文远知行「丸子头」变「刘海」，最新自动驾驶系统兼容L2-L4
半固态激光雷达上车
曹原 发自 副驾寺
智能车参考|公众号AI4Auto
热闹非凡的CES（国际消费电子展）上，自动驾驶、智能汽车不说是主角，至少也占了“半壁江山”。
新技术、新概念繁多，特别是以日产纯电车型聆风为基础的一款Robotaxi与众不同。
自动驾驶传感器套件上，标志性的“丸子头”没了，取而代之的是镶嵌式的半固态激光雷达。
来自国内的自动驾驶独角兽——文远知行。
为什么值得关注？
三个重点：文远知行Robotaxi规模落地序幕、高阶自动驾驶和量产辅助驾驶融合、L4阵营“寒冬”破局。
文远新自动驾驶套件，亮点在哪
此次更新的第一个亮点，就是用半固态激光雷达，替换掉了文远之前方案中的机械式激光雷达。
就是俗称的“丸子头”、“大花盆”式的Robotaxi传感器方案，这也是目前几乎所有在研Robotaxi都采用的方案。
新方案下，前向激光雷达、侧方位补盲雷达等等都采用半固态产品，形成除车尾外的激光雷达线束覆盖。
而车尾感知则交给了摄像头和毫米波雷达，取消了以往Robotaxi高耸的环视激光雷达。
新套件依然可实现周围360度、前方直线距离200米的感知范围。
并且，WeRide SS 5.1可以通过不同配置组合，实现从L2到L4不同级别自动驾驶感知能力。
比如，定制L3级高阶智能驾驶方案，还是能够大规模量产的那种。
这也符合文远知行一贯的模块化集成设计，灵活适配多种驾驶场景。
第二大亮点，WeRide SS 5.1车顶传感器模组采用了全新设计。
这种流线式“羽翼”设计可以大幅降低传感器模组因行驶带来的风阻等影响，更贴近原生量产车型的设计理念，并增强了外观辨识度。
除传感器硬件模组全方位升级外，WeRide SS 5.1也升级了车内可视化交互系统。
主要升级的是车内屏幕上自动驾驶系统对路面环境的感知展示，视觉表现风格更加符合大众认知习惯。
这能让车内乘客能够更清晰、直观地了解当前自动驾驶车辆的行驶状态，从而提升乘坐感受。
为什么不用“丸子头”？
自动驾驶要量产、要落地、要上规模，这是必须要迈出的一步。
为什么这么讲？
车载激光雷达大概能分为机械式、半固态和纯固态三种。
从机械式到纯固态，激光雷达中的机械移动部件数量逐渐减少，纯固态也就是完全没有移动部件。
自动驾驶兴起早期，几乎所有公司瞄准的都是“皇冠上的明珠”——Robotaxi。而此时的研发手段是采购成品车+传感器，自行组装测试。
那时，固态激光雷达还是概念，具备上车条件的只有体积巨大的机械式激光雷达。
这也是直到今天很多Robotaxi的惯用形态。
但时至今日，机械式激光雷达却制约了自动驾驶的落地。
首先，机械式激光雷达结构复杂，维护麻烦，很难通过车规验证，达到“十年不坏不换”的要求。
这里的车规，是指激光雷达的稳定性、工作寿命、设计安全性等等。
第二点，机械式激光雷达，无法满足前装量产要求，这点显而易见。
要把Robotaxi成本降下来、规模提上去，唯一的办法就是和主机厂合作，实现自动驾驶汽车从设计到生产的“一条龙”。
但机械式激光雷达体积大，安装要求复杂，一旦发生事故可能会造成2次伤害。
从成本从法规，都少有车厂愿意承担这种自动驾驶车辆的量产项目。
当然还有一点，机械式激光雷达的主要供应商，比如Velodyne，一直有意无意的“奇货可居”，价格高昂且供货不稳定，完全不具备量产条件。
所以“丸子头”式自动驾驶方案，注定只能是自动驾驶公司前期昂贵的研发验证方案。
面临“商业化落地”大考的自动驾驶公司，必须要拿出一套符合车规、成本可控、稳定量产的自动驾驶方案。
以嵌入式半固态激光雷达为主、更小更流畅、融合进车辆本身的传感器方案，就成了唯一选择。
比如百度Apollo几个月前公布了RT6，最多可将8个激光雷达，和数十个各类传感器完美融进车辆设计中，据说成本价只有25万，成为百度自动驾驶商业化的“杀手锏”。
同样，“商业化落地”也是文远知行推出WeRide SS 5.1的核心原因。
新进展意味着什么？
首先，使用半固态激光雷达降低成本、并达到车规级标准，这意味着文远知行下一步很可能就是Robotaxi的大规模商业化落地。
就在去年，文远知行已经获得了北京市高级别自动驾驶示范区工作办公室颁发的自动驾驶路测牌照，以及北京市智能网联汽车政策先行区无人化道路测试许可。
在北京自动驾驶示范区的全域范围内，文远知行Robotaxi已经可以进行“主驾无安全员，副驾有安全员”的自动驾驶无人测试。
而在目前的技术条件下，虽然纯固态激光雷达更能代表未来，但探测距离、分辨率、成本等也阻碍纯固态激光雷达能先大规模广泛使用。
在保证安全性的前提下，半固态激光雷达反而能先一步量产上车。
其次，文远新方案的重点，是融合支持L2-L4级别智能驾驶。
比如去年11月，文远知行和博世合作开发的高阶智能驾驶解决方案已获得首个客户定点，预计将于今年量产。
这背后毫无疑问来自这样的技术储备。
如同算法端的“AI老司机”强调通用性一样，文远知行在硬件端开始探索自动驾驶的通用解决方案，为说了很多年的“L4降维”真正开始可行性准备。
而一旦从算法到硬件全部打通“任督二脉”，任何一家自动驾驶公司，就能拿稳“量产上车”的下半场车票。
这也是文远新自动驾驶套件发布背后的深层含义：
所谓L4“寒冬”，解决方法无非就是规模量产，而如何实现成本、功能、安全的平衡，文远知行给出了新的模式参考。
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