本報(bào)記者 陳茂利 上海報(bào)道
“我們知道要設(shè)計(jì)出一款高性能，適合市場和應(yīng)用場景的芯片，不光要有芯片設(shè)計(jì)的knowhow（專有技術(shù)），更重要的是要有對(duì)軟件更深刻的理解，對(duì)先進(jìn)算法更深刻的理解。（同時(shí)）一定要從場景中來，到場景中去。我們一定要知道芯片應(yīng)用的場景有哪些挑戰(zhàn)，這樣可以幫助我們?cè)谙乱淮酒脑O(shè)計(jì)中設(shè)計(jì)出更優(yōu)的架構(gòu)和更先進(jìn)的整體解決方案。”
由高速NOA進(jìn)入城市NOA，如何解決更復(fù)雜場景帶來的技術(shù)挑戰(zhàn)？打造一款高性能芯片要遵循哪些原則？汽車“新四化”下半場，全行業(yè)都在努力共建多元協(xié)同的軟件定義汽車新生態(tài)，在這其中地平線扮演了怎樣的角色？就上述問題，地平線總裁陳黎明在第13屆中國汽車論壇上接受了《中國經(jīng)營報(bào)》記者的專訪。
記者關(guān)注到，2023年是地平線成立八周年，八年時(shí)間，地平線成長為行業(yè)知名智能駕駛計(jì)算方案供應(yīng)商，征程芯片出貨量超過300萬片，定點(diǎn)車型達(dá)到120多款，這些成績與地平線堅(jiān)持“長期主義”價(jià)值觀密不可分。
“地平線一直堅(jiān)持長期路線，在產(chǎn)品開發(fā)當(dāng)中遵循‘以人為本’的漸進(jìn)式技術(shù)路線。”陳黎明表示，“我們的使命就是賦能機(jī)器，讓人類生活更安全、更美好。我們的文化價(jià)值觀是‘成就客戶，耐得寂寞’。我們的初心和使命驅(qū)動(dòng)我們作出正確選擇，也支持我們公司發(fā)展到了今天，得到了廣大主機(jī)廠的認(rèn)可。”
談到地平線在行業(yè)中扮演的角色，陳黎明給地平線的定位是“賦能者”：“我們的定位是Tier 2的賦能者，通過芯片、開發(fā)工具、訓(xùn)練平臺(tái)和一些解決方案，來賦能整個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈上的生態(tài)伙伴。”
用戶對(duì)高級(jí)輔助駕駛接受度提高
“過去這一年時(shí)間里，從很多調(diào)查數(shù)據(jù)可以看到，對(duì)于買車用戶和已經(jīng)使用過智能駕駛功能的用戶來講，智能駕駛的最基本價(jià)值主要是駕駛安全、放心、輕松、緩解疲勞，這是目前智能駕駛最樸實(shí)、最迫切的需求。”陳黎明表示，“從智能產(chǎn)品價(jià)值來看，智能駕駛已成為用戶購買智能汽車的TOP 3影響因素，對(duì)于購買電動(dòng)車的用戶而言，智能駕駛的先進(jìn)性已經(jīng)成為影響其決策的TOP 2要素。在整個(gè)市場上，大眾越來越接受智能化，對(duì)于高級(jí)駕駛輔助系統(tǒng)（ADAS）的接受度、認(rèn)可度也越來越高。”
雖然智能駕駛越來越被消費(fèi)者接受，但陳黎明發(fā)現(xiàn)，目前市場上智能汽車的實(shí)際性能仍然參差不齊，有一些讓大眾感到體驗(yàn)不好的地方。
“一個(gè)是接管的頻率還相對(duì)比較高，使用范圍還相對(duì)比較有限。去年是高速NOA元年，在高速上變道、超車等慢慢都開始實(shí)現(xiàn)了，之前更多是在單車道上的一些輔助駕駛，整個(gè)自動(dòng)駕駛的操控感并不那么平順，包括啟動(dòng)、剎車、轉(zhuǎn)向等，表現(xiàn)不如老司機(jī)。再一個(gè)性價(jià)比還是不夠高，大家花的錢跟得到的感覺有時(shí)候不成正比。”陳黎明介紹。
就當(dāng)前智能駕駛體驗(yàn)不夠好，陳黎明總結(jié)了幾點(diǎn)原因：“一是現(xiàn)有的算法不足以支撐復(fù)雜場景的功能和性能。二是現(xiàn)有硬件的有效算力和其帶寬不足以支撐最先進(jìn)的算法和大模型。三是現(xiàn)有軟件架構(gòu)，不足以支撐高度自動(dòng)化的快速迭代，使得整個(gè)開發(fā)成本高，開發(fā)周期長。”
“對(duì)自動(dòng)駕駛的技術(shù)發(fā)展和產(chǎn)品落地，我們看到在向兩個(gè)方向發(fā)展。一是高級(jí)輔助駕駛更多地探索在經(jīng)濟(jì)型的車型上安裝。二是技術(shù)進(jìn)一步向上探索，去年是高速NOA的元年，今年大家會(huì)在城市NOA投入更多的研發(fā)，也會(huì)有更多的車型量產(chǎn)上路。”陳黎明稱。
大模型應(yīng)用帶來自動(dòng)駕駛性能提升
“技術(shù)發(fā)展應(yīng)該是一個(gè)漸進(jìn)的過程，逐步去逼近用戶體驗(yàn)的上限。現(xiàn)階段最主要的，是不斷進(jìn)行ODD（運(yùn)行設(shè)計(jì)域）的擴(kuò)展。從單車道到多車道，從高速到城區(qū)，從簡單場景到復(fù)雜場景。當(dāng)ODD擴(kuò)展到全場景后，下一個(gè)階段的重點(diǎn)才是如何提升百萬公里接管次數(shù)的極限。”陳黎明表示。
記者了解到，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的軟件迭代正在提升自動(dòng)駕駛的性能和開發(fā)效率。目前，軟件高速迭代和性能持續(xù)提升的訴求推動(dòng)了開發(fā)范式從SW1.0（基于規(guī)則）到SW2.0（數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)）的轉(zhuǎn)變，越來越多的軟件模塊開始使用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的設(shè)計(jì)。
同時(shí)，智能駕駛模型的不斷變化也帶來了自動(dòng)駕駛體驗(yàn)的提升。陳黎明談到：“從2018年的ResNet到2022年的EfficientNet，再到現(xiàn)在的Transformer大模型，大模型的應(yīng)用帶來了性能和體驗(yàn)的提升，（比如）提高自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的自適應(yīng)性、穩(wěn)定性、準(zhǔn)確性和持續(xù)進(jìn)化能力。”
記者從陳黎明處了解到，今年在世界頂級(jí)計(jì)算機(jī)視覺會(huì)議CVPR會(huì)議上，地平線學(xué)者作為第一作者的論文拿到了best paper。地平線在論文中提出“感知決策一體化”的自動(dòng)駕駛通用大模型UniAD。
值得關(guān)注的是，UniAD模型第一次將檢測、跟蹤、建圖、軌跡預(yù)測，占據(jù)柵格預(yù)測以及規(guī)劃，整合到一個(gè)基于Transformer的端到端網(wǎng)絡(luò)框架下，并將各項(xiàng)任務(wù)通過token的形式在特征層面，按照感知-預(yù)測-決策的流程進(jìn)行深度融合，實(shí)現(xiàn)了自動(dòng)駕駛系統(tǒng)算法性能的全面提升。
“跟此前神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)比較，它更加安全，更可控，更可解釋。通過端到端這個(gè)大模型、Transformer大模型和BEV的組合使用，能夠?qū)Φ缆返囊剡M(jìn)行更好的關(guān)聯(lián)和解釋。”陳黎明表示，“比如在左轉(zhuǎn)時(shí)，左轉(zhuǎn)路線跟左轉(zhuǎn)過去的幾個(gè)車道之間的相互關(guān)系會(huì)進(jìn)行相應(yīng)關(guān)聯(lián)，使得整個(gè)規(guī)劃過程中，對(duì)道路要素有更好的理解和關(guān)聯(lián)，也為‘重感知+輕地圖’技術(shù)路線提供了一個(gè)技術(shù)底座，來支持朝這個(gè)技術(shù)方向發(fā)展。”
（編輯：張碩 校對(duì)：顏京寧）
