“經(jīng)過我們的測量，和金牌司機相比，節(jié)油的上限只有7%。如果有人跟你說，他的節(jié)油率到10%。請問一下，他到底在和誰比？”在2022年9月1日嬴徹科技舉辦以“實踐出真知”為主題的首屆科技日，贏徹科技 CTO 楊睿剛對于自動駕駛卡車技術(shù)節(jié)油率數(shù)據(jù)標(biāo)準模糊不清的問題直言不諱。

在重卡干線物流場景下，成本、安全、效率被視為自動駕駛必須解決的剛性問題。其中，成本更是關(guān)乎自動駕駛卡車商業(yè)化前景的關(guān)鍵要素，也是自動駕駛技術(shù)公司給客戶算經(jīng)濟賬、講故事的首要條件。

把數(shù)據(jù)問題放在明面上，此舉多少透露了贏徹科技的自信。楊睿剛對此頗為自豪：“我從學(xué)術(shù)界進入產(chǎn)業(yè)界，深刻體會到技術(shù)落地，解決實際問題的巨大價值?！?/p>

01 贏徹科技的自信

自動駕駛技術(shù)，從理論走向現(xiàn)實，一直面臨兩個基本問題：安全和商業(yè)。相對應(yīng)的企業(yè)問題，便是自動駕駛技術(shù)能力與量產(chǎn)落地。

與乘用車自動駕駛相比，業(yè)界多數(shù)人士認為，商用車的商業(yè)化落地應(yīng)該會更快。事實上，聚焦于港口、園區(qū)等封閉場景的自動駕駛解決方案成為最早商業(yè)化運營的項目。適用于干線物流的自動駕駛解決方案也因其場景簡單，落地速度也逐漸加快。

嬴徹科技創(chuàng)始人兼CEO馬喆人

對比上述兩種場景，干線物流卡車的自動駕駛量產(chǎn)難度更大。嬴徹科技創(chuàng)始人兼CEO馬喆人感嘆：“基于過去三年的實踐，我們強烈的感受到自動駕駛整車，而不是自動駕駛單一系統(tǒng)的前裝量產(chǎn)和系統(tǒng)級開發(fā)，是全行業(yè)的稀缺能力。”同時，他還強調(diào)：“說到量產(chǎn)能力，大家很容易聯(lián)想到產(chǎn)業(yè)資源、資源運作。其實完全不是這樣。量產(chǎn)的底層邏輯還是技術(shù)。自動駕駛整車的量產(chǎn)需要更前沿和創(chuàng)新的算法，構(gòu)建極其復(fù)雜的人工智能系統(tǒng)和極致的工程能力?！?/p>

馬喆人介紹，在量產(chǎn)開發(fā)過程中，贏徹科技也感受到了流程和體系帶來的一系列全新挑戰(zhàn)?！罢嚵慨a(chǎn)流程的嚴謹性、軟件開發(fā)的敏捷性，還有深度學(xué)習(xí)的不可預(yù)測性，三者之間有很多沖突，需要對多個開發(fā)流程融合創(chuàng)新?！?/p>

贏徹科技執(zhí)行副總裁黃剛透露，在這個系統(tǒng)且嚴謹?shù)穆L過程中，贏徹科技先后生產(chǎn)了17批次超過百臺的樣車、完成了322個量產(chǎn)專用件的設(shè)計開發(fā)、經(jīng)歷151次軟件快速迭代、解決了2769個軟件測試問題，并協(xié)助主機廠伙伴新增或改造40多個生產(chǎn)線工位，實現(xiàn)了超過180項自動駕駛相關(guān)的制造及質(zhì)檢工藝優(yōu)化。

在成立之初，贏徹科技秉承“全棧自研、量產(chǎn)導(dǎo)向、產(chǎn)業(yè)合作”的技術(shù)信仰。馬喆人將其稱之為“這是一個難但是正確的選擇”。目前，贏徹科技已經(jīng)量產(chǎn)兩款車型，下線數(shù)量超過200臺，每臺車每天運行里程為600-1200公里。截至今天，贏徹科技量產(chǎn)卡車的自動駕駛狀態(tài)下的商業(yè)化運輸里程已經(jīng)超過600萬公里。值得關(guān)注的一個重點是，2021年12月，贏徹科技全無人狀態(tài)的L4級重卡，在山東萊蕪順利完成中國最復(fù)雜的24公里封閉測試道路，而且L4車型與現(xiàn)在的量產(chǎn)車型使用相同的平臺。

02 清晰且有針對性的技術(shù)路線

盡管商業(yè)化方面，自動駕駛卡車快于乘用車，但是算法進化上卻不算先進。

楊睿剛介紹，贏徹科技的技術(shù)路線按照三步走的節(jié)奏規(guī)劃，1.0階段量產(chǎn)萬臺級、2.0階段在研十萬臺級、3.0階段預(yù)研。其中，1.0階段，算法方面的部署分別是超長距縱向+高精度橫向感知、自適應(yīng)魯棒控制算法ARC1.0、節(jié)油算法FEAD1.0；2.0階段，多傳感器前融合+時空一體感知、決策規(guī)控一體化+ARC2.0、節(jié)油算法FEAD2.0；3.0階段，從監(jiān)督式學(xué)習(xí)到無監(jiān)督學(xué)習(xí)，實現(xiàn)自動駕駛系統(tǒng)基于數(shù)據(jù)的自我演化。

“為了滿足在傳感器和計算平臺受限的條件下，我們正在建立一個基于Transformer的統(tǒng)一感知框架。我們使用Transformer把圖像從透視圖變成鳥瞰圖。在做多傳感器融合的時候，我們把Transformer用在不同傳感器feature的有機結(jié)合上。這樣的模型，不僅對深度學(xué)習(xí)的精度有所提高，而且對小物體的監(jiān)測有更好的表現(xiàn)?！睏铑偺岢?，從1.0到2.0轉(zhuǎn)變的過程中，感知方面遇到的挑戰(zhàn)可以被新的算法解決，比如小物體感知、卡車橫向位置、異型車超寬、冰雪路面和雨霧天氣。

目前，Transformer、鳥瞰圖在乘用車領(lǐng)域，特斯拉、毫末智行、地平線等企業(yè)已經(jīng)將其應(yīng)用實踐過程中。事實證明，這一方法在卡車領(lǐng)域的效果也比較明顯。楊睿將其稱之為是一種潮流，采用多模態(tài)多視角Transformer前融合感知架構(gòu)，在將算法模型輕量化之后，深度學(xué)習(xí)的計算量降低了50%。

不過，相對于乘用車，自動駕駛卡車有其特殊性，除了安全和舒適之外，還需要考慮經(jīng)濟性和耐久性。楊睿剛認為，還有一個難點在于“這些因素往往是互相博弈的”。他介紹：“為了保持車輛的精確度，我們必須不算的調(diào)整車的轉(zhuǎn)向，會造成轉(zhuǎn)向機構(gòu)壽命下降。另外，和乘用車相比，不同卡車之間的參數(shù)差異比較大，導(dǎo)致無法用一個靜態(tài)模型適配大量量產(chǎn)車型。因此，我們創(chuàng)造性的研發(fā)了一套規(guī)控一體化框架，實現(xiàn)規(guī)劃和控制的緊耦合，解決運營條件下重卡運行的諸多矛盾?！?/p>

另外，隨著自動駕駛能力的進一步升級，算力和數(shù)據(jù)的推進必須跟上。楊睿剛介紹，贏徹科技正在開發(fā)第二代車規(guī)級計算平臺，單板算力高達262KDMIPS+256TOPS，架構(gòu)支持拓展至1000TOPS以上，具有尺寸更小、性能更佳、成本更低的優(yōu)勢。

在數(shù)據(jù)閉環(huán)方面，贏徹科技采用影子模式，減少數(shù)據(jù)回傳帶來的巨大成本。楊睿剛介紹，贏徹科技采用的增強影子模式與傳統(tǒng)影子模式不同。傳統(tǒng)影子模式只是比較人類駕駛和機器駕駛。在增強影子模式里，系統(tǒng)運行兩個獨立的算法驅(qū)動實際卡車運行和虛擬卡車，對比實際卡車和虛擬卡車之間的行為差異，進而記錄數(shù)據(jù)。該方式的優(yōu)勢在于，第一，提供長時間的行為記錄，比如油耗；第二，實現(xiàn)實時的AB測試，提升算法迭代的效率；第三，提升數(shù)據(jù)采集精度，降低數(shù)據(jù)采集成本。

至此，贏徹科技在算力、算法、數(shù)據(jù)三個關(guān)鍵要素上完成系統(tǒng)部署，自動駕駛能力提升具備數(shù)據(jù)驅(qū)動的基礎(chǔ)，量產(chǎn)規(guī)模將成為下一步發(fā)展的重點，也是第二階段的目標(biāo)。