在剛剛過去的廣州車展，自動駕駛技術再次成為被關注的焦點。在此次車展，自動駕駛技術展館以及自動駕駛體驗區被首次引入，包括長城沙龍機甲龍、威馬M7、小鵬G9等在內的乘用車也紛紛開始搭載多個激光雷達，以展示自身的自動駕駛水平。

與自主品牌相繼增加激光雷達數量相對應的，是特斯拉對于純視覺方案的偏愛。在自動駕駛領域，到底是純視覺方案主導未來，還是視覺+激光雷達混合技術走的更遠，關于這個話題的討論從未停歇。對此，覺非科技CEO李東旻指出，為了市場需求，就需要走多傳感器融合的路線。

純視覺方案尚待討論

純視覺方案是一種由攝像頭主導的解決方案，車輛通過人工智能和深度學習構建神經網絡，但因為攝像頭精確度較低，這種方案對算法和計算能力的要求就比較高。相對于激光雷達而言，成本低廉成為這種方案的最大優勢。但對于這項技術，覺非科技卻保持著旗幟鮮明地反對態度，“安全”成為覺非科技反對的主要原因。

“純視覺方案也許可以做到高級別的自動駕駛，但代價是比較大的。”李東旻分析，從技術角度來看，自動駕駛要關注誤操率和準確率的高低，但在一些極端情況下，純視覺方案對車輛的控制還是會出現問題。

“舉一個典型例子，當道路中間停著一輛道路養護車或者翻倒的卡車，而這些車輛恰好是銀色或白色的車漆，那么純視覺方案會有很高的概率出現問題。”李東旻表示。無論在什么時代，保證安全都是汽車產品的底線。純視覺方案在安全保障方面的缺憾，讓除特斯拉以外的大多數車企選擇了多傳感器融合的自動駕駛方案。

多傳感器融合方案是指攝像頭、激光雷達、毫米波雷達等多種方案相融合的自動駕駛技術。多傳感器融合方案可以發揮各項技術所長，以冗余的技術保證車輛自動駕駛的安全。在全力支持多傳感器融合技術的同時，李東旻也指出，這種技術方案未來需要在車端和車路協同兩個領域不斷完善。

在車端方面，激光雷達技術還需要不斷突破。目前，激光雷達壽命越長，探測距離就會越差，這就需要平衡激光雷達壽命與探測距離之間的關系。

在車路協同方面，路端和車端的數據還需要相互補充。在李東旻看來，車和路的關系就像車燈和路燈的關系。不是所有的路都有路燈，比如高速公路這種筆直的路就不需要靠路燈，而進入隧道、ETC收費站、匝道匯入點則更需要“路燈”。

“路端的作用是提供給駕駛者一個超視距，特別是要把盲區的信息給到車，”李東旻分析，“不管車上的傳感器如何發展，都無法解決盲區問題，只有車端和車路協同的匹配才可以達到這個效果。”

布局乘用車自動駕駛市場

以數字化道路為底座，以多傳感器融合為核心技術，為自動駕駛車輛提供全場景領航服務的覺非科技一經出世就敏銳地捕捉了市場機遇，成為這一領域的領頭羊。在11月份，覺非科技憑借在中國自動駕駛產業前沿的研發實力與技術落地能力，獲得國家科技部頒發的“2021第一批高新技術企業”和北京市經信局頒發的“第六批專精特新中小企業”雙重認證。

在合作伙伴方面，從頭部商用主機廠到芯片巨頭，再到交通口車路協同行業深度參與者，都與覺非科技開展了合作。“覺非與宇通客車合作的，具備融合定位AR系統的自動駕駛公交車，去年已經落地河南鄭州，一直到現在，我們都保持著很好合作關系。”李東旻表示。

覺非科技能夠取得現在的成就與其敏銳的市場嗅覺和先進的技術開發水平直接相關。回憶開拓商用車市場的經歷，李東旻說：“在自動駕駛市場還沒有發展起來前，我們做了一個數據引擎，這個引擎以數據和多傳感器融合為核心技術，通過這樣的方式賦能自動駕駛車輛，提供包括融合感知、融合定位等在內的自動駕駛全棧融合計算解決方案。”伴隨著L4級商用車市場的火爆，商用車主機廠開始在市場上尋找能夠提供規模化、商業化運營的解決方案的供應商，綜合實力突出的覺非科技順利分到了最大的蛋糕。

覺非科技多傳感器融合感知全息路口

目前，覺非科技服務的對象主要包括兩類，一類是造車OEM主機廠和一級、二級零部件供應商，另一類是自動駕駛運營商。自動駕駛運營商是指不以造車為核心目的，但是需要使用車輛來完成商業化運營的企業。

眾所周知，自動駕駛技術的研發相當燒錢，在融資方面，覺非科技一直保持著自己清晰的節奏。目前，覺非科技已經完成了A+輪融資，這些資金主要用于多傳感器融合AI技術及自動駕駛解決方案的研發。在接下來的B輪融資，覺非科技將瞄準乘用車自動駕駛領域。

“2020-2030將成為自動駕駛與車路協同黃金發展的10年，產業將會完成自動駕駛從商用車場景落地到乘用車的規模化應用。”李東旻認為，到2030年，乘用車中智能汽車的保有量將大幅提升，而覺非科技此前所積累的數據與技術能力將成為自動駕駛與車路協同發展的關鍵支撐。

為此，覺非科技將加快在乘用車自動駕駛技術的布局。覺非科技認為基于量產車激光雷達建立融合感知能力與數據閉環能力，是實現乘用車NOA系統的關鍵依賴。為了搭建融合感知與數據閉環能力，覺非科技在路側規模化部署L4級多傳感器融合感知系統，全天候以全局視角的方式高效收集各類交通數據，并搭建訓練網絡模型。這樣的方式不但為車路協同創造了技術先機，同時也為融合感知系統的“上車”奠定了堅實的數據基礎。

2022年被認為是L3級乘用車（或者說高級別輔助駕駛）量產落地的元年，面對即將到來的挑戰，覺非科技躍躍欲試且充滿信心。李東旻強調：“在商用車自動駕駛領域，我們已經獲得了主機廠的認可，這份信任將會成為我們沖擊乘用車市場的最好助力。”