智行者商业落地进行时：拿下T3测试牌照、L3级别自动驾驶走上量产

2019年是自动驾驶寒冬的开始，这条异常拥挤的赛道商业落地变得格外重要。...

2018年，中国无人驾驶迎来高速发展的阶段，无论巨头还是初创企业，尽管发展策略各有所求，2019年，他们中头部玩家或许都已经找到了自动驾驶商业化落地的最佳姿势。

文丨AutoR智驾 诺一

2019年是自动驾驶寒冬的开始，这条异常拥挤的赛道商业落地变得格外重要。

在刚刚结束的拉斯维加斯CES展上，英特尔、百度、英伟达等科技巨头都拿出了自动驾驶落地方案，并且都聚焦在L2+、L3级别自动驾驶，严格的说是这些都算辅助驾驶解决方案。

而在北京城北回龙观，一家从研究低速自动驾驶汽车起步的初创公司智行者也开始了他们的L3级别自动驾驶商业落地部署。



作为最早一批投身无人驾驶领域的公司，智行者今年商业落地目标很明确，智行者CEO张德兆表示，“星骥”系列L3自动驾驶汽车今年将确定一家车企作为定点，其二，完成每月100辆低速车（蜗必达、蜗小白）的铺量。”

对于，智行者而言，确定一家车企作为定点是保守的。

今天，智行者发布消息称，旗下星骥无人驾驶获得了北京市政府颁发的T3级自动驾驶车辆道路测试许可资格（业界称之为“路测牌照”）。



获得T3级路测牌照后，智行者可以参与北京市级自动驾驶与车辆网试验测试开放的44条测试道路，长达123公里，覆盖京冀地区（包括城市、乡村、高速）85%交通场景。

张德兆表示：“智行者能够顺利通过本次国内最高级的自动驾驶测试，源于智行者团队对无人驾驶汽车的‘大脑’有着极其深入的研究，智行者拥有自主研发的AVOS软件操作系统和AVCU硬件控制平台，为无人驾驶车辆提供环境精准识别和智能决策算法，让无人驾驶产品能够实现快速、灵活地进行相应部署。因此，北京T3级路测对于我们而言并非是一种考验，其中更大的意义在于，让社会对智行者的无人驾驶技术产生信任与认可。”

T3级路测牌照是北京在2018年推行的国内最高级别、最严格的自动驾驶路测牌照，路测牌照的获得需要经过封闭测试场训练、自动驾驶能力评估和专家评估等一系列程序。目前，通过该测试的无人驾驶企业目前只有8家，而初创公司只有小马智行与智行者两家。

2017年12月份起，北京市交通委、北京市公安交管局、北京市经济信息委等部门，联合制定发布了《北京市关于加快推进自动驾驶车辆道路测试有关工作的指导意见（试行）》、《北京市自动驾驶车辆道路测试管理实施细则（试行）》，以及2018年2月份发布了《北京市自动驾驶车辆道路测试能力评估内容与方法（试行）》和《北京市自动驾驶车辆封闭测试场地技术要求（试行）》文件，表明了北京政府对自动驾驶汽车的鼓励与革新。



作为国内最严自动驾驶路测牌照，T3牌照要求无人驾驶企业在封闭场地内训练满5000公里后参加能力评估考试，考试包括83个场景，以交通安全法规为依据，考察车辆对道路、标志标线及附属设施的认知，审查指定行驶场景下正确操纵车辆的能力，包括但不限于自动行驶、自动变速、自动刹车、自动监视周围环境、自动变道、自动转向、自动信号提醒等功能。

第三方授权机构还要审查驾驶员能否能随时随地介入并接管车辆驾驶行为，以确保驾驶员具备操控与接管能力，保障自动驾驶道路测试安全。

智行者CTO王肖称，“考试中83个场景都很多场景都是之前没有遇见过的，对参加考试的企业挑战很大。”

不过，据王肖透露，智行者8天时间就拿到了T3牌照，并且考试次数、入场时间都是最佳。

这意味着智行者自动驾驶汽车认知与交通法遵守、路线执行、应急处置等多项综合能力表现极佳，同时短时间的考试也节约了一大笔考试所需的考场费。



智行者参加T3路测牌照考试的是一辆车基于北汽LITE新能源汽车改造的具有L4自动驾驶级别的“星骥”系列自动驾驶汽车，该车配置了1个32线和3个16线激光雷达、1个mobileye摄像头、两个惯性导航。

“星骥”系列是智行者科技推出的L3/L4级别的自动驾驶解决方案，关键技术包括多源传感器融合感知、高精度地图与定位定姿、目标行为识别与轨迹预测、自主决策与轨迹规划、多目标纵横协同控制等。

张德兆表示，““星骥”系列L3自动驾驶汽车2019年将确定一家车企作为定点。”

这是智行者今年自动驾驶商业落地重要的一步。

“星骥”系列定位于实现高速道路及复杂城市道路的自动驾驶，核心技术包括感知、定位、决策、控制层面。



基于深度学习的多模态多维度融合感知技术，针对激光雷达、视觉传感器和毫米波雷达等多类型传感器输出数据模态形式不一、数据维度不同的问题，开发出基于深度学习的多模态多维度融合感知技术，实现了不同形式数据在不同维度上的数据融合，包括像素级及目标级的融合，显著提高了传感器融合精度及复杂环境的适应能力。

基于多源信息融合的高精度定位定姿技术，针对GPS、IMU、激光匹配定位及轮速记等多类型传感器单一应用定位精度不足、适应范围有限的问题，开发出基于多源信息的高精度定位定姿技术，实现了不同传感器的优势互补，复杂行驶工况下的定位精度优于5-10cm。



融合道路模型和目标意图的行为预测技术，行为预测技术是自动驾驶系统中最复杂也是最关键的模块，其不仅与道路环境密切相关，还涉及到目标复杂意图分析，本项目开发出融合道路模型和目标意图的行为预测技术，简化了预测模型及开发周期，显著改善了目标预测的精度及稳定性。

基于强化学习及规则约束的混合决策技术，基于学习的决策方法在未知场景下输出异常，而基于规则的决策方法在普通场景下逻辑繁杂，拟人化效果不佳，本项目开发出基于强化学习及规则约束的混合决策方法，综合了两类方法的优点，实现了未知场景的在线学习，既保证了系统安全，又实现了拟人化决策，提高了决策系统的适应能力及智能化水平。

AVOS 操作系统层面，星骥系列产品优势在于自主知识产权 AVOS 操作系统，基于人-车-路闭环的自动驾驶操作系统AVOS，能够满足复杂的结构和非结构混合场景下L3/L4级别自动驾驶。通过核心算法和业务功能的高内聚、低耦合。

王肖表示，“AVOS 具有良好扩展及伸缩性，能够快速地部署在高速、城市和机场等场景下充分应付物流、出行等多种业务。”

硬件计算平台层面，星骥应用的AVCU(Autonomous Vehicle Control Unit)包括综合感知/认知单元、智能决策单元和高精控制单元三部分。

其分别基于FPGA、CPU/GPU和MCU等具有不同计算特征的硬件方案。在综合感知/认知单元，使用FPGA实现微秒级时间同步、厘米级空间标定、Gbps级大数据量处理以及微秒级感知延迟，保证环境感知/认知的准确性和实时性。



过去的2018年，中国无人驾驶迎来高速发展的阶段，无论巨头还是初创企业，尽管发展策略各有所求，2019年开始，他们中头部玩家或许都已经找到了自动驾驶商业化落地的最佳姿势。

对于智行者而言，他的商业化落地最佳姿势是依靠无人驾驶乘用车、无人配送物流车、无人驾驶环卫车等成为智能汽车技术方案供应商和服务商。

自动驾驶寒冬开始之时，智行者未感寒气。

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