大疆的低成本高阶智能驾驶方案详解

最近大疆智能驾驶搭载十万元级的五菱云朵上市，提供高速，城区真“无图”领航辅助，记忆泊车，记忆行车等高阶智能驾驶的新闻重新击穿了智能驾驶车型价格的底线；国内其他带有高阶智能驾驶辅助功能的品牌，例如小鹏汽车、华为 ADS2.0等，除了硬件配置豪华之外，算力也是上百TOPS起步，但大疆此套采用德州仪器TDA4 32TOPs的方案也将大算力神话拉下马。

另外大疆车载订购德州仪器数百万颗TDA4芯片的新闻，也让人不禁遐想这个可以装配大几十万台高阶智能驾驶的量，是要开启了高阶智能驾驶科技平权的时代。 可以看到智能驾驶开启普及，而且已经不再是高价格汽车的专利，未来智能驾驶将会平民化，价格也趋近大家可以接受的局面。 所以本文将分析下：

大疆的低成本方案大概覆盖哪些智能驾驶功能

大疆的低成本方案的技术路线

类似低成本玩家以及趋势

试图是探讨大疆的低成本高阶智能驾驶方案能实现哪些功能？采用什么技术？玩家以及趋势。 大疆的低成本智能驾驶方案的功能 根据大疆官方发布的信息，大疆将此套低成本智能驾驶命名为「成行平台」，他通过以纯视觉传感器为主的配置方案实现以下高阶智能驾驶功能：

安全相关功能：

主动安全：包含 FCW、AEB、LDW、LDP、BSD 和 DOW 等多项主动安全辅助功能。 主动安全判断好与不好有一个比较直观的标准，就是中汽研的CNCAP测试，但目前为止没有看到关于大疆方案的CNCAP测试。

传统汽车实现此类功能基本上靠前向摄像头和雷达实现，大疆的双目实现物体以及距离的识别。但大疆在上面没有提及RTCA/B交叉路口的碰撞以及LKS等对侧向长距感知能力强的安全辅助功能，可能是忘记还是侧向感知必须雷达来支持？

行车功能：

行车辅助：包含基础横纵向自动控制，含拨杆变道、智能避障，人机共驾与路口辅助等功能。

高速领航辅助：在高速/城快道路场景下，含收费站通行、智能调速、自动上下匝道等功能，支持导航地图/高精地图/路线记忆三类模式。

记忆行车：系统记忆用户示范走过的路线，含自动通过路口、红绿灯识别、变道、上下匝道等功能。

城区领航辅助（升级版配置并拓展高算力SoC，可实现不依赖高精地图的城市开放道路领航驾驶辅助功能）：在城区道路场景下，含施工道路应对、超车绕行、路口处理等功能，支持导航地图/高精地图/路线记忆三类模式。

以上功能都是当前高阶智能驾驶行车热门的功能，之前一直是高价车的特权，但大疆方案既支持无图也支持有图方案。 泊车功能

泊车辅助：包含辅助泊车、智能召唤和遥控泊车三项泊车应用场景。 这个主要基于视觉AI泊车，和高阶智能驾驶技术关系不大，目前基本上有鱼眼和超声波传感器的车辆基本能够实现。

记忆泊车：系统记忆用户示教路线，支持室内和室外停车场，包含指定、区域和探索三种泊车模式。

跨楼层记忆泊车：系统记忆用户示教路线，支持向上和向下的跨层场景，覆盖从收费杆到停车位的泊车全功能场景。

以上功能几乎涵盖了当前高阶智能驾驶泊车所有热门的功能，而不同的是以华为，小鹏为第一梯队的高阶智能驾驶车型价格都是靠近30万元甚至以上。 大疆方案优秀的地方是没有使用昂贵的传感器，以及高算力的高端AI芯片。而华为以及小鹏等都使用动辄几百TOPs，在跨层泊车，行车等方面都依赖昂贵的激光雷达。 那大疆采用什么方案降低了成本而实现相同的功能？

低成本方案的技术路线

国内智能驾驶的先锋们在2022年将智能驾驶堆料推向了最高点，那个时间中国汽车市场的智能驾驶比的是谁家用的激光雷达多，谁家用的AI芯片算力高，谁家传感器多等，智能驾驶系统的BOM成本高达到了大几万，甚至智驾系统都可以买一辆传统的小汽车了。 但是2022年底开启的汽车价格，让大家都在冷静的思考如何做到让智能驾驶的BOM成本回归到理性的区间，让感知和价格平衡，让智能驾驶的成本价格下降，成为汽车真正的卖点之一。 对于智能驾驶硬件降低成本方法无非是减少昂贵传感器，减少传感器等接收解码传输等芯片，减少算力芯片需求，优化算法等方法。 所以，首当其冲的就是干掉之前动辄大几千上万，目前依然要小几千元价格的激光雷达，当然激光雷达是个好东西，我们之前文章《通过广州车展-看自动驾驶激光雷达》中分享过他在3D环境探测方面是有很多优势，他目前唯一不好的东西就是贵，我可以期待接下来国内的第二波激光雷达将在在芯片以及微运动机械方面推动降本。 其次就是从发布更新速度就拉智能驾驶进城后腿，需要配套定位传感器，收费还按年收费的高精地图。 另外就是AI处理芯片，信号解码解串等芯片在智能驾驶域控中占据主要成本，当传感器减少了，意味着输入的数据减少了，那么AI处理芯片，以及信号处理等芯片的需求都减少，所以整个成本才能降下来。 比较大疆和国内高阶智能驾驶豪华硬件华为，小鹏的硬件可以发现。

大疆没有使用激光雷达，也省掉了用来识别侧向前后的4个周视摄像头，甚至连毫米波雷达都只是选装。 他主要的传感器是，800万像素前视惯导双目，以及4个300万像素环视鱼眼摄像头，1个后视镜300/800万摄像头。 双目摄像头可以获取驾驶环境的3D信息，这个之前文章《双目立体视觉的春天来了吗？》有介绍。3D环境的信息重要性我们之前很多文章介绍，这里就不赘述了，当然获取驾驶环境的3D信息大概还有有激光雷达ToF类传感器获取，也有特斯拉强大数据算法算力为代表的Occupancy算法《智能驾驶-城市领航辅助必备的BEV以及Occupancy networks》。

 

双目摄像头当前在以上三种方案中应该从BOM成本，开发难易程度来讲都是相对便宜的，当然相比激光雷达ToF方案从性能和场景来说肯定会有一定的缺陷。 有了双目感知的3D信息，再加上时序信息就构成了所谓的4D场景，从而可以实现传统雷达可以实现的其他交通参与者的速度，方向等信息。 大疆方案的双目摄像头叫做惯导双目，是将IMU惯导集成一起，其实大疆早在其无人机上有应用，目前大疆车载双目已经发展到第二代，两个摄像头不是固定，双目自标定算法，还可以调节两个摄像头布置距离，所以应该在车辆整合方面更加容易随和。

  惯导双目中的双目摄像头以及IMU充当双目VIO，"VIO"指的是视觉惯性里程计(Visual-Inertial Odometry)，它是一种将视觉和惯性传感器数据结合起来实时估计设备或车辆位置和方向的技术，可以用于在室内、室外等环境中进行定位和导航。VIO 通过分析摄像头捕捉到的连续图像流，结合惯性测量单元 (IMU) 的数据，估计相机的运动轨迹，并计算出相机相对于起始位置的坐标和方向等姿态信息。 相比于小鹏等采用的单目记忆泊车，双目VIO技术由于有了深度信息，简化深度图像获取难度，从而降低建图难度，另外双目相机更加稳健。 所以大疆宣称的视觉惯导融合定位技术（VINS），可以在一些极端环境，如急行急停的拥堵、暴雨、夜间、地下停车场等场景，都可保持高精度的车辆轨迹计算。

4个环视鱼眼摄像头

传统的智能驾驶，用鱼眼摄像头做泊车类型的工作，额外添加4个长视距的周视摄像头用来行车的环境感知，但是大疆的方案是没有4个长视距的周视摄像头，但是他也宣称使用BEV算法实现领航辅助，他只有在城区辅助的方案时候，可以添加2个前向长视距的周视摄像头用来应对城区复杂的场景。 所以大疆如何做到BEV算法？ 一般用作环视的鱼眼摄像头视角较大，可以达到180°以上，对近距离的感知较好，大家都采用低像素，最多也就是200万来实现。 但大疆4个300万像素的环视鱼眼摄像头，大疆对传统的鱼眼摄像头进行性能升级，采用4个超级鱼眼摄像头替代传统4个侧视+4个环视的高阶360度感知方案，支持大FOV视角以及80米的环视检测距离。

大疆通过4个300万像素的环视鱼眼摄像头的360度的视场角来实现BEV视觉算法方案，这个和当前小鹏和华为等装有周视摄像头的方案都不同。 有了BEV的算法和行泊一体的摄像头复用，大疆在一套BEV的算法上实现行车和泊车，大疆将其称为全场景OSP（Open Space Planning）决策规划技术，他的逻辑应该是搜寻驾驶可用空间，然后植入风险规划或者防御性驾驶等规则，进行运动路径规划控制。   非常简单的方法可以识别智能汽车行车和泊车算法是否相同，一般Rule based的泊车算法，基本都是有套路，你多次泊车，基本可以发现停车刻板的动作，但是按照行车算法做泊车基本会根据每次场景不同去规划路径和动作，例如华为的泊车。

1个后视镜300/800万摄像头

这个摄像头布置在传统汽车鲨鱼鳍的位置，这个位置主要用来观测后方，如果采取相对较广的角度，可以实现后向角雷达相关的功能。从而实现行车纵向控制或者后部安全预警等功能。 最后大疆提到的，4D纯视觉自标注技术来提高BEV场景的覆盖感知学习，一般智能驾驶开发需要大量的试验车来采集数据标注信息，其中试验车配备各种传感器，工控机，每台试验车都是价值不菲几百万，这对于开发来讲试验车都可能上亿的成本，所以大疆的双目惯导可以实现4D纯视觉自标注技术，可在不依赖激光采集车的前提下，完成纯视觉构型量产车的真值标注闭环，通过大规模量产车迅速积累覆盖长尾场景数据。

另外大疆提到双目摄像头可以提供道路预瞄信息给到其他底盘域从而实现底盘主动控制调节，提升舒适性。 所以大疆的前视惯导双目，以及4个环视鱼眼摄像头可以实现智能驾驶所需的目标物检测，测量动静态距离，给VSLAM提供VIO，BEV算法，以及4D数据和闭环。 通过减少视觉传感器的数量，采取独特3D视觉方法，导致大疆可以采用其熟悉的低价德州仪器TDA4芯片，大疆无人机主要采用TI的芯片，其实TDA类芯片存在汽车很久了，之前主要做环视图像处理，不过之前大家一直往高密度的环境数据采集，大算力处理方向去推安全和功能。

总结，类似低成本玩家以及趋势

至于大疆方案的技术，其实也并非完全独门绝技，双目惯导技术在低速机器人应用场景广泛而长久，国内鉴智，小觅智能，高仙，石头科技（没错就是那家搞出极石汽车的公司）等之前做运动速度较低的机器人公司都储备相关技术，学术界国内的香港大学，港科大都有大量相关学术以及应用积累。

随着大疆和五菱的结合拉开了低成本高阶智驾竞争的导火索，大众以及比亚迪等大众品牌的汽车也将上大疆的低成本方案，未来将有更多的低成本的高阶智能驾驶方案上车，这或许会将科技平权的高阶智驾推上高潮，届时智能驾驶将走出了功能有没有的阶段，开启了体验好不好的阶段。

编辑：黄飞