2021英偉達秋季GTC大會上，Nvidia Drive Hyperion 8推出，基於L2的場景下進行了道路測試行駛。隨後，輕舟智航宣佈將在其Driven-by-QCraft下一代硬體方案中率先使用NVIDIA DRIVE Orin方案，讓L4級自動駕駛的計算平臺邁向量產車規級，輕舟智航因此成為首個使用NVIDIA DRIVE Orin方案的L4級自動駕駛通用方案公司。

獨特路線——一“案”多用

輕舟智航坐落在蘇州高鐵新城，在2019年資本及市場對自動駕駛趨於冷靜，技術升級、資料採集技術成為落地關鍵的背景下，輕舟智航誕生，專攻無人小巴。

最初，沒有直接選擇robotaxi的輕舟智航，在落地場景上選擇無人小巴，在技術路線上選擇也與其他友商有所不同，因此提出了“自動駕駛超級工廠”的概念。

輕舟智航團隊大多來自waymo，對乘用車L4級自動駕駛的落地難度有了一定認識。目前針對整車廠的感測器種類和計算平臺都是在L2~L3的應用場景，主要以視覺和毫米波感知為主，個別有鐳射雷達輔助，方案的計算能力和資料維度相對較低，因此與L4的資料很難形成互通。

所以在構建資料閉環上，輕舟智航致力於透過一套硬體方案適配多款車型，保證落地專案能快速高效地進行部署、不同車型之間的資料能夠共用。

近日，輕舟智航宣佈推出Driven-by-QCraft第三代L4級自動駕駛硬體方案，率先使用NVIDIA DRIVE Orin平臺。已知Orin單次算力250TOPS，輕舟智航表示從通用性和可擴充套件性來說，英偉達計算平臺提供了250~2000TOPS算力的可能性。據悉，這一方案可以支撐十款車型、十座城市、多個場景。

第三代硬體方案在感知能力上佈局更全面，做到完全無死角。新一代感測器系統採用了多感測器融合套件，運用易於部署的模組化設計，包含2個長距離測量鐳射雷達（主LiDAR）、3個近距離補盲鐳射雷達（盲區LiDAR）、4個毫米波雷達、9個感知攝像頭和1個IMU套裝。

值得注意的是，該方案要裝上五個鐳射雷達。據輕舟智航介紹，套件中每一個鐳射雷達的旋轉方向均在同一時刻保持一致，具備高度同步性。當週圍有動態物體出現的時候，點雲不會出現錯位或重影現象，同時保證可將所有鐳射雷達的點雲資料收集在一起集中處理，最大化利用所有資訊。

做到讓感知無盲區，但裝配五顆鐳射雷達不禁讓人懷疑成本過高。輕舟智航CTO侯聰表示，整個行業的鐳射雷達的成本在透過需求的增加而不斷降低。“我們自己的量一上來再跟供應商去談價格，就能拿到一個更好的價格，而且整個行業的量做大之後，所有的成本就都會下降。計算晶片也是一樣，由於Orin面向L4以及L2，很多車廠都需要裝Orin平臺，它的量產自然帶來成本價格下降，從而使得我們新一代的平臺成本比上一代還更低。”

根據輕舟智航預測，在未來2-3年內整套感測器的成本將下降至5位數。

另一重要感測器——攝像頭也向著智慧化進階。透過軟體演算法，系統可處理在不同光線條件下的過曝或欠曝問題，以及在車輛行駛過程中因運動模糊導致的拖影問題，使得車輛在不同光線以及不同運動狀態下都具備穩定的感知能力。

該方案中獨特定製設計的專門識別紅綠燈的相機可以不受環境光干擾，能夠在晚上精準識別出150米外的紅綠燈形狀及顏色。此外，攝像頭採用車規級設計，滿足汽車級特殊環境，工作溫度範圍可覆蓋-40至125℃。

L4自動駕駛解決方案——孰強孰弱

目前，針對L4自動駕駛的硬體方案有不同的形式，選擇場景也有區別。輕舟智航算是成立較晚的自動駕駛初創公司，但憑藉獨特的路線快速地在業內佔有一席之地。

同樣在蘇州高鐵新城發展起來的還有Momenta、智加科技等自動駕駛公司。Momenta創始人及團隊多是有著微軟和商湯科技的背景，因此以AI為導向的資料驅動是該公司最看重的。其針對量產車提供的L4及以上自動駕駛解決方案名為MSD，它感測器的設計上，和針對量產車的產品Mpilot具有統一的方案，都有環繞車身的12顆攝像頭，5顆毫米波雷達加上1顆鐳射雷達。

鑑於硬體設施價格昂貴，Momenta還同步了另一路線，非自建L4車隊，選擇與車企合作開發前裝量產車，提供Mpilot產品，從而直接獲取量產車跑出來的駕駛資料，透過資料對“飛輪”演算法進行不斷訓練和最佳化，實現L4級自動駕駛的落地。

某種程度上，Momenta與百度有相似之處，百度ANP方案就是採用純視覺方案，與百度Apollo L4級自動駕駛來自同一技術架構，做到資料共生共享，從而能最大程度地保證L4技術降維釋放。與市面的鐳射雷達的方案相比，ANP能做到低成本、可量產。

但還有一派是“堆料”玩家，其中AutoX是絕對擁躉。在第五代全無人駕駛系統AutoX Gen5上，感測器數量達到了50個，配備了28個攝像頭、6個高解析度鐳射雷達和0.9度解析度的4D雷達，可在車輛周圍提供360度覆蓋。據悉，Gen5的核心計算平臺——AutoX XCU，達到了驚人的2200 TOPS算力。

其實，感測器數量同樣有50個的還有滴滴雙子星硬體平臺，它擁有7個鐳射雷達、6個毫米波雷達、23個攝像頭、1個紅外攝像頭、12個超聲波雷達和1套高精度組合導航系統，最近探測距離可以縮短至10釐米，最遠探測距離能達到300米以上。完全能達到360度實時監測車外環境。

同時，滴滴雙子星也採用英偉達自動駕駛晶片，算力可以達到700TOPS，在L4級自動駕駛測試車中，算力也不算低。

車雲小結

輕舟智航新一代自動駕駛硬體方案在功能安全和資訊保安上做了改進。總體而言，目前各家廠商並無最優、唯一的L4級系統組建方案，每家在搭建自己的自動駕駛系統時都會根據不同的應用場景去選擇不同的感測器配置方案，且由於當前上游廠商產品也處在快速迭代過程中，因此廠商也在嘗試搭配選擇不同的上游廠商所提供的產品。

不管是哪種方案，現階段的難點在於，提高軟硬體的可靠性、可擴充套件性與降低成本之間求得平衡，這個平衡點越早抓住才能越快地實現L4級自動駕駛商業化。