人類無人駕駛百年追夢，本是為了更加安全，用無人駕駛功能實(shí)現(xiàn)智能代駕，以減少道路交通傷亡率。今天，無人駕駛賽道被賦予了新的內(nèi)涵：無人駕駛技術(shù)的意義不僅在于全社會生產(chǎn)力的跨越，更能讓人們的消費(fèi)、娛樂及工作都能通過無人駕駛技術(shù)提升全方位體驗(yàn)，最終將引領(lǐng)人類實(shí)現(xiàn)真正的萬物互聯(lián)，構(gòu)建理想的智慧生活和智慧城市。

為了這個(gè)目標(biāo)，智行者重磅發(fā)布了國內(nèi)首款不依賴高精地圖的高速領(lǐng)航系統(tǒng)H-INP，正在用“重感知·輕地圖”的概念重新定義自動駕駛。

“重感知·輕地圖”，解決高精地圖依賴癥

智行者最新發(fā)布的高速領(lǐng)航系統(tǒng)H-INP的最大亮點(diǎn)是不依賴高精地圖，這種“重感知·輕地圖”技術(shù)路線也正是“擬人化駕駛”的具體體現(xiàn)。

不依賴高精地圖的本質(zhì)是，在沒有高精地圖存在的地方，系統(tǒng)構(gòu)建實(shí)時(shí)高精地圖供車輛完成自動駕駛動作。

H-INP在高速公路、城市快速路、匝道等場景可通過矢量地圖重建，校驗(yàn)高清地圖數(shù)據(jù)錯(cuò)誤/未及時(shí)更新等場景，進(jìn)一步提升駕駛安全性。而在類高速場景（國省道），借助路徑導(dǎo)航和矢量地圖重建，仍可支持跟車、自動換道等自動駕駛輔助功能，同時(shí)，在信號燈路口可提醒駕駛員注意信號燈狀態(tài)和行駛安全。

首先，進(jìn)出匝道是最復(fù)雜的場景，有合流和分流，并入主道更難，特別是有些匝道畫線混亂，干擾很大。隨著運(yùn)行次數(shù)的增加，系統(tǒng)會通過在線建圖和自學(xué)習(xí)，逐步構(gòu)建環(huán)境場景，提升自動駕駛的水平。

H-INP的在線建圖不依賴于離線預(yù)制地圖，在城市中最復(fù)雜的無保護(hù)、無車道線的十字路口，也可以如法炮制。具體做法有兩種，一是先根據(jù)圖像識別可通行路徑；二是根據(jù)前后左右的車輛行駛軌跡，特別是跟車對象，理解和記住十字路口通行軌跡。

另一個(gè)典型場景是，自動駕駛車輛只會沿著中間走。在人開車時(shí)，遇到并排的大貨車都會稍微偏左一點(diǎn)，但現(xiàn)在的自動駕駛車輛不會，只能沿著線中間走，用戶感覺非常危險(xiǎn)，特別是左邊卡車偏左壓線時(shí)。有了H-INP的高速各路上躲避卡車壓線的自動智能偏移功能，就能模擬人類的駕駛習(xí)慣，讓駕駛體驗(yàn)更好。

不依賴高精地圖實(shí)現(xiàn)高級別自動駕駛解決方案看似和一些公司的做法有點(diǎn)“背道而馳”，但實(shí)際上在有高精地圖時(shí)可以加以使用，沒有高精地圖時(shí)則通過時(shí)空聯(lián)合的多任務(wù)融合感知方案及在線高精矢量重建等關(guān)鍵技術(shù)，有效解決高精地圖更新頻率低、覆蓋范圍少、難以保證駕駛安全性的問題。這樣就可以讓車輛更加智能，越來越接近于擬人化駕駛。

智車科技采訪智行者CTO王肖時(shí)，他表示：“在后端決策規(guī)劃的能力沒有提升上來之前，自動駕駛永遠(yuǎn)是有問題的。自動駕駛一定要像人一樣開車，所以下一步是對駕駛員行為習(xí)慣的采集，讓車學(xué)會遇到情況時(shí)怎么開車?！?/p>

之所以提出“重感知·輕地圖”技術(shù)路線，智行者還想在單車智能方面進(jìn)行新的探索和嘗試。特種無人車就是智行者針對未知地域、復(fù)雜場景、越野道路開發(fā)的產(chǎn)品，可以說，有了這種完全像人一樣駕駛的技術(shù)，在園區(qū)投放無人車時(shí)就不需要像傳統(tǒng)方式那樣采集數(shù)據(jù)、制作和下發(fā)地圖等復(fù)雜步驟，將部署時(shí)間從幾天縮短到10分鐘，極大地提高了部署效率。

如何像人一樣，實(shí)現(xiàn)感知控制完美協(xié)作

事實(shí)上，現(xiàn)在的傳感器的感知能力已遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過了人類，人不可能看清200米處有什么東西，更無法知道車速和距離；也無從判斷前方的物體距離自己是50米還是30米，機(jī)器卻可以。人之所以可以保證安全，是因?yàn)槿税迅兄?jīng)驗(yàn)和控制融為了一體了，這才是問題的關(guān)鍵。

怎樣才能把感知和控制融為一體？答案是：必須讓自動駕駛成為一個(gè)完整的系統(tǒng)體系，而一家做感知，一家做決策，一家做控制，然后通過定義的邊界和接口由一家公司集成在一起是萬萬不行的。要像人一樣駕駛，就要用一個(gè)強(qiáng)有力的大腦把感知、決策和控制串起來，從頭到尾都是連貫的策略。

“實(shí)現(xiàn)擬人化”是智行者致力于全棧自研的目的，旨在給客戶提供一個(gè)從前端到后端完美融合的解決方案，而不是為感知設(shè)定一個(gè)參數(shù)、一個(gè)邊界，讓后續(xù)的決策去相信它。這個(gè)有機(jī)整體就是“無人駕駛大腦”。

事實(shí)上，近一年來頻發(fā)的智能駕駛汽車靜態(tài)物體識別失效長尾問題，也是一個(gè)典型的技術(shù)問題，為了防止誤識別，現(xiàn)在的所有輔助駕駛系統(tǒng)都約定目標(biāo)物為動態(tài)，靜態(tài)目標(biāo)物要由人來接管識別。雖然毫米波傳感器識別靜止的大目標(biāo)不在話下，但為了避免不停的剎車，都會用算法或策略去過濾。

解決這個(gè)問題之所以很難，除了現(xiàn)在的傳感器還不夠完美、多傳感器融合到底誰的置信度高等問題，最大痛點(diǎn)還在于自動駕駛系統(tǒng)沒有人的思維能力。

而此次發(fā)布的采用“無人駕駛大腦”的高速領(lǐng)航系統(tǒng)H-INP中也增加了很多擬人化駕駛措施，如駕駛員提醒、智能速度控制功能，有助于進(jìn)一步提升自動駕駛安全性。特別是智能速度控制駕駛是一種不剎車卻可以減速的功能，在業(yè)界獨(dú)樹一幟。

智行者是在用一種綜合手段來解決上述難題，比如識別到一些似是而非的目標(biāo)時(shí)，利用報(bào)警手段（如方向盤抖動、雙閃）提醒人工介入進(jìn)行判斷，或進(jìn)行減速處理等。就像人開車時(shí)一樣，突然看到一個(gè)黑影就會下意識減速，至少把腳放在剎車上，給自己爭取一點(diǎn)反應(yīng)時(shí)間。

“無人駕駛大腦”像“人腦”，可應(yīng)對不同場景需求

于智行者而言，他們始終堅(jiān)信，自動駕駛的工作邏輯應(yīng)該和人類司機(jī)考駕照一樣，不管開什么車只是一個(gè)適應(yīng)的問題。所以，自動駕駛首先需要有一個(gè)“無人駕駛大腦”，這個(gè)“大腦”要賦予無人駕駛以人腦的智慧，才能夠賦能多個(gè)場景。

智行者的智能巡航解決方案深刻踐行“無人駕駛大腦”要像“人腦”，H-INP便是誕生于智能巡航解決方案統(tǒng)一架構(gòu)之下。在不遠(yuǎn)的將來，智行者還將運(yùn)用智能巡航解決方案架構(gòu)發(fā)布城市巡航（C-INP）系列化產(chǎn)品，進(jìn)而滿足高速和城市兩種截然不同的應(yīng)用場景需求。

根據(jù)INP產(chǎn)品路線圖，2022年Q2、Q4和2023年Q2將從功能原型Gen 0.1到量產(chǎn)版本Gen 1.0，再到Gen 2.0持續(xù)迭代，為用戶提供極致體驗(yàn)和極致性價(jià)比的行車輔助系統(tǒng)。今天，智行者已邁入3.0時(shí)代，它將一如既往在安全性、低成本和具備量產(chǎn)優(yōu)勢方面做足功夫，繼續(xù)打造極致，全面開啟多場景的規(guī)模商業(yè)化落地。

未來，趨同中求異

自動駕駛行業(yè)依舊熱度不減，但國內(nèi)外自動駕駛軟件算法或硬件堆疊將越來越走向趨同。在大家趨同的情況下，發(fā)展更好的性能指標(biāo)便成為了關(guān)鍵。而如何做出更好的性能指標(biāo)？智行者CTO王肖坦然說道：“我們應(yīng)該是唯一一家既自己做控制器也做算法的公司，只有懂硬件才能做好軟件，懂軟件才能做好硬件，不能割裂開來，否則產(chǎn)品性能不一定是最優(yōu)的?！边@也是智行者與其他供應(yīng)商最大的區(qū)別和底氣。

審核編輯 ：李倩