1000元落地L2智能驾驶，国产供应商卷出新高度

近日，智驾科技MAXIEYE发布全新单视觉L2解决方案牧童MonoToGo™。通过感知-融合-规控等核心技术链自研，可实现L2全功能集成以及后期的OTA性能优化。

牧童MonoToGo™可实现的功能如下：

差不多包含10种功能左右，基本囊括了目前常见的L2级所有功能，其中，难度系数最高的主要是ICA（集成式巡航）和LCC。

由于摄像头只有前向，有些功能只能在特定场景实现，比如智能避让功能，正面的对向来车摄像头可以提前感知，但是后面来的超车就无法感知，也就无法实现后向避让功能。

L2级辅助驾驶进入千元时代

有数据显示，2022年，中国智能驾驶自主品牌ADAS渗透率首度超过30%。有机构预计，截至2025年，L2系统渗透率有望超过50%。成本是其中的痛难点问题，也是目前业内主攻的方向。

智驾科技介绍，牧童MonoToGo™的优势就在于此，该方案总体成本能够控制在1000元以内，量产价格比目前很多外资巨头的方案更有优势。

官方对该功能的介绍如下，“MonoToGo™水平FOV参数100°，目标探测距离最远支持200m，针对性优化了夜间/阴雨/光线变化等场景适应性，集成MAXI-NET深度学习网络模型，支持十余种目标属性感知和预测，针对单视觉应用强化了速度/航向角等属性估计的性能，支持4D感知网络，可满足SAE J3016TM定义的自动驾驶等级中的L0-L2级全功能。”

这里的功能上限主要是ICA和LCC，虽然都不是什么新功能，但是很少在15万以下级别的车型搭载，根本原因在于成本。

此前，L2功能主要有博世等传统汽车巨头提供，方案主要是1V1R，即单“摄像头+毫米波雷达”的组合，摄像头主要负责LCC，毫米波雷达负责AEB。

为了保险起见，也有企业采用1V3R，1V5R等方案来实现L2级自动驾驶功能。

业内有一个基本共识，辅助驾驶要降成本，先从传感器入手，传感器的种类和数量下来了，算力需求就小，相应的芯片价格也下来了，对应的软件开发成本也下来了，引发一连串的降本效应。

牧童MonoToGo™的出发点就在这里，直接一杆子干到底，它的核心硬件组成主要是单颗2M摄像头和一个4TOPS的安霸芯片，以此实现所有L2功能。

通过高度集成化的硬件配置，以及较强的软件能力，牧童MonoToGo™希望通过低成本在5-15万的主流车型搭载这些功能。

攻克行业误触难题

如上文所说，单V方案通过减少传感器打下来了价格，但由于感知不足又容易出现“幽灵刹车”，业内比较典型的一个案例就是AEB误触。

因为触发机制设计的太灵敏容易出现“幽灵刹车”，影响用户体验；但是太松弛又容易存在安全隐患。

这是很多传统巨头一直头疼的问题，即便1V1R方案都很难避免该问题，单摄像头的难度更高，它对软件提出了更高的要求。

MonoToGo™的办法是采取算法冗余，通过多套不同的算法对同一物体进行目标检测，让不同算法的结果也相互验证。

比如在对人的检测中，人体的整体轮廓检测和某一部位检测采取不同的算法，最后二者相互验证。

这有点像上学的时候与同学之间的错题纠正，个人检查一遍，同学之间再相互检查一遍，类似于飞凡汽车的全融合算法。

通过此方案，牧童MonoToGo™在多款车型场地实车测试中达到C-NCAP 2021五星+主动安全评分。

智驾科技介绍，相较于很多传统巨头的技术方案，MonoToGo™在技术服务和开放性方面，以及本土化服务方面也具备明显优势。

智驾系统有一套非常复杂的底层算法逻辑，底层算法对实际体验有很大差异。聚焦单视觉产品环境适应性难点，牧童MonoToGo™做了针对性处理，对夜间/阴雨等典型痛点场景进行性能优化。

当然，纯视觉方案都面临一个老生常谈的问题，软件算法的进化能不能突破硬件的物理极限，单摄像头更是难逃疑问。

具体到牧童MonoToGo™技术来看，他的软件算法能不能弥补摄像头夜间看不清，甚至看不到的问题？

这个问题，业内有一些参考案例，特斯拉此前尝试的办法是直接去掉ISP（图像型号处理器），让摄像头搜集到更多原始的光子信息（摄像头成像过程会进行“光电转换”，即光子转换成电子），再通过强算法看到真实的环境信息。

而此前阿里达摩院的做法是通过软件算法强化ISP的原始信息搜集和处理能力。

二者看是背道而驰，实则殊途同归，都是尽可能收集更多的原始信息给算法更多的操作空间。

安霸中国区总经理冯羽涛曾在接受媒体采访时表示：“如果客户想把原始数据直接喂进神经网络进行处理，CV3 （安霸一款系统级芯片）完全可以支持这种方法”。

巧合的是，牧童MonoToGo™的芯片合作方恰好是安霸，不知道二者之间是否有更深的合作know-how。

据悉，牧童MonoToGo™已经拿到了车企定点，真实效果如何，不妨等待系统的实车表现。

实现数据”内循环“

由于摄像头没有深度信息，纯视觉很难处理“鬼影”的场景。解决办法就多收集数据，不断训练算法。

此前，在多摄像头方案中，特斯拉主要通过“影子模式”来收集数据。MAXIEYE基于单视觉方案构建了这样的数据闭环能力。

牧童MonoToGo™系统针对典型场景设计了数十种事件触发机制，比如在夜间、阴雨、隧道、拥堵等痛点场景中碰到的一些典型问题，进行数据回传。这些数据经过处理、存储，可以在L2，L2+，高速NOA、城区NOA等不同软件算法系统中复用，训练系统稳定性。

其中的关键点在在于安霸提供的芯片支持H.264视频编码，以处理摄像头输入的信息。

牧童MonoToGo™方案中，经由车载以太网，单视觉一体机可支持将视频画面输出至车机端存储记录，当车机接收到CAN报文事件，例如AEB事件、安全气囊弹出事件发生时，会将该事件触发时间段的视频文件进行锁定并自动和事件关联。

在此基础上，牧童MonoToGo™支持与视频记录仪的集成复用，进一步实现单视觉产品功能附加值。

更重要的是，牧童MonoToGo™搜集的数据不仅可以OTA当前系统的能力，也可以用于训练更高阶的L2+级辅助驾驶。

牧童MonoToGo™方案是新型科技公司在智能电动汽车时代面对老问题提出的新办法，用户的自适应巡航需求一直都在，但误触发行业难题也时有发生，智驾科技提供了新的解题思路，并且优化了体验，也开发了数据回传功能，沉寂已久的市场又国产供应商卷起来了。接下来，看巨头们如何接招。

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