自動駕駛「卷」到底層硬件，帶頭的是小馬智行

賈浩楠 發自 副駕寺智能車參考 | 公眾號 AI4Auto

一則消息看似普通，但背后隱藏的信息，遠超事件本身：

小馬智行基于NVIDIA DRIVE Orin系統級芯片構建的車規級域控制器完成大規模路測，年底開啟量產。

自動駕駛“卷王”小馬智行的進展，接二連三，大家都有點耐受了，好像小馬智行帶來行業最前沿消息很正常。

這次不過路測而已，重要在哪？

自研車規級域控制器即將量產，小馬智行除了證明自己不是一家單純的軟件算法公司，在自動駕駛硬件方面也有很強的實力，更是向行業證明：

擁有L4自動駕駛技術的深厚積累，將使得下一步規模化量產事半功倍，而小馬所做的，即將開啟行業新一輪競速。

小馬官宣了什么新進展？

小馬智行自研的自動駕駛域控制器完成測試，馬上要量產了，而且用的是英偉達Orin。

英偉達Orin、域控制器和量產，是這則消息中關鍵的點。

英偉達Orin，是目前算力最高、平臺最開放的量產自動駕駛芯片，而且符合車規級標準。

單片254TOPS算力，支持多種操作系統，包括Linux、QNX和Android。

這樣的特性，使得目前無論像小馬智行這樣的自動駕駛公司或是車企，只要做L2+以上的系統，Orin都是最優選擇。

不過Orin芯片提供的是底層算力，作用是運行自動駕駛算法，給出結果。

要真正實現自動駕駛功能，還要在中間層實現傳感器數據的接收處理轉發，以及和執行的控制元件溝通。

這就是小馬智行自研的域控制器ADC的核心作用。

消息中提到了已經完成測試，即將量產，說明小馬自研ADC是為商業化落地研發。

小馬智行還透露了這樣的信息：已經向客戶交付了域控制器樣品，而且客戶中既包括商用車，也有乘用車。

從這樣的表態中，也能看出即將規模化量產的域控制器，并不是為了某一特定自動駕駛產品或車型研發，而是具有很高通用性的自動駕駛底層支持。

小馬智行量產這樣的硬件產品，其實并不意外和突然。

小馬一直以來在軟件層面打造“AI”司機，乘用商用并舉，域控制器的L4屬性和場景通用性其實是軟件策略自然而然的延伸。

所以，這款域控制器，到底能力如何？

小馬自研域控制器，是什么樣的產品？

小馬智行自動駕駛域控制器有配備單Orin和雙Orin的兩個版本，算力分別為254TOPS和508TOPS，可同時處理大量應用及深度神經網絡，同時達到系統級安全標準。

小馬智行自今年1月起就已開啟基于NVIDIA DRIVE Orin的自動駕駛路測，并持續優化軟件表現，實現了超低時延的實時運轉。

另外，小馬智行自動駕駛車隊將使用NVIDIA DRIVE Orin芯片作為中央計算及AI引擎。

具體功能上，域控制器上接小馬智行自動駕駛算法，下接自研的傳感器方案。

適配車型上，也不僅僅是乘用車，包括重卡在內的商用車也能支持。

實現的智能駕駛功能，包括：

擁堵路段跟車并線、根據導航自主變道、變道超車/繞行、路口掉頭、信號燈識別或通過無燈路口、施工及事故區域繞行、VRU（交通弱勢群體）識別與處理（包含混流道路行駛）、匝道通行及匯入主路、自動通過ETC收費站等。

小馬智行放出了使用自研域控制器，覆蓋高速、城區的全程無接管一鏡到底的路測視頻。

比如，能夠在無接管的情況下自主過ETC收費站，而且收費站地面沒有規則車道線，十分考驗系統對不同障礙物的識別能力：

高速場景下，除了常規的定速巡航、車道保持功能，小馬自研的系統還能自主進出匝道，這里除了考驗系統對時機的把握，還有更深一層對乘坐體感舒適性的保證：

進入城市道路后，系統可以識別所有常見的交通燈：

無保護左轉場景下，系統會根據多條直行車道情況規劃全局最優通行策略，并且在讓行對向車輛時，動態選擇行駛軌跡：

而且在通行方式上，系統還會先向前行駛一段，等自車和后車全部通過路口后再轉向，提高通行效率。

其實小馬智行自研自動駕駛軟硬件系統的能力，已經達到了大部分主機廠追求的“三域融通”。

這樣的路測視頻，小馬智行之前已經公布過很多，而其中小馬智行展現出的強大軟件算法能力，也被認為是商業化飛速進展的核心原因。

但這一次，小馬智行更愿意強調自研自動駕駛硬件的作用，以及軟硬件匹配的實力和效果。

小馬智行，為何必須自研硬件？

小馬智行的自我定位，一直都是一家軟硬結合的自動駕駛公司，而不是簡單的自動駕駛軟件供應商。

核心原因不復雜，小馬智行總結為：

智能駕駛的時代，軟件公司必須深入了解硬件，硬件公司也要深入了解軟件公司的需求，才能做出真正符合市場需求的產品。

這句話很對，站位也很高，但具體怎么理解怎么執行，是一家自動駕駛公司實力的體現。

首先什么才是真正符合市場需求的自動駕駛產品？

小馬智行認為，不是算力越大的自動駕駛套件，就是越好。

比如目前業界有大量采用同樣雙Orin、單Orin的車（方案），但自動駕駛能力是有差異的，這就說明軟硬件匹配優化方面的能力更加重要。

舉一個實例，小馬智行在長期的積累實踐中發現，在不同傳感器數據融合的過程中，如果能實現相機和激光雷達的精準耦合，就能使算法占用資源更少，效率更高。

所以小馬智行在自研域控制器上實現了對攝像頭、雷達的單獨精準控制和觸發功能。

而這是直接使用英偉達官方開發參考板實現不了的。

而在更加純粹的硬件方面，小馬智行也根據自動駕駛實際路況開發相應部件，比如紅綠燈識別攝像頭PIDC(Pony In-House Designed Camera)。

PIDC適配L4級自動駕駛，能夠針對性處理信號燈LED頻閃問題，實現識別率和準確性提升，同時小馬智行還針對性加強了防水、散熱、信號連接、安裝穩固等方面，使其更易于維護，同時維護頻率降低。

超過1300萬公里自動駕駛里程數據，讓小馬智行能夠歸納出自動駕駛控制器應該怎么設計，才能在性能、成本、尺寸等等方面做到最優。

小馬智行選擇自研自動駕駛硬件，并做了大量細致的軟硬匹配、針對性開發工作，核心原因是對自動駕駛的理解非常深。

所以這也給了小馬智行自研自動駕駛硬件領先行業的優勢。

直接體現就是，自研自動駕駛域控制器，小馬智行是目前唯一一家只用一顆Orin芯片就完美應對城市和高速工況的自動駕駛公司。

如何看待

業界一直有觀點認為，隨著自動駕駛算法的發展，更加復雜的功能必然要求更大的算力，甚至有的宣稱只要達到某一算力門檻，就能實現L4。

所以我們看到了很多“未雨綢繆”式的智能駕駛方案，比如在量產產品上搭載多顆英偉達Orin，算力堆到超過1000TOPS，但實現的功能卻沒有超出L2范圍。

小馬智行則認為，算力更像是計算硬件提供商對于L4計算需求的強行歸納。

但實際上L4的整體系統能力，絕不僅僅是算力，而更多的是針對不同傳感器和算法對于時延、數據吞吐量、能耗、計算確定性、準確度、系統穩定性等等的整體軟硬件共同優化。

所以小馬智行量產自研域控制器，第一層意義在于向行業證明——

自動駕駛公司的技術、商業化進展，應該有更加“健康”、“集約”、高效的來源，那就是軟硬結合的研發實力，而不單純是軟件研發+硬件采購堆料。

另外，兩位小馬智行的創始人不斷強調，自動駕駛正在進入商業化的時間點。

而關系自動駕駛商業化節奏的兩大關鍵——

一是無人化。
二是規模化。

無人化方面，上半年小馬智行接連在廣州和北京獲批無人化運營許可，已經進入快速發展期，這來源于小馬智行L4技術的積累和實踐。

規模化方面，2022剛開年一系列前裝量產降成本的舉動都能證明。

比如小馬智行就宣布將會采用豐田賽那車型打造新一代自動駕駛軟硬件系統，而這次官宣的自動駕駛域控制器，也是其在量產上的一個核心探索成果。

量產產品中屬于業界首次，也打破了外界對自動駕駛落地的質疑，更揭示了自動駕駛商業化的核心難點。

其實，法規根本不是阻礙自動駕駛落地的根本原因，技術才是。

小馬智行以自己的策略和路線，展示出了這樣一種自動駕駛規模商業化的方法論：

底層研發邏輯，堅持打造“通用AI司機”。

在此之上軟硬件并舉，深度挖掘場景對技術的核心訴求，并且一一反映在軟硬件匹配能力上。

功能、體驗領先并且達到嚴格的監管要求后，找到合作伙伴，迅速開啟前裝量產。

小馬智行以自身軟硬件綜合實力證明，L4向更加廣泛場景釋放，不僅有可能性，可行性也在日程上了。

所以這次看似是一個域控制器產品的測試官宣，其實是L4高階自動駕駛技術的規模化量產公告。

“卷王”小馬智行，又帶領行業開啟了新一輪競速。