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MAXIEYE发布全栈自研自动驾驶L2产品,年内量产上车-超级汽车网

   日期:2022-04-20     作者:汽车网  联系电话:浏览:206    

伴随着智能驾驶商业化升温,国内L2渗透率进入爆发期。根据ADAS供应商量产出货统计,2020年,国内L1-L2级ADAS渗透率仅约10%,2023年预计达到27%。巨大的市场机遇面前,除了行业熟知的国际巨头不断发力外,近两年,不少国内企业亦脱颖而出,取得了不错的进展。智驾科技MAXIEYE便是其中之一。

日前,智驾科技MAXIEYE宣布其感知-融合-规控全栈技术链自研的MAXIPILOT® 1.0智能驾驶系统产品即将在国内自主品牌车型首度量产。MAXIPILOT® 1.0是智驾科技MAXIEYE开发的第一款乘用车智能巡航类驾驶辅助系统产品,可满足SAE J3016™ 定义的自动驾驶等级中的L0-L2级功能。据介绍,该产品将于2021年内实现2家乘用车品牌车型量产。

MAXIEYE发布全栈自研自动驾驶L2产品,年内量产上车  

图片来源: 智驾科技MAXIEYE

紧抓市场机遇全栈自研

整体来看,中国ADAS研发应用起步较晚,L1~L2级别配置率相对于欧美市场较低。截止2021年,国内市场L1~L2产品主要提供方是外资企业。因看好自动驾驶市场前景以及L2国产替代空间,智驾科技MAXIEYE选择从感知到融合再到规控全栈自研。

MAXIEYE发布全栈自研自动驾驶L2产品,年内量产上车  

图片来源: 智驾科技MAXIEYE

据介绍,即将量产的MAXIPILOT® 1.0具备以下核心技术优势:

第一, 全栈核心技术能力。从感知、融合到决策规控全栈自研带来的图像级原始真值、泛化性场景理解,将大幅降低感知与规控跨平台研发产生的误差叠加,更好赋能客户实现定制化产品开发。“全栈自研有一个好处是,我可以拿到图像里面更底层的信号,甚至这些信号在物理世界的表达里面并没有什么单位或数量,但却对于我做无意识决策和快速决策的时候会有很大的帮助。”智驾科技CEO周圣砚说到。

第二, 领先的ADAS视觉算法。创造性地使用视频流(多帧)等图像分析技术,在三维场景构建的基础上引入时间维度的分析,实现从三维到四维感知的突破,实现纯视觉测距测速、稳定全局目标跟踪,更好地助力智能驾驶系统级产品的集成开发。

MAXIEYE发布全栈自研自动驾驶L2产品,年内量产上车  

智驾科技视觉感知算法发展历程(图片来源: 智驾科技MAXIEYE)

第三, 更懂中国交通场景的ADAS解决方案。依托国内真实道路场景数据积累和测试验证的闭环,开发更懂中国路况的全栈技术方案和AI神经网络模型。

除此之外,安全方面,智驾科技MAXIEYE从算法的角度进行冗余设计,在40万公里大里程测试中实现了零误报。另与客户深度协同、算法开放程度高也是MAIXIPILOT® 1.0的另一大优势。

打通数据闭环致力“人人可享”

除了实现L2自动驾驶功能外,MAXIPILOT® 1.0还有一个最大的亮点则是打通了量产-数据-体验-技术升级闭环。通过与客户建立的数据共享机制和平台,持续采集更多场景信息,有价值的数据可以自动回传,以数据反哺算法,持续解决极限场景系统难题并逐步建立数据壁垒,从而推进技术演进。

“其实,数据闭环已经不是什么新的话题,特斯拉以及国内的诸多造车新势力已有部署。然而我们这次做了一个创新,把数据闭环部署在了1R1V这样高性价比的产品上。高性价比的好处是很容易形成规模化,这也是构建数据壁垒的关键。”智驾科技COO杨腾飞表示。

MAXIEYE发布全栈自研自动驾驶L2产品,年内量产上车
 

图片来源: 智驾科技MAXIEYE

打通数据闭环,是智驾科技践行智能驾驶“人人可享”理念的方式之一。所谓“人人可享”,简单来说就是消费者能够“用得起,愿意用”。数据闭环可以让系统更聪明,更成熟,给消费者足够的安全感,让其有愿意使用。

在满足消费者愿意用的同时,智驾科技从产品定义和设计阶段开始,注重成本优化,致力让消费者“用得起”。以感知系统为例,目前多传感器融合是行业普遍选择,一方面因为不同种类的传感器目前或多或少存在一定局限,如雷达识别不了静止物体;视觉系统受恶劣天气影响等。另一方面不同传感器擅长的应用场景不同。在此情况下,势必会导致成本的增加。针对此,智驾科技提出了从“加法”到“减法”的概念。“我们不排斥多传感器融合,但是会思考能不能将单一的传感器做到极致。”杨腾飞说。

MAXIEYE发布全栈自研自动驾驶L2产品,年内量产上车  

图片来源: 智驾科技MAXIEYE

公开资料介绍,智驾科技成立于2016年,短短的5年内,团队从最初几十人发展至今日的300多人,其中65%为研发人员。截止2020年,智驾科技已经连续3年实现超300%的业务增长。谈及企业发展,周圣砚指出,2021年的战略任务有两个,第一个是打造爆款L2产品,并实现量产。第二个是挖掘数据,去探索L2以外的边界。“明年我们的战略会往更多方向渗透,与更多的客户建立合作。” 

 
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