今天，轻舟智航对外发布了旗下 L4 级体验的城市 + 告诉 NOA 方案路测视频，在视频中展示了轻舟智航的辅助驾驶能力。按照官方的计划，这套辅助驾驶方案预计在 2023 年量产，并且量产成本将在 1 万元以下。今天我们就就着官方发布的视频，来看看这套辅助驾驶方案的实力如何。

一、写在最前 ： 关于轻舟智航

可能有很多同学对于轻舟智航并不太了解，在文章开始之前，先简单的介绍一下轻舟智航这家公司。

轻舟智航是一家提供自动驾驶通用解决方案的公司，公司业务范围包括主机厂 OEM 以及 Tier1 供应商，提供适配不同需求的软件、工具链产品以及自动驾驶全栈解决方案。

轻舟智航成立于 2019 年，此前主要业务在专用车方面，包括城市公交 RoboBus 等。已经在多个城市部署了龙舟系列无人驾驶车。今天发布的是视频是首个乘用车辅助驾驶解决方案，命名为 DBQ V4 ，提供 L4 级体验的城市 + 高速 NOA 高阶辅助驾驶。

二、 DBQ V4 ：量产成本低至 1 万元

对于当下的辅助驾驶解决方案来说，成本是最大的考量因素。特别是在今年新能源车各种原材料涨价、芯片紧张的复杂市场环境下。如果再加上动辄几千上万元的激光雷达，那整套辅助驾驶方案的成本又将进一步的大幅上涨。

轻舟智航这套 DBQ V4 辅助驾驶方案，是与地平线共同合作，宣称的是用 10% 的成本即可实现 99% 的 L4 能力，预计量产落地的成本在 1 万元左右。

轻舟智航主张「不堆料」，而是通过「随‘机’应变」的配置方案，满足主机厂不同价位车型不同级别自动驾驶功能的量产需要。

这套辅助驾驶硬件上标配的是 1 个激光雷达、 11 个摄像头以及 5 个毫米波雷达，具备城市 + 高速 NOA 功能。可根据用户需求支持 1-5 个激光雷达的不同硬件方案。

辅助驾驶芯片搭载的是地平线征程 5 （双 J5 、 256TOPS 算力），至于激光雷达目前官方表示和速腾聚创、禾赛都有相应的合作关系，最终落地也看客户的需求。

这套方案对传感器安装位置、型号等标定相关的配置泛化性强，可以快速适配不同车型。同一个模型也不需要做任何定制化或针对硬件方案做重新训练，这也是这套方案的主要亮点。

按照官方公布的规划，今年第三季度样车开启路测、明年也就是 2023 年将会量产落地。

三、城市 + 高速 NOA 路测详解

我们先来看这段城市 + 高速 NOA 结合的一镜到底视频，清晰记录了轻舟智航 DQB V4 这套辅助驾驶能力。

这段视频里面涉及到了多个日常开车过程中常见的场景，而这些场景对于目前市面上几乎所有搭载 L2 级辅助驾驶的车型来说，都是超纲的，下面我们一个个来分析。

1、右转遇到斑马线上有行人

第一个场景是在出地库后右转时遇到斑马线上有行人通过。仔细看视频，行人并非在车辆正前方的斑马线上，车辆经过的时候行人是在车辆的右前方，此时车辆识别到行人之后提前停下来，待行人经过后再通过。

这种应对策略和自己开可以说是一模一样了，甚至有些人在自己开的时候还做不到礼让行人。这种场景，与车辆的侧向感知能力，以及规控能力都有较高的要求。

2 、绕行避让路边停驶车辆

第二个场景是遇到路边停驶的车辆，这也是平时经常遇到的场景。目前市面上能力比较强的 L2 车型能做到的是识别刹停，但难的是进一步的绕行。需要车辆具备较强的决策能力以及侧面感知能力。

也就是说，首先车辆需要能识别到前方的车辆是完全停止的车辆还是蠕动车辆。在上次晓鹏公布的何小鹏与自动驾驶负责人吴新宙共同驾驶的城市 NGP 车辆中，就遇到类似的场景。停驶的车辆有些微蠕动，并非完全停驶，此时小鹏 P5 选择了原地等待，这就与人驾驶的有较大的区别。

其次是识别到停驶车辆之后，选择绕行时需要时刻关注隔壁车道后方的来车情况，选择安全变道时机进行变道。同时在变道的过程中还需要识别此时地面标线是实线还是虚线。这个看似简单的场景考验的是车辆全方位的感知和规控能力。

3 、避让紧急超车加塞车辆

第三个场景也是平时经常遇到的场景，常常能遇到一些不守规矩的车辆超车后紧急加塞，在这种情况下我们经常能做到的一是稍微向车道边边靠进行避让、二是减速避让。这两种避让方式都有各自的优劣。

第一种避让方式需要把握好避让的幅度，需要尽量让车辆保持在车道内，否则有与侧方来车发生剐蹭的可能，特别是在紧急情况下没来得及看后视镜时。我们经常说的“让速不让道”就是这个道理。

第二种避让方式需要把握好减速的幅度，减速太多很容易引起车内乘客的不适感，也就是我们常说刹车太突兀。

对于老司机来说，遇到这种情况可能做的是两种方式相结合来避让，也就是一边稍微向一侧小幅度打方向盘，同时稍微减速。

由于没有亲自体验，但从视频来看，由于角度的问题我们无法判断车辆是否有减速动作，但是从车辆的轨迹来看，避让的时候车辆保持在车道线内，还是保证了安全性的。

4 、通过无信号长隧道

长隧道的主要问题就是信号丢失，信号的丢失意味着无法得知当前车辆的定位。这个时候就需要依靠系统搭载的高精地图、惯性导航技术以及车辆实时感知能力进行精确定位。

另一方面是隧道内的环境特征相对比较单一，对称性较高，车辆行驶时在相邻的地方得到的激光点云高度相似，对于纵向的定位的挑战较大。

5 、停车场避让行人

最后一个场景是在停车场的时候，遇到行人时会自动往左边稍稍打方向盘避让行人。这样的行驶策略基本和自己开车一样了，非常的智能。

下面我们再来看看官方发布的第二段视频集锦，有几个更难的场景：

6 、雨雾天气

雨雾天气的难度在于能见度的下降，雨雾对于摄像头会产生干扰，同时降低摄像头的识别能力。同时路面积水也会造成反光，会给摄像头的识别带来系列干扰。比如地面反光会造成车道线不清晰、路面的积水会倒影出车辆造成误识别等等。

在视频中，得益于高精地图以及轻舟智航的多传感器融合方案，使得车辆能够在雨天车道线不清晰的匝道上稳定安全的通行。

7 、左转时遇有车违规加塞掉头

这个场景的难度特别大，车辆在左转到一般的时候，遇到右侧有违规掉头车辆加塞掉头，就算是人开我觉得都容易发生剐蹭。从视频可以看到，车辆进行了一个较为紧急的急刹车。

类似的场景还包括在右转的过程中，遇到有电动单车持续的从右侧通过，对于车辆的识别能力以及规控能力都有非常高的要求。

全文总结：作为此前主做 Robotaxi 自动驾驶解决方案的公司，轻舟智航做 L2 级辅助驾驶能力应该可以说是降维打击。但此前在我看来最大的难点是如何降成本，毕竟对于一辆乘用车来说，对于硬件的使用需要非常节制。但好在这就是轻舟智航的优势， DBQ V4 方案量产成本低至 1 万元，并且也具备完成的城市 + 高速 NOA 功能。

从视频来看，这套方案的感知和规控能力都很不错。但也由于视频加速了，我们暂时也无法得知在类似的场景下车辆的减速舒适性体验如何，这也是评价一套辅助驾驶系统的另一个重要指标，我们也非常期待接下来的实车体验。