什么是城市NOA功能？

基于国产芯片的城市NOA功能有看点吗？

国产芯片发展到了什么阶段？

车上配的激光雷达是不是越多越好？

车企常吹的“数据驱动”、“中央计算”

究竟是真是假？

……

最近，两家中国公司组CP

推出了基于国产芯片的城市领航辅助驾驶功能

表现如何？

先带你感受下

此外

我们还附上了10个技术小科普

它们来自黄畅，是地平线的联创&CTO

以及侯聪，是轻舟智航的联创&CTO

说不定对你研究汽车能有些帮助

采 访全文整理如下：

NO.1 听说量产车上的激光雷达越多越好？

侯聪：理论上是越多越好。

但自动驾驶系统是要考虑到商业化的，所以我们提倡用高性价比的方案。

目前来看，轻舟的城市NOA方案只需要单颗激光雷达就可以实现。

根据传感器分布的特点，我们认为把单颗激光雷达放在车顶位置，就能兼顾前方的感知、侧向加塞车辆的感知，保证安全。

侧后方的区域，视觉感知已经足够用了。再多一颗激光雷达，它的边际收益都会大幅下降。

NO.2 听说国产大算力芯片去年很火？

黄畅：很多公司都在造自动驾驶大算力芯片，这是好事，消费者多了很多选择。

过往我们能够选择的，只有国际上的那几家——英伟达、高通等。但现在，我们芯片公司能够提供更多的方案，给出更多的选择了。

不仅能保证供应链够安全、性价比够高，还能给车企客户提供更多的支持服务。

NO.3 听说造大算力芯片很难？

黄畅：从 PPT 走向真正量产，挑战其实蛮多的。

第一，芯片能否满足前装车规要求，会影响到客户，影响整个市场的信心。

第二，算法生态不够成熟，坦率来说，自动驾驶里 AI 算法生态是由英伟达来主导的，而国内各家 AI 芯片或者自动驾驶芯片不可能完全兼容英伟达的处理器架构。

如何将基于英伟达 GPU 上开发出来的算法方案，以尽可能顺滑的方式迁移到自动驾驶处理器上？——这是一个来自算法生态的挑战。

第三，自动驾驶是个非常复杂的系统，包括很多模块/子系统。如果要将这些东西集成整合在一起，去调试debug、持续进行调优，是离不开操作系统的。

高阶的自动驾驶系统还缺少一个比较成熟的操作系统，过往方案都是沿用偏传统的像QNX、Android及其他MCU演进过来的系统，或者是基于 Linux 开发。

在中间件层面上，AUTOSAR AP与CP也不够成熟和完善，各家的方案在操作系统中间件层面上选择差异很大。

这意味着自动驾驶的软件操作系统还处在非常初期，很混乱，不够标准化，导致软件工程的效率不高。

NO.4 听说地平线征程5的CPU不够用？

黄畅：确实，和同时代的其他的自动驾驶芯片相比，征程5 的 CPU 算力是有些偏弱。

目前CPU算力的大小是地平线在过去做出的一个选择，一个芯片，从它的定义到设计开发，到量产制造，整个周期非常长。

不过既然当时做了这个选择，那我们就要去将它的长板尽可能发挥好，并且通过其他方式弥补短板。

而且最初我们做这样的产品定义，是源于一个基本的判断——自动驾驶方案会像 AI 算法发展趋势一样，越来越多地依赖 AI 的算法，而不是传统的基于规则的算法。

我们不仅仅在芯片设计上做了这样取舍，在整个自动驾驶方案的层面，我们也在践行AI算法为主的理念。

地平线很早就基于征程5做了类似于BEV的综合感知，以及基于深度学习的规控，这套方案可以大幅降低对于 CPU 算力的消耗——理论上可以降低一个数量级。

或许大家很快会发现，征程5的 CPU 算力是足以满足高阶的自动驾驶方案。

NO.5 听说地平线征程5还不错？

侯聪：征程 5 芯片的神经网络推理算力还是充沛的，在算力层面上并没有碰到挑战，只需要把模型适配到征程5上即可，包括一些算子的重新调整和设计。

但是 CPU 算力相较于之前用的平台会有下降，所以我们做了大量的性能优化，针对征程5的CPU算力特点做了架构调整。

以感知为例，做成了一个大的模型来尽量减少CPU消耗——也就是规则的部分算力。轻舟的大模型叫OmniNet，通过超融合的设计理念，将传感器的输入通过前中后以及时序融合，最终输出感知结果。

这样形成了数据驱动的开发方式，减少了对于规则编写的依赖。

NO.6 听说数据驱动是个大趋势？

侯聪：从大的行业趋势来看，还是会往数据驱动去走，主要是因为车量产以后，会有大量的数据产生并回收回来。

通过一些在线的数据挖掘，可以回收大量的长尾问题数据。当然，通过仿真的手段也可以模拟出长尾问题数据，作为补充。

但纯数据驱动的缺点是迭代周期会相对长，因为需要采集大量的数据来去处理相关的场景，尤其对于数据很少的长尾问题而言——其中有些场景通过一些简单规则就可快速地处理。

这也是为什么我们认为基于规则的算法依然有它的价值。

此外，基于规则的算法的可解释性会更强一些，这样有利于打磨更好的人机交互产品，可给到车主用户更直观的反馈。

NO.7 听说轻舟的城市NOA方案做得不错？

侯聪：作为CTO，我觉得整体上算是及格，可以看到在很多场景下的表现，依然有很大的提高空间。

NO.8 听说中央计算最近很火？

黄畅：中央计算是一个必然的趋势，过去的各种电子设备，例如PC、手机等，都经历着这个过程。

甚至是小时候玩的任天堂游戏显卡，早年的游戏卡很沉，里头有好几十片芯片，但是后来游戏卡越来越轻，逐渐演变成了一颗芯片。

只是汽车架构走向中央计算的这一过程不像很多人所预想那么快，因为传统汽车行业有自身的发展规律——积累得越厚重，发展速度相对越慢。

目前拥有中央处理器思路的，更多是一些新晋的玩家，尤其是有互联网、ICT背景的。

一个词 评价下轻舟智航？

黄畅：快。

从我们在战略上达成共识开始，只用了不到半年就拿出了一个很高水平的城区NOA自动驾驶方案，非常难得。

目前基于量产硬件实现的城市NOA方案少之又少，轻舟做出了国内首个基于双征程5芯片的城市NOA方案，可见团队技术功底之深。

一个词 评价下地平线？

侯聪：卷。

当然他们不仅是卷自己，也在卷我们这样的生态合作伙伴，一起把中国的自动驾驶系统推向新的高度。

最后，关于地平线和轻舟

你还有哪些问题想给到当事人？

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