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      L3產業(yè)化的主力,還會是鴻蒙智行

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      2004年,美國莫哈維沙漠塵土飛揚, 在首屆無人車挑戰(zhàn)賽中,15輛被改造的汽車以無一完賽的成績,開啟了自動駕駛的全球熱潮。

      21年后在大洋彼岸,隨著中國在汽車行業(yè)與人工智能領域的迎頭趕上,普通民眾距離買到一輛自動駕駛汽車,不再遙不可及。

      12月中旬,工信部發(fā)放國內首批L3有條件自動駕駛車型準入許可,讓L3自動駕駛走入商業(yè)化的臨界點。

      作為華為汽車科技賦能最深的企業(yè),鴻蒙智行一直是華為智能汽車技術的“原生載體”?;谶@種首發(fā)平臺的獨特性,鴻蒙智行在引領 L2 智能輔助駕駛普及后,也順勢開啟了技術向上的再度躍遷:

      目前,鴻蒙智行已與重慶、合肥、深圳等地深度合作,在高速限定道路率先展開 L3 級自動駕駛的研發(fā)路測。


      鴻蒙智行正進行L3自動駕駛測試的尊界S800

      相比于L2輔助駕駛如火如荼的商業(yè)進展,這是扎實的一小步,但過幾年回望,它可能會是L3自動駕駛產業(yè)化進程中不能忽視的一大步。

      01

      L3產業(yè)化門票,源自L2

      國內適時加大L3自動駕駛的推廣力度,離不開市場需求的呼聲。

      在全球主要汽車市場中,中國有著最高的智能輔助駕駛滲透率,也對L3呈現出了極高的期待。

      今年1-7月,中國L2級輔助駕駛滲透率已達62.58%[1],在價格25萬以上的國產新能源汽車上,城區(qū)智能輔助駕駛近乎標配。智能輔助駕駛的大普及,培養(yǎng)出了一批數量可觀的重度用戶,而他們已經不僅僅滿足于“輔助駕駛”,而是想要跨向“自動駕駛”。

      來自麥肯錫的調研數據顯示,早在2024年,就有三分之一的城區(qū)智能輔助駕駛用戶,希望功能可以進一步升級為L3以上自動駕駛,實現真正意義上的“車能自己開”[2]。

      相比于L2智能輔助駕駛,L3自動駕駛的飛躍在于,能力更強的系統(tǒng),可以解放用戶的雙腳,還能解放用戶的雙手和雙眼,讓駕駛員能夠合法合規(guī)地將注意力從駕駛任務中抽離出來,打個電話、處理下文件,在系統(tǒng)提示需接管時再回到駕駛任務中。

      中國車主尤其是大城市中的車主,平均每天要在車里度過近兩小時。L3自動駕駛只要能將“無聊駕駛時間”中的一半轉化為“個人自由支配時間”,就能極大地提升車主用車的幸福感與付費意愿。


      鴻蒙智行L3自動駕駛系統(tǒng)交互界面

      在這樣的背景下, L3自動駕駛產業(yè)化進程迎來加速,讓L3走向規(guī)?;瘧玫慕恿Π?,在今年底交到了企業(yè)手里。

      不過,盡管國內多家企業(yè)擁有在高速與限定道路上進行L3自動駕駛上路、測試的資格,但并不意味著它們站在同一起跑線。

      作為L2輔助駕駛某種程度的升級,L3自動駕駛要順利走完測試,形成用戶能用、 敢用的產品, 實際上格外考驗企業(yè)在L2輔助駕駛領域的積累。那些在L2智能輔助駕駛身位領先的企業(yè),更可能對L3的完善和應用做出更大貢獻。

      比如鴻蒙智行。到今年10月底,鴻蒙智行累計交付量突破百萬,旗下車型搭載的華為智駕ADS,至11月累計輔助駕駛里程52億公里,累計避免可能的碰撞279萬次,輔助駕駛活躍用戶占比達到94.2%。

      作為國內推動智能輔助駕駛普及的關鍵力量,鴻蒙智行不僅在百萬用戶中積累了口碑與信任,更重要的是,海量用戶使用智能輔助駕駛產生的駕駛行為數據和人車交互數據,既是幫助算法進步的養(yǎng)料,也是設計L3自動駕駛系統(tǒng)的重要依托。



      在L3自動駕駛中,系統(tǒng)一方面要“盡可能知道”,以承擔起主要的駕駛任務;另一方面,由于有“接管”這個環(huán)節(jié)的存在,系統(tǒng)還要有極強的“知道自己不知道”的能力,及早、及遠識別少數無法處理的場景,從而妥善向駕駛員移交控制權。

      而L2智能駕駛領域積累的駕駛數據越多,企業(yè)就越可能訓練出一個能力達到L3水平的模型,也越能充分理解Corner Case的時空分布, 越能定義清楚系統(tǒng)的能力邊界,從而讓“何時何處適合啟用L3自動駕駛”,“何時、何種場景應當接管”等關鍵問題,變得更加清晰。

      同時,輔助駕駛激活狀態(tài)下積累的海量人車交互數據,也能幫助企業(yè)積累經驗:什么樣的提醒方式和力度,能最穩(wěn)妥地將駕駛員拉回駕駛任務,從而設計出更能讓用戶安全接管的系統(tǒng)。

      鴻蒙智行正在測試的L3自動駕駛系統(tǒng),就結合法規(guī)要求,依托海量數據,定義了“階梯式+多模態(tài)+硬兜底”的接管邏輯:

      當遇到超出其設計運行范圍的場景,系統(tǒng)會先進行語音和視覺提醒,隨后予以方向盤震動提醒,繼而減速。如果駕駛員超過10秒未接管,系統(tǒng)將觸發(fā)“最小風險策略”,在保障安全的前提下靠邊停車。


      鴻蒙智行進行最小風險策略測試的問界M9

      而鴻蒙智行在測試中驗證、迭代其L3自動駕駛的系統(tǒng)設計,意義不僅在于證實其L3自動駕駛系統(tǒng)的可靠性、安全性,更重要的是,這也有望推動L3的行業(yè)標準乃至產品形態(tài)進一步完善、細化,從全行業(yè)層面推動L3的發(fā)展與商業(yè)化落地,打破“L3等于期貨”、“L3功能定義不友好”的行業(yè)困局。

      02

      重構的人車關系,重塑的技術架構

      雖然L2智能輔助駕駛領域的積累,是開啟L3自動駕駛必備的鑰匙,但L2與L3的本質區(qū)別決定,如果只是沿著此前的技術與產品路徑進行微調,很容易南轅北轍。

      相較于L2輔助駕駛,L3自動駕駛的最大不同在于,它重構了駕駛員與車的關系:

      在L2輔助駕駛中,人與車的關系是“人車共駕,人類監(jiān)工”,駕駛員要做好隨時干預的準備,是駕駛安全的第一責任人;而在L3自動駕駛,人車關系變?yōu)椤败囕v主導,人類待命”,車輛開始接過駕駛的權利與責任。

      L3自動駕駛系統(tǒng)在運行期間,允許駕駛員“脫眼”,即使系統(tǒng)遇到無法處理的場景,也要留出一段時間(通常10秒左右)讓駕駛員響應、接管,如果駕駛員未及時接管,系統(tǒng)需在保障安全的前提下靠邊停車。


      鴻蒙智行在高速上行駛的L3自動駕駛測試車

      這一方面為用戶體驗與商業(yè)化帶來新的可能,但另一方面是對系統(tǒng)能力與可靠性的嚴苛考驗。

      “車為主、人為輔”和“硬兜底”的設計,意味著L3自動駕駛系統(tǒng)不僅要在正常路況下穩(wěn)定運行,還得有能力自行應對那些緊迫的意外,不能臨時“甩鍋”,指望駕駛員在一兩秒內神兵天降。

      由于挑戰(zhàn)巨大,相當一部分企業(yè)一開始就選擇嚴格控制L3自動駕駛系統(tǒng)的生效環(huán)境和允許車速,在復雜的交通世界里框定出簡單任務,以實質上的能力降級換取安全下限。

      但一個能有效商業(yè)化、用戶愿意用的L3自動駕駛系統(tǒng),顯然不會是一遇雨天就會罷工的系統(tǒng),也不該是在高速上龜速行駛加劇擁堵的系統(tǒng)。

      因此,L3自動駕駛的產業(yè)化路徑,其實是要“頂天立地”,同時滿足對上限與下限的更高要求:既要有極高的“智力水平”,保障效率、預見風險,也要有極致的安全兜底,化解風險。

      這也是為何鴻蒙智行的L3自動駕駛測試車,是旗下的尊界S800、問界M9。它們都采用了最新的、技術架構全面升級的華為ADS 4解決方案,面向L3自動駕駛的需求原生定義了軟件與硬件架構:

      具備像人一樣學習能力的WEWA軟件架構,以及全維冗余的硬件配置。

      就在不久之前,自動駕駛軟件的主流方案,還是重代碼、重規(guī)則的算法。這一方案追求可解釋性、對問題的針對性改進,卻高度依賴工程師手寫代碼與規(guī)則,窮舉式地進行場景優(yōu)化??芍袊煌▓鼍暗膹碗s,靠愚公移山難以解決。

      近一年來,為解決傳統(tǒng)規(guī)則算法的效率弊端,端到端模仿學習流行開來,通過向神經網絡大量投喂老司機的駕駛視頻,用數據驅動的形式,立竿見影地提升了自動駕駛的行業(yè)平均水平。

      然而模仿學習的問題在于,流于對人類行為的表面復刻,只學現象不學本質,一旦遭遇不在數據集中的罕見、復雜場景,系統(tǒng)的反應難以預期。對于追求風險可控的L3自動駕駛,這顯然不是完善的技術方案。

      當產業(yè)面對的問題是復雜真實世界中的高維問題時,在技術上升維往往是更好的手段。

      對此,鴻蒙智行車型采用的ADS 4,重新開發(fā)了一套WEWA(World Engine+World Action Model)架構:


      華為ADS 4 WEWA架構

      在云端,不僅大量使用來自輔助駕駛用戶的海量真實數據訓練,還以世界模型構建出高還原度的孿生世界,在其中以遠超現實數量的難例、考題訓練駕駛模型,在源源不斷的演練中做到“知其然且知其所以然”。由此,駕駛模型得以建立起對駕駛環(huán)境的與物理世界的普遍認知。

      在車端,部署World Action Model世界動作模型,采用MoE(Mixture of Experts,混合專家模型)技術,在保留車端模型能力上限的同時,加速模型推理,有效降低系統(tǒng)的時延,反應更敏捷。

      在云端、車端模型的通力協(xié)作下,系統(tǒng)能夠學習人類開車的邏輯,并以比人更快的反應速度做出操作,從而更好地應對各類復雜、非標場景,做到舉一反三、快速進化,實現由內而外地像人一樣開車。

      而在硬件配置上,鴻蒙智行參與L3自動駕駛測試的問界M9與尊界S800,均采用一套成本不菲的硬件全維冗余系統(tǒng)。

      在感知上,兩款車均同時搭載4枚激光雷達、5枚毫米波雷達、11枚高像素攝像頭,讓不同形式、不同視角、不同能力的傳感器充分組成異構冗余,使感知信息充分融合互補,做到強感知能力對單一傳感器弱勢場景的無死角覆蓋(例如雨天駛入暗光隧道中)。



      此外,在自動駕駛系統(tǒng)運行的各相關環(huán)節(jié),兩款車都提供雙保險,同時滿足轉向、制動、通信、供電多重冗余,將L3自動駕駛系統(tǒng)運行期間,單一零部件意外失效的風險最大程度地降低。

      在投入L3自動駕駛測試前,ADS 4還適時將全維防碰撞系統(tǒng)升級為CAS 4.0,不僅做到AEB全速域對各類目標生效,eAES增強對鬼探頭應對能力,還新增駕駛員失能輔助,提前將L3自動駕駛系統(tǒng)的特性“下放”。

      通過全維度冗余的技術架構,ADS 4為駕駛員與乘客織起了多層的安全網。

      而這一重塑的技術架構,和鴻蒙智行試圖通過它贏得的信任,對L2輔助駕駛來說是從“能用”走向“好用、愛用”的保障;對L3自動駕駛而言,則是適配新的人車關系,助力其走向規(guī)模應用的硬核前提。

      03

      尾聲

      千里之行,始于足下。

      在搭好了數據、技術、產品的平臺后,通往L3自動駕駛規(guī)模化應用的道路,還是要從一座座城市、一場又一場的試點走過。

      普通用戶何時能買到一款擁有L3自動駕駛功能的私家車,很大程度上會取決于,重慶層巒疊嶂的隧道與橋梁中,深圳地面密集的車流里,合肥超寬的大馬路上,一輛輛亮著藍燈的鴻蒙智行車型,下個時刻做出何種決策。

      但先行先測的步伐一旦開啟,火種就已點燃。在中國,一場場巨大的變革,往往是從一場場試點開始。

      參考資料:

      [1]:《組合駕駛輔助技術發(fā)展報告》,中國汽車工程研究院

      [2]:麥肯錫 2024 中國汽車消費者洞察報告,麥肯錫

      編輯:羅松松

      責任編輯:羅松松

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