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在自動駕駛發展的細分賽道上，輕舟智航再次另辟蹊徑。
以往車企和自動駕駛公司布局NOA賽道時，往往瞄準高速路段，NOA功能最先在高速落地，此次，輕舟智行改道，把場景擴展到難度和范圍更大的城區。
在前不久的中國汽車藍皮書論壇上，輕舟智航進一步提出，用一款量產車的成本實現L4級體驗的城市NOA。
現今，這項工作有了實際性進展。
近日，輕舟智航對外發布搭乘城市NOA技術方案測試車行駛的demo，從視頻中可以看到，在面對城市各種復雜路況、甚至是極端的 Corner Case 場景下，測試車都能在全程無接管的情況下完成行駛。
至此，輕舟智航打造的L4級體驗的城市+高速NOA方案在市場上初現雛形。
相比L2級的技術優勢
近幾年，NOA功能在市場上受追捧，市場滲透率進一步提高。
然而市場上除了像特斯拉和“蔚小理”這樣能自研NOA的車企并不多，考慮到成本以及技術積累的因素，大部分車企選擇供應商提供的現成NOA方案。
NOA供應商市場開啟了新一輪較量，自研NOA的車企、L2級以及L4級自動駕駛公司紛紛亮出技術底牌。
輕舟智航想在眾企圍獵的賽道突出重圍，并不容易。
輕舟智航CTO侯聰表示，
輕舟智航作為一家L4級自動駕駛公司，相比L2級公司，有著更大的技術優勢。
L2級和L4級公司主要區別在于自動駕駛技術的實現程度。
一般而言，L4級自動駕駛技術應對的場景、所需的算法邏輯、對于傳感器的數量和質量的要求都遠遠高于L2級，就此邏輯來講，在應對相同的場景時，L4級應對能力和反應速度往往更勝一籌。
L4級公司利用多傳感器融合和數字閉環優勢，在應對復雜場景時更有優勢，同時也能更快適應新城市和新場景。
輕舟智航在L4級自動駕駛領域深耕多年，擁有豐富的L4級場景經驗，基于相似的場景，輕舟智航更快摸透城市NOA方案的底層邏輯和研發范式。
依靠以往應對復雜場景的算法邏輯方案以及完備算法體系建設，也能大大降低研發的成本。
挑戰最難場景
擁有更高階的自動駕駛技術實力的輕舟智航選擇避開擁擠的高速賽道，落地城市場景。
更復雜的場景意味著更大的挑戰，同時也表明輕舟智航對自家產品的自信。
NOA此前主要運用在高速高架上，基于結構化的道路特點以及較封閉的道路環境，NOA功能在高速場景打開的技術方案是可行的。
但NOA想要真正走進市場，僅僅依靠在簡單場景的落地遠遠不夠，據統計，用戶 90% 的駕駛狀態是在城區。如何從簡單的高速場景擴展到復雜的城市場景，是NOA急需攻破的難關。
相較于高速路段，城區駕駛路況更加復雜，存在人車混行、長尾場景較多等問題，城市NOA落地面臨更大的挑戰。
技術的研發和落地絕非易事，輕舟智航敢于挑戰最難場景，顯然已做足了準備。
輕舟智航主張的多傳感器融合、半監督和自監督預訓練策略等能在面對更復雜的城市場景時，能實現精準穩定的駕駛狀態，且擁有高效、低成本適應各類新城市、新場景的感知能力，進一步提高行車安全性。
只有把場景打開才能讓價值放大，輕舟智航此次的選擇，是挑戰，也是機遇。
用一顆激光雷達實現L4級體驗
當城市NOA走向量產，戰爭的硝煙也從技術彌漫到成本，如何在可控成本下，實現城市NOA量產，成為各企業角逐的新方向。
輕舟智航率先交出答卷：用一款量產車的成本實現L4級體驗。
今年5月，輕舟智航推出自動駕駛解決方案DBQ V4，標配版僅搭乘一顆激光雷達便可實現城市NOA。DBQ V4是輕舟智航最新一代車規級前裝量產自動駕駛解決方案，DBQ V4分為旗艦版、加強版和標準版，為用戶提供隨“機”應變的配置方案，支持1~5個激光雷達，成本越高越能處理更加復雜的場景。
一顆激光雷達就能實現城市NOA，對于自動駕駛領域而言，像是一場全新的嘗試。
此前，行業內不乏對“城市NOA的實現是否需要激光雷達，需要幾顆激光雷達？”等問題的討論。
在實現城市NOA的路徑上，各家也做出了不同的選擇。
基于激光雷達對于自動駕駛的賦能作用，華為、蔚小理以及眾多的國產車企們不斷地在雷達上做加法，然而，率先實現城市NOA量產的特斯拉卻舍棄了對激光雷達的使用，堅持純視覺方案。
輕舟智航則認為，激光雷達的使用有其必要性，但是，在某些情況下，一顆就可以。
激光雷達作為高級別自動駕駛主流方案的必備傳感器，在汽車上使用能與毫米波雷達、視覺等多傳感器融合，提供更準確的測距和更精確的路況場景，在L4級的自動駕駛體驗的目標上大大增能，同時更為自如應對城市各種長尾場景。
另外，單顆激光雷達足以處理絕大部分自車需要關心的復雜場景，加裝激光雷達需要更大的算力支持，在非重點區域增加更多激光雷達帶來的邊際收益其實并不高。
在配合融合算法和數字閉環優勢下，一顆激光雷達就足夠。
打造城市NOA的方法論
利用融合算法和數據優勢
在不乏強勁對手的智能駕駛市場，提升軟件實力，或將成為輕舟智行在市場上致勝的關鍵。
輕舟智行本著“不堆料”的原則，通過技術發揮硬件的最大優勢，背后邏輯是自身軟件實力的提升。
輕舟智行在自動駕駛市場的發展上自成一套理論體系，依托自動駕駛超級工廠方法論，構建了自動化數據閉環，并不斷進行數據的迭代。
通過在仿真系統中對不斷對問題進行修復和訓練，形成場景處理模式，在實現城市NOA的過程中，幫助處理場景問題。
對于面臨多城市場景的量產車，快速識別全新場景是亟待解決的問題，
輕舟智航通過半監督和自監督學習自動化建立數據閉環，利用車輛收集和提取到的高價值數據，直接作用于算法提升，一方面，大大減少了繁瑣的人工標注工作，節約了成本，另一方面，提升了應對全新場景的效率。
結合城區復雜的道路情況，輕舟智航獨創了時空聯合規劃技術，打破了業界常規的思維定勢，同時在時間和空間上對軌跡和速度進行聯合規劃，實現高效的行車策略，更加自如地應對道路上的動態障礙物。
良好的產業生態及合作關系
此前，輕舟智航分別與火山引擎、T3出行和地平線達成戰略合作，從工具鏈到底層硬件再到出行運營平臺打造全新的產業生態。
地平線作為芯片市場的獨角獸，其在車規級人工智能芯片領域的先進技術與量產經驗，在研發創新和方案落地上能大大賦能城市NOA的落地。基于與地平線的合作，輕舟智航發布自動駕駛方案DBQ V4，把量產成本降至1萬元人民幣。
通過與火山引擎合作，為輕舟矩陣注入高效能量，進一步提升了自動駕駛超級工廠的創新效率。
與地平線、火山引擎等產業伙伴合作，共同為客戶提供領先的高性價比的前裝量產方案，幫助輕舟智航撬開城市NOA市場的大門。
汽車行業邁入智能化新階段，自特斯拉率先以NOA打開高速路段自動駕駛的市場后，各車企也不甘其后，紛紛推出NOA功能，城市NOA的實現成為汽車的產品賣點以及檢驗汽車智能化程度的一大標準。
加之近幾年激光雷達等傳感器迎來量產，成為硬件成本下降的重要一環，城市NOA逐步在市場上量產應用。
輕舟智航于2019年入局智能駕駛賽道，定位L4級自動駕駛公司，在市場上率先實現 Robobus 的商業化落地，并持續推進 Robotaxi 運營，此次推出城市NOA方案，顯然是有備而來。
輕舟智航入局城市NOA賽道以來，積極打造自動駕駛產品矩陣和商業模式，并通過市場合作賦能產品研發。
靠著自身的數據閉環優勢，NOA從高速走向城區，同時，有效控制了成本。
另外，輕舟智航CTO侯聰表示，城市NOA方案并不局限在城市和高速兩個區域，基于同一算法框架下，在其它場景也同樣適用，在運行過程可以做到無縫銜接，形成的完整的駕駛鏈條。
輕舟智航的強勢入賽，加速城市NOA量產進程，在多方助推下，NOA功能有望打開更大的市場。
從輕舟智航發布的demo來看，城市NOA方案能在無接管的狀態下自如應對各種極端天氣和長尾場景，城市NOA量產有了進一步推進，但demo是技術發展落地的最優狀態，在實際落地過程中會有更多的技術和場景難題，城市NOA方案能否應對更復雜多變的環境，現在定言還為時尚早。
demo的發布對于輕舟智航城市NOA方案最終的量產落地而言，僅僅只是開始。
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