• NOA「破局」规模化


    10月26日,吉利全新一代博越L上市。除了全系标配L2级辅助驾驶,这款车另一个亮点就是NOA高阶智驾辅助系统。其中,官方售价15.37万元的旗舰型,就开始提供NOA高阶智驾辅助系统的选装。

    目前的政策是,用户只需要在2022年12月31日前选装高阶智驾硬件平台(9800元),自购车之日起赠送2年NOA免费体验权(在此之前,市场上NOA的选装包价格都在2万元以上)。这意味着,吉利率先将搭载NOA系统的车型价格下探至16.35万元。在此之前,NOA标配车型最低价格是19.59万元(小鹏P5)。

    在硬件方案部分,这套NOA基于1颗800万像素前视摄像头、1颗250万像素后视摄像头、4颗300万像素环视摄像头以及5颗毫米波雷达、高精度定位模块的方案。

    作为入门级L2的升级版,NOA(自动辅助导航驾驶,从A点到B点)是近年来不少车企主打的亮点组合功能。

    按照行业内通用的功能定义,NOA功能可以帮助驾驶员更轻松地应对长途出行的需求,在有高精地图覆盖的道路(也有部分车企不基于高精地图),可以实现引导驾驶员出入匝道、推荐驾驶员变道、根据限速智能调节车速。

    高工智能汽车研究院监测数据显示,今年1-9月前装标配搭载L2级辅助驾驶乘用车交付上险量为395.19万辆,同比增长69.53%,前装搭载率为27.69%。
    其中,搭载「高阶」NOA(导航辅助驾驶)交付上险量为14.99万辆,同比增长132.04%。而NOA也成为车企在智能化2.0阶段(1.0为入门级L2辅助驾驶)的发力重点。

    作为吉利的重磅战略车型,博越L同时搭载了CMA架构、雷神智能混动、GEEA2.0电子电气架构和NOA高阶智驾辅助系统。该公司官方表示,博越L王者归来,有望重回紧凑级SUV销量第一阵营。

    而在这套NOA系统的背后,是吉利智能驾驶中心的全栈自研能力体系的构建。

    众所周,智能驾驶是一个复杂的系统,需要整合行业资源,共同协作,这就需要车企做好平台化和解耦化。在这套全栈自研方案中,域控的硬件和中间件的底层服务由主机厂和供应商一起共建。同时,应用层、算法层和算法框架ADAM平台则由吉利主导开发。

    其中,ADAM框架主要的作用是支持应用和算法跨平台开发,实现操作系统和硬件隔离解耦,高效的任务调度管理,多种通信模式的兼容。算法开发人员可以专注于算法的开发和优化,屏蔽不同芯片、传感器、中间件等带来的额外适配开发成本影响。

    在系统安全设计层面。吉利智能驾驶中心实现了一系列的关键技术攻关,比如,在测试验证方面,推进从实际应用需求层出发,定义不同类型下的感知融合需求,从而形成验证闭环。

    在标准化传感器硬件方面,分别对应不同的感知传感器配置实现感知算法的标准化、模块化,从而定义不同级别的智能驾驶产品,开发差异化的功能,快速部署到不同市场定位的车型中。

    “只有实现硬件平台、基础软件模块的复用,才能以最低的成本,最快的效率推出产品并量产落地。”在吉利汽车智能驾驶中心副主任胡金龙看来,未来可以根据场景选择不同的模块,类似「搭积木」的开发模式来便捷的适应自动驾驶算法的快速迭代需求。

    背后的核心之一,就是算法框架中间件平台ADAM架构,包括调度模块、通讯模块、SOA的算法框架抽象模块、算法调优studio等几大板块。

    “就像摆了一堆桶一样,把一个个算法塞到桶里面。需要换算法的时候,只要换桶里面的水就行了。”在胡金龙看来,这样可以快速实现上层应用软件开发与功能升级,打造品牌个性化、差异化的功能与服务。

    这种原子化的服务,过去更多是应用在智能座舱部分。现在,基于ADAM架构,就可以将激光雷达、摄像头、毫米波等传感器的信号抽象成统一接口提供给Adapter框架,通过AP的CM组件方式发布,提供给算法核心。

    同时,对底盘执行器的信号也统一进行了抽象,真正做到平台化软件,系列化车型,减少自研软件对不同车型的适配时间。再加上专属的数据中心和超算中心的搭建,实现数据闭环链路打通与数据运营维护。

    而在实际的量产落地上,博越L的NOA系统基于用户设定的导航路线,实现高速/高架从A点到B点的智能导航辅助驾驶,覆盖100+高速驾驶场景、包括自动上下匝道、自动变道超车、弯道自动减速、自动变道躲闪 、自动避让大货车、合流自动控速等等。

    在高工智能汽车研究院看来,技术能力以及方案性价比的提升,意味着,智能化的下一个周期:规模化成为可能。数据显示,今年1-9月,15万元级别车型的交付占比接近50%。对于大部分汽车品牌来说,规模化是硬门槛。而对于智能汽车来说,也是如此。

    同时,在供应商层面,为了更好地帮助车企降低系统的成本,灵活可定制的、可解耦软硬件的方案正在成为主流。比如,福瑞泰克此前就推出了1V1R、1V3R以及 1V5R1D等不同方案,通过不同组合,构建出不同功能的产品。

    更大的利好,来自于产业链上下游的协同。

    比如, 随着自主品牌车企不断强化智能驾驶的功能定义、架构设计以及系统集成融合能力,将进一步有利于本土供应商的前装导入。中国自主品牌OEM及本土供应商在原先外资供应商占据主力的入门级L2基础上,加速推动了市场的多元化进程。

    以特斯拉为例,不少核心零部件均已经开始本地化,一方面,降低成本(目前,中国本土供应商的数量,尤其是初创公司不断涌入、传统零部件厂商转型),另一方面则有利于充分利用中国供应商的本土创新能力(更加适合中国市场的需求)。

    根据此前特斯拉相关负责人的介绍,截至2020年底,特斯拉上海超级工厂零部件本地化率已经高达86%。到今年上半年,特斯拉上海工厂供应链本地化率已经超过95%。

    近年来,特斯拉也加快了本地团队的招募,涵盖车辆软件、硬件设计工程、动力&能源工程、车辆工程等多个领域100余个岗位,同时承担中国市场的应用适配和标准测试,并参与全球研发。

    而如何通过汽车智能生态企业之间的协同合作去加速开发效率和降低深层应用的开发成本,是中国汽车智能化制胜的关键。

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