近日，由北京市科學技術協會與北京市順義區人民政府共同主辦，北京科技社團服務中心、北京科學技術期刊學會和中國汽車市場雜志社承辦的2022世界智能網聯汽車大會順義專場活動之一“開放創新賦能智能網聯汽車產業論壇暨首都開放創新高端研討會”在順義區新國展舉辦。活動中，知行汽車科技（蘇州）有限公司創始人兼CEO宋陽就知行科技在自動駕駛產品化方面的實踐成果，以“自動駕駛域控制器進化之路”為題發表演講。
自動駕駛域控制器
(資料圖)
進化之路
“知”之所及——
智能網聯汽車產業在加速
2025新增產值或超8000億元
談到知行合一，首先要“知”，即我們需要對整個大環境有一個認識。從全球主要的經濟體來看，預計從2020年到2035年，智能網聯汽車的乘用車新車滲透率都將一直處于高速增長的態勢。目前來看，我國乘用車新車市場滲透率已經達到23.5%，歐美國家的滲透率更高一些。預計2030—2035年間，世界智能網聯汽車滲透率將會達到70%以上。此外，產業產值也會隨之增加，到2025年，智能網聯汽車產業新增產值有可能超過8000億元。
正因如此，成立于2016年的知行科技，一直專注于自動駕駛領域的量產解決方案，致力于成為中國汽車制造商最信賴的智能駕駛合作伙伴。經過幾年的發展，知行科技的業務范圍已經從軟件算法擴展到硬件與生產，與吉利、長城、東風、奇瑞等傳統車企和威馬等新能源車企，都建立了量產合作關系。
“行”之根本——
以市場為中心、軟件算法為核心
通過系統集成
打造更高級的自動駕駛功能
不斷迭代新產品
知行科技擁有智能攝像頭和域控制器兩大系列產品。同時，基于自有產品以及合作伙伴的激光雷達、毫米波雷達、超聲波等傳感器產品，知行科技通過系統集成的方式，以軟件算法為核心，打造出更高級的自動駕駛功能，并通過數據閉環不斷迭代新一代產品。
以市場為中心，是知行科技做產品的根本。眾所周知，現在已經進入第四消費社會。目前是以人性化和個人的體驗為中心的消費社會，而過去的第一、二、三消費社會，是以家庭為中心，以個人的消費工具為中心，那時汽車作為一個工具。而現在，汽車變成了不只是一個工具，還要非常講究人性化、舒適性、質量等體驗。知行科技的產品不斷迭代，目前智能攝像頭可以支持非常高的像素，域控制器也可以支持“三合一”的場景。
所謂“三合一”，一是指360°環視，二是指導航輔助駕駛，三是指泊車和低速L4功能。這些功能如果再細分，可以通過不同模塊化的組合，做一些低級別的功能，像L2的功能，滿足入門級的需求。此外，知行科技的域控制器也支持更高級別的功能，比如城市NOA，同時知行科技通過數據閉環不斷優化客戶體驗。
“行”之路徑——
全棧自研、靈活的中間件設計
與穩定高效的系統啟動
知行科技實現了軟件中間件和硬件的全棧自研，從上層算法上看，可以百分之百移植到新的硬件平臺，實現軟件的自由，實現了軟件定義汽車，也實現了軟硬分離。這都依賴于知行科技擁有一款比較強大的、完全自研的、靈活可靠的軟件中間件。
這套軟件中間件可以支持多核數據之間零拷貝數據共享，支持圖像大數據傳輸，最大可以達到每秒20GB的傳輸。舉例來講，對于目前的高像素大屏，知行科技可以在5秒鐘做到3D視圖的輸出。
“行”之實踐——
視覺算法，打造全場景多目標的精準識別能力
在視覺算法上，知行科技探索出一個輕量化做任務的AI模型。它具備全場景多目標的識別能力，在目標檢測方面支持3D障礙物的輸出和一般障礙物的檢測。此外知行科技支持多種車道線的類型和車位線的檢測，對于不同車靜態的檢測以及車道線和車位線的檢測，也有絕佳的效果。
在不斷革新和發展的AI技術方面，目前知行科技基于Transformer模型化全局特征提取能力，提高了目標檢測的精度和效率。知行科技在基于注意力機制的Transformer的基礎之上，結合傳統的卷積神經網絡CNN構建了用于目標檢測、車道線檢測和泊車為檢測的統一模型。一方面利用了CNN底層特征提取的優勢，另一方面也利用Transformer強化全局特征提取的能力，從而提高了目標檢測、車道線檢測、車位檢測的整體精度和效率。
對于算法來講，如何把算法做到精簡，如何把它適用在多核架構的SoC上，適用在一個相對成本較低的SoC上需要做很多的工作。過去基于實驗室的方法，不太講究硬件資源。但在車上，硬件資源實際上是有限的。知行科技通過深入到硬件Kernel內核的算法，對于多核架構SoC進行深度的部署，并優化鏈路，實現了有限資源的最大利用，從而支持圖像和數據高效的傳輸和顯示。
在360度環視視覺的顯示方面，效果也是非常逼真。對于自動駕駛來講，尤其是NOA以及低速的自動泊車，還有低速的記憶泊車AVP功能，做定位是非常重要的。知行科技基于汽車本身自帶傳感器，使用技術手段來彌補特殊場景下視覺定位的缺陷。此外，多維3D碗的方式在360度環視中的應用，可以把無論是近的地方還是遠地方的拼接效果都能達到比較好的效果，透明底盤無死角，還有高細膩度的車模。
“行”之實踐——
自動泊車算法
通過數據閉環的方式來優化檢測
不斷提高識別能力
對于泊車系統的感知算法，知行科技通過數據閉環的方式來優化檢測更多的障礙物，提高特殊車位的識別能力，現已經達到比較好的擬人化體驗，路徑規劃策略可以達到比較好的水平，具體來講就是泊車的揉庫次數，進行任何種類的車位都是小于3次的次數停入。
同時CNN和通用障礙物的檢測加持，使得知行科技對于多種不同的障礙物，比如路錐桶、柱子等等障礙物都可以提供比較好的檢測。
“行”之實踐——
符合全真互聯網的自動駕駛
自動駕駛不只是單純的技術問題，還有符合市場需求，將來還要符合全真互聯網，也就是元宇宙更好的顯示方式，AR和VR更好的顯示方式，讓客戶的交互和體驗非常好。
知行科技通過結合圖像感知以及輸出給客戶的屏幕，做了很多預處理。比如通過GPU比較強的渲染能力，實現了3D渲染，支持多種模型，高保真度的渲染。環境的模型也可以切換不同的視角，讓客戶使用起來更方便。
“行”之實踐——
數據閉環方案解決“長尾”問題
為了解決從L2++向L4的過渡，知行科技希望解決長尾問題——實現數據閉環的方案，從車端到云端再到本地的訓練和仿真，實現數據到算法再到車再到數據的數據閉環。知行科技需要從量產車上取得數據后，傳到客戶的私有云之上進行數據管理、數據清洗、數據挖掘，再之后傳到iMotion的私有云上，進行數據標注，模型的訓練、仿真等，把優化之后的算法，通過FOTA傳到車上，這就完成了整個數據閉環。
獨立的完整工具鏈
助力知行科技在自動駕駛的路上“知行合一”
從數據采集、標注、模型訓練、數據分析，以及場景庫到車端的數據上傳，知行科技已經完成了一套獨立的工具鏈。城市路口、人機混行等工況，是IDC全場景應用重點進化方向，這為此奠定了更多的基礎。知行科技的目標是在2023完成100+TOPS大算力平臺開發，并在此平臺之上，完成城市導航輔助駕駛的更高級功能。
通過合作，知行科技已經完成了iFC的第三代產以及IDC城市導航輔助駕駛，目前這些功能已經應用在吉利、極氪、長城、東風、奇瑞等品牌車型上。知行科技通過不斷解決場景問題，不斷優化算法和技術，把自動駕駛做得越來越深入，并力爭在自動駕駛這條路上做到知行合一。
