今天小编分享的汽车经验：大疆车载的獠牙，终究亮出来了，欢迎阅读。
2024 年大概率是智能驾驶行业掀桌子的一年。掀桌子首先从车企和智驾企业的嘴炮开始。
在几天前的中国电动汽车百人会论坛上，何小鹏官宣小鹏将会成为首个实现智驾大模型上车的企业，并在一个月内推出具备高阶智驾能力的 A 级车。
之后发言的余承东立马 " 致敬 " 友商：" 智能驾驶方面国内市场做的最好的是小鹏，我们来了以后改写行业，座舱、智能驾驶公认我们的体验是最好的。"
百度 IDG 智能驾驶事业群组总裁王云鹏随即左右开弓，" 华为的智驾非常领先，我们经过评测后只比它领先一点点 "，" 王传福曾说无人驾驶是忽悠是扯淡，那是因为他还没坐过真正的无人驾驶 "。
曾经在百度工作过的元戎启行 CEO 周光隔天火力全开，" 过去我们是 L4 公司，在 2020 年决定不搞 L4 了，这个就是骗人的，没有任何商业模式 "。
大佬们唇枪舌剑之时，在智驾行业低调了 5 年的大疆车载，继续以另一种方式默默地掀桌。
3 月 17 日，百人会论坛上，大疆车载负责人沈劭劼发布城市高阶智驾方案 " 成行平台更新版 "、" 成行平台高配版 "，其中前者为 "7V+100T" 搭配，使用 7 枚摄像头 +1 枚算力 100TOPS 的高通 8650 智驾芯片，系统硬體成本仅 7000 元。
去年，大疆车载推出了 " 成行平台基础版 "，搭载 7 枚摄像头与 32T 算力的 TDA4-VH 芯片，首发于宝骏云朵。这一硬體成本仅 5000 元的方案不仅能实现 L2 辅助驾驶，还支持城区记忆领航（即通勤模式），大量收获车企定点。
据沈劭劼透露，除了已经亮相的宝骏云朵、悦也 Plus、奇瑞 iCAR 03，今年还会有 20 余款新车型搭载大疆车载的智驾方案。其中大部分采用 7V+32T 配置，预计售价区间在 10-20 万之间。
但 TDA4-VH 的 32T 算力难以支持基于 Transformer 的感知、预测决策算法，城区记忆领航主要通过记忆车主驾驶行为、行驶轨迹实现，在最终体验上和人类驾驶员有不小差距，因此大疆车载基于高通 8650 开发了更新版方案。
算力更高的高通 8650 让大疆车载得以在算法中配置基于 Transformer 的道路拓扑感知模型、预测 & 决策联合模型、基于双目 + 全向鱼眼摄像头的 4D 场景流（类似于 OCC 占用网络），在不依赖高精地图的条件下有更强的感知、避障、博弈、规划能力——换句话说，让大疆车载城区 NoA 向人类司机的表现更近一步。
目前在终端市场，城区 NoA 仅在 20 万以上的智能电动车型上配置，且消费者普遍要为城区 NoA 付出 2 万元或更高的价格。大疆车载成行平台更新版的目标是把城区 NoA 的车价门槛从 20 万打到 15 万，推动城市高阶智驾成为主流价格带车型的标配。
在此之上，大疆车载亦有采用 10 枚摄像头 +1 枚高通 8650 的成行平台高配版，拥有更强的感知能力和更好的舒适性体验，主要面向 20 万以上车型。由于仅增加三枚摄像头，其他元器件皆复用更新版方案，行业人士估计其硬體成本不超过 8000 元。
在成行平台基础版、更新版、高配版的配置下，大疆车载三个层级的高阶智驾方案今年将悉数量产，覆盖 8-20 万 +、不分动力形式的车型市场——来自终端的数据是，25 万以内的车型占据了国内车市 7 成份额。
在这个过程中，大疆车载放掉了不少彰显技术先进性的机会，比如追逐 " 端到端 "。而在沈劭劼看来，大疆车载的保守是注定的，" 我们的基因并不是大模型的基因，我们更擅长于把有限资源用好，保证对先进算法工程相关问题看清楚，从而在根本上规避落地过程中可能出现的各种各样的风险。"
不过，凭借性价比拿下主流市场订单并不是大疆车载的全部计划。
在上述三个方案之外，大疆正在开发惯导三目集成激光雷达的 " 激目 " 感知系统，这一系统在硬體层面融合了大疆车载的立体双目摄像头与自研激光雷达，能够克服双目点云质量随距离衰减的问题，智驾系统对交通参与者的行为预测更准确，智驾安全性与体验更好。
大疆车载将激光雷达与摄像头融为一体
" 激目 " 预计在 2025-2026 年量产，为届时可能开放的 L3 自动驾驶做好准备。值得一提的是，" 激目 " 仍然具备性价比特征，大疆预计其整体成本不会超过目前一枚激光雷达的成本（行情约 3000 元）。
对于大疆车载如何既打造高性价比产品，又不至于在性价比中失去梦想，沈劭劼是这么说的：
" 对能用很受限的资源去做成非常厉害事情的工程师，我们是非常推崇的，从绩效考核、晋升、组织文化等方面给他们足够多的支持。但同时，也鼓励他们去做更前沿的研究，从而让各种有才华的同学们也觉得自己有发挥能力。"
" 工程能力和数理基础、高精尖算法两头一起碰撞，碰出来了一个比较独特的文化。在这个文化里面，这些工程师就会觉得做高性价比是一个符合公司使命，也是符合他自己的使命愿景的东西。"
大疆车载负责人沈劭劼
以下为远川汽车评论与其他专业媒体对大疆车载负责人沈劭劼的部分采访，为方便阅读略有编辑：
问：成型平台更新版会是高通智驾芯片的首次正式量产上车，有什么开发难点和心得？
沈劭劼：这是大疆车载对于适配芯片的一个风格。成行平台基础版用的 TDA4-VH，我们是全球首发，当时我们成功做到了芯片量产首发、智驾系统量产首发和车型量产首发，这个在业界也是比较少有的。
高通 8650，我们可能不会这么极端的三个东西同时量产，但是我们也会比较快，这个其实跟高通芯片和工具链这些关系不大，是我们自己比较热衷于去做第一个吃螃蟹的，去用这些好的芯片，好的技术。
问：听说大疆车载是一个比较信仰数学的团队，能用数学的就尽量不要用神经网络，但越往后大家在规控模块更多应用 AI 算法，再往后大家会跟进端到端，大疆的态度是什么？
沈劭劼：首先先澄清一下，神经网络其实还是数学，概率论。大疆车载本身的底色偏向于机器人公司，机器人是什么？机器人是做一个自动化能解决实际物理问题的方案，至于这个方案具体用了什么技术，我们并不是非常纠结，可能前期受制于技术成熟度，以及可用算力，基于规则相关的算法更多，后面随着网络压缩逐渐进行，以及各种各样大算力的平台可以用，我们肯定技术也会进行更新。
之前会有同行说，大疆是不是一个纯视觉派？基于一个机器人派的风格，我们只想做一个好用的产品，我们不纠结。只不过可能对于成本相对比较受限的产品就用视觉，甚至还有可能非常极端，把毫米波雷达，超声波雷达都砍掉的纯视觉， 但是对于激光雷达我们一点都不抗拒。
问：余承东说华为智驾价格是偏贵的，大疆车载是怎么做到高性价比的？优势是什么？
沈劭劼：高性价比是从我们的企业使命导出来的，企业使命是为所有人，提供安全、轻松的出行体验，" 所有人 " 很重要。往回看一下中国的汽车市场，当然有豪华车，也有更多的经济适用型车，我们非常希望做到真正科技平权的状态。我们的使命决定会走这条路线。
当然，走高端肯定是没有错，但是一个企业总会需要看着自己擅长一些什么东西，企业文化更容易做成一些什么东西，以及手头的资源决定我们到底选择哪个方向，我们就按照这个方向去做。
实话实说高性价比方案是非常难开发的，纯视觉背后的难度可想而知，我们比较独特的用了惯导双目技术，从而解决了纯视觉一直比较难的测距相关问题。这背后不只是我选了哪个芯片，选了什么传感器，它是一种企业文化和工程师理念的问题。
其实在大疆车载，以及在大疆，对能用很受限的资源去做成非常厉害事情的工程师，我们是非常推崇的，从绩效考核、晋升、组织文化等方面给他们足够多的支持。但同时，也鼓励他们去做更前沿的研究，从而让各种有才华的同学们也觉得自己有发挥能力。
工程能力和数理基础、高精尖算法两头一起碰撞，碰出来了一个比较独特的文化，在这个文化里面，这些工程师就会觉得做高性价比是一个符合公司使命，也是符合他自己的使命愿景的东西，虽然过程是很苦。
为什么能做成高性价比，工程能力以及支撑工程能力背后的企业文化才是最关键的事情。
问：之前大疆车载主打中低端市场，在 20 万以上高端市场会有什么布局？
沈劭劼：今年大概会有二十多款，使用大疆车载系统的车型上市，这里面既有油车，也有电车，油电同智。
关于 20 万以上，我们开始是从下往上打的阶段 。我是做移动机器人出身的，所有做机器人的都会有一个梦想—— " 造高达 "，希望做这种全自动的东西。所以我们会在基本盘守住的情况下，不断地尝试去做更厉害的技术，更厉害的产品。
问：大疆车载要发布的激光雷达是自研吗？会软硬一体打包给车企吗，采用什么商业模式？
沈劭劼：我们的思路并不是跟其他激光雷达公司一样就又做了一个激光雷达，这样没有竞争力。我们的思考是如果有一个额外的传感器信息源，怎么样让整个系统的效能达到最大化？以及以前激光雷达集成过程得標定等问题有没有办法更好地解决？原来的激光雷达有没有一些性能上的过度设计，如果把这些过度设计去掉能不能便宜，甚至便宜到可能跟视觉系统差不多的程度。
问：大疆车载要发布的惯导三目和激光雷达集成产品，能在安全性上替代市面上现有的激光雷达和前摄像头吗？
沈劭劼：纯视觉系统有一定的局限性，但是这个局限性远远没有大家想象得那么大。没有光的时候有车灯，下雨、大雾，视觉能够处理。特别立体双目的构型，即使影像不太好，只要点云、深度能出来，很多安全性兜底就做得到。
关于激光雷达，双目、激光雷达都有点云，视觉的密度比激光雷达还高，但是双目的点云是越远越差的。激光雷达的点云精度不会随着距离变远而变化，视觉的点云有时候在深度断层会有一些拖影，拖影对检测车辆行人没什么影响，但对朝向的估计、精确驾驶意图估计会带来一些影响。
我们额外加入一个激光雷达，是为了解决经过深入的场景分析之后，真正需要解决的一些东西，比如用更高精度的点云把车辆的意图估得更准。它背后肯定不止是笼统的加一个冗余，而是一个一个案例去分析的，既有安全向的，也有性能向的，也有体验向的，体验向的东西可能更多一些。
问：大疆车载和车企有哪些合作模式？
沈劭劼：我们跟车企合作更多秉承的是，如何让车企以尽量低的代价，既包括 bom 的代价，也包括开发的代价，来获得他想要的智能驾驶产品。
具体展开，我们既有全栈式——所有传感器、網域控、軟體全部是我们的交付，也会有包括双目 + 網域控，再集成额外其他传感器的半全栈交付，也会有我们把軟體写在其他家的網域控上面，再进行功能落地的，甚至还有一些更深入的。我们本身非常灵活，关键还是能不能多快好省的把这个车交付出去。
我们也会跟同一个企业，某一个车型上进行全面交付的同时，展开一些更深入，耗时更长的，偏车企研发赋能的合作，我们并不太纠结某个特定的模式。
问：自动驾驶芯片公司在涉足智驾軟體，他们有优势吗，有多大？
沈劭劼：大家都是想多快好省把东西交出去，也跟每个公司自己擅长什么，不擅长什么相关，如果本来軟體能力就很强，做多一点点能让客户变得更好为什么不试一下呢？
我们自己也会想这个问题，我们一直在往传感器方向够，没有往芯片方向走，很明显这是从我们自己懂什么不懂什么，以及手头资源做出的决定。
做智能驾驶有四座大山，芯片算力，传感器，軟體算法能力，数据闭环相关能力，准确来说这四座大山都得跨过去才能做好。
每家公司有自己擅长不一样的东西，我们擅长传感器和軟體，以及系统集成和硬體能力，有的公司擅长数据闭环，有的更擅长芯片和对应的算法，但四个象限都全的不太多，大家肯定会想办法让自己所擅长的最大化。我相信我们都有一些独到的优势。
问：相对友商的端到端算法，大疆有没有优势？
沈劭劼：对端到端，我们是谨慎乐观的状态。本来一个系统里面有好多好多模块，我们从第一代的 16TOS 到 32TOPS 到 100TOPS，处于一种把这些模块慢慢合起来的状态。
最开始感知都是 N 个模块，现在基本上感知就是一个大网络，决策规划还没有全部合起来，但在 100TOPS 的方案上，我们决策端也会用一个网络全拼起来，但是感知和决策规划还是两个，再往后拼，实话实说目前还比较早期，但也可以相信我们把这两块拼起来。拼起来的过程其实需要比较谨慎，总不能说拼起来之后出现一些不可解释的误差，强行说这个是端到端。
如果说优势，实话实说，我们的基因并不是大模型的基因，我们更擅长于把有限资源用好，以及保证对先进算法工程相关问题看清楚，从而在根本上规避先进技术落地过程中可能出现的各种各样的风险，会走得相对稳健一点。
问：记忆领航功能花费的力气很大，但收益似乎不大，怎么理解这个功能？
沈劭劼：如果能做到任意点到点城市领航肯定比记忆领航要好，但如果算力资源不太足的时候，我们总不能在城区直接放弃了吧。
记忆领航比城市点到点更容易落地，它走了一次之后，依靠于人的驾驶经验，以及在车上把轨迹存下来，进行联合优化。在大型路口的感知距离，对于奇形怪状的红绿灯的感知，这些其实都是大算力要求的任务，（记忆领航）对这些任务所需要的资源会大幅下降，所以我们在 7V+32TOPS 方案就去做。
再往后更大算力，我们能够做无图城市领航，出于功能延续，在这些平台上会保留记忆领航的功能。
编辑：罗松松
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