今天的中國汽車行業正走在一條前所未有的道路上。…
今年車企高階智駕市場混戰在不斷升級。除了新勢力車企，越來越多傳統車企也加入了智駕之爭。在2024廣汽科技日上，廣汽發布了無圖純視覺智駕系統，並在現場展現衆多先進智駕技術，包括可完成極限空間泊車、一鍵召喚接駕、大曲率坡度跨層行駛的超級泊車，以及高速NDA、城市NDA、交通擁堵領航TJP等。
在當下智能駕駛發展的新階段，主機廠加大智能駕駛投入的原因，從市場看是消費偏好的問題；從産品結構看，目前智駕和電池還都是拉開産品價值差距的重要因素。誰能搶到智駕賽道的話語權，成爲智駕第一梯隊玩家，自然也成爲智能駕駛新一輪的競爭焦點。
張坤雷接受車雲網專訪
場景不設限，有路就能開
近幾年，隨著AI技術的爆發，無圖純視覺方案逐漸成爲新的行業趨勢。除了特斯拉，國內各主機廠和供應鏈企業，都陸續推出了抛開高精地圖的無圖智駕，更快速地推廣高階智駕系統。
此次广汽也推出了自己的无图纯视觉智驾系统。在接受车云采访时，广汽研究院X Lab自动驾驶实验室感知算法负责人张坤雷表示，广汽无图纯视觉智驾系统的特征在于，它可应用于复杂多变的全场景。
與目前主流技術路線相比，它不僅不需要高精地圖，更不依賴激光雷達，而是結合視覺傳感器和行業頂尖的AI算法，像人一樣感知世界，用更簡潔的硬件系統就能實現覆蓋範圍更廣的智能駕駛，爲用戶帶來了更豐富、更自由、全場景的駕駛體驗。
2024廣汽科技日發布廣汽無圖純視覺智駕系統
對于目前市場上已經出現的一些無圖純視覺方案，張坤雷認爲它們與廣汽無圖純視覺智駕系統有一些差距。“有的友商說是無圖，但是不一定是純視覺，也有可能是多傳感融合的，比如帶激光雷達、攝像頭和毫米波雷達。我們是第一家發布了無高精地圖並且無激光雷達的純視覺方案的主機廠。”
在廣汽科技日，廣汽研究院人工智能首席科學家陳學文也提及廣汽無圖純視覺智駕系統的優勢，比如在視覺識別上，首先，極其精准地理解複雜交通道路的能力。無論是匝道、隧道、彎道還是路口、分岔路等複雜場景，這套系統都能准確識別並理解道路的結構。
其次，超強的交通信號燈識別能力。這套系統通過深度神經網絡，實現了各種信號燈元素的准確識別，包括信號燈類型、各種符號和色彩、讀秒倒計時以及閃爍狀態等。
再次，處理複雜多變場景的能力。這套系統感知範圍達到車前150+米、車後100米、左右50米，感知類別除了車輛、行人、騎手、小動物等常見交通因素，更包括小推車、營地帳篷等不規則障礙物。
廣汽無圖純視覺智駕系統可實現複雜多變全場景智能駕駛
在決策和行動方面，通過對動態交通物體的實時跟蹤、意圖識別和軌迹預測，以及數據驅動與專家規則協同的指揮大腦，憑借廣汽首創的流體式時空聯合規劃技術，這套系統能夠精准預判其他交通參與者的行爲，作出合理、安全、高效的駕駛決策。
在泊車場景中，這套系統也展現出卓越的性能，最小誤差可以控制到5cm，能夠實現行業最高難度的立體車位、窄車位泊車功能。
廣汽無圖純視覺智駕系統可實現立體車位、窄車位自動泊車
陳學文還展示了廣汽無圖純視覺智駕系統在廣州城區道路上的智駕表現，在非常複雜的路況下，無論是高速路還是城鄉結合的道路和交通場景，它都實現了零接管。從路測實際表現來看，廣汽無圖純視覺智駕系統同樣值得稱道。
但是在專業技術層面之外，如何能夠讓普通用戶感知，選擇怎樣的營銷話術，這也是所有主機廠所遇到的難題。過去的一兩年時間裏，車企選擇將開城數量作爲智駕競爭的核心，經曆了系列有圖無圖、開城定義等不同層面的口水戰。但無圖純視覺技術讓開城競爭進入了尾聲，廣汽也跳過了這一階段直接進入“無限模式”。
“我們一直沒有提開城的概念，因爲我們從最開始定下的目標，就是只要有路、有導航地圖我就能開，我們的場景就是不設限的，有路就能開，哪怕是鄉村小路。”張坤雷總結道。
同時押注“多傳感融合”和“無圖純視覺”兩條路線
雖然關于智駕技術的爭論從沒有停過，但目前主流的智駕技術路線也只有兩種，一是大多數主機廠選擇的激光雷達、攝像頭等多傳感融合技術路線，另一種則是以特斯拉爲代表的無圖純視覺方案，摒棄傳統的激光雷達等傳感器，只依靠攝像頭來獲取路況信息。
此次廣汽將還沒有量産上車的無圖純視覺推到了前台，很顯然該路線會在廣汽智駕未來布局中扮演非常重要的角色，但廣汽也並沒有抛棄此前的多傳感融合技術路線。陳學文說，廣汽在智能駕駛技術領域同時布局了主流的“多傳感融合技術”和前瞻性的“無圖純視覺技術”兩大技術路線，而且廣汽兩條路線都將擺脫對高精度地圖的依賴。
按陳學文的說法，目前高精地圖的覆蓋率只占全國公路裏程的6%左右，也就是說基于高精地圖的智能駕駛在全國約94%的公路段無法使用，而廣汽兩條技術路線都做到“有導航就能開”。
廣汽無圖純視覺智駕系統的目標是“有路就能開”
對于廣汽押注雙技術路線的原因，張坤雷進一步解釋說，此前行業的解決方案都是帶高精地圖的多傳感融合路線。廣汽也是選擇了該方案，並且逐漸搭載量産，今年開始不再依賴高精地圖，這是感知技術不斷發展成熟的趨勢。
而隨著算法和模型升級，基于AI視覺大模型的感知能力和基于多視角攝像頭可滿足複雜場景下環境感知的需求，逐漸擺脫對多個複雜傳感器的依賴。所以，廣汽選擇雙路線的原因，也是基于技術發展趨勢和策略的多重考量。
据悉，搭载多传感融合技术的ADiGO PILOT智能驾驶系统将应用在昊铂车型上，下半年实现全国都覆盖。而广汽无图纯视觉智能驾驶解决方案正在进行大规模路测，计划在2026年量产搭载，实现高阶智能驾驶。
不過，針對智駕未來發展趨勢，張坤雷認爲，考慮到智能駕駛是AI能夠落地應用的非常典型、重要的一個場景，從更長遠的視角來看，伴隨著AI技術的持續發展，不管是從技術研發、産品成本，還是用戶體驗的角度，純視覺路線的優勢也會逐漸體現出來。
廣汽無圖純視覺智駕系統不斷學習更多交通場景
對于未來智駕的搶先布局
雖然純視覺的量産上車要到兩年後才能實現，但廣汽對于未來智駕的發展也已經有了不少前瞻性的布局。張坤雷向車雲網介紹了幾個方向和趨勢。比如考慮到目前廣汽的無圖純視覺模型架構還是多任務的AI模型，張坤雷和團隊正在研發局部的“端到端”模型，接下來要實現的則是全局的“端到端”模型。
广汽研究院X Lab自动驾驶实验室感知算法负责人张坤雷
从特斯拉的开发经验来看，端到端智能驾驶技术对于算力、算法和大数据的要求都非常高，如果没有足够的经济和技术实力，是很难实现的。特斯拉也是通过遍布全球的六百多万辆量产车，采集到足够丰富、足够多样的数据进行筛选，在云端使用数万张GPU以及自研的DOJO进行训练和验证，才最终实现了FSD V12端到端智能驾驶的。
針對其中最基礎的數據采集的問題，張坤雷表示目前純視覺方案的數據主要是通過廣汽的測試車來采集，盡管目前廣汽埃安和廣汽傳祺的智駕方案有很多數據，但考慮到路線不同，所得到的數據也未必適用純視覺方案，所以數據的部分還是非常有挑戰的。
從整個廣汽集團的層面，廣汽集團目前除了投資建設廣汽雲數據中心、廣汽智能網聯大數據平台等，也通過如祺出行推出了智能駕駛數據解決方案，積極地從多個維度打造數據閉環。
作爲整個行業的另一大趨勢中央計算平台和艙駕融合，廣汽同樣也有布局。雖然這不是一項非常容易感知的技術升級，但對于整車智能的持續進化和性能釋放都非常重要。
“艙駕融合之後對我們整個的技術方案可能要做很多的調整，現在智駕和座艙中所用的算法模型是不同的，比如說座艙DMS系統，也要用AI算法去做各種檢測識別。如果座艙和智駕融合在一塊，可能會在産品設計功能上就會有一些新的改變。”張坤雷充滿期待地說道。
可以預見的是，在接下來的一兩年時間裏，智能駕駛行業將進入快速叠代和質變時期。尤其是端到端的技術上車部署和更多前沿AI能力的提升，將推動智能駕駛體驗日趨成熟。
整個行業喧囂的智駕之爭背後，是一場戰略、技術、資金等綜合實力的較量。廣汽以及更多車企，是否能挑戰特斯拉等先入行者，或許也很快會有答案。
來源：车云网
