自动驾驶数据融合「奇点」来临，觉非科技的「三步走」打法

数据是驱动自动驾驶发展的重要“燃料”。

有了数据的连接，汽车不再是信息孤岛，而是集车、路、云信息于一体的智能移动终端。同时，通过5G、人工智能等新兴技术，为智慧交通建设扎下一针强心剂。

目前自动驾驶商业化的路线有很多，各路玩家都在寻找最适合自己的方式。

其中，非技术途径是以智能数据运营为立足点，以车路协同的路径为突破口，为企业提供基于SaaS平台的L2-L4高精地图平台、V2X融合计算、云数据分发等解决方案，为自动驾驶的商业化提供了多一种可能。

更重要的是，在刚刚过去的2020年，国家两次出台相关政策，强调“车-路-云”协同战略。

不难想象，有了国家力量的注入，车路协同的发展有了坚实的后盾。

近日，新智家与极飞科技创始人刘斌、极飞科技CEO李东旻展开对话，试图了解极飞科技如何面对这个机会无限的市场，以及其技术路径背后的逻辑。

成为“智能数据运营商”

事实上，经过几年的发展，自动驾驶这块热土已经挤满了玩家，并且呈现出“三分天下”的业态:

跨越式发展路径:以提升单车计算能力为核心，以激光雷达、摄像头等传感器为关键配置，研发重点直接落在L4、L5自动驾驶上。

循序渐进的发展路径:以汽车电子架构的演进为核心，基于车辆智能的迭代，从L1到L5级别的自动驾驶不断演进。

基于网络的发展路径:通过联网实现车辆与外界的信息交换需求，进一步保障自动驾驶的安全性；同时可以推动智慧交通的大规模落地。

尽管极飞科技是一家非常年轻的公司，但它非常清楚自己在日益成熟的自动驾驶竞争中的定位——做一个“智能数据运营商”。

在自动驾驶方面，数据以各种形式贯穿于研发、生产、测试、运营的全生命周期。与此同时，数据爆炸也呈指数级增长。

“我们构建了一个以道路数字化为核心的‘数据服务平台’，为行业不同层面提供数据应用服务，”极飞科技创始人刘斌告诉新智家。

这句话具体怎么理解？刘斌做了进一步的解释:

极飞科技积累的核心数据资产是覆盖不同自动驾驶场景的道路数字资产，可以面向不同层次的机器感知，通过图像、语义、点云等不同纬度实现对现实世界的数字化表达。

在数字基础的基础上，爵飞科技利用AI算法实现车端和路侧传感器的实时感知和融合，完成边缘计算和语义输出，让车辆在安全可行驶区域更有动力。

得益于数字道路资产，极飞科技可以在云端进行进一步的整合、机器学习和分析，并将这些信息发送给即将再次到达该区域的相关设备，为智能驾驶和智能交通做出贡献。

总之，基于智能网联的模式，极飞科技对智能数据的应用已经融入到车路协同的各个层面。

对此，极飞科技CEO李东旻举了一个生动的例子——自行车智能被视为标准的车灯，路灯可以让汽车在路上行驶得更安全。他对新知识分子说:

我们在做的是帮助行业优化“车灯”，建设“路灯”。同时，我们也在做“车灯”和“路灯”协调所需的数据计算。

无论从什么角度来看，数据的使用都是非工艺技术环节中不可或缺的要素。同时，对于这类玩家来说，他们的竞争力很大程度上取决于数据元素和计算资源的低成本获取和高效利用。

根据目前的情况，极飞科技已经实现了数据采集、分类、重组、推理、输出的闭环数据运营。

之后需要考虑的是如何提高数据处理的速度，实现闭环数据运算的高效运行。

刘斌向新智家介绍，充分发挥数据价值的前提是从三个层面理解数据的应用，包括动态数据应用、静态数据应用和管理数据应用。

“我们必须建立对车辆与道路之间的通信能力的实时感知能力，收集道路上交通参与者的动态进行计算和预测，并结合基于静态数据的高精度地图，在坐标系中反映交通参与者的行动轨迹，以帮助自动驾驶汽车更安全地行驶，”刘斌进一步解释道。“同时，在实时动态数据和静态数据的共同努力下，交通规则制定者可以在交通管理中进行更加灵活的调整。”

车路协调“三步走”玩法

基于“智能数据运营商”的定位，极飞科技参与了车路协同行业的多个环节。而这个行业这两年也提到了国家战略的高度。

2020年2月，11部委联合发布《智能汽车创新发展战略》，首次从国家政策方向明确车-云-路协同方案正式成为智能驾驶的“中国路径”。

在2020年9月发布的《智能网联汽车技术路线图2.0》中，重申了车-路-云高度协同战略，以车辆、信息交互、基础支撑等关键技术为核心，共同支撑中国智能网联产业发展。

其中，从技术层面来看，相对于相关硬件设备，软件(感知、定位、规划)和云是“车路云协同模式”最根本的核心……。

极飞科技告诉新智家，针对未来发展的大趋势，公司也总结出了一套清晰的战术，即通过“三步走战略”最大化发挥数据优势:

道路数字化

目前，极飞科技已经搭建了一个高度自动化、高标准的SaaS数据平台。以路侧环境数据的大规模融合处理、分析、管理、编译和应用为核心技术，支撑了自主研发的视觉和激光点云融合感知的深度学习算法和模型，实现了L2-L4不同级别的全场景、高精度、整车级量产数据平台服务。

车路协同

目前，极飞科技已经开发了自己的边缘计算终端和解决方案。得益于Sensei科技丰富的智能驾驶场景数据集，结合其深度学习算法和神经网络模型，融合激光点云和视觉数据，为场端的车路协调提供了精准的软硬一体化解决方案。

智能交通

面向新型基础设施智能交通建设领域，极飞科技通过软硬一体化的边缘部署，推出了“智能交通融合感知解决方案”，并落地智能网联新示范区。该方案实现了城市交通的数字化建模，构建了路基感知系统，还将实现车辆的协同运行，为交通管理部门提供实时数据支持，为交通参与者提供安全保障。

图:极飞科技智能网联解决方案落地现场

极飞科技认为，解决“统一定时和空间同步”问题是实现车路协同最关键的一步。

车辆侧和路边都有很多传感器，但是传感器越多，在同一个时间维度上暴露越困难，数据处理越复杂。同时，要充分发挥各种传感器的优点，避免其缺点。

对于这些问题，极飞科技找到了自己的答案。刘斌对新知识分子说:

在时间上，我们使用外部指令(包括算法和硬件)对多传感器进行计时和曝光，至少在毫秒级甚至纳秒级；在空间上，结合高精度地图计算交通参与者在坐标系中的绝对位置，然后进行融合。

至于空间坐标系和时间线的参考，业内普遍认同的是优先考虑路侧设备和数据，让车辆在统一的静态(道路)空间数据和动态(时间、事件等)下运行。)实时数据。

为了解决这个问题，极飞科技也推出了边缘计算终端和解决方案。通过强大的智能驾驶场景数据集，结合深度学习算法和神经网络模型，融合激光点云和视觉数据，为场端车路协调提供了精准的软硬一体化解决方案。

落地能力在加深。

事实上，基于传感器实时感知数据和经验知识数据的积累，非技术“三步走”战略正在有序推进，产品落地能力也在不断深化。

根据陆云建设的不同方向，极飞科技可以提供L2-L4高精地图平台、V2X融合计算、云数据分发等解决方案。

在业界公认的率先实现自动驾驶的商用车领域，极飞科技与宇通集团合作，为后者的自动驾驶公交车提供专业的融合传感服务。

新智家方面表示，极飞科技还在推进与国内多家无人配送物流企业的合作项目，通过数据平台服务进一步推动无人配送解决方案的持续规模化拓展。

李东旻还向新智家透露了一年来爵飞技术在乘用车方面的进展。他说:

通过我们的超感技术，可以帮助智能驾驶车辆在单目摄像头的基础上达到车道级定位的效果。

按照辛志佳的说法，“超感知觉”是对感觉非融合知觉的技术验证，字面意思是“超越传感器知觉”。

具体来说，在不依赖昂贵的传感硬件的情况下，极飞科技可以采用摄像头+GPS+IMU的多传感器融合方案，实现基于视觉道路特征匹配定位技术和边缘计算硬件平台的低成本、亚米级定位方案，从而实现当前车道识别、标志定位、超视距换道识别等功能，并完成高精度道路语义数据优先采集和车道级定位服务。

此外，李东旻进一步补充道:

这种方式可以帮助主机厂构建更高效、更低成本的数据工具链，从数据的角度提升汽车的智能化。

同时，极飞科技为中国移动提供了路侧融合感知高精度定位解决方案，已应用于港口、隧道、城市高架桥。通过V2X与车辆的实时通信，实现L4重卡的精确控制。该解决方案的落地，有效降低了自动驾驶车辆的传感器使用数量和配置标准，进一步提高了自动驾驶自行车的生产比例和管理水平。

面向新型基础设施智能交通建设领域，极飞科技结合边缘计算终端和解决方案，还推出了“道路资产数字化及智能巡检系统”。

更重要的是，非技术的技术也已经融入到高铁轨道的检测管理中。

整体来看，铁路属于智能交通范畴，“车-路-云模式”在铁路场景中有先天优势——铁路上的管理非常规范，道路非常结构化。

刘斌告诉《新知识动力》:

我们可以把以前应用在高速公路上的相关技术移植到铁路场景中，比如视觉分割、数字建模、实时感知等技术，所以铁路的落地速度非常快。

根据刘斌的说法，任何场景的底层技术对于唤醒的技术来说基本上都是一样的。“第一步是数字化环境，第二步是跟踪动态对象的目标，第三步是融合两者的动态和静态数据，最后在业务端处理结果，”刘斌说。“对技术的透彻理解也是我们能够穿越现场的原因。”

简而言之，极飞科技可以打包核心算法和技术……并迅速提供给不同的客户。而且这种解决方案兼容性高，可以灵活部署在不同的设备上，不需要额外的成本。

目前，极飞科技的道路资产数字化及智能巡检系统已正式落地安徽、浙江等重点地区的高速公路路段。系统生成的高精度实时数据也将成为车路协调可持续发展的重要突破点。

新智慧驾驶综述

从创立时间来看，极飞科技在自动驾驶领域是一个非常年轻的玩家，但从技术实力和落地能力来看，极飞科技的潜力不容小觑——从首款产品推出到正式落地再到商用订单的产生，极飞科技仅经历了一两个月的时间。

如今，自动驾驶在2021年迎来了重要关口，行业发展的路径也走过了一个分水岭。随着国家北斗导航系统的全面建成，车路协同也将朝着深度融合发展的方向迈进。高精度的数据融合和新型传感器的应用将是纽带，强大的计算后台将是驱动，串联起车路协同中的关键技术，这也将成为车路协同在落地过程中最重要的突破方向。

在这条道路上与赛道合作深耕的唤醒科技，无疑将在这个前景广阔的市场中占据上风，发挥更大的作用。

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雷锋的原创文章。未经授权，禁止转载。详见转载说明。数据是驱动自动驾驶发展的重要“燃料”。

有了数据的连接，汽车不再是信息孤岛，而是集车、路、云信息于一体的智能移动终端。同时，通过5G、人工智能等新兴技术，为智慧交通建设扎下一针强心剂。

目前自动驾驶商业化的路线有很多，各路玩家都在寻找最适合自己的方式。

其中，非技术途径是以智能数据运营为立足点，以车路协同的路径为突破口，为企业提供基于SaaS平台的L2-L4高精地图平台、V2X融合计算、云数据分发等解决方案，为自动驾驶的商业化提供了多一种可能。

更重要的是，在刚刚过去的2020年，国家两次出台相关政策，强调“车-路-云”协同战略。

不难想象，有了国家力量的注入，车路协同的发展有了坚实的后盾。

近日，新智家与极飞科技创始人刘斌、极飞科技CEO李东旻展开对话，试图了解极飞科技如何面对这个机会无限的市场，以及其技术路径背后的逻辑。

成为“智能数据运营商”

事实上，经过几年的发展，自动驾驶这块热土已经挤满了玩家，并且呈现出“三分天下”的业态:

跨越式发展路径:以提升单车计算能力为核心，以激光雷达、摄像头等传感器为关键配置，研发重点直接落在L4、L5自动驾驶上。

循序渐进的发展路径:以汽车电子架构的演进为核心，基于车辆智能的迭代，从L1到L5级别的自动驾驶不断演进。

基于网络的发展路径:通过联网实现车辆与外界的信息交换需求，进一步保障自动驾驶的安全性；同时可以推动智慧交通的大规模落地。

尽管极飞科技是一家非常年轻的公司，但它非常清楚自己在日益成熟的自动驾驶竞争中的定位——做一个“智能数据运营商”。

在自动驾驶方面，数据以各种形式贯穿于研发、生产、测试、运营的全生命周期。与此同时，数据爆炸也呈指数级增长。

“我们构建了一个以道路数字化为核心的‘数据服务平台’，为行业不同层面提供数据应用服务，”极飞科技创始人刘斌告诉新智家。

这句话具体怎么理解？刘斌做了进一步的解释:

极飞科技积累的核心数据资产是覆盖不同自动驾驶场景的道路数字资产，可以面向不同层次的机器感知，通过图像、语义、点云等不同纬度实现对现实世界的数字化表达。

在数字基础的基础上，爵飞科技利用AI算法实现车端和路侧传感器的实时感知和融合，完成边缘计算和语义输出，让车辆在安全可行驶区域更有动力。

得益于数字道路资产，极飞科技可以在云端进行进一步的整合、机器学习和分析，并将这些信息发送给即将再次到达该区域的相关设备，为智能驾驶和智能交通做出贡献。

总之，基于智能网联的模式，极飞科技对智能数据的应用已经融入到车路协同的各个层面。

对此，极飞科技CEO李东旻举了一个生动的例子——自行车智能被视为标准的车灯，路灯可以让汽车在路上行驶得更安全。他对新知识分子说:

我们在做的是帮助行业优化“车灯”，建设“路灯”。同时，我们也在做“车灯”和“路灯”协调所需的数据计算。

无论从什么角度来看，数据的使用都是非工艺技术环节中不可或缺的要素。同时，对于这类玩家来说，他们的竞争力很大程度上取决于数据元素和计算资源的低成本获取和高效利用。

根据目前的情况，极飞科技已经实现了数据采集、分类、重组、推理、输出的闭环数据运营。

之后需要考虑的是如何提高数据处理的速度，实现闭环数据运算的高效运行。

刘斌向新智家介绍，充分发挥数据价值的前提是从三个层面理解数据的应用，包括动态数据应用、静态数据应用和管理数据应用。

“我们必须建立对车辆与道路之间的通信能力的实时感知能力，收集道路上交通参与者的动态进行计算和预测，并结合基于静态数据的高精度地图，在坐标系中反映交通参与者的行动轨迹，以帮助自动驾驶汽车更安全地行驶，”刘斌进一步解释道。“同时，在实时动态数据和静态数据的共同努力下，交通规则制定者可以在交通管理中进行更加灵活的调整。”

车路协调“三步走”玩法

基于“智能数据运营商”的定位，极飞科技参与了车路协同行业的多个环节。而这个行业这两年也提到了国家战略的高度。

2020年2月，11部委联合发布《智能汽车创新发展战略》，首次从国家政策方向明确车-云-路协同方案正式成为智能驾驶的“中国路径”。

在2020年9月发布的《智能网联汽车技术路线图2.0》中，重申了车-路-云高度协同战略，以车辆、信息交互、基础支撑等关键技术为核心，共同支撑中国智能网联产业发展。

其中，从技术层面来看，相对于相关硬件设备，软件(感知、定位、规划)和云是“车路云协同模式”最根本的核心……。

极飞科技告诉新智家，针对未来发展的大趋势，公司也总结出了一套清晰的战术，即通过“三步走战略”最大化发挥数据优势:

道路数字化

目前，极飞科技已经搭建了一个高度自动化、高标准的SaaS数据平台。以路侧环境数据的大规模融合处理、分析、管理、编译和应用为核心技术，支撑了自主研发的视觉和激光点云融合感知的深度学习算法和模型，实现了L2-L4不同级别的全场景、高精度、整车级量产数据平台服务。

车路协同

目前，极飞科技已经开发了自己的边缘计算终端和解决方案。得益于Sensei科技丰富的智能驾驶场景数据集，结合其深度学习算法和神经网络模型，融合激光点云和视觉数据，为场端的车路协调提供了精准的软硬一体化解决方案。

智能交通

面向新型基础设施智能交通建设领域，极飞科技通过软硬一体化的边缘部署，推出了“智能交通融合感知解决方案”，并落地智能网联新示范区。该方案实现了城市交通的数字化建模，构建了路基感知系统，还将实现车辆的协同运行，为交通管理部门提供实时数据支持，为交通参与者提供安全保障。

图:极飞科技智能网联解决方案落地现场

极飞科技认为，解决“统一定时和空间同步”问题是实现车路协同最关键的一步。

车辆侧和路边都有很多传感器，但是传感器越多，在同一个时间维度上暴露越困难，数据处理越复杂。同时，要充分发挥各种传感器的优点，避免其缺点。

对于这些问题，极飞科技找到了自己的答案。刘斌对新知识分子说:

在时间上，我们使用外部指令(包括算法和硬件)对多传感器进行计时和曝光，至少在毫秒级甚至纳秒级；在空间上，结合高精度地图计算交通参与者在坐标系中的绝对位置，然后进行融合。

至于空间坐标系和时间线的参考，业内普遍认同的是优先考虑路侧设备和数据，让车辆在统一的静态(道路)空间数据和动态(时间、事件等)下运行。)实时数据。

为了解决这个问题，极飞科技也推出了边缘计算终端和解决方案。通过强大的智能驾驶场景数据集，结合深度学习算法和神经网络模型，融合激光点云和视觉数据，为场端车路协调提供了精准的软硬一体化解决方案。

落地能力在加深。

事实上，基于传感器实时感知数据和经验知识数据的积累，非技术“三步走”战略正在有序推进，产品落地能力也在不断深化。

根据陆云建设的不同方向，极飞科技可以提供L2-L4高精地图平台、V2X融合计算、云数据分发等解决方案。

在业界公认的率先实现自动驾驶的商用车领域，极飞科技与宇通集团合作，为后者的自动驾驶公交车提供专业的融合传感服务。

新智家方面表示，极飞科技还在推进与国内多家无人配送物流企业的合作项目，通过数据平台服务进一步推动无人配送解决方案的持续规模化拓展。

李东旻还向新智家透露了一年来爵飞技术在乘用车方面的进展。他说:

通过我们的超感技术，可以帮助智能驾驶车辆在单目摄像头的基础上达到车道级定位的效果。

按照辛志佳的说法，“超感知觉”是对感觉非融合知觉的技术验证，字面意思是“超越传感器知觉”。

具体来说，在不依赖昂贵的传感硬件的情况下，极飞科技可以采用摄像头+GPS+IMU的多传感器融合方案，实现基于视觉道路特征匹配定位技术和边缘计算硬件平台的低成本、亚米级定位方案，从而实现当前车道识别、标志定位、超视距换道识别等功能，并完成高精度道路语义数据优先采集和车道级定位服务。

此外，李东旻进一步补充道:

这种方式可以帮助主机厂构建更高效、更低成本的数据工具链，从数据的角度提升汽车的智能化。

同时，极飞科技为中国移动提供了路侧融合感知高精度定位解决方案，已应用于港口、隧道、城市高架桥。通过V2X与车辆的实时通信，实现L4重卡的精确控制。该解决方案的落地，有效降低了自动驾驶车辆的传感器使用数量和配置标准，进一步提高了自动驾驶自行车的生产比例和管理水平。

面向新型基础设施智能交通建设领域，极飞科技结合边缘计算终端和解决方案，还推出了“道路资产数字化及智能巡检系统”。

更重要的是，非技术的技术也已经融入到高铁轨道的检测管理中。

整体来看，铁路属于智能交通范畴，“车-路-云模式”在铁路场景中有先天优势——铁路上的管理非常规范，道路非常结构化。

刘斌告诉《新知识动力》:

我们可以把以前应用在高速公路上的相关技术移植到铁路场景中，比如视觉分割、数字建模、实时感知等技术，所以铁路的落地速度非常快。

根据刘斌的说法，任何场景的底层技术对于唤醒的技术来说基本上都是一样的。“第一步是数字化环境，第二步是跟踪动态对象的目标，第三步是融合两者的动态和静态数据，最后在业务端处理结果，”刘斌说。“对技术的透彻理解也是我们能够穿越现场的原因。”

简而言之，极飞科技可以打包核心算法和技术……并迅速提供给不同的客户。而且这种解决方案兼容性高，可以灵活部署在不同的设备上，不需要额外的成本。

目前，极飞科技的道路资产数字化及智能巡检系统已正式落地安徽、浙江等重点地区的高速公路路段。系统生成的高精度实时数据也将成为车路协调可持续发展的重要突破点。

新智慧驾驶综述

从创立时间来看，极飞科技在自动驾驶领域是一个非常年轻的玩家，但从技术实力和落地能力来看，极飞科技的潜力不容小觑——从首款产品推出到正式落地再到商用订单的产生，极飞科技仅经历了一两个月的时间。

如今，自动驾驶在2021年迎来了重要关口，行业发展的路径也走过了一个分水岭。随着国家北斗导航系统的全面建成，车路协同也将朝着深度融合发展的方向迈进。高精度的数据融合和新型传感器的应用将是纽带，强大的计算后台将是驱动，串联起车路协同中的关键技术，这也将成为车路协同在落地过程中最重要的突破方向。

在这条道路上与赛道合作深耕的唤醒科技，无疑将在这个前景广阔的市场中占据上风，发挥更大的作用。

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