首个全融合高阶智驾系统发布，高阶辅助驾驶进入“内卷时代”
8月26日，成都车展上，飞凡R7首次亮相了自主研发的全融合高阶智驾系统——RISING PILOT。
官方对它的介绍如下：“RISING PILOT的Full Fusion全融合算法，将前融合组合、多任务、多特征网络、深度神经网络输出的探测结果，与后融合多个传感器独立输出的探测结果进行综合比对，实现前融合和后融合的混合融合，通过三重融合在毫秒级内完成一系列自动驾驶动作。”
那么，什么是全融合、有什么技术亮点……本文将对这些问题进行系统性梳理。
何为全融合智驾系统
在理解全融合智驾系统之前，我们需要先了解何为高阶辅助驾驶（由于高阶辅助驾驶是自动驾驶的初级阶段，以下统称为自动驾驶）的融合。再向上推演，我们需要知道自动驾驶的运行逻辑。
以自动驾驶的行为逻辑向上反推。车辆处于自动驾驶状态行驶时，如果路上突然出现一只狗，系统需要快速感知并且识别，然后在极短的时间内做出决策。
那么，做出这个决策的大前提是，感知系统必须准确感知当前环境信息。这就来到了本文的重点，传感器是如何进行环境感知的？
在自动驾驶里，业内主要有纯视觉，以及激光雷达两种技术路线。目前除了特斯拉，大多采取采取“激光雷达+摄像头+毫米波雷达”的组合方案。但是，摄像头和激光雷达、毫米波雷达由于工作原理不同，搜集到的信息也不同。所以，需要对他们收集到的信息进行融合，才能对当前环境进行准确判断。
这就牵扯到了文首提到的信息融合问题，主要包括前后融合两方面。
前融合指的是，将不同传感器搜集到的原始信息直接输入系统，然后对原始信息进行融合，输出当前环境的语义信息。比如摄像头搜集到很多光子信息，而激光雷达收集到的是点云信息。将这些原始信息都输入系统能够对语义信息有更准确的判断。但缺点是，冗余性不够，出错的概率更高，因为系统只识别一次。
后融合是指，每个传感器先各自生成当前环境的语义判断，然后输入感知算法系统，系统对每个传感器生成的画像进行融合。它的缺点是去除了很多原始信息，对当前环境的语音信息描述不够清晰；优点是，每个传感器都会生成一遍对当前环境的判断，然后再逐一融合，准确率更高。
后融合是目前业内比较常见的融合方式。
飞凡汽车的全融合提到了“三重融合”，我的理解是系统先进行一遍前融合，然后再来一遍后融合，将二者进行一次融合，最后再与单个传感器感知到的信息逐一比对，校正，得出一个综合结果。
可以理解成一道题作两遍，检查一遍，确保准确性。详细的视频解读如下：
当然，这也对系统的硬件及软件算法都提出了更高的要求，我们会在下文重点介绍。
全融合的要求更高
如上文所言，全融合相当于对环境语义信息融合两遍，比对一遍。但自动驾驶决策需要在电光火石之间，也就是要保证系统的实时性。
何为系统的实时性？
举个自车识别前方障碍物减速的例子。假设车辆从识别障碍物到刹车的时间是300ms（根据安全刹车距离反推），传感器识别融合，决策，执行的时间分别是100ms。如果融合占据的时间足够多，那执行时间就会被迫后移。那么，在同等的安全距离下，比如都是200米开始进行识别动作，就容易发生事故。
解决办法是增加传感器硬件质量，提高感知距离；或者提升软件算法能力，让系统算的更快，融合更快。留给执行更多时间。
官方资料介绍。飞凡R7搭载33个感知硬件，包括全球首发量产的LUMINAR 1550nm激光雷达，国内首发量产采埃孚Premium4D成像雷达，探测距离可达350m；以及800万像素摄像头、增强版远距离点云角雷达、高精度地图等。
官方并没有给出以上传感器的详细技术资料。我们从外界媒体处找到的资料如下：
LUMINAR激光雷达采用1550nm波长技术，10%反射率下最大探测距离250米。FOV视场角分别是120°×60°，角分率是0.06°×0.06°。
800万摄像头业内的水平基本都差不多，探测距离和像素都是固定数据，主要是为了前视远距离探测。
整个感知套件中，我觉得有必要重点提一下的是，R7带来了4D毫米波雷达。背后的的供应商是采埃孚。
我不确定这是不是国内乘用车首次搭载4D毫米波雷达。之前有媒体报道极狐阿尔法S HI版搭载了华为的4D毫米波雷达，但是官方并没有相关资料流出。
为什么要提这个事，因为4D毫米波雷达对整个感知系统会带来不小的增益。官方资料介绍介绍，它提升了静态障碍物的检测能力及应对雨、雾、雪、粉尘等极端天气的探测性能。
4D毫米波雷达具备成像能力，可以很好的辅助激光雷达，并且它还具备检测物体位置的功能，可以更好地服务于辅助驾驶系统。
在整个中央大脑上，这套系统用的是英伟达Orin X芯片。这个大家并不陌生，7nm工艺，254 TOPS算力算得上目前量产自动驾驶芯片的最高水平。
综合硬件水平来看，R7的数据在业内是中等偏上水平。
如何评价RISING PILOT
汽车市场的观察角度向来都是一分为二，技术上车是一方面，大规模市场验证又是另一方面。尤其是日新月异的智能化技术推对汽车的改变。
飞凡汽车背靠上汽集团，有足够资金与技术实力去尝试更多可能。这是其优势所在，但新技术需要时间的积累和沉淀，并非一蹴而就。
回到飞凡的自动驾驶软件系统来看，前期需要不断的数据喂养来保证系统的流畅性，目前飞凡只能通过外力来完成。此外，企业需要搭建数据库来保证智能汽车的不断进化。而这些都不是短期内能够完成的工作。
这或许也是某一方面的原因，为什么上汽旗下的高端品牌智己采用Momenta的自动驾驶软件系统，而不是自研，因为后者在这方面已经有了不错的积累。长期看，上汽的灵魂论肯定倾向于核心的技术自己来，但是短期内，为了更好的用户体验及品牌典型，采用更成熟的软件系统显然是更明智的选择。
我认为，RISING PILOT给业内带来了两个首创。
第一个就是上文提到的全融合技术。这是业内为了自动驾驶安全在软件系统创新上的又一尝试。
此前，Mobileye和集度都发布了感知层面的双冗余系统。
RISING PILOT的另一个创新是可自主调节的MY PILOT功能。它可根据车辆实际行驶的环境条件和用户选择，让用户在舒适、标准、运动等多种智驾风格间切换。如在车辆较多且车辆行驶普遍较快的高速路场景，用户可调高安全的权重，选择舒适模式，减少变道行为；如在光线较好且车辆较少的高速路场景时，用户可调高效率的权重，选择运动模式，在保证安全的前提下增加变道超车等。不出意外的话，我认为这也会是未来的市场大趋势，把主动权交给用户。
可以说，业内在高阶辅助驾驶层面已经进入深度内卷时代。飞凡R7的自动驾驶性能到底如何，不着急下结论。官方表示已经完成RISING PILOT高速领航辅助测试，该功能也将随着飞凡R7的上市一同推向市场。计划9月下旬上市，10月下旬开启交付。到时候看实测表现。
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