2020,是高級輔助駕駛功能的普及之年,這一年內,幾乎所有發佈的新車都已具備了L2級的ADAS功能。而僅用了一年時間,國內外的車企又開始向L3甚至更高級別的自動駕駛技術發起衝擊,紛紛推出了新一代自動駕駛平臺,這一趨勢意味着消費者對於高級輔助駕駛功能的接受和需求度已達到了一個新的水平。


那麼,這些新平臺都有什麼特點?環境感知系統是如何構成的?計算核心又有多強的算力?今天我們就來爲大家整理一下,便於大家對業界整體有一定的認識,並方便大家對比。


注:本文僅收集了未上市車型中的部分熱門型號,部分內容爲猜測或傳聞,不保證內容的絕對真實性。


智己汽車


智己汽車發佈於前不久,該品牌由上汽集團主導,目前已確定將推出兩款車,其中轎車車型將於今年年底交付。


智己汽車在發佈會中強調了自己的智能化屬性,其中以自動駕駛技術爲重,每輛車均標配了高規格的智能駕駛硬件。


感知:



智己汽車的感知系統將採用以視覺感知爲主、雷達爲輔、併兼容激光雷達的融合感知,其中標配車型包括:


  • 15個高清攝像頭
  • 5個毫米波雷達
  • 12個超聲波雷達



值得一提的是,該車在車頂處有一處凸起,容易讓人以爲該車搭載了前向激光雷達,實際上這個位置目前內含的是三顆攝像頭。但智己方面也表示,該車兼容激光雷達,在後續有升級爲激光雷達的可能。


計算:



智己汽車以視覺感知爲主的標配車型採用了英偉達 DRIVE Xavier芯片作爲計算平臺,算力爲30~60TOPS(可能爲單芯片或雙芯片冗餘),而後續搭載激光雷達的車型,則將採用英偉達 DRIVE Orin芯片,算力500~1000TOPS(也就是雙芯片冗餘或四芯片冗餘)。


目前看來,智己汽車在自動駕駛硬件上的採用還是比較保守的,但已滿足L2級甚至國標L3級自動駕駛能力的需求,並且預留了升級可能,是一種比較務實的做法。


蔚來 ET7


NAD(NIO Autonomous Driving,蔚來自動駕駛)是蔚來的新一代自動駕駛平臺,它將首先搭載於2022年上市的新車ET7中。在硬件構成上,NAD主要由感知硬件“蔚來超感系統 AQUILA”和計算核心“蔚來超算平臺 ADAM”兩部分構成,具備實現L4級自動駕駛的可能。


感知:蔚來超感系統 AQUILA



蔚來超感系統AQUILA共具備33個傳感器,其中包括:


  • 11個高清攝像頭
  • 1個激光雷達
  • 5個毫米波雷達
  • 12個超聲波雷達
  • 增強主駕感知
  • 冗餘高精度定位單元
  • V2X車路協同感知


其中,每個高清攝像頭均具備800萬像素,與現在普遍採用的120萬像素攝像頭相比識別距離更遠,但數據量更大,對算力的需求也更高。


而激光雷達,則是近期大家討論最多的部分,NAD將搭載來自Innovution的1550nm波長固態激光雷達,這款雷達達到了等效300線,具備120°水平視角以及0.06°x0.06°的最高分辨率,最遠探測距離500米。



這顆激光雷達的安裝位置位於車輛前擋風頂部,微凸起於車頂,向前,主要用於前方的環境感知。


計算:蔚來超算平臺 ADAM



爲了應對感知系統激增的數據量,ADAM搭載了4顆英偉達 DRIVE Orin芯片,晶體管數量達到了680億,平臺算力1016 TOPS。



4顆芯片中,用於日常駕駛計算的只有2顆,爲主控芯片,可利用算力爲508 TOPS。第三顆芯片爲冗餘芯片,以防止任一主控芯片的失效。第四顆芯片則用於自動駕駛算法的訓練。


總的來看,蔚來NAD的硬件構成是十分超前的,無論是300線激光雷達的搭載,還是超過1000 TOPS的平臺算力,均無人出其右。相應的,這也會導致其研發難度和製造成本的增加,這或許也是該車2022年才上市的一個原因。


寶馬iX


在過去的幾年,寶馬頻頻展出其“下一代”純電動車iNEXT,如今,該車的量產版本終於推出並定名iX。



作爲寶馬醞釀了幾年的重磅車型,該車也搭載了自動駕駛系統,並在某種程度上可以看作是寶馬自動駕駛技術的一個縮影。


感知:


在感知方面,寶馬iX採用了激光雷達、視覺、毫米波等多傳感器融合方案,其中包括:


  • 6個感知攝像頭
  • 4個環視攝像頭
  • 1個激光雷達
  • 5個毫米波雷達
  • 12個超聲波雷達



據傳,寶馬iX將搭載的激光雷達爲Innoviz研發的InnovizOne車規級固態激光雷達,該雷達具備0.1°x0.1° 的角分辨率,最大視場角115°x25°,掃描幀率5~25FPS,並擁有250米的探測範圍。


計算:


計算方面,寶馬在此前的在技術交流會上展示了MID PAD、High PAD和Ultra PAD三個版本,均採用了分佈式設計。



一般認爲,寶馬iX作爲量產車,採用的是High PAD(hPAD)版本,其中包括:



1、兩顆Mobileye EyeQ5H芯片,主要用作視覺感知的處理,單芯片算力在24 TOPS。據傳其中一塊運行的是Mobileye的算法,而另一塊爲開放版,運行的寶馬自研算法,並互爲冗餘。


2、兩顆英特爾Denverton 8核處理器,與EQ5H一起負責信息融合運算,並進行決策和規劃。


雖然整套系統硬件規格不低,但按照寶馬的規劃,該系統僅支持L3級的自動駕駛,而L4/5級的自動駕駛則需要多達5個激光雷達、7個攝像頭以及3顆EQ5芯片。


值得一提的是,寶馬這套系統是由多方聯合打造的,如安波福(Aptiv),負責了L3系統的技術集成,可能還提供了一些傳感器(如環視技術)。而麥格納(MAGNA)則主要負責了硬件集成,例如Innoviz的InnovizOne固態激光雷達或將由麥格納生產。此外,大陸、英特爾等也在不同方面對該系統進行了支持。


可見,寶馬在自動駕駛系統的研發上保持了傳統車企的作風,也就是“抱團”合作,這與特斯拉、蔚來等堅持自研的新勢力車企體現出了非常鮮明的差異。


領克ZERO CONCEPT


領克ZERO CONCEPT是吉利旗下領克品牌的首款純電動汽車,基於SEA浩瀚架構打造,強調了其智能化屬性,其CO Pilot功能高度自動駕駛,但該車目前仍處於概念車階段。


感知:


領克ZERO CONCEPT選擇了與Mobileye深度合作,率先採用了Mobileye SuperVision方案。



該方案的特點在於,整車感知不依賴任何雷達,只基於11顆攝像頭,其中包括:前置雙目攝像頭,FOV分別是28°和120°;4個側前向感知攝像頭,FOV均爲100°;1個後向攝像頭,FOV 60°。


這套系統中,環境感知攝像頭共同構成了Structure from Motion(SfM,從運動圖像中恢復三維結構),也就是多目立體視覺。


通過多目立體視覺,系統通過對二維圖像的特徵檢測,獲取目標在不同位置的圖像,再通過算法對不同目標點的距離進行估算,從而實現環境的三維重構,這就是Mobileye曾經提出的“VIDAR”概念。



上圖即爲Mobileye的VIDAR輸出效果,可見僅憑視覺感知也可以實現足夠細緻的環境感知,滿足高級自動駕駛的需要。


計算:


由於SuperVision完全依賴於視覺感知,對算力有一定要求,於是該系統的計算平臺採用了兩顆Mobileye EyeQ5H芯片,平臺算力48 TOPS。雖然從數值上看該系統的性能並不突出,但考慮到Mobileye在視覺領域的技術積累,或許對於SuperVision的實現已經足夠。


從這一車型來看,領克基本上放棄了自動駕駛技術的自研,而是選擇了由供應商提供整體方案,這一決策無疑將減輕企業的研發投入,並可以在一定程度上降低車輛的硬件成本,焉知非福。


理想 X01


X01爲理想計劃於2022或2023年推出的大型SUV量產車,目標價格區間爲40萬元,將搭載理想新一代自動駕駛平臺。



目前關於此平臺的確切消息不多,按照2020年理想汽車的自動駕駛規劃,該車將支持L4級別自動駕駛能力的硬件,預計2024年將會開始通過OTA的方式讓旗下車型具備L4級別自動駕駛能力。


據傳,該車的環境感知系統將主要由8個攝像頭、5個毫米波雷達構成,並支持高精地圖。同時,坊間也有傳聞理想正在測試激光雷達,故不排除X01將搭載激光雷達的可能。



計算方面,X01將搭載英偉達DRIVE Orin芯片的可能性很大,但採用數量、平臺構成仍未透露。有報道指出,目前理想的開發方向是以 Orin爲基礎的開發平臺,並預留了擴展口。


值得一提的是,理想汽車在自動駕駛技術研發上的佈局具有十足深度,目前已經完成了Li OS的實時操作系統研發,該系統可以讓自動駕駛系統在硬件上高效的運行,並實現不斷迭代。同時,理想汽車也已經獲得乙級地圖測繪資質,能夠使該公司在L4級自動駕駛所必須的高精地圖領域掌握主動權。

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