機(jī)器之心報(bào)道

編輯：蛋醬

【資料圖】

2023 年，城市 NOA 迎來爆發(fā)元年。圍繞城市 NOA 的討論，成為了今年自動(dòng)駕駛領(lǐng)域最受關(guān)注的話題之一。

當(dāng)眾多車企全力推進(jìn)城市 NOA 的量產(chǎn)落地，重感知、去高精度地圖已成為業(yè)內(nèi)公認(rèn)的趨勢(shì)。但在實(shí)際的車輛運(yùn)行中，面向復(fù)雜多變的路交通環(huán)境，在車端部署城市 NOA 需要精準(zhǔn)高效的感知融合算法，以滿足車規(guī)級(jí)計(jì)算平臺(tái)的適配，有效解決復(fù)雜路況中的各種長(zhǎng)尾問題。

這意味著，自動(dòng)駕駛的感知模塊將要迎接更高的挑戰(zhàn)，而其中的一個(gè)難點(diǎn)在于如何評(píng)估「感知結(jié)果」與「自動(dòng)駕駛系統(tǒng)決策規(guī)劃結(jié)果」之間的關(guān)系。

眾所周知，自動(dòng)駕駛感知模塊的高效評(píng)測(cè)是自動(dòng)駕駛技術(shù)研發(fā)過程中一個(gè)非常重要的部分，它直接影響整個(gè)智能系統(tǒng)的安全性和可靠性。此前業(yè)界的大多數(shù)方法僅針對(duì)感知模塊進(jìn)行評(píng)測(cè)，但忽略了感知模塊對(duì)自動(dòng)駕駛決策規(guī)劃行為的整體影響，目前僅有 Waymo、NVIDIA 和多倫多大學(xué)對(duì)該問題進(jìn)行了有效探索。

輕舟智航是一家行業(yè)領(lǐng)先的自動(dòng)駕駛通用解決方案公司，2019 年 3 月于硅谷成立，并于同年 11 月落地中國創(chuàng)立總部，迄今已積累了全棧自研的核心技術(shù)體系。輕舟智航在去年完成轉(zhuǎn)型，聚焦以中高階輔助駕駛解決方案服務(wù)車企。

在最近的一篇 ICML 2023 論文中，輕舟智航創(chuàng)新地提出了一套考慮全局影響的感知模塊高效評(píng)測(cè)和理論分析框架，極大地推動(dòng)了自動(dòng)駕駛領(lǐng)域這一基礎(chǔ)性問題的突破。這種從規(guī)劃器視角出發(fā)的框架提供了一種新的方法來評(píng)估感知模塊對(duì)整個(gè)自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的影響，從而改進(jìn)設(shè)計(jì)和優(yōu)化感知模塊，幫助提高自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的性能和安全性。

論文鏈接：

https://arxiv.org/pdf/2306.07276.pdf

ICML（International Conference on Machine Learning，國際機(jī)器學(xué)習(xí)大會(huì)），與 NeurIPS 和 ICLR 一起，被公認(rèn)為機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能研究中具有高度影響力的三大主要會(huì)議之一。目前，ICML 為 CCF（中國計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)）推薦的 A 類會(huì)議，同時(shí)也是 Core Conference Ranking 的 A* 類會(huì)議，被視為推動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)發(fā)展的重要會(huì)議。

研究背景

自動(dòng)駕駛領(lǐng)域在工業(yè)界和學(xué)術(shù)界在近期均得到了迅速發(fā)展。車載感知模塊是自動(dòng)駕駛汽車獲取動(dòng)態(tài)環(huán)境信息的重要來源。傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)視覺感知任務(wù)（如檢測(cè)、分割、跟蹤等）雖然可以直接套用來評(píng)價(jià)感知模塊的性能，但是這些評(píng)價(jià)方法忽略了感知模塊在自動(dòng)駕駛系統(tǒng)中對(duì)系統(tǒng)整體的影響。

事實(shí)上，感知模塊結(jié)果中相似的錯(cuò)誤對(duì)決策規(guī)劃控制的影響可能大相徑庭：例如同樣是靜態(tài)障礙物的漏檢，這種錯(cuò)誤發(fā)生在正在向前行駛的自動(dòng)駕駛車輛前方時(shí)相對(duì)于發(fā)生在后方要嚴(yán)重得多。因此整個(gè)領(lǐng)域都非常需要一個(gè)高效和有效的工具來評(píng)價(jià)感知模塊性能對(duì)整個(gè)自動(dòng)駕駛?cè)蝿?wù)的影響。

之前試圖解決這個(gè)問題的工作大多從自動(dòng)駕駛的軌跡輸出來試圖衡量感知誤差對(duì)自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的影響。一個(gè)常見的方法就是通過計(jì)算自動(dòng)駕駛車輛的決策規(guī)劃在真值和實(shí)際感知輸入作用下得到的結(jié)果的區(qū)別來判斷影響大小。但是自動(dòng)駕駛車輛最終行為的改變與最終結(jié)果之間的相關(guān)性在不少情況下都比較弱，在某些場(chǎng)景下甚至呈負(fù)相關(guān)，如下圖所示：

圖中紅色箭頭表示自動(dòng)駕駛車輛決策規(guī)劃在感知真值輸入下得到的最優(yōu)動(dòng)作軌跡，灰色箭頭表示在錯(cuò)誤感知下的最優(yōu)動(dòng)作軌跡。彩色和灰度的路障分別表示障礙物的真實(shí)位置和錯(cuò)誤感知位置。在（a）情況下，自動(dòng)駕駛汽車必須繞行較大的彎路，以繞過錯(cuò)誤感知的路障。而對(duì)于（b）， 自動(dòng)駕駛車輛雖然需要稍微向右做微小繞道，然而它最終在實(shí)際世界里撞上了路障。在這種情況下，盡管行為的改變遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于（a），但結(jié)果卻明顯更糟（“撞到一個(gè)物體” vs “繞了遠(yuǎn)路”）。

在（c）中，不論是向左還是向右繞道，任何一種方式的結(jié)果對(duì) “向前移動(dòng)” 這一目的來說都沒有太大區(qū)別；但就時(shí)空軌跡而言，行為的變化非常大。在（d）場(chǎng)景里，道路兩側(cè)各有一個(gè)被誤檢的路障，但并不會(huì)與前進(jìn)通過的車輛發(fā)生碰撞（雖然車輛經(jīng)過時(shí)路障距離車輛很近）；在這個(gè)有誤檢的情況下自動(dòng)駕駛車輛仍然決定保持與真實(shí)情況相同的運(yùn)動(dòng)繼續(xù)勻速前進(jìn)：在感知誤差存在的情況下，自動(dòng)駕駛汽車的最終行為沒有改變，但經(jīng)過兩個(gè)近距離物體的成本實(shí)際上已經(jīng)改變了決策規(guī)劃過程，而這些額外的隱藏成本將無法通過僅關(guān)注自動(dòng)駕駛車輛結(jié)果行為變化的感知評(píng)價(jià)指標(biāo)體現(xiàn)。因此，由于感知錯(cuò)誤導(dǎo)致的車輛行為變化并不總是與錯(cuò)誤導(dǎo)致的實(shí)際后果相關(guān)。

之前有限的幾個(gè)從自動(dòng)駕駛系統(tǒng)角度評(píng)價(jià)感知模塊性能的工作大多采用類似這樣的啟發(fā)式方法。這些方法會(huì)將一些人工總結(jié)的先驗(yàn)知識(shí)整合到評(píng)價(jià)系統(tǒng)中，如（Philion et al.，2020）假設(shè)感知誤差的造成的后果與其導(dǎo)致的規(guī)劃器輸出的時(shí)空軌跡變化直接相關(guān)，并提出用 KL 散度作為評(píng)價(jià)指標(biāo)來衡量后果；但由于沒有考慮實(shí)際的環(huán)境背景，因此并不能準(zhǔn)確反映真實(shí)交通環(huán)境里輸入噪聲導(dǎo)致的實(shí)際代價(jià)。

本文希望強(qiáng)調(diào)的是通過規(guī)劃過程來理解感知誤差對(duì)自動(dòng)駕駛系統(tǒng)影響的必要性：只有從決策規(guī)劃的角度，通過理解感知輸入噪聲對(duì)自動(dòng)駕駛系統(tǒng)造成的實(shí)際后果才能有效評(píng)估感知誤差帶來的影響。這種完全通過實(shí)際觀察者（規(guī)劃器）的視角來評(píng)估待考察事物（感知誤差）屬性的方法，與經(jīng)典哲學(xué)理論里的先驗(yàn)唯心主義論(Kant, 1781)一致，因此該方法被命名為規(guī)劃器先驗(yàn)唯心論（Transcendental Idealism of Planner / TIP）。

目前對(duì)自動(dòng)駕駛決策規(guī)劃過程的研究工作大致可以分為兩類，其一是基于效用的方法，其二是非基于效用的方法。前者通過對(duì)自動(dòng)駕駛要實(shí)現(xiàn)的具體目標(biāo)（向目的地接近，遵守交通規(guī)則，平滑的車輛運(yùn)動(dòng)等）編碼來構(gòu)建一個(gè)描述行為與收益的目標(biāo)函數(shù)，并通過求最優(yōu)化解作為最終的決策規(guī)劃結(jié)果；后者則利用海量數(shù)據(jù)和深度學(xué)習(xí)的擬合能力，直接將原始或者被預(yù)處理過的傳感器數(shù)據(jù)直接映射為自動(dòng)駕駛車輛的控制信號(hào)。本文重點(diǎn)在探索感知噪聲對(duì)決策規(guī)劃的影響，因此主要關(guān)注基于效用的規(guī)劃研究。

理論分析

通過以上推導(dǎo)，可以得到如下結(jié)論：

并非環(huán)境狀態(tài)估計(jì)或感知中的所有錯(cuò)誤對(duì)自動(dòng)駕駛車輛規(guī)劃都有同等的影響。實(shí)際上，只有 PCE 會(huì)對(duì) EUM 結(jié)果有影響，PIE 完全不會(huì)造成任何影響； PCE 的影響既可能是負(fù)面的（讓規(guī)劃器低估正確行為選項(xiàng)的優(yōu)勢(shì)）也可能是“正面的”（讓規(guī)劃器高估正確行為選項(xiàng)的優(yōu)勢(shì)）。

這兩個(gè)結(jié)論都是通過本文提出的理論框架下的分析得到的自然推論結(jié)果。

進(jìn)行數(shù)值估計(jì)。可以證明，這樣的估計(jì)方法可以由一致收斂界限（uniform convergence bound）保證指數(shù)級(jí)別的數(shù)值收斂速度。這是一個(gè)值得注意的結(jié)果，因?yàn)橹笖?shù)收斂速度只要求效用函數(shù)是有界的，至于效用函數(shù)的具體形式（保證了可使用任意函數(shù)形式的靈活性）和其中變量的維度完全沒有任何限制（因此維度爆炸不會(huì)出現(xiàn)）。整個(gè)過程的偽代碼如下：

實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證

實(shí)驗(yàn)中使用的所有自動(dòng)駕駛汽車都是基于同一類型的普通乘用車。這些車載自動(dòng)駕駛系統(tǒng)中的基于效用的模塊化規(guī)劃器已在多個(gè)百萬人口級(jí)別的城市進(jìn)行了嚴(yán)格的道路測(cè)試和廣泛的驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)中研究者選取了三個(gè)基準(zhǔn)方法作為參照對(duì)象：

（1）在傳統(tǒng)端，nuScenes 數(shù)據(jù)集評(píng)分（NDS）（Caesar et al., 2020）將 3D 物體檢測(cè)的幾個(gè)傳統(tǒng)評(píng)分結(jié)果結(jié)合到一個(gè)單一的性能分?jǐn)?shù)中；

（2）SDE 距離加權(quán)平均精度（SDE-APD）（Deng et al., 2021）以自動(dòng)駕駛車輛為空間中心視角的方式更多地關(guān)注自動(dòng)駕駛車輛附近的感知誤差（支撐距離誤差）；

（3）PKL（Philion et al., 2020）則作為自動(dòng)駕駛車輛基于行為變化指標(biāo)的代表。

人工合成數(shù)據(jù)測(cè)試

第一組實(shí)驗(yàn)的目標(biāo)是獲得各種評(píng)測(cè)方法對(duì)常見感知噪聲類型在噪聲可控條件下的反應(yīng)的一些理解。數(shù)據(jù)集是從真實(shí)世界中收集和精心選擇的復(fù)雜道路測(cè)試場(chǎng)景生成。共有 1000 個(gè) 5s 長(zhǎng)的交通場(chǎng)景，每個(gè)場(chǎng)景交通參與者數(shù)量在 30-500 之間，含有由專業(yè)人員標(biāo)注的感知真值。

實(shí)驗(yàn)中考慮了如下常見類型噪聲：

誤檢（假陽性）錯(cuò)誤是在以自動(dòng)駕駛車輛為中心的一個(gè) 70x30 米的矩形范圍里隨機(jī)加入 “幽靈” 車輛，而這些車輛的其他運(yùn)動(dòng)信息從自動(dòng)駕駛汽車的運(yùn)動(dòng)信息通過隨機(jī)擾動(dòng)添加。

漏檢（假陰性）錯(cuò)誤是通過以一定的概率（即漏檢率）隨機(jī)從真值結(jié)果中移除物體來實(shí)現(xiàn)。

其他類型的感知噪聲（速度，位置，朝向，大小等誤差）則通過直接向原始真值里添加高斯隨機(jī)噪聲實(shí)現(xiàn)。

在上述的不同強(qiáng)度噪聲下各個(gè)評(píng)估指標(biāo)的結(jié)果如下圖所示：

橫軸為噪聲強(qiáng)度，左縱軸為 NDS 和 SDE-APD，右縱軸為 PKL 和 TIP。在一些情況下，一旦噪聲達(dá)到一定水平， NDS 就會(huì)飽和（比如在速度噪聲上）。同理，包含大量人工設(shè)計(jì)的 SDE-APD 也在不同的噪聲強(qiáng)度下表現(xiàn)出了大量的非線性（比如速度噪聲上）。而 TIP 和 PKL 沒有依賴人工設(shè)計(jì)，表現(xiàn)出的靈敏度在各種噪聲強(qiáng)度區(qū)間里相對(duì)都比較一致。

研究者也單獨(dú)考察了一個(gè)如下圖所示的一個(gè)具體場(chǎng)景。

在這個(gè)場(chǎng)景里，x 軸上有三個(gè)物體：1）一個(gè)漏檢的靜態(tài)物體（坐標(biāo)為 x）；2）一個(gè)靜態(tài)物體在 x=50m；3）自動(dòng)駕駛車在 x=0 以大概 14m/s 的速度向 x 軸正前方前進(jìn)。有兩個(gè)不同的規(guī)劃器參與評(píng)測(cè)：1）AV-1（加速劇烈變動(dòng)厭惡型）針對(duì)駕駛舒適性做了優(yōu)化（最大剎車加速度為 -4m/s2）；2）AV-2（碰撞厭惡型）針對(duì)安全性做了優(yōu)化（最大剎車加速度為 -6m/s2）。

二者最小剎車距離分別為 30m 和 20m。在這個(gè)情況里，對(duì) AV-1 規(guī)劃器，TIP 認(rèn)為最關(guān)鍵的誤檢發(fā)生在 30m，因?yàn)檎系K物低于這個(gè)距離時(shí)即使能成功檢測(cè)到碰撞也無法避免，因此恰好在最小剎車距離的物體誤檢是最嚴(yán)重的（剛好能避免的碰撞發(fā)生的地方）。其他判據(jù)都沒有類似的特點(diǎn)和分辨能力，NDS 和 SDE-APD 都表現(xiàn)出各項(xiàng)同性（都認(rèn)為發(fā)生在正后方和正前方同樣距離的誤檢影響都一樣），而 PKL 則認(rèn)為正前方的漏檢越近影響越大。

真實(shí)數(shù)據(jù)測(cè)試

第二組實(shí)驗(yàn)中，本文研究了部署在自動(dòng)駕駛車輛上的真實(shí)感知模塊的結(jié)果。以一個(gè) 3D 物體檢測(cè)模型為例，該模型可以從激光雷達(dá)點(diǎn)云中預(yù)測(cè)物體的類別、位置、方向、速度和大小。TIP 獨(dú)立于特定的檢測(cè)器，可以應(yīng)用于評(píng)估各種感知模型。

如下圖所示為該車載模型在若干場(chǎng)景上用 PKL 和 TIP 評(píng)估的結(jié)果。

左圖為這些場(chǎng)景的同場(chǎng)景 PKL 和 TIP 分?jǐn)?shù)分布圖，可以看到有大量的點(diǎn)匯集在橫軸上，對(duì)應(yīng)那些行為變化不大，但是卻可能導(dǎo)致嚴(yán)重后果的感知錯(cuò)誤。其中被紅圈標(biāo)記的場(chǎng)景如右側(cè)兩幅圖所示。右側(cè)第一幅圖顯示在感知真值輸入時(shí)，自動(dòng)駕駛汽車可以通過緩慢制動(dòng)向前行駛，以保持與前面另一輛車的距離；然而當(dāng)實(shí)際的感知輸入包括噪聲時(shí)（右側(cè)第二幅圖），自動(dòng)駕駛汽車必須緊急制動(dòng)，以避免與前方近距離的誤檢車輛（紅色箭頭所示）發(fā)生碰撞。

在這兩種情況下，由于自動(dòng)駕駛車輛速度緩慢并且正在制動(dòng)（無論是緩慢制動(dòng)還是緊急制動(dòng)），行為的差異比較小（PKL=-0.802），但這個(gè)誤檢物體卻導(dǎo)致了嚴(yán)重的后果：誤檢物體導(dǎo)致了緊急制動(dòng)和虛擬碰撞（在真值感知輸入下的行為和誤檢物體之間），這種差異被 TIP（TIP=-115.42）精確捕獲。

真實(shí)場(chǎng)景的自動(dòng)駕駛車輛的運(yùn)動(dòng)學(xué)數(shù)據(jù)為（a=-0.36m/s2, j=-0.72m/s3），噪聲場(chǎng)景下為（a=-0.36m/s2, j=-76.4m/s3）。而正常情況下的加加速度（jerk）一般不會(huì)超過 1m/s3。從系統(tǒng)的角度來看，這是一個(gè)嚴(yán)重的感知錯(cuò)誤。由此可見，TIP 能夠捕捉到被其他指標(biāo)所忽略的對(duì)自動(dòng)駕駛車輛規(guī)劃過程有重要影響的感知噪聲。

為了進(jìn)一步證明所提出的方法在場(chǎng)景層面的合理性，本文還實(shí)施了一套類似于（Philion et al, 2020）中的主觀評(píng)估。為此，研究者收集了 258 對(duì)具有上述感知模型實(shí)際感知噪聲的場(chǎng)景，并檢查 TIP、PKL、SDE-APD 和 NDS 在相對(duì)嚴(yán)重程度上是否存在分歧（即一個(gè)評(píng)估方法認(rèn)為場(chǎng)景 A 的感知誤差比場(chǎng)景 B 的感知誤差更大，而另一個(gè)評(píng)估方法認(rèn)為相反）。

這些場(chǎng)景對(duì)由 10 個(gè)隨機(jī)選擇的人類駕駛員進(jìn)行比較和評(píng)分，以決定從人類的角度來看一個(gè)場(chǎng)景對(duì)里哪個(gè)場(chǎng)景更糟糕。結(jié)果表明，相比其他三個(gè)基準(zhǔn)評(píng)估方法人類駕駛員更傾向于和 TIP 保持一致的結(jié)果，如下表所示。

應(yīng)用到神經(jīng)規(guī)劃器

除了具有明確定義效用函數(shù)的決策規(guī)劃過程，研究者提出的方法也可以應(yīng)用到一些端到端訓(xùn)練的神經(jīng)規(guī)劃器上，比如說類似（Bansal et al., 2019; Zeng et al., 2019; Philion et al., 2020）這樣的帶有車輛行為損失或者分布函數(shù)的規(guī)劃器。作為示范，研究者采用了（Philion et al., 2020）里帶有規(guī)劃行為概率輸出的神經(jīng)規(guī)劃器，并把輸出行為的概率分布函數(shù)作為效用函數(shù)帶入 TIP 中。

研究者使用 CBGS 檢測(cè)器（Zhu et al., 2019）在 nuScenes 數(shù)據(jù)集的 3D 檢測(cè)任務(wù)上驗(yàn)證集上獲得了如下的結(jié)果。

左圖是每個(gè)測(cè)試場(chǎng)景里 PKL-TIP 結(jié)果的分布圖。可以看到不少數(shù)量的點(diǎn)都在豎軸附近。其中一個(gè)點(diǎn)對(duì)應(yīng)的場(chǎng)景顯示在右側(cè)的四幅圖里：檢測(cè)真值，CBGS 檢測(cè)器結(jié)果，檢測(cè)結(jié)果與真值之差，神經(jīng)規(guī)劃器輸出（每種顏色代表某個(gè)時(shí)間點(diǎn)上規(guī)劃的車輛位置概率，其中每個(gè)時(shí)間點(diǎn)上概率最大的若干位置被置為 100% 飽和度方便可視化）。

在該場(chǎng)景里，兩種輸入下（考慮車輛運(yùn)動(dòng)學(xué)和動(dòng)力學(xué)的約束后）最優(yōu)的選擇都是傾向于停留在原地。因此 PKL 直接計(jì)算原始結(jié)果里所有位置的分布偏差會(huì)認(rèn)為行為差異很大，而 TIP 只考慮車輛實(shí)際會(huì)執(zhí)行的行為，因此認(rèn)為這個(gè)具體情況下感知噪聲的影響不大。

TIP 還能用來直接評(píng)估每個(gè)場(chǎng)景里具體物體漏檢和位置上出現(xiàn)誤檢的影響，如下兩圖所示。

本圖展示了車輛漏檢嚴(yán)重程度的可視化結(jié)果。每個(gè)環(huán)境車輛都被單獨(dú)從真值結(jié)果里移除然后計(jì)算場(chǎng)景的 TIP 并把結(jié)果分?jǐn)?shù)作為不透明度繪制到該車輛上（所有環(huán)境車輛都為紅色）。可以看出大部分被 TIP 認(rèn)為發(fā)生漏檢后果嚴(yán)重的環(huán)境車輛都是那些在自動(dòng)駕駛車輛（AV）行進(jìn)路徑上可能與之發(fā)生交互的車輛（而不是簡(jiǎn)單的距離最近的車輛）。

本圖展示了車輛誤檢嚴(yán)重程度的可視化結(jié)果。任給自動(dòng)駕駛車輛（AV）附近的一個(gè)位置，一輛被誤檢的車被添加到真值結(jié)果里然后計(jì)算場(chǎng)景的 TIP，并把結(jié)果分?jǐn)?shù)作為不透明度繪制到該位置上（用紅色標(biāo)記）。可以看出大部分被 TIP 認(rèn)為發(fā)生誤檢后果嚴(yán)重的位置都是那些在自動(dòng)駕駛車輛行進(jìn)路徑上可能與之發(fā)生交互的地方。

總結(jié)

本文提出了一個(gè)系統(tǒng)性框架，從自動(dòng)駕駛決策規(guī)劃的視角來評(píng)估感知結(jié)果里的噪聲對(duì)自動(dòng)駕駛影響的嚴(yán)重程度。該方法通過利用基于效用的規(guī)劃器的特性，有效地識(shí)別了在期望效用最大化的背景下可能導(dǎo)致決策規(guī)劃過程發(fā)生重大改變的感知噪聲。在人工合成數(shù)據(jù)和真實(shí)數(shù)據(jù)上進(jìn)行的大量實(shí)驗(yàn)表明，該方法能夠有效發(fā)現(xiàn)傳統(tǒng)的感知評(píng)估指標(biāo)以及只關(guān)注自動(dòng)駕駛最終行為的方法無法區(qū)分的感知錯(cuò)誤。

依托上述這種前沿、高效的感知評(píng)測(cè)方法，充分考慮微小感知噪聲對(duì)規(guī)劃結(jié)果的影響，并采用系統(tǒng)化的方法對(duì)感知能力進(jìn)行評(píng)估和優(yōu)化，輕舟智航提供的自動(dòng)駕駛通用方案感知能力正在得到飛速提升。

基于高效的數(shù)據(jù)利用、超融合感知和獨(dú)創(chuàng)時(shí)空聯(lián)合規(guī)劃等核心技術(shù)，輕舟智航在 2022 年 11 月發(fā)布了「輕舟乘風(fēng)」高階輔助駕駛解決方案，目前已構(gòu)建起「高速 + 城區(qū)」NOA 的完整產(chǎn)品矩陣，并順利完成 2000 萬級(jí)人口城市復(fù)雜路況挑戰(zhàn)。

今年 3 月，輕舟智航首發(fā)基于單征程 5 芯片的城市 NOA 版方案，通過對(duì)超融合感知大模型和多任務(wù)模型在架構(gòu)和性能方面的極致優(yōu)化，輕舟智航實(shí)現(xiàn)了更高的算力使用率，以更少的模型數(shù)量完成更多任務(wù)，最大限度地降低了算力需求，從而用單顆征程 5 芯片也能良好完成復(fù)雜場(chǎng)景下的感知和決策規(guī)劃，突破城市 NOA 性價(jià)比的天花板。

而在 4 月的上海國際汽車工業(yè)展覽會(huì)上，輕舟智航還發(fā)布了基于環(huán)視相機(jī)的 6V1R 視覺方案的高速 NOA 方案，并實(shí)現(xiàn)落地體驗(yàn)。該方案可實(shí)現(xiàn)行泊一體，通過復(fù)用傳統(tǒng)的泊車傳感器，提高硬件使用效率，進(jìn)一步降低了高速 NOA 的硬件成本。

這證明了輕舟智航行業(yè)領(lǐng)先的工程化能力，而這也得益于其背后的經(jīng)驗(yàn)豐富的技術(shù)團(tuán)隊(duì)以及體系化的工程治理團(tuán)隊(duì)；車規(guī)量產(chǎn)級(jí)、靈活配置的硬件方案；完善的自動(dòng)駕駛系統(tǒng)功能安全開發(fā)流程，不斷有效加速輕舟產(chǎn)品在多車型、多場(chǎng)景中的落地。

行業(yè)的發(fā)展往往與技術(shù)的進(jìn)步息息相關(guān)，當(dāng)城市 NOA 處在量產(chǎn)落地的「前夜」，類似「感知模塊測(cè)評(píng)」這樣的前沿議題將成為決定自動(dòng)駕駛方案性能和安全性的關(guān)鍵因素，也更加值得進(jìn)一步的探索。

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