4月13日，2023小马智行技术分享日上，公司高层首次对外介绍了小马智行的技术商业化思路。

小马智行联合创始人兼CEO彭军表示，未来三年将是小马智行商业化的关键攻坚时期，公司战略目标非常明确，已形成自动驾驶出行服务（Robotaxi）、自动驾驶卡车货运（Robotruck）以及乘用车智能驾驶（POV，Personally Owned Vehicles）三大业务线。在商业化路径上，三大业务将齐头并进，落实自动驾驶技术商业化应用场景。

楼天城

小马智行联合创始人兼CTO楼天城则重点介绍智能驾驶技术软件解决方案“小马识途”。智驾技术当前面临怎样的现实性挑战？楼天城说，车规级芯片性能的指数级增长，使得整车智能驾驶硬件成本成倍上涨。顶配车型全套智驾方案相关硬件成本超过两万元。与此同时，大量智驾系统软件算法都未能充分利用硬件能力。

相同体验，成本如何达到最优？相同成本，体验如何达到最优？对于这一难点，小马提出了小马识途方案。

目前，小马识途品牌有三大产品——Pony Classic，Pony Pro以及Pony Ultra，分别对应高速NOA（自动辅助导航驾驶）、城市NOA以及泊车体验。

“我们的目标是，从低算力低成本传感器，到高算力高成本传感器，每一种硬件预算区间，小马识途都有对应价位的最优智驾方案。”楼天城说，智驾方案尽可能涵盖多的场景，做到和人类司机同样甚至更强且可控的驾驶能力，而非追求全部场景均能的所谓“自动驾驶”——在大部分场景的表现仅仅是及格甚至不及格的水平。

在智能辅助方案还无法覆盖，或者无法做到与人类司机水平媲美的场景时，楼天城说，小马智行采取人机共驾或及时提示驾驶员手动驾驶的方式提高用户体验，提升安全性，明确边界，为用户与社会负责。

对此，小马提出，安全、舒适、通行效率是用来衡量自动驾驶车辆表现是否足够“老司机”的三个重要指标。

“虚拟司机”一定要做到比人类司机更加安全。但与此同时，成熟的自动驾驶技术，一定要能够兼顾安全、舒适以及通行效率。但如果为了足够安全，把自动驾驶车辆限速在40公里/小时，这就会影响通行效率，消费者将不愿意为之买单；同样，假设自动驾驶车辆经常出现急刹，那么即便这辆车足够安全，不出任何事故，消费者同样不愿意买单。成熟的智驾技术必须要做到安全、舒适、效率三者兼顾。

对此，楼天城指出，辅助驾驶要推向市场、面向每一位消费者，同时，驾驶者仍需时刻保持注意力，小马提出了第四大目标“系统可控性”。

自动驾驶企业已经不再高度依赖高精地图。楼天城也重点谈到，量产辅助驾驶中移除对高精地图的依赖，不仅会显著提高辅助驾驶产品所能覆盖的区域，也有助于降低成本，这是目前业界最热的话题之一。楼天城说，小马并不是简单地通过“重感知轻地图”来移除对高精地图的依赖。不可能只靠感知结果来取代高精地图，而是所有模块需同步提升。

首先，感知模块需要更准确地识别道路环境与元素、可通行区域；其次，预测模块在道路环境元素识别不充分、识别距离不够远时依然需要预测准确；再者，小马智行的规控算法借助多年的积累，已拥有Free Space通行能力，如修路施工区域可不看车道线通行、无车道线的大路口区域可以根据车流情况动态选择路线通行，这些算法本身天然就可以在无高精地图时使用。即便没有高精地图，也能实现精确的相对定位。

“通过这些技术积累，最终使得我们拥有在无高精地图时也可安全高效通行的辅助驾驶能力。”楼天城说，小马智行之所以能在复杂城市环境中与周围障碍物交互与博弈，规控算法是核心优势。

为此，小马重新设计了规控架构——Navigation Link Path Planning（NLPP架构），辅助驾驶系统不强制依赖高精地图，可实现全场景连贯体验。研发过程中，不像传统做ADAS（高级驾驶辅助系统）升阶的供应商，先有基础的ACC、LCC功能再研发NOA，而是直接从L4降维，复用一套算法，同时研发这三种功能。

基于对自动驾驶的多年思考和实践，再加上目前量产辅助驾驶领域算力、芯片、传感器选择多样，小马智行设计了“伸缩网络”架构——一套多任务大模型BEV算法架构，可基于不同算力平台灵活调整网络大小及其对应的资源消耗率。更高的算力可识别更多的静态元素类型、更多的动态障碍物细分类，和更好的识别范围。

楼天城指出，数据量足够大之后，边际效益会下降，新场景比新数据更重要；数据有价值上的差异，高价值数据占比其实很低；没有好的算法，数据无法发挥价值。如今，越来越多的车辆也可以采集数据，但好的算法依然稀缺。

【记者】郜小平