讲述 | 沈劭劼
编辑 | HiEV
智驾的极致解法
在智能驾驶行业，大疆车载一直是低调、另类的选手，不拼传感器、不堆料，瞄准的更多是低成本和高效。
成本到底可以多低？
本届中国电动汽车百人会论坛上，大疆车载负责人沈劭劼给出一个比例：一套L2+智能驾驶系统的成本下限和上限分别是整车的3%和5%。按照十几万元和30万元车型计算，合理成本区间是5000到15000元。
沈劭劼介绍了大疆车载包括极致压榨软硬件的降成本思路。
主要包括：
多场景硬件复用；
极限压榨硬件潜力，以及任何一点闲置的算力；
弱依赖、少假设，尽量减少对传感器的依赖；
与产业伙伴深度合作。
在大会上，沈劭劼还发布了一套低算力的智能驾驶解决方案。
基于32TOPS算力，采用大疆自研惯导双目+7V/9V的纯视觉配置，通过强视觉在线实时感知、无高精地图、无激光雷达，实现城区记忆行车；基于80TOPS，可以实现城区领航驾驶。
以下是沈劭劼演讲的内容，HiEV作了不改变原意的编辑：
在大疆，我们一直遵循几点理念进行产品设计。
简洁。在系统设计过程中，我们本能地拒绝传感器的堆叠，拒绝「面多加水、水多加面」这种不解决根本问题，同时不断增加系统复杂度的方法。
高效。我们强调对现有软硬件资源的极限压榨，从而让系统性能在给定条件下达到最高。
可拓展。其实无论是天上飞的、地上跑的，都需要面对不同的消费者和不同的产品定义，这些方方面面的不同，倒逼我们修炼产品内功，确保整个平台是可拓展、可交付的。
最后，前面这些东西全部结合起来，可以理解为叫做优美。
比较浅的理解，可以是智能驾驶系统对汽车工业设计的影响，我们的系统使用过程中，能给用户舒服的人机交互。
更深层一点的理解，也是我们对科技之美的理解。一个系统，无论是工程师还是用户，我们看到之后就应该有一种感觉，认为这个东西就应该是这么解决的，不多不少。
L2+智驾系统成本：
上限5%，下限3%
智能驾驶系统的下限，其实就是用户真的要愿意去用它，无论产品用做得怎么样，有多便宜，如果大家不愿意去使用，无法建立信任感，那技术是没用的。
上限，说穿了就是可接受成本。
我们尝试去思考L2+智能驾驶系统的总成本对整车售价的占比。
L2 +指的是，比较高阶的功能，像领航高速、记忆泊车，也包括相对比较基础的行车辅助、泊车辅助功能，以及主动安全相关的功能。
L2+系统的总成本，包括软件硬件成本，比如传感器、芯片、软件、地图（如有）等。换而言之，其实就是主机厂合作伙伴为了实现这套功能，采购系统最后需要付出的总成本。
以我们非常粗浅的观察：下限和上限， 分别是3%和5%。
先说说上限为什么是5%，而不是更高？
其实我们目前比较深刻地认识到，科技水平并不足以达到 L3 或者更高阶的水平。L2 +智能驾驶系统带来的，是一定程度缓解人的驾驶疲劳。那对于消费者来说，为了「缓解疲劳」到底愿意付出多少？
这其实就是上限。
下限为什么是3%，而不是更低？
回归到使用意愿的维度，太便宜了，会对整个系统的软硬件架构过分限制，功能就很难使用。所以，我们会遵循3%和5%这么一个比例进行整体的设计。
中国乘用车市场的售价分布，其实非常简单，基本上价格集中在30万以下的区间。最后得到两个数字，一个是下限，一个是上限。
算下来，L2+智能驾驶系统的成本区间大概是5000到15000元。
下限其实还比较好看。
因为我们可以把行泊一体的系统搭配，包括各种高分辨率的视觉传感器装上去，也能够保证软件层面有足够高的利润。
如果预算比较足，也可以把激光雷达、雷达等传感器计算上去，基本上我们会遵循这些原则进行整个系统的设计。
大疆车载的技术策略：
复用、极限压榨和弱依赖
在一系列的约束条件下，怎么做？
首先，多场景硬件复用。
我们本能地拒绝任何一个传感器在某种场景下不被使用的情况。换句话说，例如泊车使用的环视传感器，我们想办法让它在其它所有的场景下，都能够被用得起来，节省成本。
极限压榨硬件潜力。
哪怕一丁点算力，行泊一体的过程中，各种空闲的算力，我们想办法把它用上。
弱依赖、少假设。
这更多是工程理念。我们会思考，如果卫星定位失效怎么办？地图鲜度不能保证怎么办？甚至更多一点，路上遇到无法识别的这些物体，怎么办？如果路不平怎么办？
这些假设，让我们思考一个基于视觉的立体视觉解决方案。
在保证低成本的同时，尽可能地去减少整个系统对环境的依赖。因为每一个依赖，其实隐含的是系统的鲁棒性降低。
最后，产业深度合作，更多向内求解。
我们去适配不同的软件、芯片平台，适配不同传感器配置，跟我们的合作伙伴一起，去思考如何让系统更经济地落地。
「双目+7V」，
实现城区记忆行车功能
再往下一代，就是基于惯导双目系统，以及一套7V传感器配置方案。
除了目前大家所认知的高阶智能驾驶的功能之外，我们引入了（含城区）记忆行车的功能。
对于更高阶的城区功能，在外加两个相机之后，就可以进行还不错的支持。
记忆行车功能，说穿了就是我们在思考，如果对于大多数汽车使用者来说，平时（高频）使用场景就是上下班，那能不能做到在上下班的过程中，将用户开过一次或者多次的路径记下来
接下来，利用一个非常有限的传感器和算力组合复现这个路径。
当然这个复现的过程是比较聪明的，从而起到一个完全单机的功能，来达到在相对复杂的环境里面比较可用的状态。
基于7V 视觉方案达到记忆行车的功能，会在今年的下一款量产车上进行发布。
其实双目看起来挺丑的，有时候觉得这么大的一个遮光罩一点都不美。接下来，能不能把遮光罩去掉？答案是可以的，即使有玻璃反光，通过技术方案也能够做得到。
第二步，双目中间的那根棍子其实也非常的麻烦，能不能把它剪掉？这也是我们目前技术上其实能够达得到的。希望能够给行业带来可使用的低成本传感器方案。
最后来看3%和5%。
实话实说，作为供应商我对这个数字一点都不高兴，这么低。
到底什么样的原因？其实回过来看智能驾驶，大家到底想用些什么东西？
在 L2+的阶段，智能驾驶就是缓解驾驶疲劳的工具。
到了L3、 L4 阶段，智能驾驶实现的是一个购买时间的过程，智能驾驶并不能让车开得更快，但是它能够释放人在车上的时间。
时间和疲劳是完全不同的两个价格概念，有了时间之后才能够释放时间，以及带来后续各种各样的增值相关的活动。
对于大疆车载来说，我们非常坚定地在解放时间，希望能够给行业带来一点点贡献。
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