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      128TOPS 算力跑通城市 NOA!輕舟智航端到端方案年內上車

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      進入2025,輔助駕駛尤其是高階輔助駕駛量產的進程明顯加快。

      主機廠方面,頭部巨頭都在推出自家成系列的輔助駕駛解決方案。比亞迪推出天神之眼、吉利推出千里浩瀚,奇瑞推出獵鷹參數圖片)智駕......

      這種來自行業頭部的推動,直接給高階輔助駕駛的普及按下加速鍵。

      說一個暴論:在國內,國產廠商們已經基本放棄L2入門,用不了多久,L2高速NOA即將成為輔助駕駛標配。

      所以,想要真正讓自家產品比別家更有競爭力,在輔助駕駛層面,如果能比友商率先落地高速NOA/城市NOA,將為產品搶占市場先機。

      瞌睡送枕頭。

      2025上海車展上,高階輔助駕駛方案商輕舟智航就帶來了行業首個基于單征程6M的端到端城市NOA解決方案。

      01首個單征程6M端到端城市NOA方案

      輕舟輔助駕駛方案分為在線系統和離線系統兩大塊。

      在線系統中,輕舟采用一段式端到端架構+安全對齊。

      在一段式端到端架構里,輕舟將獨創且已得到充分量產驗證的「時空聯合規劃」的經驗融入One Model 端到端模型設計中。

      所謂「時空聯合規劃」,指的是在時間維度和空間維度上對運動軌跡進行聯合優化,生成同時滿足路徑可行性、速度合理性、安全約束和舒適性要求的動態軌跡。

      比如,輕舟在在線模型訓練層面,加入了多層碰撞的損失約束,來保證安全性;添加高階控制量一致性約束,來保證舒適性。



      除此之外,輕舟還有自己的「安全對齊」。就是把安全規則融入到模型訓練。

      比如在軌跡生成過程中,借鑒圖文生成中條件生成的方法,將安全規則作為「教師」,在模型軌跡生成過程中引入額外的指導信號,以增加對生成過程的控制,引導軌跡朝特定方向發展,滿足安全性。

      此外將安全規則作為獎勵函數,對模型進行微調,進一步增加模型的安全性。

      綜上,確保整個端到端模型既可以充分發揮靈活、上限高的優勢,又可以做到下限高、更安全。

      離線系統中,輕舟智航構建了基于世界模型的運動模擬,可以批量生產大量的長尾場景和罕見的安全臨界場景,用于對端到端模型的模擬驗證,以確保系統穩定性和安全性。

      輕舟已經實現從數據回傳、數據挖掘、三維重建、自動化標注、數據生成到模型訓練的完整數據閉環,可以實現天級別的閉環和迭代,以高效的數據驅動持續解決各類復雜的長尾問題。

      目前,輕舟用戶累計行駛里程達24億公里;輔助駕駛總里程超3億公里;NOA總里程超1.8億公里。

      值得一說的是,輕舟結合端到端One-Model的獨特設計和對征程系列芯片的深入理解,顯著地減少了BPU上部署的模型數量。

      同時,得益于端到端模型的使用,輕舟的解決方案大量精簡了場景代碼,減少了很多不必要的規則使用,降低了系統延遲,釋放了大量BPU資源給到主動安全功能。

      這也是為什么輕舟能在單J6M上做到城市NOA的原因。



      為了保證輔助駕駛的運行安全,輕舟智航在系統設計中,充分考慮各個單點甚至子系統失效的可能性,構建了完善的冗余設計,可有效應對各類安全失效問題。

      在硬件層面,域控的診斷模塊會監控域控內外的各類故障,監控到故障后功能狀態機會采取降級措施,并通知用戶接管。若用戶長時間未接管,系統還會自動引導車輛安全停車,并上傳整個過程數據至云平臺分析。

      在模型冗余層面,已經量產采用 BEV+Mono 兩套視覺架構模型,可在其中一套失效時繼續工作,確保感知結果不受影響。

      硬件配置上,這套方案采用1L11V5R12U+一顆征程6(算力128TOPS)芯片打造。

      車展期間,我們也體驗了輕舟的端到端城市NOA方案。

      02表現到底怎么樣?

      我們這次的體驗路線比較簡單,就是繞著國展周邊繞一圈,從洲際出發返回洲際。

      直接上結論:輕舟的方案整體風格穩重不偏激,除了剛出發被不文明別車,被迫安全接管,全程再無接管。

      說幾個讓我印象深刻的點:

      1、紅綠燈啟停/前方有車啟停,都能做到很快識別響應,快速起步。

      2、剎停做的很舒適,基本無頓挫和剎車點頭,有人類老司機的味道了。

      3、路徑規劃能力優秀,即便前面無車道線,也能穩穩找到路線,而且中途不會出現畫龍或者搖擺,給人的信心感很足。

      4、變道果斷,無保護左轉處理絲滑。

      5、遇到需要多車道場景會逐個變道,很規矩。

      6、看到異形障礙物(比如錐桶等),會提前進行避讓繞行。



      除此之外,其中有一個場景讓我印象非常深刻。

      在完成右轉后不久,就碰到有車停在我們車道內(俗稱死車)。但是我們的車并沒有呆呆的停在該車后面等候,在靠近該車前就不斷尋求變道換道機會,整個處理過程很驚艷。

      這還沒完,繞過這批車不久后,我們很快又碰到相似場景,而輕舟的系統很早就看到并開始繞行,整個過程真的很絲滑。

      由此可以看到,輕舟的方案有這么幾點長處:

      環境理解:場景意圖推理能力很強,能結合車道屬性、交通規則預判最優策略。

      決策規劃:博弈能力強,在安全邊界內可以做到效率與舒適的平衡。

      執行控制:做到時空全程平滑,通過運動學約束與統一規劃實現絲滑體驗,沒有卡點頓挫,很類人。

      系統魯棒性:安全對齊機制隱性守護,確保靈活決策不突破安全底線。

      這種能力的背后,正是 「端到端模型靈活性」 與 「時空規劃規則性」 的深度融合 —— 用數據驅動解決復雜場景決策,用工程約束保障安全底線,最終實現 「類人而優于人」的駕駛體驗。



      當然,目前還有可以進一步提升的地方,比如在擁堵緩行場景下跟車會有頓挫,此外還碰到一次較重的急剎,不知道是不是對環境感知的偶發還是優化問題。

      03城市NOA,輕舟先行

      2023年10月,輕舟拿到頭部新勢力車企的高階輔助駕駛項目。

      現在,輕舟高階輔助駕駛量產交付上車突破60萬套。

      這也為輕舟積累大量的高階輔助駕駛的量產經驗,更夯實了其從技術研發到規模落地的全鏈路工程化能力。

      憑借深厚的技術底蘊和強大的工程化實力,輕舟已成為一家合格的車企技術供應商。



      這次,輕舟用一塊征程6就飛速做成一套可用的端到端城市NOA,技術實力確實不容小覷,而且這套方案確實很有競爭力。

      它能讓很多原本定位于高速NOA的車型,能夠「越級」配備城市NOA,而且能減少產品開發周期,提升車企產品競爭力。

      目前,輕舟智航基于單征程6M的端到端城市NOA方案已經獲得車企定點,將于今年規模化量產上車。

      根據輕舟智航CEO于騫的說法,今年輕舟輔助駕駛上車大概率要超過50萬,「我們可能是第一家成為量產100萬輛NOA的輔助駕駛公司。」

      完。

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