智己的自动驾驶观：「重地图」和「重感知轻地图」我都要

在智能驾驶领域，最火热的话题莫过于：去高精地图。

但城市辅助驾驶苦高精地图久矣。成本高、「鲜度」要求高、开放城市少的高精地图在城市 NOA 普及的过程中，成为了车企难以言喻的痛，连华为终端 BG CEO、智能汽车解决方案 BU CEO 余承东都忍不住在公众场合大吐苦水，与此同时，小鹏、华为、理想、蔚来都纷纷对外释放了去高精地图的城市 NOA 计划。

同为造新势力的智己，却有着自己的见地，在各家如火如荼去「高精地图」之时，智己坚持「重地图」和「轻地图重感知」两腿走路。

在上海车展前夕，智己 CEO 刘涛在 IM AD DAY 上正式发布智己高速 NOA：

- L7 车型的高速 NOA 功能预计 4 月底开启推送，LS7 车型预计 6 月份推送；

- 首批开放城市为上海、苏州、杭州、嘉兴、湖州；

- 两款车型的 NOA 功能将在年内面向全国高速高架开放。

随着年内智己城市 NOA 投入公测，智己 IM AD 将完全打通高速和城市场景。

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智己高速 NOA 挑战苏州

在市场上，其他车型早早已经推出高速 NOA，甚至是城市 NOA 功能，智己高速 NOA 的姗姗来迟似乎无法给我们带来「新鲜感」。但是当我体验高速 NOA 的两个小时里，我的想法发生了改变。

这次的体验路线位于苏州阳澄湖附近的常嘉高速和沪常高速路段。

由于是连接城市的高速路，我们在路上看到不少运输货物的大车，这刚好能体现出智己 NOA 避让大车的能力。

和体验其他方案的避让大车功能不同，智己 NOA 的避让会显得更加线性。

一般来说，其他方案会突兀地转动方向盘避开，等大车远离，又生硬地扳回方向盘，继续行驶原本路线。而智己则会轻轻地转动方向，随着行驶路线稍微偏离大车，整个过程流畅无感。

其次，遇到车流开始密集的时候，智己 NOA 会主动变道，选择最佳路线。

图片中的红车，在我们前面经历了三四次变道，可是最终的通行效率却不理想，选择中间车道的智己 NOA，则很快驶离了这片车流密集的区域。

来到第三个场景，智己高速 NOA 根据导航的路线规划，离匝道口处 1 公里左右时择机进入匝道。这可以最大程度避免匝道拥堵、大车占道时的情景。

第四，面对匝道上的急弯，智己 NOA 能控制好速度，顺利通过。

从以上的表现来看，它已经毫不逊色于市面上其他 NOA 产品。

但在体验中间，我也发现了一些可以提升的地方：例如 NOA 在将近退出时的语音提示不够明显；以及从 Pliot 功能退出，需要司机接管时，方向盘会有比较明显的抖动，让驾驶员「猝不及防」。

需要明确的是，我们这次体验的高速 NOA 仍是内测版，后续计划推送给车主的版本将会再进行优化和升级，到时候车主使用到的版本，将会更加「像人」。

而让智能驾驶「更像人」并真正帮助人类司机解决驾驶场景，智己有自己一套方法。

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D.L.P. 人工智能模型：IM AD「更像人」的秘密武器

在 IM AD DAY 上，智己汽车智能驾驶项目高级总监脱悦为我们介绍了智己 NOA 的能力。

要做一款懂消费者的高速 NOA 产品，智己先将高速场景的痛点研究明白了。

在高速 NOA 众多频发场景中，智己认为变道场景和拥堵场景是高速 NOA 的最亟需解决的痛点。

首先是变道场景。

在高速路上，空间狭小，前后车博弈时会随时加减速。智己基于数据驱动的飞轮，车辆可以精准判断各个目标物体的空间位置以及实时速度，实现以视觉为主的空间感知能力。以距前车不超过 2m 时的变道场景为例，智己的实时空间感知能力，位置感知精度能达到 10cm 级别，速度感知精度达到 10cm/s 级别。

据智己统计的数据显示，智己高速 NOA 导航变道失败率比头部玩家低近一半。智己高速 NOA 变道失败率为 4%，头部玩家为 7.6%。

其次是拥堵场景。拥堵场景中，车流密度大，频繁启停，突发情况多，交互性强，要兼顾三大元素：安全，舒适，效率，才能算是「解决」拥堵场景。

在满足以上元素的条件下，智己抛出了一个典型的拥堵场景：

- 讲求安全：跟车距离尽量大，刹车反应要快；

- 讲求舒适：不能有重刹，产生顿挫感；

- 讲求效率：跟车距离就不能过大，以防连续被加塞。

通过庞大的感知训练数据和大量的拥堵场景训练样本，智己希望高速 NOA 能够实时感知空间，并且轻松应对拥堵路况，从而实现「更像人」的智能驾驶体验。

据智己统计的在拥堵场景的志愿评测数据，智己的不舒适体感次数为每 21.6 分钟一次，头部玩家则是每 9.2 分钟一次，智己的高速 NOA 舒适度是头部玩家的 2 倍以上。

过去几年间，行业头部的智能驾驶玩家在感知智能技术路线方面逐步趋同，基于 BEV 和占用网络（Occupancy Network）架构的感知算法成为主流技术路线。

车企包含蔚来、理想、小鹏，新兴供应商包含百度 Apollo、华为、大疆、毫末智行、轻舟智航、小马智行、元戎启行等，都在自研智能驾驶中使用了 BEV 技术。

而溯源至 2021 年，智己已经率先在智能驾驶领域使用多传感器多任务的Transformer 模型、时序 BEV 机制实现 OneModel 落地量产。

而从智己统计的接管数据来看，决策规划问题即认知智能导致的接管率，是由感知问题即感知智能导致的接管率的 10 倍。

这个洞察让智己内部意识到，在持续提升感知智能的同时，认知智能已经成为智能驾驶技术演进的瓶颈。

在 IM AD DAY 上，智己宣布将数据驱动的决策规划应用到量产，正式发布行业首个 D.L.P. 人工智能模型，着力解决认知智能的难题。

智能驾驶由感知、融合、预测、规划、控制等组成。其中规划是最需要攻克的一关，这也是提升认知智能的突破口。而 D.L.P. 人工智能模型的发布，正是为了解决数据驱动全流程中的规划模块。

目前，D.L.P. 人工智能模型已经在进行大规模的数据内测。基于 D.L.P. 的 IM AD 自动驾驶系统，将显著提高复杂环境变化的预判能力，进而提前规划智能驾驶行为，让智己 IM AD 实现更像人的启停、汇流，最终提高通勤效率。

据智己统计数据显示，智己 NOA 的匝道通过率 95%，优于行业头部玩家的 86%；变道成功率 97%，优于头部玩家的 92%；百公里误制动 0.4 次，远低于行业头部玩家的 1.4 次。

与此同时，智己正在开发的 DDOD ( Data Driven Object Detection) 模型和可替代高精地图的 DDLD ( Data Driven Landmark Detection) 模型，将大大提高智己 IM AD 感知的能力。

DDOD 模型中的 Occupancy 网络算法，等同于特斯拉占用网络和华为 GOD 网络，可以对物理世界进行数据化建模，通过纯视觉可以还原物理世界的真实场景。

DDLD 模型可对高精地图进行替代，相比较传统的感知算法，可以预测出一部分感知当前无法观测到的路网信息。

在这两个感知模型的加持下，再加上 D.L.P 人工智能模型对智己 IM AD 认知智能能力的增强，智己表示将在未来形成感知智能和认知智能的双维提升。

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「重地图」方案和「重感知轻地图」方案并行，城市 NOA 年内内测

IM AD DAY 上，除了 D.L.P 人工智能模型和高速 NOA 发布的重磅信息，智己还公布了智能驾驶时间线：

- 城市 NOA 领航辅助已开启内测，预计 2023 年年内开启公测；

- 可替代高精地图的 DDLD 智能驾驶感知模型，预计 2023 年底开启公测。

这也意味着，到今年年底，智己的辅助驾驶功能将覆盖高速和城市路段，IM AD 将形成闭环。

今年车展期间的智能驾驶领域，最火热的话题莫过于「去高精地图」，各家车企和自动驾驶公司也纷纷秀肌肉。

- 问界宣布 M5 智驾版搭载华为 ADS 2.0 高阶智能驾驶系统，不再依赖高精地图，而是通过雷达、摄像头等融合感知，识别异形障碍物；

- 理想最新发布的 AD Max 3.0，按照官方说法，它可以摆脱对高精地图的依赖，像人类司机一样实时感知、决策、规划；

- 百度推出的城市智驾 Apollo City Driving Max 系统，选择以「纯视觉+激光雷达」的方式实现感知冗余，比行业通用的传统高精地图要「轻」近 80%。

- 元戎启行发布 Driver 3.0 系统，无需高精地图，以更低的硬件成本就能实现城市内点到点智能驾驶。

而刘涛表示，在一段时间内，智己仍将并行采用「重地图」方案和「重感知轻地图」方案实现 NOA 功能。

智己认为，高速场景的高精地图已经有 5 年以上的开发时间，和城市场景经常修路改道相比可以保证「鲜度」，因此在高速场景选择继续使用高精地图方案。

而城市场景，则使用「重感知轻地图」方案。基于 Occupancy 占用网络模型的 DDOD 以及经过高精地图训练的 DDLD 两种感知模型，可以对路面以及悬挂物进行精准感知，以规划自车的行驶轨迹。

另一方面，智己也正在开发轻量化的地图方案，通过感知的方式获取远距离、高精度的实时道路环境模型。

「我们做过 5000 公里以上的对标，通过大数据对标来看，我们的成功率达到 95% 以上，目前百公里接管率可以达到一次以下。」刘涛自信地表示。

他预测，基于网络模型的不断迭代，百公里接管率会以两年为周期提升十倍。预计到 2025 年，接管率就能从每百公里接管一次，到每万公里接管一次。

而将目光放到当下，当各家城市 NOA 功能逐渐一致，比起如何落地，智己更关注驾驶者体验。

智己认为，智能驾驶最终极目标一定是安全的、舒适的体验，让人在最放松的状态下，从 A 点到 B 点。

要实现这个终极目标，一方面，要通过智能驾驶底层技术、逻辑来演变，深挖技术的更多可能性；另一方面，需要通过技术呈现出来让用户感知到稳定的体验，又可以在真正的使用场景下让用户感到惊艳。

这可能也是智己 NOA 相较于其他 NOA 方案「姗姗来迟」的原因。

溯源至 2014 年，上汽前瞻工程团队已着手智能驾驶领域的相关研究，在规控与执行器协同处理方面获得了丰厚技术积累。2017 年成立上汽人工智能实验室，开启在深度学习领域的全面布局。2020 年，L 项目组（智己汽车）与 Momenta 建立在智能驾驶领域的深度战略合作关系。2021 年，智己汽车率先在智能驾驶领域使用多传感器多任务的 Transformer 模型、时序 BEV 机制实现 OneModel 落地量产。

因此，我们看到 IM AD 的表现都是「有迹可循」的。对于智己而言，这不单单是 NOA 功能的上线，更是历经数年沉淀的成果。相信今年即将开始公测的城市 NOA，会给我们更多惊喜。