5 月 24 日，MAXIEYE 面向行業(yè)正式發(fā)布全新單視覺(jué) L2 解決方案牧童 MonoToGo。

主要亮點(diǎn)是支持 C-NCAP 主動(dòng)安全五星 + 評(píng)分，E-NCAP 主動(dòng)安全五星評(píng)分，數(shù)據(jù)閉環(huán)全場(chǎng)景復(fù)現(xiàn)，視頻輸出集成復(fù)用等，致力于以功能加成和成本下探雙輪驅(qū)動(dòng)，刷新 L2 產(chǎn)品定義，助力智能駕駛系統(tǒng)規(guī)?；慨a(chǎn)。

從這段官方的信息中，我們可以概括出幾個(gè)核心關(guān)鍵詞：?jiǎn)我曈X(jué)，安全，數(shù)據(jù)閉環(huán)，功能加成，成本，規(guī)模化量產(chǎn)。

一句話概括就是：這套單視覺(jué) L2 智駕解決方案成本低，又安全，功能多，還支持向高階輔助駕駛迭代，各大廠商都用得起。

正如 MAXIEYE 所說(shuō)，這是一套讓客戶愿意用，用得起的單視覺(jué) L2 解決方案。

那問(wèn)題來(lái)了，市面上做自動(dòng)駕駛技術(shù)供應(yīng)商的公司不止一家，如 Mobileye、華為、毫末出行、知行科技 Momenta、Minieye、大疆等都是豪強(qiáng)，為什么偏偏 MAXIEYE 搞個(gè)單視覺(jué)的 L2 都這么出圈，難道其他家做不出來(lái)？

還有諸如成本、安全、功能多、規(guī)模化量產(chǎn)等都是各大車企和智駕供應(yīng)商宣傳的主打詞匯，消費(fèi)者早就聽(tīng)膩了，結(jié)果也是一言難盡，不了了之。

下面聊聊為什么風(fēng)評(píng)不好的單視覺(jué)加上 L2 就能讓 MAXIEYE 火出圈。

01

自動(dòng)駕駛是個(gè)吞金獸

自動(dòng)駕駛技術(shù)是新能源汽車的核心早已是業(yè)內(nèi)共識(shí)，馬斯克也說(shuō)了，以后特斯拉靠 FSD（完全自動(dòng)駕駛）賺錢，車不賺錢都行。

但這條路走到今天卻是一波三折。

2022 年，全球自動(dòng)駕駛行業(yè)剛經(jīng)歷寒冬，裁員、倒閉、部門關(guān)裁撤，福特投資的自動(dòng)駕駛公司 Argo AI 宣布失敗，Aurora 股價(jià)大跌，市值縮水超過(guò) 9 成，就連大名鼎鼎的行業(yè)頭部公司 Mobileye 估值也從 500 億美元縮水至 170 億美元。

資本市場(chǎng)開(kāi)始對(duì)當(dāng)初投資自動(dòng)駕駛的熱情進(jìn)行泄火，因?yàn)樗麄円呀?jīng)明白了，自動(dòng)駕駛技術(shù)不可能一步到位，應(yīng)該走漸進(jìn)式路線。

比如一步到位的代表性企業(yè) Waymo 估值已經(jīng)從 1800 億美元縮水至 300 億美元，百度創(chuàng)始人李彥宏也改口要走漸進(jìn)式路線都證明這一點(diǎn)，導(dǎo)致這種現(xiàn)象背后的核心原因有兩個(gè)：成本和技術(shù)。

先說(shuō)成本

先介紹一下一個(gè)自動(dòng)駕駛項(xiàng)目大概的研發(fā)流程，主要包括：

前期的數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)導(dǎo)入、處理標(biāo)注分類等；

中期的自動(dòng)駕駛算法開(kāi)發(fā)訓(xùn)練、仿真測(cè)試；

后期的算法布置、實(shí)況測(cè)試、算法迭代等工作。

有業(yè)內(nèi)人士表示，像這樣一個(gè)自動(dòng)駕駛項(xiàng)目整個(gè)研發(fā)周期大概需要五年，也就是五年時(shí)間內(nèi)，企業(yè)必須不斷投入人物物力財(cái)力，而且期間沒(méi)有任何商業(yè)回報(bào)，更不知道最終研發(fā)出來(lái)的結(jié)果能否被市場(chǎng)接受。

這還只是初期理論預(yù)算，根據(jù)現(xiàn)在各大車企的研發(fā)經(jīng)驗(yàn)可知，在實(shí)際研發(fā)過(guò)程中還會(huì)遇到一系列成本失控問(wèn)題，其中典型代表便是芯片及傳感器成本、數(shù)據(jù)流通成本、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)成本和研發(fā)成本。

芯片及傳感器成本

企業(yè)為了車輛能更好的識(shí)別路況，給消費(fèi)者提供良好的智駕體驗(yàn)，會(huì)在自家車型上安裝各種傳感器搭配使用，如攝像頭、激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)，但是這樣做的后果就是體驗(yàn)上來(lái)了，但成本也跟著大幅增加，其中激光雷達(dá)是大頭，加起來(lái)動(dòng)輒就是數(shù)萬(wàn)元的成本，最終價(jià)格便會(huì)傳導(dǎo)至車型售價(jià)上。

另一個(gè)便是 AI 芯片，它是算法訓(xùn)練的硬件平臺(tái)，性能越先進(jìn)的 AI 芯片，對(duì)算法訓(xùn)練的效率越高，比如業(yè)內(nèi)大火的英偉達(dá) AI 芯片 A100，可以讓 AI 訓(xùn)練速度提升 20 倍，現(xiàn)在單價(jià)已經(jīng)被炒到 1 萬(wàn)美元，對(duì)于中國(guó)廠商，本就高昂的價(jià)格無(wú)形之間又增加了不必要的成本。

數(shù)據(jù)流通成本

為了盡可能的收集高質(zhì)量的數(shù)據(jù)訓(xùn)練算法模型，自動(dòng)駕駛企業(yè)會(huì)使用各種傳感器，比如攝像頭、激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)等，而且需要對(duì)這些不同類型的數(shù)據(jù)進(jìn)行大量 AI 標(biāo)注訓(xùn)練，這就會(huì)產(chǎn)生大量的人力成本。

正如上文提到，自動(dòng)駕駛開(kāi)發(fā)流程包括數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)導(dǎo)入、預(yù)處理、訓(xùn)練、仿真等多個(gè)階段，每個(gè)階段需要的數(shù)據(jù)類型都不同，處理方式也不同，為了避免混亂和提高效率，行業(yè)內(nèi)的普遍做法就是每個(gè)階段的數(shù)據(jù)都是單獨(dú)存儲(chǔ)，但這樣做不僅沒(méi)能顯著提高效率，反而會(huì)造成大量資源內(nèi)耗。

因?yàn)殚_(kāi)發(fā)人員需要在不同階段，在不同的存儲(chǔ)器之間來(lái)回調(diào)用、回存數(shù)據(jù)，有可能還要跨部分寫作，就會(huì)導(dǎo)致大量時(shí)間被浪費(fèi)，降低開(kāi)發(fā)效率，不要小看每次微小的時(shí)間成本，長(zhǎng)時(shí)間累加在一起效率慢的嚇人，小編以前做過(guò)開(kāi)發(fā)工作，對(duì)此深有體會(huì)。

數(shù)據(jù)存儲(chǔ)成本

自動(dòng)駕駛的核心是算法模型，想要迭代更強(qiáng)的算法模型，就需要海量的高質(zhì)量數(shù)據(jù)，因此各大企業(yè)每天都會(huì)產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)，尤其是自己開(kāi)發(fā)自動(dòng)駕駛技術(shù)的車企，每一輛車每天都會(huì)產(chǎn)出海量數(shù)據(jù)，不管有用沒(méi)用都要先存儲(chǔ)下來(lái)，只是一輛車的數(shù)據(jù)就是以 TB 為單位，數(shù)十百萬(wàn)輛車加起來(lái)的數(shù)據(jù)會(huì)有多么龐大。

而且現(xiàn)在各大車企都在內(nèi)卷自動(dòng)駕駛，市場(chǎng)供需失衡，存儲(chǔ)器價(jià)格也是一路走高，可想而知背后的存儲(chǔ)成本有多么巨大。

根據(jù) 2016 年英特爾的估計(jì)，每臺(tái)無(wú)人車每天將產(chǎn)生 4000 GB 的數(shù)據(jù)，按照亞馬遜目前的收費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)，存儲(chǔ)一年的成本約為 35 萬(wàn)美元（折合人民幣約為 244 萬(wàn)元）。

技術(shù)研發(fā)成本

自動(dòng)駕駛的研發(fā)鏈條很長(zhǎng)，需要的技術(shù)也是多種多樣，比如各種傳感器算法、圖像解析、地圖處理、激光雷達(dá)點(diǎn)云、視頻編碼、車載系統(tǒng)、大數(shù)據(jù)處理、芯片技術(shù)等，需要跨學(xué)科、跨領(lǐng)域合作開(kāi)發(fā)。

新能源汽車是計(jì)算機(jī)和半導(dǎo)體技術(shù)對(duì)傳統(tǒng)汽車的一次技術(shù)變革，因此很多技術(shù)已經(jīng)超出傳統(tǒng)車企的業(yè)務(wù)范疇，這就需要車企重新構(gòu)建新的研發(fā)體系，許多新技術(shù)需要招聘大量精英人才，都會(huì)造成巨大的成本暴漲。

總結(jié)起來(lái)就是，一開(kāi)始行業(yè)都低估了開(kāi)發(fā)自動(dòng)駕駛技術(shù)的難度，導(dǎo)致成本失控，一步到位式的路線不可取，從商業(yè)角度看，漸進(jìn)式路線才符合各大車企和供應(yīng)商的利益，因此業(yè)內(nèi)逐漸形成一個(gè)共識(shí)，先做好 L2 輔助駕駛，然后逐步迭代至更高級(jí)。

02

讓人又愛(ài)又恨的單視覺(jué)

雖然各大廠商決定把目標(biāo)定在 L2，但自動(dòng)駕駛基于不同的感知元件，技術(shù)路線也不同，大致可分為兩派，一是激光雷達(dá)，二是純視覺(jué)。

由于激光雷達(dá)可通過(guò)點(diǎn)云獲得對(duì)應(yīng)位置豐富的三維信息，相比其他傳感器有明顯優(yōu)勢(shì)，因此備受車企推崇，如中國(guó)各大車企基本都搭載了激光雷達(dá)，而且一輛車上還不止一顆，但劣勢(shì)就在于成本太高。

根據(jù)公開(kāi)信息顯示，2022 年，國(guó)內(nèi)激光雷達(dá)價(jià)格基本在 1000 美元左右。據(jù)開(kāi)源證券分析稱，目前單顆激光雷達(dá)的成本最高仍有 1 萬(wàn)元，從市面上的車型可以看出，搭載激光雷達(dá)的車型價(jià)格都居高不下。

因此，各大車企紛紛將關(guān)注點(diǎn)轉(zhuǎn)移到了另一個(gè)傳感器身上，攝像頭。

攝像頭的成本優(yōu)勢(shì)非常明顯，目前一顆單目攝像頭的價(jià)格只有 150 元左右，雙目也就 200 元左右，只有激光雷達(dá)成本的五分之一。

但攝像頭的劣勢(shì)同樣非常明顯，比如市面上單目視覺(jué)方案，其對(duì)物體測(cè)距誤差很大，需要毫米波雷達(dá)或激光雷達(dá)數(shù)據(jù)融合才能消除誤差，而且只能獲取二維平面信息，且和人眼一樣，受到環(huán)境因素影響很大，導(dǎo)致很多時(shí)候會(huì)識(shí)別錯(cuò)誤。

比如可能會(huì)把白色物體誤判為天空，把隧道前的欄桿誤認(rèn)為卡車尾部等，或者干脆不識(shí)別。

所以搭載視覺(jué)智駕方案的車型體驗(yàn)基本都不好，最典型的問(wèn)題就是 AEB 誤觸率暴增，所謂 AEB 就是汽車緊急主動(dòng)剎車系統(tǒng)，如果智駕系統(tǒng)判斷遇到緊急情況，汽車便會(huì)緊急剎車。

因此目前市面上的單視覺(jué)方案汽車會(huì)出現(xiàn)很多無(wú)緣無(wú)故的緊急剎車，也就是網(wǎng)上說(shuō)的幽靈剎車，更嚴(yán)重的直接撞，大大降低駕駛體驗(yàn)，還會(huì)大幅增加事故風(fēng)險(xiǎn)，安全性堪憂，讓主機(jī)廠又愛(ài)又恨。

綜上所述，激光雷達(dá)優(yōu)勢(shì)多但成本高，視覺(jué)攝像頭成本低但體驗(yàn)差，各大車企既想要單視覺(jué)攝像頭的成本，又想要良好的 L2 智駕體驗(yàn)，就沒(méi)個(gè)廠家能實(shí)現(xiàn)嗎。

03

牧童 MonoToGo 單視覺(jué) L2 新方案

上文提到，單視覺(jué) L2 的問(wèn)題在于 AEB 誤觸率，核心原因在于樣本庫(kù)中沒(méi)有足夠豐富的樣本作為比對(duì)，針對(duì)此情況，牧童建立了一整套數(shù)據(jù)回傳機(jī)制，據(jù)介紹，在 1R1V 和單 V 方案市場(chǎng)，MAXIEYE 是唯一一家具備數(shù)據(jù)回傳能力的公司。

也就是說(shuō)，目前市面上其他的單 V 方案和 1R1V 方案供應(yīng)商并不具備數(shù)據(jù)回傳能力，不能有效的迭代算法，識(shí)別目標(biāo)。

為什么數(shù)據(jù)回傳機(jī)制這么重要？

這里要解釋一下單視覺(jué)方案的識(shí)別物體的過(guò)程，當(dāng)遇到障礙物時(shí)，車輛會(huì)先通過(guò)樣本庫(kù)中的樣本與攝像頭看到的圖像進(jìn)行比對(duì)，如果能夠識(shí)別，才會(huì)根據(jù)圖像大小計(jì)算與車輛的距離，接著進(jìn)行后續(xù)判斷。

換言之，如果車輛不能先識(shí)別前方物體，那后面也計(jì)算不出來(lái)車輛與障礙物的距離，結(jié)果就是車輛直接撞上去，如果是識(shí)別錯(cuò)了，就會(huì)出現(xiàn)幽靈剎車。

牧童的單視覺(jué) L2 方案可以通過(guò)數(shù)據(jù)回傳機(jī)制把由于缺少毫米波雷達(dá)校驗(yàn)所產(chǎn)生的 AEB 誤觸數(shù)據(jù)全部回傳回來(lái)，用于之后的數(shù)據(jù)訓(xùn)練和算法迭代。

除了數(shù)據(jù)回傳機(jī)制，MAXIEYE 還設(shè)計(jì)了算法冗余，通過(guò)多種不同的算法對(duì)目標(biāo)進(jìn)行檢測(cè)，不同的算法的原理和檢測(cè)特征完全不同，可以相互校驗(yàn)。

比如對(duì)一個(gè)行人進(jìn)行監(jiān)測(cè)，一套算法檢測(cè)整體輪廓，另一套算法檢測(cè)局部特征，如關(guān)節(jié)、面部等，相互驗(yàn)證得出結(jié)論。

為了訓(xùn)練這套系統(tǒng)，MAXI 還要求芯片必須支持 H.264 視頻編碼，因?yàn)樾枰哔|(zhì)量的圖像和視頻錄制，為后續(xù)向高階輔助駕駛提供了迭代空間，這都是市面上同等方案不具備的能力。

04

高階輔助駕駛迭代

一套具備數(shù)據(jù)回傳機(jī)制的單視覺(jué) L2 智駕方案會(huì)有怎樣的想象空間？

車企可以聯(lián)合智駕供應(yīng)商一起針對(duì)某個(gè)具體場(chǎng)景設(shè)計(jì)觸發(fā)機(jī)制，提供基于觸發(fā)機(jī)制的數(shù)據(jù)回傳，還原事發(fā)場(chǎng)景。

比如安全氣囊，可以將安全氣囊起爆前后一段時(shí)間進(jìn)行數(shù)據(jù)回傳，幫助車企優(yōu)化氣囊起爆點(diǎn)設(shè)計(jì)。

由于高階輔助駕駛包括上下匝道、各種路口等，車企還可以針對(duì)各種路口、匝道設(shè)計(jì)觸發(fā)機(jī)制，將過(guò)路口、匝道前后一段時(shí)間的視頻進(jìn)行數(shù)據(jù)回傳。

MAXIEYE 還在云端準(zhǔn)備了一套 VSLAM 和地圖重構(gòu)算法，可將單 V 視頻用 VSLAM 的方式創(chuàng)建整個(gè)道路拓?fù)?，可以作為地圖真值用來(lái)迭代高階輔助駕駛，而市面上其他同類方案都不具備此能力，意味著它們的車都是在放養(yǎng)，只會(huì)一直差下去。

寫在最后

從目前行業(yè)發(fā)展看，單視覺(jué) L2 方案是進(jìn)入智能駕駛領(lǐng)域性價(jià)比最高的入場(chǎng)券，而牧童 MonoToGo 單視覺(jué) L2 再次刷新同類方案產(chǎn)品力上限，不僅成本低，而且具備完善的數(shù)據(jù)回傳機(jī)制，擴(kuò)大了 L2 功能邊界，還可以做場(chǎng)景出發(fā)，將數(shù)據(jù)回傳支持后續(xù)迭代，為以后高階駕駛打下基礎(chǔ)。

對(duì)于消費(fèi)者，感受到的是功能更多、更安全、更適用，獲得 CNCAP 五星評(píng)分的單視覺(jué) L2 智駕系統(tǒng)的良好體驗(yàn)。