自動駕駛新勢力攪局，行猩科技發(fā)布最新感知系統(tǒng)“APANet”，欲打造下一代無人電動運力網(wǎng)絡(luò)
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如何通過人工智能和電動化的手段，打造高效、清潔、可靠的物流服務(wù)，推動傳統(tǒng)物流市場走向變革，也因此成為行猩科技這一自動駕駛新勢力的重要目標(biāo)。
集結(jié)頂尖人才，行猩科技強勢“闖入”自動駕駛賽道
就涉足自動駕駛領(lǐng)域的時間而論，行猩科技完全可以稱得上是“后浪”，它成立于 2021 年，距今只有短短數(shù)月時間。 但作為一家新興的自動駕駛新勢力，行猩科技在技術(shù)層面的實力并不容小覷。據(jù)其創(chuàng)始人兼 CEO 趙睿璇介紹，目前，行猩科技已發(fā)布最新自動駕駛感知系統(tǒng)“APANet”，并計劃在 2023 年量產(chǎn)自動駕駛純電廂式重卡物流車。
據(jù)了解，行猩科技由趙睿璇博士聯(lián)手前 Waymo 技術(shù)大牛王清洲聯(lián)合創(chuàng)立。趙睿璇曾任 Pony.ai 小馬智行的副總裁，幫助公司實現(xiàn)估值的超 10 倍增長。并在過去 16 年間先后在 Facebook、新浪微博、聯(lián)想集團等高科技大廠擔(dān)任高管職務(wù)。 而王清洲則是世界上最早利用谷歌大腦從事深度學(xué)習(xí)方面研究和應(yīng)用的工程師之一，曾經(jīng)在谷歌機器學(xué)習(xí)研究院長期擔(dān)任技術(shù)負責(zé)人，有著超過 15 年的美國硅谷最精尖的軟硬件技術(shù)開發(fā)經(jīng)驗，目前擔(dān)任行猩科技的 CTO。 此外，行猩科技在美國硅谷和中國上海均設(shè)有技術(shù)研發(fā)中心，研發(fā)團隊包括系統(tǒng)工程、感知、決策規(guī)劃、控制、深度增強學(xué)習(xí)、高精度地圖及定位和大數(shù)據(jù)等各個方向。值得注意的是，該團隊成員均來自谷歌、Pony.ai 小馬智行、高通、小鵬汽車、博世、采埃孚等行業(yè)頂尖公司。
L4 級自動駕駛純電卡車亮相，率先布局智慧物流
新能源和人工智能是中國重點扶持的高科技產(chǎn)業(yè)方向，在物流行業(yè)的應(yīng)用也契合節(jié)能減排，降本增效的大趨勢。 “行猩科技希望提供一張大型的無人電動運力網(wǎng)絡(luò)，這是智能物流的終局狀態(tài)。無人電動卡車穿梭在公路上，由行猩來調(diào)度和提供虛擬司機，實現(xiàn)無人智能配送。而且我們會采用 Cabless Driverless EV，即沒有駕駛室，沒有司機的電動車來提供成本最優(yōu)的物流方案?！壁w睿璇表示。 基于這個理念，行猩科技開始著重發(fā)力無人電動車。并在成立半年時間內(nèi)，就率先發(fā)布了一款 L4 級自動駕駛純電廂式重卡物流車 Apebot I，也是目前該車型全球第一款自動駕駛前裝的純電動車型。
圖 | 純電卡車 Apebot I（來源：行猩科技） 據(jù)了解，該車為 4x2 廂式貨車，車貨總重 18 噸，貨箱長度為 9.6 米，貨箱容積最大可做到 67 立方，是目前物流省內(nèi)跨城最常用的車型，對于快遞快運公司的省內(nèi)跨倉轉(zhuǎn)運至關(guān)重要。 尤其是該車采用了行猩科技創(chuàng)新的電動線控底盤和 L4 級別自動駕駛的前裝量產(chǎn)方案?？梢愿玫貪M足物流長續(xù)航的需求，同時也彰顯了行猩科技的整車三電定義及自動駕駛快速研發(fā)的實力。
（來源：行猩科技） 值得注意的是，行猩此次發(fā)布的自動駕駛系統(tǒng)還是全球首個在卡車上大規(guī)模使用固態(tài)激光雷達的自動駕駛方案。目前 Apebot I 已經(jīng)在做量產(chǎn)前的各種驗證測試準(zhǔn)備，預(yù)計將于 2023 年 2 月量產(chǎn)。發(fā)布最新感知系統(tǒng)，助力自動駕駛算法迭代
行猩科技致力于通過最先進的機器學(xué)習(xí)理論來助力自動駕駛算法的迭代。而且與競爭者相比，行猩科技還擁有一個顯著的優(yōu)勢，那就是可通過自主知識產(chǎn)權(quán)的自有車輛來獲取真實行駛數(shù)據(jù)。
圖 | 行猩科技 CTO 王清洲（來源：行猩科技） “自動駕駛一定要摒棄一半智能，一半人工的方式，靠堆工程師寫 rule 來解決極端狀況不可行?！?行猩科技 CTO 王清洲介紹道，“因為我們擁有車輛硬件和核心知識產(chǎn)權(quán)，我們可以通過真實行駛數(shù)據(jù)來驅(qū)動算法，這對規(guī)劃模塊的迭代來說至關(guān)重要?！?/span> 目前，行猩科技已發(fā)布了基于最先進人工智能算法的感知系統(tǒng)——APANet。感知系統(tǒng)是自動駕駛最重要的核心模塊之一，對于其他下游模塊以及自動駕駛系統(tǒng)的整體性能都起著非常關(guān)鍵的作用。
圖 | 感知系統(tǒng) APANet 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)示意圖（來源：行猩科技） 據(jù)了解， APANet 是一個基于最新深度學(xué)習(xí)技術(shù)的多任務(wù)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，可以在 Bird’s-Eye View（鳥瞰視角）進行多攝像頭和激光雷達等傳感器特征級的深度融合。從功能的角度看，APANet 可以同時完成 2D 和 3D 的目標(biāo)檢測、圖像語義分割、圖像深度估計、和車道線檢測等功能。基于 APANet 的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，行猩科技在感知算法上利用數(shù)據(jù)驅(qū)動，大量減少了后處理中基于規(guī)則的操作，從而可以在算法角度實現(xiàn)真正的量產(chǎn)。 當(dāng)前，由于實際路測場景的復(fù)雜性，不少自動駕駛公司在實現(xiàn)“去司機”之前，往往都會陷入一個較大的技術(shù)瓶頸，即其系統(tǒng)越做越復(fù)雜，已經(jīng)很難再進行系統(tǒng)重構(gòu)以及引入最前沿的算法。 而行猩科技自研的自動駕駛感知系統(tǒng) APANet，在此方面則實現(xiàn)了極大的突破。其最突出的優(yōu)勢便是多攝像頭與固態(tài)激光雷達并重，其鳥瞰圖上傳感器特征級的融合可以讓傳感器融合變得可插拔化，既能增強其感知性能，又有利于傳感器冗余。 通過視覺圖像進行鳥瞰視角的 3D 重建是近兩年才擁有重要突破的一個領(lǐng)域，同時也是感知最重要的技術(shù)環(huán)節(jié)。大多數(shù) L4 公司的做法往往是先借助固態(tài)激光雷達（LiDAR）建立 3D 模型，借助與高清地圖擬合來識別障礙物，而視覺圖像更多是用來作為物體識別的一個補充環(huán)節(jié)。 但是這種方式并不完美，尤其在高速遠距離場景中，LiDAR 有限的角分辨率會導(dǎo)致嚴重的信息丟失。而多攝像頭則可以帶來更豐富的細節(jié)信息，且無論從造價還是性能來說都遠遠優(yōu)于 LiDAR。 掌握了多鏡頭聯(lián)合 3D 重建技術(shù)，不僅對環(huán)境信息（車道線、障礙物、標(biāo)識等）有準(zhǔn)確的掌握，還能更好地對移動物體進行跟蹤和預(yù)測。從而幫助脫離對高清地圖的依賴，以更快的速度實現(xiàn) L4 的量產(chǎn)。 從下圖可以看到，無論白天還是夜晚的場景，多攝像頭為主感知系統(tǒng)都可以非常清晰地識別出周邊的車輛及障礙物，并且可以通過上方的鳥瞰圖一目了然掌握周邊車輛的移動軌跡。動圖 | APANet 在開源數(shù)據(jù)集 NuScenes 上的效果展示（來源：行猩科技） 而在感知的靈敏度上，趙睿璇說，“我們的傳感器可以實現(xiàn) 20Hz 以上的感知測算頻率，比大多數(shù)仍為 10Hz 的傳統(tǒng)自動駕駛系統(tǒng)可以更優(yōu)的檢測和預(yù)測移動的車輛和障礙物?！?/span> 這意味著行猩科技基于電動車底盤的自動駕駛系統(tǒng)，可以更好地結(jié)合車輛底盤反饋的狀態(tài)信息，來更精準(zhǔn)的預(yù)測周邊障礙物的位置和軌跡。 除此之外，基于數(shù)據(jù)驅(qū)動，APANet 也是一個當(dāng)之無愧的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)大模型，其既可以避免模型過多所帶來的的功耗憂慮，以及自適應(yīng)的學(xué)習(xí)不同障礙物的空間關(guān)系，同時也能降低開發(fā)成本。 談及未來發(fā)展路徑，趙睿璇希望行猩科技可以在為物流降本增效的路徑上一直加速前行，更快地搭建下一代無人電動運力網(wǎng)絡(luò)。
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