这家公司，抢着量产L4

　　车东西（公众号：chedongxi）
　　作者 | 木米
　　编辑 | 晓寒
　　你觉得无人驾驶还有多远？5年，还是10年？
　　这家公司，正在努力让你在2024年就能买到无人车，L4级那种。
　　去年，元戎启行推出了新的自动驾驶方案，是业内成本最低的自动驾驶量产方案，同时具备了量产可能性。
　　在紧张研发半年后，就在昨天，搭载元戎启行新方案的车队正式上路，这意味着真正放手让车子自己去跑的时代，真的在加速到来了。
　　据元戎启行方面透露的消息，这套最新的L4级自动驾驶解决方案已经登陆了飞凡MARVEL R、林肯MKZ、吉利几何A等车型，并且已经开始在计划与各大头部车企合作，将这套L4产品真正投入量产车当中。
　　元戎启行L4级量产方案已与飞凡MARVEL R等车型适配
　　做L4级的自动驾驶量产产品，在现阶段确实比较鲜见。
　　车东西于日前与元戎启行的CEO周光进行了一次对话，他告诉车东西，其实从创业之初，元戎启行就已经规划了要做L4级的自动驾驶量产产品。
　　从终局目标来看，要实现真正的自动驾驶，那么L4级自动驾驶的数据收集至关重要——因为现在市场上还没有人来做这样的事情，大多数的量产自动驾驶产品都还处于L2级，少部分能够达到L3级。但所有的这些产品所收集到的数据，对于实现量产的L4级自动驾驶其实帮助并不大。
　　因此从这个意义上来说，元戎启行推出的这套L4级自动驾驶的产品就非常关键——通过量产让L4级自动驾驶产品上车，收集相关数据然后再进行推广，这个发展道路其实是非常清晰的。
　　一、30台车落地深圳 L4方案业内成本最低
　　深圳的街道上，如果你看到一辆在流畅地往前开的自动驾驶车辆，也许你已经不会过于惊奇。过去的几年里，已经有不少头顶＂大帽子＂、身装各种摄像头、全副武装的无人车在这里穿梭。
　　但你不知道的是，有一家自动驾驶公司已经偷偷地把自己的无人车＂伪装＂成了网约车。
　　这些看起来很像网约车的无人车，其实正是元戎启行的Robotaxi。就在昨天，元戎启行官宣了自己的Robotaxi车队又迎来了30台新车——并且这批无人车搭载了元戎启行最新的面向前装量产的L4级自动驾驶解决方案——DeepRoute-Driver 2.0。
　　采访中，周光颇为自豪地告诉车东西：＂这是业内目前成本最低的量产级别L4自动驾驶方案。＂
　　周光能够这么说，其实是非常有底气的。目前业内主流的L4级自动驾驶系统，不算车都得好几十万。其中仅仅一个进口的机械式激光雷达甚至曾经卖到几十万，就算是国产的也得大几万，并且一套高精定位的组合导航也需要好几万。
　　作为参考，百度此前公布的L4级的自动驾驶整车+套件是48万。那么元戎启行的是多少？
　　周光告诉我们，整套系统的硬件成本在1万美元左右（约合人民币6.4万元），其中百分之七、八十左右的成本都花在了芯片、雷达上。
　　据他介绍，元戎启行的前装方案是每辆车的车身嵌入2到5颗固态激光雷达和8个摄像头。未来，其传感器配置也可按车厂设计需求适配不同传感器配置。
　　车东西注意到，元戎启行的这套L4级的自动驾驶方案搭载的是NVIDIA DRIVE Orin车规级芯片。
　　元戎启行L4级量产方案采用英伟达Orin芯片
　　这就很有意思了，因为大多数车企、自动驾驶公司都只拿英伟达的Orin芯片来做L2级的自动驾驶方案，毕竟算力有限。那元戎启行是怎么做到依靠小算力的芯片做到了L4级的量产自动驾驶方案呢？
　　周光表示，这是基于元戎启行自研的推理引擎技术，才达到了这样的效果。
　　谈及今年的规划时，周光告诉车东西，目前元戎启行的Robotaxi车队总数在150台左右，其中大部分都在深圳大本营运营，并且在深圳的运营区域内做到了任意的点到点运行。
　　DeepRoute-Driver 2.0这套系统已经在深圳路测了半年多，并且已经与飞凡MARVEL R、林肯MKZ、吉利几何A等车型成功适配。周光认为今年的重点不会在扩大自己的车队上，既然已经拿出了量产的L4系统，那么今年的重点就在与主机厂的合作上，逐步推进前装量产。
　　二、攀登无人驾驶珠峰 第三种路径显现
　　毫无疑问，在自动驾驶行业，有不少人都在翘首以盼那个真正的全无人自动驾驶时代的到来，但究竟如何去攀登这座无人驾驶的珠峰，每个人都有自己的爬法。
　　＂我们从创业之初就在想怎么能做到量产的L4级自动驾驶系统。＂周光这样告诉车东西。
　　＂在这个过程中，数据对于自动驾驶的迭代意义极为重大。＂周光说。
　　他表示，目前行业内主要有通过建立自己的车队、以及推出量产的L2系统两种方式来收集数据。但这两种办法都存在明显的问题。
　　自建车队的成本非常高，并且难以量产。这就意味着对于不少自动驾驶创业公司来说，自建车队的路子不会好走，并且收集到的数据终究是比不上量产的。而推出量产的L2系统看似是缓兵之计，但实际上由于L2级的自动驾驶系统与L4级的自动驾驶系统的数据结构是不同的，因此量产的L2系统的数据其实没有办法促进L4系统的迭代。
　　所以针对这两个问题，周光在创业之初就与团队认定了第三条攀爬无人驾驶珠峰的路径—打造量产级L4方案，卖给消费者用，实现海量数据收集。
　　看到这里，可能有读者又会有疑惑，元戎启行到底是怎么做到量产L4的自动驾驶系统？而消费者什么时候才能真的用上L4级的自动驾驶系统？
　　元戎启行L4级量产方案部署时间线
　　首先，针对L4级自动驾驶系统的量产成本和车规问题，元戎启行在硬件上采用了嵌入式芯片与固态的激光雷达、相机的组合。
　　其次，周光认为，要实现量产的L4级自动驾驶的大规模铺开，应当先集中精力攻克最难的场景，这就是为什么元戎启行将自己的主力车队都投在了深圳——深圳的自动驾驶测试区域几乎都是在路况最为复杂多变的核心区内。攻克下了最难的场景，后续再推广时就是降维打击了。
　　至于什么时候能够用上量产的L4级自动驾驶系统？周光透露目前元戎的量产级L4产品已经与不少头部车企在谈合作，因此消费者用上量产L4最早的时间点可能会是2024年。
　　三、量产L4不容易 死磕技术提前布局是关键
　　如前所述，元戎启行拿出的这套量产级别的L4产品在业内算得上是第一个。其实这正是因为要拿出量产级的L4产品并非易事。
　　周光给我们举了几个例子，比如为了压缩成本，元戎目前推出的这套系统采用的是固态的激光雷达和嵌入式的芯片，那么就会产生两个问题——固态的激光雷达在性能上欠佳，毕竟无法做到360度的检测角度；而嵌入式的芯片由于算力低，因此要实现高等级的自动驾驶能力，就对团队的算法提出了更高的要求。
　　那么元戎启行是如何解决了这些问题的？周光告诉了我们答案。
　　1. 固态激光雷达点云数据质量不够？算法足够。
　　由于固态激光雷达点云质量相对于机械式激光雷达的点云数据较差，视场角也相对较小。因此固态激光雷达目前尚未大量被L4级自动驾驶公司采用。
　　而元戎启行则采用了多颗固态激光雷达实现了L4级的自动驾驶。周光介绍道，元戎启行的感知算法是前融合的算法，可以兼容不同品牌、不同型号的激光雷达；并且该算法在图像和激光雷达的特征融合上，也有丰富的经验，因此能够使得采用固态激光雷达后的感知模块，能够精准识别车辆周围两百米外的物体。
　　为确保安全，元戎启行还设计了一套纯视觉的冗余感知系统，在部分传感器失效的情况下，系统也能自适应地根据安全策略进行自动驾驶。
　　2、嵌入式芯片算力低？自研推理引擎。
　　针对嵌入式芯片算力低的问题，元戎启行给出了自研推理引擎的解法。
　　在AI中，推理引擎一般包括调度器，执行器。调度器负责整体计算资源的协调，使得计算图按照最优的方式完成执行。执行器就是算子的执行。图里面包含了算子的执行，每个算子可以通过高效的codegen的方式生成，使得生成的算子、调度的资源策略能够在当前硬件平台上最高效。
　　周光告诉车东西，所谓的推理引擎，可以把它理解成一个编译器，它能够让程序在上面跑得更快更有效率。
　　2020年年初，元戎启行就研发出针对L4级自动驾驶深度学习模型而设计的推理引擎技术，令自动驾驶算法能够在低成本、低功耗的硬件平台上高效、稳定地运行，并获得比主流深度学习框架高6倍的推理速度。
　　因此即使采用了算力较低的嵌入式芯片，但是由于有了自研的推理引擎，算法无需优化压缩，系统也可以流畅地运行。
　　当然，推理引擎要实现并不简单，搭建的周期长、技术要求高，元戎启行的团队正是因为在创业之初就已经在开始做这个事情，所以才能够率先实现了应用。
　　除此之外，目前整个自动驾驶行业的共有难点——博弈和目标预测上，元戎启行也做出了自己的创新。
　　此前车东西曾经在深圳体验过元戎启行的L4级无人车，印象最深刻就是，元戎的无人车在行驶中进行了超车加塞。因此当时最大的感受就是，这家公司的算法够激进。
　　元戎启行车队
　　听到车东西的评价之后，周光很是自信：＂我们在博弈、预测这块儿确实在行业内做的还是比较靠前的。＂
　　他表示，元戎启行的博弈、预测是基于数学模型的深度学习来做的，因此准确率会更高，也会更加安全，这就是为什么元戎启行的无人车相对于其他的无人车的表现会更＂胆大心细＂。
　　结语：打破自动驾驶僵局，元戎先行一步
　　近几年来自动驾驶越来越热，但更高等级的自动驾驶似乎依旧遥不可及——搭载L4级别自动驾驶系统的大多数还是自动驾驶公司的Robotaxi车队，量产规模受限。
　　元戎启行在创业的第一天就想明白了这个破局的路径——L4级自动驾驶的实现必须要从量产上入手。而现在，元戎的确已经先行一步——率先推出了可上路的量产L4级自动驾驶方案，并且正在稳步前行中。
　　＂我们一直就是坚定要做好技术，做我们擅长的事情。＂周光在采访最后这样告诉我们。