對標Mobileye，搶佔ADAS和自主泊車量產賽道，魔視智能上車方法論

自動駕駛概念階段已經過去、如今已經不再是開一圈L4測試車就能吸引眼球的時代了。接下來的問題是自動駕駛如何實現大規模落地？現實的自動駕駛場景到底在哪裡？又如何真正地解決高頻剛需？

在自動駕駛商業化落地的交鋒中，各路參局者劃定過許多細分場景應用。公眾看到的是，自動駕駛量產前夜，部分主機廠已經完成L2級智能輔助駕駛系統量產上車，並積極布局L3/L4落地。在這背後，全棧式自動駕駛方案供應商魔視智能是主機廠背後的核心技術支撐者。

魔視智能的每一次公開亮相都離不開「量產」。自成立之初，魔視智能就宣稱將成本相對較低的FPGA、深度學習技術作為基調，不依賴高成本激光雷達，利用攝像頭為主的V-SLAM技術完成定位，以此解決成本及量產難題。

在和主機廠、一級供應商合作的過程中，魔視智能創始人兼CEO虞正華聽到了市場對於量產的聲音，有其自己的解讀。

對車廠和一級供應商而言，其需要的是一個全棧式供應商，即不僅是擁有前視或泊車功能，未來一定是融合性的自動駕駛產品，滿足從L1到L4自動駕駛完整的覆蓋；並強調安全性需要提升等級，從ADAS到L4自動駕駛系統性能上需要提升一個等級；最重要的成本層面，在虞正華看來，量產的L3/L4一定要比當前所有系統相加還要便宜50%。

魔視智能將自己定位於自動駕駛大腦供應商，通過多感測器的融合，提供從環境感知、車體定位、路徑規劃和駕駛決策功能，來實現從L1到L4各等級自動駕駛量產。雷鋒網新智駕了解到，魔視智能提供的解決方案完成了從預警類到L3/L4的完整功能覆蓋。很重要的一點是，其使用的是一套適用於各級別自動駕駛的以深度學習為基礎的技術框架。

成立三年，魔視智能已經走向量產之路。用虞正華的話來說，我們的產品真正地出現在4S店，而非某個測試場地。

前視智能輔助駕駛走向量產之路

2015年，魔視智能基於深度學習的前視智能輔助駕駛項目正式啟動；隔年11月，推出國內第一台基於深度學習的車規級智能輔助駕駛樣機；2018年6月，在進行了一年有餘的乘用車主機廠測試後，智能輔助駕駛一體機實現乘用車前裝量產。

眾所周知，前視系統多包括一個攝像頭和一個雷達，即可實現障礙物預警和一定的控制功能，例如AEB、ACC等，從障礙物識別角度看，L1及以上自動駕駛場景相似；歐盟也宣布將於2021—2022年在所有新車型上強制配備AEB；商用車層面，2019年9米以上大客車將強制要求裝備AEB。技術相似性與市場需求，成為魔視智能率先布局前視智能輔助駕駛前裝量產之路背後的考慮。

虞正華提到，前視智能輔助駕駛系統需要重點解決兩大問題：一大基礎是目標感知能力，包括對車輛行人的感知、適應複雜目標類型和車況、不同的車道線類型檢測等；而對於L2及以上自動駕駛而言，除可實現目標檢測外，還必須具備感知空閑區域的能力，這是L2及以上自動駕駛必備的功能，其將在避障和感測器融合方面提供更多有用信息。

以上成為魔視智能前視智能輔助駕駛系統在車輛感知層面應用人工智慧的嘗試，這一點和Mobileye相似。第一階段是單純軟體問題，第二階段進行了升級，目前已經實現量產。

魔視智能構建了超過450種工況的場景庫，進行了大量的測試和驗證。MIT300-AEB 產品也通過最新2019年4月中國交通部JT/T1242-2019 自動緊急制動系統性能測試。

雷鋒網新智駕了解到，魔視智能前視智能輔助駕駛一體機已在商用車、乘用車、L1/L2層面完成了大規模前裝量產，並與多個中國一線乘用車和商用車主機廠批量量產魔智 MIT 系列視覺 ADAS 系統。

2018年，魔視智能已向比亞迪宋提供了大量前裝量產產品，幫助比亞迪上市的主力車型實現了輔助駕駛系統（例如LDW）；且在同北汽新能源、一汽、眾泰等18個主機廠及供應商進行量產和相關產品研發合作。按照魔視智能的計劃，到2019年末擴展至30個主機廠及供應商量產及合作項目，17個正式定點，搭載超過15萬台不同車型。

近年來，國內的ADAS方案產品幾乎被博世、大陸、德爾福等外國傳統零部件供應商壟斷。但是國外零部件供應商的成熟駕駛輔助系統產品在國內市場往往「水土不服」。行業內已有共識，ADAS系統需要進行深度的本地化適應開發，才能在感知-決策-執行等環節更為貼近中國路況。這成為諸多國內汽車零部件領域彎道超車的機會。據虞正華介紹，同Mobileye相比，魔視智能產品成本相對較低，自動駕駛產品價格居於千元級。

面向高級別自動駕駛，AVP（自動代客泊車）被定義為L4級自動駕駛應用中最早、最快實現量產的場景；港口類封閉園區也是商用車L4量產起步的一大落地應用。

早在去年，魔視智能就發布了基於360全景環視和超聲檢測融合的自動泊車方案，可以適應廣泛複雜的工況，實現半自動、全自動及一鍵式遙控泊車。虞正華提到，基於超聲波雷達的自動泊車成功率相對低，因很多車位類型無法處理。通過載入視覺和超聲波雷達融合之後，魔視智能可實現自動代客泊車，可以完成從駕駛員移交系統到泊入停車位和遠端召回的全程低速無人駕駛，且泊車成功率從70%提升到95%。

魔視智能打造的是一套可量產的自動代客泊車系統。感測器層面，4個環視攝像頭、12個超聲波雷達、5個毫米波雷達。整個系統全部採用可量產的感測器。感測器的配置基本上是現在高端車的標配。

不需要場端改造設施，魔視智能自動代客泊車技術基於V-SLAM完成定位，可實現跨層泊車。車輛在行駛過程中，實時定位，並將感測器檢測到的信息與地圖進行實時疊加。在多次測試驗證過程中，搭載魔視智能自動駕駛系統的車輛完成了精度在10厘米以內的精準定位。

基於車規級感測器V-SLAM完成實時定位、多角度多目標的識別和避障任務的背後，是魔視智能在深度學習技術方面的積累。魔視智能在成立之初將深度學習技術作為基調。其深度學習演算法曾參加無人駕駛演算法評測數據集KITTI、CITYSCAPES演算法評測數據集等多類比賽，並位居世界前列。

值得一提的是，FPGA解決方案的頭部供應商賽靈思中國區高級市場經理羅霖曾表示：「魔視智能是國內首家基於FPGA進行深度學習技術研發，且完成產品量產化的公司，而多數人工智慧公司還處於研發或樣機測試階段。」

魔視智能同時也在自主研發基於深度學習的車規級域控制器。該域控制器既可實現自主代客泊車、自動泊車，並支持L1/L2+前視輔助駕駛功能。很重要的一點是，魔視智能自主研發的域控制器屬於車規級產品，功率低於15瓦，成本已經達到大規模量產水平。

且該功能設計完全符合安全最高等級ASIL-D。雷鋒網新智駕了解到，目前市場上真正按照ASIL-D系統開發的AVP系統鳳毛麟角。

為解決自動駕駛量產，虞正華提出四大要求：自動駕駛核心演算法能夠適應外界紛繁複雜的交通路況和各種各樣的目標；滿足車規級要求，且有低成本運算平台承載所有的計算；從開發到設計、驗證、生產，系統必須按照汽車工程規範執行；海量測試數據和驗證，進行演算法升級。

目前魔視智能已經積累超過千萬公里的路測自動駕駛數據。同時在上海建立產線，自動駕駛硬體年產能達十幾萬。從數據採集、後端處理，到演算法模型、訓練模型、硬體搭載的閉環，魔視智能已在深度學習演算法、汽車嵌入化平台、優質數據三大方面構建了一套核心的技術路線。這已經鑄造為魔視智能對標輔助系統ADAS及自動駕駛領域中其它公司的三大高地。

喜歡這篇文章嗎？立刻分享出去讓更多人知道吧！