站在「分岔口」的智驾视觉感知

智驾感知方案，正在追求性价比的道路上，有了新的选择。

在上一个辅助驾驶落地周期，以Mobileye、特斯拉为代表的厂商，将单目视觉感知推上高点；彼时，不管是博世、大陆、日立，还是Veoneer，双目立体视觉方案都无法进入主流赛道。

然而，短短几年时间过去，随着越来越多的企业开始在双目立体视觉方案赛道崭露头角，再加上与底盘智能化的深度融合，视觉方案也走到了新的分叉路口。

本周，高工智能研究院监测数据显示，今年1-9月搭载大疆车载双目立体视觉ADAS方案的新车交付量首次超过万辆大关。接下来，五菱、比亚迪、大众等更多品牌车型都将陆续进入量产周期。

此外，以元橡科技、鉴智机器人、中科慧眼为代表的几家双目立体视觉方案供应商也开始进入定点和量产交付的周期。其中，元橡科技已经完成某头部车企新车型魔毯预瞄项目（基于双目立体视觉）的量产交付。

近期，元橡科技继续喜报频传，包括A供获得新能源龙头车企2个量产项目定点，两大平台预计搭载车型超15款，同时，独家获得国内某TOP3车企首款魔毯车型定点。

根据高工智能汽车研究院的前装定点监测数据，到目前为止，元橡科技也是中国本土双目立体视觉系统获得前装定点车型最多的方案提供商。

而在过去几年时间，元橡科技率先在业内实现商用车（客车、牵引车、载货车等车型）双目立体视觉系统的规模化前装，累计出货量达数十万套。

同时，该公司也率先在今年开启乘用车路面预瞄系统（基于立体视觉）的前装量产交付，成为这个细分赛道的领跑者。

此外，中科慧眼也在今年5月获得某头部新能源主机厂定点，双目路面预瞄系统拿到了豪华旗舰乘用车品牌车型独家定点。

事实上，本轮双目立体视觉方案的定点、上车浪潮，与行业的刚需变化（尤其是功能开发总成本、硬件复用），有着密切的关系。

高工智能汽车研究院监测数据显示，以2023年上半年为数据统计口径，30万元以上车型交付占比（整个新车市场）不到20%，对应NOA交付新车占比（占全部NOA交付量）超过85%。

从数据分布来看，整体市场销量占比达到80%的30万元以下车型，才是NOA规模化的关键。而只有规模化普及搭载，端到端的数据驱动闭环模式才有机会进入可持续迭代周期。

以过去主流的单目感知为例，不管是早期的依靠小规模数据标定来喂哺深度学习训练，还是BEV+大模型的数据闭环迭代模式，性能提升的背后，实际上更多的成本依然转嫁到了数据采集、训练。

同时，大部分车企在考虑安全冗余的情况下，还需要为这套系统配置更多的毫米波雷达或者激光雷达，算力需求也在升高，无形中又增加了硬件成本。

相比而言，利用双目深度测距能力对场景进行三维重建，不依赖激光雷达和大算力，即可实现任意类型动静态障碍物的检测和速度估计。

以大疆为例，通过基于低至32TOPS的算力，基于立体双目（前向）的纯视觉配置，通过“强视觉在线实时感知、无高精地图依赖、无激光雷达依赖”，实现城区记忆行车（32TOPS）/ 城区领航驾驶（80TOPS）。

按照计划，大疆智驾方案要实现“高阶智驾将进入15万级主流市场并全国普及”的目标，并基于“全域无图”模式，抛弃高精地图，实现高阶智驾在全国范围内的落地。

此外，双目立体视觉还可以提供类似激光雷达的空间点云，可以实现「在不依赖激光采集车的前提下，完成纯视觉构型量产车的真值标注闭环」。

同时，从硬件复用的角度来看，立体双目还可以为车辆其他系统提供感知支持，比如，为自适应智能悬挂提供路面预瞄数据，为自动车灯、自动雨刷等提供环境信息等等。

典型的功能复用，就是魔毯（空气悬架+双目立体视觉ADAS），这也是当下各家车企提升驾乘体验的发力点之一。

高工智能汽车研究院发布数据，2023年8月中国市场（不含进出口）乘用车前装标配空气悬架系统交付5.25万辆，同比增长139.73%，年内首次站上月度交付5万辆大关。

此前，元橡科技还与保隆科技达成战略合作，共同出资成立橡隆科技（苏州）有限公司，聚焦智能驾驶赛道，拓展立体视觉业务（包括魔毯+ADAS功能）。

去年12月，保隆科技发布公告，“魔毯”路面预瞄系统收到了某头部自主品牌车企的定点通知书，项目总生命周期为5年，2023年4月起量产。

今年10月，保隆科技再次发布公告称，收到国内某头部自主品牌主机厂的定点，为其提供全新平台项目的路面预瞄系统。项目生命周期为3年，总金额超3亿元，预计明年上半年开始量产。

此外，今年开始火爆高阶智驾赛道的Occupancy占用网络，也让空间感知技术实现的多种可能性成为行业关注的焦点。

在元橡科技看来，激光雷达、毫米波雷达和立体视觉三种传感器中，双目立体视觉最接近人的经验、信息最丰富、总体系统成本低，由于类似于人眼构造，能够同时提供图像信息和空间信息。

同时，目前高阶智驾难以实现100%场景应对的关键，还在于大量的未知Corner Case与数据训练之间的矛盾。

在元橡科技看来，应对非标障碍物或者突发事件，机器学习会有长尾效应，无法穷举数据集，立体视觉可以利用局部数据，快速完成复杂空间建模，解决各种不容易覆盖的异常情况。

此外，对于常见的鬼探头/快速切入等场景，双目（立体视觉）方案的低延时和高稠密度特点，可以快速发现异常，极大缩短车辆反应时间，降低鬼探头/快速切入障碍物的风险。

在大疆看来，立体双目视觉感知的技术核心点，不仅能够通过融合深度学习和双目点云的多模态感知方案，增强应对不同场景的泛化能力，且观测数据也作为实现车辆智能驾驶能力的重要支持。

同时，基于双目观测数据+BEV感知融合，完成实时三维场景和道路拓扑构建，再结合视觉惯性里程计，生成本车位姿数据。从而实现降低对高精地图的依赖，也可在无高精地图覆盖城市，支持记忆行车功能。

在该公司看来，相对于常见的基于单目视觉的Occupancy方案，基于双目视觉的4D场景流具有更高的测距精度、更强的泛化性能、更低的算力依赖。

而这意味着，对于车企来说，高阶智驾的方案可以进一步降低显性成本，尤其是对大算力芯片的依赖，已经成为当下阻碍标配率的关键因素之一。