智慧時代，我們聽到了無數關於出行的暢想，而自動駕駛正是連線現實與未來的關鍵入口。
在自動駕駛系統運作全鏈路中，感知作為先手環節，擁有著不言而喻的重要性。加之近年來深度學習和演算法技術的突破，感知也成為自動駕駛四大核心模組中發展最快、提升最大的一個模組；乃至於成為了車路協同發展的驅動力之一。
從 2016 年開始，商湯科技（SenseTime，以下簡稱商湯）就憑藉著視覺感知技術的先發優勢，拿到了自動駕駛領域的入場券，並逐步將感知能力拓展到了其他感測器。
四年之後，商湯在這一領域的探索結出了新的果實。
11 月 26 日，在 2020 世界 5G 大會期間，商湯釋出了全新的智慧出行解決方案，其中包括 L4 級智慧網聯接駁小巴，以及具備多感測器融合感知能力的智慧路側感知解決方案。
隨著這一解決方案的釋出，商湯的打法逐漸明晰——以感知能力為載體，「車」和「路」兩方面為切點，將自己原創的 AI 技術沉澱移植到自動駕駛領域，支撐起智慧出行的藍圖。
基於商湯對自動駕駛以及智慧出行的思考，新智駕近日與商湯研發執行總監石建萍進行了一場深度對話。
商湯在感知層面的能力如何移植到自動駕駛？在自動駕駛領域的多年探索如何落地？相應的成果如何融入到商湯智慧城市的大版圖？
這些問題，如今都有了切實的答案。
佈局自動駕駛小巴賽道毫無疑問，自動駕駛技術的應用將真正改變未來交通與出行的形態，但從時間上來說，想要實現完全意義上的自動駕駛仍然是個漫長的過程。
而且，隨著自動駕駛的發展歷程進入中場，單純做 demo 的意義已經弱化。落地，乃至於支撐起長線發展的任務，儼然成為了賽道玩家現階段更加關注的問題。
商湯 L4 級智慧網聯接駁小巴的問世，正投射出這家 AI 獨角獸對技術落地的獨特思考。
在與新智駕對話的過程中，石建萍說道：
目前，市場對載人（多人出行）車型有很大的需求。而且，基於示範區場地的優勢，小巴實現運營閉環的速度更快。
換言之，小巴是一個天然的中低速自動駕駛場景，在滿足多人出行需求的基礎上，便於做安全邊界管理。
相比之下，Robotaxi 以轎車為載體，屬於私人出行，載客量小；此外，Robotaxi 現階段的發展可能面臨著更復雜的工況以及更高的技術要求。
不過，石建萍也透露，由於技術不斷髮展成熟，商湯未來也會在時機適宜的時候佈局小巴之外的賽道。
除了對落地的賽道精心選擇，商湯打造接駁小巴的感測器配置也被充分考慮和權衡。據介紹，目前正在進行示範運營的商湯接駁小巴搭載了攝像頭、雷達等主流感測器，但整體的成本並不算高。
對此，石建萍告訴新智駕，綜合小巴面臨的工況和速度區間（通常在 20-50km/h），商湯會進行感測器範圍計算，來預估在確保安全的提前下，感知距離以及精度的情況，“鐳射雷達雖然只搭載了兩顆，但已經能夠滿足商湯對接駁小巴可靠性的需求。”
她進一步補充說道：
更多的感測器確實可以提供更多的安全冗餘，但我們在落地的同時也要考慮，什麼樣的成本是可以被接受的，是可以去做持續迭代的。
商湯 L4 級智慧網聯接駁小巴
基於搭載的 L4 級自動駕駛系統以及與路端裝置的協同，商湯接駁小巴能夠識別車道線、交通訊號燈狀態，智慧預測交通參與者的運動方向，並及時做出決策和路徑規劃。藉助人臉識別和 3D 環境感知技術，小巴還可以準確識別車內人員數量情況以及車內環境，幫助實現車內安全管理。
目前，商湯科技L4級智慧網聯接駁小巴已在江蘇（無錫）車聯網先導區落地。明年，小巴車將將會進一步增大數量，相關的乘客接駁工作也會進一步展開。
「可插拔模組」的技術路線不難看出，在多個行業落地後，自動駕駛儼然成為了商湯要攻佔的下一個目標。
儘管商湯多年來在這一領域十分低調，但其在 AI 影象識別方面的能力，還有數年探索而累積的經驗，早已為佈局自動駕駛打下了堅實的根基。
上圖為商湯視覺感知效果圖
目前，已經在日本常總市、中國杭州及上海臨港等地進行路測，實現在半開放場地內的無接管自動駕駛。
然而，僅依賴路測來推進自動駕駛程序是遠遠不夠的。為了打破時間和測試規模等方面的侷限，賽道上的玩家開始將目光轉移到虛擬世界，即透過模擬測試來檢測自動駕駛汽車的穩定性和安全性。
石建萍表示，商湯在這一方面也已有部署：
除了匯入實車路測時所收集的資料，商湯還研發了一個虛擬場景生成引擎；在這兩條路徑的基礎上，商湯還會對不同的場景進行編輯，比如對車速、行人行為、周圍環境等引數進行微調，以訓練感測器和車輛。
“基於上述方式，我們的模擬測試目前已經能夠覆蓋路測時遇到的 50%-70% 的問題。”石建萍說道。
但需要注意的是，商湯此前種種對自動駕駛的探索，更多的都聚焦於乘用車之上。那麼，這些積累如何移植到本次的小巴車型？
事實上，在自動駕駛感知系統搭建之初，商湯就確立了「可插拔模組」的技術路線，並且已經經過了多次迭代和大量的拆解測試。由此，商湯的感知系統被賦予了較強的可拓展性，可以相容不同的感測器配置，從而實現不同車型的快速部署。石建萍強調：
對於不同的車型來說，我們需要解決的問題就是，對車輛的底盤線控進行除錯和調優。
本次商湯接駁小巴的落地也在一定程度上印證了「可插拔模組」技術路線的優勢。新智駕了解到，從小巴出廠到上路路測，商湯只花了兩個月不到的時間。
而且，基於對感知系統、感測器硬體的理解和把握，商湯已經搭建了智慧駕駛軟硬體研發平臺，可以實現不同車型，以及輔助駕駛系統和自動駕駛系統之間的靈活應用。
儘管許多技術問題已經在當下被解決，但在實際的路測過程中，商湯接駁小巴可能會遇到一些新的問題。因此，現階段小巴的駕駛座上還需要有安全員存在。
在石建萍看來，現在大家都是在「一邊看，一邊做」，只有這樣最終才能把事情做起來。“我們需要留一些時間給技術發展以及法律法規的制定。”
她也向新智駕透露，商湯已經在推進硬體穩定性的檢查和提升，包括感測器自檢模組的打造；同時，在接駁小巴實現閉環運營的過程中，系統在緊急工況下的處理方式，以及人工接管的情況都會記錄下來，以便於迭代系統的效能。
路端智慧化升級的思考正如上文所說，現階段的單車智慧尚存許多需要解決的問題，車路協同的方式開始被提到國家戰略的高度。
而路端裝置是幫助「車」與「路」協同起來的直接載體。
從整體的情況上來看，現階段車路協同的感知主要還是依賴於攝像頭，在大雨大霧等惡劣天氣時，可能會影響路端裝置為車輛提供資訊的準確度。
對此，商湯也向外界表達了其對於路端智慧化升級的思考——商湯打造了基於 FPGA 的 SenseDrive LiDAR 鐳射雷達嵌入式感知方案，可以高效處理鐳射雷達點雲資料，對道路上的交通參與者及其他動態物體進行高精度的檢測和跟蹤。
有了鐳射雷達的加持，路側裝置擁有了更強大的感知能力，但問題也隨之而來：鐳射雷達價格不菲，而且，在風吹日曬的 24 小時不間斷工作的路側，其損耗情況可能更顯著。
對於這個問題，石建萍回答道：
商湯鐳射雷達的解決方案是有選擇地去部署在路況複雜、事故頻發的路口。在長直道路上則可以使用成本相對低於的感測器，以此來做一個權衡。而且，現在幾萬元的鐳射雷達也是非常好的選擇，儘管會比純攝像頭的方案更高，但並不像外界想象得那麼可怕。所以，成本問題還是相對可控的。
她進一步補充：
鐳射雷達本身的裝置成本其實並沒有那麼昂貴，主要是體量沒有上來，因此價格也沒有降下來。如果我們能夠在路上進行大範圍的部署，也能夠去推動車載鐳射雷達迴歸到更合理的價格區間。
商湯 SenseDrive LiDAR 嵌入式鐳射雷達感知產品效果
為了確保鐳射雷達準確無誤地為車端提供定位和超視距的能力，商湯在設計系統時也充分考慮了冗餘和備份，可以接受不同鏈路上一定機率的誤差；同時也會和產業生態進行有效結合，保障整個系統的安全性和穩定性。
據石建萍介紹，目前，商湯正與禾賽共同推動鐳射雷達的路端應用，並且已在上海臨港部署應用。
新智駕總結無論從何種角度來看，商湯對於智慧出行已經有了自己的理解，以及一套清晰的打法。
而且，年初新基建政策的出臺將 AI、5G、大資料等與自動駕駛強相關的新興技術提上國家戰略的高度，為整個產業的發展孵化了新的機遇。
商湯 L4 智慧網聯小巴的研發以及鐳射雷達路側解決方案的打造，更像是在新時代潮流下自然而然孕育出來的果實。
儘管自動駕駛和車路協同都是需要巨大的人員和資金投入，同時部署這兩條路徑可能會面臨相當大的壓力。但商湯此前在這些領域都有了一定的基礎，已經實現了從 0 到 1 的轉變。
同時，對於自動駕駛和車路協同的進一步部署，又能夠反過來融入到商湯智慧城市的規劃當中，去與公司的整體業務協同。
雷鋒網雷鋒網雷鋒網