轻舟披露“灵活NOA”方案：从0到N，激光雷达数量按需装配

作者 / 华卫

近几年，各大车企品牌都在加速开放城区导航智能驾驶功能，前不久还爆发一场「首发大战」：今年9月17日，小鹏率先官宣称已开始向部分P5用户推送广州部分路段首发城区NGP；9月23日，华为-极狐官宣已经向深圳部分用户推送全量深圳城区NCA。

不过，轻舟智航CTO侯聪和地平线CTO黄畅都认为，「这是一个渐进式的过程」。

黄畅表示，可能还需要3年或5年时间，城市高阶辅助驾驶才能做到99%级别的覆盖率，目前城市NOA的概念和所适用的场景都还没有特别清晰的定义，不同的供应商、主机厂、用户的认知也未完全对齐。侯聪则具体谈到，城市NOA要先从最高频场景开始解决，逐渐拓宽场景覆盖到99%以上。

在这一背景下，轻舟智航与地平线于近日围绕其联合推出的「轻舟乘风高阶辅助驾驶解决方案」，组织了一场技术沟通会，披露了更多方案应用和研发的细节，包括传感器数量、型号与自动驾驶功能的具体配置，以及方案背后的技术支撑和时间成本的压缩过程。

另外，地平线也借此机会首次公开了其在2023年的初步规划与下一代芯片的方案布局、产品特性及目标市场。

灵活配置功能、数量、型号

据介绍，轻舟乘风可以按需提供灵活的功能配置，目前主要有两种方案：一是城市NOA方案，配备了双征程5芯片的预控制器和一个激光雷达，可实现城市和高速NOA以及L2全功能；二是性价比更高的高速NOA方案，是基于单征程5芯片实现的纯视觉方案，支持高速NOA以及L2全功能。

侯聪认为，在城市场景中，目前最具性价比的方案就是装配一颗前向的激光雷达。不过，轻舟也可以支持两颗、甚至三颗以上的激光雷达配置。除数量外，车厂也可以自己选传感器的型号。

「我们肯定有自己推荐的方案，但如果客户有其他考虑，我们也能适配，把整个流程和供应链走一遍之后就可以处理不同客户的不同方案需求。」

他表示，轻舟有一套完整的数据闭环系统，可以支持不同方案的数据，从采集到标注、训练，其整个流程是相通的。

此外，侯聪透露，从产品方案来讲，乘风实际上与5月发布的DBQV4没有本质区别，只是计算平台完全迁移到了征程5芯片的平台上。

后续，地平线还会持续通过OTA方式，使用余量的算力和更多的数据去进一步迭代方案的系统能力。

背后的技术支撑

首先，轻舟提出了「超融合」的感知理念，其集成了前融合、中融合、后融合以及时序融合等技术，并基于该理念开发出一个名为Omni Net的大模型，在量产计算平台实现视觉/激光雷达毫米波雷达特征和时序的融合。据介绍，该模型可以把不同传感器的信号全部融进去，充分发挥数据的价值，更好地输出感知的物体特征。

规划方面，轻舟采用了自研的时空联合规划算法。侯聪称，该算法在规划车的行驶轨迹时，还会同时考虑空间和时间，综合考虑周围物体的预测轨迹、交通规则、未来时间点互动信息等所有输入，不仅把轨道铺好，还会把在轨道上每个点的速度也优化出来，特别适合于国内的城市场景，尤其是在有大量复杂互动的场景下。

「相比传统的时空分离规划方法，它的解空间更大，能在复杂情况下找到一个最优解，更好地处理动态的场景，更符合人类驾驶习惯。」

侯聪介绍称，时空分离规划是先规划轨迹再规划速度，把问题拆分成两个，一个是二维的轨迹问题，一个是一维的速度问题。在处理动态互动的场景时，这种算法往往显得刻板呆滞，需要大量手写规则调整车辆行为，同时依赖道路测试验证算法，通行效率低。

关于预测，轻舟智航自研的Prophnet预测模型能够提供10秒的长时意图和轨迹预测，并同时计算数百个障碍物，每个障碍物提供3条预测轨迹，推理耗时不到20m。在Argoverse 2021年和2022年的比赛里，该模型分别拿到了冠军和季军。

时间成本如何压缩？

据悉，乘风方案从开始研发到推出不到半年时间，今年5月与地平线达成合作，11月就正式推出。侯聪表示，方案时间成本的压缩离不开两方面的原因：芯片及其背后的工具链与内部的工程化能力。

在前几个月，轻舟主要做的是模型的适配以及算法移植等工作。过程中，轻舟充分利用了地平线提供的工具链，包括训练、量化、部署优化等方面，将所有模型从以前的平台移植、迭代到征程5上。

据了解，地平线为让企业能够更好地利用、开发征程系列芯片，先后发布了模型量化、性能模拟和分析的天工开物算法工具链，用于整个数据闭环系统运作的艾迪模型训练、测试、管理平台，以及一系列的参考算法。

9月，轻舟拿到域控制器样件后开始开发，并最后推出方案。这期间考察的则是轻舟的工程化能力。

侯聪介绍，相比轻舟以前用的平台，嵌入式平台在算力上会有所下降，而且是一个多节点的平台，在移植过程中包含大量嵌入式开发、代码整体调整、性能优化、系统调优等工作。

「要跟英伟达认真掰手腕了」

「芯片是一块砖，要用好的话，实际上需要有一个完整的开发操作系统。」

黄畅谈到，地平线要对标的正是英伟达等标杆式企业，过去30年里他们也一直在打磨工具链这件事情，包括支持前量化和后量化的训练模型、高效高性能的编译器，目前其工具链平台已服务100多家客户。

「在征程5这代上，我们也会跟英伟达的Orin芯片去认真的掰掰手腕。这表面上是芯片之争，但背后是整个应用、算法、客户的生态竞争。」

黄畅表示，地平线与英伟达在高端市场的竞争，从征程5正式开始。除生态合作、知识服务、软件方面多下功夫外，地平线还在下一代芯片产品上做了布局。

「首先在算力上，下一代芯片会在征程5基础上提升到数百个TOPS，同时CPU算力方面会有大幅提升；整个系统的完备性会更高，将从ASIL-B提升到ASIL-D的功能安全等级。」

也就是说，在地平线的下一代方案里，整个系统可以节省掉周边的芯片，更加简洁、高效，性价比也更突出。

而且，黄畅透露，下一代芯片方案会有高、中、低端的选项，其在高端上开发的软件方案可以很容易被裁剪，去运行在中低端的芯片上，能够产生不同档次的自动驾驶方案。

此外，黄畅首次对外公布了地平线在2023年的初步计划：其去年推出的车规级实时安全操作系统TogetherOs已经初具规模，计划从明年开始面向整个行业进行推广，包括自动驾驶的版本和非自动驾驶其他形态机器人的版本。