為了搞定自動駕駛最難的「從1到100」，文遠知行放出了這個大招

量子位的朋友們 2022-08-23 18:38:26 來源：量子位

無論是創業還是創新，從0到1的過程，往往是最艱難的。

這是因為開拓者們面對的，是一條沒人走過的路，每一步怎么走，都沒有參考。

俗話說「摸著石頭過河」，從零到一往往連「石頭」都沒有。

自動駕駛行業，便是這樣的一個行業。

雖然早在1939年，通用汽車公司便在紐約世博會上展出了世界上第一輛自動駕駛概念車，但這個由無線電控制的電磁場引導的電動玩意，更多是當年工程師的一種浪漫暢想。

事實上，自動駕駛的正式探索和發展，也不過是近十幾年的事兒。

在這段不算長的時間中，各家由天才工程師們組成的自動駕駛公司，八仙過海各顯神通，真正讓車子自己開起來了——或者說，基本完成了「從0到1」的過程。

計算機「感知」自然世界、算法與人類行為「博弈」、克服不可控的天氣和環境、用機器模擬人類駕駛的體感……工程師們所面臨的，都是在過去從未碰過的事兒。

然而，在軟件工程師和硬件工程師的努力下，好不容易「改」出了表現接近完美的自動駕駛車，結果發現問題來了：

自動駕駛從1到1難，但從「1」到「100」更難。

看著都是四個輪子，但實際上不同車型之間的差異可謂天差地別，形狀不同，重量不同，底盤不同，性能不同，都會為自動駕駛系統「賦能」帶來各種問題。

這就好比同一款看似華麗的衣服，穿到每個人身上，效果都不同——甚至有些還穿不下。

自動駕駛能力規模化、多元化賦能的難題，可謂自動駕駛行業下一階段發展的關鍵挑戰。

不解決好這個問題，自動駕駛車輛和應用，永遠將是「少數派」。

自動駕駛企業的工程師們，自然也意識到了這個問題，大家都嘗試鉆研自己的新「招式」。

而這一輪「1到100」比拼中，率先提交答卷的，不是美國的幾個自動駕駛老大哥，而是文遠知行，其答案是：WeRide One。

不懂就問，什么是WeRide One？

根據文遠知行的官方定義：

WeRide One是文遠知行新一代自動駕駛通用技術平臺，它以文遠知行自研的自動駕駛全棧式軟件算法為核心，涵蓋自動駕駛模塊化硬件解決方案以及自動駕駛云架構平臺，通過三大層級全面打通“研發—部署—應用”的自動駕駛產品生命周期，能夠為不同車型實現城市場景內的自動駕駛賦能，不僅增加了自動駕駛系統的穩定性與安全性，同時極大降低了企業的研發成本。

翻譯一下， WeRide One就是自動駕駛層面的「金牌教練」，不管你是小轎車、SUV、小貨車還是小巴車，經過它的「指導」，都能成為自動駕駛老司機。

可以說，文遠知行這個殺手锏讓「從1到100」這個大難題，迎刃而解。

并且大家都知道，對于通用平臺來說，應用越多，其「底子」也會越深厚，今天能夠覆蓋文遠知行旗下的4類車型，明年、后年可能就是十幾款、甚至更多。

那么問題來了，為什么WeRide One能做到？

核心因素，首先一定是文遠知行多年來深厚的技術積累。

成立5年多，這家扎根廣州的自動駕駛公司，一路以來解鎖了多個行業第一：最快完成開放道路無人測試（成立81天）的創業公司、成立中國第一支可運營無人車隊、推出中國第一輛L4自動駕駛出租車、首家同時擁有中美兩地無人駕駛測試許可的初創企業、推出中國首款L4級自動駕駛貨運車、推出中國首款前裝量產無人環衛車……

這些成就都源于文遠知行一直都處于全球領先位置的自動駕駛全棧式軟件算法，以及不斷提升的自研硬件方案與工具平臺。

在不斷地研發與實踐中，文遠知行也逐步提煉出了自己的自動駕駛生態體系，這也正構成了WeRide One的三大層級：

1. 文遠知行自動駕駛全棧式軟件算法，這是自動駕駛的大腦

2. 文遠知行模塊化硬件解決方案，這是自動駕駛的軀體

3. 文遠知行先進云端架構平臺，這是自動駕駛的血管

在多年的探索中，文遠知行發現，能夠解決好這三個事情，讓它們協同運作，可覆蓋、解決絕大部分的城市場景內下的自動駕駛應用需求。

因此，通過「大腦+軀體+血管」的組合拳，文遠知行成功打通了「研發—部署—應用」的鏈路，提煉出一個真正通用的技術平臺。

這就好比一件簡簡單單的白T恤，但不管高矮胖瘦，穿上身都不會出錯——如果再進行一些簡單裁剪調整，白T恤更會成為一件時尚利器。

文遠知行對WeRide One的期望，大概也是這樣的一個可用、好用和實用的存在。

事實上，文遠知行目前旗下的4款產品線，都應用了 WeRide One平臺。得益于此，文遠知行才能在短短5年時間里，成功覆蓋動駕駛出租車、自動駕駛小巴、自動駕駛貨運車、自動駕駛環衛車和正在進行中的高階智能產品5大產品線，呈現出遍地開花的局面。

掰開揉碎，WeRide One到底牛在哪兒？

正如前面所說，軟件、硬件和云端架構平臺三大部分，撐起了WeRide One平臺。

看似簡單明了的組成，但背后并不簡單。

我們知道，想要做一個「通用平臺」，最難的就是「通用」這二字。

什么是通用？通用就是沒有限制，可以共同使用。

當然不談前提就說自動駕駛，都是瞎忽悠。作為一家十分務實的自動駕駛公司，文遠知行自動駕駛布局一路以來走的都是價值為先的路子。

自動駕駛落地哪里價值最多？一塊就是文遠知行已經深耕多年的城市場景，另一塊則是物流干線場景。

作為WeRide One，首先解決的就是城市場景下的自動駕駛落地。

那么，面向城市場景下的自動駕駛，如果WeRide想要實現通用化自動駕駛技術賦能，難在哪里？

其一，是城市場景的復雜路況；其二，是城市場景內多元化的車型特征；其三，則是城市場景下大規模應用的成本權衡。

也就是說，想要幫助文遠知行全方位覆蓋城市場景下的自動駕駛應用，WeRide One得拿出一套又強（應對各種復雜路況），又標準（能夠滿足各類車型），又門檻不高（照顧成本）的東西。

面對這個「既要又要還要」的要求，文遠知工程師有備而來。

想要強的？沒問題。

在自動駕駛核心軟件算法層面，WeRide One包含了文遠知行這些年軟件算法中的所有精華部分：

– 多傳感器融合 + 多通道冗余感知，這可以說是目前感知效果最好，同時也最穩定的感知方法，L4級自動駕駛企業利用激光雷達、攝像頭、毫米波雷達等多元化傳感器進行綜合感知效果自不用說，同時文遠知行還采用了多通道冗余，確保感知的穩定和可靠。

– 引入博弈機制的規劃控制模塊，不同于市面上的低級別自動駕駛輔助系統，高級別自動駕駛系統之所以開車開得好不好，與其博弈機制做得好不好有很大關系，在WeRide One中最大化保留了文遠知行的領先博弈算法。

– 成熟的高精定位模塊，在WeRide One中，誤差2厘米以內的高精定位也是標配之一，這樣的精度，能夠充分滿足各種車型的在城市內的自動駕駛行駛。

想要標準的？沒問題。

– 在WeRide One中，涵蓋了文遠知行的模塊化硬件解決方案，簡單來說，就是能夠滿足絕大多數需求，復用率可達90%以上的傳感器套件，不管是什么車，只需基于這個進行微調，就可以快速應用。

– 另一方面，還有文遠知行設計的，算力遠超目前行業標準的記載計算單元，基本可以滿足未來幾年內的發展需求，不需要再為算力操心。

想要性價比的？也沒問題。

– WeRide One中也包括了文遠知行自研的自動駕駛專用操作系統，目前行業中只有少數幾個頭部選手，才有這樣的自研操作系統。

– 除了操作系統，仿真平臺、數據分析平臺、遠程協助平臺和云端開發環境，在WeRide One中都齊齊整整，全部配上。

所謂「工欲善其事，必先利其器」，擁有了如此完善的工具鏈，搭配上成熟的模塊化硬件解決方案，無疑可以極大程度上降低企業的研發成本，無論是對于現有自動駕駛產品線的迭代升級，還是后續新產品線的拓展研發，都是如此——所以，如果未來文遠知行的WeRide One進一步覆蓋到干線物流場景上，也不是什么稀罕事兒。

是一個總結，更是一個開始

根據知名機構調查顯示，2022年中國無人駕駛市場規模超過140億元；而至2030年，全球自動駕駛相關的新車銷售及應用服務創收將超過4.3萬億元。

蛋糕是實打實巨大的，但面對這么大的蛋糕，自動駕駛玩家所思考的，便成了：這么大的蛋糕，到底怎么吃才吃得完？

進入2022年后，不難發現，由國家牽頭，各地政府都開始不斷出臺利好自動駕駛發展與落地應用的文件和法規，明確地向行業玩家們釋放出一個信號：

你們不光要發展自動駕駛，還要把自動駕駛真正用起來。

這也是為何文遠知行選擇在這個節點上放出WeRide One的重要原因之一。

從Robotaxi到無人小巴，從無人貨運車到無人環衛車，文遠知行是行業中公認的「落地王」，在兼顧「技術復雜」和「場景豐富」這個事兒上，一直走在行業前沿，在行業內部，文遠知行這些年迅速爬到自動駕駛商業化營收的頭把交椅這個事兒，也不是什么秘密。

五年多的創業歷程，WeRide One可以說是文遠知行「第一學期」的成績單，但目前看來，WeRide One更像是文遠知行「第二學期」的入場券。

在自動駕駛進入「下半場」的大環境下，文遠知行借助WeRide One，或許能夠真正意義上，讓自動駕駛走入人們的日常生活。