解密宏景智駕的軟件產(chǎn)品體系

量產(chǎn)，對于自動駕駛企業(yè)，無論是L2級還是L4級，已經(jīng)成為最受關注的點。對于走到量產(chǎn)階段的自動駕駛企業(yè)，雖不能保證在終局勝出，但至少拿到了下一個賽場的入場券。

從這個角度看，宏景智駕是可以有些小驕傲的。三個月前「智車星球」與其創(chuàng)始人劉飛龍交流時，對方就透露2021年宏景智駕L2+ADAS方案的裝機量在10萬套左右；而到今年，這個數(shù)字預計將達到20萬到30萬，同時，目前國內TOP15的主流車企中，超過1/3都是宏景智駕的客戶。

2018年成立的宏景智駕，發(fā)展可謂高效。在劉飛龍看來，很重要的一個原因是宏景智駕擁有“軟件硬件全部inhouse”的能力，也就是軟件和硬件全都掌握在自己手中。

但在此前的披露中，對軟件部分宏景智駕提及較少，因此在9月16日舉辦的2022世界智能網(wǎng)聯(lián)汽車大會上，宏景智駕聯(lián)合創(chuàng)始人兼軟件算法VP董健帶來了其軟件算法棧最新動態(tài)的分享。

△宏景智駕聯(lián)合創(chuàng)始人兼軟件算法VP董健

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堅持漸進式道路

在上一次和劉飛龍的交流中，我們能清晰感受到宏景智駕對市場變換的靈敏。雖然是從L4起步，但很快就將重心切到了輔助駕駛賽道。

在這次交流過程中，董健也多次提到，宏景智駕將堅定地走“漸進式”路線。這樣做的好處顯而易見，除了能讓企業(yè)活下去，還能在產(chǎn)品量產(chǎn)落地的過程中達成測試+數(shù)據(jù)回傳的目的，從而確保高階產(chǎn)品線具備穩(wěn)固量產(chǎn)的基礎和數(shù)據(jù)支撐。

目前，宏景智駕在乘用車市場有兩條主要產(chǎn)品線，其一為L2 ADAS方案，以1R1V或者單V為主的標準化產(chǎn)品線，在董健看來，其L2產(chǎn)品已經(jīng)是“貨架產(chǎn)品”，無需再有過多資源上的投入，處于拷貝——復制——交付的階段。

另一條產(chǎn)品線是L2.5級產(chǎn)品，主打高速智慧領航和行泊一體方案。在這條產(chǎn)品線又有兩個分支，一個是基于宏景智駕HyperPilot 2.0計算平臺打造的5R6V12S架構產(chǎn)品，已于去年廣州車展上發(fā)布，將在今年年底交付國內某主機廠；另一款產(chǎn)品則是脫胎于宏景智駕HyperPilot 2.5計算平臺，采用的是5R10V12S架構，對車輛的側面感知能力進行了加強，支持高精地圖和導航地圖，是今年宏景智駕的主推產(chǎn)品。據(jù)董健介紹，該產(chǎn)品目前已和國內兩家主機廠的5-6款車型開展量產(chǎn)合作，最早一款已在今年7月份量產(chǎn)交付。

△宏景智駕平臺產(chǎn)品方案對比

同時，由于產(chǎn)品具有平臺化、模塊化特性，其高速智駕系統(tǒng)同樣適用商用車。目前在重卡領域，宏景智駕已為安能、順豐、中儲等物流客戶提供了點對點自動駕駛運輸物流服務，實現(xiàn)了3%~5%的節(jié)油率。同時，針對重卡還做了針對性功能的添加，例如預測節(jié)能，自動大車避讓、異性物避讓等。

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完善的軟件產(chǎn)品體系

從功能實現(xiàn)來看，宏景智駕與同類型企業(yè)沒有太大差別，脫穎而出的關鍵在于產(chǎn)品性價比。“行車功能我們非常有信心，我們可以使用相對低的傳感器配置實現(xiàn)相同的ADAS功能，一些國內的主機廠都有工程團隊評估過我們的產(chǎn)品性能，都得到了很好的評價。在車規(guī)級的低成本傳感器上實現(xiàn)高性能算法，是宏景比較突出的優(yōu)勢。” 董健介紹道，在她看來，能做到這些，與宏景智駕全棧自研的軟件算法平臺有著重要關系。

該軟件算法平臺由底層軟件、應用層軟件、中間件、開發(fā)工具鏈、數(shù)據(jù)平臺等組成，具備完整的算法棧。宏景智駕HyperASW 應用層軟件歷經(jīng)多個量產(chǎn)車型打磨，具備感知規(guī)控全棧自研能力，能全面覆蓋市場主流智駕功能。同時，通過軟硬件解耦、模塊化軟件適配不同SOC、可配置功能交付等多種模塊化交付方式，靈活高效地滿足客戶不同需求。

HyperOS 中間件同樣由宏景智駕自主研發(fā)，具備通用性、易用性、復用性、安全性、穩(wěn)定性五大特性，可在滿足信息安全與功能安全要求的前提下，高效適配應用層軟件與工具鏈產(chǎn)品，并進一步降低開發(fā)成本，提升開發(fā)效率。

宏景智駕的HyperDevTools 開發(fā)工具鏈可以通過一整套自動與半自動組件實現(xiàn)從數(shù)據(jù)采集、切片、存儲、后處理到生命周期管理的完整數(shù)據(jù)閉環(huán)，并且支持直觀的數(shù)據(jù)顯示、簡潔的人機交互界面、可視化的底層通信診斷與數(shù)據(jù)分析，極大提高研發(fā)人員的工作效率。此外，HyperDevTools完整的場景庫分類與標簽體系，能夠支持前后端軟件的大規(guī)模回歸分析與真值標注、測評、算法訓練，可以幫助持續(xù)提升場景庫的豐富程度，推動產(chǎn)品不斷進化。

產(chǎn)品持續(xù)進化的基礎是數(shù)據(jù)。宏景智駕所有量產(chǎn)及研發(fā)項目均采用數(shù)據(jù)埋點回傳，通過測試車和量產(chǎn)車分別回傳全量數(shù)據(jù)及埋點觸發(fā)數(shù)據(jù)。基于海量數(shù)據(jù)，宏景智駕持續(xù)迭代優(yōu)化算法模型，訓練出了完善的數(shù)據(jù)平臺HyperDataInfra。經(jīng)過數(shù)據(jù)平臺的加工與處理，海量的信息才能夠更高效精準地服務于產(chǎn)品研發(fā)升級，形成“量產(chǎn)-數(shù)據(jù)-算法”的良性循環(huán)。

其次在后端的規(guī)控和決策層面，宏景智駕使用了多套規(guī)控算法同時運行和多層決策規(guī)劃結構來滿足量產(chǎn)系統(tǒng)的魯邦性要求和提升用戶體驗。

根據(jù)董健介紹，目前的規(guī)控主要包括AD planning這種偏向L4的解決方案和傳統(tǒng)的ADAS Planning方案，根據(jù)ODD場景條件不同切換降級。

“例如在有高精地圖的地方可以使用算力要求比較高的規(guī)控算法，如果超出范圍，就需要使用降級算法。因為C端用車難以控制使用場景，所以必須有一套比較魯棒的降級算法，讓車輛能夠在任何場景和地域里啟動ADAS功能。再加上一個mrc（最小的風險），這三套規(guī)控系統(tǒng)能完整滿足量產(chǎn)要求。”董健說道。

在多層決策規(guī)劃架構上，宏景智駕根據(jù)使用功能距離分成了四級規(guī)控架構：第一層是距離大于2000米的全局規(guī)劃，重點在全局車速實時規(guī)劃；往下一層是200~2000米的中期決策規(guī)劃，主要做預測性車速規(guī)劃和動態(tài)車道規(guī)劃；再下一個層級為局部決策規(guī)劃，范圍是在200米以內，主要流程包括意圖預測——交互決策——時空規(guī)劃，重點與道路上的障礙物完成決策反饋；最后在10米以內的執(zhí)行層規(guī)劃主要是橫縱向緊耦合的獨立MPC模型預測控制。董健認為，決策是自動駕駛比較難的一個點，與功能體驗關系非常大，“因此我們會提供這樣一個更細分決策規(guī)劃層級，去做得更細致一些。”

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快慢

在交流的一開始，董健就透露2022年宏景智駕的在手訂單約有4.9億，2023年訂單預計將超過10億，增速很快。但這里的訂單基本還是來自宏景智駕的基本盤——L3級以下平臺產(chǎn)品。

對此，也有質疑聲提出今年9月底左右，以長城魏派和小鵬汽車為代表的企業(yè)就將推出高級城市輔助駕駛，而宏景智駕卻將HyperPilot 3.0產(chǎn)品SOP的時間規(guī)劃到了2024年，從時間上看是否會落后于市場？

對此，董健表示宏景智駕很明確的節(jié)奏和打法。

“從L2到L2.5到再往上走，并不是完全推翻了原有算法架構，很多事情可以‘繼承’，會在基礎上去做升級。在過去的ADAS項目中場景和數(shù)據(jù)都是可以積累下來去迭代到更高級的自動駕駛功能上，是有一定的延續(xù)性的。從我們的角度看，現(xiàn)在更多精力是放在L2.5，把一件事情先做扎實，然后再到下一步。”

雖然目前不是重點，但宏景智駕有一支專門的研發(fā)團隊在做城市NOP方面的研發(fā)積累，上面提到的三層規(guī)控和多層決策架構，同樣也適用于城市NOP功能。

△宏景智駕輔助駕駛域控制器

在整個交流過程中，董健多次提到量產(chǎn)的重要性，對于技術應用上的“第一”，宏景智駕并不是最看重的，能做好、能把量做大才是宏景智駕的核心“KPI”。因為更強的量產(chǎn)能力才有可能在后續(xù)跑得更快，才更容易打動客戶拿到更多定點。

作為完成這個核心“KPI”的重要支撐，宏景智駕的軟件團隊目前在整個企業(yè)公司的占比已經(jīng)超過了一半，董健更是表示明年將擴招到300人。“對宏景智駕來說，軟件是目前投入最大的一部分，我們希望后續(xù)能為公司創(chuàng)造高利潤。目前公司雖然收益很高，但我希望通過軟件把利潤做上去，還有就是通過軟件實現(xiàn)更多的升級和功能。我們老板說了，未來三年我們將在軟件方面累計投入10個億。”董健說道。

以下為現(xiàn)場交流QA速記整理，有一定刪減

Q：宏景智駕選擇芯片合作方的原則？

A：一個是從軟件算法層面和功能層面，包括各方面的芯片配置是不是能滿足我們的要求。另外還有一些在商務上的合作因素也是一個重要的點。

Q：現(xiàn)在很多自動駕駛供應商的方案都是基于高精地圖的，如果沒有高精地圖的話，是相當于現(xiàn)有算法推倒重來還是一個簡單的減法？

A：難度不大。主要是在定位和感知上會有區(qū)別，但對于后端規(guī)控來說，其實還是可以用原來的操作去做。

沒有高精地圖的方案肯定是我們會考慮的方向，因為剛才也提到現(xiàn)在法規(guī)還沒有下來。同時沒有那么多數(shù)據(jù)給到我們做迭代，所以很大程度上影響了一些功能的開發(fā)。

目前BEV方案里其實能看到自建地圖的優(yōu)勢，大家都看到了它的可行性和可落地性。

Q：目前宏景智駕訂單量比較大，后續(xù)關于數(shù)據(jù)的存儲和訓練這一塊，有什么樣的規(guī)劃？

A：首先因為合規(guī)的方案是不能放在公有云上的，需要跟圖商一起合作放在專屬的或者私有云上，然后要做合規(guī)透明，監(jiān)管上要有人來承擔一些風險責任。我們近期就整個合規(guī)方案也在和各個廠商探討。我們的量還沒有那么大，現(xiàn)有的數(shù)據(jù)平臺架構其實已經(jīng)足夠。

Q：重卡和乘用車軟件上的復用率大概是多少？不同點主要在什么地方？兩者的業(yè)務量占比是多少？

A：前端的感知大部分是一樣的，從決策開始到規(guī)劃控制會有一些區(qū)別。卡車會更細，因為它要做一些速度規(guī)劃和節(jié)能預測，所以會在速度層面做得更細致一些。控制方面卡車和乘用車還是不太一樣，比如卡車有時候滿載，有時候空載，整體重心都不在一個位置上，所以這塊一定要做一些處理，否則控制就會不穩(wěn)定。還有節(jié)能對重卡來說非常關鍵，我們接觸的所有物流客戶幾乎最關心都不是人力成本的節(jié)省，而是能不能省油，這是最快能落地帶來效益的。

從業(yè)務量來說目前還是乘用車占比更大。

Q：在您的介紹中感覺宏景智駕的重點是放在規(guī)控和決策層面，感知這一塊也是自己做還是合作的芯片廠商來做？

A：融合規(guī)控相對而言是我們比較有優(yōu)勢的一塊，感知我們也是一直定位要自己做，但不排除在一些項目里會交給合作伙伴。我們的感知可以說是農(nóng)村包圍城市的路線，從環(huán)視到周視到前視，一步步去實現(xiàn)量產(chǎn)，我們目前泊車里面的感知都是自己來做的。另外像激光雷達、毫米波雷達這類3D感知也是我們做的。

Q：ADAS功能在整車的價值體系里面占比并不多，成熟之后也就變成了制造業(yè)范疇，天花板并不高，如何看待這點？

A：雖然ADAS整體價值偏低，但基數(shù)非常大。而且目前80%以上還是在外資企業(yè)手里，我們還有很大空間。

我們在把低級別輔助駕駛做成貨架產(chǎn)品之后，就可以實現(xiàn)商業(yè)上的復制，后續(xù)只要投入極少的人就可以拿下一個車型。同時研發(fā)上我們還會持續(xù)往上迭代走漸進式路線，下一步可能在3.0平臺上向城市智能領航這些高級的功能前進，隨著政策的開放，我們也希望能夠逐步推進。

Q：未來3.0平臺的產(chǎn)品是否會和車路協(xié)同相結合？有沒有接口？

A：這條線我們一直在關注。但目前V2X還處于一個不知道誰去買單的階段，技術端是可實現(xiàn)的，但商業(yè)上的閉環(huán)還沒有做起來。

Q：如果和業(yè)界其他做ADAS的友商比較，咱們處于一個什么樣的水平？

A：如果說ADAS的話，我們還是比較有自信，是做得比較頭部的，而且像我們這樣的行泊一體也比較少，因為我們自己做硬件也做系統(tǒng)，所以能很好的把控，這是我們的天然優(yōu)勢。