不给机会十八线城市不配自动驾驶

2023-08-28 | 来源: 远川汽车评论 | 转到微信 | 有0人参与评论 | 字体: 放大缩小 | 收藏 | 打印

形式上，这与早年间各种无人车演示有些类似。选定一条路线后，工程师会让无人车在固定路线上日复一日地行驶，收集数据、微调算法，最终产生无人车在特定路线上超常发挥的效果，有点像驴拉磨，但行业称之“过拟合”，即算法高度适配特定数据与场景。

可量产高阶智驾最忌讳的又正是过拟合。通勤模式面向海量用户，车主选出来的路线可能有数万至数十万条，没有企业有足够的工程师和算力对每条线路都训练一套特定算法。

要实现低线城市与北上广深的智驾平权，光会造词显然远远不够。

02 丢开“拐杖”

车企与智驾供应商眼下追捧的通勤模式，实质上是将原本已经做过切分的智驾场景（高速、城区、泊车）再一次进行切分，让有限的技术与工程资源能够针对性投入。

然而，虽然通勤模式是更轻量级的城市NoA，但其技术难度可能相较于使用高精地图的城市高阶智驾不减反增，原因也正是抛开了高精地图这根拐杖。

以人类作参考，驾驶员在熟悉的城市道路中，不用导航也能开得顺畅，就是因为在多次驾驶后会将道路及周围特征记下来，形成了先验信息。而到了陌生城市，即使开着导航也容易出错，问题就出在先验信息不够多、不够细。

高精地图的作用正是打开上帝视野，超视距、高密度地提供智驾所需的先验信息。在其辅助下，智驾系统即使在场景复杂、物体遮挡、路口错位的情况下，也能够以更大概率选对正路，少走弯路。

因为这些优点，即使是在去高精地图进程中领先的小鹏、华为，目前也仍遵循“有（高精地）图用图”的原则。

显然，先验信息越丰富，智驾的体验上限就越高。通勤模式要甩开高精地图，必须要解决的关键问题是：如何补上失去的先验信息？

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目前来看，行业至少已经有三种不同的技术方案：

按图索骥派，大疆；高维特征派，理想；硬怼感知派，小鹏。

在为车企提供的“成行“平台智驾方案中，大疆车载会提供记忆行车（云朵灵犀版称记忆领航）功能。

根据大疆车载官网的信息，记忆行车功能首先需要“路线记忆”，用户主动记录下一段路程的行车轨迹（轨迹中包含定位，横纵向加速度等信息）。在使用功能时，定位到了驶入记忆路线之内就可以开启“记忆行车”。

大疆车载记忆行车功能

不过这一过程并没有那么死板，而是会参考记忆的路线和实时感知，选择更优的车道，需要时作出过路口、避让、绕行等动作。而这些新的行驶记录也会不断覆盖之前的记忆路线，帮助车“越开越好”。

理想向早鸟用户提供的测试版通勤模式，则选择了NPN神经先验网络解决先验信息。

在车主进行路线训练时，理想的智驾系统会将采集到的道路信息（尤其是路口等复杂场景）通过NPN网络输出为人类看不懂的高维特征，多次上传、刷新后在云端聚合出特定道路的完整特征。