大疆車載：不依賴鐳射雷達、高精地圖做自動駕駛

對「軟硬體解耦」理解最通透的，一定是金庸老爺子。

在金庸的武俠世界裡，頂級高手都沒有神兵利器，甚至都沒有武器，大理段氏的六脈神劍，蕭峰和洪七公的降龍十八掌，張三丰的太極拳，張無忌的九陽神功盡是如此，連頂級劍法獨孤九劍，最高境界也是「無劍式」，講究無招勝有招。

而擁有倚天劍的滅絕師太、擁有屠龍刀的金毛獅王，甚至那些需要用到武器和固定招式的功法，例如葵發寶典，都只能算是第二梯隊。這就是軟硬體解耦，內功心法是軟體，武器是硬體，只有實現軟硬體解耦，才能赤手空拳也可以分分鐘教滅絕師太做人。

正因如此，看大疆車載的自動駕駛解決方案時，我腦海裡同步的畫面是張三丰教張無忌打太極拳。據大疆介紹，它們的自動駕駛方案以計算機視覺演算法為主，可以有但並不依靠鐳射雷達、高精地圖、RTK 高精定位、V2X 訊號，甚至不依賴高算力晶片，計算平臺都是按主機廠的偏好來做適配，真正意義上做到軟硬體解耦，不繫結任何硬體，聚焦軟體演算法。

獲五菱、大眾合作的可量產智慧駕駛方案

大疆車載團隊起步於 2016 年，截止 2020 年年底，核心研發人員 500 餘人，碩博比例 87%，擁有智慧駕駛及相關領域專利 1000 多項。在本屆車展上，大疆車載釋出了面向高速公路的 D130 和 D130 + 智慧駕駛方案，面向城市快速路的 D80 和 D80 + 智慧駕駛方案，以及面向泊車場景的 P 5 「APA」、 P 100 「APA + 」、P 1000 「AVP」三種方案。

雖說是針對高速公路和城市快速路，但對於城區等非結構化道路場景，D80 系列和 D130 系列還提供了城區輔助駕駛功能，具備自適應巡航、車道保持、AEB 主動剎車、尋跡過十字路口等能力。

D80 系列相較 D130 系列在於支援的最高車速不同，D130 系列即能夠實現 0 - 130 km/h 速度區間內的智慧駕駛。車速越高意味著最遠探測距離要更遠，因此 D130 系列搭載了 800 萬畫素的高畫質雙目攝像頭，而 D80 系列搭載的雙目攝像頭是普通的 200 萬畫素。

而 D80 和 D80+，以及 D130 和 D130 + 的區別，在於安全冗餘深度不同，D80 和 D130 屬於 L2 級輔助駕駛，而 D80 + 和 D130 + 則屬於 L3 級自動駕駛，允許駕駛員脫手脫眼，在系統執行期間獲得短暫的休息。為了實現更高等級的安全冗餘，D80 + 和 D130 都標配一套鐳射雷達以及 DMS 系統，計算上也對應配備算力更高的晶片。不過據大疆工程師透露，憑藉大疆優秀的演算法，即便是實現 L3 級的 D130 + 系統，算力需求也不會到誇張的數百 TOPS。

P5 輔助泊車、P100 記憶泊車、P1000 自主泊車及智慧召喚功能，區別在設計執行區域不同，P5 是到達車位後呼叫，P100 能實現中 / 遠距離全自主泊車，而 P1000 則能夠實現中 / 遠距離全自主召喚。

據大疆工程師現場介紹，大疆車載的核心能力在於軟體演算法，透過雙目攝像頭，便能準確識別常見物體，並估算與物體之間的距離，實現對環境深度資訊的探測。憑藉大疆在無人機視覺演算法上的積累，大疆的雙目攝像頭感知系統能實現線上自標定，有效避免因溫變、振動等環境因素而引起的基線變化帶來的誤差，輸出穩定可靠的感知資訊。

大疆車載公佈的一系列智慧駕駛方案，最能打動我的在於它核心演算法的強大泛化能力。即便不使用鐳射雷達、高精地圖、GNSS 和 RTK 訊號、V2X 訊號，大疆依然能夠依靠視覺演算法獲得場景深度資訊，依靠視覺 SLAM 獲得位置資訊，實現可靠的智慧駕駛方案。這對智慧駕駛方案成本下探的想象空間是非常大的，連「人民的五菱」也官宣與大疆車載建立合作，用大疆的方案，推出「年輕人的第一款智慧駕駛汽車」。

雖然大疆有自己的鐳射雷達子公司「Livox」，但大疆車載對鐳射雷達的態度是，可以不用但也不排斥，甚至就算用也不會繫結帶貨，不是說用了大疆車載方案就一定要用大疆鐳射雷達。更關鍵的是，大疆認為既然視覺就能實現的功能，增加成本使用了鐳射雷達，那就一定要有「質變」的差異，要從輔助駕駛升級成自動駕駛。D80 和 D130 ，在搭載鐳射雷達升級為 D80 + 和 D130 + 方案後，便可以支援人機共駕，從輔助駕駛跨步到 L3 自動駕駛。

這和目前大火的華為 ADS 有所不同，華為的方案是用 L4 的功能去做 L2 的體驗，雖然搭載了 3 鐳射雷達和 400 TOPS 的算力，但駕駛員依然是駕駛主體，駕駛過程中是無法休息的，系統是幫助駕駛員更安全的開車，而不是在特定場景幫助駕駛員開車。

視覺做高階輔助駕駛靠譜麼？

如何實現點到點的自動駕駛輔助呢？這需要汽車能理解並解決三個問題，「我在哪兒」，「我要去哪兒」，「怎麼去」，如果不依靠鐳射雷達、高精地圖、高精定位，那最難解決的便是「我在哪兒」的問題。

設想一下，把你打暈之後丟在城市的任意街道上，你該如何知道自己在哪兒？第一步開啟地圖，檢視自己在地圖上的定位，你就知道自己哪個街道。第二步放大地圖，檢視地圖上的特徵點，例如 XX 街和 XX 街的交叉口，街道一側距離交叉口 20 米的位置有一家 KFC。第三步，抬頭看路口在哪兒，KFC 在哪兒，對比就能知道自己的精準定位：XX 市 XX 街 X 側離 XX 交叉路口 X 米。

機器有機器自己的世界，而高精地圖就是屬於機器的世界，同時高精地圖也是現實世界的對映，機器理解自己在高精地圖中的位置，也就意味著車輛在現實世界中的位置。使用高精地圖的方案，例如小鵬 NGP、蔚來 NOP，和華為 ADS，就是透過車載高精地圖以及 RTK 高精定位訊號，知道車輛的車道級定位。華為 ADS 由於有鐳射雷達，還可以透過演算法比對高精地圖中的定點陣圖層，提升定位精度以及定位冗餘。

圖片來自Momenta視覺高精地圖

汽車沒有高精地圖和高精定位，就如同人在一個沒有 GPS 和手機導航的環境，要透過無源導航知道「我在哪兒」，難度高很多，精度也會降低。首先要訓練你，讓你對整個城市的道路特徵有記憶，變成活地圖，你就可以不依靠導航和定位，就能在任意一個位置知道自己在哪兒。大疆想要僅依靠視覺和慣導組合，讓車輛獨立解決「我在哪兒」的問題，就得讓 AI 和人一樣有「記憶」。

目前並不清楚大疆是否，自己用車隊採集高速公路、城市快速路的環境資訊，補充一個高精地圖中定點陣圖層的功能，但車輛一定會靠雙目攝像頭做視覺 SLAM 同步建圖並存儲，形成「記憶」，當下次路過這個位置，就能透過比對，獲取自己相對參照物的相對定位，如果參照物有絕對定位資訊，那車輛就間接有了較為準確的定位，這本質上可以理解為雙目視覺 SLAM 配合視覺眾包高精地圖，解決「我在哪兒」的問題。當然這聽起來很偏執，有現成的釐米級定位訊號幹嘛不用呢？其實大疆所謂的不依靠高精定位，其實是想做冗餘來補全 RTK 訊號丟失的場景，技術足夠強大才能用但又不依賴硬體。