前段时间看到了魏牌城市NOH，在保定和北京分别进行了内测，实战成绩十分惊艳。其中在保定高管内测的视频中，驾驶员全程双手脱离方向盘，跟随城市NOH系统穿行在保定的大街小巷中。全长17公里，途经31个红绿灯，城市NOH不但处理普通情况（红绿灯判断、拐弯、路权判断等）十分顺畅，而且可以轻松应对困扰司机们的诸如道路施工、路障、意外加塞、抢行等不文明行为。
比较难得的是，在有交通弱势参与者（行人、摩托车）介入的情形下，城市NOH还会将其安全放在优先位置，不但有人文关怀，而且可以避免更大的麻烦。据悉，魏牌城市NOH目前已经在保定和北京开通了辅助驾驶功能，之后还会加速在更多城市落地，让人充满期待。
另外官方介绍，它之所以可以这么丝滑地辅助驾驶，其实是与它采用的“重感知”技术路线密不可分的。
目前多数车企的高阶辅助驾驶车型都是依托于高精地图，与普通导航地图相比，高精地图精度达到了厘米级，除了包括普通地图所有的元素之外，还会包含路灯、护栏、红绿灯等几十个甚至上百个要素。但依赖高精地图会有一个严重的问题：需要极高的技术门槛及审核门槛。基于高精地图来完成城市辅助驾驶功能的一个痛点，就是必须先过高精地图审核这一关。然而目前的现实情况是，这块却是最大的瓶颈。
而“重感知”技术路线更近似人类开车，它才是智能驾驶的未来。高精度地图通过更为丰富的车道、精细的路口信息，来减少运算量和降低对汽车“智能”的依赖。与此相比，重感知对汽车软件和硬件却有更多要求，要求车辆有强健的“大脑”、更敏锐的感官和更高的智商，而魏牌的城市NOH，正是基于此让智能驾驶的未来有了可能。
强健的“大脑”和敏锐的感官
强健的大脑是高智商的基础，魏牌摩卡DHT-PHEV激光雷达版是全球首个搭载高通Snapdragon Ride平台的量产车，它让AI计算有了物质基础。L3/L4级自动驾驶芯片需要强大的算力，至少需要7nm的制程。新一代的高通Snapdragon Ride平台由车规级5nm高通骁龙SM 8540+7nm高通骁龙SA 9000B芯片组成：
据我所知，这是第一款5nm车规级汽车芯片，比其他芯片要先进好几代。高制程让性能上升，同时功耗下降。5nm的高通骁龙SM 8540作为应用处理器，搭配7nm的高通骁龙SA 9000B作为AI推理加速器，是经典的CPU+ASIC模式，算力达到360TOPS（Int8），较MobilEye EQ4H提升144倍，同时也是目前全球算力最高的可量产自动驾驶计算平台。
并且魏牌城市NOH搭载小魔盒3.0，它作为智能驾驶的大脑，可以毫不夸张地说，让已经开始“内卷”的智能驾驶硬件平台又卷上一个新高度。
有了强健的大脑，还要有敏锐的感官才能反应机敏。魏牌摩卡DHT-PHEV激光雷达版搭载2颗125线激光雷达，5个毫米波雷达、12个超声波雷达、12个感知摄像头，共31个感知组件高效协同。尽管我觉得有些过多，但也更能确保对城市复杂路况及环境感知的准确性，补充和提升识别能力，进而提升在城市辅助驾驶过程中的安全性、稳定性、可靠性。但更多传感器，就意味着有大量数据需要同时处理，对硬件造成巨大压力的同时，也对智能驾驶AI算法提出了更高要求。
更高的智商
作为智能驾驶的灵魂，人工智能算法无疑是各大厂商争夺的重中之重。
相比CNN、RNN（LSTM）等传统卷积算法，基于注意力（Attention）的Transformer（变形金刚）算法，更接近人类学习知识的过程。CNN对图像识别更注重纹理、边角等细节特征，而Transformer更擅长整体形状判断，这和人类思考方式比较相近。甚至普林斯顿的一项研究表明，它犯错都和人类一样【1】。现在甚至有人声称传统卷积要被Transformer的注意力算法淘汰。尽管我认为将来更可能的是两者的融合，但在智能驾驶领域，要模拟人类驾驶，无疑基于注意力的Transformer AI算法更加合适。
魏牌城市NOH搭载的智能数据体系MANA（雪湖）是在传统Transformer基础上构建的。它有两个特点：
- 独创“双流”感知模型，实现了“重感知”下的红绿灯识别；
- 自研 BEV Transformer 用于车道线识别，在城市道路上实现了多传感器融合车道线识别。
有了这两种秘密武器的加持，魏牌城市NOH智能驾驶才能如内测视频中一样，自动在路口跟随红绿灯和车流起步或停车，平顺地变道和并道。相较于RNN，基于Transformer的MANA，更能在底层融合视觉和激光雷达数据，进而实现空间、时间、传感器三位一体的深层次感知。
结论
强健的身体和有趣的灵魂双重加持后的魏牌城市NOH，十分值得期待。它的“重感知”技术路线与和国内其他车企采用的“重地图”方案不太一样，却与智能驾驶一哥：特斯拉，十分相近。区别在于，特斯拉只采用摄像头，走纯视觉路线，而魏牌则采用的是将视觉和激光雷达数据进行融合，在视觉的基础上加入感知决策，让城市辅助驾驶更安全。
总而言之，魏牌城市NOH内测视频的公布，让人意识到，自动驾驶也许真的就在不远的地方了。当下各家车企争相布局，城市高阶智能辅助驾驶似乎正在步入一个高速发展的快车道。魏牌和前不久发布城市NGP的小鹏作为智能驾驶第一梯队的品牌，将城市级智能辅助驾驶大量应用之后，有望引领城市智能辅助驾驶技术从青涩走向成熟。
参考资料
[1] Are Convolutional Neural Networks or Transformers more like human vision? https://arxiv.org/abs/2105.07197