如何靠3TOPS算力实现自研领航辅助驾驶？

近日，智能驾驶解决方案研发商MINIEYE公布了自研的低算力配置iPilot方案，该方案基于3TOPS计算平台打造，采用1V5R传感器配置并引入四维图新高精地图，搭载这套方案的测试车能够在高速公路场景下轻松完成“收费站至收费站”的领航辅助驾驶，全程零接管。

作为L2+/L2++级别自动驾驶技术的关键功能之一，领航辅助近年来被头部车企及技术研发商广泛关注，以目前市面上量产的方案来看，实现类似系统功能普遍需要充足的算力支撑。MINIEYE表示，此次推出3TOPS算力的L2++方案，意义在于一方面丰富产品矩阵，满足多元化市场需求；另一方面进行自我挑战，持续以全栈自研的路线将软硬件性能发挥到极致。

极致功能表现：急转大弯稳定通过

此次展示的低算力iPilot方案传感器配置为1V5R，即1个200万像素前视摄像头、1个前向雷达、4个角雷达，同时借助战略合作伙伴四维图新在高精地图领域的资源优势，这套低算力方案能够实现自动上下匝道、自主变道超车、最优车道选择、极限加塞应对、智能过弯行驶等功能，并在功能稳定性、体验舒适性方面展现了卓越的表现。

低算力iPilot方案传感器配置图

在高速路、城市快速路等结构化道路场景中，由于车速较快，对路况信息的感知识别、应对速度、预判介入也要求更高。因此，诸如大曲率弯道、S型连续弯道等复杂道路被看作是自动驾驶最为头疼的难点之一。相关业内人士表示，如果连续弯道没有处理好就会导致车辆乱窜现象，而大曲率急弯处理不好则会影响车道保持、车速控制等功能，从而引发交通事故。

从视频中可以看到，本次路测路段经过了多个不同类型的弯道场景，包括S弯、直角弯以及半径100米左右的急转大弯，测试车辆均轻松通过，典型工况下无接管，并全程保持稳定、顺畅的驾驶体验。

如何靠3TOPS算力实现自研领航辅助驾驶？

纵观市场上量产的高速领航辅助方案，以头部新势力车企以及主流国产技术研发商为例，根据各家公开的信息，算力普遍在10-30TOPS之间，最高可达到100TOPS以上。虽然也有低算力的方案，比如Mobileye EyeQ4的算力为2.5TOPS，但由于Mobileye封闭的交付模式，合作伙伴很难将核心算法引入自己的生态。

而此次MINIEYE展示的方案，相比市场上已有的方案，将“低算力”和“全栈自研”这两大优势展现得淋漓尽致。

通过此次iPilot低算力方案，MINIEYE展示了全栈自研的技术实力与优势，即在技术开发层面拥有更高的掌控度，能够最大限度地保障软硬件的高效协同与迭代优化。

iPilot低算力方案从设计之初就采用最小的硬件配置，包括传感器配置、传感器型号、芯片选型等，通过模型训练，针对芯片特点进行了专门的压缩与优化，在算力资源分配逻辑上，大幅降低能耗。算法优化层面，MINIEYE从高速领航功能典型工作场景入手，针对最基本的功能需求逐一设计解决方案。同时，基于MINIEYE在深度学习领域的积累，自研的自动驾驶算法模型能够快速实现平台移植，提升适配效率与运转效率。

正是得益于MINIEYE先进的算法模型技术，iPilot低算力方案能够高效利用算力资源，协同运行多传感器感知数据，在轻松应对复杂路况的同时，提升功能体验。

全栈自研低算力高阶智能驾驶方案的意义

随着自动驾驶技术的不断进阶，计算平台的计算能力也在不断升级。在智能汽车市场，无论是传统车企还是新势力，为了支撑产品的迭代升级，都在通过高算力芯片来实现算力冗余，甚至有的车企量产了搭载多颗高算力芯片的汽车产品，整车算力超过1000TOPS。

当高算力成为实现高阶自动驾驶的共识，MINIEYE为何还推出了低算力的解决方案？事实上，不论是高算力模式还是低算力模式，两种方案所承载的技术路线并不冲突，最终都将应用于广大用户群体。

从市场维度，MINIEYE认为，智能汽车产业发展迅速，自动驾驶市场需求也逐渐多元化、细分化。在高端市场，智能汽车产品需要预埋丰富的传感器硬件才能支撑持续迭代升级的智能化、自动化体验，而在不断下探的平价市场，兼具价格与功能优势的性价比需求也在逐渐提升。

MINIEYE表示，此次推出的低算力iPilot方案，意义之一即丰富了领航辅助产品矩阵，更好地满足多元化市场需求。去年底，MINIEYE发布了与华为MDC共同打造的7V5R2L版iPilot方案，为高端市场提供了选择。MINIEYE通过灵活的硬件配置组合以及成熟的落地应用经验，形成了更为全面的市场化产品体系，能够为不同细分市场提供高配（7V5R2L）、中配（6V5R/7V5R）、低配（1V5R）的解决方案。此外，MINIEYE还透露其行泊一体iPilot方案即将在今年第三季度正式量产。

除了市场维度的意义，MINIEYE更将此次低算力全栈自研的iPilot方案看作是对自身技术实力的一次挑战和证明。

以领航辅助驾驶为代表功能的L2+/L2++级别方案，已经成为主机厂在智能化领域的新战场，同时也是各路玩家凸显实力的重要表现方式。MINIEYE表示，市面上主流的研发路线，是采用大算力的计算平台和高阶传感器，开展算力军备赛。然而与之同样重要的是，如何在有限的硬件条件下充分发挥算力，将功能与体验开发到极致。这不仅能够降低成本、功耗，同时也是对于自动驾驶玩家技术实力的考验。随着自动驾驶功能不断迭代升级，MINIEYE的算法优化和算力优化技术可以保证多种自动驾驶功能稳定运行，促进功能创新和驾乘体验升级。

审核编辑 ：李倩