大疆，激光雷达归来！
车规的，久违的，而且是舱内的：
大疆纯视觉成本难以置信地一降再降，内卷打响第一枪，也是智驾普及第一玩家。
再次推出激光雷达方案，仍然是：
一颗激光雷达 + 3 摄像头，成本比如今单颗激光雷达低
城市 NOA 的 MPI（接管率），可以从十几公里提高到一百公里
并且大疆还首次戳破智能车“皇帝的新衣”：
智驾成本和体验没有直接关联。
大疆曾短暂的量产过车规激光雷达，旗下 Livox 产品搭载在了小鹏 P5 早期型号上。
当时也是国内第一款量产激光雷达的车型。
不过后来，小鹏在后续全系车型上选择了速腾的产品，大疆激光雷达也没有再出现在其他量产车上，公开的新品进展都是工业用激光雷达。
智驾方案上，大疆开始力推极致性价比的纯视觉方案，以致于给外界留下了“大疆是纯视觉忠实拥趸”的印象。
不过，官方这次正本清源：“大疆不是纯视觉走到黑”，只要能达成“智驾标配”的结果，什么门派的“武功兵器”都可以用，没有趁手的就自己开发一个。
于是有了“激目”系统。
最大特点是将激光雷达和摄像头集成在一个“盒子”里，放在车内的前挡风玻璃上：
没错，这是一种“舱内”激光雷达的方案。
先看它能做到什么：
在成本降低 30%~40% 的前提下，可以实现 100% 性能表现和功能替代。
系统可整体内置于车舱内，不仅可以避免雨水、脏污等环境影响，而且降低了综合装配成本，为整车造型减少了工程难度。
分别解释一下，所谓降本，是激目系统激光雷达 + 摄像头的成本，仍然比目前单颗激光雷达数千元成本低。
以及集成式的传感器模块，各个部件都是刚性连接，所以“激目”系统上车只需要做一次标定 ——时间对齐，即两种传感器同一个时刻捕捉到环境的图像或者信号；空间对齐，指明确传感器相对位置，使图像信息和点云信息是完美同和叠加。
而传统分离式方案，这样的外参标定至少要做三次。
100% 功能替代，给出了具体的参考：城市 NOA 如今普遍几十公里甚至十几公里接管一次的水平，激目系统能做到 100 公里接管一次的水平。
换句话说，现在卖数万元的激光雷达融合感知智驾方案，大疆认为功能体验和几千元的纯视觉方案没有本质区别，激光雷达的成本相当于浪费了。
好，既然大疆如此自信，那么对于舱内激光雷达的方案，我们也可以提出质疑。
首先就是，舱内激光雷达启动、工作造成的噪声，怎么解决？
大疆的方案是，激光雷达采用固态 / 半固态产品，内部没有复杂的机械转动。其次，造成高频工作电流噪声的激光雷达主控芯片，采用中央集成架构，放在了智驾域控的“大盒子”里面。
根据车型设计，大盒子可以根据需要放在汽车任意部位，不会对车舱 NVH 产生任何影响。
第二个问题，舱内激光雷达，对前挡风玻璃透光率要求高，有时还要特殊定制，会使成本上升，后期更换维修不便。
而且，舱内激光雷达不可避免的会在分辨率上打一些折扣。
大疆则说，订制玻璃可以做，普通的前挡玻璃也能做。对透光条件没有什么特殊要求。另外，激光雷达分辨率低一点也没关系，不影响系统的功能和体验。
因为大疆纯视觉能力足够强，激光雷达在这套方案中只是给摄像头“打辅助”，对测距长短、分辨率等等性能要求不高。
大疆坦言，从来不追求某一单一传感器性能的绝对领先。而是以整体成本、体验为原则。
所以，激目系统整体的可靠安全性基础，仍然是大疆的纯视觉软件算法能力。
激光雷达方案的答案，还要从纯视觉上找。
前两天百人会，大疆车载负责人沈劭劼透露了成行平台7V100T的智驾方案，也就是 7 个摄像头和 100TOPS 算力（高通 SA8650）。
并宣布，大疆车载要用这套成本 7000 左右的方案实现“智驾标配”，把全国都能开的城市领航下放到 15 万甚至更低价格的车型上。
具体配置上，“7V”指的系统有一套前视 8M 的惯导双目（两颗摄像头），加 4 颗环视鱼眼摄像头以及后视单目，一共“2+4+1”7 颗摄像头。另外毫米波雷达、超声波雷达都可以选装。
为什么是 7V？大疆表示是在过去几年积累当中总结出来的能够平衡性能和成本的智驾最优解。价格仅相当于主流融合感知方案的几分之一甚至十几分之一，而且可以近乎实现 100% 同样的功能，在正常场景绝大部分的 Case 下的鲁棒性也非常强。
从感知范围上来看，鱼眼 + 双目的方案能够实现全向 BEV 的 3D 感知。前视双目，类似于人的眼睛，双目能够直接感知到障碍物的深度，而且有更强的边角场景的泛化能力。
对领航辅助驾驶里的主动变道，则是通过鱼眼来实现。大疆车载是全球首创用鱼眼来做高阶智驾功能的供应商。
当然，要让“简陋”的硬件发挥出“堆料豪华版”的智驾能力，对软件的要求成倍提高。
首先 7V100T 的基础，是高通 8650 平台，能够跑 Transformer，可以有更多计算资源做卷积网络以及 BEV 的感知。
这应该也是 Transformer 架构首次下放到 15 万级车型。
Transformer 架构使得算法能够通知识别路上的目标、车道线、道路拓扑结构，以及输出生成 OCC 占用网络结果。
OCC 我们科普过很多次，意思是把环境进行“体素化”，变成乐高 一样的方块，只需要知道方块是否被“占用”，而根本不必识别是什么物体，提早做防御性、减速的行为。
道路拓扑感知也是一个关键。传统意义上，高精度地图的主要作用就是告诉系统道路的连接关系。
如果没有高精度地图的实时感知，往往需要手写大量规则，泛化性不强，而且需要结合不同地区、城市的规则。
大疆基于 RS-Net 能够使用大量的数据训练模型，即便没有来过也知道这个路网大概长什么样，有助于下游规控更好的做变道的决策，包括左右以及绕行的决策。
最后说下 8650 平台上基于 Transformer 预测和决策联合模型。
输出两个东西：1）其他车辆预测轨迹；2）本身决策的分布。
有两个好处：
1）同时左转的博弈场景，传统的方法不太好判断边上旁车到底是加塞还是临停，有了这个 NN 模型预测和决策的网络，可以减少误刹车的概率。
2）做城区绕行决策时，能够准确输出绕行的时间。比如路边的临停车辆，传统的决策系统要知道这是一个什么场景，以及这是不是一个临停车辆才能做一个绕行决策，但有了 NN Decision 网络后，能够发起绕行，同时增强绕行决策的准确率。
总结一下，只需要标准的导航地图，结合在线感知，就能够模拟人类司机推理它的道路结构。因此不存在开城的说法，毕竟场景可以直接泛化。
大疆望通过强视觉在线感知，减少对高精度地图和激光雷达的依赖，量产包括城区记忆领航在内 L2 + 高阶智驾功能。
大疆直接戳破了智驾行业“皇帝的新衣”。
并且给出了详细细致的解释，为何极致性价比的硬件方案，能做出相同甚至超越的功能体验。
而且与“占队划阵营”的智驾玩家不同，大疆更加直接的体现第一性原理。
当外界以为他们是“纯视觉派”时，他们却做了一个包含激光雷达的“激目”系统。
你若是质疑它“背叛纯视觉”，它会耐心告诉你，用什么传感器不是选择题，智驾体验和成本也不是正相关。
大疆是会从整个产品体验的角度来考虑，加一个传感器，能给用户带来什么样的价值，以及付出的相应的成本是多少，值不值当。
只要能实现“智驾标配”，各种方案都为我所用，如果没有现成方案，那就自己投入研发。
最直接简单的办法来解决智驾问题，这其实就是智驾的“第一性原理”。
本文来自微信公众号：智能车参考 （ID：AI4Auto），作者：有车有据
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