圖片來源 @視覺中國

文｜科技新知，作者丨樟稻，編輯丨伊頁

AI Day 大殺四方之后，勢頭頗猛的特斯拉又對自己 " 砍 " 了一刀。

近日，特斯拉宣布，不再在自動駕駛傳感器套件中使用超聲波傳感器（USS），將采用純攝像頭的 "TeslaVision" 系統(tǒng)。對于此次 " 割肉 "，業(yè)內(nèi)免不了又是一番討論，但在爭議之余，未免沒有幾分眼熱。

當(dāng)下，智能汽車品牌普遍已經(jīng)把高速公路場景下的輔助駕駛收入囊中，賽場已經(jīng)逐漸轉(zhuǎn)換到城市場景，在此基礎(chǔ)上，技術(shù)路線被分為三種流派：純視覺；重地圖、輕感知；重感知、輕地圖。

2021 年 7 月，走純視覺路線的特斯拉推送 FSD Beta V9.0，新增城市道路 NOA，成為全球首家實現(xiàn)城區(qū) NOA 的車企。如今特斯拉更是去掉超聲波雷達(dá)，無疑把差距進(jìn)一步拉大。

回到后兩種路線上，近期，由于高精地圖監(jiān)管收嚴(yán)，可以觀察到，更多自動駕駛公司正在探索 " 重感知、輕地圖 " 路線，甚至還出現(xiàn)了爭搶路線首名的情況。

某種程度上，特斯拉也屬于 " 重感知、輕地圖 " 的范疇，前者同樣不采用高精地圖，只不過在感知層面較為純粹，而在共性的算法層面，靠齊特斯拉不失為一條捷徑。倘若從這個角度來看，特斯拉的 " 牙慧 "，會成為 L2 進(jìn)城的解藥嗎？

高精地圖，" 拐杖 " 被拋棄

做個簡單的統(tǒng)計，近期許諾向市場推送城市領(lǐng)航輔助駕駛功能的車企至少有三家：

8 月 26 日，成都車展上，長城魏牌表示城市 NOH 智能輔助駕駛將率先在摩卡 DHT-PHEV 激光雷達(dá)版搭載，2022 年 9 月量產(chǎn)，年內(nèi)發(fā)售。

9 月 17 日，小鵬汽車官方微博表示向部分廣州車主推送城市 NGP 功能；9 月 23 日，極狐與華為合作的阿爾法 S HI（Huawei Inside）版在深圳推送城區(qū) NCA 功能。

當(dāng)下，高速公路場景下的輔助駕駛已經(jīng)不是新鮮事，或多或少，車企需要新的產(chǎn)品來 " 鎮(zhèn)場子 "，而城市領(lǐng)航輔助駕駛功能，就是被爭搶的香餑餑。

按照慣例，此前高速場景離不開的高精地圖，如今想 " 進(jìn)城 "，配套的高精地圖更是必不可少。

根據(jù)《智能網(wǎng)聯(lián)汽車高精地圖白皮書》，高精地圖所蘊(yùn)含的信息豐富，含有道路類型、曲率、車道線位置等道路信息，以及路邊基礎(chǔ)設(shè)施、障礙物、交通標(biāo)志等環(huán)境對象信息，同時包括交通流量、紅綠燈狀態(tài)信息等實時動態(tài)信息。

業(yè)內(nèi)普遍認(rèn)為，城市領(lǐng)航的體驗度十分依賴城市高精地圖，甚至有一種說法，高精地圖是智能駕駛的兩根拐杖之一。拿極狐來說，其依靠合作方華為獲得高精度地圖支持。

如今，高精地圖這根拐杖頗有些不牢靠。

受限于成本考量：首先，高精地圖的數(shù)據(jù)很看重覆蓋度，但全國的城市道路可不是一個小的工作量；其次，還需要解決鮮度問題。目前絕大多數(shù)自動駕駛系統(tǒng)對高精度地圖的鮮度和品質(zhì)都有很高的要求，但圖商們在鮮度上并未能讓車企滿意。更致命的資質(zhì)問題不必多說。

在此基礎(chǔ)上，為了搶占 " 進(jìn)城 " 風(fēng)口期，" 重感知，輕地圖 " 路線被更多車企注意。

典型的是毫末智行，其城市 NOH 系統(tǒng)包含了 2 顆 125 線激光雷達(dá)，5 顆毫米波雷達(dá)，12 顆超聲波雷達(dá)，4 顆環(huán)視攝像頭，4 顆側(cè)視攝像頭，4 顆 800 萬像素感知攝像頭，以此來擺脫高精地圖的限制。

就連之前 " 重地圖，輕感知 " 的路線小鵬也在開始轉(zhuǎn)舵。拿剛上市的小鵬 G9 來說，其 Max 車型標(biāo)配 XNGP 智能輔助駕駛系統(tǒng)，"XNGP 系統(tǒng)重感知且不依賴高精度地圖，無論有圖無圖，都可以運行。"

根據(jù)以一己之力改變小鵬策略的博主 @blood 旌旗披露，" 小鵬大約會在 23 年下半年 -24 上半年，實現(xiàn)「輕地圖、重感知」的城區(qū)高階輔助駕駛。而且確認(rèn)：感知系統(tǒng)以視覺為主，激光雷達(dá)用來避障。"

實際上，早在今年七月對何小鵬的一期專訪里，被問及高精地圖海外資質(zhì)的問題，何小鵬間接回應(yīng)了路線方向，" 隨著時間的過去，我們很快在沒有高精地圖的車上，我們也全兼容。"

除此之外，輕地圖路線還混進(jìn)來一個 " 野蠻人 "：大疆車載。媒體口徑下，上汽通用五菱與大疆的首款合作車型—— 2023 款 KiWi EV，只用一套 "1 前視雙目 +4 環(huán)視魚眼 +1 前向毫米波雷達(dá) +12 超聲波雷達(dá) " 的硬件組合，就能實現(xiàn)城市道路場景的駕駛輔助。

總的來說，在技術(shù)路線選擇上，高精地圖這根 " 拐杖 " 似乎要被拋棄掉了。

L2 進(jìn)城，還得靠齊特斯拉？

盡管大家都在媒體層面都在拋棄高精地圖，但失去這根 " 拐杖 " 后，想要走好 " 重感知 " 路線并不是那么輕松的，硬件層面的缺失自然需要智能算法層面的補(bǔ)位才行。

作為自動駕駛技術(shù)體系之一，算法的有效性影響自動駕駛的每一個環(huán)節(jié)，從感知環(huán)節(jié)的特征提取到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的決策，都需要依賴算法改進(jìn)來提高障礙物檢測準(zhǔn)確性和復(fù)雜場景下的決策能力。

目前，以 Transformer 為代表的大模型是自動駕駛算法的重要發(fā)展方向。

Transformer 最早由谷歌在 2017 年提出，首先被應(yīng)用在自然語言處理領(lǐng)域（NLP），用來處理序列文本數(shù)據(jù)。在自然語言處理領(lǐng)域取得廣泛應(yīng)用后，Transformer 也被成功移植到計算機(jī)視覺（CV）領(lǐng)域。

注意到 Transformer 的神奇之處，特斯拉率先拿去在自動駕駛行業(yè)應(yīng)用。2021 年特斯拉的 AI Day 上，自動駕駛技術(shù)負(fù)責(zé)人 Andrej Karpathy 公開了 FSD 自動駕駛系統(tǒng)中采用的算法，而 Transformer 正是其中最核心的模塊之一。

根據(jù)中金《人工智能十年展望（三）：AI 視角下的自動駕駛行業(yè)全解析》披露：特斯拉從安裝在汽車周圍的八個攝像頭的視頻中用傳統(tǒng)的 ResNet 提取圖像特征，并使用 Transformer、CNN、3D 卷積中的一種或者多種組合完成跨時間的圖像融合，實現(xiàn)基于 2D 圖像形成具有 3D 信息輸出。

由于 Transformer 可以很好地在空間 - 時序維度上進(jìn)行建模，且在多模態(tài)融合方面具備較大優(yōu)勢，國內(nèi)也有廠商將 Transformer 引入自動駕駛系統(tǒng)中，比如毫末智行。

和特斯拉純視覺方案不一樣的是，毫末智行是視覺 + 激光雷達(dá)方案。根據(jù)毫末智行最新一期 AI DAY 上表述，依托長城汽車的量產(chǎn)能力，毫末智行積累了海量的行駛數(shù)據(jù)，并且通過其數(shù)據(jù)智能體系 MANA 與基于 Transformer 的超大型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行有機(jī)地結(jié)合。

其中在 Transformer 應(yīng)用上，簡單來說，毫末智行基于 Transformer 的感知算法應(yīng)用到實際的道路感知問題，如車道線檢測、障礙物檢測、可行駛區(qū)域分割、紅綠燈檢測 & 識別、道路交通標(biāo)志檢測、點云檢測 & 分割等。

基于毫末智行和特斯拉的技術(shù)共性，可以得出結(jié)論，隨著前方道路逐漸清晰，車企的技術(shù)路線正在走向趨同。

不過隨著路線趨于明朗，行業(yè)也出現(xiàn)了迥異一幕。

在今年 8 月 7 日的媒體發(fā)布會上，智行者發(fā)布高速領(lǐng)航系統(tǒng) H-INP，按照智行者的說法，這是 " 國內(nèi)首家不依賴高精地圖的高級別自動駕駛解決方案 "。

在具體技術(shù)路徑上，智行者設(shè)計了一套重感知的智能駕駛算法架構(gòu)，關(guān)鍵點包括：重感知，輕地圖、基于 BEV 多傳感器時空融合感知框架、基于 Transformer 的多傳感器特征和多視角特征融合機(jī)制。

有業(yè)內(nèi)人士對此戲謔道，" 特斯拉：要不你們直接播放我們 AI Day 的發(fā)布會視頻得了。"

回到 Transformer 上，雖然特斯拉不是造輪子的那個，但的確是第一個拿來解決自動駕駛問題的。在商言商，在技術(shù)路線上合流本無可厚非，但缺乏個性照搬確實難以挽尊。

可以看到，就在近日的 AI Day，特斯拉又搞出了些新活，例如去年的關(guān)鍵詞還是 BEV、Transfomer 和 Hydranet，今年搖身一變?yōu)?Occupancy Network、Lane & Objects，技術(shù)迭代能力驚人。

那么對于拾特斯拉 " 牙慧 " 的廠商而言，新的問題就出現(xiàn)了，正如知乎用戶 RobotDreamer001 發(fā)出的疑問：

" 國內(nèi)大部分自動駕駛公司的 BEV 方案目前尚未工程化，Tesla 跳躍式的轉(zhuǎn)入 occupancy network+NERF 給國內(nèi)同行出了大難題，究竟跟還是不跟？尤其一些正在做 BEVTransformer 的同學(xué)會比較糾結(jié)了。"（ps：以上結(jié)論基于其他車企相關(guān)的分享過于有限）

寫在最后

近期，眾多廠商紛紛在國內(nèi)開放了部分城市的領(lǐng)航輔助駕駛功能作為試點。

拿小鵬和極狐來說，《九章智駕》猜測兩家均是先采用極其極其極其極其個別的友好用戶（每家普通消費者數(shù)目得到體驗入場券的人不會超過小幾十個人，基本上選中了就可以回家買彩票了）優(yōu)先體驗的方式打開城區(qū)導(dǎo)航智能駕駛。

至于蔚來、理想等廠商，均未見量產(chǎn)產(chǎn)品蹤影。

各家在釋放城區(qū)導(dǎo)航駕駛上非常謹(jǐn)慎可以理解，畢竟從高速到城市的自動駕駛難度系數(shù)顯著增長——半封閉、道路結(jié)構(gòu)化的高速場景復(fù)雜度較低，更易于智能駕駛功能量產(chǎn)落地，而城市路況復(fù)雜度高，行人、車輛等道路因素較多，更易出現(xiàn) Corner case。

此外，在現(xiàn)實出行層面，對于量產(chǎn)車而言，坐在駕駛位上的是普通消費者，而不是 " 久經(jīng)考驗 " 的智能駕駛公司的 Test-Driver 們，消費者對于系統(tǒng)表現(xiàn)的預(yù)見性與車輛操控的熟練度遠(yuǎn)遠(yuǎn)比不上后者。

根據(jù)中金測算，目前受制于相關(guān)政策不健全、技術(shù)落地難等問題，適配城區(qū)的高階駕駛輔助功能滲透率不高，隨著激光雷達(dá)硬件裝配率提升，2021-2025 年期間，國內(nèi)城市領(lǐng)航輔助前裝市場規(guī)模有望從 8 億元，提升至 119.5 億元，期間 CAGR 達(dá) 96.9%。

對此，希望車企關(guān)注其輔助駕駛技術(shù)能否成為營銷噱頭、是否會落后于其他品牌時，把一切風(fēng)險都降到最低，而不是長篇累牘地在用戶手冊使用條例上下功夫。