禾多科技：推进乘用车自动驾驶落地，需要做什么

雷锋网按：4月22日，新智驾第1期会员线下沙龙在北京举（面）行（基），或许您无法在百忙中抽出时间到场参加，不用怕，新智驾为您整理了文字版的内容，到场参加了的会员们也快来复习吧！

本次沙龙的主题是“自动驾驶的商业化”。现阶段整个无人驾驶行业处在于大规模应用的前夕。由于无人驾驶汽车传感器、高精度地图、改装车费用等等的问题，成本是横亘在无人驾驶大规模落地的障碍之一。而禾多科技的目标就是推进自动驾驶乘用车的进程。

禾多科技成立于2017年6月，同年7月份，禾多就拿到了IDG和四维领投的天使轮。禾多主要瞄准前装市场，所以禾多主要和主机厂有一些合作。去年11月份，禾多发布了一款自动驾驶平台，叫做轩辕平台，主要是为了整个行业去赋能。

此次沙龙邀请了禾多科技的商务总监王征，向我们介绍了禾多科技作出了什么样的措施推动无人驾驶向量产迈进，以及现阶段无人驾驶的适用场景等等。

雷锋网在不改变愿意的基础上对这次分享进行了编辑：

目前整个业界都在探讨自动驾驶如何能够真正地把技术转化为产品落地。现阶段大家探讨得比较多的是在封闭的环境里进行自动驾驶，比如货运或者园区，对场景和车速有一定的限制的场景。

真正的无人驾驶应该是在城市化道路，人、车混杂的环境下运行。禾多目前在做的一件事情就是如何改变大家的出行，推进乘用车的自动驾驶进程，使其能够尽快落地。

我们的愿景要去通过自动驾驶升级中国移动出行的问题。禾多的命题也是拆解自移动的“移”。现在电脑、电视、手机都迈向智能化，从现阶段汽车蕴含巨大的机会。

现在整个汽车行业的发展，比如汽车智能化，也就是Level 2级别以上的智能汽车，其实留给汽车的空间足够大，但时间上比较紧迫。

提到自动驾驶，我们首先会想到一些国外的知名企业，比如Waymo、特斯拉，这两家公司最主要特点就是他们除了现有技术上领先外，他们有积累了很多数据。

现在AI很热，AI有三大要素：第一、数据为王；第二、很强的算法和逻辑、比如深度学习；第三、需要很强的计算能力。就中国的情况而言，在AI领域里面，中国有很强的数据优势。在算法上，中国也是有很强的竞争优势，中国现在唯一缺的计算能力。

即使在自动驾驶领域，Waymo和特斯拉有很深的技术积累，那是不是代表着中国机会就没有了呢？其实并非如此，自动驾驶还是需要数据的支撑。

比如特斯拉，特斯拉之前用的是Mobileye的摄像头作为前置摄像头。现在Mobileye在行业领域前装的ADAS占有率达70%，虽然Mobileye在国外有十多年的积累，有足够大的数据积累，但Mobileye在国内没有原始的数据累积，也就无从谈到深度学习，所以国内企业还是有先天的优势。

即使像Mobileye，一些Tier 1等大厂，他们同样需要数据、地图，但是在国内是有数据监管的，所有的地图、测绘都要有资质，国外公司想要在国内展开业务，需要跟国内厂商、中国图商进行合作。 

禾多跟主机厂、自动驾驶汽车厂商进行合作，可能会对图商、主机厂数据的反哺。比如说今后路上跑很多禾多的自动驾驶汽车，上面其实也有很多的传感器，当然不光是视觉传感器，还有激光雷达、毫米多雷达等等，这些数据其实对图商来说都是有用的。

除了反哺图商以外，数据之于主机厂的意义在哪里？

首先，主机厂的强项并不是说单项技术的专、精、深，而是主机厂的项目管理能力非常强。主机厂在智能和网联这两方面，起步比较晚，进度比较慢，因此主机厂要想把智能化、网联化做起来很难。

现在所有主机厂都意识到数据也很重要，怎么去用，从哪来获取，这是对主机厂的一个需求，所以从数据方面来讲，我们认为主要是两个：一边服务非主机厂的业务，就是所谓的图商；还有一部分服务主机厂。

未来出行图景

大家可以想一想未来全自动驾驶的场景，我们认为自动驾驶未来的出行可能会分为高速公路自动驾驶，城市以及最后一公里，我们出行可能从家里出来，这里涉及到最后一公里的问题，然后在城市里段可能开一段，可能还要出去走一段高速公路，包括北京的各种环路，我们都把它定义成高速公路，就是所谓封闭式的。我们到了地方以后又是一段城市公路，然后又回到最后一公里，其实它是这么一个循环往复闭环。

我们认为未来出行分为三个阶段。自动驾驶现在如果没有任何限定条件，特别是乘用车落地其实是非常难的。

比如说，城市路况，人在城市里驾驶，会经常出现刮蹭、碰撞等情况。为什么，除了注意力不集中的问题外，就是城市路况太复杂，各种十字路口突然出来一辆车，司机陷入了非常被动状态，汽车不知道往那里开。大家开玩笑说让自动驾驶判断人的行为意图其实是一件非常不靠谱的事情，因为连司机都无法准确地判定自己下一秒要干什么。

在我们看来，以现在的技术条件、路况条件，我们知道行业的边界在哪里，所以我们要解决的就是说高速公路以及最后的停车问题。 

为什么选择这两个应用场景来落地？

第一，我们要知道自己的技术边界在哪，我们的技术能达到什么；第二是它限制的条件在那。比如我们讲最后一公里停车的问题，实际上它的限制条件是车速以及环境。

比如说在停车场，道路参与者当中可能包括：汽车、人、超市推购物，但里面不会有摩托车、自行车，遛狗的就更少了，也不会快递员。因此相对来说，环境比较简单。其次是对车速的要求没那么高。

我们在停车方面分三个阶段：

• 第一阶段，停车场需要有一些限制条件，比如说安装一些传感器，或者说停车场整个的施划更加规范；

• 第二阶段，我们称之为2.0，就是不依赖停车场，只要人能停到停车场，自动驾驶也可以实现。这里牵扯到感知、定位等等，各方面的技术都要达到一定的水平；

• 第三阶段，就是最后一公里的问题。

除了现在城市化道路比较复杂，我们还有一部分要做的是高速公路。这里的高速公路是一个泛指，包括环路，这里主要指的是结构化道路——没有红绿灯，没有十字路口、交叉路口。随着车速加快，车速会将整个应用场景复杂度降低。

总结来说，自动驾驶落地我们聚焦两个方向：

一是结构化道路，即高速公路、环路和封闭道路等有明显车道线及其它人工标记的行车道路；

二是代客泊车，实现车辆自行完成停车到召唤的全流程，无需人工操作。

禾多在自动驾驶上的思考

量产涉及诸多因素，包括成本，耐用性等一系列因素。现在大家经常开玩笑：激光雷达“一线一万”，64线大概什么概念，60万，一辆国产汽车大概10万，还不包括高精度定位系统，高精度地图，另外还包括 GPS、显卡等设施。这些设施不仅成本高昂，还需要许多外设进行配合。其次是要符合车规级要求。

汽车跑起来和汽车量产其实是两个概念，所以为什么我们要做面向量产的技术选型，我们也知道自动驾驶汽车技术已经很成熟了，现在它在外面跑一圈没问题，但自动驾驶永远达不到量产我们就不做，所以不能够量产的方案直接排除。

那么是不是之前的技术积累我们就完全不用了？完全开辟新的道路？

也不是。现在量产阶段真正到Level 4，不需要人来接管的可能还为时尚早，所以在未来几年，包括主机厂也希望也做到L3。所谓的L3技术，就是人机共驾，一般场景由汽车来操控，如果碰到较为复杂的场景，人来接管。 

禾多轩辕平台的V1、G1

简单总结：未来的自动驾驶，特别是在短期之内，可能很难做到Level 5级别无人驾驶，也没有场景的限制，想去哪都可以用自动驾驶。所以禾多掐头去尾，选择高速、停车是我们现在落地的两个场景。

除了面向主机厂以外，我们还在与国内的合作伙伴或者友商希望能够赋能整个行业，比如说像类似于我们做自动驾驶的公司以及各个高校，我们推出了自己的自动驾驶平台——轩辕平台。 

基本上自动驾驶涉及到的传感器，包括激光雷达、毫米波雷达、相机、组合惯导、超声波雷达，我们都支持。

一言蔽之，“轩辕平台”可以被理解为集成了车辆线控、传感器设备和一些基础软件的自动驾驶车辆底层开发平台。

具体线控参数上：

• 纵向控制：线控速度最高可达150公里/时，支持前向及倒车过程的车辆加减速控制，支持多种退出机制，支持加速度控制和速度控制两种模式；

• 横向控制：线控方向盘角度-450度—450度，支持前向及倒车过程的车辆横向控制，支持多种退出机制，支持扭矩控制和角度控制两种模式。

目前轩辕平台的控制精度、响应速度和安全性能已能够满足L2-L5级自动驾驶的不同研发需求。此外，禾多还将为平台客户提供方案咨询、系统搭建、人机交互以及上层自动驾驶模块的技术支持。

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