L3元年,长安/广汽/吉利/荣威/小鹏,都交出了怎样的答卷?
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发布时间：2022-04-24 21:17
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时间：2023-10-11 13:08
截止目前，已经有以下自主厂商宣布将推出L3量产车辆：
长安 —— 代表车辆：UNI-T
广汽新能源 —— 代表车辆：埃安 LX、埃安 V
吉利 —— 代表车辆：几何C
荣威 —— 代表车辆：MARVEL X Pro、MARVEL-R
小鹏 —— P7
但同是L3，各家厂商所推出的方案又有何异同？今天我们不妨就逐个“审阅”一下，自主厂商们所交出的不同“答卷”。
我们首先明确一下“L3”的定义。根据汽车驾驶自动化分级国家标准报批稿中的定义，3级驾驶自动化系统应“在其设计运行条件内持续地执行全部动态驾驶任务。”
“全部动态驾驶任务”意味着，包括车辆识别、道路识别、定位在内的环境感知任务，和变道、超车、线路规划等决策任务，都是由系*立完成的，司机可以完全脱手脱脚脱眼。
但相应地，L3级自动驾驶系统需要在特定环境下工作，一般来讲只能在天气条件良好的高速公路及城市快速路上开启。
当然，3级驾驶自动化依然要求司机保持一定的警觉，在系统发出接管请求或出现车辆机械系统失效时能及时接管。因此，系统也应主动确定司机是否有接管能力，并在其接管能力不足以接管系统前提示其接管并退出。
简单来说，L3的系统在设计运行条件下，全权接管了车辆，驾驶员无需时刻保持注意力，而驾驶责任也由驾驶员部分转移到了系统及厂商。这就对整套系统的感知能力和决策能力提出了更高的要求。
方案解析
长安 —— 以 UNI-T 为例
1、环境感知传感器方案
长安 UNI-T 的L3系统传感器方案配备了 5 个毫米波雷达、6 个摄像头、12个超声波传感器，无激光雷达。
前置主摄像头（×1）
360环视摄像头（×4）
驾驶员监控摄像头（×1）
前置毫米波雷达（×1）
侧置毫米波雷达（×4）
超声波雷达（×12）
2、数据处理单元
长安 UNI-T 的数据处理单元采用了我国自主研发的地平线 Journey 2.0芯片，该芯片基于 TSMC 28nm 制程工艺打造，内建了2个 Cortex A53 核心和2个地平线2代 BPU，在2w的典型功耗下，可得到大于 4TOPS 的等效算力，理论上超过 Mobileye EyeQ4。
据官方说法，地平线 Journey 2.0芯片每TOPS算力可以处理的帧数可达同等算力GPU的10倍以上，识别精度超过99%，延迟少于100毫秒，多任务模式下可以同时跑超过60个分类任务，每秒钟识别目标数可以超过2000个。
3、高精地图
在上面的基础上，长安 UNI-T 还采用了由百度地图提供的高精地图，最高可实时获取 8 公里范围内的道路信息，实现车道级高精定位和精准路径规划，可有效确保自动驾驶任务的准确性。
广汽新能源 —— 以埃安V为例
1、环境感知传感器方案
埃安V的 ADiGO 3.0 自动驾驶系统传感器方案其中包括了6个摄像头、5个毫米波雷达、12个超声波雷达，无激光雷达。
前置主摄像头（×1）
360环视摄像头（×4）
驾驶员监控摄像头（×1）
前置毫米波雷达（×1）最大探测距离210m
侧置毫米波雷达（×4）
超声波雷达（×12）
2、数据处理单元
在这套系统中，前置主摄像头为安波福与 Mobileye 联合研发，内置了 EyeQ4 芯片的智能前视摄像头，最大探测距离超过 200 米，能做到对前车图像任意角度的识别，并行处理可视范围内障碍物，对多目标进行同步追踪。
Mobileye EyeQ4 就是该车的主要感知处理单元，该芯片基于 28nm FD-SOI 工艺制程打造，内建了四个CPU内核，每个内核又拥有四个硬件线程，专为L3级自动驾驶任务设计。
EyeQ4芯片可以满足每秒超过2.5万亿次TOPS浮点运算的要求，还要符合车用系统芯片3瓦左右的低能量消耗标准。提升的运算性能保证基于EyeQ4芯片的高级驾驶员辅助系统可以选用更先进的计算机视觉处理算法，例如深度层次化网络和图像模型，从而实现以每秒36帧的速度，同时处理8个摄像头的影像信息。
此外， ADiGO 3.0 中还采用了安波福提供的多域控制器，多域控制器是自动驾驶的核心处理单元，所有传感器的信号最终都汇入到此处进行分析处理，然后再发出控制命令，起到了一定的决策作用。
3、高精地图
埃安V的 ADiGO 3.0 也搭载了百度的高精地图，精度达10cm，可以实现车道级定位，实时预判前方1km的路径，以在传感器数据缺失时及时补足进行补充计算。
小鹏 —— 以 P7 为例
1、环境感知传感器方案
小鹏P7在感知系统上采用了以视觉感知为主、多种传感器为辅的方案，它的感知系统包含：
前置主摄像头（×3）
前置监控摄像头（×1）
360环视摄像头（×4）
环视智能感知摄像头（×5）
前置毫米波雷达（×1）
侧置毫米波雷达（×4）
超声波雷达（×12）
小鹏 P7 的感知系统很有趣，1个前置三目摄像头和5个增强感知摄像头主要用于自动驾驶的环境感知；而另外的一个前置单目摄像头和4个环视摄像头则主要用于360环影和行车记录。
这两套系统在理论上还可以互为冗余，当其中一套发生故障时，另一套可以通过特殊的算法接任视觉感知的工作，可以说是目前量产车中最复杂的视觉系统，超过特斯拉。
2、数据处理单元
小鹏P7所搭载核心是来自英伟达的 DRIVE Xavier。它拥有超过90亿个晶体管，内建了一颗 Tegra Xavier CPU 和一颗拥有 512 CUDA 核心的 Volta IGPU，在 INT8 精度下的算力可达 30 TFLOPS，也就是可以实现每秒30万亿次运算。
从算力上来看，小鹏P7的 30 TFLOPS 在目前国内的量产车中是最高的，这意味着P7的数据处理单元具备直接升级L4甚至更高级别自动驾驶的潜力。
3、高精地图
在小鹏P7发布会上，小鹏强调了P7将搭载高精地图，并且NGP功能的实现就一定程度上依赖于此。该地图来自于高德，这与小鹏出身阿里系有一定的关系。
吉利 —— 以 几何C 为例
几何C是吉利前不久放出的一个卫星，它的定位很唬人——全球首款量产无人驾驶纯电SUV，自动驾驶是其核心功能。
关键的是，几何C将跳过L3级有条件自动驾驶，直接来到了L4级高度自动驾驶，也就是官方所称的“智感循迹无人驾驶系统”，可以实现除一些复杂的道路情况外的完全自动驾驶。
要知道，目前全球范围内还没有可以实际应用的L4级自动驾驶技术，到今年2020年L3级技术也只是刚刚被拿上台面。个人猜测，可以大规模装机的L4级自动驾驶方案在2025年前不会普及。
所以，即便几何C的量产车型申报图已经曝光，但它在自动驾驶这块依然是个“卫星”，而这套可以实现L4级自动驾驶的方案，依目前的技术也难以进行猜测。
荣威 —— 以 MARVEL X Pro 为例
1、环境感知传感器方案
MARVEL X Pro 称自己是全球首款L3级电动汽车，它的环境感知方案由3个毫米波雷达、6个摄像头、以及12个超声波雷达组成。
前置主摄像头（×1）
前置行车记录摄像头（×1）
环视摄像头（×4）
前置毫米波雷达（×1）
侧置毫米波雷达（×2）
超声波雷达（×12）
2、数据处理单元
MARVEL X Pro 搭载了自行研发的iECU，其算力未知，但其中集成了Mobileye的EyeQ视觉芯片。根据该车可以实现L3级自动驾驶来看，其搭载的芯片应该是市面上普遍采用的EyeQ4，与广汽埃安V相似。
3、高精地图
在目前，要想实现L3级自动驾驶，高精地图是必须的。MARVEL X Pro搭载了来自中海庭数据的高精地图，该公司是上汽的控股公司，主要业务都集中在地图数据的采集与内容制作方面，是全球导航数据标准化联盟成员。
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方案对比
虽然都宣称可以达到L3级别，但拆开来看，各个厂商的方案还是有所不同的。
首先，国标规定了，L3级系统应主动确定司机是否有接管能力，也就是对驾驶员的监控提出了要求，那么不具备驾驶员监控摄像头的荣威 MARVEL X Pro 则较难实现这一点。
同时其侧置毫米波雷达仅有两颗，分别位于左后和右后，而其环视摄像头仅用于360影像的拼接，不参与环境感知，所以该车对于左前和右前两个侧面的感知能力是有不足的。那么，荣威 MARVEL X Pro 如何实现L3级自动驾驶，能实现怎样的L3级自动驾驶，还是值得商榷的。
此外，长安 UNI-T和广汽 埃安V的方案十分相似，比较明显的不同在于数据处理单元的差异和算力差异。
长安 UNI-T和广汽 埃安V所搭载的环视摄像头与荣威一样，不参与ADAS的环境感知，环境感知都是由单目前置ADAS摄像头和5个毫米波雷达负责的，这一方案与蔚来ES8所搭载的 NP 相类似，只不过ES8的前置摄像头为3目，识别能力更强。
但微博大V@电动星球蟹老板 曾指出，蔚来明确表示过ES8搭载的ADAS系统不具备升级L3级自动驾驶的能力，而综合实力略逊一筹的长安 UNI-T如何实现？耐人寻味。
值得一提的是，目前公布的L3量产车都强调了高精地图的意义，长安 UNI-T和广汽 埃安V采用的高精地图来自百度，小鹏P7的来自高德，而荣威的则来自自家的中海庭。
可见，在目前的技术实力下，量产车的感知能力依然存在不足，需要既有的高精地图进行数据补足，从而实现有限条件下的L3级自动驾驶。而关于高精地图这一点，我们之后也会有专门的文章对其深剖细究，请大家持续关注电动知士。
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