近日，觉非科技CEO李东旻受邀出席由“电动汽车百人会”主办的全球智能汽车产业峰会（GIV2022），并就自动驾驶产业趋势及觉非感知决策技术落地能力发表演讲。
觉非科技是一家专注于智能驾驶AI技术的创新型科技公司，是中国车路云产业模式的开拓者与领头羊。觉非科技产品技术围绕道路场景端的数字化，可将实时传感器数据与环境数据、经验数据、知识数据等进行融合计算，形成数据与引擎相结合的产品落地模式。通过“道路数据与边缘计算”相结合的方式，提供市场上领先的高可靠性、高安全性、低功耗自动驾驶解决方案，并持续致力于成为智能出行时代的“数据引擎”。
以下为李东旻演讲实录：
各位来宾，大家好。我是来自觉非科技的李东旻。今天的分享围绕自动驾驶“下半场”的一些变化趋势，以及觉非科技在量产落地环节中，感知与决策模块对自动驾驶赋能的方式。觉非是产业中较早提出自动驾驶“上半场、下半场”等核心观念的公司。2022年，整个产业进入到以“智能化”为核心驱动因子的进程中，产业终于可以规模化放量，解决方案可以去量产上车。从觉非的角度而言，我们在下半场的卡位是什么？整个产业会发生什么样的变化？让我们回归到“智能化”最基本的方法论上面，我们叫智能化的三要素：算力、算法和数据。这三者实际上是整个下半场里核心的三个生产要素，也是核心的驱动力。这时我们可以看到，主要的算力公司，毫无疑问将在整个下半场里脱颖而出，并且建立极强的竞争壁垒。围绕另外两个要素，在“算法”与“数据”层面，就是以觉非科技为代表的新形态的智能驾驶软件供应商在牢牢的卡位。我们通过软件的算法和数据来驱动自动驾驶的量产落地，形成我们自己的解决方案，这就是我们在下半场中对整个产业的贡献。我们相信在整个下半场中，随着芯片、算法的发展以及数据的不断积累，竞争壁垒会不断加强，智能化的发展一定会比电动化发展渗透率更加迅速，功能落地的速度也会来得更快。觉非的解决方案为什么可以在下半场中脱颖而出？这里面离不开我们对产业底层技术的认知。首先是汽车的电子电器架构，从2022年开始，汽车的电子电器架构真正意义上从“分布式架构”进入到了“域控”为主的架构，整个汽车现在有明确的两个域：座舱域与驾驶域。而觉非所提供的解决方案正是围绕驾驶域。正是因为域架构的出现，使得高阶智能驾驶解决方案能够落地，汽车的软件和硬件能够比较好的解耦，有各自的趋势与迭代路径，往更多功能、更安全的这个角度去发展。另外一点，我们也看到主机厂推陈出新的速度在加快，也正是因为产业迭代周期的需要，才产生了能够帮助快速迭代的解决方案供应商的出现，一方面有汽车域架构作为基础，另一方面主机厂推陈出新的速度、产业和消费者对于汽车的迫切程度也在进一步提升，我们不能只是靠迭代一个底盘来去升级汽车，产业越来越多的出现了硬件先冗余，软件后随汽车生命周期不断迭代升级新功能的方式。
这个时候以觉非为代表的软件新形态的tier1以及我们成熟的解决方案，将会在整个下半场里面脱颖而出，伴随整个产业和生态小伙伴们一起赋能和提升整个乘用车智能驾驶的迭代速度。这是觉非过去多年的实践心得，也是我们接下来一如既往会去提供的核心价值点。用一张图来给各位展示觉非在感知和决策这个模块中的能力和解决方案。我们的“融合计算”依赖两类上游。第一类是与车辆位置相关的传感器，另外一类是计算平台。觉非目前所有的软件都会选择两大计算平台进行相应的开发适配和硬件的加速。我们整体的感知和决策系统目的是让车辆能够更加精准的认知自己的行驶环境、能够决策优化行驶路径，实现最优的驾驶路线。我们把感知与决策两套系统拆分下来，又分为六个子模块，包括了感知、跟踪、预测、定位、规划、记忆建图等等。在提供解决方案的时候，觉非秉持全面开放的心态，大家可以选择其中的一种，也可以选择其中的两种，甚至是多种去集成到车辆当中，无论是乘用车还是商用车，都可以得到相应的融合计算方案支持。觉非所提供的软件并不是一个“单机离线版本”，事实上，它是能够跟后台的结构化数据、训练的数据形成闭环能力的，随着车辆跑得越多，收集到的数据越来越多，我们的软件可以每年保证多频率的升级，随着车辆软件OTA的下发和升级，车辆的智能化级别也越来越高，这样使得消费者终端的感受也会越来越好。这就是觉非通过数据驱动量产化的方式。那么融合计算呢？觉非此前一直在强调这四个字。事实上，尤其到了智能驾驶的下半场，在域控的模块里，所有的硬件传感器都是复用的。在复用的情况下，尤其是在L2-L3高阶辅助驾驶的需求度层面，“融合计算”毫无疑问成为了整个行业的共识，也是所需。融合计算实时给车辆的决策系统或是控制系统，输出所需的计算结果，觉非此前在融合计算上深耕，并且适配了尽可能多的市面上各类的这个传感器，形成了真正的量产解决方案。这里也给大家展示一个觉非高精度融合定位的视频。我们专门挑选了一个最难的场景：隧道内行驶。这是典型的GPS信号丢失的情况，视频中右边的界面是一个可视化界面，它不是给机器用的，能够让大家比较直观的看到实时计算的输出结果。左边是机器识别后的结果，它包括了移动的车辆目标结果、车道线环境、边沿线等等这些环境信息，我们把这几类信息全部融合到一起，然后输出一个综合的融合定位效果。觉非的量产级融合定位的模块，可以在多达12种以上的复杂场景中具备优异的表现，这其实不仅仅得益于我们的算法架构，同时也依赖于大量的道路测试，才能够实现真正量产所需要的安全性和系统的冗余度。
在高阶自动驾驶的感知层面，尤其是以量产级LiDAR为主的感知层面，觉非都能通过比如稀疏点云卷积算法或单目尺寸还原算法等，使得一些较大的深度学习模型能够在量产车的嵌入式控制模块里得到更好的应用。通俗来讲，我们可以利用融合计算让车辆的眼睛从原来的“近视眼”达到能够看得清、看得远的目标和效果。
从算子和算法层面也给大家展示一下觉非基于稀疏卷积的SPConv工业化应用。可以说整个行业中，在这方面拥有部署经验和真正实现工业化落地的公司屈指可数，而觉非正是面向下半场量产做了多年的优化和落地。回顾一下，觉非科技通过在感知系统与决策系统上的深耕深挖，我们目前已可最佳匹配各类车载计算平台，可以为更多的主机厂提供高阶辅助驾驶和自动驾驶所需要的量产级解决方案。在自动驾驶下半场当中，我们也收获了来自产业各界的认可和支持。自动驾驶的下半场是真正的春天，我们有理由相信，产业伙伴们的携手将会让高阶辅助驾驶在乘用车上的量产落地指日可待，越来越多的汽车将会搭载越来越优秀的解决方案，觉非科技一定能够成为大家最信赖的深度合作伙伴，谢谢。