隨著科技進(jìn)步,各大車企紛紛加速推進(jìn)智能汽車的發(fā)展。智能駕駛功能正逐漸成為衡量車輛是否先進(jìn)的關(guān)鍵指標(biāo)。值得注意的是,華為發(fā)布了全國范圍內(nèi)不依賴高精地圖的城區(qū)高級(jí)智能駕駛方案,小鵬也宣布其智能駕駛技術(shù)覆蓋243個(gè)城市。在這個(gè)背景下,整個(gè)行業(yè)似乎都在向無地圖智駕的方向快速轉(zhuǎn)移。
過去的“開城”競(jìng)爭(zhēng)已經(jīng)升級(jí)為全國性的無地圖挑戰(zhàn)。但究竟是什么動(dòng)力促使這些車企決定投身這個(gè)對(duì)外行看似神秘的無圖領(lǐng)域?有圖與無圖之間,真的存在本質(zhì)的差異嗎?
當(dāng)算力戰(zhàn)勝資金力——無圖智駕新紀(jì)元
有圖智駕與無圖智駕代表兩種迥然不同的技術(shù)路徑。傳統(tǒng)的有圖智能駕駛依賴于高精度地圖,該地圖詳盡記錄道路信息到厘米級(jí)別,包括車道線位置、類型、寬度、坡度、曲率以及交通標(biāo)志、信號(hào)燈和障礙物等。簡(jiǎn)單來說,有圖智駕仿佛是讓車輛沿著一條預(yù)設(shè)且精確的軌跡前進(jìn)。然而,這種方法對(duì)資金投入要求極高。
你或許不知道,制作高精地圖的過程非常復(fù)雜和繁重,每天每輛測(cè)繪車只能完成約100公里的數(shù)據(jù)采集,并且每公里的成本可達(dá)數(shù)千元。在中國快速的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)速度下,即使是剛剛測(cè)繪完的道路,也可能一周后面目全非。此外,地圖的變化限制了車企智能駕駛能力的發(fā)揮,需要不斷更新地圖數(shù)據(jù)才能保持系統(tǒng)的有效性。
與此相反,無圖智能駕駛摒棄了對(duì)高精地圖的依賴,使得車輛在更廣闊的范圍內(nèi)自由行駛成為可能。這種方式要求車輛具備更強(qiáng)的感知能力、更先進(jìn)的算法和更大的計(jì)算力,從而對(duì)車輛自身的智駕系統(tǒng)提出了更高的要求。
華為如何再次引領(lǐng)行業(yè)——全國無圖智能駕駛
1.視野清晰、洞察深遠(yuǎn)——激光雷達(dá)仍舊是王道
在無圖智能駕駛的技術(shù)領(lǐng)域中,主流分為激光雷達(dá)派和純視覺派。目前,高級(jí)智能駕駛主要依賴激光雷達(dá),其多線程、高頻率掃描、遠(yuǎn)距離探測(cè)的高性能激光雷達(dá)意味著更清晰的監(jiān)測(cè)能力和更迅捷的響應(yīng)速度。
實(shí)際的救援事件和網(wǎng)紅閃避視頻直接證明了高性能激光雷達(dá)的實(shí)力。在夜晚或逆光等惡劣環(huán)境中,這種高感知能力的部件也顯現(xiàn)出其優(yōu)勢(shì),因?yàn)樗鼈兛梢蕴峁┐罅烤_的信息,這些信息對(duì)計(jì)算力和算法提出了更高的要求。因此,配備了激光雷達(dá)的智駕車型不僅成本更高,軟件研發(fā)層面的實(shí)力同樣不容忽視。
另一方面,大疆和百度主導(dǎo)的視覺系智能駕駛方案則依賴于2D視頻內(nèi)容,這在計(jì)算力和算法要求上相對(duì)較低。當(dāng)然,在實(shí)際測(cè)試中,視覺系并未呈現(xiàn)出太多亮點(diǎn),說明在實(shí)踐體驗(yàn)上二者還存在差異。而且,攝像頭很容易受到天氣和強(qiáng)光的影響,這是不爭(zhēng)的事實(shí)。
華為則在系統(tǒng)硬件方面展現(xiàn)了卓越性能,采用了激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)、超聲波雷達(dá)和視覺感知攝像頭等多傳感器融合感知方案。激光雷達(dá)能夠迅速準(zhǔn)確地捕捉到周邊環(huán)境的三維結(jié)構(gòu)信息,且不受環(huán)境光線影響。結(jié)合毫米波雷達(dá)、超聲波雷達(dá)的探測(cè)和攝像頭感知,為車輛提供了更遠(yuǎn)、更精確的三維環(huán)境信息。
而華為自主研發(fā)的融合感知系統(tǒng)將各種傳感器深度整合,保證了順暢的數(shù)據(jù)通信,確保了系統(tǒng)的高效運(yùn)轉(zhuǎn)。
2.從樹枝到城市障礙,GOD網(wǎng)絡(luò)告別“白名單”
智能駕駛系統(tǒng)為了精確控制車輛,需要充分了解車輛外部的環(huán)境。過去常用的BEV+白名單技術(shù)通過提前輸入的白名單識(shí)別檢測(cè)到的對(duì)象,例如行人、電動(dòng)車等。但這種技術(shù)有一個(gè)明顯的缺點(diǎn)——需要系統(tǒng)不斷學(xué)習(xí)不同障礙物類型來更新白名單。如果遇到罕見的不規(guī)則障礙物,系統(tǒng)可能就會(huì)出現(xiàn)誤判,導(dǎo)致猶豫和危險(xiǎn)的駕駛行為。
華為的GOD2.0網(wǎng)絡(luò)(通用障礙物檢測(cè))則克服了這個(gè)問題。GOD網(wǎng)絡(luò)像“我的世界”游戲一樣,將所有檢測(cè)到的物體視為3D立體區(qū)塊。這樣系統(tǒng)就可以輕易判斷路線上的障礙物,包括行人、汽車等。對(duì)于異常的障礙,比如紙箱、倒下的樹木、路障等,系統(tǒng)也能高效識(shí)別。在GOD2.0網(wǎng)絡(luò)里,任何占用空間的物體都是潛在的障礙,需要規(guī)避。這樣就打破了依賴白名單的限制。
3.不僅認(rèn)物更識(shí)路,RCR技術(shù)是無圖的關(guān)鍵
除了GOD2.0技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)“物”的識(shí)別,華為智能駕駛還必須讓系統(tǒng)識(shí)別“路”。無圖智駕對(duì)道路的精確感知至關(guān)重要,特別是在復(fù)雜路口、鄉(xiāng)間窄路或沒有明顯標(biāo)志標(biāo)線的路段,對(duì)智能駕駛系統(tǒng)的處理能力提出更高挑戰(zhàn)。
華為智能駕駛結(jié)合了普通導(dǎo)航地圖和RCR網(wǎng)絡(luò)推理,構(gòu)建出大面積的道路拓?fù)鋱D,相當(dāng)于2.5個(gè)足球場(chǎng)大小。這等同于車輛為自身行駛路線繪制了一幅專屬地圖,讓智駕系統(tǒng)輕松解析現(xiàn)實(shí)的道路信息,而不再依賴高精地圖。
4.海量數(shù)據(jù)需迅速處理,MDC芯片驅(qū)動(dòng)L5級(jí)輔助駕駛
擁有感知能力和對(duì)“物”、“路”的理解,接下來就是要匯總、分析并計(jì)算這些信息,最終智能地控制車輛。海量傳感器數(shù)據(jù)的處理不是小挑戰(zhàn),尤其是要在極短時(shí)間內(nèi)完成。因此,強(qiáng)大的計(jì)算力是智能駕駛的另一項(xiàng)要求。
華為自研的MDC系列芯片處理能力超越英偉達(dá)Orin,能夠高效處理來自各類傳感器的信息。同時(shí),華為智駕系統(tǒng)避免了盲目的“堆料”,已有的MDC硬件平臺(tái)算力足以支撐L3至L5級(jí)別的自動(dòng)駕駛輔助功能,無需增加不必要的購車成本。
5.五天覆蓋全球路網(wǎng),華為車BU算力中心獨(dú)占鰲頭
擺脫高精地圖束縛后,獲取豐富的駕駛“經(jīng)驗(yàn)”成為下一個(gè)目標(biāo)。早期的智能駕駛系統(tǒng)大多依賴實(shí)車在道路上的測(cè)試數(shù)據(jù)。當(dāng)前,AI建模和云端“跑圖”成為主流做法,華為在這一領(lǐng)域再次走在了前列。
華為云算力中心擁有國內(nèi)領(lǐng)先的2.8EFLOPS算力,置身行業(yè)前端。這龐大的云算力給華為智能駕駛帶來了巨大優(yōu)勢(shì)。利用盤古大模型構(gòu)建的云端場(chǎng)景庫,系統(tǒng)每天進(jìn)行超過1200萬公里的仿真測(cè)試??紤]到全球道路總長(zhǎng)約6400萬公里,華為系統(tǒng)只需5.3天便能覆蓋全球每個(gè)角落。大量的仿真測(cè)試鍛造了一個(gè)真正的“老司機(jī)”智駕系統(tǒng)。
從有圖到無圖的轉(zhuǎn)變,用戶最終體驗(yàn)到的是無論走到哪里都能享受到輕松出行的樂趣。在這背后,是多個(gè)系統(tǒng)的完美結(jié)合所產(chǎn)生的黑科技。
華為借助全棧自研硬件、豐富的數(shù)據(jù)資源、對(duì)技術(shù)革新的不懈追求以及前瞻技術(shù)理念,首次推出全國無圖智能駕駛。作為消費(fèi)者,我們不再需要等待高精地圖的更新,也不用擔(dān)心智能駕駛因各種問題降級(jí)的經(jīng)歷。
這種智能駕駛系統(tǒng)使得新能源汽車成為真正好用、安全的智能汽車。華為在智能駕駛領(lǐng)域展現(xiàn)了領(lǐng)先的能力,不僅讓用戶享受到舒適安全的智慧出行體驗(yàn),更為整個(gè)行業(yè)設(shè)立了新的標(biāo)準(zhǔn)。
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