“作為L2+/L2++級自動駕駛技術的關鍵功能之一，領航輔助，尤其是高速領航輔助，將在今年迎來量產上車的爆發關鍵節點。”MINIEYE創始人兼CEO劉國清近日在接受蓋世汽車採訪時如此表示。
事實的確如此。從去年開始，越來越多車企在新車型中規劃了高速領航輔助功能，而在今年，特別是下半年，很多裝配有相關功能的新車型將會陸續推出。不僅如此，智慧駕駛解決方案提供商們也競相亮出新的解決方案，以進一步提升高速領航輔助功能裝配率。
MINIEYE就於日前公佈了自研的低算力配置iPilot方案，併發布了一段路測影片。影片中，測試車在高速公路場景下完成了“收費站至收費站”的領航輔助駕駛，全程零接管。據MINIEYE透露，該方案採用1V5R感測器配置，計算平臺算力只有3TOPS。
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“市場需要更具成本優勢的iPilot方案”
如今，智慧汽車產業發展迅速，自動駕駛市場需求也逐漸多元化、細分化。MINIEYE認為，在高階市場，智慧汽車產品需要預埋豐富的感測器硬體才能支撐持續迭代升級的智慧化、自動化體驗，而在不斷下探的平價市場，兼具價格與功能優勢的價效比需求也在逐漸提升。
劉國清表示，不同於城區領航輔助駕駛對於感測器配置及算力的較高要求，更具價效比的感測器組合即可滿足高速領航輔助駕駛需求，“市場也需要更具成本優勢的產品來提升裝配率。”
也正因如此，MINIEYE於近期推出了自研低算力iPilot方案。正如前文所說，MINIEYE低算力iPilot方案算力為3TOPS，感測器配置為1V5R，即1個200萬畫素前視攝像頭、1個前向雷達、4個角雷達，同時引入高精地圖定位模組。透過這套硬體配置，低算力iPilot方案具備自動上下匝道、自主變道超車、最優車道選擇、極限加塞應對、智慧過彎行駛等功能。
1V5R方案配置圖；圖片來源：MINIEYE
“我們之所以要推出這樣一個低算力的解決方案，最核心的一個考慮點是，希望能夠豐富我們的產品矩陣，為不同客戶不同定位的車型提供適合它們的L2++級解決方案。”劉國清如此表示。
業界周知，在高速領航輔助應用全面鋪開的同時，城區領航輔助功能也在不斷突破，小鵬、蔚來、理想、長城等車企正積極進行相關實踐，MINIEYE等相關方案提供商也不斷加碼相關技術的升級迭代，拿出更高階的城區領航輔助方案。
據蓋世汽車瞭解，在低算力iPilot方案之前，MINIEYE就已推出高配（7V5R2L）、中配（6V5R/7V5R）iPilot方案，其中7V5R2L版iPilot方案於去年底釋出，該方案採用了7V5R2L組合，即7顆攝像頭、5顆毫米波雷達及2顆鐳射雷達，其中前視方向為兩顆800萬畫素高畫質攝像頭，鐳射雷達為96線。基於該組合，MINIEYE這一方案的應用場景就覆蓋了高速公路、城市快速路等結構化道路以及城區道路。
7V5R2L方案配置圖；圖片來源：MINIEYE
而據劉國清透露，目前其高配及中配iPilot方案都已有量產專案，且都會在今年陸續量產交付，另圍繞最新推出的具備更高性價比的低配方案，MINIEYE目前也在與多家比較頭部的車企進行相應的測試和聯調。“我相信，隨著L2+級別功能裝配量的提升，大家對於高性價比方案的需求會越來越高，我們這一方案也會有越來越多的市場。”
“實現L2++功能，不一定要去堆料”
具備高性價比的低算力iPilot方案確有市場需求，當然前提條件是，這一方案要足夠滿足L2+/L2++高速領航輔助駕駛要求。
需要指出的是，儘管相對於城區領航輔助，高速路、城市快速路等結構化道路領航輔助的技術要求相對低一些，但在這些場景中，由於車速較快，對路況資訊的感知識別、應對速度、預判介入要求也較高。
據瞭解，諸如大麴率彎道、S型連續彎道等複雜道路就被看作是自動駕駛最為頭疼的難點之一。相關業內人士表示，如果連續彎道沒有處理好就會導致車輛亂串現象，而大麴率急彎處理不好則會影響車道保持、車速控制等功能，從而引發交通事故。
不過從MINIEYE釋出的路測影片中，我們可以明顯看出，該方案的表現並不遜色，且正如前文所說，該方案採用的是極簡的1V5R感測器配置，計算平臺算力僅有3TOPS。而從目前來看，市場上量產的高速領航輔助方案，算力普遍在10-30TOPS之間，最高甚至可達到100TOPS以上。
圖片來源：MINIEYE
針對此，MINIEYE指出，市面上主流的研發路線，是採用大算力的計算平臺和高階感測器，開展算力軍備賽。然而與之同樣重要的是，如何在有限的硬體條件下充分發揮算力，將功能與體驗開發到極致。這不僅能夠降低成本、功耗，同時也是對於自動駕駛玩家技術實力的考驗。
劉國清表示：“透過這一方案，我們希望能夠為行業開啟思路，實現L2++功能，不一定要去堆料，也可以透過技術上的持續最佳化迭代，用一種更高性價比的方式去實現。”
據其透露，MINIEYE低算力iPilot方案從設計之初就採用最小的硬體配置，包括感測器配置、感測器型號、晶片選型等，透過模型訓練，針對晶片特點進行了專門的壓縮與最佳化，在算力資源分配邏輯上，大幅降低能耗。演算法最佳化層面，MINIEYE從高速領航功能典型工作場景入手，針對最基本的功能需求逐一設計解決方案。同時，基於MINIEYE在深度學習領域的積累，自研的自動駕駛演算法模型能夠快速實現平臺移植，提升適配效率與運轉效率。
正是得益於MINIEYE先進的演算法模型技術，低算力iPilot方案能夠高效利用算力資源，協同執行多感測器感知資料，在輕鬆應對複雜路況的同時，提升功能體驗。
“堅持全棧自研，持續推動技術升級”
從低算力iPilot方案的開發過程中，我們不難看到，自研能力在其中所發揮的作用，事實上，這一方案由MINIEYE全棧自研。而之所以選擇這一路線，原因並不難理解。
一方面，從技術層面來看，MINIEYE在技術開發層面可擁有更高的掌控度，有利於推動這一方案的持續迭代和升級。劉國清指出，如果在這一方案中，公司只做了感知，而後續的定位、規劃或控制模組則需要依賴於其它企業，那就很難形成一個閉環，很難基於資料驅動去持續有效地迭代，讓技術變得越來越聰明，“透過全棧自研，我們能夠用更高的掌控度來實現這一點，這也是我們的技術能夠從最開始的L0升級到L1、L2、L2+/L2++以及未來持續迭代到L3+的重要原因之一。”
MINIEYE產品持續迭代 圖片來源：MINIEYE
另一方面，從業務層面來看，MINIEYE可藉此拿到更多機會。“當我們具備全棧自研能力，我們可以根據不同車企的需求進行不同程度的交付。舉例來說，面向一些相關技術積累較少的車企，我們可提供從前端感知到後端規控的整體解決方案，而當一些車企想要建立自己的核心技術，自己做其中的部分模組，例如後端的控制、規劃等模組時，我們可向其交付前端的感知、融合、定位等模組，後端則由車企自研。當然鑑於我們在後端模組有很多積累，儘管這些模組並非由我們提供，我們也可以更好地瞭解他們的需求，與之進行溝通和協作。這可以幫我們拿到更多機會，更好地為行業賦能。”劉國清如此表示。
當然，按照MINIEYE的規劃，未來其仍將以全棧自研的路線持續推動產品升級，不斷豐富產品矩陣，更好地滿足多元化市場需求。據蓋世汽車瞭解，除前文提到的高配（7V5R2L）、中配（6V5R/7V5R）、低配（1V5R）iPilot解決方案外，MINIEYE還將推出行泊一體iPilot方案，該方案將在今年第三季度正式量產。
劉國清表示，隨著智慧駕駛功能裝配率的提升，行泊一體化及艙泊一體化是必然趨勢，MINIEYE希望能夠基於其技術積累和量產經驗，把相關解決方案打造地更加完備，適應更多場景，同時又兼具較高性價比，幫助客戶以更低的成本實現升級，提升相關功能的裝配率。
“不同定位的車型，有不同的需求，也一定有更適合它的配置。我們希望能夠有比較豐富的產品線去比較好地滿足不同定位、不同配置車型的需求。”劉國清最後補充道。
