2023年來，量產(chǎn)成為了自動駕駛產(chǎn)業(yè)的主基調，在智能車的大趨勢下，自動駕駛迎來了絕佳的落地契機。面對不斷上漲的智能駕駛需求，各路玩家紛紛推動自家技術方案的量產(chǎn)落地。

　　在這當中，既有轉型而來的新手，也有深耕多年的老手。盡管賽道日益擁擠，但是作為一家長期專注大規(guī)模量產(chǎn)的自動駕駛公司，Nullmax占得先機，率先完成了產(chǎn)品技術的落地。從2021年獲得行泊一體量產(chǎn)訂單以來，Nullmax的智能駕駛方案和視覺感知產(chǎn)品已經(jīng)先后獲得多家客戶的項目定點。

　　(Nullmax logo)

　　當前，Nullmax的量產(chǎn)伙伴既有上汽、奇瑞、江鈴等知名的汽車廠商，同時也有德賽西威、經(jīng)緯恒潤等國內的供應商龍頭。作為一家以軟件算法見長的科技公司而言，同時獲得多家頭部OEM和Tier1的認可并不容易，在這背后是Nullmax對汽車和AI融合的深度理解，也是六年多的技術堅持和產(chǎn)品打磨。

　　在Nullmax看來，量產(chǎn)從來不是一件易事，L2+智能駕駛的上車是一場全面的技術考驗。大規(guī)模量產(chǎn)需要考慮全方位的因素，對于系統(tǒng)的可用性、穩(wěn)定性、安全性、經(jīng)濟性等有著嚴格要求，只有在技術上早做考慮，智能駕駛的落地才會水到渠成。否則即便是L4級無人駕駛demo方案，也難免需要在技術層面進行升維甚至是重構。

　　智能駕駛不是孤立的技術存在，而是漸進式自動駕駛的階段性成果。對于Nullmax而言，L2+智能駕駛的冰山之下是為L4無人駕駛構建的巨大技術體系。所以智能駕駛既能與無人駕駛一樣獨立完成感知、規(guī)劃、控制的完整過程，也能在無人響應控制的情況下執(zhí)行功能降級、安全停車等策略。

　　如今隨著第一批量產(chǎn)項目陸續(xù)交付落地，擁有濃厚技術底色的Nullmax不僅在商業(yè)化方面穩(wěn)步擴大規(guī)模，技術同樣也進入了一個更快的發(fā)展階段，沿著自動駕駛的漸進之路加速狂奔。

　　考慮因素更 加 多面 ， 量產(chǎn)是場升維之戰(zhàn)

　　自動駕駛從demo走向量產(chǎn)，就像是從溫室走向曠野，環(huán)境發(fā)生了天翻地覆的變化，因此技術需要進行多維度的升級。

　　在demo階段，自動駕駛的運行區(qū)域較小，車輛穿行于熟悉的道路，遇到的場景有限。行駛任務以外的許多事情，比如傳感器的標定，以及運行過程中出現(xiàn)的各種問題，比如某個路口容易急停，都可以通過專業(yè)的工程師第一時間解決，車隊的規(guī)模、服務的范圍很大程度上取決于工程師團隊的大小，成本和收益的問題幾乎不用考慮。

　　但是量產(chǎn)應用面臨的情況大不一樣。消費者希望自動駕駛在所有地方都可以發(fā)揮作用，跨區(qū)、跨市、跨省的出行隨時可能發(fā)生，每段路都可能出現(xiàn)意料外的情形。車輛的軟硬件情況需要系統(tǒng)自檢，出現(xiàn)問題需要系統(tǒng)自查自糾，無法行駛的場景需要系統(tǒng)自行應對和反饋，車輛故障后的檢修需要由普通的售后服務完成。

　　在量產(chǎn)當中，再小的概率、再少的工作量、再低的成本，在乘以十萬、百萬的規(guī)模，乘以五年、十年的時間之后，問題都會被無限放大。比如一些L4應用所需的點云級高精地圖，既無法大面積采集也無法高頻率維護，大范圍運營所需的配套成本，即便是再昂貴的豪華車型也無力承擔。

　　這也就意味著，自動駕駛需要從更多維度來考慮技術的研發(fā)和應用，以確�？捎眯�、穩(wěn)定性、安全性、經(jīng)濟性等方面達到大規(guī)模量產(chǎn)所需的技術標準。

　　因此在一開始，Nullmax就選擇了打造視覺為主、多傳感器融合感知的自動駕駛技術體系，既便于以漸進式方式實現(xiàn)適應性更強的L4級無人駕駛AI系統(tǒng)，也便于在當前階段提供面向量產(chǎn)的各種L2+智能駕駛應用。

　　在這當中，視覺感知完成感知的核心功能，包括車輛、行人等動態(tài)障礙物目標的檢測、預測，以及車道線、路沿、交通標志等靜態(tài)環(huán)境信息的理解。而其他傳感器則作為額外的信號輸入，比如毫米波雷達、激光雷達等，起到冗余和監(jiān)督的作用。

　　這樣的技術體系可以為所有的量產(chǎn)車型提供最合適的智能駕駛功能，既可以在大部分道路帶來安全和效率的提升，也不會帶來過高的成本支出。在沒有高精地圖覆蓋或者地圖信息不準的路段，智能駕駛可以基于視覺實時構建的局部地圖實現(xiàn)功能;在沒有配備激光雷達的車型上，基于視覺感知同樣也能提供完整的智能駕駛功能。

　　同時，Nullmax還打造了一流的工程化能力，保障技術的大規(guī)模應用。其中既包括了面向嵌入式平臺以及汽車行業(yè)軟件系統(tǒng)的汽車嵌入式產(chǎn)品開發(fā)能力，也包括了安全性、可靠性等方面的車規(guī)級要求以及開發(fā)流程、規(guī)范和質量管理方面的把控，以及與OEM、Tier 1的協(xié)作能力。

　　因此在量產(chǎn)當中，Nullmax可以快速將軟件算法部署到算力受限、功耗較低的車端嵌入式平臺，并基于QNX系統(tǒng)和AUTOSAR進行應用。這與demo常用的大算力工控機平臺全然不同，因為需要嚴格考慮計算資源和成本問題;也與demo常用的Linux、ROS開發(fā)環(huán)境相去甚遠，前者更滿足汽車產(chǎn)業(yè)的量產(chǎn)要求。

　　特別是汽車的軟件，也需要像硬件一樣滿足嚴格的車規(guī)級要求，功能安全、預期功能安全、網(wǎng)絡信息安全不可或缺。Nullmax了解算力平臺的資源限制以及功能、性能的要求，熟悉量產(chǎn)開發(fā)，因此可以提供完善的架構設計和穩(wěn)定的功能模塊，并對開發(fā)流程、規(guī)范以及質量進行系統(tǒng)性的管控。

　　無人駕駛一脈相承， L 2+ 并非技術孤峰

　　如果將智能駕駛比做眼前的一座自動駕駛山峰，那么山峰之下的就是Nullmax為無人駕駛構建的連綿山脈，山脈的遠處是無人駕駛的量產(chǎn)應用。

　　為了打造大范圍、全場景的無人駕駛應用，Nullmax構建的是一整套數(shù)據(jù)驅動、不斷成長的自動駕駛技術體系。在這當中，L2+智能駕駛只是這套技術的階段性應用，既不是最終的目標，也不是上限所在。

　　現(xiàn)階段，自動駕駛技術在穩(wěn)定性和成本上難以實現(xiàn)大規(guī)模的無人駕駛，但是智能駕駛作為技術的集大成者，可以將先進的技術架構和領先的算法應用到量產(chǎn)車型當中，提供穩(wěn)定可靠的功能應用。

　　因此智能駕駛系統(tǒng)背后的運行，和無人駕駛幾乎一樣，既會檢測、預測各種各樣的障礙物，理解周圍的靜態(tài)環(huán)境，也會進行行為的決策和運動的規(guī)劃，最終完成車輛的控制。甚至有些時候，智能駕駛會給用戶一種無人駕駛的感覺，因為這樣的智能駕駛背后并不是單純的L2+技術。

　　Nullmax的L2+智能駕駛是一個軟硬件資源高度整合的完整系統(tǒng)，并不是ADAS功能簡單組合，而是在軟件和硬件層面進行了系統(tǒng)級的重構，因此能夠實現(xiàn)長時間、遠距離、多場景的連續(xù)駕車，而在車輛的生命周期內也可以通過OTA方式持續(xù)地升級功能。

　　在這當中，ADAS只是系統(tǒng)的一小部份，系統(tǒng)如何自檢、啟動、運行、退出、調試、升級，領航功能、輔助駕駛、ADAS彼此之間如何協(xié)作和切換，等等，才是智能駕駛的主體部分。比如在開啟領航功能的時候，出現(xiàn)功能范圍以外的情況，智能駕駛會有降級、提醒接管、安全停車等不同措施，在確保安全的前提下為用戶提供盡可能高效、舒適、連貫的體驗。

　　基于這樣一套不斷成長的技術體系，L2+智能駕駛的量產(chǎn)下線將只是一個開始。因為隨著場景數(shù)據(jù)的不斷積累，智能駕駛的表現(xiàn)將會不斷提升。比如，支持的車道線類型越來越多，障礙物的檢測和預測越來越準確，連續(xù)駕駛的里程越來越長，不支持的場景越來越少，等等。

　　L2+智能駕駛的落地，能為自動駕駛的進化提供海量的數(shù)據(jù)養(yǎng)料，在長期持續(xù)的迭代升級過后，這套技術體系需要司機介入的情況將會越來越少，新開發(fā)的應用也會越來越接近無人駕駛的體驗，這正是Nullmax的漸進式自動駕駛思路。

　　漸進式自動駕駛的本質是海量數(shù)據(jù)驅動的機器學習問題，通過越來越多的數(shù)據(jù)以及持續(xù)的模型迭代，自動駕駛的AI系統(tǒng)能夠不斷提高，最終達到實現(xiàn)大范圍無人駕駛的程度。這就像是ChatGPT一樣，背后的CPT-1到GPT-4是一步步進化迭代的過程，AI能力的發(fā)展也是一步步提高的過程。

　　盡管現(xiàn)階段這套技術的落地形式為L2+智能駕駛，但毫無疑問這也是一套挑戰(zhàn)更大、上限更高、可行性更好的一套技術。尤其是自動駕駛的量產(chǎn)遠不是外界想象的那般簡單，而是一場復雜的升維之戰(zhàn)。

　　為了長遠的無人駕駛目標，Nullmax在技術的研發(fā)和應用上已經(jīng)做了許多工作，如今這些努力逐漸轉化為成果，帶動Nullmax在漸進之路上加速狂奔。無人駕駛的大規(guī)模量產(chǎn)仍有一段距離，但走在正確方向上的Nullmax，顯然距離目標已經(jīng)越來越近。

(新媒體責編：wa12)