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城市辅助驾驶进入关键量产阶段“重感知、轻地图”或为终极解决方案

财经专栏    来源:东方财富   发布时间:2022-10-07 10:25    阅读量:13099      

伴随着城市辅助驾驶技术的不断成熟,车企逐渐进入更高水平自动驾驶技术的竞争。

城市辅助驾驶进入关键量产阶段“重感知、轻地图”或为终极解决方案

日前,思朋汽车董事长何在自己的社交平台上发布了一段自己驾驶小鹏G9行驶在广州一条开放道路上的视频这一天,距离小鹏G9正式上市不到一周

作为Xpeng汽车旗下的第四款新车,也是小鹏目前产品系列中的旗舰车型,小鹏G9拥有更大的空间和标准的800V高压过充平台,其重要卖点之一是将实现全城场景下的智能辅助驾驶功能Xpeng Motors将于2023年正式推出XPILOT4.0,实现高速和城市所有场景的智能辅助驾驶2023年至少包括G9在内的四款机型将支持XPILOT4.0

无独有偶,几乎在何力推G9的同时,在不久前举行的成都车展上,长城汽车公司旗下的DHT—PHEV激光雷达版威抹茶率先给自己贴上了国内首款城市辅助驾驶系统的标签日前,为该车型提供城市辅助驾驶系统的长城汽车孵化的Mimo智行表示,其量产城市NOH车型搭载的摩卡DHT—PHEV激光雷达版本计划于9月量产,年内发布

虽然最贴近市场的两款车型都具备城市驾驶辅助功能,但不同的是,Xpeng汽车采用了重地图的技术路线,而Mimo智行则选择了重感知轻地图的技术路线。

在业内人士看来,Xpeng Motors重测绘的技术策略需要依托高精地图才能打开,但这种技术路线存在高精测绘成本高,审批难,测绘慢的缺点,相反,长城汽车的海量数据使得Mimo智行实现大模型自动驾驶3.0技术路线成为可能,进而推动其城市场景自动驾驶量产技术的快速落地。

所谓大模型,是指参数数百亿,数千亿甚至数万亿,函数更复杂,输出精度和准确度更高,具有自监督学习功能,通用性强的人工智能算法模型据Mimo智行CEO顾郝伟介绍,在训练数据规模上,自动驾驶里程数据至少需要达到1亿公里,在多样性方面,不同类型,不同像素,不同角度,不同场景的传感器数据对大模型训练具有重要价值

顾认为,城市道路维护频繁,大型车辆密集,变道空间狭窄,城市环境多样是城市道路场景存在的四个主要问题作为重感知技术路线的代表,Mimo升级了数据智能系统MANA,专注于感知智能和认知智能在感知系统中,加入了刹车灯,转向灯等车辆信号灯的特殊识别能力,使车辆能够很好地预测交通参与者的运动意图

对于自身的技术短板,以小鹏,华为为代表的企业很清楚自己的劣势华为终端BG CEO,智能汽车解决方案BU CEO余承东曾多次在公开场合表示,自动驾驶仍然使用高精地图,但未来的发展不应该依赖高精地图,何肖鹏也表达了类似的观点:对于自动驾驶来说,高精地图一定是一个过渡,云端的结合只是辅助真正的自动驾驶一定是能在全场景下行驶的

事实上,目前很多自动驾驶创业公司在选择技术路线时,都在逐渐摆脱对高精地图的依赖未来,我们肯定会通过更强的感知来减少对地图的依赖,但这需要分阶段完成轻舟智航联合创始人侯聪说

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