電子發(fā)燒友網(wǎng)報(bào)道（文/莫婷婷）特斯拉是業(yè)內(nèi)最先推出輔助駕駛系統(tǒng) Autopilot的汽車廠商。2014年，特斯拉帶來(lái)了Autopilot，發(fā)布Hardware1.0（WH1.0），發(fā)展至今八年，WH1.0迭代至WH3.0，最終走向FSD。在硬件上，WH1.0基于Mobileye的EyeQ3 計(jì)算平臺(tái)，傳感器包括1個(gè)前置攝像頭、1個(gè)前置毫米波雷達(dá)（探測(cè)距離 160米）、12 個(gè)超聲波傳感器（探測(cè)距離5米），到現(xiàn)在，新一代特斯拉攝像頭也升級(jí)到了8個(gè)，并且能實(shí)現(xiàn)360°環(huán)繞監(jiān)測(cè)周邊環(huán)境，毫米波雷達(dá)和超聲波雷達(dá)的探測(cè)距離也隨之增加。

此外，從造車新勢(shì)力的汽車迭代情況來(lái)看，包括蔚來(lái)汽車的ES8到ES7，小鵬汽車的G3到G9，從第一代產(chǎn)品到現(xiàn)在，每一次迭代幾乎都會(huì)升級(jí)智能駕駛系統(tǒng)。隨著汽車智能化的發(fā)展，可以很明顯看到自動(dòng)駕駛的發(fā)展趨勢(shì)：汽車上的傳感器數(shù)量不斷增加，配置了環(huán)視相機(jī)和雷達(dá)，多種傳感器在智能汽車的自動(dòng)駕駛功能上形成優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)。

但是，是不是傳感器越多，智能汽車的智能化程度就越高呢？答案是否定的，在一定程度上，兩者并不是正比關(guān)系。

如何讓智能汽車更智能，更重要的還是算法與軟件的結(jié)合，讓算法充分挖掘硬件潛力，更好地融合攝像頭、激光雷達(dá)等多源數(shù)據(jù)，從而取得更好的識(shí)別效果。

目前，相機(jī) 3D感知算法可分為Image-view和BEV兩種。其中，BEV環(huán)視感知方案被認(rèn)為是開(kāi)啟智能駕駛感知新時(shí)代的一種方案。當(dāng)下，國(guó)內(nèi)外研究機(jī)構(gòu)、特斯拉、造車新勢(shì)力等車企以及地平線等芯片企業(yè)都在推動(dòng)BEV方案的落地。



清華大學(xué)電子工程系副教授、曾任商湯科技高管代季峰曾在公開(kāi)演講時(shí)提到，Image-view方案融合不同網(wǎng)絡(luò)輸出結(jié)果，需要人力基于大量的規(guī)則和先驗(yàn)，本質(zhì)上是一個(gè)software 1.0方案，并不是靠數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)，而是靠人設(shè)計(jì)。而BEV環(huán)視感知方案屬于software2.0，它是由網(wǎng)絡(luò)和數(shù)據(jù)來(lái)驅(qū)動(dòng)的，也就是能通過(guò)數(shù)據(jù)自動(dòng)學(xué)習(xí)，此外算法的上限也相對(duì)較高，也就更加適合現(xiàn)階段的自動(dòng)駕駛架構(gòu)。

需要注意的是，自動(dòng)駕駛架構(gòu)在不斷演化下提出算法新需求，而BEV環(huán)視感知算法作為新一代的自動(dòng)駕駛感知算法也對(duì)自動(dòng)駕駛芯片提出了新的要求。在現(xiàn)階段，部分芯片還不能夠很好地處理BEV環(huán)視感知算法。不過(guò)，代季峰認(rèn)為這是芯片公司的機(jī)會(huì)，在技術(shù)成熟的過(guò)程中，自動(dòng)駕駛芯片公司在面對(duì)挑戰(zhàn)的同時(shí)也迎來(lái)了機(jī)遇，芯片公司可以設(shè)計(jì)下一代芯片滿足最新的算法需求。“自動(dòng)駕駛芯片可以認(rèn)為是領(lǐng)域通用的計(jì)算芯片，這也意味著，對(duì)于這一類芯片需要技術(shù)人員認(rèn)真分析未來(lái)算法趨勢(shì)，為芯片流片做好設(shè)計(jì)。”

可以肯定的是，BEV環(huán)視感知算法能夠更好地融合多傳感器的特征，可以提高物體感知的準(zhǔn)確率，在一定程度上可以提升自動(dòng)駕駛技術(shù)。在芯片端，未來(lái)也將與新一代算法相互促進(jìn)、迭代。