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智能駕駛領(lǐng)域正經(jīng)歷著前所未有的競(jìng)爭(zhēng)和創(chuàng)新。各大車企、初創(chuàng)公司乃至科研機(jī)構(gòu)都在這一領(lǐng)域內(nèi)投入巨大資源，力求在技術(shù)突破和市場(chǎng)應(yīng)用上占據(jù)先機(jī)。
7月16日，Nullmax在上海舉辦“AI無止境，智變新開端”2024技術(shù)發(fā)布會(huì)，正式推出新一代自動(dòng)駕駛技術(shù)Nullmax Intelligence(簡(jiǎn)稱NI)。該技術(shù)著重于打造全場(chǎng)景的自動(dòng)駕駛應(yīng)用，號(hào)稱以純視覺、真無圖、多模態(tài)的技術(shù)特點(diǎn)，助力汽車智能進(jìn)化。
端到端，Nullmax的解法
自特斯拉提出引入“端到端”大模型發(fā)展自動(dòng)駕駛后，在業(yè)內(nèi)迅速引起震蕩。隨后小鵬、蔚來、理想等車企以及華為、地平線等供應(yīng)商公司接連宣布跟進(jìn)部署基于端到端的智能駕駛系統(tǒng)。今年，端到端已成為了智駕領(lǐng)域最火熱的概念。
主流的自動(dòng)駕駛系統(tǒng)將感知、規(guī)劃與控制各個(gè)模塊分離，每個(gè)模塊專注于處理特定的任務(wù)。但模塊間信息傳遞可能導(dǎo)致處理延遲，影響系統(tǒng)的實(shí)時(shí)響應(yīng)能力。不同模塊可能采用不同的技術(shù)棧，也增加了技術(shù)人員的培訓(xùn)成本和技術(shù)更新的難度。
端到端模型則將三大模塊整合在一起，消除了模塊間的界限，簡(jiǎn)化了系統(tǒng)架構(gòu)，提高了運(yùn)行效率。整合后的模型能夠更快地處理數(shù)據(jù)，提高系統(tǒng)的響應(yīng)速度。同時(shí)也減少了對(duì)激光雷達(dá)和高精地圖的依賴，降低了成本。
不過，盡管不少企業(yè)在往端到端方向發(fā)力，但也有不同的技術(shù)方案。目前，已有不少玩家宣布量產(chǎn)端到端智駕方案，但用戶難以感知具體的技術(shù)水平，缺乏可解釋性的弊端也依然是圍繞在各個(gè)端到端玩家頭上的陰云，并且需要海量的高質(zhì)量數(shù)據(jù)提升模型能力。
此次Nullmax發(fā)布會(huì)，對(duì)其端到端方案進(jìn)行細(xì)致的拆解。
具體來看，Nullmax Intelligence包含多模態(tài)模型和安全類腦兩大板塊。
該方案在視覺基礎(chǔ)上，增加了對(duì)聲音、文本、手勢(shì)等信息的輸入支持，通過多模態(tài)的端到端模型進(jìn)行任務(wù)的推理，并構(gòu)建了基于類腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的安全類腦，由系統(tǒng)整體輸出可視化結(jié)果、場(chǎng)景描述和駕駛行為。
在技術(shù)層面，Nullmax Intelligence整合了Nullmax在靜態(tài)感知、動(dòng)態(tài)感知、時(shí)序融合方面的多項(xiàng)研究。同時(shí)將巖芯數(shù)智的非Attention機(jī)制通用大模型Yan1.2在車端進(jìn)行部署，并與巖思類腦研究院合作構(gòu)建類腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
就實(shí)際應(yīng)用而言，NI的主要特點(diǎn)在于支持純視覺、真無圖、多模態(tài)的全場(chǎng)景自動(dòng)駕駛應(yīng)用。
純視覺、真無圖、多模態(tài)
近年來，汽車智能化程度快速提升，智駕應(yīng)用場(chǎng)景逐步擴(kuò)大，高階功能向城市加速滲透。但是由于重規(guī)則、泛化差、成本高、開不好等問題，智能駕駛的普及受到限制，范圍、規(guī)模有待提升。
高階智駕功能的成本降低是推動(dòng)其大規(guī)模應(yīng)用的關(guān)鍵因素，車企和技術(shù)供應(yīng)商正努力通過技術(shù)創(chuàng)新和優(yōu)化，在保證安全性的同時(shí)，進(jìn)一步降低智駕系統(tǒng)的整體成本。行業(yè)爭(zhēng)論的焦點(diǎn)所在主要集中在去激光雷達(dá)、去高精地圖等方面。
目前，以激光雷達(dá)為基礎(chǔ)的多傳感器融合感知方案是多數(shù)汽車品牌采用的策略，但也能看到特斯拉和極越等廠商堅(jiān)持純視覺方案，依賴高清攝像頭和先進(jìn)的計(jì)算機(jī)視覺算法，實(shí)現(xiàn)智駕功能。
在高精地圖方面，其能提供詳細(xì)道路信息，增強(qiáng)自動(dòng)駕駛的安全性，但成本高昂且更新困難。部分車企開始嘗試去高精地圖，采用輕地圖或不依賴高精地圖的自動(dòng)駕駛方案。無法否認(rèn)，但修改多數(shù)宣稱去高精地圖的車企并未完全與高精地圖割裂，而是采用“輕地圖”方案作為過渡。
據(jù)介紹，在不依賴激光雷達(dá)、雙目相機(jī)的情況下，Nullmax可以通過純視覺進(jìn)行精準(zhǔn)障礙物檢測(cè)和三維重建，并通過實(shí)時(shí)生成局部地圖結(jié)合基礎(chǔ)導(dǎo)航，實(shí)現(xiàn)不依賴高精地圖、輕地圖、低精地圖、眾包地圖的真無圖應(yīng)用。
這一系列的特點(diǎn)使得Nullmax的方案應(yīng)用于不同級(jí)別的智駕體驗(yàn)，并且號(hào)稱能在小于100T的稀疏算力上，實(shí)現(xiàn)全場(chǎng)景的領(lǐng)航輔助駕駛。
Nullmax創(chuàng)始人兼CEO&CTO徐雷徐雷指出，Nullmax研發(fā)純視覺方案，是希望將來即使是低價(jià)位的車型，也能夠擁有城市智駕的能力。“我們希望這套純視覺系統(tǒng)能夠具備這種能力，視覺是must to have，但激光是nice to have。所以，我覺得增加算力也好，增加傳感器也好，都是為了把車開的更好。我們的方案靠視覺就能開，但我們并沒有排斥它們。”
此外，為支持Nullmax Intelligence模型壯大和應(yīng)用拓展，Nullmax還構(gòu)建了數(shù)據(jù)平臺(tái)和算法平臺(tái)。在真實(shí)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，Nullmax通過AIGC方式生成虛擬數(shù)據(jù)，加速模型開發(fā)與迭代，尤其是稀缺的高價(jià)值數(shù)據(jù)。目前，Nullmax已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了生成元素、圖片及視頻。
通過對(duì)多模態(tài)輸入token化、多模態(tài)模型推理和自動(dòng)駕駛功能集成這三個(gè)環(huán)節(jié)進(jìn)行抽象，以及自研中間件MaxOS的平臺(tái)調(diào)度，Nullmax的算法平臺(tái)可以支持多種車型，適配不同數(shù)量傳感器，且易于部署。
除了應(yīng)用于自動(dòng)駕駛汽車，這些算法能力同樣可以復(fù)用至機(jī)器人上，比如視覺導(dǎo)航、學(xué)習(xí)人類行為、理解并與物理世界進(jìn)行交互。
值得一提的是，目前，不少車企正在加速布局人形機(jī)器人領(lǐng)域。國外以特斯拉為主，國內(nèi)，比亞迪、小鵬、小米和奇瑞等車企也正也在加緊布局。
徐雷表示：“我們希望能打造一個(gè)AI的大腦，可以用到不同形態(tài)的物理的機(jī)器人。我們認(rèn)為無論是Nullmax intelligence還是基石架構(gòu)，都是是完全為具身智能服務(wù)的。”
基于NI，Nullmax計(jì)劃2025年實(shí)現(xiàn)全場(chǎng)景智駕應(yīng)用的落地，并將其AI能力拓展到載人、運(yùn)貨和機(jī)器人等領(lǐng)域。
自2016年成立以來，Nullmax堅(jiān)持以漸進(jìn)式路線打造無人駕駛。在此過程中，Nullmax先后推出和落地了包括行泊一體在內(nèi)的高中低配置智駕方案。
徐雷透露，Nullmax未來的規(guī)劃主要包含兩個(gè)方面：一是擴(kuò)展應(yīng)用范圍，目標(biāo)將解決方案應(yīng)用于更廣泛的車型中，涵蓋不同的芯片平臺(tái)、計(jì)算能力和合作伙伴，以促進(jìn)技術(shù)的普及和多樣性；二是提升智駕功能，開發(fā)更高階的智能駕駛功能，提升單車價(jià)值并提高Nullmax在市場(chǎng)中的份額。
在傳統(tǒng)ADAS領(lǐng)域，Nullmax將爭(zhēng)取在未來兩年左右實(shí)現(xiàn)現(xiàn)金流轉(zhuǎn)正，但也會(huì)繼續(xù)投入Mobility方向的業(yè)務(wù)。
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