一个画龙的ACC,要它何用?

今年7月,极氪001开始推送LCC功能,随之有车主反馈出现画龙现象。


(资料图片仅供参考)

所谓画龙,是指车辆在辅助驾驶状态下,无法稳定居中行驶,会向右或者左偏移方向,画龙问题出现在ZEEKR OS 2.0 版本的末期。

三个月后,一位极氪销售告诉XEV研究所,在系统升级到3.0版本时,画龙问题已经解决。

开启LCC时出现画龙,并非极氪一家遇到过,比亚迪汉创世版、零跑C11等早期同样有此遭遇。

不止画龙,LCC还会出现雨天下车道线识别不准、大曲率弯道下系统退出问题。

LCC功能做的不好,会直接导致用户在使用辅助驾驶时,感到不安。

做得好,则可以缓解驾驶疲劳,为驾驶提供便利。

在部分用户的反馈中,目前LCC领域做得最好的车企是特斯拉,再往后是小鹏、智己和极氪等,以及剩下的大多数车企。

我们关心功能的好坏,也更关心,当你的车遇到LCC画龙这类问题时,新老车企分别是怎么想的。

1.表现不一的LCC

如果有机会连续试驾十辆车,你可能会发现,同样称为LCC,这些车在直道、弯道、雨天下的功能表现是不一样的。

有的LCC在直道上就会画龙。

XEV研究所从一位本土供应商的研发工程师处了解到,画龙是源于对功能的标定匹配工作做得不好,需要持续调参去解决。

有的车不画龙,但在通过大曲率弯道时系统会中途退出。

弯道下的挑战,在于从直道进入弯道时,由于系统要实时计算弯道的曲率半径,如果当前车辆速度特别快,此时横向速度就会特别大,需要减速才能过弯。同时,还要计算纵向的减速度,当系统调得不好时,LCC的体验就会很差。

另一个普遍难题是雨天。

雨天过后,道路上的积水会被过往车辆走出车辙印,从而导致系统在感知车道线时出现干扰。

针对雨天场景,一些车企的智驾研发人士认为,小鹏解决得好一点,特斯拉解决得相当好。

特斯拉采用的是BEV架构。它会在几条车道线中选出一条,而且大概率会选对,因为它是根据连续多帧的信息推理出来的。

背后的技术原理是,借助大算力形成BEV架构,获取到连续多帧的信息,即便这一帧分叉,但前面有十几帧的信息,仍然可以推演出来到底要走哪条路。

因为雨天虽然有车辙印,但不是所有路段上都有,于是可以利用已经走过的道路信息,推理出前面车道线的真假。

当然,LCC的不同表现,与车型定位有关,与产品的投放策略也有关。

基于不同平台上的车,在不同阶段的重心也不一样,也许第一代平台的车型解决的是功能有无和完整度的问题,下一代平台的车才会解决体验的问题。

一个看似简单的LCC功能,有着自己的小世界。

2.大门刚刚打开

按照传统叫法,LCC,全称Lane Centering Control,中文名车道居中辅助,是对车辆进行横向和纵向的控制。

不过,一些本土供应商内部现在已经不这么叫了。

我们从一些本土供应商工程师口中听到两种称呼,一种是Lateral control(横向控制);一种是Pilot Assist,统一纳入领航辅助。

名字改变的背后,暗含供应商对这项功能的理解乃至技术发生了改变,这一点我们稍后会谈。

先按照主流的LCC称呼,对这项功能有一个大致的认知。

LCC属于典型的L2级别,是ADAS里的一项功能。

在LCC市场上,目前主流的玩家仍然是博世、Mobileye等玩家,其次是一些本土供应商,主流方案是1V1R,同时成本更低的单V方案市场份额也在逐步增加。

上述本土供应商的工程师告诉我们,“对于LCC产品,今年来看,国际供应商的市场份额仍然占大头。按照我们了解到的一些上车项目和量产周期推算,预计明后年,国内供应商有望占到1/3的市场份额。”

站在用户的视角去感知,LCC出现前,车上流行的功能是ACC,主要用于纵向控制。比ACC更早的功能是CC,叫做定速巡航,同样用于纵向控制。而今天的LCC,则可以对纵向、横向进行控制。

既然横纵向的控制都已经实现,一些人也许以为,那就再没有进步空间了。但此时,LCC这扇大门其实才刚刚推开。

一种基于域控和多传感器融合的方案出现了。

新方案会应用到大算力平台,更多的前视乃至环视摄像头、激光雷达等,相较以往的1V1R配置有了大幅提升。

“这种新方案本身并不是为了专门实现LCC,而是要实现高阶的NOA领航辅助功能。只不过,在实现NOA的时候,这种基于域控的方案通过更高像素的摄像头以及4D雷达、激光雷达等的多传感器融合,同时也提升了LCC的性能体验。”MAXIEYE CTO郭恩庆说。

LCC如果有体验高下之分,基于域控且坚持纯视觉算法的车企,将由于技术门槛最高而站在顶端。

同样基于域控,且注重多传感器融合的车企,站的位置是山腰。

山脚下,是那些基于1V1R甚至1V方案的车企,它们可以做LCC功能,只不过体验远不如上面两类车企。

当然,这三类方案的成本也是不一样的。

抛开独树一帜采用纯视觉的特斯拉,山腰的车企采用的基于域控和多传感器融合的方案成本更高,LCC的体验自然要比山脚的1V1R的低成本方案更好。

我们来看一下这些方案具体是怎么回事。

3.给传统方案打8分,还能优化

自LCC进入国内至今,这项功能的大规模应用已有十几年时间。

最早的LCC方案由1V1R组成,也就是一个前视摄像头搭配一个前视毫米波雷达,这也是今天的主流方案。

通常来说,1V1R应用车型覆盖范围较广,在售价10万元以上至20万左右售价的车身都能看到。

特别的是,长安深蓝SL03基本上定位在20万元级别,搭载的方案是1V3R。其中,后面两个角雷达相对独立一些,和LCC关系不大,主要用于BSD盲区报警。

为了降本,市场上还有一种1V的方案,也就是单个前视摄像头。由于少了一个前视毫米波雷达,1V方案成本会大幅下降,目前1V方案可以下探至10万元左右车型。

上面两类方案,大多不涉及域控,是自主品牌配置率最高的方案。

后来,也就是最近几年,当特斯拉、蔚小理等造车新势力出现后,智能驾驶随之兴起,市场开始出现一种基于域控去研发高阶智能驾驶,LCC的功能也随之得到提升。

这种基于域控的新方案,通常会上探到20到40万元的车型上。今天我们已经看到太多,比如蔚来ET7、理想L9、小鹏G9、智己L7等。

是否基于域控,会导致传感器配置、技术逻辑、方案成本均不相同,最终让新旧方案在实现LCC时的表现不在一个量级。

“按照传统视角,如果以10分为满分标准,传统的LCC方案可以做到9分以上。如果按照今天的智能驾驶功能标准看,传统LCC大概有8分左右,还有很多的持续优化空间。”当我们邀请一位智己汽车的智驾负责人评价主流的LCC方案时,对方这么说。

他提到的优化空间,其实就是从用户需求出发,在横纵向控制的基础上,叠加一些新的体验点,比如对于大曲率弯道、雨天、cut in等场景的处理。

实际上,传统的Tier 1也就是博世、Mobileye,他们的LCC方案本身已经比较成熟,但是会更多地考虑功能的完整度,以及能够覆盖多少个场景,对于用户体验的关注点密度不是特别高。

另外,传统的LCC功能更加关注本车车道前方的交通参与者的行为,也就是跟车目标的加减速、横向状态。预测方面做得比较简单,主要基于规则的方式完成算法开发。

这类方案的好处是,开发过程会比较快。缺点是,当规则形成之后,再去做一些调整,特别是做拟人化的开发会更加困难。

而基于域控的方案,玩法就多了去了。

它会借着大算力平台的加持,进行很多复杂的算法加成,并且可以获得摄像头、毫米波雷达乃至激光雷达等更多路感知数据的输入。规控算法上,也可以采用更加复杂的算法模型,最终可以输出一个更加优化的策略。

一个最朴素的道理,人的需求层次会越来越高,当市场上出现基于域控去实现LCC的方案后,博世、Mobileye的那套传统的LCC方案就必须做出改变。

要么修补,将1V1R完善得更好。要么放弃,跟随技术趋势去推出基于域控的方案。

那么,车企是怎么想的?

4.曲线救国,车企想先做高阶方案

LCC属于L2级别,也就是低阶智能驾驶。

我们和一些本土智驾方案供应商聊下来发现,传统车企对低阶智能驾驶的自研投入兴趣不大,因为用户体验没有直观的提升,投入和收益不成正比。

1V1R的硬件平台比较固定,这套方案囊括LCC、AEB、LKA功能,不会给用户带来太多体验上的感受。尤其是AEB,在危险的时候才会刹一脚,这种功能基本上没有用户体验可言,所以主机厂也不会将自研精力放在这一类的功能上。

比如AEB这种,除了造车新势力中的理想做了自研,基本上很少有车企会去碰。

同样地,车企基本上很难去专门研发一套LCC方案,目前更多的是由供应商提供完整的打包方案。

“原因很简单,第一,1V1R的挖掘难度已经很大,第二,车企的目标重心是做高阶智能驾驶。”郭恩庆向XEV研究所解释。

车企希望朝着带域控的方案前进,更多地做一些能够带自己DNA的体验、有特点的功能。于是,它们投入的资源会更多倾向于舒适类的、用户感知明确的功能。

做高阶,其实相当于曲线救国。

就像特斯拉和小鹏等新兴车企,为了实现NOA功能,会采用更大算力或者更高的传感器配置,新的软硬件天然可以为LCC提供更多支持。

但传统车企必须意识到,L2的数据一定要掌握在自己手中。

以前的L2,由于搭载了博世、Mobileye的方案,导致在装配量最大并且可以最广泛收集数据的功能上,中国车企完全没有数据回传。

现在,车企并非一定要自研LCC,但一定要将数据回传回来。

“我们已经和头部车厂达成了一种共识,那就是,L2跳不过去,因为L3和L4都有ODD概念。在ODD之外就要回到L2。如果L2做不好,怎么整?难道还要再装一个Mobileye或者博世的系统吗?” 上述一位研发人士说。

最后,同样是用高阶智能驾驶方案顺带实现LCC,也会有一些差异。

比如,在过路口时,小鹏和蔚来的LCC表现略有不同。

小鹏P5因为有激光雷达的加成,相应的算法做了一些调整,在过路口的表现可能会更好,在过路口时即便无前车,也能通过大部分的路口。对于蔚来而言,LCC策略相对比较保守,过路口时前方没车的情况下就直接退出了。

而且,踏上高阶智能驾驶这条路之后,意味着功能开发是没有极限的。

上述智己汽车的智驾工程师向我们透露,从功能本身角度上看,因为驾驶场景本身比较复杂,所以还是有一些场景可以做扩展。

比如,智能躲闪现在应用比较多的场景是针对大车、弯道、隧道,但它还有更多的优化空间,比如,施工场景和锥桶。有些锥桶侵入到车道内时,也可以做一些偏置的响应。或者在他车突然快速地从后面接近,因为存在一定的盲区,这时可以主动的视情况进行智能躲闪。

值得注意的是,在通往高阶智能驾驶的路上,市场上其实也有针对1V1R的改良方案,它们大多出自本土供应商之手。

这些本土供应商除了注重功能的完整度,对于用户体验的重视程度越来越高,甚至会在产品中增加一些特色的开发。比如,福瑞泰克、MAXIEYE等,自主品牌对它们也非常认可,一些产品方案已经开始量产上车。

传统的LCC方案中,调系统的工作由供应商完成。

供应商有自己的know how和项目经验,做得项目越多,经验就越足。适配的执行器越多,对执行器的情况越理解,就更有经验去把系统调到一个更完美的状态。

主机厂在这个过程中扮演的是裁判和验收的角色。主机厂会有一些验收的场景,如果在一些场景下能满足要求,系统就会被认可。

对于车企来说,当然可以继续和国际供应商合作。

但现在,车企还可以选择本土供应商的方案,或者直接在高阶域控上打造一套高阶的智能驾驶,从而实现更好的LCC。

5.LCC进入数据驱动时代

传统LCC被基于域控的新方案碾压,背后既有感知的功劳,但更重要的是,这项功能正在和高阶智能驾驶方案一起,进入了数据驱动时代。

我们了解到,车企在实现LCC时开始注重数据和模型训练。

以智己为例,会在现有的算法开发过程中,基于数据驱动的方式去完成模型训练。

这些数据来多方面,首先是一些基础算法,另外会采集一些量产车的老司机车主的行为数据,并进行脱敏;此外还有一些合作的第三方运营的采集数据。最终将多种数据输入模型训练,从而优化整个算法逻辑。

基于域控的新方案,在对传统LCC的硬件进行增强的基础上,极大地补全了传统方案的预测、规控等层面的短板。

参照NOA的演进轨迹,当新方案的LCC的运行数据积累到一个量级,将可以处理更多场景。

正像一些本土供应商将LCC换个称呼一样,大胆想象一下,LCC的“L”也许会被直接拿掉。

因为,是否有清晰车道线某天会变得不那么重要了。

在L2功能中,LCC是天花板,但对于高阶智能驾驶来说, LCC是地板。

放大到全局视角,LCC是全场景里的一个片段,单功能会逐渐弱化,最终会实现全场景的连续性体验。

在那之前,我们能做的是在确保安全的基础上使用LCC。

车企和用户都需要注意的风险是,无论新旧方案,今天LCC始终没有讲清楚边界问题。

说到底,它终归是一个ADAS,没有人敢说可以在上面睡觉。

目前,国内最大的一个问题是过度宣传。

车企要明确告诉用户系统的边界在哪,不要让用户去猜。今天的LCC还没有解决边界定义的本质问题,即这项功能的边界在哪里。

当LCC和NOA一样开始谈安全时,再次说明这项功能进入数据时代。

本文来自微信公众号“XEV研究所”(ID:XEVLab),作者:张祥威编辑:王博,36氪经授权发布。

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