今天小编分享的汽车经验：车企智能驾驶的安全选项上，会不会出现“轻舟 Inside”？，欢迎阅读。
" 我们深知安全是智能驾驶的红线，无论是我们的中配方案、高配方案，安全功能都是顶配。轻舟提供的中配 Pro 方案安全性可以与行业顶配产品的功能 Max 相比肩，这是我们在安全性方面的理念和成绩。"
过去的一年，轻舟智航取得了不少成绩。但是轻舟的两位高管——总裁侯聪、CTO 李栋在年前的公开活动上，都将公司的战略重心聚焦在了 " 安全 " 上。
不止一位车企大佬在公开环节中说过这样的话：" 安全是一辆电动车最大的豪华 "、" 安全是智驾交付前提 "。华为余承东 2 月 11 日发了一条微博。他表示：智能驾驶 " 凑合能用 " 与 " 好用并安全 " 是完全不同的境界。
如何衡量智驾的安全性？接管率是一个重要指标。据雷峰网了解，目前在量产车型上，轻舟的高速 NOA 安全接管的里程已经超过 1000 公里，AEB 误触发率是 40 万公里小于 1 次，但行业的平均值大概是在 10 万— 15 万。
这是一个非常明显的数据对比，也是轻舟作为一家 L4 与 L2 路线并行的公司的技术素养使然。比如，轻舟从一开始就搭建了先进的仿真测试系统，它使得每一次修改都会经过数十万场景的仿真验证。
雷峰网与轻舟总裁侯聪进行过一次对话。
侯聪表示，安全智驾不是轻舟的一个产品目标，不是分解到每个季度或每半年的任务，而是以 " 安全 " 作为理念贯穿于研发进程，成为研发目标的底线与思维准则。比如，做端到端方案，要实现更高效的数据闭环，要用更多的数据训练模型以提高精度，要考虑极端情况下各个模型失效的可能性。
他举了个例子，为了支持安全智驾，今年自己给团队定的其中一个非常具体的目标：从突发事件的感知到采取制动的端到端延迟降低 150 毫秒。而目前行业内的平均延迟时间在 300-700 毫秒之间。
安全并不是一个非常性感的热点话题，不像每月、每季度 " 翻新 " 的智驾功能一样让人热议，以至于很多用户忽视了各种智驾方案的安全性差异。从现在开始，智驾的安全也应该像智驾功能一样，成为用户 " 用脚投票 " 的选项之一。
为什么有底气去做安全的智驾？
安全智驾的提出，一个核心原因在于中阶智驾市场的快速到来。
2 月 10 日，比亚迪召开智驾发布会，宣布 20 万元以上、15 万元至 20 万元、10 万元至 15 万元级别的车型将全系标配 " 天神之眼 "。10 万元以下的车型多数将搭载 " 天神之眼 "，包括海鸥、海豹 05DM-i 和第二代秦 PLUS DM-i。此举证明了比亚迪在智驾上的决心，也表明了中阶市场是下一场关键之战。
比较明确的是，2025 年将会有大量装配 NOA 功能的车面世，也意味着会增加一大批使用 NOA 的用户，任何不安全的智驾问题都会变得更加突出。
另一方面，未来智驾的演进必然会向 L3、L4 等迈进，而安全是 L3 时代到来的门槛条件。作为 L4 路线的代表，Cruise 曾在美国发生多起事故，让公众对 L4 自动驾驶的路线和前景陷入怀疑。
为什么轻舟智航可以在安全智驾上会如此重视？主要有三点：技术基因、量产规模、研发体系。
2019 年，轻舟智航成立，并且由 Robobus（无人小巴）切入智驾领網域。轻舟的几位联合创始人都来自 Waymo，初创团队也来自 Uber、英伟达这些做 L4 的公司。L4 对于安全性的要求远远超过 L2，这也从一开始就决定了轻舟团队对安全的高阈值。
其次，轻舟实现了 50 万 + 行业领先的大规模量产交付，这就需要对已经使用智驾的用户安全负责。另一方面，规模化交付后，能够基于大量的用户数据和问题反馈，持续利用数据闭环及问题修复流程，实现一个正向的 " 问题反馈与修复 " 闭环。
侯聪表示，" 我们交付完 50 万的量之后，没有出现过一起重大安全事故。"
三是以安全为导向的开发流程和质量管理体系，从开始搭建整个研发体系的时候，轻舟都是以很高的标准去制定，比如编程规范、代码审核的机制，技术设计流程、评测系统搭建。
侯聪表示，轻舟智航从一开始就搭建了很先进的仿真测试系统，使得每一次修改、调整都会经过数十万场景的仿真验证。从实际的数据来看，轻舟 NOA 的各项量产安全指标均已跻身业内最高水准梯队。
据雷峰网了解，目前在量产车型上，高速 NOA 安全接管的里程已经超过 1000 公里，AEB 误触发率是 40 万公里小于 1 次，但行业的平均值大概是在 10 万— 15 万。主动安全的测试里程已经超过了 1440 万公里，每天都会增加 2000 万公里的新用户使用里程。搭轻舟方案的车型在 CIASI 中国保险汽车安全指数评价中，获得了优秀 + 的评价。
在具体场景上，对于高速上的连排锥桶避让、前车急刹、夜间 110kph 对斜置车的减速避让、鬼探头行人的 AEB 刹停，轻舟都有能力进行应对，这些场景中的夜间场景对于感知能力以及与下游规控的配合度，提出了更高的要求。
据雷峰网了解，轻舟 2025 年会推出新的功能—— AES ( 自动紧急避让 ) ，能够自主通过横向的控制规避事故的能力。
AES 是类似 AEB 的一种主动安全功能。在 2024 年中时，理想推送了 AES，紧接着华为也公布了这项功能，命名为 eAES。在 12 月，蔚来也宣布即将为用户全量推送 AES 功能。随之头部车企的先后加注，AES 将成为安全智驾的一个核心功能点。这对于智驾方案商来说，也是一个好的提前布局点。
如何做到更安全？
如果现在产品的安全是 99.99%，如何更加逼近更高的极限？轻舟有三点思路：
第一个，是不断解决长尾问题。
在特斯拉的技术引领下，国内智驾方案也走向了 " 数据驱动模型训练 " 的路径。但是，端到端的特点在于 " 上限很高，但是下限也很低 "，对于一些没有见过的场景、没有喂养过的数据，端到端的能力或许不如一个儿童。
曾有智驾公司高管跟雷峰网分享过自己的一次试驾体验。他谈到，由于接触的都是复杂的城市道路场景，某智驾公司的端到端方案竟然在空旷无人的道路上 " 画龙 "，无法走直线。
从趋势来看，端到端是必然的技术路线。轻舟提出「安全的端到端」，将原创且已得到充分量产验证的 " 时空联合规划 " 的经验融入 One Model 端到端模型设计中，保证行车的安全与舒适。比如，在线模型训练层面，加入了多层碰撞的损失约束，来保证安全性；并添加了高阶控制量一致性约束，来保证舒适性。
同时，类比大模型的安全对齐，轻舟智航独创端到端模型的安全对齐，让模型规划的轨迹符合人为定义的安全机制。安全机制充分借鉴时空联合规划的规则和限制，融入到网络训练中。
具体而言体现在两方面：
在轨迹生成过程中，借鉴图文生成中条件生成的方法，将安全规则作为 " 指导员 "，在模型轨迹生成过程中引入额外的指导信号，以增加对生成过程的控制，引导轨迹朝特定方向发展，满足安全性。
基于大语言模型的训练过程，将安全规则作为奖励函数，对模型进行微调，进一步增加模型的安全性。
另外，针对离线的端到端模型训练，轻舟智航构建了基于运动模拟的世界模型。
李栋表示，" 传统世界模型会直接通过模型生成仿真视频，可控性、一致性比较难以保证做好，而且它需要对物理世界的底层非常了解，才能生成比较一致性的视频，调控成本较高 "
为此，轻舟提出了基于运动模拟的世界模型。
李栋表示，有了这一模型，可以做两件事情，一是特殊场景、边界场景数据的生成，也就是生成大量的长尾场景和罕见的安全临界场景加入模型训练，提升模型的安全性。另一方面，模型天然就是仿真器，可以把模型放在这个环境里去迭代和仿真，来判断模型是否会生成危险和不合规的场景。
第二个是功能安全相关。
侯聪参加了今年在拉斯维加斯举行的 CES。这次展会上，Waymo 也展出了与极氪合作的车型。他表示，Waymo 的这代车型仍然在摄像头、激光雷达、毫米波雷达上做了硬體冗余。
出于成本的考虑，L2 系统不可能像 L4 这样使用多重硬體，但是出于安全考虑，轻舟智航也做了多相机、毫米波雷达，甚至激光雷达的冗余，并在设计和模型层面考虑单传感器失效的可能性。
侯聪举了几个例子，第一个是纯视觉方案，要考虑单个相机被影响的情况，无论是逆光、雨水还是遮挡。在做模型训练的时候，轻舟会模拟这样的情况来应对风险，在算法层面对失效进行处理。
而针对硬體故障，轻舟智航的網域控诊断模块可持续监控網域控系统内外部的多种故障情况。一旦检测到故障发生，功能状态机将采取功能降级或退出等措施，并即时通知用户进行接管。若用户长时间未接管，系统将自动引导车辆安全停车，并将整个故障处理过程的数据同步上传至云平台进行分析。
第二个例子是无图方案，把导航地图作为先验放到模型里时，地图本身也会失效。因此，轻舟智航不想让模型过分依赖地图的先验，即使是导航地图，也会在训练过程中刻意去喂错误的数据，去考虑任何失效的可能性。
值得注意的是，轻舟智航打造了 BEV+Mono 两套视觉架构，在正常运作状态下，两套架构的模型都会向后融合模块提供感知结果。当 BEV 架构下的模型失效，而 Mono 架构下的模型仍能正常运作，Mono 模型将继续检测障碍物并将信息传递至后融合模块。当诊断系统检测到 BEV 存在问题时，功能状态机将启动降级，并提醒用户立即接管。
第三个，安全最终要回归到人。
一方面，人是 L2 系统里最后的安全保障，在极端情况下可能还需要人去接管。但是人会犯错，比如开车过程中，起身拿东西不小心碰到方向盘。或者智驾功能已经退出而人不知道，从而冲撞护栏或者旁车。
因此，轻舟通过更好的人机互動的系统，既能避免人犯的错误，又能在需要人接管的时候能更加安全。
不跟风，做好 " 极致性价比 "
智能驾驶方案商的竞争日益激烈，高阶智驾已经迈过 " 新手期 "，竞争的焦点从高速 NOA 逐渐上升至城市 NOA。2024 年 10 月份，轻舟联合四维图新发布了基于征程 6M 芯片的城市 NOA 方案。其中，乘风 Max 版本，基于征程 6M，采用 1L11V（Lidar 可选），将为 15 万元级以上车型提供极致体验的城市 NOA，满足对极致性价比的全场景 NOA 的需求。
城市 NOA 方案的落地和端到端是 2025 年轻舟的研发重点。而到了城市的复杂场景中，安全的重要性就显得越重要。
轻舟 CTO 李栋表示，" 我们有很多城区数据，只是产品被统一叫成高速 NOA。高速 NOA 带有城区功能，支持城区 LCC Plus，因此在城区数据方面已有积累。而且轻舟也是业界第一个在中算力平台做红绿灯的处理识别和刹停。"
据雷峰网了解，轻舟智航的纯视觉 BEV 模型、前视单目视觉、占据网格模型、BEV" 超融合 " 感知大模型等均实现了大规模量产验证，并积累了近 3 亿 + 的各类真值数据。
从以模型为中心转向以数据为中心的开发模式，再到从 L4 逐步下沉至 L2++ 级别的技术迭代，轻舟智航不断探索无人驾驶的发展路径。基于 50 万的量产交付，轻舟智航已建立了标准化的交付流程，完善的安全交付体系，实现为客户高效稳定交付。
2024 年，轻舟开始端到端的研发，但是端到端和高速方案仍然共享了很多基础設定，例如离线的自动化标注、训练仿真平台，通过部分平台化的通用能力尽可能降低不同方案的开发成本。
对于选择地平线征程 6 开发，而不是其他大算力芯片，侯聪还是认为，轻舟做征程 5 不做 Orin，就是为了在中端的细分市场占据优势。
侯聪认为，端到端是一个技术方案，不是产品方案，与算力的大小没有必然联系。轻舟的定位，不是去追求不计成本的极致体验，至少目前不是，而是要保持极致性价比的理念，在更低价位的车型上做出更好的体验。而安全永远是体验的第一要素。轻舟对智驾安全的追求，也应该成为智驾行业的基本共识。
2024 年，新能源电池霸主宁德时代正在 C 端转型上努力，执行 "CATL Inside" 的战略，试图扩大在 C 端的影响力，强化选电车就选宁德时代的认知。作为一家 to B 属性的企业，轻舟不会在 C 端拥有像华为、宁德时代一样的认知基础。但是或许在不久的将来，车企的心中会有一个 " 轻舟 inside" 的选项。雷峰网
