文|营哥


12月30日,临近年末,长城用一场智能驾驶战略升级发布会为自己的2020画上了一个还算完美的句号,也为一整年,交上了一份令人满意的答卷。


在大会上,长城发布了"331战略",字面意思理解:用时3年实现,用户规模第一、用户体验第一、场景覆盖第一的3个第一。这已经足以看出长城在智能驾驶上的野心。

除此之外,发布会上的内容还有很多,而有关自动驾驶的,我们用三个部分的内容将这场发布会的关键点表达出来:丰富的感知冗余、自研能力以及长城在自动驾驶上的技术积累。


01

丰富的感知冗余


关于系统冗余,其实翻看《智车营》以前的文章,能发现几乎很少提及这个词语,不是不愿意,而是目前市面上能做到多个系统冗余的,寥寥无几,所以即使我们想聊,也是无从下口。

笔者唯一有印象的,其实是一个大家可能不太熟悉的一个品牌——华人运通,其号称是将整个L3级系统都做了冗余,不过这里我们就不展开讲了。


说回系统冗余,朔本清源,这套系统最早应用于飞机系统上,它的主要目的是为飞机的电子系统、操控系统做备份,以此避免一套系统失灵而导致飞机完全无法运行。

将这种安全理念应用到自动驾驶系统上自然是相当有必要,因为在工业化时代,没有任何一家企业能够保证系统软硬件能够100%的正常工作。


长城的这套冗余系统分为六大部分,分别为感知冗余、控制器冗余、制动冗余、架构冗余、电源冗余和转向冗余,我们着重要讲的,是第一个「感知冗余」。


众所周知,自动驾驶的实现其实可以分为三大部分,感知、规划、决策,其中感知阶段作为自动驾驶读懂外部环境最关键的一环,承担起了自动驾驶的第一步。

目前行业有关感知层面的探讨主要集中在2个技术方向:纯视觉以及激光雷达,而长城的这套L3级自动驾驶系统,属于后者。


整套系统包含8个毫米波雷达、8个摄像头、3个固态激光雷达、12个超声波雷达、高精地图及车与外部信息交互。


这里额外提及一句固态激光雷达,咖啡智驾采用的全固态激光雷达1秒内可以向探测区域发射高达256000个点,分辨率达到了惊人的0.05°*0.07°, 可实现0.05度角分辨率,识别130米范围内安全隐患,比目前市场上普通无人车所采用的机械式激光雷达性能提高了5倍。

依托丰富的传感器配置,长城的这套系统能实现类似于特斯拉NOA、蔚来NOP的领航辅助功能,长城将它称为NOH。


不仅如此,这套系统还能实现避障变道、多车变道、城市自主变道等功能,更在大车同行、锥筒避让等难点场景取得突破。

从传感器以及所能实现的功能来看,长城的这套咖啡智驾系统无疑是处于行业内主流水平之上。


02

自研能力


核心软硬件的自研能力,可以看做是在下一个十年竞争中,企业的核心护城河,目前具备全栈自研能力的,真要较真起来,有且只有特斯拉一家。

小鹏汽车所谓的全栈自研,并不包括自动驾驶的关键一环:自动驾驶芯片。


长城也是如此,不过除了OS和芯片,长城咖啡智驾的这套系统包括:自动驾驶软件系统,自动驾驶控制器和中间件系统都是自研,这也就意味着长城有了更高的软件自由度。

而强大的自研能力,得益于长城早早的布局,用长城汽车智能驾驶负责人张凯的话来说就是:长城是国内最早进行AP软件研发的车企,早在2018年就开始了相关的研发。


在自动驾驶软件方面,长城汽车完成了ACC、AEB等传统ADAS领域的功能开发;在高级别的自动驾驶驾驶领域,长城还完成了自动驾驶感知、融合、预测、规划决策软件的工程化的部署,目前已经进行了上千万公里的道路测试。


当前自动驾驶行业还有一个特点,即:数据驱动,传统厂商难以追上特斯拉的一个关键点就是每时每刻都有大量的特斯拉汽车行驶在路上为特斯拉提供海量且真实的数据,这些数据源源不断的驱动特斯拉的算法不断精益求精。

而得益于巨大的销量,长城也能通过对海量数据的挖掘,快速找到对应的场景,并快速优化算法的性能参数,使自动驾驶功能的表现更符合用户的使用习惯。


03

技术积累


"量变产生质变",这个道理放到哪儿都适用,尤其在自动驾驶这个需要积淀的行业。


自2009年,长城就开始智能驾驶技术的研究,并于2015年首次对外展示了L3级智能驾驶技术。

图片非2015年展示的L3级自动驾驶技术

在2019年10月数博会上,长城汽车展示了L4级别城市智能驾驶、5G远程无人驾驶、全自动代客泊车等智能驾驶"黑科技"。


2020年10月4日,搭载毫末智行L4级智能驾驶系统的长城哈弗H9与中国越野赛一线顶级车手鹿丙龙内蒙古阿拉善盟进行沙漠"人车大战"。

此外,在人才方面,长城目前具备全栈自研的人才,其智能研发团队预计2021年将扩展至2000人。


写在最后:


智驾无疑成为了当前行业的一个风口,L3等级的自动驾驶,又成为了当前自动驾驶行业的兵家必争之地,从我们的传统印象来看,以特斯拉为首的新势力无疑是走在了智驾的前列,而长城此次亮剑,无疑是让我们看到了传统车企在智能化方面的沉淀与努力。

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