自動駕駛數據融合「奇點」來臨，覺非科技的「三步走」打法

數據是驅動自動駕駛發展的重要“燃料”。

有了數據的連接，汽車不再是信息孤島，而是集車、路、云信息于一體的智能移動終端。同時，通過5G、人工智能等新興技術，為智慧交通建設扎下一針強心劑。

目前自動駕駛商業化的路線有很多，各路玩家都在尋找最適合自己的方式。

其中，非技術途徑是以智能數據運營為立足點，以車路協同的路徑為突破口，為企業提供基于SaaS平臺的L2-L4高精地圖平臺、V2X融合計算、云數據分發等解決方案，為自動駕駛的商業化提供了多一種可能。

更重要的是，在剛剛過去的2020年，國家兩次出臺相關政策，強調“車-路-云”協同戰略。

不難想象，有了國家力量的注入，車路協同的發展有了堅實的后盾。

近日，新智家與極飛科技創始人劉斌、極飛科技CEO李東旻展開對話，試圖了解極飛科技如何面對這個機會無限的市場，以及其技術路徑背后的邏輯。

成為“智能數據運營商”

事實上，經過幾年的發展，自動駕駛這塊熱土已經擠滿了玩家，并且呈現出“三分天下”的業態:

跨越式發展路徑:以提升單車計算能力為核心，以激光雷達、攝像頭等傳感器為關鍵配置，研發重點直接落在L4、L5自動駕駛上。

循序漸進的發展路徑:以汽車電子架構的演進為核心，基于車輛智能的迭代，從L1到L5級別的自動駕駛不斷演進。

基于網絡的發展路徑:通過聯網實現車輛與外界的信息交換需求，進一步保障自動駕駛的安全性；同時可以推動智慧交通的大規模落地。

盡管極飛科技是一家非常年輕的公司，但它非常清楚自己在日益成熟的自動駕駛競爭中的定位——做一個“智能數據運營商”。

在自動駕駛方面，數據以各種形式貫穿于研發、生產、測試、運營的全生命周期。與此同時，數據爆炸也呈指數級增長。

“我們構建了一個以道路數字化為核心的‘數據服務平臺’，為行業不同層面提供數據應用服務，”極飛科技創始人劉斌告訴新智家。

這句話具體怎么理解？劉斌做了進一步的解釋:

極飛科技積累的核心數據資產是覆蓋不同自動駕駛場景的道路數字資產，可以面向不同層次的機器感知，通過圖像、語義、點云等不同緯度實現對現實世界的數字化表達。

在數字基礎的基礎上，爵飛科技利用AI算法實現車端和路側傳感器的實時感知和融合，完成邊緣計算和語義輸出，讓車輛在安全可行駛區域更有動力。

得益于數字道路資產，極飛科技可以在云端進行進一步的整合、機器學習和分析，并將這些信息發送給即將再次到達該區域的相關設備，為智能駕駛和智能交通做出貢獻。

總之，基于智能網聯的模式，極飛科技對智能數據的應用已經融入到車路協同的各個層面。

對此，極飛科技CEO李東旻舉了一個生動的例子——自行車智能被視為標準的車燈，路燈可以讓汽車在路上行駛得更安全。他對新知識分子說:

我們在做的是幫助行業優化“車燈”，建設“路燈”。同時，我們也在做“車燈”和“路燈”協調所需的數據計算。

無論從什么角度來看，數據的使用都是非工藝技術環節中不可或缺的要素。同時，對于這類玩家來說，他們的競爭力很大程度上取決于數據元素和計算資源的低成本獲取和高效利用。

根據目前的情況，極飛科技已經實現了數據采集、分類、重組、推理、輸出的閉環數據運營。

之后需要考慮的是如何提高數據處理的速度，實現閉環數據運算的高效運行。

劉斌向新智家介紹，充分發揮數據價值的前提是從三個層面理解數據的應用，包括動態數據應用、靜態數據應用和管理數據應用。

“我們必須建立對車輛與道路之間的通信能力的實時感知能力，收集道路上交通參與者的動態進行計算和預測，并結合基于靜態數據的高精度地圖，在坐標系中反映交通參與者的行動軌跡，以幫助自動駕駛汽車更安全地行駛，”劉斌進一步解釋道。“同時，在實時動態數據和靜態數據的共同努力下，交通規則制定者可以在交通管理中進行更加靈活的調整。”

車路協調“三步走”玩法

基于“智能數據運營商”的定位，極飛科技參與了車路協同行業的多個環節。而這個行業這兩年也提到了國家戰略的高度。

2020年2月，11部委聯合發布《智能汽車創新發展戰略》，首次從國家政策方向明確車-云-路協同方案正式成為智能駕駛的“中國路徑”。

在2020年9月發布的《智能網聯汽車技術路線圖2.0》中，重申了車-路-云高度協同戰略，以車輛、信息交互、基礎支撐等關鍵技術為核心，共同支撐中國智能網聯產業發展。

其中，從技術層面來看，相對于相關硬件設備，軟件(感知、定位、規劃)和云是“車路云協同模式”最根本的核心……。

極飛科技告訴新智家，針對未來發展的大趨勢，公司也總結出了一套清晰的戰術，即通過“三步走戰略”最大化發揮數據優勢:

道路數字化

目前，極飛科技已經搭建了一個高度自動化、高標準的SaaS數據平臺。以路側環境數據的大規模融合處理、分析、管理、編譯和應用為核心技術，支撐了自主研發的視覺和激光點云融合感知的深度學習算法和模型，實現了L2-L4不同級別的全場景、高精度、整車級量產數據平臺服務。

車路協同

目前，極飛科技已經開發了自己的邊緣計算終端和解決方案。得益于Sensei科技豐富的智能駕駛場景數據集，結合其深度學習算法和神經網絡模型，融合激光點云和視覺數據，為場端的車路協調提供了精準的軟硬一體化解決方案。

智能交通

面向新型基礎設施智能交通建設領域，極飛科技通過軟硬一體化的邊緣部署，推出了“智能交通融合感知解決方案”，并落地智能網聯新示范區。該方案實現了城市交通的數字化建模，構建了路基感知系統，還將實現車輛的協同運行，為交通管理部門提供實時數據支持，為交通參與者提供安全保障。

圖:極飛科技智能網聯解決方案落地現場

極飛科技認為，解決“統一定時和空間同步”問題是實現車路協同最關鍵的一步。

車輛側和路邊都有很多傳感器，但是傳感器越多，在同一個時間維度上暴露越困難，數據處理越復雜。同時，要充分發揮各種傳感器的優點，避免其缺點。

對于這些問題，極飛科技找到了自己的答案。劉斌對新知識分子說:

在時間上，我們使用外部指令(包括算法和硬件)對多傳感器進行計時和曝光，至少在毫秒級甚至納秒級；在空間上，結合高精度地圖計算交通參與者在坐標系中的絕對位置，然后進行融合。

至于空間坐標系和時間線的參考，業內普遍認同的是優先考慮路側設備和數據，讓車輛在統一的靜態(道路)空間數據和動態(時間、事件等)下運行。)實時數據。

為了解決這個問題，極飛科技也推出了邊緣計算終端和解決方案。通過強大的智能駕駛場景數據集，結合深度學習算法和神經網絡模型，融合激光點云和視覺數據，為場端車路協調提供了精準的軟硬一體化解決方案。

落地能力在加深。

事實上，基于傳感器實時感知數據和經驗知識數據的積累，非技術“三步走”戰略正在有序推進，產品落地能力也在不斷深化。

根據陸云建設的不同方向，極飛科技可以提供L2-L4高精地圖平臺、V2X融合計算、云數據分發等解決方案。

在業界公認的率先實現自動駕駛的商用車領域，極飛科技與宇通集團合作，為后者的自動駕駛公交車提供專業的融合傳感服務。

新智家方面表示，極飛科技還在推進與國內多家無人配送物流企業的合作項目，通過數據平臺服務進一步推動無人配送解決方案的持續規模化拓展。

李東旻還向新智家透露了一年來爵飛技術在乘用車方面的進展。他說:

通過我們的超感技術，可以幫助智能駕駛車輛在單目攝像頭的基礎上達到車道級定位的效果。

按照辛志佳的說法，“超感知覺”是對感覺非融合知覺的技術驗證，字面意思是“超越傳感器知覺”。

具體來說，在不依賴昂貴的傳感硬件的情況下，極飛科技可以采用攝像頭+GPS+IMU的多傳感器融合方案，實現基于視覺道路特征匹配定位技術和邊緣計算硬件平臺的低成本、亞米級定位方案，從而實現當前車道識別、標志定位、超視距換道識別等功能，并完成高精度道路語義數據優先采集和車道級定位服務。

此外，李東旻進一步補充道:

這種方式可以幫助主機廠構建更高效、更低成本的數據工具鏈，從數據的角度提升汽車的智能化。

同時，極飛科技為中國移動提供了路側融合感知高精度定位解決方案，已應用于港口、隧道、城市高架橋。通過V2X與車輛的實時通信，實現L4重卡的精確控制。該解決方案的落地，有效降低了自動駕駛車輛的傳感器使用數量和配置標準，進一步提高了自動駕駛自行車的生產比例和管理水平。

面向新型基礎設施智能交通建設領域，極飛科技結合邊緣計算終端和解決方案，還推出了“道路資產數字化及智能巡檢系統”。

更重要的是，非技術的技術也已經融入到高鐵軌道的檢測管理中。

整體來看，鐵路屬于智能交通范疇，“車-路-云模式”在鐵路場景中有先天優勢——鐵路上的管理非常規范，道路非常結構化。

劉斌告訴《新知識動力》:

我們可以把以前應用在高速公路上的相關技術移植到鐵路場景中，比如視覺分割、數字建模、實時感知等技術，所以鐵路的落地速度非常快。

根據劉斌的說法，任何場景的底層技術對于喚醒的技術來說基本上都是一樣的。“第一步是數字化環境，第二步是跟蹤動態對象的目標，第三步是融合兩者的動態和靜態數據，最后在業務端處理結果，”劉斌說。“對技術的透徹理解也是我們能夠穿越現場的原因。”

簡而言之，極飛科技可以打包核心算法和技術……并迅速提供給不同的客戶。而且這種解決方案兼容性高，可以靈活部署在不同的設備上，不需要額外的成本。

目前，極飛科技的道路資產數字化及智能巡檢系統已正式落地安徽、浙江等重點地區的高速公路路段。系統生成的高精度實時數據也將成為車路協調可持續發展的重要突破點。

新智慧駕駛綜述

從創立時間來看，極飛科技在自動駕駛領域是一個非常年輕的玩家，但從技術實力和落地能力來看，極飛科技的潛力不容小覷——從首款產品推出到正式落地再到商用訂單的產生，極飛科技僅經歷了一兩個月的時間。

如今，自動駕駛在2021年迎來了重要關口，行業發展的路徑也走過了一個分水嶺。隨著國家北斗導航系統的全面建成，車路協同也將朝著深度融合發展的方向邁進。高精度的數據融合和新型傳感器的應用將是紐帶，強大的計算后臺將是驅動，串聯起車路協同中的關鍵技術，這也將成為車路協同在落地過程中最重要的突破方向。

在這條道路上與賽道合作深耕的喚醒科技，無疑將在這個前景廣闊的市場中占據上風，發揮更大的作用。

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雷鋒的原創文章。未經授權，禁止轉載。詳見轉載說明。數據是驅動自動駕駛發展的重要“燃料”。

有了數據的連接，汽車不再是信息孤島，而是集車、路、云信息于一體的智能移動終端。同時，通過5G、人工智能等新興技術，為智慧交通建設扎下一針強心劑。

目前自動駕駛商業化的路線有很多，各路玩家都在尋找最適合自己的方式。

其中，非技術途徑是以智能數據運營為立足點，以車路協同的路徑為突破口，為企業提供基于SaaS平臺的L2-L4高精地圖平臺、V2X融合計算、云數據分發等解決方案，為自動駕駛的商業化提供了多一種可能。

更重要的是，在剛剛過去的2020年，國家兩次出臺相關政策，強調“車-路-云”協同戰略。

不難想象，有了國家力量的注入，車路協同的發展有了堅實的后盾。

近日，新智家與極飛科技創始人劉斌、極飛科技CEO李東旻展開對話，試圖了解極飛科技如何面對這個機會無限的市場，以及其技術路徑背后的邏輯。

成為“智能數據運營商”

事實上，經過幾年的發展，自動駕駛這塊熱土已經擠滿了玩家，并且呈現出“三分天下”的業態:

跨越式發展路徑:以提升單車計算能力為核心，以激光雷達、攝像頭等傳感器為關鍵配置，研發重點直接落在L4、L5自動駕駛上。

循序漸進的發展路徑:以汽車電子架構的演進為核心，基于車輛智能的迭代，從L1到L5級別的自動駕駛不斷演進。

基于網絡的發展路徑:通過聯網實現車輛與外界的信息交換需求，進一步保障自動駕駛的安全性；同時可以推動智慧交通的大規模落地。

盡管極飛科技是一家非常年輕的公司，但它非常清楚自己在日益成熟的自動駕駛競爭中的定位——做一個“智能數據運營商”。

在自動駕駛方面，數據以各種形式貫穿于研發、生產、測試、運營的全生命周期。與此同時，數據爆炸也呈指數級增長。

“我們構建了一個以道路數字化為核心的‘數據服務平臺’，為行業不同層面提供數據應用服務，”極飛科技創始人劉斌告訴新智家。

這句話具體怎么理解？劉斌做了進一步的解釋:

極飛科技積累的核心數據資產是覆蓋不同自動駕駛場景的道路數字資產，可以面向不同層次的機器感知，通過圖像、語義、點云等不同緯度實現對現實世界的數字化表達。

在數字基礎的基礎上，爵飛科技利用AI算法實現車端和路側傳感器的實時感知和融合，完成邊緣計算和語義輸出，讓車輛在安全可行駛區域更有動力。

得益于數字道路資產，極飛科技可以在云端進行進一步的整合、機器學習和分析，并將這些信息發送給即將再次到達該區域的相關設備，為智能駕駛和智能交通做出貢獻。

總之，基于智能網聯的模式，極飛科技對智能數據的應用已經融入到車路協同的各個層面。

對此，極飛科技CEO李東旻舉了一個生動的例子——自行車智能被視為標準的車燈，路燈可以讓汽車在路上行駛得更安全。他對新知識分子說:

我們在做的是幫助行業優化“車燈”，建設“路燈”。同時，我們也在做“車燈”和“路燈”協調所需的數據計算。

無論從什么角度來看，數據的使用都是非工藝技術環節中不可或缺的要素。同時，對于這類玩家來說，他們的競爭力很大程度上取決于數據元素和計算資源的低成本獲取和高效利用。

根據目前的情況，極飛科技已經實現了數據采集、分類、重組、推理、輸出的閉環數據運營。

之后需要考慮的是如何提高數據處理的速度，實現閉環數據運算的高效運行。

劉斌向新智家介紹，充分發揮數據價值的前提是從三個層面理解數據的應用，包括動態數據應用、靜態數據應用和管理數據應用。

“我們必須建立對車輛與道路之間的通信能力的實時感知能力，收集道路上交通參與者的動態進行計算和預測，并結合基于靜態數據的高精度地圖，在坐標系中反映交通參與者的行動軌跡，以幫助自動駕駛汽車更安全地行駛，”劉斌進一步解釋道。“同時，在實時動態數據和靜態數據的共同努力下，交通規則制定者可以在交通管理中進行更加靈活的調整。”

車路協調“三步走”玩法

基于“智能數據運營商”的定位，極飛科技參與了車路協同行業的多個環節。而這個行業這兩年也提到了國家戰略的高度。

2020年2月，11部委聯合發布《智能汽車創新發展戰略》，首次從國家政策方向明確車-云-路協同方案正式成為智能駕駛的“中國路徑”。

在2020年9月發布的《智能網聯汽車技術路線圖2.0》中，重申了車-路-云高度協同戰略，以車輛、信息交互、基礎支撐等關鍵技術為核心，共同支撐中國智能網聯產業發展。

其中，從技術層面來看，相對于相關硬件設備，軟件(感知、定位、規劃)和云是“車路云協同模式”最根本的核心……。

極飛科技告訴新智家，針對未來發展的大趨勢，公司也總結出了一套清晰的戰術，即通過“三步走戰略”最大化發揮數據優勢:

道路數字化

目前，極飛科技已經搭建了一個高度自動化、高標準的SaaS數據平臺。以路側環境數據的大規模融合處理、分析、管理、編譯和應用為核心技術，支撐了自主研發的視覺和激光點云融合感知的深度學習算法和模型，實現了L2-L4不同級別的全場景、高精度、整車級量產數據平臺服務。

車路協同

目前，極飛科技已經開發了自己的邊緣計算終端和解決方案。得益于Sensei科技豐富的智能駕駛場景數據集，結合其深度學習算法和神經網絡模型，融合激光點云和視覺數據，為場端的車路協調提供了精準的軟硬一體化解決方案。

智能交通

面向新型基礎設施智能交通建設領域，極飛科技通過軟硬一體化的邊緣部署，推出了“智能交通融合感知解決方案”，并落地智能網聯新示范區。該方案實現了城市交通的數字化建模，構建了路基感知系統，還將實現車輛的協同運行，為交通管理部門提供實時數據支持，為交通參與者提供安全保障。

圖:極飛科技智能網聯解決方案落地現場

極飛科技認為，解決“統一定時和空間同步”問題是實現車路協同最關鍵的一步。

車輛側和路邊都有很多傳感器，但是傳感器越多，在同一個時間維度上暴露越困難，數據處理越復雜。同時，要充分發揮各種傳感器的優點，避免其缺點。

對于這些問題，極飛科技找到了自己的答案。劉斌對新知識分子說:

在時間上，我們使用外部指令(包括算法和硬件)對多傳感器進行計時和曝光，至少在毫秒級甚至納秒級；在空間上，結合高精度地圖計算交通參與者在坐標系中的絕對位置，然后進行融合。

至于空間坐標系和時間線的參考，業內普遍認同的是優先考慮路側設備和數據，讓車輛在統一的靜態(道路)空間數據和動態(時間、事件等)下運行。)實時數據。

為了解決這個問題，極飛科技也推出了邊緣計算終端和解決方案。通過強大的智能駕駛場景數據集，結合深度學習算法和神經網絡模型，融合激光點云和視覺數據，為場端車路協調提供了精準的軟硬一體化解決方案。

落地能力在加深。

事實上，基于傳感器實時感知數據和經驗知識數據的積累，非技術“三步走”戰略正在有序推進，產品落地能力也在不斷深化。

根據陸云建設的不同方向，極飛科技可以提供L2-L4高精地圖平臺、V2X融合計算、云數據分發等解決方案。

在業界公認的率先實現自動駕駛的商用車領域，極飛科技與宇通集團合作，為后者的自動駕駛公交車提供專業的融合傳感服務。

新智家方面表示，極飛科技還在推進與國內多家無人配送物流企業的合作項目，通過數據平臺服務進一步推動無人配送解決方案的持續規模化拓展。

李東旻還向新智家透露了一年來爵飛技術在乘用車方面的進展。他說:

通過我們的超感技術，可以幫助智能駕駛車輛在單目攝像頭的基礎上達到車道級定位的效果。

按照辛志佳的說法，“超感知覺”是對感覺非融合知覺的技術驗證，字面意思是“超越傳感器知覺”。

具體來說，在不依賴昂貴的傳感硬件的情況下，極飛科技可以采用攝像頭+GPS+IMU的多傳感器融合方案，實現基于視覺道路特征匹配定位技術和邊緣計算硬件平臺的低成本、亞米級定位方案，從而實現當前車道識別、標志定位、超視距換道識別等功能，并完成高精度道路語義數據優先采集和車道級定位服務。

此外，李東旻進一步補充道:

這種方式可以幫助主機廠構建更高效、更低成本的數據工具鏈，從數據的角度提升汽車的智能化。

同時，極飛科技為中國移動提供了路側融合感知高精度定位解決方案，已應用于港口、隧道、城市高架橋。通過V2X與車輛的實時通信，實現L4重卡的精確控制。該解決方案的落地，有效降低了自動駕駛車輛的傳感器使用數量和配置標準，進一步提高了自動駕駛自行車的生產比例和管理水平。

面向新型基礎設施智能交通建設領域，極飛科技結合邊緣計算終端和解決方案，還推出了“道路資產數字化及智能巡檢系統”。

更重要的是，非技術的技術也已經融入到高鐵軌道的檢測管理中。

整體來看，鐵路屬于智能交通范疇，“車-路-云模式”在鐵路場景中有先天優勢——鐵路上的管理非常規范，道路非常結構化。

劉斌告訴《新知識動力》:

我們可以把以前應用在高速公路上的相關技術移植到鐵路場景中，比如視覺分割、數字建模、實時感知等技術，所以鐵路的落地速度非常快。

根據劉斌的說法，任何場景的底層技術對于喚醒的技術來說基本上都是一樣的。“第一步是數字化環境，第二步是跟蹤動態對象的目標，第三步是融合兩者的動態和靜態數據，最后在業務端處理結果，”劉斌說。“對技術的透徹理解也是我們能夠穿越現場的原因。”

簡而言之，極飛科技可以打包核心算法和技術……并迅速提供給不同的客戶。而且這種解決方案兼容性高，可以靈活部署在不同的設備上，不需要額外的成本。

目前，極飛科技的道路資產數字化及智能巡檢系統已正式落地安徽、浙江等重點地區的高速公路路段。系統生成的高精度實時數據也將成為車路協調可持續發展的重要突破點。

新智慧駕駛綜述

從創立時間來看，極飛科技在自動駕駛領域是一個非常年輕的玩家，但從技術實力和落地能力來看，極飛科技的潛力不容小覷——從首款產品推出到正式落地再到商用訂單的產生，極飛科技僅經歷了一兩個月的時間。

如今，自動駕駛在2021年迎來了重要關口，行業發展的路徑也走過了一個分水嶺。隨著國家北斗導航系統的全面建成，車路協同也將朝著深度融合發展的方向邁進。高精度的數據融合和新型傳感器的應用將是紐帶，強大的計算后臺將是驅動，串聯起車路協同中的關鍵技術，這也將成為車路協同在落地過程中最重要的突破方向。

在這條道路上與賽道合作深耕的喚醒科技，無疑將在這個前景廣闊的市場中占據上風，發揮更大的作用。

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