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從99.99%到99.99999%,以創(chuàng)新驅(qū)動智駕安全的“小數(shù)點革命”

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持續(xù)收集長尾場景持續(xù)收集長尾場景遇到施工阻斷道路,車輛提前變道避讓雨天視線受阻時采取降速及拉長車距的措施側(cè)向攝像頭遮擋后無法變道;前視攝像頭遮擋后無法啟動NOA

智能輔助駕駛沒有絕對的安全可言,安全探索是一條永無止境的道路。安全隱患往往源于疑難的小概率事件,或是多個小概率事件疊加后的爆發(fā),諸如軟硬件失效、極端場景突現(xiàn)等。

因此,輕舟智航遵循“安全頂配”邏輯的產(chǎn)品準則,秉持“以創(chuàng)新驅(qū)動安全 以安全定義智駕”的技術理念,提出全新命題 ——推動智駕安全從行業(yè)常見的 99.99%,向 99.99999% 進化。為實現(xiàn)安全智駕的目標,我們既要嚴格遵循汽車行業(yè)標準規(guī)范的開發(fā)要求,更要從技術層面加強創(chuàng)新,攻克潛在的、前所未有的難題,持續(xù)提升安全性能,最大限度降低安全問題的發(fā)生概率。

從 99.99%達到 99.99999% 的變化,并不代表嚴謹?shù)亩糠治觯且环N定性的理念。圍繞這一目標,輕舟智航提出三個具體思路:

最首要且長期的任務是解決長尾問題、覆蓋特殊場景。輕舟智航依托數(shù)據(jù)驅(qū)動的研發(fā)體系,從上一代 BEV 感知架構(gòu),到最新的端到端架構(gòu),都具備行業(yè)領先的底層技術優(yōu)勢。輕舟可以通過數(shù)據(jù)去驅(qū)動模型的訓練來解決長尾問題,同時借助數(shù)據(jù)增強、仿真模擬等手段不斷優(yōu)化體系效能,賦予系統(tǒng)舉一反三的能力,實現(xiàn)同類問題的高效解決。在數(shù)據(jù)層面,一方面基于超60萬用戶的海量使用場景中挖掘典型數(shù)據(jù),另一方面針對特殊場景主動采集,不斷擴大數(shù)據(jù)覆蓋范圍,持續(xù)優(yōu)化智駕系統(tǒng)在非常規(guī)場景下的表現(xiàn)。

在技術應用上,輕舟智航提出的「安全的端到端」在模型訓練層面實現(xiàn)了兩大技術突破。一是輕舟將獨創(chuàng)且已得到充分量產(chǎn)驗證的「時空聯(lián)合規(guī)劃」的經(jīng)驗融入One Model 端到端模型設計中,同時創(chuàng)新性地類比大模型的安全對齊,讓模型規(guī)劃的軌跡符合人為定義的安全機制。二是針對離線的模型訓練,輕舟智航也構(gòu)建了基于運動模擬的世界模型,可批量生產(chǎn)大量的長尾場景和罕見的安全臨界場景。





輕舟智航通過加強對特殊場景的積累與識別,優(yōu)化主動安全策略以規(guī)避風險,例如面對大雨、大雪、大霧等惡劣天氣,系統(tǒng)將主動降低巡航車速,并拉大跟車距離,提升行車安全性;面對施工路段,當發(fā)現(xiàn)自車駛?cè)胧┕ぼ嚨罆r,系統(tǒng)會結(jié)合地圖導航和實時感知綜合判斷,提前 300 - 500 米規(guī)劃變道,遠離施工區(qū)域;若識別到前方多條車道施工且無變道空間時,系統(tǒng)會在 300 米外將巡航車速降至 100kph,確保車輛能平穩(wěn)剎停,有效規(guī)避碰撞風險。





第二是提升系統(tǒng)失效安全設計(Fail-Safe Design),其中關鍵是輕舟構(gòu)建了完善的故障監(jiān)測與處理機制。在系統(tǒng)與模型設計上,輕舟智航全方位考慮失效可能性。例如在純視覺方案中,模擬相機逆光、遮擋等情況,對單傳感器失效的情況進行模型訓練;在無圖方案里,刻意輸入錯誤地圖數(shù)據(jù),避免模型過度依賴地圖先驗,從算法層面降低失效風險。此外,域控診斷模塊實時監(jiān)控域控內(nèi)外故障,并根據(jù)嚴重程度采取分級響應,包括功能降級、提示用戶接管,若用戶未及時響應,系統(tǒng)將自動引導車輛安全停車,并上傳數(shù)據(jù)至云端分析。



面對智駕系統(tǒng)潛在的各類失效風險,輕舟智航憑借從L4研發(fā)積累的技術理念,構(gòu)建起多層次的安全防護體系。考慮到 L2 系統(tǒng)無法依靠大量硬件堆疊,輕舟智航通過異構(gòu)傳感器融合進行冗余設計,利用前向配置多個相機、毫米波雷達及激光雷達,有效提升系統(tǒng)可靠性。在模型冗余層面,輕舟已量產(chǎn)采用 BEV+Mono 兩套視覺架構(gòu)模型,可在其中一套失效時繼續(xù)工作,確保感知結(jié)果不受影響。

三是基于人機交互反饋提升主動式安全保護。基于大量用戶使用數(shù)據(jù)與反饋,輕舟智航聯(lián)合頭部新勢力車企,針對多種潛在風險場景,落地了一系列主動式安全策略,通過人機交互反饋為用戶提供全方位安全保護。

在防止用戶誤操作方面,當檢測到用戶在智駕過程中起身或解開安全帶超過 5 秒,系統(tǒng)立即發(fā)出接管提示,并同步增大方向盤接管力矩,避免因身體誤觸方向盤導致車輛失控;通過監(jiān)測主駕座椅角度,一旦發(fā)現(xiàn)用戶躺平,系統(tǒng)持續(xù)提醒用戶接管,直至恢復正常坐姿,防止因駕駛姿態(tài)不當引發(fā)危險;若監(jiān)測到駕駛員長時間疲勞駕駛或注意力分散,系統(tǒng)會及時發(fā)出接管提示,若駕駛員未響應,車輛將在本車道內(nèi)安全剎停;針對用戶可能出現(xiàn)的誤踩加速踏板或未及時關注路況的情況,系統(tǒng)會迅速發(fā)出有效提醒,促使用戶減速或解除誤觸。

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