上汽享道推出L4级自动驾驶Robotaxi ， 对未来有何意义？
不请自来 ， 主要是这个话题比较感兴趣 。看到这个报道 ， 也专门去了解了下 。作为一名现自动驾驶工程师 ， 这里我想给出一些自己的看法 。关于L4级的自动驾驶技术 ， 在今年4月更新的《SAE J3016：驾驶自动化分级》中 ， 给出了相关的解释和定义 ， 大家看下图 ， 我就不多说了 。目前 ， 自动驾驶四大核心技术包括有环境感知、精确定位、路径规划、线控执行 。
其中 ， 环境感知是其中被研究最多的部分 ， 也是我自己主要工作的方向 ， 所以对于享道Robotaxi的这部分就比较关注 。感知系统可以代替人类驾驶人的视、听、触等功能 ， 但面对海量的交通环境数据 ， 如何高效精确地识别采集 ， 是自动驾驶领域一直以来的一个挑战 。享道Robotaxi由1个128线主激光雷达和左右两个32线补盲雷达构成广阔视野 ， 12个230万像素高清相机 ， 再加上5个毫米波雷达及12个超声波雷达 ， 从传感器层面来说 ， 实现了多重高度冗余 ， 可靠性还是非常不错的 。
当然 ， 有了传感器对外部环境进行感知外 ， 还需要相应处理器对其进行快速处理分析 。享道Robotaxi的计算平台能够提供超过600tops强大算力 。这是什么概念？1tops就等于每秒运行1万亿次 。目前 ， 在售车型里 ， 特拉斯的自动驾驶芯片算力最强 ， 特斯拉HW3.0单芯片算力72tops ， 即使采用了双芯片方案 ， 算力也只有144tops 。
所以说享道Robotaxi这个算力看上去是相当牛了！另外就是享道Robotaxi还解决了当前L4 级自动驾驶的另一个挑战 ， 也是关键难点 ， 就是长尾问题 。所谓长尾问题 ， 就是大家常说的用80%的精力解决20%的问题 。享道Robotaxi创新的自动化解决方案 ， 用来解决长尾问题 ， 其采用了从感知、定位到规控的全套数据驱动的方法 ， 基于上汽数据工厂的数据处理能力 ， 以及Momenta全流程数据驱动算法 ， 能够达成“1 1＞2”的效果 ， 实现各模块性能跨数量级提升 。
【对决微软XGP,推出】在此基础上 ， 享道Robotaxi还采用了高效的闭环自动化仿真工具链 ， 并依托量产整车的海量数据 ， 实现数据驱动及算法迭代效率的跨数量级跃升 ， 使得自动驾驶技术能够自动化快速迭代 。所以总体来看 ， 享道Robotaxi给出的答卷的确令人眼前一亮 。如果再回归车辆本身来看 ， 享道Robotaxi运营车辆采用全球首款“5G智能汽车”飞凡汽车MARVEL R车型 ， 车身高强度钢占比达74% ， 搭载的电池按照美国UL-2580和ASIL D汽车电子电气最高安全等级设计 ， 具备行业最高IP69K防水等级 。
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