三重异构智驾系统同时上车，沙龙要干什么?

8月初，目前智能驾驶水平相对较高的几家车企遭遇车主事故在车主声称开启了智能驾驶辅助的情况下，车辆要么撞上了前方静止的车辆，要么发生了追尾

人们无法理解:如果连前方静止的车辆和慢速的车辆都无法避免碰撞，又怎么可能做到高水平的智能驾驶呢。

在成都车展上，沙龙在车展前后发布了很多关于沙龙智能驾驶的信息长城汽车发起的智能电动品牌，提出了以四个激光雷达，两个华为MDC计算平台，L4为终极目标的智能驾驶发展目标，可以说是智能驾驶层面的一鸣惊人

那么，沙龙汽车是如何解决其他车企已经遇到的安全问题的呢。

日前，沙龙汽车在北京亦庄总部召开沟通会智能中心高级总监杨继峰讲解了沙龙汽车智能驾驶的研发思路和功能

我们本质上是若干个独立的自动驾驶系统架构，有不同程度的算法异构，软件异构和系统异构杨继峰说，而且，这个系统是目前行业中最复杂的系统我们致力于在复杂场景中提供领先的人工智能能力和智能拟人化体验，同时在风险场景中使用更多基于规则和经过验证的标准方法论

传感设备和计算平台就这么堆叠在一起，建成了一个最复杂的系统沙龙能否智能驾驶，让安全和智能驾驶顺利实现

01

三管齐下的方法

当年大家做AEB开发和传统ADAS开发的时候，基于传统的方法论和标准体系，虽然有不同程度的失败，但没有那么多被热议的事故为什么

杨继峰在介绍沙龙智能驾驶系统时，首先提出了这个问题。

他解释说，举个传统的例子:上至ALKS，L3以上自动驾驶的唯一标准规定，约定巡航的最小跟车距离是基于速度和碰撞时间确定的，跟车距离与速度呈线性关系。

联合国标准法规ALKS对跟车时不同速度下的最小距离和时差的要求

传统ADAS功能开发方法论最大的优点是清晰的设计运行条件和清晰的驱动策略，以及功能失效的场景和形式基本可以解释，但其缺点是不智能。

比如你在高速堵车的时候行驶在最右边的车道上，如果用标定的方式把最小跟车距离设置为2m，体验会非常不好，会一直被其他车插他说，低速下的坡道收敛是典型的博弈场景

那么我们能不能多一个前向激光雷达来解决这个问题答案是否定的，它只能让最小跟车距离更近，而不能进化到根据场景动态调整最小跟车距离因为是按照系统碰撞风险计算的我们称之为基于知识的逻辑上可解释的功能开发方法

可是，伴随着智能巡航和NGP等高级人工智能功能的发展，我们不再用简单的时间间隔来决定所有的驾驶策略我们希望整个系统有更强的鲁棒性，更好的场景泛化，更拟人的智能体验与基于知识相比，我们在某种程度上称这种产品设计方法论为基于数据的

基于数据的开发模式旨在解决当今所谓的L2.99，或端到端智能驾驶辅助系统的设计，以解决生命周期内的大多数驾驶场景。

可是，这些高级功能很难通过非常明确的设计和运行条件以及明确的最小风险状态和最小风险运行来定义，如ALKS。

基于数据的开发模式也有一些缺陷基于知识的许多安全概念是经过计算，设计和标准化的但基于数据的安全标准，基于今天的数据集和场景库，只能说是优秀的

可是，人们对基于数据的发展寄予厚望因为，这个模型是基于数据驱动的概念，人的驾驶行为特征的映射，也就是拟人化，机器视觉的拟人化，融合模式的智能化，甚至路径规划的拟人化，等等可能起点低，但成长值得期待

在高级智能驾驶辅助系统中，我们使用了大量数据驱动的AI能力，例如，使用机器学习模型端到端输出3D感知，使用机器学习模型直接输出激光雷达目标的多边形，并使用AI进行预测，进行融合，甚至进行路径规划杨继峰说

所以基于知识和基于数据之间没有优劣之分，沙龙的智能驾驶系统策略希望两全其美在高级智能驾驶的技术堆栈中，我们希望它是智能巡航和机长—飞行员下多传感器融合的拟人化高智能体验，我们希望它在进入MRC或其他安全场景时，是更可解释的基于感知和基于清晰规则的驾驶策略

当进入最小风险状态时，沙龙智能驾驶将采用基于规则的驾驶策略。

如何平衡技术的先进性和技术的安全性我们做了一件非常复杂的事情

杨继峰所说的很复杂是三管齐下本质上是多个感知原始数据同源但相互独立的异构智能驾驶系统

沙龙之家的三重异质系统

最高级别上，沙龙汽车利用华为高性能计算平台+Momenta合作算法软件，实现了业界最先进的智能驾驶辅助功能，包括全速域自适应巡航，智能巡航，高速及城市导航，记忆泊车等功能这一层可以理解为应用大量数据驱动算法的强AI栈，实现更复杂场景的智能体验

后面两层，在一些安全场景下，前后穿越预警和刹车等功能，在高阶技术栈的同时，我们也是通过一个相对更基于规则，更成熟的基于知识的系统方案来做的，这个系统方案也会运行在一个独立的控制器上

比如在底部，为了保证前方预警和刹车的功能，沙龙还做了一个基于独立前视摄像头的前方安全系统。

这三个系统是异构的，即它们可以相互独立工作，但只共享传感器的数据。

这三个系统是如何协同工作的。

杨继峰解释说，比如开启智能巡航的功能，车辆的感知信息会发送到华为的高性能计算平台，进行数据驱动的AI感知计算和路径规划但与此同时，车辆的感知信息也会被发送到独立侧向安全系统和独立前视安全系统，采用更传统的感知特征提取方法和基于规则的路径规划方法进行计算然后计算平台会结合两者的结果做基于场景的仲裁

杨继锋说，沙龙的系统是世界上最复杂的系统从逻辑上讲，这个系统可以避免因单个系统故障或误判而导致的事故

02

5 360度感知

无论有多少独立的决策系统，还是基于对环境的正确感知。

目前很多车辆AEB不工作，只是因为静态物体无法判断，直接选择忽略，导致与静态车辆相撞的事故。

目前主流的汽车传感器有摄像头，毫米波雷达，超声波雷达，激光雷达等不过一般来说，每种传感器都有自己的优缺点一般来说，单一传感器无法满足复杂驾驶环境下的感知环境需求，因此多传感器融合成为主流技术路线特斯拉还在推以摄像头为传感器的智能驾驶方案但这是唯一的一个

而且伴随着智能驾驶辅助水平的提高，对传感器的要求更高，这也是激光雷达上车的原因在激光雷达上车之前，摄像头和毫米波雷达的结合是最强的感知方案，可以实现对一些标准静态障碍物的识别，但是对于非标准物体或者小障碍物的识别还是比较困难包括李的创始人李想说，目前摄像头和毫米波雷达的结合就像青蛙的眼睛，可以很好的判断动态物体，但对于非标准的静态物体几乎无能为力

通过发射激光，分析反射的能量，振幅，频率和相位，激光雷达可以构建目标的精确三维结构信息，帮助识别和判断目标。

但是激光雷达的成本很高，如何利用好激光雷达还在探索中沙龙在激光雷达的应用上是最激进的，采用了四个激光雷达，是业界最大的而且雷达的布局，除了前面和两侧，后面还有一个

沙龙的5倍360°感知覆盖范围

除了四个激光雷达，沙龙还使用了七个高清摄像头，五个毫米波雷达，四个环视摄像头和12个超声波雷达，形成了五重36度全覆盖传感设备阵列可以说业内没有可比的配置

沙龙使用的激光雷达是华为的96线混合固态激光雷达，探测范围水平120，垂直25，每秒可实现一百万点云的输出四颗卫星同时启用，可实现360度全视场，远距离探测

杨继峰还解释了为什么采用华为的激光雷达。

华为激光雷达的特点

华为的雷达现在在业界是比较小的，不分配ROI区域，也就是说不会在道路前方集中更多的点云。

杨继峰说，如果只有一个雷达，我希望在最常见的区域点云密度更高，因为我想在短时间内解决的功能场景的目标很明确，就是做好前方和侧前方车道的道路交通参与者的交互场景可是，如果我是全景雷达，我希望点云尽可能均匀地分布这是为了更有效地构建360°完整生命周期传感系统架构设计，从而确保这一技术堆栈具有更长的R&D生命周期从目标上解释，我也希望这个感知系统能够足够好地应对边缘场景，包括各种场景下数据密度的一致性

均匀分布的好处是更方便系统拼接四个激光雷达的感知数据，也可以为生命周期更长的智能驾驶系统提供更好的发现问题的能力本质上是为了未来技术栈的完整迭代

他还解释了为什么沙龙使用后向激光雷达。

杨继峰认为，首先，激光雷达最重要的是提供完整的统一感知能力，而不是将该能力分配给某个场景下的某个策略。

其次，有很多场景证明后向雷达可以实现更好的功能和体验比如倒车追踪，在激光雷达的帮助下，相比视觉系统，可以直接输出可驾驶区域的物理分布，让原本困难的场景变得更容易比如智能闪避型的功能，通过后向激光雷达，在侧车道后方大量车辆快速驶来时，可以更早的在自己的车道内闪避

基于这样一套传感器，莎伦认为自己已经建立了一种超级感知能力至于难度较大的静态物体，沙龙的智能驾驶系统可以识别锥筒，停车禁令，路墩，立柱等难度较大的物体

总的来说，我们目前可以取得非常领先的地位未来我们会做一些更小的目标，基于更多的数据提升一些感知能力杨继峰说

03

总会有b计划。

尽管拥有很强的感知能力和系统能力，但沙龙汽车在构建智能驾驶系统时依然谨慎，处处有B计划他们总结了六个冗余

这六个安全冗余系统是传感，控制，转向，制动，通信和电源冗余。

六冗余

感知层面，Sharon 4激光雷达，7个高精度相机，5个毫米波雷达，4个全景相机，12个超声波雷达互为冗余。

在控制层面，沙龙采用华为MDC 610双计算平台，这意味着如果任何一个平台出现故障，系统仍有相当充足的感知和计算能力，可以安全接管或更从容地进入安全策略即使控制器出现故障，在某些情况下，系统仍然可以执行MRC场景，如将车道改为应急车道

在通信层面，Sharon的计算平台既有以太网通信链路，也有多连接的CANFD通信链路如果制动，转向和动力中的任何一条通信链路出现故障，另一条链路可以随时热切换

在电源冗余方面，当车辆出现电源故障时，智能驾驶系统仍然可以有另一个电源保持独立的安全控制。

在转向冗余方面，沙龙汽车采用的EPS硬件采用双CPU，双桥驱动，双绕组电机，任何一个单一电路故障都能提供至少50%的转向辅助。

杨继峰花了很多时间讨论与驾驶事故避免密切相关的制动冗余他表示，沙龙采用的IBC+RBC双冗余制动系统是业内首创，可以实现机械冗余+电子冗余的双重安全故障模式

杨继峰说，之前很多车辆也是双刹车双esp，还是很难避免一些事故曾经有过引起热议的制动冗余同时失效的案例，但同时具备机械冗余和电子冗余的IBC+RBC系统可以算是业界今天能找到的唯一冗余制动解决方案，可能面对L3和L4级别的自动驾驶需求

一般来说，沙龙的智能驾驶系统针对的是全生命周期，也就是L3和L4的功能层面，所以沙龙必须积极应用最新的软硬件但是在L3还没有实现的阶段，人机驾驶是必然的过渡过程在这个过渡阶段，如何保证先进性和安全性

因此，沙龙的策略是创造一种驾驶体验，既有高水平的AI拟人化，又有非常可靠和经过验证的功能，旨在提供安全性。

在智能驾驶的整个技术栈中，沙龙通过大量冗余的架构设计来保证安全未来，当安全边界更加清晰的时候，Sharon会收敛到技术栈，在安全，功能，成本上达到更好的平衡