融合计算加持，觉非科技的量产方法论

　　开放、可快速迭代、差异化的智能驾驶系统，正成为头部车企寻求品牌与技术突围的主旋律。
　　过去两三年，以英伟达、地平线为代表的芯片公司，通过更为灵活开放的开发模式打开了车企的市场缺口。
　　另一边，随着自动驾驶供应商在技术上的快速迭代，也使得他们有更多的机会参与到了推进高阶自动驾驶发展的进程中。
　　这其中，觉非科技作为自动驾驶算法与数据服务的代表，正成为推进高阶自动驾驶量产落地的一股重要力量。
　　近期，汽车之心专访了觉非科技创始人与技术合伙人刘斌，就自动驾驶下半场量产技术突破口与制胜法则进行了探讨。
　　01、 自动驾驶进入下半场，量产是核心关键词
　　作为自动驾驶感知决策算法与数据服务商，今年 11 月，觉非科技在资本寒冬顺利完成了 近亿元 的新一轮融资。
　　这在很大程度上说明，觉非科技的未来发展已经获得了资本与产业的认可。
　　自动驾驶产业经历了七八年的发展，目前已经进入到了下半场的竞争，这已成为行业的共识。
　　但自动驾驶下半场的核心竞争力是什么？
　　刘斌认为，自动驾驶下半场比拼的不再是 Demo 和 POC 验证项目，而是 真正的量产落地能力 。
　　作为行业内最早一批提出这一说法的自动驾驶公司，觉非一直在践行这一理念。
　　觉非科技成立于 2019 年，在成立的前两年，这家公司的业务更多聚焦 L3 商用车、车路协同、末端无人配送等领域，通过提供 融合感知解决方案 ，帮助这些领域的自动驾驶公司在高速、智能驾驶示范区、车联网先导区、港口等开放、半开放场景落地。
　　不过，这并不意味觉非不关注乘用车市场。
　　「两三年前，我们发现融合计算，包括融合定位的能力，在乘用车上搭载的比例非常低，当时的市场机会并不多。
　　但我们的路侧项目在提供服务的同时，我们也进行了乘用车相关量产技术的预研与储备，为『 技术上车 』做准备。」刘斌向汽车之心介绍。
　　觉非的路侧融合感知系统每天产生的交通数据量多达  10 亿 次以上，大量的交通数据与车辆自数据为点云模型与算法迭代奠定了基础。
　　而通过路侧数据训练的点云融合计算模块，也正在反哺着觉非的车端融合计算解决方案。
　　自动驾驶在乘用车的市场机会在 2021 年前后开始倾斜。
　　这一时期，蔚来、理想、小鹏等新造车势力先后将「自动驾驶」提上重要议程。随后，越来越多车企也开始通过投资、并购等方式切入自动驾驶。
　　从供应链上看，国内新兴的智能驾驶供应商在 2020 年、2021 年开始逐步成熟，先后拿到车企的订单。
　　可以说，自动驾驶产业终于迎来可以规模化的阶段。
　　在这个大背景下，先前的项目量产经验与技术积累，也让觉非快速抓住切入乘用车智能驾驶市场的机会。
　　凭借多年在多传感器融合技术领域中的深耕，觉非推出了可适配于量产方案的产品组合拳，并与多家车企实现了技术方案的定点与落地。
　　据刘斌透露，国内某头部车企已与觉非科技达成合作，搭载觉非融合计算能力与融合定位模块的新车型即将量产上市。
　　当下，「量产」已经成为自动驾驶行业的主旋律，谁能够以更快的速度、更低的成本、更好的效果实现量产交付，谁就能获得主动权。
　　02、 量产经验与技术优势，一样重要
　　在智能驾驶的产业链条上，觉非的角色是软件算法与数据服务商。
　　具体来说，觉非科技通过适配不同的车载驾驶域计算平台，围绕自动驾驶的感知和决策提供融合计算能力。
　　融合计算，指的是 多传感器融合 ，其基本原理就像人脑综合处理信息的过程一样，将摄像头、毫米波雷达、激光雷达、IMU、惯性导航等传感器进行多层次、多空间的信息互补和优化组合处理，最终产生对观测环境的一致性解释。
　　在硬件水平趋同的背景下，各家自动驾驶差异就更多地体现在融合计算的优劣上，换一个更容易理解的表达是：传感器融合得越差，自动驾驶展现出来的水准会越低，急加速、急刹车、甚至因判断失误引发事故都可能会出现。相反传感器融合得越好，自动驾驶就更像一个老司机，在提升乘坐体感的同时，也极大的提升自动驾驶汽车的安全性。
　　例如，单一传感器做融合定位，在高架桥、多层立交、隧道等场景会面临更多的 Corner case，而城市场景下，建筑物的遮挡导致 GPS、RTK 性能大打折扣。
　　「在这种情况下，我们会将感知与数据能力进行有机融合，从而提供一个更具适用性，能更好解决 Corner case 的产品方案。」刘斌表示。
　　在这里，融合更强调的是感知的能力以及先验数据的融合。感知能力相当于「驾驶员」，他会越来越聪明。先验数据则是自动驾驶系统通过高精地图、动态地图或者静态地图，为车辆提供更好的自动驾驶能力。
　　为此，觉非推出了面向量产的产品矩阵：
　　（1） 融合定位 。这是觉非最早也是最成熟的量产方案，这一方案强调的是融合定位和地图空间数据的通用性，通过与量产的域控制器进行定制化适配，更能适应车企与集成商快速量产的需求。
　　视频加载中...
　　觉非科技融合定位应对城市复杂场景：隧道内行驶
　　（2） 融合感知 。这一方案的特点在于，不强调前融合、中融合还是后融合，而是根据场景选择融合策略。无论是乘用车还是商用车，觉非会根据车企传感器布局、硬件配置、计算能力等，定制不同的融合方案，从而让多传感器的融合表现更加稳定。
　　视频加载中...
　　觉非科技 LiDAR 感知能力效果演示
　　（3） 数据闭环服务 。觉非拥有路侧和车端的两重布局，这意味着其拥有更广的数据来源，能够对数据模型进行特定的训练，进一步解决自动驾驶的长尾问题。
　　除了这样的技术优势之外，觉非的量产经验也是颇受车企认可的重要组成部分。
　　在与车企的合作中，刘斌认为，量产经验、成本控制与软件的可靠性是车企最为关注的维度。「如果软件供应商能向车企输出项目管理的经验，这在车企当中会更受欢迎。」刘斌表示。
　　尤其是在自动驾驶软件定制化程度高，行业没有标准解决方案的背景下，刘斌向汽车之心坦言「这也是让软件供应商较为头疼的地方之一。」而觉非的经验是，不断优化工程架构，以此加快适配与量产的进度。
　　「量产上车的第一步就是 统一整个自动驾驶产业链的认知 」，这也是觉非历经几次量产项目后取得的宝贵经验。而坦诚沟通与专业性，也成为刘斌眼中软件公司与车企、集成商合作的基础。
　　觉非科技创始人与技术合伙人 刘斌
　　通过对车企需求的精准洞察和高效理解，这也快速帮助觉非成长为一家更具「车企思维」的智能驾驶解决方案提供商。
　　随着行业发展进入深水期，刘斌认为，未来感知与地图耦合的可能性会越来越大，将成为更加一体化的解决方案；数据驱动也同样是加速自动驾驶迭代的关键手段。
　　基于这样的预判，觉非也做好了提升自动驾驶能力、扩展自动驾驶运营范围，在大算力芯片下部署更加复杂算法的准备，为大规模量产铺路。
　　03、 芯片+算法，觉非探索新业态下的新模式
　　几年前，Mobileye 的黑盒交付模式是诸多车型辅助驾驶系统的标配，但这样的模式无法满足众多车型定制化要求颇高的状态，这才导致特斯拉、蔚小理等头部新势力萌生了全栈自研的想法。
　　现如今自动驾驶行业百家争鸣，从传感器到芯片再到算法，一众技术公司正在努力推动自动驾驶的量产落地，众多车型的定制化需求也能在一定程度上得到满足。
　　为了更快速地迎合这种定制化需求，芯片公司与算法公司携手发展，成为了一种重要的合作方式。
　　觉非科技与地平线的合作也呈现出了这种趋势。
　　具体而言，地平线的芯片是基础能力，在这之上会有众多的软件和硬件合作伙伴发挥各自的能力，形成一种百花齐放、各显神通的状态。
　　作为软件供应商的觉非，便是在地平线打造的舞台上大显神通的一份子。
　　芯片 +算法解决方案 ，为行业提供了一个快速推动自动驾驶量产落地的范本。
　　刘斌表示：
　　「这样的模式既为车企提供一套完整的解决方案，快速满足不同车型对自动驾驶的定制化需求，又能实现芯片与算法公司在市场和商务资源的协同，从而将整个盘子做得更大。」
　　今年 5 月，觉非科技与地平线达成生态战略合作，以「 芯片 +软件解决方案 」集成的形式推进全场景智能驾驶的量产落地。
　　不久之后，觉非科技基于地平线征程 5 芯片，率先推出了一套「城市通勤融合定位量产解决方案」，通过将「融合计算」与「地图空间数据」结合，实现了车辆自定位与实时建图的技术突破，快速推动 行泊一体功能 的量产落地。
　　在这一合作中，觉非极大地扩大了自己量产上车的机会，为行业更快速地实现自动驾驶的量产落地提供了技术支撑。
　　一位业内人士透露，地平线除了自己直接/间接进车厂、合资进车厂之外，也在尝试利用自身影响力和优势，主导一种车厂更容易接受的拼盘模式。
　　这种模式既服务了车厂又发展了自身，同时还扶持了行业伙伴，如果最终能够落地，将真正实现多方共赢。
　　从开发模式上看，地平线+觉非这样的芯片与算法解决方案相结合的模式，可以大幅降低系统开发成本，为车企提供更为灵活的多硬件平台部署可能。
　　在刘斌看来，这样的发展方式将成为行业主流，加速推动自动驾驶行业朝着大规模量产落地的方向迈进。
　　04、 终局思维、瞄准量产：觉非穿越资本寒冬的秘诀
　　翻阅自动驾驶行业的发展史，2016 年是个颇为值得纪念的年份。
　　这年下半年，谷歌开发的围棋智能机器人 AlphaGo 打败围棋圣手李世石，这一事件极大地激发了行业对于人工智能的关注与认知。
　　甚至引发了「什么工作最容易被机器人取代」的大猜想，这其中司机就成了一个即将被替代的「濒危职业」。
　　为了能加速自动驾驶时代的到来，大量资本涌进了自动驾驶行业。
　　据美国布鲁金斯学会 （Brookings Institution） 发布的投资情况报告显示，在 2016 年 10 月至 11 月，全球自动驾驶主流投资进入急剧增长阶段，在一个月的时间里，其交易总额从 110 亿美元增至 580 亿美元 ，涨幅达 427.3%  以上。
　　自动驾驶野蛮生长的时代就此开启。
　　Argo.ai 傍上福特的大腿，Mobileye 成为英特尔的囊中之物，均是这一时期极具影响力的事件。
　　热情总是短暂的，被自动驾驶「冲昏头脑」的资本也逐步在消逝的时光中恢复了清醒。
　　2019 年初，时任 Waymo 首席执行官约翰·克拉夫奇克 （John Krafcik） 公开表示「自动驾驶汽车可能永远无法在全路况条件下行驶。」在这样悲观的预测当中，资本对自动驾驶行业的热情迅速下降，行业寒冬也就此开启。
　　成立于 2019 年觉非，一出生就过上了「冷日子」，这样越发严峻的行业环境也逼迫着觉非摸索前行，一边以融合计算为基础，为整个公司的发展提供业务支撑；一边以大规模量产为目标，持续迭代融合计算的技术能力，打造行业领先的技术优势。
　　以「终局思维」推动技术发展的理念与脚踏实地的技术实践，便是觉非「穿越寒冬」频频收获资本认可的关键。
　　从成立至今，觉非从一个初出茅庐的初创公司，成长为一家实现跨场景、跨平台、跨终端智能驾驶解决方案的供应商，并收获众多车企定点。
　　今年 11 月，觉非科技顺利完成近亿元的新一轮融资。而这一次融资将主要用于新一代融合计算技术的研发与迭代，以及定点量产项目的持续交付。
　　这样的成长轨迹足以说明觉非拥有推动自动驾驶量产落地的硬实力。
　　2022 年春节 觉非科技员工书写「觉战」
　　随着行业内多家车企城市 NOA 功能相继上线，自动驾驶正式迎来「进城」的下半场。自动驾驶产业也终于迎来放量上车的阶段。
　　在刘斌看来，围绕算力、算法、数据构建的三要素将成为汽车智能化的核心驱动力。尤其是在软件定义汽车背景下，数据、算法和算力是自动驾驶开发的三驾马车。
　　在这个背景下，觉非将「 数据驱动量产 」定义为 2023 年觉非科技发展的关键词。
　　更好的技术优势、更强的量产能力、更多的车企定点，是吸引资本市场投入的关键，也是加速自动驾驶公司获得产业生态认可的关键。
　　同时，这也意味着自动驾驶公司已经进入了可持续发展的正向循环。而觉非正处在这样的正循环之中，这是对脚踏实地者最好的奖励，也是行业发展的必由之路。
　　以融合计算为技术路线，数据智能为驱动力，帮助合作伙伴加速自动驾驶量产落地，这是觉非在自动驾驶下半场的技术突破口与制胜法则。
　　目前，业内普遍认为完全自动驾驶的未来需要很长时间才能达成，在这样漫长的发展过程当中，自动驾驶产业链上会涌现出越来越多像觉非这样的实干者。
　　只有经过这样大浪淘沙式的洗礼，自动驾驶行业才能稳步向前，完全自动驾驶的目标才能逐步实现。