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[汽車之家行業] 又一家車企公布了NOA高階輔助駕駛的落地時間。近日，智己正式官宣，將于4月底開啟開啟高速高架NOA的OTA推送，首批開放城市為「滬、蘇、杭、嘉、湖」。未來，智己城市NOA領航輔助以及替代高精地圖的數據驅動道路環境感知模型，預計將于2023年年內開啟公測。

實際上，進入2022年下半年，以特斯拉、小鵬、華為、蔚來為代表的車企和自動駕駛企業就先期推出了各自的城市高階輔助駕駛系統，也公布了交付時間。仿佛一夜之間，自動駕駛離我們越來越接近。不過在NOA發布會上，智己汽車聯席CEO劉濤表明自己的態度，“今天為止，并沒有真正意義上的自動駕駛。這個行業目前雖然進步很快，但我們不能給用戶過高的期待，也要避免用戶過度消費。”

雖然智己NOA落地時間要稍晚于行業頭部玩家，但劉濤強調，“我們給到用戶的一定是‘敢用、愛用’的狀態。”至于智己NOA真能達到這樣的狀態？背后的底氣是什么？除了親測體驗外，汽車之家還與三位關鍵人物進行了深度對話——智己汽車聯席CEO劉濤、智己汽車副CTO郭輝，以及Momenta CEO曹旭東，試圖挖掘更多研發背后的理念與故事。

『從左至右分別為智己汽車副CTO郭輝、智己汽車聯席CEO劉濤、Momenta CEO曹旭東』

■為何智己的智能駕駛更像人類？

智己眼中，所謂的自動駕駛，應該準確地理解為高階輔助駕駛，是為用戶緩解嚴重的交通隱患，能夠在安全的前提下，大幅度降低開車勞動強度。

在體驗智己高架高速NOA時，能明顯感知到系統的決策判斷更趨于人類駕駛員。不同于過去較為保守的態度，智己在匯流場景中表現得更為果斷，在保證安全舒適的前提下，超車堪比一名老司機，擁有更高的通行效率。（更多體驗內容可查看《這臺車的高速NOA系統一打開，我們竟然追不上它了》）

為何智己的智能駕駛能夠更像人類駕駛？劉濤解釋，自動駕駛可以分成兩大類，一個是感知智能，一個是認知智能。過去，自動駕駛創業公司花了很多精力在感知智能這一大工作上，但實際上認知智能更為關鍵。智己認為，在提升感知能力的同時，必須要把具備決策思考能力的認知智能打通，這才是目前自動駕駛領域“卡脖子”的環節。

實際上，認知智能所造成的接管次數是感知智能所造成的接管次數的10倍甚至以上。“目前，行業在感知智能方面進步很大，但在認知智能這個非常關鍵的卡點，大家的水準應該說還是比較滯后的。”

對此，智己重點推出了D.L.P.人工智能模型，將“智能駕駛”邁入“認知智能”時代，補齊全模型化的最后一座大山。

通過構建具備億級數據量產能力的決策規劃數據，智己IM AD能高效理解場景和他車行為，顯著提高復雜環境變化的預判能力，進而提前規劃智能駕駛行為，實現更像人的跟車間距、線性起步響應、無頓挫舒適感等體驗。

“原先的規則算法不一定是老司機，甚至還會犯錯。”郭輝稱，“這其實是數據量的問題，D.L.P.是集合了上萬個經驗豐富的駕駛員數據，通過訓練去除錯誤行為，同時把符合主流的駕駛規劃行為給挑選出來，作為系統學習的對象。”

對于智能駕駛，智己汽車的原則就是“不讓用戶成為小白鼠”。相比功能的搶先首發，智己更關心功能測試過程的嚴謹性，除了層次的集成測試，仿真測試與臺架測試外，功能的每次更新都必須通過8萬-10萬公里的實車測試，覆蓋全部路段，駕駛行為與工況場景。最后希望給到用戶的一定是“敢用、愛用”的狀態。

■“智己×Momenta”的CP組合

這個人工智能模型搭建，光靠主機廠行不行？這就要請出上汽領投的智能駕駛算法玩家Momenta——這被智己視為“靈魂相投、珠聯璧合”的合作伙伴。

眾所周知，自動駕駛是一個特別吃算力，吃模型，吃數據的一個領域，業內對于全棧自研還是第三方平臺合作一直抱有爭議。而智己給出的答案是——不應該整車廠做，或者至少不應該完全整車廠做，理由是各家擅長的領域不一樣。

Momenta是全球領先的自動駕駛公司，除了上汽領投，還獲得了戴姆勒、通用、豐田全球各國龍頭車企集體投注。基于數據驅動的“飛輪”技術洞察，以及量產自動駕駛（Mpilot）與完全無人駕駛（MSD）相結合的“兩條腿”產品戰略，提供不同級別的自動駕駛解決方案。在智己看來，與Momenta合作不是“加法”，而是形成一個更大優勢互補的“乘法”。

在介紹Momenta CEO曹旭東時，劉濤形容他為“童顏巨腦”——年輕帥氣，腦神經元比普通人多2倍。對于雙方的合作，曹旭東稱，“目前雙方工作已經形成了非常深度的關系，感覺像一個團隊，并肩作戰去做開發，用同樣的時間表、同樣的工具鏈，甚至用同樣的信息系統來工作。這種默契讓雙方的工作效率更高。”

從具體職能看，Momenta為智己提供算法，而智己來掌握整個車控，強調整體產品的高集成度，特別是傳感器架構、人工智能算法、人機交互、以及整車執行器之間的有機整合。

雖然Momenta也和其它車企有合作，但劉濤強調，“我們的數據其實是開放的。但由于與Momenta是技術+資本的雙紐帶，至少到目前為止，最好的技術會應用在智己車上，智己也是第一個商業化量產的品牌。”

實際上，這種深度合作背后離不開雙方的磨合。“2021年時雙方都比較痛苦。”劉濤回憶道，“2021年想讓Momenta的算法在L7上落地，但工程化面臨很大的挑戰。雖然在工控機上跑得非常順暢，但一旦跑到車載芯片上就會碰到很多問題。另一方面，智己L7(參數|詢價)是全新架構，當時很多軟件bug，這些合在一起讓我們很痛苦。”

雖然距離智己L7交付只剩3個月，但最后為了解決這個問題，將60%的代碼重寫。“雙方團隊敢在3個月之內重寫代碼，并讓L7順利上線，我們是真的有底氣這么干。”

『智己L7』

在曹旭東看來，不光有技術的飛輪，還有合作的飛輪。“剛開始運轉都很難，稍微轉起來要用很大的力氣，但飛輪的優勢是，過往所有的投入是可以持續積累的。”

需要強調的是，其實業內自動駕駛友商都挺羨慕Momenta，原因是“他們可以在宣傳中擁有的自己的名字”，而大多科技公司都是幕后英雄，哪怕很多是自己做，最后也成了貼牌。像智己這樣，敢于讓Momenta走上臺前，雙方一起發布新品的，確實不多見。這也從側面看出雙方合作的一種默契和信任。

經過雙方的不斷打磨，目前智己高速NOA領航輔助駕駛已邁入頭部玩家行列。根據智己給出的對標結果：與行業頭部玩家相比，匝道通過率95%，優于行業頭部玩家86%，百公里誤制動0.4次遠低于行業頭部玩家1.4次。

■拋棄高精地圖的自動駕駛，真的能實現？

有關智能駕駛，近期還有一個很熱的話題是弱化高精度地圖。簡單地說，過去被自動駕駛行業奉為寶貝的高精地圖，仿佛在一夜之間被業內玩家拋棄。

先是小鵬、華為等玩家發布無高精地圖的高階智能駕駛方案并定下量產時間表，之后第三方供應商也在有意識的向“輕地圖”路線偏移。本次NOA發布會上，智己也宣布，城市NOA領航輔助以及替代高精地圖的數據驅動道路環境感知模型，預計將于2023年年內開啟公測。

為何會有如此轉變？“目前NOA還是基于高精度地圖，但長期來看，依賴高精度圖走遠不太容易。”郭輝坦言，高精地圖更新慢，采集工作量巨大、鮮度不足，且因為政策等因素無法使智能駕駛方案做到快速部署。

曹旭東解釋，高精地圖可拆解為兩部分，一部分是道路幾何，另外一部分是道路拓撲，而經常變化的是道路的幾何特別多，變化頻率會比拓撲的變化頻率會更高一些，而現在用D.L.P.技術，就相當于用數據驅動的道路環境感知去獲得高精地圖，它的鮮度是實時的，在鮮度上能夠給用戶帶來更好的體驗。當然，這個技術難度也會比有高精度地圖方案大得多。

至于何時用替代高精地圖方案，劉濤稱，“它有一個推出的過程，邏輯上來說，未來也許在某些路段，如果高精度地圖的效率非常高，也不排除繼續使用。同樣的一個路段，我們既有高精度地圖方案，也有DDLD方案。這兩個方案同時共存，直到無高精地圖方案好于有高精地圖的方案時，我們才會替換，希望給到用戶是無感的切換。”

對于自動駕駛能否實現，近期也有不少大咖發表了謹慎的言論。比如，地平線余凱在2023電動汽車出行百人會上稱，“L3級駕駛輔助功能在10年后都不會真正實現”；中國汽車銷量榜冠軍比亞迪的掌舵人王傳福更是在投資者大會上給自動駕駛定性，“無人駕駛都是扯淡，弄個虛頭巴腦的東西，那都是忽悠，它就是一場皇帝的新裝。”

對于這些觀點，劉濤不敢妄言這個時間將會如何。但他認為，從常規的技術線性迭代角度來看，需要大量的數據來訓練自動駕駛模型，可能周期的確比較長，10-15年也未必會看到真正高階的自動駕駛，但是真正的科技革命，往往是非線性的，縱觀人類科技的發展歷程，真正的科技革命，往往都是爆發式的，階躍性的，非線性的。比如，最近很火的非線性迭代例子——GPT：在去年年底的時候，誰能預料到短短兩個月內，GPT能夠帶給全世界這樣前所未有的震撼？技術永遠都是從量變到質變的過程。

“基于當前網絡模型的不斷迭代，百公里接管率會以兩年為周期提升十倍，基于當前百公里低于1次的接管次數，將在后續逐步提升至低于千公里1次和萬公里1次的接管里程，逐步實現更高級的智能駕駛。”劉濤相信，4年后可以實現每1萬公里1次接管。

最后給了智己和Momenta一個靈魂拷問，“自動駕駛對于賣車真的有很大幫助嗎？”畢竟，目前市場上賣得最好的車并不一定是智能駕駛有多先進的車。對此，雙方的答復是——如果僅僅把自動駕駛當作一個噱頭，那幫助有限，如果它能夠超越粘性的臨界值或者引爆點，幫助還是不小的。（文/汽車之家 彭斐）