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L4算法公司如何助力城市NOA加速落地？

在全球智能駕駛技術(shù)飛速發(fā)展的背景下，L4算法公司正逐漸成為自動(dòng)駕駛行業(yè)的核心力量。尤其是在城市NOA（Navigated Open Autonomy，導(dǎo)航開放自動(dòng)駕駛）領(lǐng)域，這些公司憑借其在AI技術(shù)、數(shù)據(jù)處理和軟件架構(gòu)等方面的領(lǐng)先優(yōu)勢(shì)，正積極助力傳統(tǒng)車廠加速自動(dòng)駕駛技術(shù)的量產(chǎn)落地。

2024-09-12 11:48:00

L4算法公司的崛起與跨界入局

1.1 從Robotaxi到L2+：L4算法公司的技術(shù)積累與轉(zhuǎn)型

L4算法公司最初主要集中在Robotaxi領(lǐng)域，即自動(dòng)駕駛出租車的開發(fā)和運(yùn)營。在這一過程中，這些公司通過大量的道路測試，積累了豐富的技術(shù)經(jīng)驗(yàn)和海量的駕駛數(shù)據(jù)。這種大規(guī)模的數(shù)據(jù)采集和算法優(yōu)化，使得L4算法公司在自動(dòng)駕駛技術(shù)的精準(zhǔn)性和穩(wěn)定性方面，顯著領(lǐng)先于傳統(tǒng)車廠。

例如，Momenta、小馬智行、元戎啟行等L4算法公司，早期在Robotaxi項(xiàng)目中積累了大量高質(zhì)量的路測數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)不僅涵蓋了復(fù)雜的城市路況，還包括了各種極端場景的應(yīng)對(duì)方案。在積累了豐富經(jīng)驗(yàn)后，這些公司逐漸向L2+（高級(jí)駕駛輔助系統(tǒng)）領(lǐng)域拓展。L2+技術(shù)是介于傳統(tǒng)駕駛和完全自動(dòng)駕駛之間的一種過渡技術(shù)，旨在提升車輛的駕駛輔助能力，使其能夠在復(fù)雜路況下實(shí)現(xiàn)半自動(dòng)駕駛。

這一技術(shù)轉(zhuǎn)型的核心在于，L4算法公司利用其在Robotaxi領(lǐng)域的技術(shù)積累，通過適當(dāng)降低對(duì)硬件算力的要求，使其先進(jìn)的L4級(jí)軟件系統(tǒng)能夠適配L2+硬件。通過這種方式，這些公司不僅提升了L2+系統(tǒng)的性能，還使其在市場上更具競爭力。

1.2 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)與軟件架構(gòu)的兼容性優(yōu)勢(shì)

L4算法公司在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)和軟件架構(gòu)兼容性方面展現(xiàn)出顯著優(yōu)勢(shì)，這也是它們能夠在L2+市場中迅速站穩(wěn)腳跟的重要原因。L4算法公司早期在AI技術(shù)和數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域的投入，使得它們能夠建立起強(qiáng)大的數(shù)據(jù)閉環(huán)系統(tǒng)。這一系統(tǒng)通過大量的實(shí)際道路測試，收集并處理了海量的駕駛數(shù)據(jù)，涵蓋了各種駕駛場景和極端路況。

以Momenta為例，該公司在其L2+與L4業(yè)務(wù)中采用了統(tǒng)一的技術(shù)架構(gòu)和數(shù)據(jù)處理方案，這使得兩者之間能夠?qū)崿F(xiàn)技術(shù)共享和數(shù)據(jù)互通。通過這種協(xié)同效應(yīng)，Momenta能夠更有效地優(yōu)化其算法，并通過持續(xù)的技術(shù)迭代，提高其自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的性能。

此外，L4算法公司在軟件架構(gòu)的設(shè)計(jì)上也具有高度的兼容性。通過模塊化的設(shè)計(jì)，這些公司能夠靈活地將L4級(jí)別的自動(dòng)駕駛技術(shù)應(yīng)用于L2+系統(tǒng)中。比如，輕舟智航通過不斷優(yōu)化其軟件架構(gòu)，使得L4級(jí)別的技術(shù)能夠適配較低配置的L2+硬件，從而大幅度降低了成本并提高了系統(tǒng)的市場競爭力。

這種數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)和軟件架構(gòu)的兼容性，不僅提升了L4算法公司的技術(shù)優(yōu)勢(shì)，還使得其能夠在與傳統(tǒng)車廠的合作中，提供更具性價(jià)比和更高效的解決方案。這種優(yōu)勢(shì)在城市NOA的量產(chǎn)落地過程中尤為明顯。

L4算法公司助力傳統(tǒng)車廠城市NOA落地的實(shí)踐案例

2.1 Momenta與傳統(tǒng)車廠的深度合作

Momenta是L4算法公司中較早進(jìn)入L2+業(yè)務(wù)的企業(yè)之一，通過與多家傳統(tǒng)車廠的合作，Momenta在城市NOA領(lǐng)域取得了顯著進(jìn)展。Momenta早在2019年就提出了“L2+L4兩條腿走路”的產(chǎn)品戰(zhàn)略，并逐步將這一戰(zhàn)略落地。

Momenta提出的“L2+L4兩條腿走路”的產(chǎn)品戰(zhàn)略

Momenta與上汽集團(tuán)合作研發(fā)的智己汽車無圖NOA功能，于2024年5月25日成功在深圳、廣州、蘇州和上海等地實(shí)現(xiàn)了量產(chǎn)落地。這一功能的核心在于，無需依賴高精度地圖，車輛即可實(shí)現(xiàn)復(fù)雜城市路況下的自動(dòng)駕駛。Momenta通過其強(qiáng)大的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)算法和高效的軟件架構(gòu)，使得這一功能不僅具備高度的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性，還能夠快速適應(yīng)不同城市的路況。

此外，Momenta還與廣汽、比亞迪等車廠合作，逐步將其端到端大模型應(yīng)用于量產(chǎn)車型中。這一合作模式不僅幫助傳統(tǒng)車廠加速了智能駕駛功能的開發(fā)和落地，還顯著提升了它們?cè)谥悄荞{駛市場中的競爭力。

2.2 小馬智行的技術(shù)布局與市場拓展

小馬智行是另一家在L4自動(dòng)駕駛領(lǐng)域具有重要影響力的算法公司，其核心技術(shù)團(tuán)隊(duì)來自于谷歌、百度等知名科技公司，具備深厚的技術(shù)背景。小馬智行通過在北美和中國市場的大規(guī)模測試，積累了豐富的自動(dòng)駕駛數(shù)據(jù)，并逐步將這些技術(shù)成果應(yīng)用于L2+業(yè)務(wù)中。

在2023年8月，小馬智行成功推出了搭載其高算力計(jì)算平臺(tái)的極石01車型。這一車型通過小馬智行的L4級(jí)別算法，實(shí)現(xiàn)了城市NOA的量產(chǎn)落地。該平臺(tái)具備強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理能力和高效的算法優(yōu)化功能，使得車輛在復(fù)雜的城市環(huán)境中能夠?qū)崿F(xiàn)穩(wěn)定、安全的自動(dòng)駕駛。

小馬智行不僅在國內(nèi)市場積極拓展，還開始探索海外市場的機(jī)會(huì)。通過與全球多家知名車廠的合作，小馬智行逐步將其技術(shù)優(yōu)勢(shì)擴(kuò)展至更廣泛的市場。這種全球化的布局，不僅提升了小馬智行在國際市場的競爭力，也為其未來的發(fā)展提供了更廣闊的空間。

2.3 文遠(yuǎn)知行與博世的合作案例

文遠(yuǎn)知行作為L4算法公司中的重要一員，通過與博世的合作，成功將其L4級(jí)別的自動(dòng)駕駛技術(shù)應(yīng)用于乘用車市場。2024年3月，文遠(yuǎn)知行與博世聯(lián)合開發(fā)的高階智駕方案在星途星紀(jì)元ES車型上實(shí)現(xiàn)了量產(chǎn)。這一方案通過結(jié)合博世的硬件優(yōu)勢(shì)和文遠(yuǎn)知行的算法技術(shù)，使得車輛能夠在高速和城市路況下實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定的NOA功能。

文遠(yuǎn)知行的技術(shù)布局不僅限于乘用車市場，還包括自動(dòng)駕駛小巴和貨運(yùn)車等多個(gè)領(lǐng)域。通過多元化的業(yè)務(wù)布局，文遠(yuǎn)知行不斷拓展其技術(shù)應(yīng)用范圍，并通過與傳統(tǒng)車廠的深度合作，推動(dòng)了智能駕駛技術(shù)的規(guī)?；涞?。

城市NOA技術(shù)路徑的創(chuàng)新與挑戰(zhàn)

3.1 城市NOA的技術(shù)演進(jìn)路徑

城市NOA技術(shù)的發(fā)展經(jīng)歷了多個(gè)階段，從早期依賴高精度地圖的路徑規(guī)劃，到如今的“去高精地圖”技術(shù)路徑，自動(dòng)駕駛技術(shù)正在不斷向更加自主和智能化的方向發(fā)展。

傳統(tǒng)的城市NOA系統(tǒng)依賴于高精度地圖，這些地圖能夠提供精確的道路信息，如車道線、交通標(biāo)志等，從而幫助自動(dòng)駕駛系統(tǒng)進(jìn)行準(zhǔn)確的路徑規(guī)劃。然而，隨著技術(shù)的進(jìn)步和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)算法的成熟，越來越多的L4算法公司開始探索“去高精地圖”的技術(shù)路徑。

以特斯拉為代表的Occupancy感知技術(shù)，已經(jīng)開始取代傳統(tǒng)的高精度地圖。該技術(shù)通過將三維空間劃分為體素（voxel），并利用占用網(wǎng)絡(luò)（Occupancy Network）來感知和預(yù)測環(huán)境中的物體運(yùn)動(dòng)狀態(tài)。相比傳統(tǒng)的BEV（俯視圖）感知方案，Occupancy感知技術(shù)在動(dòng)態(tài)場景的處理上更為靈活，可以有效應(yīng)對(duì)復(fù)雜的城市路況。

圖中展示了一個(gè)兩節(jié)的公交車正在啟動(dòng)的場景：藍(lán)色表示運(yùn)動(dòng)的voxel，紅色表示靜止的voxel

這種技術(shù)的演進(jìn)，不僅大大提高了自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的泛化能力，還顯著降低了高精度地圖的維護(hù)成本。通過引入端到端的深度學(xué)習(xí)大模型，L4算法公司能夠?qū)崿F(xiàn)更加靈活的路徑規(guī)劃和環(huán)境感知，使得自動(dòng)駕駛系統(tǒng)在沒有高精度地圖的情況下，也能夠?qū)崿F(xiàn)高度的自主駕駛。

3.2 技術(shù)創(chuàng)新的挑戰(zhàn)與應(yīng)對(duì)策略

盡管L4算法公司在城市NOA技術(shù)的發(fā)展中取得了顯著進(jìn)展，但仍面臨諸多挑戰(zhàn)。首先是技術(shù)的復(fù)雜性和可靠性問題。自動(dòng)駕駛技術(shù)需要處理大量的傳感器數(shù)據(jù)，并實(shí)時(shí)做出決策，這對(duì)算法的精度和響應(yīng)速度提出了極高的要求。如何在復(fù)雜的城市環(huán)境中保證系統(tǒng)的穩(wěn)定性和安全性，是L4算法公司亟待解決的問題。

其次是成本控制。自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的硬件和軟件成本較高，尤其是在初期研發(fā)階段。為了降低整體成本，L4算法公司需要在硬件選擇、算法優(yōu)化和數(shù)據(jù)處理等多個(gè)環(huán)節(jié)進(jìn)行綜合考慮。通過不斷優(yōu)化軟件架構(gòu)，使其能夠兼容更低成本的硬件配置，是目前行業(yè)內(nèi)普遍采用的策略之一。

此外，L4算法公司還需要應(yīng)對(duì)法規(guī)和標(biāo)準(zhǔn)的不確定性。自動(dòng)駕駛技術(shù)的發(fā)展速度遠(yuǎn)超法規(guī)的制定速度，這導(dǎo)致在不同國家和地區(qū)，自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的標(biāo)準(zhǔn)和要求存在較大差異。如何在全球范圍內(nèi)實(shí)現(xiàn)技術(shù)的標(biāo)準(zhǔn)化和合規(guī)性，是L4算法公司在拓展市場時(shí)必須面對(duì)的挑戰(zhàn)。

傳統(tǒng)車廠與L4算法公司的合作模式與前景

4.1 合作模式的多樣化探索

傳統(tǒng)車廠與L4算法公司的合作模式正在變得越來越多樣化，這種合作不僅僅局限于技術(shù)的引入和應(yīng)用，還涵蓋了從研發(fā)到生產(chǎn)、從測試到量產(chǎn)的全鏈條合作。例如，Momenta通過與上汽、比亞迪等傳統(tǒng)車廠的合作，不僅提供了先進(jìn)的自動(dòng)駕駛算法，還參與了整個(gè)系統(tǒng)的集成和調(diào)試過程。這種深度合作模式，使得L4算法公司不僅僅是技術(shù)提供方，更成為了傳統(tǒng)車廠智能駕駛轉(zhuǎn)型的重要推動(dòng)力。

小馬智行則通過與極石、廣汽等車廠的合作，將其高算力計(jì)算平臺(tái)應(yīng)用于量產(chǎn)車型中。這種合作模式使得小馬智行能夠快速驗(yàn)證其技術(shù)在實(shí)際駕駛環(huán)境中的表現(xiàn)，并通過不斷優(yōu)化，提升系統(tǒng)的性能和可靠性。

文遠(yuǎn)知行與博世的合作則進(jìn)一步展示了跨國合作在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域的潛力。博世作為全球領(lǐng)先的汽車零部件供應(yīng)商，擁有強(qiáng)大的硬件研發(fā)和制造能力。文遠(yuǎn)知行則在自動(dòng)駕駛算法方面具備顯著優(yōu)勢(shì)。通過強(qiáng)強(qiáng)聯(lián)合，雙方在星途星紀(jì)元ES車型上成功實(shí)現(xiàn)了L4級(jí)別自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的量產(chǎn)落地。這種合作模式不僅提升了雙方在智能駕駛領(lǐng)域的競爭力，也為其他車廠與算法公司的合作提供了有益的借鑒。

4.2 合作前景與未來展望

隨著智能駕駛技術(shù)的不斷發(fā)展，傳統(tǒng)車廠與L4算法公司的合作前景將更加廣闊。未來，隨著自動(dòng)駕駛技術(shù)的成熟和市場需求的增加，傳統(tǒng)車廠將更加依賴L4算法公司在AI算法、數(shù)據(jù)處理和系統(tǒng)集成等方面的優(yōu)勢(shì)。而L4算法公司則通過與傳統(tǒng)車廠的合作，進(jìn)一步擴(kuò)大其技術(shù)應(yīng)用范圍，實(shí)現(xiàn)規(guī)?；a(chǎn)和商業(yè)化落地。

在這一過程中，雙方的合作將呈現(xiàn)出更加緊密和深入的趨勢(shì)。傳統(tǒng)車廠將逐步從單純的硬件制造商，轉(zhuǎn)型為智能駕駛解決方案的提供者。而L4算法公司也將通過與車廠的合作，提升其在自動(dòng)駕駛產(chǎn)業(yè)鏈中的地位，并推動(dòng)整個(gè)行業(yè)的技術(shù)進(jìn)步。

L4算法公司推動(dòng)下的城市NOA未來發(fā)展趨勢(shì)

5.1 技術(shù)創(chuàng)新的持續(xù)推進(jìn)

在未來幾年內(nèi)，L4算法公司將在城市NOA技術(shù)領(lǐng)域繼續(xù)推動(dòng)多項(xiàng)創(chuàng)新。這些創(chuàng)新包括更高效的感知算法、更智能的路徑規(guī)劃技術(shù)以及更穩(wěn)定的系統(tǒng)架構(gòu)。通過引入更先進(jìn)的AI技術(shù)，L4算法公司將進(jìn)一步提升自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的智能化水平，使其能夠在更復(fù)雜的環(huán)境中實(shí)現(xiàn)自主駕駛。

此外，隨著端到端深度學(xué)習(xí)模型的進(jìn)一步發(fā)展，自動(dòng)駕駛系統(tǒng)將逐漸擺脫對(duì)高精度地圖的依賴，實(shí)現(xiàn)更加靈活和自主的駕駛決策。特斯拉、華為等公司已經(jīng)在這一領(lǐng)域取得了顯著進(jìn)展，未來將有更多的L4算法公司加入這一行列，推動(dòng)技術(shù)的進(jìn)一步普及。

5.2 產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同與標(biāo)準(zhǔn)化

隨著L4算法公司與傳統(tǒng)車廠合作的深入，自動(dòng)駕駛產(chǎn)業(yè)鏈將呈現(xiàn)出更強(qiáng)的協(xié)同效應(yīng)。這種協(xié)同不僅體現(xiàn)在技術(shù)開發(fā)和產(chǎn)品應(yīng)用上，還包括供應(yīng)鏈的整合和優(yōu)化。通過建立統(tǒng)一的技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)和數(shù)據(jù)接口，L4算法公司和傳統(tǒng)車廠將共同推動(dòng)智能駕駛技術(shù)的標(biāo)準(zhǔn)化進(jìn)程。

這種標(biāo)準(zhǔn)化將有助于提高自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的兼容性和可擴(kuò)展性，使其能夠更快地適應(yīng)不同市場的需求。同時(shí)，標(biāo)準(zhǔn)化的推進(jìn)也將降低整個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈的研發(fā)和生產(chǎn)成本，加速自動(dòng)駕駛技術(shù)的普及。

5.3 商業(yè)化落地與市場擴(kuò)展

隨著技術(shù)的不斷成熟和成本的逐步降低，L4算法公司將加快城市NOA的商業(yè)化落地。通過與傳統(tǒng)車廠的緊密合作，這些公司將逐步實(shí)現(xiàn)智能駕駛系統(tǒng)的大規(guī)模量產(chǎn)，并通過市場推廣和用戶教育，提升消費(fèi)者對(duì)自動(dòng)駕駛技術(shù)的接受度。

未來，隨著自動(dòng)駕駛技術(shù)的普及，L4算法公司還將探索更多的商業(yè)模式，如Robotaxi、自動(dòng)駕駛貨運(yùn)車等。通過不斷拓展市場應(yīng)用場景，L4算法公司將為智能駕駛技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展提供強(qiáng)有力的支持。

結(jié)論

L4算法公司憑借其在AI技術(shù)和數(shù)據(jù)處理方面的領(lǐng)先優(yōu)勢(shì)，正在積極推動(dòng)傳統(tǒng)車廠在城市NOA領(lǐng)域的技術(shù)突破與落地。通過與車廠的深度合作，這些公司不僅提升了自身的市場競爭力，也為整個(gè)智能駕駛行業(yè)的發(fā)展注入了新的動(dòng)力。未來，隨著技術(shù)的持續(xù)創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)鏈的進(jìn)一步整合，L4算法公司將在全球智能駕駛市場中占據(jù)更加重要的地位，并推動(dòng)城市NOA技術(shù)的全面普及。

參考文獻(xiàn)：

西部證券：L4算法公司入局助力傳統(tǒng)車廠城市NOA落地.pdf

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