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賈浩楠 發(fā)自 副駕寺
L4陣營的“反擊戰(zhàn)”來的迅速，技術下放的姿態(tài)殺進乘用車智能駕駛市場，而且一出手就是量產交付在即：
小馬智行官宣乘用車智能駕駛產品業(yè)務線，已經獲得車企定點。
一個新的事業(yè)部POV，小馬智行業(yè)務進化到Robotaxi、商用車、量產乘用車“三足鼎立”。
2個新“生產資料”，域控制器和開發(fā)工具鏈。
還有3個不同定位車型的對應方案，但都能實現NOA和自動泊車功能融合。
小馬智行乘用車智能駕駛方案，入門就是“高速領航輔助”，而且承諾低成本高體驗。最強方案給出了城區(qū)領航輔助駕駛，無限逼近Robotaxi能力和體驗。
這是目前很多新勢力、自動駕駛公司還在努力實現的目標。自動駕駛卷王出手，直接把階段的終點，拉高到入門基本條件。
不過算法核心，小馬說依然是AI老司機一以貫之，屬于水到渠成的技術下放。
L4玩家入局乘用車，常被解讀為行業(yè)寒冬下的轉軌自救。但在小馬智行這里，看起來順理成章，甚至表現出了要“逐鹿中原”的姿態(tài)。
最強技術玩家，現在也是商業(yè)化最猛玩家。
拿出了什么樣的方案
小馬識途——細分為3套方案，由功能的簡單到復雜分別稱為PonyClassic，PonyPro以及PonyUltra。每套方案所用的傳感器、底層算力也有所不同。
PonyClassic作為入門級方案，配備6個攝像頭和1個毫米波雷達。實際已經具備目前較為領先的高速NOA功能，實現車輛在高速路段的領航輔助功能，以及任何路段行駛過程中的主動安全功能。
PonyClassic算力平臺可選50-100TOPS之間，小馬自研的域控制器可以搭載地平線或英偉達的產品。同時，PonyClassic的傳感器方案也能實現記憶泊車功能。
PonyPro方案，11攝像頭5毫米波雷達外加一個激光雷達。算力約200TOPS，支持單顆英偉達OrinX、兩顆地平線征程5或類似算力芯片平臺。
功能上第一個亮點，就是實現城市NOA，即在復雜的城市路段下自主識別車道、紅綠燈、障礙物等等，并且能根據導航信息自主規(guī)劃行進路線——從P檔到P檔的智能駕駛，完全解放人類司機的負擔。
此外，PonyPro還支持自主代客泊車，從字面上理解，應該是用戶可以把車開到停車場門口然后下車，有車輛自行尋找車位停泊。
這樣的功能組合放在今年今年智能汽車量產進度上來看，已經是第一梯隊中的領先。
但小馬智行還有更加領先的方案——PonyUltra，在PonyPro基礎上增加兩個側向補盲激光雷達（選裝），算力500TOPS。方案和小馬智行Robotaxi基本一致。
功能上，按照小馬官方的描述“可實現媲美小馬智行的L4 Robotaxi體驗”。
其實可以直接理解為小馬智行最強自動駕駛技術的量產版本。因為法規(guī)對L4定義和準入還不明確，所以仍然以智能駕駛命名。
三種不同方案，基本滿足了國內乘用車市場主流的各個價位車型，根據主機廠的需求靈活定制。
從展現出的方案來看，小馬智行乘用車智能駕駛方案的第一個特點，是傳感器配置較為簡潔。最高階的PonyUltra，也不過19個，入門版只有7個。
與現在30多個傳感器起跳的智能汽車相比，小馬智行用更簡單的方案，反而實現了同級更加高階的功能。
而這樣的NOA的能力，對小馬智行其實并不是高難度挑戰(zhàn)。
高速場景可以參考已經落地商用運營的小馬自動駕駛重卡，城區(qū)場景可以看日常運營的RoboTaxi能力……所以雖然是新引擎新落地，但能力都已經得到過檢驗。
背后，是小馬智行在自動駕駛算法領域積累的技術突破。
比如小馬智行自研BEV（Bird’s Eye View）感知算法，本質上以視覺感知為基礎的大模型，將圖像數據中的物體信息從2維還原重建成3維的過程?？梢宰R別各類型障礙物、車道線及可通行區(qū)域等信息，最大限度降低算力需求。
這也是目前自動駕駛主流的“重感知算法”。在高速場景中，小馬智行可極致地利用傳感器，用魚眼相機參與行車BEV感知模型，減少對傳感器數量的依賴—— 使用低至6個攝像頭（4個魚眼相機及前后向各1個長距相機）與1個前向毫米波雷達在無高精地圖的情況下，僅用導航地圖也可實現高速與城市NOA功能。
在自動駕駛算法的預測層面，小馬智行開發(fā)了博弈交互式規(guī)劃算法，最初同樣是L4 Robotaxi上率先使用的技術。系統的決策過程，充分考慮自車與社會車輛的博弈，是高速NOA在傳感器數量大幅精簡的情況下，可實現在繁忙的城市高架路與匝道上靈活穿梭。
而且3套方案，無論有無高精地圖，無論在城區(qū)、高速行車還是泊車，不同功能中職責相同部分均使用同一套博弈交互式規(guī)劃算法，體驗一致。比如ACC功能中用到的縱向規(guī)控、社會車輛切入預測算法與LCC、NOA相同，均可順滑處理加塞車輛。
不同方案的能力邊界上限不同，但在各自的適用場景中都能做到平穩(wěn)順滑，不會因為成本不同而體驗打折。
這也是小馬智行進軍乘用車的殺手锏之一：L4降維、算法通用，由此實現低成本，高體驗。
小馬用什么樣的姿勢做乘用車？
“小馬識途”是乘用車智能駕駛方案的名稱，主導這項業(yè)務的，是小馬智行新成立的事業(yè)部——POV（Personally Owned Vehicles）。
和小馬智行Robotaxi、智能卡車并立，成為第三個業(yè)務支柱，以及商業(yè)化落地方向。
具體方案上，小馬給出了輕地圖重感知的方案，前面已經介紹過。
而要與主機廠達成合作量產，尤其是投放在大眾汽車消費市場，成本和功能的平衡、平臺開放性是主機廠最看重的兩個要素。
小馬智行也拿出了針對性的方案。成本方面除了使用更簡單的傳感器方案，還提供智能駕駛硬件模塊——自研的域控制器“方載”，目前已開始量產交付，定點客戶包括車企。
除了英偉達OrinX，小馬智行正在適配其他芯片及域控平臺，與多家產業(yè)鏈企業(yè)深入合作。
此外，小馬智行推出了數據閉環(huán)工具鏈產品“蒼穹”，作用是幫助主機廠客戶充分挖掘數據價值，快速提升智駕系統能力。
蒼穹數據閉環(huán)工具鏈由兩大核心模塊組成，分別是車云協同大數據平臺與云端大規(guī)模仿真平臺，配合靈活接入的數據標注工具與模型訓練工具，實現對兩類客戶核心需求的全覆蓋——研發(fā)測試階段的全量數據閉環(huán)以及量產階段基于影子模式的數據閉環(huán)。
車云協同大數據平臺能夠高效地解決當前智駕系統研發(fā)普遍面臨的數據爆炸問題。提供數據分析套件，實現一站式的數據利用功能，在有限成本下高效地完成數據采集、存儲和挖掘。
云端大規(guī)模仿真平臺是智駕系統快速迭代的引擎（仿真測試平臺），支持快捷精準的多維度指標評測，覆蓋安全性、合規(guī)性、舒適度及通行效率等多方面。
小馬智行靈活訂制，不但給主機廠想要的方案功能，還幫助它們更好的掌握智能汽車迭代能力。
目前想，小馬智行的乘用車智能駕駛已經拿下車企定點，而在研發(fā)端已經做好了量產交付的準備。
如何解讀
今年L4玩家回頭做起乘用車量產項目的不少。
很多是L4落地進展不及預期，企業(yè)又急需營收來源的緩兵之計。
但對于小馬來說，是技術與市場雙雙成熟的水到渠成之舉。
首先，Robotaxi業(yè)務小馬領跑業(yè)內，落地進展和規(guī)模已經成為行業(yè)的前沿標志和參考。而智能卡車業(yè)務，也和三一重工達成合作解決制造問題，和中外運合作找到落地場景，搭建起了完整商業(yè)閉環(huán)，是一條賺錢在即的業(yè)務。
進軍乘用車，其實是2020年就開始準備的戰(zhàn)略。小馬官方的說法，是主機廠、普通用戶對智能駕駛概念的接受程度、功能的信任程度從今年開始已經走向成熟，具備了規(guī)模量產的條件。
乘用車業(yè)務籌備的兩年間，小馬智行主要思考了自動駕駛技術駕駛在乘用車上的價值體現。
首先對于主機廠，訴求是在成本、安全。客戶則要求功能的可靠性和體驗的平順性，以此建立對系統的信任。
這就要求供應商的方案在成本——功能——安全上找到平衡。解題的鑰匙是技術，恰好是小馬智行一直以來的優(yōu)勢。
L4核心感知、決策算法下放乘用車，能夠在不堆料、不靠高精地圖的前提下實現高階功能，同時小馬智行的數據閉環(huán)體系也能通過乘用車業(yè)務的規(guī)?；瑢崿F迭代效率的飛躍。
這就是為何小馬智行主動參與乘用車智能駕駛這個高度內卷市場的核心原因。
小馬下場，還有哪些不可忽視的影響？
對于整個行業(yè)層面，小馬智行的到來，實際上是瞬間拉高了乘用車智能駕駛的門檻，整個行業(yè)的競爭提速，L2行業(yè)的洗牌，已經在醞釀。
其次，小馬通過乘用車業(yè)務的快速落地，明確了L4轉化規(guī)模落地的前提：高效數據體系、通用核心算法，以及過硬的工程化能力。
最后，小馬一直以自動駕駛技術著稱。現在接連落地，完成了Robotaxi、卡車、乘用車業(yè)務拼圖，在國內和百度唯二，已經站到了自動駕駛商業(yè)化最強玩家的陣營。
和小馬智行自己的努力密不可分，也是自動駕駛技術發(fā)展客觀決定。
作為一項探索中的通用平臺型技術，真正能夠實現技術引領的玩家，才能擁有更大的商業(yè)化落地可能性，技術足夠好，商業(yè)化天花板才足夠高。
在技術領域，特別是自動駕駛這樣的技術領域，技術是1，商業(yè)化是0，技術足夠強，1后面的0才能不斷加加加。
