用户|对话零跑创始人朱江明｜零跑进入 2.0 时代了么？( 二 ) 算法|智能驾驶

例如从端到端以视频为主导的安防、智慧城市道路等方案，是一家集成了传感器、训练平台、算法等在内的软硬件厂商。

文章插图
现场我们也看到了包括单目摄像头、双目、三目、热感摄像头、雷达等多类传感器的融合，在各大城市对汽车、行人、自然环境等的感知与防护。
而背靠大华在感知与算法等优势上，零跑在新的智能化定义上有了更多的筹码。
例如利用大华的芯片、多维多种高分辨率传感器以及融合等应用，为智能驾驶提供一个硬件平台。
所以解决了硬件以及计算平台的基础问题，当前软件算法成为零跑下一个目标。
2、算法是「安全基础」
向来低调的零跑在此次 Waymo 挑战赛的自动驾驶 2D 实时检测组别中获得第一名，让许多人颇为惊讶与质疑。
而朱江明也坦率回应到：
“零跑第一次参加 Waymo 挑战赛，在 2D 项目中获得第一，我觉得算法是每个车企的基本功，是以数据为核心的基本功，这其中还涉及到安全问题。
例如如果系统检测不到车辆或者漏检，车辆会认为前方没有物体直接撞上去，所以我们只有解决了安全问题，才继续做舒适性等其它维度的优化。”

文章插图
在 CVPR 2021 自动驾驶研讨会揭露 Waymo 开放数据集挑战赛的结果，零跑获得了 2D 实时检测的第一名。

文章插图
在针对自动驾驶领域展示的计算机视觉与 AI 应用算法赛事中，深度学习、机器学习、视觉系统以及图像分析等技术已从一个单一考量维度，上升到一个综合维度的评估。
在自动驾驶研发中，深度学习的视觉感知是同步将目标作「分类」与「检测」工作。
这也意味着如果算法不支持对物体进行识别、分类，那么可能就意味着系统会将物体当作「不存在」，车辆也就认为前方没有障碍物。
所以这也是当前众多车企所下定决心要展开全栈自研算法的重要前提。
“包括当前许多 L2 功能，许多场景都会用到车道线检测，国内许多道路路线标线不是很清晰，我们的研发需要去适配更多贴合中国的环境。
例如大华在车牌识别方面，市场竞争是很残酷的。通过拿多家竞争公司直接对比，99.5%、99.9% 谁识别率高就用谁的。”
现场工程师也表示大华本身做的安防技术，其实是与自动驾驶的算法是互通的。
例如识别的目标包括障碍物、行人、车道线检测、运动物体等，其中单帧的算法是相同的，只需要在运动状态中做好稳定的跟踪算法。

文章插图
3、C11 能实现 NOA 么？
“能。”
“在 C11 完成交付后，L2 级基本功能都会做好，我们计划在明年一季度推出高速 NOA。”
在一同前往XCX CLUB 成员@来去无踪也问及工程师：“C11 是否也会配备高精地图、RTK、IMU 等组成的亚米级定位系统？”时，现场工程师也确认：
“这些都会成为整车的标配，但软件是否需要收费，当前还暂未定论，因为这套硬件系统目前来说还是比较贵的。”
三、零跑是坚持自研道路么？
会。
总结上看，背靠大华在视觉方向以及芯片的积累，零跑的自研凌芯 01 也崭露头角，也是集成了高效的AI 神经元处理器。
这一次 C11 共搭载两颗凌芯 01 芯片以及接入 12 路摄像头组成一个计算以及传感平台。