智驾科技发布青云平台架构，无图 NOA 的供应商方案来了？

上周 MAXIEYE 智驾科技发布了 BEV 平台架构——青云 Hyperspace 和海市 MAXI-DI 数据智能体系，目标为没有 BEV 算法能力的车企提供算法及完整解决方案。

这个智驾科技大家听得可能比较少，官方的定位是一家AI驱动的自动驾驶公司，干的事儿就是给车企提供辅助驾驶的解决方案。

我们也可以借此机会看看现在供应商的辅助驾驶技术和算法发展到了什么阶段，实现的路径是什么。

青云 Hyperspace BEV 平台架构

BEV + Transformer 已经高频出现在了头部车企的产品发布会上，BEV + Transformer 也是行业公认的实现高阶智驾的技术路径。

智驾科技的创始人、CEO 周圣砚在发布会现场透露，三年前，智驾科技公司已启动部署类 BEV 架构的底层技术栈，内部立项为「上帝视角下的真值系统」。

在那时，智驾科技的团队就已经意识到，CNN 这种基于单帧图像提取数据的算法，没有时序特征，无法建立不同目标之间的关系特征，想要通过这种方式实现高阶智驾不现实。

在发布会上周圣砚举了 2 个例子，一个是在一个光照强烈的路面，基于 CNN 的算法会把栏杆影子外的高亮区域识别成车道线，导致系统无法正常工作。

而 Transformer 则可以训练出可以理解太阳、栏杆、影子相对关系的算法模型，从而正确判断车道线。

另一个是在夜间纯黑、无车道线的柏油马路上，基于 CNN 的算法，系统会因为无法识别提取有效的车道线导致系统无法工作。

而且 Transformer 下系统可以通过前车的行驶轨迹和时序信息，来判断出可行驶区域。

在项目立项半年后，特斯拉举办了 AI Day，在 AI Day 上特斯拉发布 BEV + Transformer 的技术路径。

发现特斯拉也选择了这条路之后，周圣砚表示智驾科技走得更坚定了，公司也迅速从 30 个人扩张到 100 多人。

那这次发布的青云 Hyperspace BEV 平台架构就是智驾科技的技术结晶。

这个青云 Hyperspace BEV 平台架构可以具备「道路拓扑结构输出」、「目标轨迹预测」、「占用空间识别」三大项能力。

道路拓扑结构输出

现在大家都在「去高精地图」，去掉了高精地图就相当于去掉了道路拓扑结构信息，这意味着所有的道路拓扑结构需要依靠自身的感知识别。

根据智驾科技的介绍，现在他们的算法在精度方面可以做到横向拓扑精度 5 厘米，纵向拓扑精度 1 ‰。

也就是说在在 100 米外发现一个用于道路分叉的分叉点，纵向的误差不超过 10 厘米。

在识别能力上，已经具备了 100+ 路面属性信息的识别能力，例如车道线、路沿、护栏、地面标志、斑马线、停止线等。

用周圣砚的话来说，这些道路属性信息的识别能力可以满足做无图 NOA 的需求。

在感知距离方面，6V 的方案中，前向最远感知距离 150 米，后向最远感知 100 米。

另外，得益于 BEV + Transformer 的算法，系统具备多帧的时序信息记忆，所以对部分出现遮挡的场景，系统可以有脑补的能力。

目标轨迹预测

青云 Hyperspace BEV 平台架构的第二个能力就是具备生成式目标轨迹预测能力，系统对其他交通参与者的预测精确预判的时间可以达到 3 秒。

在发布会现场周圣砚还剧透表示，明年公司的目标就是去做规控的端到端。

占用空间识别

占用空间识别最大的作用就是用来识别白名单以外的通用障碍物，无论动态的还是静态的物体，这套系统的算法都可以正常识别。

智驾科技表示，目前已经可以做到 10 x 10 cm 精度的感知。

那基于青云 Hyperspace BEV 平台架构，智驾科技有三款不同级别的产品。

- 2.0 Lite 1V BEV 15 TOPS 算力 支持城区增强 L2；

- 2.0 Pro 6V BEV 60 TOPS 算力 支持记忆行车；

- 2.0 Max 9V BEV 100+ TOPS 算力 在 Pro 版本的基础上拓展了城区的能力。

除了上面这些产品以外，智驾科技希望依托于青云 Hyperspace BEV 平台架构的能力，通过记忆行车的方式实现大规模的城区 NOA。

在发布会现场周圣砚将记忆行车拆解为了 3 个阶段「首次行车」、「再次记图」和「三次激活」。

也就是说经过 2 次这个路段后，系统会自动记录生成道路环境的拓扑结构，在第 3 次经过之后则可以使用记忆行车功能。

而且在发布会上官方还透露，90% 的路段都可以通过 3 次行驶激活记忆行车。

从逻辑上来看智驾科技实现城区 NOA 的逻辑和理想比较类似，都是通过提前记录环境特征信息，来辅助实现城区记忆行车，当大家把记忆的路线全部共享之后，则可以实现城区 NOA 功能。

此外，智驾科技还发布了启明星计划，将面向全行业开放 BEV 感知标准件。

根据官方介绍，青云 BEV 架构感知标准件，支持软硬解耦，实现标准化工具链、标准化规控接口、标准化 ISP。通过敏捷的算法移植能力，可支持在 6 个月内实现高效跨平台开发需求。

这么做的目的就是满足车厂客户对芯片战略和平台战略的差异化诉求，帮助车厂大幅降低项目开发成本、提升开发效率，保障方案兼容性、连续性和可扩展性。

海市 MAXI-DI 数据智能架构

上面都是技术算法层面的思考，在发布会上，智驾科技还发布了海市 MAXI-DI 数据智能架构。

这套数据架构全维覆盖量产数据闭环 MAXI-DATA、真值系统 MAXI-TRUTH SYSTEM、MET-TOOL 全流程闭环测试开发工具链，以及仿真极限场景构建。

目的是为了提高开发、测试的效率，辅助产品更快落地。

从发布会上的信息来看，智驾科技的算法、产品相比新势力第一梯队的车型只能说有过之而无不及，不仅具备 OCC 的算法能力，对算力的要求也非常低。

作为智能驾驶行业的观察者，我们很高兴看到有能力出众的供应商出来，这样可以帮助更多没有自研能力的车企更早实现城区 NOA。

但是这一切的前提是量产落地，我们也会持续观察智驾科技产品后续落地的车型，并对华为、小鹏等第一梯队的选手，看看智驾科技到底能做到发布会几成的水平。