又一前百度無人車核心成員創業，基于 L4 級技術開發面向量產的 ADAS

人氣：12227 發布時間：2018-07-24

自動駕駛汽車大勢確立后，新的機會出現，等待有能力的企業抓住，在整車廠不擅長的人工智能、技術應用領域大展身手。Waymo、百度、Uber 等大公司 “一步到位”，切入 L4 級，其中技術安全、適應性強、落地快的將有機會勝出；更多的初創公司切入 L3 及以下級別的技術，以服務整車廠為主，這群可以稱為 “中國的博世們” 的初創公司，他們比的是誰的技術更強、誰先量產，L4 級技術是他們在當前立即可商用的 L2 與 L3 市場率先卡位的武器。
在此其中，系出百度自動駕駛團隊的 “領駿科技” 就是基于 L4 的技術，以“減法”為產品策略思維，在完整 L4 原型產品架構開發之后，直接將這套多層級的方案降維至L2/L3級別應用。領駿科技目前已經完成 L4 級自動駕駛系統原型車開發，汽車可以完成自主車道切換及超車、通過隧道、環島、收費站。
這家公司由百度無人車初始團隊成員楊文利博士創立。他在清華大學拿到自動化專業學士和碩士學位，后于美國賓夕法尼亞州立大學獲得電氣工程博士學位。博士畢業后，擔任美國西部數據公司系統架構部高級首席（Senior Principal）工程師。
2014 年，楊文利博士回國加入百度深度學習研究院，向當時的百度深度學習研究院（IDL）負責人余凱匯報。之后作為初始成員進入百度自動駕駛事業部，擔任無人車決策、規劃、控制、仿真系統的技術負責人、主任架構師。
DT 君本月試乘了搭載領駿科技 L4 級自動駕駛系統的汽車，這輛車由國產傳統動力 SUV 改裝而成，不是常見的用于無人車改裝測試的林肯 MKZ。從外觀來看，這輛車頭頂上沒有顯眼的激光雷達，與市場銷售的上的汽車幾乎沒有差異。
但在這輛車前方加裝了來自德國 IBEO 的 4 線 激光雷達，車身四周加裝了毫米波雷達，擋風玻璃后面安裝了攝像頭。各傳感器分工方面，攝像頭負責收集紅綠燈信號和識別車道線，而激光雷達、毫米波雷達負責收集周圍環境、車輛、行人等障礙物信息、進行測距和測速工作。
計算設備負責處理傳感器收集到的數據，并進行決策。這部分設備一般放在無人車后備箱中，領駿的無人車也是如此。值得指出的是，多數無人車后備箱中放置著巨大的計算以及配套的散熱設備，而領駿科技的計算設備占據非常小的空間，被放在后備箱底部蓋板下面，這樣車主可以有一個完整的儲物空間。并且，計算設備的散熱量很小，領駿的無人車連續運行幾個小時后，計算設備也只是稍微有些溫熱，用手感知，低于 iPhone 充電時候的溫度。
楊文利透露：創業初期就確定的 “可量產” 原則一直在指導著他們的產品設計：“我們最初版本就是瞄準可量產可用的，可以前裝生產并真正被人們使用，并且產品從一開始就具有多層級的軟硬件架構”。相比從零開發出完全自動駕駛汽車的 Waymo，楊文利更愿意將領駿科技的路線比作逐步迭代的特斯拉，因為 “這樣才符合工業化的趨勢、符合技術發展的一般途徑”。
楊文利進一步解釋，體現在產品上，首先就是采用已經量產的汽車專用傳感器，比如IBEO的激光雷達，目前已經在奧迪 A8 上面量產；其次使用多傳感器融合架構，并通過各種模型抽象和算法優化，實現很輕量級的計算處理單元部署，可以把計算設備藏在汽車車身內部，而不需要占據車內乘坐和儲物空間。
自動駕駛不止保證乘客安全，還應該讓他們感到安全
DT 君試乘時天氣有些陰，但整體可見度較高，大部分時間城區道路車輛不多，行人很少，收費站和環島車流復雜，行駛全程約 20 分鐘。
領駿科技的汽車能在正常車速下完成自動駕駛，高速上行駛時速度達到 70km/h-80km/h，楊文利驕傲地解釋說這樣的車速 “可以自然融入車流”，不會一直被其他汽車超車。除保持車道和識別紅綠燈之外，此無人車還可以自主規劃路徑、在轉彎時提前變道、其他車輛并道時自動減速保持車距、自主超車、通過高速收費站、隧道、和環島，這些已經是國內自動駕駛企業要解決的非常復雜的場景。值得指出的是，汽車行駛過程中加速、在遇到其他車輛并道時的減速情況下穩定流暢，過程中汽車沒有突兀讓乘客感覺不舒服的行為。
楊文利認為領駿科技的優勢在規劃、決策、和控制，“就像很多人類新手司機在環島都覺得壓力很大，雖然環島中的每一輛車都看得很清楚。所以這是決策控制方面的問題。”
的確如此，楊文利一直到博士畢業都在研究自動化、控制系統，畢業后更是在硬盤控制、車輛控制方面積累經驗。
至于在傳感器成本有限情況下保障安全，得到可靠結果，領駿科技依靠系統工程理論。
“系統工程的一個重要論斷就是可以用多個不可靠的系統組合成一個可靠的系統，彼此互相補足、互相驗證。領駿科技的系統通過軟硬件優化把多個不完美的信息融合到一起，就會得到一個可靠的結果，這就是系統工程。”
領駿科技接下來的科研重點有兩個方面：一方面是繼續鞏固量產形態的優勢，提高集成度和符合車規，在下一臺測試車上部署的方案，整個計算單元甚至可以完全被隱藏起來。另一方面，完成深度學習、強化學習架構的部署，用數據和自我進化讓整套自動駕駛系統迭代的更智能、安全和舒適。
自動駕駛路徑爭論中，從 L4 級「降維」到 L2、L3 級是最快的量產途徑
毫無疑問，各家企業最終的目標都是實現真正自主的 L4 級自動駕駛，不過，他們在實現路徑方面的觀點大相徑庭。整車廠、供貨商主張漸進式道路，希望從輔助駕駛起步，積累數據，慢慢過渡到完全自動駕駛，這一類包括特斯拉、通用等公司；而 Waymo 等互聯網公司主張一步到位，專注開發完全無需人工干預的無人車，也有聲音認為從 L2/L3 過渡到 L4 的辦法走不通。
對于不同自動駕駛級別之間的關系，楊文利表示，“L4 級是一套統一的決策架構，傳統 ADAS 系統是分散的架構，所以確實在架構上面有很大的區別。但是，L4 級一定具備 L2/L3 的功能，基于 L4 開發輔助駕駛功能，做減法降維比較容易，并且可行”。
他接著解釋說，L1-L3 主要是單功能的架構，比如自動緊急制動系統（Autonomous Emergency Brake, AEB）是用一個裝在車前的攝像頭或者毫米波雷達測量與前車的距離、相對速度，發現前面有一輛車時決定踩或者不踩剎車；而 L4 中的決策是基于多種復雜的交通和環境信息，比如說發現前面有輛低速的車，就要考慮是不是應該超車，超車的時候又要考慮左側是不是有車，即便左側沒車的話，還要考慮一會兒是不是要右轉，這些都要綜合考慮到才能做出的決定。
領駿科技計劃為整車廠提供 L2、L3 級的輔助駕駛系統，主要通過前裝的方式實現，之后漸進式的升級迭代至L4級自動駕駛。
在 DT 君來看，楊文利和領駿科技的優勢在于自動化控制背景和負責量產產品的經驗。他的自動化優勢表現在產品上是原型車控制系統和自動駕駛覆蓋場景領先；可以預測，他在西部數據負責量產硬盤的經驗將有助于領駿產品量產的各個方面。
意圖取代國際供應商，為國產車提供輔助駕駛技術
汽車電子的供應體系有四個層級，離車廠由近到遠依次是系統供應商、一級供應商（Tier 1）、二級供應商（Tier 2）、器件供應商。根據國泰君安證券統計，系統供應商及 Tier 1 由國際廠商主導。
隨著自動駕駛趨勢越來越近，布局或早或晚的 Tier 1 廠商也推出了自動駕駛方案，比如博世、大陸、德爾福、采埃孚，而中國在這個領域再次缺席。楊文利認為，“目前中國沒有成熟的自主技術，大部分國產車的 L2/L3 輔助駕駛功能還依賴進口。缺點一方面是價格高，一方面是這些輔助系統收集大量道路數據，它在中國能收集數據的程度面臨管控問題。”
領駿科技向車廠提供兩種方案，分別屬于 Tier 2 和 Tier 1。Tier 2 產品是指，只提供決策計算平臺設備，有標準接口可以輸入各個傳感器的數據，并與車輛底層相連。Tier 1 是指，根據車廠對車型的產品定位、預期功能、汽車情況提供個性化的整套解決方案。
除了前面提到的乘用車解決方案，領駿科技為了更快進行商業化落地，計劃從干線物流的貨運市場入手，打造貨車的輔助駕駛方案，利用自身的車輛控制優勢幫助商用車減少人力成本和油耗成本。目前，他們的A輪融資也即將完成。