不用激光雷达，行不行？

如果没有激光雷达，L2+又能做到什么程度？

2023年的自动驾驶领域，特别是处于“落地元年”的城市NOA方面，实际上已经成为“BEV+Transformer”算法的天下。

(相关资料图)

多传感器融合路线和纯视觉路线并行之势下，城市NOA讲究起“无图时代”，所谓“高精地图并非必要条件”。成本方面，也卷起了性价比，这让车企不断看到落地的希望。

而通过实时感知取代高精地图功能的想法和做法，正在力求为城市NOA“保驾护航”。

像近期，陆续上马的小鹏汽车XNGP、华为ADS2.0、元戎启行Driver 3.0、轻舟智航的“轻舟乘风”方案等，都是这一技术路线的代表。

7月27日，大疆车载也正式宣布其全新一代智能驾驶解决方案命名为“成行”。按照官方说法，这一命名表达了“成行平台”对大疆车载使命的践行，希望以灵活的配置、友好的门槛、优质的体验促成用户的美好出行。

不过，成行平台更“狠”的地方在于，以低至32TOPS的算力，7V/9V的纯视觉配置，通过“强视觉在线实时感知、无高精地图依赖、无激光雷达依赖”，实现了包括城区记忆行车（32TOPS）/ 城区领航驾驶（80TOPS）在内的L2+智能驾驶功能。

而在前几天五菱云朵的上市发布会上，我们也得知，首款搭载“成行平台”基础版本的量产车云朵，将于几周后的9月正式上市。那么问题来了，没有激光雷达的“成行”平台，到底行不行呢？

把价格降下来

这次，我们可以看到一个明显的例子，“7V/9V”“7V5R1L”甚至是纯视觉的感知方案，正在崛起。

两年前的2021年，大家还争先恐后地上激光雷达，“4颗以下，请别说话”说得理直气壮。而今年，“卷”得不要不要的Tier1和车企们，开始在激光雷达上减配，1颗渐渐成了标配，甚至“不配”。而减配的目的，当然是降成本。

所以，仅仅应用无/轻高精地图、无Lidar、百十TOPS算力等配置，来实现L2+功能，背后拼的就是成本，也就是说，强调“极致性价比”的智能驾驶方案越来越多。大疆车载的“3%~5%”也就是5000~15000元的智驾解决方案，可谓是个典型。

而在此之前，上汽通用五菱推出的2023款KiWi EV和悦也上已经配置了大疆车载的上一代平台，当然，拓展性方面和安全冗余度肯定不如成行平台。

因为，这两款车上是用的两块TDA4 VM，算力8×2=16TOPS，而云朵是TDA4 VH的全球首发量产车，一整块为32TOPS。拓展性上，成行平台的纯视觉智能驾驶系统也支持扩展毫米波雷达、超声波雷达、激光雷达、高精度地图等传感器。

此外，按照官宣，“成行平台”实现了行泊一体的BEV感知（Bird"s Eye View Perception，鸟瞰图感知），并采用OSP（Open Space Planning，开放空间决策规划技术），这使其无论是在开放的城市道路，还是封闭的高速/快速路，以及停车场环境，都能够在保证安全的前提下提升智能驾驶的通行效率。

大疆车载谢阗地也表示，“成行平台未来落地更多车型之后，我们也有空间去解读平台提供的能力，到车企的功能定义、体验优化，分别做了什么。一个平台在不同车型上是可以显示出不同的个性化的。”

不仅如此，2月16日，大疆车载上线新版官网，将其智能驾驶解决方案矩阵更新为主动安全、行车辅助、泊车辅助、记忆泊车、记忆行车、跨层记忆泊车、领航高速、领航城区八大功能产品，展示了技术演进的方向。

这套系统里面，有大疆车载的独门功夫“惯导立体双目”。这是大疆在无人机领域积累的核心技术。

原理上，是通过与人眼相似的视觉原理获得距离信息生成稠密的点云，“成行平台”不仅可以在感知上识别任意类别障碍物，而且在弱依赖数据积累的情况下能实现较好的场景泛化。

而且，惯导立体双目还可以为车辆其他系统提供数据支持，如为自适应智能悬挂提供路面预瞄数据，为自动车灯、自动雨刷等提供环境信息等等。

从技术发布来说，是相当令人振奋的。问题是，大疆车载在智驾领域目前只有上汽通用五菱一个落地客户，其他大厂都还没有应用。我们还无法判断大疆的智驾方案水平跟其他厂商对比到底如何。

虽说大疆车载的惯导双目有先天的优势，不过，只有32 TOPS算力的大疆车载“成行平台”智驾解决方案，核心是记忆行车，就是点对点的驾驶辅助。

之前的Kiwi和悦也上，应用方面也主要是自动泊车的解决方案，“行泊一体”是以“泊”为主的。所以，这个记忆行车能做到什么程度？还有待验证。

“看不远”的BUG

前面说到“BEV+Transformer”。实际上，大疆车载所沿袭的视觉路线的崛起，跟自动驾驶技术的发展和普及，特别是特斯拉的带节奏是分不开的，这让BEV（Bird"s Eye View）变得越来越重要。

在特斯拉的带动下，过去的后融合算法逐渐被抛弃，转而使用前融合的BEV算法，也就是把摄像头的感知到的画面直接扔进AI算法里，生成一个鸟瞰视角的3D空间，并在这个空间内输出感知结果。

而且，BEV算法很好地解决了跨摄像头的识别问题，在处理近距离加塞这种行业难题时有更好的表现。

当然，理想状态下，通过BEV，车辆可以全方位地观察周围环境，更为精准地规划路线和行驶路径，并最终实现L4以上级别的自动驾驶。

而通过不断地改进计算机视觉技术、图像判断技术和深度学习算法，BEV技术肯定会更加精细和高分辨，能够提取更多的环境信息和细节。进一步，BEV的智能解析和理解将会得到更好的支持。

不过，在智能驾驶领域，专业人士都知道，BEV+Transformer的优势是识别准、精度高，方便和激光雷达、毫米波雷达做前融合，但即使有众多优点，也存在明显短板。这个短板就是，目前技术上仍然无法准确感知远处的环境和目标。

从现状来看，“重感知、轻地图”模式同样存在“看不远”的明显缺陷。并且，这个问题目前没有完美的解决方案，不管特斯拉和蔚小理们吹得多牛，现阶段的智能驾驶还只是过渡方案，无法提供足够安全的高级别自动驾驶能力。

虽然可以通过一些方法弥补远处感知能力弱的问题，比如之前的前视单目使用CNN（卷积神经网络），获取远处的感知，再和BEV+Transformer的结果融合。再比如特斯拉的前视叠加4D毫米波雷达，同时提供近处冗余和远处障碍物感知能力，来补足短板。

不过，这对于BEV+Transformer方案的最低算力要求不低，均胜电子副总裁郭继舜表示过，“基本上是基于200TOPS以上算力，保证有很好的效果，BEV模型现阶段还是在比较依赖大算力的。”

所以，大疆车载“成行平台”基于32 TOPS的算力，来执行智驾方案，目前来看，城市NOA级别应该是远远不够的。9V的80TOPS算力，应该也是为降成本做了很多妥协。

有一点是我们要清醒认识到的，当前仅凭纯视觉或“视觉+毫米波雷达”的解决方案，就像特斯拉在全新HW4.0硬件中加入高精度4D毫米波雷达的做法，仍然无法取代激光雷达的作用。

毕竟，目前的摄像头技术还难以达到人眼的强大功能。此外，纯视觉路线识别物体必须依赖大规模的神经网络数据训练，就算特斯拉引入新的占用网络（Occupancy Network）技术，然而其能否为汽车带来足够的安全性，仍备受业内质疑。

所以，低成本的解决方案能在L2+方面做到什么程度，还是要有理性的认知，同样，不可过度宣传。

激光雷达何时降价？

实际上，不仅仅是大疆在以“极致性价比”的低成本打法抢占市场，其他智驾供应商们也同样。据相关统计，多达20家企业提出了类似方案，核心都指向“降本”。

比如，轻舟智航的一颗激光雷达+2颗英伟达ORIN芯片的智驾解决方案，这套系统甚至已经装到了捷途汽车大圣i-DM的测试车上，并在苏州开放的特定路段进行了完全脱手级别的测试。

这套系统中，ORIN单芯片提供最高254 TOPS的算力，双Orin提供的算力可达508 TOPS，据悉，这套车规级前装量产自动驾驶方案可以满足安全自动驾驶所需的多样化和冗余，符合ISO 26262 ASIL-D等系统安全标准。

按照官方的说法，基于该套技术栈，轻舟智航解决方案适用于自主变道、自主超车、掉头、进出匝道、横行避让、紧急制动等各种功能，以及高速、城市道路、路口、高架、复杂匝道等不同场景。此外，除了这套双ORIN芯片的解决方案，轻舟智航还有一个地平线单/双J5芯片+激光雷达的解决方案。

并且，奇瑞旗下的大卓智能已经于4月跟地平线签约，进行智驾方面合作。根据捷途汽车方面提供的信息，其预计2024年底量产的高速NOA解决方案车型上，将采用7V5R1L的解决方案。

这应该是一款低成本解决方案，用的是单ORIN芯片，这样看来，J5芯片的解决方案只会用在奇瑞的其他车型。

而从三个甚至四个激光雷达减配到只留一个，可以推算出这个方案的成本能降低多少。同样的，华为ADS 2.0相较ADS 1.0，也只采用了1颗激光雷达而非当初极狐上用的3颗，像小鹏P7i Pro版，更是没有搭载激光雷达。

相似的走视觉路线的还有元戎启行，其DeepRoute-Driver 3.0方案以7V（可选配1Lidar）和80+TOPS（最高200+TOPS）的算力，在SD-Pro地图覆盖范围内，可实现包括高、快速路以及城市复杂路段等全域点到点的智驾功能。硬件成本仅为7000元。

只是，目前看来，真要实现高等级自动驾驶，还是得等激光雷达的价格降下来。目前硬件供应商们在做通过“芯片化设计”降本的努力，比如像禾赛科技正在做的那样。

我们相信，等到大疆车载“低成本用上”有激光雷达解决方案的时候，自动驾驶的等级应该是高不少了。

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