自动驾驶的关键，是硬件还是软件？

前几天我听了飞凡汽车针对其智能驾驶技术的线上沟通会，其中的重点信息有——

1、硬件很强大：飞凡R7全车搭载33个感知硬件，其中Premium 4D成像雷达、800万像素摄像头以及全球首发量产的LUMINAR 1550 nm高规激光雷达堪称三个王炸配置。

2、 软件方面，在自动驾驶路线的感知层面，飞凡提出了业界首创的“全融合算法”。

之前的品牌们在智能驾驶层面，比较喜欢强调硬件数据，感觉雷达、摄像头越多越好。而飞凡这次的重点，则是放在全融合算法上，那么就有必要解释一下什么叫做“全融合”？

行业最常见的做法其实是“后融合”，就是雷达摄像头这些传感器独立感知，识别后生成独立的信息，然后做出决策。

更高阶的智能驾驶方案呢，则是采用“前融合”，就是这些传感硬件基于一套共同的多任务神经网络算法，让不同的原始数据，进行统一处理后再做出决策。

简单来总结一下，前融合的缺点在于这套共同的多任务神经网络算法很难应对所有的极端路况；而后融合因为单一类型传感器有自身能力所限，传感器不仅受到环境因素的影响，对每个传感器的独立信息其实很难做到有效和完全的整合。

全融合就是将前融合和后融合两个过程同步进行，理论上来说，它可以将后融合算法，用来为前融合所没有考虑到的细节进行查缺补漏。

看起来很美，但这对算力水平的要求其实也是前所未有的——

飞凡因此而采用了英伟达Orin X芯片，功耗更低，性能更强，单算力254 TOPS为上代产品的8倍，而且是一次用了两颗英伟达Orin X芯片。同时搭载了升级 Arm Cortex-A78AE 车规增强型CPU，12核中央处理器，具备更强的计算与扩展能力。

也就是说，在33个顶级传感器硬件+超大算力的计算芯片支持下，全融合算法才有可能实现。而相比单纯前融合或后融合，全融合算法的优势很明显，那就是可以显著提高智能驾驶的可靠性。飞凡宣称，希望为用户带来更安全、置信度高达99.9999%的高阶智能驾驶体验。

沟通会上有一句话让我印象很深刻，那就是“用100%的安全冗余来应对1%的极端场景”。而针对业内公认的极端场景，飞凡R7进行了超过40万公里的超长距离严苛测试。

新的时代不仅是电动汽车的时代，也是智能颠覆传统体验的时代。身处新时代的门口，作为媒体人的我其实也是个学生，听完之后我的总结就是：

1、关注智能驾驶的时候不要只关心它有多少个摄像头和雷达，更要关注它的算力是否可以驾驭好这一套传感硬件。

2、 我想起了苹果的摄像头：尽管经常在硬件数量上被人碾压，但是拍摄出来的视频或是照片永远yyds。这不是硬件决定的，这是算法水平决定的。

3、 显而易见的是，智能驾驶水平高低之争，已经从硬件进阶到了算力和算法。

能够预见的就是，为了人们更好更安全地享受智能驾驶所带来的便利，车企真的是操碎了心。

文｜赵小查

图｜网络