0
2020年2月底，11部委联合出台《智能汽车创新发展战略》，标志着中国智能网联汽车“车路云”协同发展的方向正式确立，为中国自动驾驶画出了一条明确的赛道。在这个赛道上，觉非科技选择从数据入手，打通产业的“任督二脉”。
突如其来的疫情，人们发现了自动驾驶的另一种可能性。运送物资、配送货物、清扫消毒……结合诸多实际场景的自动驾驶技术，催生出了更多迫在眉睫的市场需求。汽车智能化有没有更成熟的解决方案？城市道路如何变得更聪明？交通云端平台的决策怎样才能更精确？
通过打造新一代LBS数据引擎，觉非科技的目标就是要真正实现“车路云”模式在自动驾驶产业的落地。觉非科技拥有海量非结构、高离散化的LBS数据，包括新型传感器数据、交通路政数据、出行运营数据、高精度自然世界数据、车载计算单元运行数据、路侧感知数据等。
而从这些数据入手，通过基于高精地图的融合计算，进行针对道路与车辆的数据重组，底层结合边缘端与云端部署，可产品化输出面对车辆、道路，以及云控交通大脑的各类智能驾驶解决方案，让“车路云”协同模式能够发挥真正价值。
“数据引擎”将知识驱动与数据驱动结合起来，提供对应的融合感知与规划模块，能够有效保证自动驾驶车辆的安全性及ODD规模化扩展，为产品化输出创造先决条件，同时减轻了算力与成本对实现落地的束缚。
觉非科技沿用的技术路线是将实时传感器数据与高精度地图数据进行融合计算，实现更加稳定、可靠的感知定位引擎，用较低的算力硬件，实现高级别自动驾驶，极大地拓宽了自动驾驶技术在市场落地的场景和范围。引擎将帮助汽车实现智能驾驶，为智慧城市建设提供技术支持，随着数据的积累，进一步为云端交通大脑的建设贡献力量。
“数据引擎”进入市场以后，解决了自动驾驶产业的很多痛点。比如通过视觉技术与高精地图的融合实现亚米级定位，无需依赖激光雷达和复杂传感器即可适应多种工况，真正做到用终端的较低算力，实现较高级别的自动驾驶。
对于主机厂而言，每一笔成本增加势必影响深远。也正是因为数据引擎解放了对于算力的要求，自动驾驶的研发成本也能相应降低，为主机厂提供了更大的利润空间。
更加精准的数据、更加安全可靠的解决方案、更快速地落地，觉非科技的“数据引擎”最为符合自动驾驶“车路云”协同时代的发展路径。
国家发改委4月20日首次明确新型基础设施的范围，其中着重提到了数据中心、智能交通基础设施等概念。怎样让数据发挥能效，觉非科技的做法是通过数据引擎，打造应对市场的中台模式。
如果说数据引擎解决了“有哪些数据”的问题，那么中台模式就是要解决“数据如何进化为产品”，也就是“数据如何服务市场”的问题。
对于自动驾驶企业自身来说，中台模式完全面向业务，不依赖客户自身有什么数据，能让不具备数据能力的开发人员专注于产品自身，让自动驾驶车控、感知、决策、定位等算法开发与数据开发同步进行，确保使用数据的过程中标准、时效性、效率都能有所保障，稳定度和可靠性更高，这样才能提高研发效率效能，让数据创造更大的价值。
觉非科技一方面针对落地场景端，通过高精度数字格式化能力，赋能矿区、港口、末端配送等自动驾驶技术潜力巨大的场景。另一方面面向智能终端，将商用、乘用车端的传感器数据、道路端传感器数据与高精地图数据进行有效的时空同步与融合，与底层硬件解耦，把知识驱动与数据驱动结合起来，提供可靠、精准的智能化解决方案，能够有效保证自动驾驶车辆的安全性，减少对算力和成本的要求。
因为连接了“车路云”三者的数据，中台模式从业务层面为落地场景和智能终端提供数字化基础能力，驱动智能驾驶产业落地与规模化，真正实现“From Data to Value”。
工信部在4月发布的《2020年智能网联汽车标准化工作要点》明确指出，2020年的工作重点之一，就是形成能够支撑驾驶辅助及低级别自动驾驶的智能网联汽车标准体系，为实现支撑高级别自动驾驶的标准体系第二阶段建设目标，提供基础保障。
基于“数据引擎”以及“中台模式”的丰富经验，觉非科技已经形成了具备“跨平台、易部署、低功耗、安全可靠”优势的产品矩阵，并已与产业链中的多方机构达成合作，从数据、终端、新基建等多个层面为自动驾驶发展提供技术保障。
目前，觉非科技已与宇通客车、华为、中国移动、清华大学车辆与运载学院等产业伙伴合作携手，共同推动“车-路-云”模式下的量产与落地。同时，积极携手中国智能驾驶产业的重要玩家，共创价值链的协同和服务融合，已成为ARM人工智能生态联盟委员单位，中国移动5G精准定位联盟理事成员，微软加速器成员，并已加入英伟达初创加速计划。
市场上，新需求新场景不断萌生；政策的出台也为行业发展指明方向，行业标准逐渐清晰；技术侧，5G技术已成为自动驾驶发展的新方向。觉非科技以数据引领自动驾驶创新的思路，也必将在市场竞争中得到验证。
雷锋网雷锋网
雷峰网版权文章，未经授权禁止转载。详情见转载须知。
