8個(gè)攝像頭采集數(shù)據(jù)，通過(guò)深度學(xué)習(xí)的主干網(wǎng)絡(luò)Backbone對(duì)各個(gè)攝像頭進(jìn)行特征提取，再通過(guò)Transformer將2D圖像轉(zhuǎn)化為3D空間。應(yīng)用的技術(shù)并不新潮。Backbone的本意是人的脊梁骨，在深度學(xué)習(xí)中被引申為主干網(wǎng)絡(luò)的意思，其主要作用是就是提取圖像的特征。Transformer最早在2017年由谷歌提出，是利用注意力機(jī)制（Attention）來(lái)提升模型訓(xùn)練速度的模型。將Transformer發(fā)揚(yáng)光大的是GPT，也就是Generative Pre-trained Transformer。
通過(guò)BEV和Transformer，特斯拉開(kāi)始獲得全新的“上帝視角”下的數(shù)據(jù)。并在此基礎(chǔ)上為數(shù)據(jù)加上了時(shí)間戳，形成了4D空間。以用于對(duì)目標(biāo)物測(cè)速，乃至對(duì)目標(biāo)物的運(yùn)動(dòng)軌跡進(jìn)行預(yù)測(cè)?？梢哉f(shuō)，BEV改進(jìn)了自動(dòng)駕駛看物理世界的視角，可以更高效、準(zhǔn)確地獲取感知數(shù)據(jù)，這為后面的規(guī)劃和控制提供了基石。
國(guó)內(nèi)的自動(dòng)駕駛玩家已經(jīng)認(rèn)可了這種方式，并且紛紛布局。與特斯拉不同的是，國(guó)內(nèi)玩家之前的方案中，在攝像頭之外增加了更多的傳感器和定位系統(tǒng)，比如超聲波雷達(dá)、激光雷達(dá)、高精度地圖等。方法論相似，挑戰(zhàn)在于融合困難，以及更多的代碼量、數(shù)據(jù)標(biāo)注工作。寫(xiě)代碼是一項(xiàng)繁重的任務(wù)。小鵬汽車(chē)自動(dòng)駕駛副總裁吳新宙披露，城市NGP的代碼量是高速NGP的6倍、感知模型數(shù)量是4倍、預(yù)測(cè)、規(guī)劃、控制相關(guān)代碼量是88倍。
為BEV的數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)注，同樣需要大量的工作。舉個(gè)例子，要構(gòu)建實(shí)時(shí)語(yǔ)義地圖，需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行結(jié)構(gòu)性訓(xùn)練，基于BEV模型做數(shù)據(jù)的標(biāo)注、分割、分類(lèi)。僅標(biāo)注一項(xiàng)，根據(jù)毫末智行CEO顧維灝預(yù)測(cè)，BEV的模型大概需要標(biāo)注1億公里的數(shù)據(jù)。
智能駕駛數(shù)據(jù)服務(wù)商柏川方面告訴HiEV，數(shù)據(jù)標(biāo)注行業(yè)單人單月的綜合成本約為四千元，千人規(guī)模的標(biāo)注團(tuán)隊(duì)一年成本要達(dá)到1億元。另一位從事數(shù)據(jù)標(biāo)注的業(yè)內(nèi)人士向HiEV表示，“要標(biāo)注1億公里的數(shù)據(jù)，實(shí)際上會(huì)有失效率，按照50%的失效率計(jì)算，假定都是簡(jiǎn)單場(chǎng)景，每人每天標(biāo)注2km，需要一萬(wàn)人的團(tuán)隊(duì)標(biāo)注至少四年的時(shí)間?！?/p>
好在，特斯拉已經(jīng)探了路。早前，特斯拉有一支千人規(guī)模的人工標(biāo)注團(tuán)隊(duì)，后來(lái)開(kāi)始增加自動(dòng)標(biāo)注和虛擬仿真等工具。對(duì)此，上述數(shù)據(jù)標(biāo)注從業(yè)人士表示，“特斯拉的自動(dòng)標(biāo)注是行業(yè)風(fēng)向標(biāo)，其預(yù)標(biāo)注技術(shù)目前行業(yè)最優(yōu)。加入自動(dòng)化標(biāo)注模型后，假定可以提效80%，可以將1萬(wàn)人團(tuán)隊(duì)的標(biāo)注時(shí)間縮減到一年。”小鵬、毫末智行等已經(jīng)感受過(guò)人工標(biāo)注的成本之昂貴，開(kāi)始探索自動(dòng)標(biāo)注。其他各家，也可以進(jìn)行借鑒。
BEV帶來(lái)的變化：方案“減配”，芯片合作更緊密
BEV帶來(lái)的第一個(gè)變化，是讓自動(dòng)駕駛配置開(kāi)始縮減。在沒(méi)有布局BEV之前，國(guó)內(nèi)車(chē)企是最早通過(guò)高精地圖來(lái)實(shí)現(xiàn)自身定位。車(chē)規(guī)級(jí)激光雷達(dá)成熟后，車(chē)企又加入了激光雷達(dá)。布局BEV算法后，一些車(chē)企們開(kāi)始由原來(lái)的堆砌配置，轉(zhuǎn)為縮減配置。大家發(fā)現(xiàn)，BEV可以實(shí)時(shí)生成語(yǔ)義地圖，進(jìn)而替代高精度地圖，甚至還可以去掉超聲波雷達(dá)。
事實(shí)上，小鵬早期并不打算去高精度地圖。吳新宙曾提到，對(duì)于城市場(chǎng)景，高精地圖的鮮度非常關(guān)鍵，小鵬汽車(chē)正在和高德地圖一起努力，希望發(fā)布的時(shí)候能夠做到天級(jí)更新高精度地圖的能力。不過(guò)，耗資幾千萬(wàn)可以買(mǎi)下高速道路的高精度地圖，但要買(mǎi)下城市場(chǎng)景下的高精度地圖，費(fèi)用又是另一個(gè)級(jí)別。更何況，獲取地圖審批資質(zhì)的效率，也會(huì)耽誤自動(dòng)駕駛向多個(gè)城市推送的進(jìn)程。最終，車(chē)企們不得不進(jìn)入自動(dòng)駕駛的縱深地帶，利用技術(shù)甩掉高精度地圖的拐杖。這里面也有一定挑戰(zhàn)。
“BEV去高精度地圖，很多公司不一定能搞定，需要做大規(guī)模的云端場(chǎng)景重建、自動(dòng)化的元素提取。另外，純拓?fù)涞娜蝿?wù)還是很難，很多時(shí)候會(huì)因?yàn)檎趽?、?chē)道線不清晰而難以實(shí)現(xiàn)?！焙昃爸邱{高級(jí)工程經(jīng)理柴可寧告訴HiEV。至于BEV是否會(huì)去掉激光雷達(dá)？特斯拉的答案是，利用Occupancy占用網(wǎng)絡(luò)，以及4D毫米波雷達(dá)的點(diǎn)云信息，就能替代激光雷達(dá)。國(guó)內(nèi)是另一重景象。國(guó)內(nèi)目前尚未興起去激光雷達(dá)的苗頭。艾銳認(rèn)為，激光雷達(dá)不會(huì)由于BEV算法的出現(xiàn)而被替代?！霸谝归g，攝像頭根本看不見(jiàn)。激光雷達(dá)是一個(gè)物理傳感器，可以主動(dòng)發(fā)射信號(hào)。對(duì)高端車(chē)型來(lái)說(shuō)，可以讓車(chē)輛多一重安全性。對(duì)于中低端產(chǎn)品來(lái)說(shuō)，成本相對(duì)較高，只有追求極致性?xún)r(jià)比，才會(huì)去傳感器。”他解釋道。
其實(shí)，基于純視覺(jué)還是多模態(tài)，本質(zhì)上不是技術(shù)問(wèn)題，而是一個(gè)商業(yè)成本問(wèn)題。從技術(shù)角度，多模態(tài)的效果肯定更好，但從成本角度，多模態(tài)的上車(chē)搭載量會(huì)少。BEV帶來(lái)的第二個(gè)變化，是需要芯片廠商更好地適配，與車(chē)企形成深度合作。因?yàn)?，BEV方案比較考驗(yàn)芯片對(duì)于算子的支持能力。除了特斯拉采用自研FSD芯片外，頭部自動(dòng)駕駛玩家更多地基于英偉達(dá)Orin X落地BEV方案，且以雙Orin X為主，算力高達(dá)508TOPS。對(duì)此，艾銳表示，“英偉達(dá)的芯片基礎(chǔ)計(jì)算單元是CUDA，非常小，也非常靈活，對(duì)算子的支持能力非常強(qiáng)。”而如果算力小了，要實(shí)現(xiàn)同樣的幀率，就需要做特別的算子優(yōu)化。事實(shí)上，一套標(biāo)準(zhǔn)的BEV算法，現(xiàn)在的很多芯片都不支持，大家在用各種各樣的算子去替換它們，這就需要芯片廠商和主機(jī)廠深度配合。
今年4月，比亞迪在上海車(chē)展宣布基于地平線征程5的自研BEV方案將在年內(nèi)量產(chǎn)。目前，地平線可以向車(chē)企提供BEV參考算法，且正在布局Occupancy占用網(wǎng)絡(luò)。雙方的合作，將是基于征程5落地BEV的首個(gè)案例。最后，BEV技術(shù)的強(qiáng)大感知能力，不僅吸引了乘用車(chē)競(jìng)相布局，也在商用車(chē)?yán)锩骈_(kāi)始應(yīng)用。比如，摯途科技的BEV方案，便針對(duì)商用車(chē)型車(chē)身長(zhǎng)、檢測(cè)盲區(qū)較大的特點(diǎn)，向車(chē)企提供攝像頭選型和安裝位置方案，可以實(shí)現(xiàn)前方300米范圍的檢測(cè)，且增加了車(chē)身和近距離的感知冗余。頭部車(chē)企闖關(guān)BEV感知時(shí)，其他傳統(tǒng)車(chē)企會(huì)面臨更大的壓力。
后來(lái)者，自研還是外包？
對(duì)于BEV方案，發(fā)力較晚的車(chē)企其實(shí)有著更多選擇。
一種是自研。要做BEV方案，方向大致已定。需要選一套傳感器方案，基于大算力芯片進(jìn)行開(kāi)發(fā)。另外，還需要自動(dòng)標(biāo)注閉環(huán)系統(tǒng)，以及用于數(shù)據(jù)訓(xùn)練的智算中心等等。時(shí)間上，做BEV的周期相對(duì)造車(chē)更短?！爸鳈C(jī)廠從傳統(tǒng)2D檢測(cè)轉(zhuǎn)到BEV感知，如果要把數(shù)據(jù)準(zhǔn)備都算上，快的話需要一年時(shí)間?！卑J說(shuō)。投入事項(xiàng)明確，周期相對(duì)較短，這決定了車(chē)企可以進(jìn)行自研。我們也注意到，除上述幾家布局BEV的車(chē)企外，其他玩家也在準(zhǔn)備入局。今年1月，長(zhǎng)安汽車(chē)智算中心GPU算力擴(kuò)容集成項(xiàng)目開(kāi)始招標(biāo)。2月，吉利星睿智算中心在湖州長(zhǎng)興揭牌。
另一種是與供應(yīng)商合作。如果看整個(gè)國(guó)內(nèi)汽車(chē)市場(chǎng)，會(huì)發(fā)現(xiàn)自動(dòng)駕駛方案供應(yīng)商也有其存在價(jià)值。除了造車(chē)新勢(shì)力覆蓋的30萬(wàn)以上的高端市場(chǎng)外，中低端市場(chǎng)十幾萬(wàn)以上30萬(wàn)以下的車(chē)，仍然是主流。
據(jù)HiEV了解，毫末智行將基于十幾TOPS的芯片運(yùn)行BEV算法，“硬件成本上，幾千塊錢(qián)就可以做到城市NOA，類(lèi)似的產(chǎn)品很快也會(huì)出現(xiàn)?！币恍┲安季諰4的科技公司，比如小馬智行、元戎啟行、商湯絕影等，也在推出BEV的方案。
這些公司做BEV，優(yōu)勢(shì)在于之前的算法更易于遷移。理論上，這些公司不會(huì)面臨華為向車(chē)企提供解決方案時(shí)的“奪走靈魂”的質(zhì)疑?！叭A為太大了，它有能力做任何事，包括造車(chē)。我們很小，而且非常開(kāi)放，車(chē)企不需要擔(dān)心失去靈魂?！币晃蛔詣?dòng)駕駛解決方案供應(yīng)商的高管表示?！霸贐EV上，我們?cè)敢赓x能車(chē)廠，是服務(wù)者的心態(tài)。
很多時(shí)候，車(chē)廠對(duì)我們感興趣的就是真值系統(tǒng)，它一年有幾千萬(wàn)的標(biāo)注預(yù)算，搭載真值系統(tǒng)后，可以降到幾百萬(wàn)，肯定會(huì)感興趣。整體上，車(chē)企對(duì)我們的感知算法很感興趣?！辈窨蓪幷f(shuō)。“從技術(shù)演進(jìn)趨勢(shì)看，不是零和博弈。作為一個(gè)解決方案供應(yīng)商，我們的算法、云端中心還是有一定的領(lǐng)先性。”商湯絕影量產(chǎn)行車(chē)智能駕駛研發(fā)負(fù)責(zé)人蔣沁宏表示。如果車(chē)企不想重復(fù)造輪子，至少在可見(jiàn)的一段時(shí)間，與解決方案供應(yīng)商合作，盡早進(jìn)入自動(dòng)駕駛的賽道是一個(gè)好的選擇。
基于BEV的城市NOA，年內(nèi)將落地百城
還記得2020年下半年，蔚來(lái)推出基于Mobileye的高速NOP功能，小鵬則基于英偉達(dá)Xavier推出了高速NGP。如今，三年時(shí)間不到，大家又開(kāi)始比拼基于BEV感知架構(gòu)落地城市NOA的效率。一個(gè)例子可以看出各家競(jìng)爭(zhēng)的激烈。最近，小鵬發(fā)布了一項(xiàng)名為“通勤模式”的功能，又被稱(chēng)為微縮版城市NGP，可以在無(wú)圖方案的四五線城市使用?！奥?tīng)說(shuō)我司預(yù)告城市通勤模式之后，有兩家友商已經(jīng)快速?zèng)Q策分別從宣傳和實(shí)際行動(dòng)上致敬一下子?！毙※i汽車(chē)自動(dòng)駕駛產(chǎn)品高級(jí)總監(jiān)劉毅林在社交平臺(tái)上發(fā)文表示。今年以來(lái)，各家陸續(xù)公布基于BEV的城市NOA落地計(jì)劃。
小鵬計(jì)劃今年下半年，將在大部分無(wú)圖城市開(kāi)放變道、超車(chē)、左右轉(zhuǎn)能力；
蔚來(lái)已經(jīng)推送的Banyan2.0.0版本，切換為了BEV架構(gòu)，下半年將推出帶有城區(qū)能力的NAD Beta版本；
理想的城市NOA將在第二季度內(nèi)開(kāi)啟推送，并于年底前完成100個(gè)城市的落地推送；
其他玩家，毫末智行、華為、比亞迪，也將在今年落地BEV方案。
中國(guó)有600多個(gè)城市，按照各家計(jì)劃，年內(nèi)將有接近六分之一也就是近百家城市可以使用城市NOA功能。對(duì)于這些大力投入的玩家來(lái)說(shuō)，有的需要維護(hù)一早立起的自動(dòng)駕駛一哥的江湖地位，有的蓄勢(shì)通過(guò)城市NOA規(guī)模落地打一個(gè)后來(lái)居上的漂亮翻身仗，也有的要證明自己在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域也是遙遙領(lǐng)先，也有的要借助車(chē)企，為更大的市場(chǎng)立一個(gè)標(biāo)桿產(chǎn)品，一切都將在下半年出現(xiàn)定論。各家競(jìng)逐城市NOA落地時(shí)，還有一家真正的巨頭正在候場(chǎng)。
目前，特斯拉FSD Beta已經(jīng)在海外城市范圍內(nèi)推送，進(jìn)入國(guó)內(nèi)只是時(shí)間問(wèn)題。如王傳福所說(shuō)，新能源汽車(chē)的上半場(chǎng)是電動(dòng)化，下半場(chǎng)是智能化。在電動(dòng)化競(jìng)爭(zhēng)階段，大家還有傳統(tǒng)造車(chē)工藝可供依仗，智能化的競(jìng)爭(zhēng)階段，將是包括BEV感知、規(guī)劃、控制，以及智能座艙等在內(nèi)的各個(gè)點(diǎn)位的全方位競(jìng)賽，更加考驗(yàn)車(chē)企的軟件研發(fā)能力。經(jīng)歷BEV算法落地大戰(zhàn)后，車(chē)企的核心技術(shù)將再次重塑。
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