踩了油門也能剎車,華為ADS 3.2內(nèi)測(cè),遙遙領(lǐng)先這次實(shí)現(xiàn)了?
路咖汽車 | 10-29
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一天時(shí)間,中國(guó)汽車都沉浸在“世界第一”里。小米SU7 Ultra,用真刀真槍的6分46秒874,拿下了紐北最速四門車,成為了世界第一;小鵬汽車,說(shuō)自己從智駕到企業(yè)風(fēng)格,都和馬斯克的特斯拉一樣,當(dāng)然,也有人選擇不說(shuō)話。今年10月25日,華為智能汽車解決方案不動(dòng)聲色的發(fā)布了ADS Pro V3.1版本,甚至在次日還迅速開(kāi)啟了V3.2 beat的內(nèi)測(cè)體驗(yàn),從之前的ADS 3.0智駕效果看,其實(shí)就已經(jīng)非常接近脫手自動(dòng)駕駛了,而新版本在這基礎(chǔ)上,又優(yōu)化了對(duì)細(xì)節(jié)的感知能力,也新增了不少更類人的決策,總之,整體的功能框架在完成車位到車位這類操作上更加流暢了,參考其他品牌的智駕節(jié)點(diǎn),下個(gè)月會(huì)有理想500萬(wàn)CLIPS的6.4新模型,小鵬純視覺(jué)5.4、小米新版NOA、智己大規(guī)模推開(kāi)的momenta等等,為什么說(shuō)華為ADS Pro V3.2更值得大家期待呢?
踩錯(cuò)踏板也能剎停,靠的是LiDar+AEB?
先來(lái)回顧一下華為乾崑智駕ADS V3.0的功能效果,在拿掉BEV網(wǎng)絡(luò)之后,負(fù)責(zé)感知的GOD網(wǎng)絡(luò)和負(fù)責(zé)預(yù)測(cè)決判的PDP網(wǎng)絡(luò),在激光雷達(dá)、4D毫米波雷達(dá)這類感知硬件的配合下,可以全天候?qū)Φ缆芳?xì)節(jié)做到感知,比如會(huì)看紅綠燈、會(huì)過(guò)閘機(jī)、啟動(dòng)場(chǎng)景不受限制,遇到鬼探頭不會(huì)突然一腳剎停,在復(fù)雜路口或者交錯(cuò)環(huán)島的通行率也有一定的保證,但做了出于安全冗余考慮,系統(tǒng)在這類場(chǎng)景多數(shù)還是會(huì)主動(dòng)降級(jí)到LCC,而在最新的版本中,ADS Pro V3.1和V3.2 beat都優(yōu)化了這類細(xì)節(jié),接管率和執(zhí)行決策都做到了更低、更類人,除了這些,新版本還在哪些方面有明顯提升?
從實(shí)測(cè)體驗(yàn)結(jié)果來(lái)看,ADS Pro V3.1和V3.2 beat優(yōu)化了幾處功能,包括NCA路口通行,低風(fēng)險(xiǎn)降低脫手警告頻次、學(xué)習(xí)代客泊車路線,導(dǎo)航試圖分頻顯示、雷達(dá)遮擋提醒、識(shí)別井蓋等。這其中,脫手警告不再時(shí)不時(shí)就突然彈出來(lái),而是系統(tǒng)在判定當(dāng)下智駕場(chǎng)景風(fēng)險(xiǎn)不高的時(shí)候,會(huì)一直處于靜默狀態(tài),從某種意義上講,這個(gè)功能的出現(xiàn)幾乎說(shuō)明華為已經(jīng)無(wú)限接近到了L3,下一步要做的就是接著優(yōu)化在高風(fēng)險(xiǎn)場(chǎng)景下的決策能力,像在擁堵加塞、人車混行的復(fù)雜路口,整套系統(tǒng)的處理機(jī)制不再顯得呆板,而是伺機(jī)加塞或選擇繞行,這個(gè)執(zhí)行效果就非常擬人,甚至是在窄路會(huì)車或者U型掉頭時(shí),系統(tǒng)還會(huì)根據(jù)與周圍障礙物的距離,選擇多打半圈方向盤,增大轉(zhuǎn)彎半徑避免發(fā)生剮蹭。
比較有意思的是新增的幾個(gè)功能,具體是NCA靠邊臨停,路面自適應(yīng)防碰撞,橫穿防碰撞避讓、誤踩加速踏板識(shí)別以及誤掛擋防碰撞,在之前的版本之中,當(dāng)導(dǎo)航即將到達(dá)目的地時(shí)(尤其是非停車場(chǎng)場(chǎng)景),系統(tǒng)會(huì)跳出界面提示必須由人工接管泊車,這次的優(yōu)化就是解決了最后這部分的人類駕駛員操作,直接讓車輛自主靠邊停車,而在“防碰撞”的幾個(gè)功能當(dāng)中,基本都是GOD網(wǎng)絡(luò)調(diào)動(dòng)AEB發(fā)揮了作用,比如當(dāng)感知硬件發(fā)現(xiàn)路面附著力不高的時(shí)候,系統(tǒng)會(huì)提前觸發(fā)AEB,隨時(shí)進(jìn)行重剎,之前一直有提到的預(yù)判鬼探頭,更多的其實(shí)是針對(duì)靜止障礙物所完成的判斷,比如雙向主干道突然躥出的行人或電瓶車,在察覺(jué)到道路危險(xiǎn)后已經(jīng)停止了運(yùn)動(dòng)軌跡,優(yōu)化之后預(yù)判的底層邏輯不變,變的是可以在道內(nèi)或借道緊急避障,當(dāng)然了,華為也給這項(xiàng)功能做了安全冗余,只有在低速加塞場(chǎng)景之下,才能觸發(fā)橫穿/斜穿防碰撞。
誤踩踏板防碰撞有必要單獨(dú)拿出來(lái)聊。前幾年,車主對(duì)新能源汽車的單踏板模式爭(zhēng)議許久,大部分車主認(rèn)為有類似制動(dòng)效果的加速踏板,在慌亂中難以分辨自己是否已經(jīng)采取制動(dòng),所以普遍會(huì)誤踩踏板發(fā)生剮蹭,現(xiàn)在看這個(gè)問(wèn)題其實(shí)很好解決,在端到端的智駕模式下,可以給大模型訓(xùn)練特定場(chǎng)景,或者直接給它規(guī)則,當(dāng)傳感器識(shí)別到已經(jīng)觸及碰撞危險(xiǎn)距離時(shí),直接調(diào)動(dòng)AEB進(jìn)行制動(dòng),所以即便是駕駛員依然踩著加速踏板,車輛也能剎停,不論是走純視覺(jué)路線還是多傳感器路線的智駕方案,這個(gè)功能其實(shí)都是可以實(shí)現(xiàn)的。
值得一提的是,華為在10月25日發(fā)布ADS Pro V3.1,次日就推送了V3.2 beat內(nèi)測(cè),這似乎說(shuō)明V3.1版本還不夠“完美”,從3.1版本的多個(gè)實(shí)測(cè)體驗(yàn)來(lái)看,比起內(nèi)測(cè)版本最明顯的區(qū)別,是后者智駕過(guò)程花費(fèi)的時(shí)間更少,同時(shí)接管率也更低,也就是說(shuō),內(nèi)測(cè)版在細(xì)節(jié)處理上的決策機(jī)制,明顯要顯得更聰明一些,比如在最考驗(yàn)博弈能力的環(huán)島或復(fù)雜路口,在沒(méi)有自動(dòng)降級(jí)的情況下,同樣是面對(duì)移動(dòng)障礙物,3.1版本在考慮選擇禮讓還是借到繞行的時(shí)間,都要比內(nèi)測(cè)版本慢上幾秒,所以建議后期直接升級(jí)到V3.2正式版。
無(wú)限接近L3級(jí),只有華為GOD大網(wǎng)做的最好?
前面提到,誤踩踏板防碰撞兩大智駕方案都可以實(shí)現(xiàn),但要是拆開(kāi)來(lái)講,有激光雷達(dá)安全冗余度肯定更高一些,畢竟,這種處理方案需要對(duì)環(huán)境進(jìn)行實(shí)時(shí)掃圖然后交給大模型去理解,不過(guò)在復(fù)雜路口環(huán)境下,可能會(huì)導(dǎo)致系統(tǒng)需要更多的處理時(shí)間和算力,這就引出新的思考了,對(duì)于沒(méi)有激光雷達(dá)的純視覺(jué)方案,把算力堆上去是不是也能更好的解決?
答案自然是肯定的,算力儲(chǔ)備高就意味著大模型在單位時(shí)間內(nèi),處理數(shù)據(jù)的速度可以更快,這也是促進(jìn)AI學(xué)習(xí)和訓(xùn)練的基礎(chǔ),雖然激光雷達(dá)確實(shí)會(huì)占用一部分算力,把感知數(shù)據(jù)輸送給智心也需要時(shí)間,但是這個(gè)缺點(diǎn)可以通過(guò)優(yōu)化預(yù)判決策網(wǎng)絡(luò)給彌補(bǔ)掉,引出幾個(gè)數(shù)據(jù)作為參考,智己momenta云端算力只有2.5 E FLOPS,理想汽車為4.5E FLOPS,華為乾崑智駕目前有5E FLOPS,小鵬明年會(huì)從2.51E FLOPS拓展到10E FLOPS,而特斯拉則高達(dá)35E FLOPS,換句話說(shuō),激光雷達(dá)的出現(xiàn),其實(shí)是不需要太高云端算力的,而純視覺(jué)方案正好反了過(guò)來(lái),可能有人不理解了,高算力是不是就等于智駕能力強(qiáng)呢?
并不是,算力只是指芯片每秒能夠執(zhí)行的運(yùn)算次數(shù),而算法才是自動(dòng)駕駛的核心,特斯拉FSD就是一個(gè)典型的端到端算法,今年轉(zhuǎn)向AI鷹眼的小鵬也是類似的邏輯,都是需要用足夠的實(shí)測(cè)視頻訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),感知層面的數(shù)據(jù)來(lái)源僅僅是靠攝像頭來(lái)完成,而前兩天智己發(fā)布的momenta,底層邏輯雖然也是如出一轍,但是感知元件多了一顆激光雷達(dá),所以這就可以很好理解了,純視覺(jué)智駕方案需要大量的算力,也需要不斷進(jìn)化的大模型算法,優(yōu)點(diǎn)是系統(tǒng)的駕駛行為可以學(xué)習(xí)人類駕駛員的習(xí)慣,計(jì)算任務(wù)相對(duì)精簡(jiǎn),級(jí)聯(lián)誤差減少之后,數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)更容易發(fā)揮規(guī)模法則,缺點(diǎn)也就很直接了,就是需要堆更高的算力儲(chǔ)備和強(qiáng)化算法。
相比之下,現(xiàn)階段華為的GOD+PDP方案,其實(shí)優(yōu)勢(shì)要更多一些,就拿最容易出現(xiàn)降級(jí)的復(fù)雜路口來(lái)說(shuō),從GOD+AEB的分段式架構(gòu)變成GOD一張大網(wǎng),直接就省掉了原來(lái)數(shù)據(jù)傳遞過(guò)程中需要的時(shí)間和算力,甚至是路徑的博弈,而B(niǎo)EV網(wǎng)絡(luò)存在之前,系統(tǒng)是需要將整個(gè)場(chǎng)景對(duì)上障礙物的坐標(biāo),然后還要對(duì)每個(gè)障礙物單獨(dú)去做運(yùn)動(dòng)軌跡分析和預(yù)判,這些都需要計(jì)算的成本和時(shí)間,若是在數(shù)據(jù)分析量龐大的復(fù)雜環(huán)島,BEV網(wǎng)絡(luò)就會(huì)出現(xiàn)數(shù)據(jù)分析過(guò)慢、輸送延遲,直到過(guò)載導(dǎo)致降級(jí)轉(zhuǎn)為人工接管,所以去掉BEV融入GOD網(wǎng)絡(luò),可以不再單給運(yùn)動(dòng)障礙物分析坐標(biāo),直接預(yù)測(cè)它的軌跡路徑就可以了,通俗一點(diǎn)來(lái)講,道理其實(shí)和分段式架構(gòu)并成一張大網(wǎng)是一樣的,而實(shí)現(xiàn)這些的前提,都是需要大網(wǎng)具備復(fù)雜路況的數(shù)據(jù)理解能力和處理能力。
再有就是感知硬件上的能力了,4D毫米波雷達(dá)通過(guò)回波可以對(duì)小體積的異性障礙物構(gòu)成立體模型,華為自己的192線激光雷達(dá)也是用更多的激光線束對(duì)道路細(xì)節(jié)實(shí)時(shí)掃圖,都是給GOD大網(wǎng)提供數(shù)據(jù)更加精確的原始數(shù)據(jù)模型,所以從某種程度上講,取消BEV網(wǎng)絡(luò)也是給高精雷達(dá)傳感器的性能來(lái)回“松綁”,具體到效果層面上看,最多兩把就能泊入車位的自主泊車功能就是最好的例子。
總結(jié)一下,從2021年發(fā)布ADS 1.0,到2023年引入GOD網(wǎng)絡(luò)概念,再到2024年形成由GOD+PDP構(gòu)成的一張大網(wǎng)解決所有功能,華為的這套乾崑智駕方案,其實(shí)在3.0版本的時(shí)代就基本摸到了L3級(jí)自動(dòng)駕駛的門檻了,所以在這套系統(tǒng)之后,華為只需要再優(yōu)化一些處理機(jī)制上的細(xì)節(jié),提升一些決策執(zhí)行的速度,能和數(shù)據(jù)積累量極其龐大的特斯拉FSD抗衡,不出意外的話其實(shí)現(xiàn)在就只有華為了。