導讀：2019年在國內首次試駕特斯拉NOA領航輔助駕駛的時候，當時興奮的覺得未來已來;2020年在試駕蔚來NOP領航輔助駕駛的時候，頓時不敢小看國內新勢力了;現在如果哪家電動車不提供領航輔助功能都不好意思提自己是智能電動車，哪家技術供應商和從業人員不搭上這項配置都不好意思說自己是做智能駕駛的。另外不少智駕科技公司也希望搭上領航輔助這個快車走向資本的圣殿。
那么領航輔助為什么在技術、人才資本角度都那么火？領航輔助到底是什么功能？他需要什么樣的軟硬件？它的未來發展會是什么樣的？
本文將試著從技術和產業的角度去看“領航輔助”，希望能給大家一些信息和啟發，本文內容將分以下四個部分：
Why - 為什么領航輔助熱門？
What -什么是領航輔助？
How - 領航輔助需要什么樣的硬件和軟件？
Where - 領航輔助的發展與展望？
領航輔助-智能駕駛的前哨
領航輔助，這個中文名字一般人很少人聽到，但是特斯拉的NOA,蔚來汽車的NOP、小鵬的NGP、長城毫末的NOH、以及極狐的NCA、廣汽埃安的NDA，大家都被各家宣傳的耳熟能詳了。如果不是去仔細研究領航輔助，這些名字大家肯定都分不清楚。不知大家有沒有發現？他們的首字母都是N，N都代表Navigation 也就是導航領航的意思，所以這些車企宣傳的這些字母功能統稱為領航輔助，也有人叫導航輔助。
它是當前智能駕駛配置功能的熱門前哨。大家可以看到：各家汽車媒體都去測評這項功能的體驗和性能，用來評判各家汽車產品的智能駕駛的技術。同時領航輔助也是當前消費者對于智能駕駛科技感最直觀的一項配置，汽車實驗室曾經做過一個消費者對于高速領航輔助的問卷調查，調查顯示42.24%的受訪者表示高速領航輔助是標配，剛需；16.38%表示雖然不了解但是想試一試。
所以從技術科技感,體驗感來看,領航輔助功能確實是最能體現智能駕駛綜合技術能力的一個指標，同時對客戶感知體驗來講，也確實是客戶生活場景需要和受益的一項功能。當然最重要的是領航輔助也是通往高階智能駕駛的雛形。假以時日，主機廠在通過當前功能應用迭代有信心，政策法規到位的時候可以直接跨入到L4，所以當前智能駕駛吸引了眾多技術人才和資本。
根據中金的預測2021-2025年期間，國內高速領航輔助前裝市場規模有望從49.5億元，提升至474.2億元，期間CAGR達75.9%，城市領航輔助迅猛發展。另外艾瑞的預測，他把其他高速智能輔助也算上，其實其他功能的合集就可以組成高速領航服務，他的2025年預測規模和中金預測差不多，所以多方預測看好其市場規模巨大。
另一方面，中國智駕技術供應鏈基本上已經非常完備。在領航輔助駕駛中高精地圖如高德，百度，四維圖新，華為都是國內品牌，目前基于AI芯片的智駕域控制器和軟件算法的國內供應商多達20家，競爭非常激烈，嗷嗷準備尋找上車機會。所以領航輔助，天時地利人和成了中國智能駕駛的競爭前哨。
一、什么是領航輔助
講了那么多領航輔助的重要性，那么到底領航輔助是項什么功能呢？字面理解“領航”就是需要帶路，一般的車輛都配普通的GPS地圖用來導航，帶有這類功能的車輛一般都配備了高精地圖，也就是由高精地圖領航輔助駕駛，這也就是它為什么叫領航了，此項功能是特斯拉率先發起的，另外特斯拉不用高精地圖而是用ADAS地圖（比普通GPS地圖信息更多例如包涵車道，彎曲率等高級屬性）來實現此項功能的，國內廠商都是配備高精地圖進行領航輔助，另外目前此項功能從技術角度來看還是屬于L2， 所以依然是輔助駕駛功能，所以就叫領航輔助。
領航輔助的概念于2018年特斯拉首先創新上市，國內蔚來2020年率先跟進，小鵬，理想，智己，廣汽埃安，哪吒等等一眾跟進，目前各家傳統品牌都在研發整合之中。
領航輔助的功能總結是：乘客導航開啟功能開始后，一般在高精地圖或者ADAS地圖覆蓋區域，它可以讓車輛在車道保持居中行駛，根據導航設定線路，實際道路限速，車流狀況調節車輛速度，甚至變道輔助駕駛到達目的地。
根據它的使用場景可以分為：
1.0 環路和高速封閉道路的領航輔助，當前各家推出的領航輔助主要就是這個，他可以實現在半封閉道路無紅綠燈的高架或者高速領航輔助駕駛，進出匝道，多條環路或者高速道路之間切換，當然目前各家進出匝道或者道路之間切換性能稍有差異。
2.0 城市道路的領航輔助，目前以小鵬,極狐,長城為先鋒的企業計劃今年下半年將領航輔助推進到城市道路，蔚來以及理想等都在2023年左右計劃推出。
城市領航輔助比高速以及環路，情況復雜很多，首先是交通環境復雜，有乘用車，小車，貨車也有自行車，電瓶車，還有各種井蓋路面破碎，甚至還有掉落物體等等，有大有小，有靜止有運動的，這些都給車輛視覺感知系統帶來挑戰，當然還有紅綠燈，紅綠燈的不同的位置，不同光線下紅綠燈的表現等都是挑戰。
其次是，道路種類繁多，有多種實線虛線，也有各種不帶線的交匯口，還有一分二，甚至一分三的路口，還有不少環島，這些都給結合其他道路車輛情況下的路徑規劃增加了難度。
最后，頻繁的加速減速給車輛的運動安全以及舒適控制帶來挑戰。
而且當前城市領航的體驗度還嚴重依賴城市高精地圖，城市高精地圖的覆蓋率目前不高，即使是同一城市內，比如由于政治安全考慮，北京五環內，上海內環都沒有高精地圖，所以我個人覺得今年體驗不會太好，如果消費者沒有嚴格監控車輛，這個出現的事故會很多。
當然城市領航輔助如果企業要偷懶那么可以簡單做，就是以前德企發明的TJA,跟著車流跑，不變道，城市領航跟著高精地圖跑就行了，所以城市領航功能噓頭容易喊，但是真正體驗可能會千差萬別，真正考驗各家功夫的時候了，我們下半年拭目以待。
二、領航輔助需要什么樣的硬件和軟件
領航輔助需要什么樣的軟件和硬件呢？其實我之前文章《智能汽車要用多少個攝像頭？分別干啥？什么原理？》介紹的L2++硬件都可以實現領航輔助駕駛這個功能。
但是領航輔助根據其使用場景發展步驟不同，其基本的硬件和軟件可以不同。我將領航輔助分的三個階段來講：
領航輔助1.0 - 環路以及高速半封閉場景。
領航輔助2.0 - 城市復雜道路 。
領航輔助3.0 點對點領航場景。
領航輔助1.0的硬件基本感知系統結構可以簡單使用5R1V - 5個毫米波雷達，其中1個長距雷達用于探測前方實現縱向運動，加減速探測，4個短距雷達用于橫行運動，變道探測橫行車輛障礙物等；最少一個前視攝像頭用來感知道路線以及識別道路上物體等；一個高精地圖模塊；一套高精定位包括GNSS 以及IMU；當然必不可少的處理器用來處理圖像AI以及雷達感知。
以上領航輔助1.0的硬件基本結構，有毫米波雷達的環繞探測可以在封閉道路實現縱向和橫向運動，配合高精地圖的領航，前視攝像頭和感知定位可以實現在車道內行駛，同時攝像頭也負責物體識別，攝像頭200w像素就可以。對于芯片算力，拋開特斯拉的特殊情況，其他國內品牌由于采用高精地圖，所以他們其實對于AI處理器的TOPs要求不高，畢竟前視覺攝像頭的處理基本上為車道線識別和簡單的物體識別，所以可以看到TOPs 10 以內都足夠。典型1.0的代表為蔚來最初上領航輔助的ES8,理想one以及魏派摩卡。
但是伴隨著城市領航輔助的開始，以及記憶泊車等的融入，以上硬件結構就顯得不夠用了,所以領航輔助2.0的硬件迅速拓展升級,同時這個時候各個主機廠更愿意讓硬件先行后期功能通過OTA方式進行釋放。
所以到領航輔助2.0，高精地圖和高精定位IMU依然是標配,但這個時候攝像頭更加重要了，攝像頭呈現360圍繞的感知布局來對環境的感知。另外一點是激光雷達開始上車，應對靜態物體，光線干擾等非常有效。所以隨著傳感器數量的增加特別是攝像頭數量以及像素的增加例如800萬像素，那么對于智駕系統的處理器TOPS越來越高，基本都是幾百TOPS，高的超過1000TOPS。
總結領航輔助2.0硬件，主要是增加覆蓋360度視覺感知，高像素800w攝像頭，以及激光雷達，和超過幾百TOPS的處理單元。另外2.0時代的硬件開始集成行車和泊車功能，也就是大家常常聽到的行泊一體。當然這些高達1000多TOPS的處理器應對當前的功能應該是有余，但各家都在走軟件定義汽車的方向，預埋超前的硬件以讓未來有更多通過OTA拓展功能的空間。典型代表就是蔚來ET7，理想L9，極狐花為版，小鵬G9等。
至于軟件算法方面，硬件1.0時代主要是強依賴高精地圖的方式，所有算法都簡單圍繞前視攝像頭進行車道識別，物體識別，而此類算法已經相對成熟而且都有一定的基礎數據喂養，基本上不需要應用方進行過多的訓練，然后以雷達為冗余的方案實施環路和高速等封閉道路的領航輔助。
但是到了2.0硬件時代，其實也可以用1.0的攝像頭算法和高精地圖加上激光雷達和雷達的冗余算法方案，但是肯定不會那么智能，他是被動響應的，例如遇到車與車或者其他交通使用者的negotiation交互的時候。
這個時候視覺攝像頭的360度環繞下的BEV（鳥瞰圖）算法就給了智能駕駛太多想象空間了，在典型的自動駕駛算法堆棧中，行為預測和規劃通常在這種自上而下的視圖（或鳥瞰圖，BEV）中完成，自動駕駛汽車所需的大部分信息可以是方便地用 BEV 表示，這樣就可以根據實時交通情況預測和規劃路徑，此類算法在國內應用還在摸索中，算法訓練還需巨大數據。
特斯拉的NOA就是采用BEV算法方案和ADAS地圖而非昂貴的高精地圖，所以這個算法如果成熟了的話，當前800萬像素以及配合激光雷達的硬件可以精準實現無高精地圖下的領航輔助，這也就是今年大灣區車展上華為余承東說“有車路協同、高精地圖協同更好，沒有我們也能做好。未來不能過分依賴于高精地圖、車路協同，（否則）自動駕駛和智能駕駛的能力就上不去?！北澈蟮暮x。
至于領航輔助3.0呢，其實2.0時代的不少新勢力已經都把硬件配置堆上去了，只等軟件迭代成熟發布。
三、領航輔助的發展與展望
領航輔助在國內發展迅猛，領航輔助開始于2018-2020年，首先為半封閉場景相對簡單的環路，高速；接下來是2022年城市領航輔助開啟元年，基本上未來兩三年的時間會有大量產品跟進；再接下來的發展會是點對點領航輔助，其實現在的“行泊一體”硬件概念就是這項功能的萌芽，預計兩年左右也就是2024年左右會落地點對點領航輔助。
當前再售車輛的高速領航輔助的瓶頸，主要有，非常強依賴高精地圖，由于維修或者改道的環路以及高速道路縮小，領航輔助車輛會視而不見以高精地圖為準，這很容易引發事故。
而城市領航功能，目前僅僅小鵬和極狐華為非常少量的工程測試版視頻放出，但可以肯定的是，依然會非常強依賴高精地圖，那么根據城區高精地圖覆蓋情況，剛開始體驗不會太好，另外城區道路的無保護左轉，右轉甚至各類轉盤，三岔口都會是難題，目前只能等各家出來拭目以待，但可以肯定是軟件的迭代可以給這些問題帶來不斷的優化。
點到點的領航輔助會是這項領航功能的終點，它是泊出車位，城市領航，高速領航，泊入車位的功能集合。所以這也是為什么當前大家都很熱門的提“行泊一體”。因為正是需要行車泊車這些功能都有，才能走向點到點的領航輔助。要實現點對點領航輔助目前主要依賴以下技術點：
行車：城市，環路，高速高精地圖覆蓋情況，感知分類識別算法，BEV算法
泊車：停車場高精地圖覆蓋情況，SLAM即時定位和構圖
難點，行車有無高精地圖,如果沒有高精地圖情況下BEV算法是否能夠穩健覆蓋。泊車的時候停車場是否有高精地圖，沒有高精地圖的情況下，室內SLAM泊車是否能夠覆蓋，如果是室外停車場，室外SLAM是否有效。
當前小鵬量產的記憶泊車主要是基于室內SLAM構建，室外SLAM由于場地寬闊特征遠，陽光差異大都是當前算法難點，目前廣汽傳祺表示其最新的影酷實現了（由于缺少視頻和實際體驗，真實性不得而知，有資料或者知道的可以留言分享），另外基于激光雷達上車的車型或許給室外SLAM增加了更多可能和穩健性。
當然對于泊車方面也是比較大的課題，例如停車場地圖眾包，生態管理都可能不是技術是一個生態構建問題，有機會再寫。
最終其實如果點對點領航輔助打通，未來隨著各家對技術和算法的不斷成熟迭代的信心，加上政策法規的配套，L4還會遠么？
參考文章以及圖片：
1、A Sim2Real Deep Learning Approach for the Transformation of Images from Multiple Vehicle-Mounted Cameras to a Semantically Segmented Image in Bird’s Eye View* - Lennart Reiher1 and Bastian Lampe1 , Lutz Eckstein2
2、Attention Is All You Need - google （特斯拉等一眾宣傳transformer技術的源頭）
3、Monocular BEV Perception with Transformers in Autonomous Driving - Liu Patrick Langechuan Liu（Langechuan Liu小鵬汽車自動駕駛算法類總監）
4、AI+汽車：AI賦能自動駕駛發展，領航輔助功能加速滲透 - 中金（此報告中金引用vehicle不少信息但出處寫的是轉載我文章的出處）
5、2021中國智能駕駛行業研究報告 - 艾瑞咨詢
6、角逐升級：中國速度引領自動駕駛 嶄新未來 - 畢馬威
7、智能網聯汽車高精地圖 白皮書 - 中國智能網聯汽車產業創新聯盟
8、巨頭林立，盤點全球15家高精地圖耕耘者-導航圈
來源：Vehicle Pirate Jack
相關閱讀：
