汽车|轻舟智航侯聪：重感知还是重地图，这是个商业问题
在自动驾驶中的城市场景下 ， 城市NOH由于路况复杂且拥堵严重对技术是一个极大的挑战 。在测试阶段 ， 很多自动驾驶公司可以通过局部的高清地图来解决这个问题 ， 但是到了量产阶段由于城市内高清地图的欠缺使其成为瓶颈 。于是 ， 重感知还是重地图成了这个领域内无法回避的问题 。轻舟智航联合创始人、CTO侯聪表示：“这并不是一个技术问题 ， 而是一个商业问题 。”
事实上 ， 自动驾驶这条赛道上的很多问题都是商业问题 。
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【汽车|轻舟智航侯聪：重感知还是重地图，这是个商业问题】轻舟智航高效力自动驾驶方法论“自动驾驶超级工厂”
要用更强的感知去降低对地图的依赖性在轻舟智航的解决方案中 ， 未来一定会通过更强的感知去降低对地图的依赖性 ， 但这需要分阶段去完成 。侯聪认为其中的关键在于目前整个行业的技术水平还无法完全摆脱对地图的依赖 ， 其中的很多信息对于自动驾驶解决方案有着重要的作用 ， 每一个入局者都必须考虑地图成本这个问题 。
如果地图的成本被控制在可以接受的范围内 ， 对于轻舟智航的解决方案来讲无论是感知还是规划与定位都有极大的前提下 ， 侯聪认为完全可以将其纳入其中 。但轻舟智航并不会完全依赖地图 ， 原因在于城市级别的高精地图上不成熟 ， 其覆盖面积以及动态更新的能力依旧需要时间来提高才能满足需求 。
轻舟智航将感知放在了极其重要的位置之上 ， 在侯聪看来 ， 如果以完全的L4去解决所有场景的自动驾驶需求就需要一个强大的传感器配置方案 ， 这样才能增强感知的质量与距离 ， 以应对更多的高速或其他复杂场景 ， 提高覆盖场景的百分比 。尽管这样会用到数量较多的传感器 ， 但由于其单个成本受到前装量产半固态方案的影响已经能够做到低于雷达 ， 并不会为轻舟智航带来硬件上的成本压力 。
在轻舟智航的感知解决方案中 ， 传统认知中主传感器的概念已经极其淡薄 ， 多传感器融合的思路中更重要的是去判断在什么场景、哪种感知距离下、哪一个传感器能够发挥更大的作用 。多场景融合的思路中 ， 光线不理想的场景下 ， 激光雷达的效果更好；雨雪雾等恶劣天气中 ， 毫米波雷达的识别率更高；200米以上的远距离感知 ， 则要交给摄影头发挥作用 。
与此相关的便是传感器数量与成本的问题 ， 轻舟智航将成本放在次要位置 ， 首先考虑的是安全 。侯聪认为无论Robobus还是Robotaxi都要保证没有盲区 ， 尤其是盲区极大的Robobus ， 必须降低靠近的行人与非机动车的潜在风险 。为此 ， 即便出现了传感器性能的冗余也是必须承担的成本 。
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轻舟“双擎”战略
用10%的成本解决99%的场景问题在轻舟智航品牌日上公布了DBQ的三个版本 ， 不同成本对应不同应对场景的数量 ， 成本越高就越能处理更加复杂的场景需求 。侯聪表示 ， 轻舟智航的理念是用10%的成本解决99%的场景问题 。如果用户只关心如何解决99%的问题 ， 成本只需要一万元便能做到 。但是当面对更复杂的场景时 ， 这个解决方案便需要更强的感知能力与计算能力 ， 所以成本一定会有增加 ， 所以这是一个成本与场景数量之间的平衡问题 。
在品牌日上公布了一万元成本解决方案之后 ， 轻舟智航被问及最多的问题便是这个标准版的硬件架构究竟由哪些组建构成以及一万元的成本是否能够负担得了这套硬件 。侯聪乐观地表示在轻舟智航的估算下供应链量产的成本完全没有问题 ， 其配置可以随着需求而随时做出调整 。在纯视觉的解决方案中 ， 90%以上的高速场景问题可以得到解决 ， 但是轻舟智航为了保证足够的安全性 ， 还是增加了激光雷达来解决相关的长尾问题 。同样 ， 单纯依赖视觉也不能完全解决城市环境下的长尾问题 。如果只是加一颗雷达便能满足更多用户在更多场景下的需求 ， 侯聪认为“这个成本非常划算” 。
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轻舟矩阵
相比数据量 ， 轻舟智航更看重数据质量与使用效率相对于那些看重积攒用户行驶里程数据的自动驾驶研发者 ， 轻舟智航在数据方面强调的是数据本身的质量与使用效率 。只看公里数的话这个指标在侯聪看来过于单一 ， 他更加关注的是为了进一步提升自动驾驶能力需要什么样的数据 。
在数据方面 ， 轻舟智航始终希望可以做定点采集 ， 并借此使得数据增量边际效益最大化 。有着几百万台车在路上跑的特斯拉可以通过数据挖掘的方式从海量数据中找到有价值的数据 ， 这固然也是轻舟智航的方向之一 ， 但由于这需要与车企共同努力才能达成目标 ， 目前还不是轻舟智航在数据挖掘方面主攻的方向 。
在这样的前提下 ， 轻舟智航的测试里程中很大一部分来自仿真里程 ， 这部分的数据量是实际行驶里程的百倍以上 ， 已经突破了一亿公里 。由于仿真场景的设计更加科学 ， 使得数据质量更高 。这也使得轻舟智航能够更加精细地去分析图像 ， 也更轻松且准确地完成对数据的自动化标准与筛选 。
在对数据的筛选中 ， 轻舟智航认为盲目地做路测与数据采集已经对于技术提升没有多少帮助 ， 整整有价值的数据来自于那些处理得不理想的长尾问题 。针对这些场景的采集 ， 一方面要通过制定系统化的采集策略去完成 ， 后续更要通过与车企的合作以海量数据的挖掘来获取数据 ， 这样才能实现采菊数据的高效 。
小结轻舟智航将致力于通过技术深度与场景宽度的持续深耕 ， 向“将无人驾驶带进现实”的使命不断迈进 。正如轻舟智航创始人、CEO于骞在演讲中表示：“择高处立、向宽处行是轻舟对于’将无人驾驶带进现实’实现路径的思考和总结 ， 体现了技术和商业化并重的发展思路 。轻舟将与产业伙伴密切合作 ， 不断探索适合中国自动驾驶商业化落地的道路 ， 通过一个商业闭环推动更大的商业闭环 ， 早日实现我们的终极目标 。”
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