觉非科技刘斌：高精地图所代表的“先验数据”是必要的，但并不会束缚产品｜星科技•自动驾驶

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成立于2019年的觉非科技，也是L3/L4级别自动驾驶系统量产赛道中的一名玩家。

觉非科技专注于智能驾驶AI技术，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”。

公司目前的商业化同时涉及商用车和乘用车领域，主要为末端物流配送车、智能重卡、乘用车等产品提供自动驾驶解决方案。

近日，界面新闻采访了觉非科技创始人与技术合伙人刘斌，畅谈自动驾驶的未来图景。

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“高精地图”之争

在竞争激烈的乘用车智驾系统市场，目前车主们对各种智驾系统的体验差别不大。对于实际使用的用户感知，行业也还没有形成一概而论的评判标准。在这样的情形下，技术的成熟度与产品的性价比是主机厂选择供应商更主要的标准。

对此，其中一个为数不多能够明显划分产品差异的存在是，智驾系统是否要加入“高精地图”。

“重感知、轻地图”已经成为一部分公司在介绍自家产品时会用到的话术，这条技术路线更强调通过传感器和过硬的感知算法来实时获取场景信息，并以此减少对高精地图的依赖。一方面可以降低成本（高精地图并不是一笔小费用），另一方面可以避免道路变化导致的信息不一致的矛盾情形。

在觉非科技看来，如果是现阶段面向全国各个城市大规模推广智驾系统，高精地图所代表的“先验数据”是必要的。

刘斌举了一个“老司机压车”的例子。如果将新入一座城市的自动驾驶系统比作一名新手驾驶员，由于不同城市之间的路况和交通细则并不完全一致，地图中的先验数据就是可以提供当地路况有效信息的“老驾驶员”。

“软件对每个城市进行认知，并不是一件（已经）标准化的事情，它需要有相当一段时间的积累，包括技术上和数据上。”刘斌认为，利用地图先验数据可以将智驾系统进入新城市熟悉路况的效率大幅度提升。此外，足够冗余的传感器和大算力虽然可以加强系统的感知能力，使“司机”越来越聪明，“但你还是解决不了——你在北京开得很好，到上海就开得有可能不行的问题。”他说。

02

两大难题：成本与数据融合

一套智驾系统如果加入地图数据，主要带来两方面的问题。一是成本，二是高精地图数据与传感器数据的融合。

刘斌指出，在实际的商业化拓展过程中，团队最终依靠的还是其感知能力可覆盖范围大小（或者说城市数量）等性能，客户最终的决策还是会回到技术、产品性价比这些维度上。

而对于数据融合这个概念，除了多传感器数据融合，觉非科技也强调感知能力和地图数据的融合。刘斌指出，在技术足够成熟的情况下，这类融合本身并不会造成太大难度。

除此以外，刘斌认为更核心的问题之一是地图数据的获取和更新。走重地图路线的供应商，其竞争的基础能力是具备质量够好、更新够快的地图数据。

当数据积累到一定阶段后，智驾系统也有可能聪明到即使进入全新城市也不用依靠“老司机”。“通过海量的数据积累，这是有可能实现的。”刘斌介绍称，“但实话讲，国内每个城市的交通规则和道路状况的差异确实很大。”

现阶段而言，有地图为代表的经验数据，对城区自动驾驶的助益的确明显，但觉非科技也不会将“高精地图”作为一种框定。

刘斌表示，行业对于“重感知、轻地图”的理解中存在一种偏见，实际上，“轻地图”并不一定意味着“轻视地图”。在觉非科技的理解中，地图在自动驾驶中属于“先验数据”，作为自动驾驶的安全冗余，完全没有地图数据是不能成立的。在城市NOA的探索中，在“先验数据”的基础上，也需要车端的“经验数据”作为支撑。

觉非科技正在基于车端“经验数据”的不同形态进行新的产品探索，在车辆感知能力逐步增强的情况下，通过感知和定位融合技术，提供更加轻量级、更高性价比的经验数据，服务于智驾系统的感知和规控系统。

“不能忽视地图数据的积极作用，也不能否认感知能力在大幅提升，但每一种形态都有它的利与弊，随着技术的发展，我们力争的是让每一种数据能力发挥它的最大价值。”刘斌表示。

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商业化探索：三条主线

商业化方面，觉非科技目前主要面向乘用车、商用车末端物流和干线物流。

与行业普遍看好的观点一致，刘斌对于干线物流的自动驾驶商业化表示乐观。实际上，这里的规模化也尚待时日，智能重卡的To C市场太过散乱，To B市场的商业价值等待物流客户认可，路径并不完全清晰。在刘斌看来，能够提振行业信心的一个信号是，自2022年下半年开始，一些造车新势力也开始加入商用车赛道了，而如果商用车同时进行智能化和电动化，对于行业客户的吸引力会大幅提升。

单车智能之外，觉非科技同样涉及车路协同方面的业务，这其中的商业逻辑与前者并不相通。“车路协同的客户都是政府，政府关注的是你最后能提升多少效率，它更重要的是一种责任和探索，而不完全是一种商业投资回报。”刘斌表示，通常来说政府的诉求都会以拉动产业和经济发展、提升当地交通效率为主。

政府做这种探索的成本并不低，既需要资金支持也需要足够耐心，觉非科技的思路是先去突破汽车产业及周边配套较为集中的区域，例如长三角地区。如果谈判顺利，政府有可能会拉动其他车企或产业链公司加入，整个项目的效率和社会影响也会有所提升。

目前，觉非科技的车路协同项目落地城市包括北京、上海、湖州、无锡、常熟、合肥、等。

未来，觉非科技将持续加大在乘用车量产项目上的投入。“这一波的汽车智能化其实还会持续大概2-3年的时间，可能到2025年大家的产品会基本固定，到时候市场格局应该比较明确了。”刘斌说，“在这之中，我们还是希望能够尽快去扩大市场的占有率。”

本文来源：界面新闻

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