地平線：發布線NavNet眾包高精地圖采集與定位方案

文 | Dude

來自新智駕（AI-Drive）的報導

今年的CES，有關於自動駕駛的討論比往年冷靜了許多，但依舊是擔綱主角之一。在本屆的CES上，定位為Tier 2 的地平線機器人也帶來了自己對於自動駕駛的思考和成果。

地平線創始人兼CEO余凱認為：在 AI 領域裡，中國的算法已經是走得比較前列，但問題的核心還是處理器問題。

地平線從就是為了解決這部分的問題而來。在今年的CES上，地平線帶了CES創新獎自動駕駛計算平台Matrix，以及首次同步展出了基於Matrix的兩款最新自動駕駛解決方案——地平線NavNet眾包高精地圖采集與定位方案，以及地平線雷射雷達感知方案，向外界一一展露其自動駕駛的技術進步與落地的商業成果。

單目攝影頭+Matrix自動駕駛平台，能完成實時建圖與定位

地平線告訴新智駕：此次在CES上展出的自動駕駛計算平台Matrix比獲獎的Matrix性能還要高出一截（Matrix獲主辦方官方大獎——CES創新獎）。

在散熱方面，最新版本Matrix已經是完全被動散熱，不需要水冷風扇等任何主動散熱裝置，此前的版本是設定一個小風扇進行散熱。

在識別物體類型更多、資訊更豐富。如此前版本能夠做到20類物像的像素級語義分割，最新版本的Matrix能夠做到25類像素級的語義分割。

此外，系統的穩定性、平均功耗等都是有一定的提升。

Matrix是基於地平線BPU2.0處理器架構（伯努利架構），能夠為L3和L4級別的自動駕駛提供高性能的感知系統，目前已向世界頂級自動駕駛廠商大規模供貨。

如果用一個直觀的表現來展現地平線自動駕駛計算平台Matrix的表現，就是依托於Matrix邊緣計算能力開發出的地平線NavNet眾包高精地圖采集與定位方案。

在CES的現場，地平線的工程師向新智駕介紹：NavNet是基於Matrix的視覺感知能力，通過單目攝影頭視覺感知即可在車端實現地圖采集與實時建圖能力。此外，NavNet將點雲建圖過程全部在邊緣進行，輸出建立好的局部三維地圖，然後和與已有高精地圖進行匹配，就能夠獲取定位。與此同時，NavNet可在無地圖區域進行自動建圖。

現階段Navnet針對的是眾包場景，Navne利用深度學習和SLAM技術能夠對路線場景的語義進行三維重建，支持16大類地圖元素的重建、識別、矢量化（包括車道線、地面標識、停止線、人行道、交通燈標誌牌等等）。並且在僅使用單目攝影頭的情況下，可實現重建結果與全局地圖的匹配定位和眾包建圖，並根據實時重建的局部地圖與雲端高精地圖進行關聯優化，提升高精地圖的品質。

在本次CES開幕之際，地平線用Matrix自動駕駛駕駛平台+單目攝影頭完成了對花城、舊金山的地圖采集。

此前，余凱在接受新智駕專題採訪的時候，表示：余凱將高精度地圖方案目標成本定在1000、2000塊錢左右。目前高精度地圖方案正在和車廠合作進行初步聯合驗證。

在本次CES期間，地平線也獲得了和韓國最大通訊企業SK電訊（SK Telecom）簽署合作協定。雙方將在高精地圖更新與自動駕駛領域展開深入合作，攜手共同拓展韓國以及全球市場。

據悉，近年來，SK電訊一直重視5G網絡與自動駕駛的技術研發與應用探索。2017年，SK 電訊與現代汽車合作開發的自動駕駛汽車獲得韓國政府批準進行路線測試。其在自動駕駛領域的合作對象包括現代汽車、BMW 與首爾國立大學等。

據地平線方面向新智駕透露：雙方將基於各自優勢共同開發高清地圖更新方案和ADAS設備，並將共同致力於L4及以上級別自動駕駛的系統方案研發；同時，雙方還將面向韓國及全球市場共同推廣高精地圖更新、ADAS設備以及自動駕駛相關產品與方案。

支持雷射雷達+毫米波雷達等多傳感器融合方案

Matrix的自動駕駛計算平台也支持雷射雷達、毫米波雷達的接入和多傳感器融合。

Matrix的雷射雷達感知方案採用全卷積深度神經網絡對柵格化後的點雲特徵，進行車輛，行人、騎車人等障礙物的實時檢測，具備高性能，低時延，低功耗的特點，且可基於地平線工具鏈進行自主開發。

此外，據地平線介紹：Matrix能夠完成360度雷射點雲的3D檢測，16-40線雷射雷達點雲的感知範圍在50米。

在保證高性能的前提下，Matrix可在31W的低功耗下運行，無需水冷或風扇等主動散熱系統，滿足了高性能和低功耗的行業應用級需求。同時，地平線還自主研發了工具鏈，供合作夥伴和開發者基於Matrix平台部署神經網絡模型，實現開發、驗證、優化和部署。

總結

從今年的CES上看來，有關於自動駕駛的討論逐漸地趨向於理性。自動駕駛駕駛行業，如何理性地穩步向前，逐漸地生根發芽，這是產業裡所有人都需要思考的問題。

地平線以產品發聲，給出自己的答案。在2019年裡，余凱對於地平線的期待是：不要站在鎂光燈的正中心，要悶聲發大財。【完】

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