DBQ:自動駕駛L4前裝量產進入“萬元時代”？

自動駕駛正快速步入“前裝量產”時代，如何以更合理的成本滿足海量的車型適配和場景應用需求，成為各自動駕駛公司的極力破局之點。

5月18日，L4級自動駕駛通用解決方案公司輕舟智航推出其新一代量產車規級自動駕駛解決方案DBQV4，量產成本下探至1萬元人民幣。

“1萬元”——這一數字相當吸引人眼球，要知道，元戎啟行剛在2021年底發布的前裝自動駕駛解決方案，成本同樣是“1萬”，不過貨幣單位是美元，而這在當時已可號稱是業內成本最低了。

“DBQV4是一整套產品，我們今天公布了三個版本，對應不同的場景，會有不同的成本。”

輕舟智航的CTO侯聰對新智駕表示，成本越高，就能處理越復雜的場景，目前10%的成本已經能解決90%的場景問題了。

SNP助力Nervledger實現自動化聚合理財與資產管理:據官方消息，NervLedger官方宣布SNP助力Nervledger實現自動化聚合理財與資產管理。

NervLedger是一個開放的自動化聚合理財和資產管理平臺，通過接入DeFi協議實現金融業務的公開透明，通過平臺產品幫助用戶捕獲DeFi金融最大價值。SNP是NervLedger的治理代幣，保障用戶有效行使投票權和收益權兩大權益，包括收益分配、項目選擇、參數制定等，并為持有者帶來更長遠的價值和收益。[2023/3/28 13:31:31]

他進一步補充，輕舟智航1萬元的自動駕駛解決方案，在硬件配置方面，包含了攝像頭、激光雷達和毫米波雷達傳感器，但成本能進一步降低的前提是有一定的量產規模。

此前，為了實現高等級自動駕駛，各玩家上演“軍備競賽”，不斷在方案中疊加傳感器數量。

BSC鏈上自動做市商BurgerSwap遭閃電貸攻擊:5月28日消息，PeckShield派盾預警顯示，BSC鏈上自動做市商BurgerSwap疑似遭遇閃電貸攻擊，被盜超過432,874個Burger，約330萬美元，目前攻擊者已通過1inch獲利變現，目前仍有20萬枚Burger。有一名為EdisonOh投資者表示，其在投資了100萬美元并質押了xBURGER池，目前流動性從100萬美元下降到只有1萬美元，損失了97%。[2021/5/28 22:51:18]

因此過去一輛L4級自動駕駛車輛的硬件設備通常包括6—12臺攝像頭、3—12臺毫米波雷達、5臺以內的激光雷達以及1—2臺全球導航衛星系統、慣性測量單元和1—2臺計算平臺。

另外，為了確保自動駕駛安全，車端部署的冗余傳感器系統、高精度地圖及相應的軟件系統，也大大增加了自動駕駛車輛的成本。

Messari前主管：無法相信自動做市商是一種范式轉變:8月17日，Messari前主管、股票及加密貨幣交易員Qiao Wang發推稱，Uniswap很酷，它是我們等待區塊鏈擴展時的絕佳臨時解決方案。但是我無法相信人們實際上是在說，像自動做市商（AMM）這樣的東西是一種范式轉變。[2020/8/17]

但隨著自動駕駛技術進入產業化落地階段，無論是前裝市場還是后裝市場，乘用車抑或商用車市場，都開始對不同等級自動駕駛的功能和價值有了更明確、清晰的需求和認知。

這讓各自動駕駛解決方案供應商們可以根據主機廠不同級別自動駕駛的量產需要，進行功能裁剪，從而選擇不同的硬件配置，探索進一步降低成本的可能。

據輕舟智航介紹，其解決方案DBQV4支持全國產配置，且具有極高的可拓展性，也可隨"機"應變，提供不同版本的配置方案。

動態 | 阿里巴巴鏈上公益計劃首例區塊鏈自動撥付成功完成:12月17日，阿里巴巴鏈上公益計劃的第一筆自動撥付在新未來高中生項目中獲得成功。據悉，基于自動撥付體系，基金會在系統中導入受益人名單由財務復核后，受益學生通過支付寶刷臉確認身份，在線簽名即可完成領用，系統將自動調取存在區塊鏈上的智能合約，直接將款項發放至受益人賬戶，無需中間多輪流轉。相關信息同時記錄在區塊鏈上，不可篡改。[2019/12/19]

同時DBQV4的所有配置方案均共用一套技術棧，能為不同配置版本的車輛提供穩定的自動駕駛能力。

具體來看，輕舟智航的DBQV4解決方案可適配轎車、SUV、MPV、巴士等車型，不同車型間的數據可通用共享。

從整體的感知硬件配置看，DBQV4支持1-5個激光雷達、0-4個盲區雷達、6個毫米波雷達、12個感知攝像頭，實現360度無盲區、無死角的感知能力，且左右互為冗余。

動態 | 澳大利亞金融監管機構試用區塊鏈技術來實現資金轉移指令的自動化:據cointelegraph消息，澳大利亞交易報告與分析中心(Austrac)正在測試一款基于區塊鏈，用于資金轉移的自動化指令。據報道，澳大利亞政府的金融情報機構Austrac正與墨爾本的Swinburne理工大學合作，嘗試使用區塊鏈和智能合同技術，幫助多個參與者實現向澳大利亞的國際資金轉移指令(IFTIs)的自動化。[2019/2/25]

在算力上，輕舟智航和地平線基于征程5芯片的自動駕駛樣車將在今年第三季度開放路測，按計劃，將在明年達到量產水平。

同時，輕舟智航也有在與英偉達合作。

侯聰表示，輕舟智航的軟件研發體系和工具鏈都是通用的，只不過在最后部署的環節上，會針對不同的芯片進行不同的優化和移植工作，目前基于不同的芯片都在做方案開發。

“至于最后會使用誰的芯片更多，其實是取決于主機廠，我們也會根據主機廠的車型定位、成本、落地場景等方面，推薦不同的方案。由于更先與英偉達合作，輕舟智航基于英偉達芯片的方案會更成熟，目前和地平線的合作，則還需要在神經網絡等方面進行部署。”

另外，提到自動駕駛，大眾最直觀的印象是車頂上的巨大“鍋蓋”和各個突起的傳感器。

但隨著各自動駕駛公司和車企合作程度的加深，再加上激光雷達體積的不斷縮小，陸續有企業有余力講究“汽車設計美學”，試圖擺脫以往的粗獷氣質，思考如何能讓傳感器更順滑地融入不同車型，不再突兀和顯眼。

新智駕留意到，這次輕舟智航已經有為DBQV4設計交互式燈光系統，也開始將傳感器套件與車身、天窗進行融合。

目前，在輕舟智航的產品矩陣中，除了有面向前裝的L4級自動駕駛量產解決方案，也有定位于可在復雜公開道路運營的移動出行空間解決方案龍舟SPACE。

侯聰表示，在商業化和大規模上量方面，相比之下，還是前裝量產的自動駕駛解決方案走得更快。

事實上，在自動駕駛發展早期，各自動駕駛公司多是先買下現有量產車，再對汽車進行軟硬件改裝，即后裝方式。

但這種方式的缺點是，通過改裝無法保障自動駕駛車隊的穩定性、可靠性和一致性，再加上高昂的改裝成本，也不利于后續開展大規模的測試運營。

從2018年起，全球的頭部自動駕駛公司紛紛開始加深和車企的合作，自動駕駛解決方案的前裝量產也漸漸成為行業趨勢。

這種合作帶來的優勢是，通過正向設計的方式，可以將傳感器及控制器提前裝配，流水線式標定，并在生產過程中完成多項整車測試，提升車輛安全性能和生產效率。

而為了進一步推動自動駕駛規模商業化落地，同時得益于激光雷達的技術進步和成本下降，目前L4級自動駕駛解決方案的成本也在迅速下降。

比如百度的第五代車型ApolloMoon，其車體和自動駕駛硬件總成本僅為48萬元，元戎啟行去年年底發布的L4前裝自動駕駛解決方案，當時成本還不超過1萬美元，經過迭代，半年后就宣布能將其方案成本壓低至3000美元。

“前裝自動駕駛解決方案的快速上量，可以帶動整個供應鏈的發展，從而能讓我們拿到更高性能、更低成本的硬件，比如激光雷達以及域控制器等，這反過來也會進一步推動L4級自動駕駛產品的成本下降、性能提升、相關法律法規的出臺。”侯聰表示。

但各自動駕駛企業們要想在激烈的競爭中脫穎而出，僅靠降低成本還遠遠不夠。

為了獲得更多的測試數據，和主機廠、網約車出行平臺結盟也成了當下各自動駕駛公司們不約而同的選擇。

除了小馬智行、Momenta、文遠知行等，輕舟智航也在今日加入這一行列，宣布與T3出行達成戰略合作，侯聰對新智駕表示，不排除接下來輕舟智航還會接入更多出行平臺。

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