摘要
從感知模塊的測試驗證切入自動駕駛的商業化落地，亮道智能正在引發汽車細分市場的另一場運動，同樣硝煙無聲，但卻是另一條賽道的突圍競爭。
Elon Musk 對「激光雷達」始終看不上眼，覺得這種東西價格又貴體積又大，不應該出現在汽車上。但基本上除了特斯拉，其他公司開發的自動駕駛解決方案中，都少不了激光雷達的身影。的確現階段激光雷達的成本和體積的確還未下探到可量產的程度，可相比攝像頭，探測距離更遠、精確度更高，高靈敏的響應速度且不受環境光影響，卻又是它不可取代的優勢。
而且考慮功能安全，激光雷達將是 L3 及以上自動駕駛的核心感知模塊。由於駕駛責任行爲主體從人轉移到車，感知系統設計要考慮安全性，需要跟視覺感知能力相當甚至更強的感知模塊互爲冗餘，激光雷達擁有精準測量的能力，是最合適的傳感器。
特斯拉 CEO Elon Musk 在 4 月 22 日的「Tesla Autonomy Day」上再次發表「激光雷達無用論」| 官方視頻截圖
既然是必須標配的產品，那麼一套包含了激光雷達、攝像頭、毫米波雷達等傳感器在內的自動駕駛感知系統在量產前是否能夠滿足商業化落地的需求，魯棒性夠不夠高，性能表現如何，目前業內還缺乏統一的驗證測試標準，所以對亮道智能而言，從這個小切口入手，在另一條賽道發起突圍優勢，似乎已經手握致勝先機。
8 月底，長城汽車、亮道智能、Ibeo 三方簽署 L3/L4 自動駕駛量產戰略合作協議。據極客公園（id: geekpark）瞭解到的信息，長城將選用新一代 4D 固態激光雷達 ibeoNEXT 作爲自動駕駛傳感器系統中的核心組成部分，亮道智能將負責 ibeoNEXT 和環境感知系統在長城量產項目中的驗證工作。
這是全球第一個純固態激光雷達量產合作項目，也是全球範圍內首個純固態激光雷達的車規量產合作。
小支點撬動大難題
「目前市面上激光雷達上車的項目非常少，而其中能完成測試驗證服務的全球範圍內基本還沒有真正的案例，所以 2017 年成立亮道的初衷就是希望由我們去開拓這樣新型的環境感知系統測試驗證服務。」亮道智能 CEO 劇學銘博士告訴極客公園。
亮道智能 CEO 劇學銘博士 | 官方供圖
而至於什麼時候需要對傳感器進行測試驗證，一般來說，汽車行業開發一款量產車型，會遵循 V 字型的開發模型。下面這張圖中，左半部分區域是車輛以及各個系統、模塊的需求定義和設計階段，但真正要將這些系統或功能設計在量產車上實現，就必須要經歷 V 字型的後半段，即不同級別的測試驗證工作。以 L3 級自動駕駛功能爲例，車企確定好傳感器選型之後，就到了感知模塊量產前的測試驗證階段。
「從傳統邏輯上來講，一款量產車型下線如果沒有經過測試驗證是說不通的，但對於新型感知模塊如何完成測試，這在國內乃至全球市場都是一個必須要解決的問題，也是目前行業一個痛點。」劇學銘指出。「測試驗證不是最後的收尾工作，而是貫穿整個研發過程的重要環節，自動駕駛產品非常複雜，每個模塊、功能、子系統、系統集合要分別測試驗證，完成之後，纔會進入整車測試嚴恆環節。作爲自動駕駛汽車的核心組成部分，環境感知系統必須單獨驗證測試，並通過環境感知功能 KPI（Key Performance Indicator）考覈。」
汽車行業開發一款新車型時會遵循「V字型」的開發模型 | 官方供圖
這就是亮道智能要做環境感知系統測試驗證服務的原因。這個市場足夠小，亮道甚至要做的事情是從 0 到 1，但它卻是自動駕駛未來形成規模化、產業化十分關鍵的一環。因爲不光是激光雷達，包括下一代 77/79GHz 的毫米波雷達，具備 AI 能力的攝像頭等新型傳感器都面臨着這樣一個問題：感知模塊的能力到底如何？怎樣的能力匹配才能實現 SOP。「亮道智能作爲感知驗證的評測方，希望自動化地對各類感知模塊的能力能夠有一個自動評價，然後做 KPI 的輸出，這樣方便我們的服務對象—OEM 或感知系統供應商等，對自己產品的實際能力有清楚的認識，以便加速相應技術的迭代發展。」劇學銘表示。
此外，跨過 L2 這個階段，L3 及其以上自動駕駛能力的實現意味着實際測試驗證需要的工作量可能是幾個數量級的提升。比如之前對 ADAS 系統的攝像頭感知能力進行測試，它的 KPI 輸出、評定基本上是靠人工來完成的。但到 L3 之後，測試數據的基本量級都在 PB 以上，如果再按照人工方法去實現各類 KPI 的輸出，顯然滿足不了一款車型正常週期的開發需求。所以亮道率先提出要自動化對 KPI 進行輸出，提供一套完整的工具來支撐量產項目。
一般來說，自動駕駛環境感知系統測試驗證的主要方法有模擬仿真、封閉場景測試、真實路況測試驗證等。模擬仿真我們聽得比較多，它主要用於平臺開發（例如開發激光雷達算法的通用部分）階段，尚無法滿足量產測試的需要。其中一個重要原因是仿真模型與物理間存在差距，建模越接近物理真實，技術難度和投入成本越高。同時，激光雷達等自動駕駛必備傳感器在不同環境下（如雨天、霧天……）的性能表現仍在研究中，這也增加了傳感器建模的難度。
亮道智能自動駕駛環境感知系統測試驗證流程 | 官方提供
在劇學銘看來，面向量產的自動駕駛產品，一定要實車搭載環境感知系統進入真實交通環境測試，才能獲得系統的真實表現。而亮道智能提供的新型自動駕駛環境感知系統測試驗證服務主要分爲五個步驟：
一、車輛準備；
這個步驟的關鍵在於將待測感知設備（Device Under Test，簡稱 DUT）和亮道智能的參照系統（Reference System）安裝至原型車上，完成空間校準和時間同步。參照系統因爲融合了激光雷達、攝像頭、毫米波雷達等傳感器，與 DUT 相比感知能力更強大。
二、數據採集；
DUT 和參照系統會同時進入真實交通環境採集數據，方案會根據客戶需求定製，比如不同道路條件、天氣條件下的有效數據，提取對自動駕駛有關鍵意義的特殊工況案例（corner case）。而爲了提升效率，亮道已經組建測試驗證車隊，通過採集上百萬公里 PB 級數據，用於算法評測和優化。
三、數據處理；
這一步主要是將 DUT 和參照系統採集的數據分別錄入至指定的大數據中心。通過對參照系統採集數據的處理，可以提取目標、獲得目標特徵參數（包含速度、距離、尺寸等）、對目標分類，從而生成基於真實環境的客觀真值（Ground Truth）。
這裏有一個關鍵點在於，亮道的軟件算法可以實現自動化標註客觀真值，以高速場景的 HWP 功能爲例，不考慮惡劣天氣條件下，目前亮道的 1.0 版真值建立系統已經可以達到 98% 的數據自動化標註率。
四、測試驗證執行；
這個階段，亮道智能的測試驗證工具鏈可以按客戶需求自動提取不同場景的數據，將 DUT 的實時感知結果與客觀真值對比。據劇學銘介紹，自動化場景的提取能力肯定是建立在自動化標註能力基礎上，要區分各個目標，理解了語義之後才能實現，比如在 500 萬公里的數據中抓出「加塞場景」。而自動化抓取能力的實現也是亮道的核心服務之一。
五、數據分析。
有了上面四個基礎，最後就是根據客戶需求生成不同場景的環境感知測試驗證報告，提供 KPI。根據 KPI 報告，客戶可以有針對性地優化感知算法，加速迭代。亮道主要提供 SiL、HiL、真實路測等方法。
據極客公園瞭解，亮道智能團隊核心成員均爲留德汽車工業背景，具有德國前沿主機廠和一級供應商多年自動駕駛研發經驗，在激光雷達產品化方面有着深厚的積累。目前公司總部位於北京，在歐洲設有研發中心，同時中國、德國以及美國（在建）成立了路測與大數據中心，目的是積累海量不同洲際與城市的交通狀況和駕駛行爲數據。
至於關鍵能力，除服務於測試驗證的激光雷達算法開發能力外，亮道在傳感器融合、自動化測試驗證工具鏈開發以及 PB 級數據挖掘與分析上都具備很強的實力，這些構成了其在業務和產品水平上的核心競爭力。
第一個
「這是全球第一個純固態激光雷達量產合作項目，也是全球範圍內首個純固態激光雷達的車規量產合作。」劇學銘告訴極客公園。從他難掩的笑意中能感受到這次「長城-亮道智能-Ibeo」三方合作對一家成立僅兩年的初創公司意味着什麼。
這次長城汽車選用的是 Ibeo 最新的 4D 固態激光雷達產品—ibeoNEXT，亮道則作爲此新型傳感器自動化驗證服務提供商，在 2021 年 WEY 品牌下一代 vv7 車型（具備 L3 自動駕駛能力）投產前，爲其提供感知模塊的測試驗證服務。
Ibeo 最新 4D 固態激光雷達產品--ibeoNEXT | 官方供圖
相比傳統的激光雷達產品，ibeoNEXT 不含任何運動部件，更輕便、結構更緊湊，適用於 SAE L2-L5 自動駕駛系統。而之所以被稱爲「4D 固態激光雷達」，是因爲它不但可以構建具有豐富細節的 3D 環境模型（點雲數據），而且能利用能量信息顯示環境圖像，即三維空間內每個測量點的第四類屬性。
所以你會發現，ibeoNEXT 創建的能量信息圖，和黑白攝像頭記錄的視頻圖像類似，可以與激光雷達點雲信息配合同步輸出，再與其他車載感知傳感器採集的信息形成冗餘。「用一個不恰當的比喻，ibeoNEXT 實現了類似『激光雷達+攝像頭』疊加的感知能力。但每一個像素又具備深度的精確信息，這是攝像頭所達不到的效果。」劇學銘介紹稱。
ibeoNEXT 創建的能量信息圖，和黑白攝像頭記錄的視頻圖像類似，可以與激光雷達點雲信息配合同步輸出，再與其他車載感知傳感器採集的信息形成冗餘 | 官方供圖
Ibeo 是目前行業內領先的激光雷達供應商，它與法雷奧聯合開發的激光雷達 SCALA 目前已經實現量產，搭載於奧迪 A8 車型上。而這款最新的固態激光雷達 ibeoNEXT 則有着更優秀的感知表現，且實現了小型化、輕量化、嵌入式的硬件設計，完全沒有活動部件/全固態。
據極客公園瞭解到的信息，ibeoNEXT 最高可實現 300 米的探測範圍，水平視場角可根據客戶需要定製，水平角分辨率爲 0.05°，符合 ADAS 以及 L2-L5 級自動駕駛感知需求，長城 WEY 品牌下一代 vv7 車型上計劃搭載包含兩個 ibeoNEXT 的感知系統。劇學銘透露稱，ibeoNEXT 目前仍是 A1 樣件，但它的量產時間會和長城 L3 級自動駕駛車型的量產時間十分接近，大約在 2021 年前完成 SOP。
目前亮道智能已經開始在德國與中國同步啓動了 ibeoNEXT 的測試驗證工作，爲該量產項目提供高精數據採集平臺搭建、全球數據採集、關鍵場景提取與分析、感知能力測評等全套的測試驗證服務，配合其他兩位合作伙伴如期實現 SOP。
此外，三家公司也希望通過深度合作，將新一代傳感器技術應用於量產項目，保證產品如期上市，爲用戶交付安全可靠的自動駕駛產品。
另一條賽道的突圍
成立於 2017 年下半年，亮道智能是一家僅有兩歲的初創公司。目前整個團隊規模有 70 人，總部位於北京，在德國慕尼黑和柏林設有歐研中心，上海和固安分別設有商務和工程中心。今年四月份，亮道的德國團隊正式成爲柏林市政府 Berlin Partner 的正式成員，也是該政府商務機構目前唯一的一家中德創新創業企業，其他入駐的都是類似國網、華爲、中興等國際知名的大公司。
值得一提的是，2019 年 8 月，亮道德國獲得了柏林市政府「改善區域經濟結構（GRW）的項目支持」的最高投資現金補貼，三年總金額爲 243 萬歐元，合人民幣約爲 2000 萬元，旨在促進商業經濟，加強柏林競爭力，方向主要是一些技術導向和前瞻性行業。
「目前公司已經啓動 A 輪融資，主要目的是進行團隊的擴展。目前國內真正在做感知模塊測試驗證服務的只有亮道一家，但市場需求卻呈現出快速增長的態勢，今後一定會有大的爆發趨勢，而且規模會比我們想象得還要大。」劇學銘表示，「目前 70 人的團隊主要集中在研發上，爲了支持長城的項目，亮道明年的一個基本目標是擴展到 200 人的團隊，然後 2021 年團隊人數達到 400 人，當然核心還是會放在算法和大數據上。等到 2022 年後，全球市場 L3 甚至 L4 項目都會有更多車型推出，除了會繼續擴展團隊外，亮道還計劃在數據採集方面建立更多合作關係。」
由於自動駕駛環境感知測試驗證是一個全新領域，所以亮道智能會積極與標準機構接觸，推動測試驗證相關標準落地。2019 年 8 月，亮道正式成爲 ASAM 成員單位，爲 ASAM 成員單位提供測試驗證工具與服務。而 ASAM 是汽車工業中的標準協會，見長於數據模型、接口及語言規範等領域。亮道希望通過長城項目這個實際案例，聯合 ASAM 等合作伙伴，推動相關行業標準的建立，探討未來相關技術的發展方向。
「實際上從 2017 年到現在我們還是很孤獨的，因爲全球範圍內幾乎找不到對標對象。儘管現在歐洲開始有一些傳統的工程服務公司開始朝這方面轉型，這是好事情，但由於他們的強項在於傳統的汽車零部件測試，而對新型智能傳感器的驗證測試需要另一種人才，轉型可能相對沒那麼容易。」劇學銘告訴極客公園。「當然也有一些新興公司發展迅速，而只有這個市場有很多參與者、形成規模、有競爭後纔會形成良性發展，亮道很高興看到越來越多的公司開始往這個領域發力。」
從 2015 年開始，作爲國內最早推廣激光雷達車載應用的創業公司，亮道智能就開始琢磨新型傳感器模塊的測試驗證工作了。之後經過市場積累並回到本地研發，包括數據採集和場景積累，亮道於 2018 年完成核心團隊搭建和產品主線確定。而在剛剛過去的八月，某國際領先 OEM L4 自動駕駛以及長城 L3/L4 自動駕駛項目雙落地，亮道正式向前邁進一步。
中德團隊對傳感器核心技術的深入理解、自動化工具鏈的開發應用以及對大數據的挖掘能力，這些湊成了亮道智能的核心競爭力。從感知模塊的測試驗證切入自動駕駛的商業化落地，亮道智能正在引發汽車細分市場的另一場運動，同樣硝煙無聲，但卻是另一條賽道的突圍競爭。
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