在北京车展开幕前一天，地平线发布了备受期待的征程6。余凯在发布现场表示，轻舟智航和鉴智机器人作为地平线的软件合作伙伴，在拿到芯片方案的3天内就完成了模型部署，7天内就完成了精度优化，15天就已经开启了实车测试功能验证。而在过去，达到这个目标通常需要6个月。
在北京车展现场，轻舟智航（以下简称轻舟）联合创始人、CEO于骞就围绕基于征程6的方案开发故事、轻舟乘风方案，以及该公司的最新进展进行了解读。
跨过规模量产的门槛
2022年，在与地平线展开战略合作一年后，轻舟在当年年底推出了在征程5上的方案，并在次年拿到了多家头部主机厂的定点。
“我们选择地平线并不是选择某一款计算方案，而是选择了相应生态...到目前来讲，我们已是征程5芯片方案出货量最大的供应商。”
于骞表示，量产规模对于数据积累至关重要。预计轻舟今年会有几十万台的量产交付上车，到明年甚至会达到百万级。对于软件供应商来说，这意味着跨过了一个非常大的门槛。
“基于征程5和征程6的系统兼容性，我们可实现从前者到后者平台的快速迁移。而在此前，我们已经推出了基于征程5的BEV全栈的感知，以及行泊一体的全栈量产方案。”
于骞认为，轻舟基于征程5的BEV感知、时空联合规划等技术已得到广泛验证。未来，主机厂很少会再选择未经过规模化量产应用的产品方案了，所以有量产经验的供应商会异军突起。
从“模型为中心”到“数据为中心”
于骞介绍称，征程6的一大改变就是能够高效支持Transformer。“通过实际使用可以发现，在征程6上的Transformer使得很多模型开发效率都有大幅提升。
”例如，道路几何的模型提升是非常明显的，这使得在城区内部、以及夜晚场景下，通过感知模型在线建图的能力大大提升。”
他介绍称，在此前提下，系统能够针对一些复杂路口自动产生道路的几何关系，以及道路的拓扑连接，从而降低对高精地图依赖。
在谈及大模型对自动驾驶的影响时，于骞认为其整个技术演进的过程，主要分为三方面：
1、多任务大模型。就像ChatGPT能做很多事情，而非单点任务。
2、多模态大模型。既可以处理图像数据，也可以处理激光雷达数据和毫米波数据。甚至在离线模型里，也能加入大量的文字、语言的信息来帮助训练。
3、实现极低成本的监督，这是能够使用海量数据的关键要素。于骞表示，目前轻舟90%以上的任务都实现了完全的自动化标注和自动化数据生成。在某些任务上实现了99%甚至100%的完全自动化标注。
此外，他还提出了一个趋势——在从前的以模型为中心的开发模式中，大家会将数据锁住，然后不断优化模型；而现在的自动驾驶已经转向以数据为中心的开发模式，这使得自动驾驶体验成为了“活的体验”，系统能够越用越好、常用常新。
“数据的力量是越来越强大的，如果只有模型没有数据，在自动驾驶现阶段发展来讲是寸步难行的。”
端到端技术的发展方向
提及解释传统多模组自动驾驶方案的弊端，于骞解释称，在通过感知来识别动态及静态目标后，这些经过抽象的信息又传递到下一个网络中，显然会造成信息损失，导致抽象可能并不合理。
端到端之所以能解决这种问题，是因为它能通过一个完整的网络，实现从感知、预测到规划的完整闭环，完全实现数据驱动。
“但端到端并不是‘从石头缝里蹦出来的方法’，它也需要内部的building blocks，增强其可解释性。我们可以利用之前半监督或者弱监督的一些信息，使得模型更快收敛，增加模型的可解释性。”于骞说，去年轻舟已经将感知和规控结合在一起，实现了更好的迭代方法。
进阶版“轻舟乘风”方案
基于征程6，轻舟的矩阵“轻舟乘风”系列有了新的面貌。
其中，乘风Air版本基于征程6E的方案，用7个摄像头，可以实现完整的高速NOA以及城市LCC+的所有完整功能，实现行泊一体，包括本层的记忆泊车、无图的超车匝道通行等功能。
该方案复用了泊车的鱼眼摄像头，使得其传感器复用率更高，能够提高更多的性价比，使其可下探至10万级的车型。
而中配方案乘风Pro使用了征程6M，11个摄像头的方案。它可以支持高速NOA和城市LCC+，可拓展到城市NOA以及行泊一体方案。同时，它还增强了通用障碍物的绕行功能、施工区域通行能力、决策变道能力，以及主动安全的横纵向能力。这也是轻舟重点推荐的方案。
至于“全家桶”乘风Max，它能以11V+单激光雷达实现端到端、行泊一体的方案，具备城市NOA、跨层记忆泊车、复杂的城市场景通行能力，可以支持20万元价位以上的车型。
“从征程5 到征程6，我们已经明显地看到体验有大幅提升。不管是性能还是性价比，征程6都不是简单的平替。”于骞介绍道。
说到研发速度，于骞表示，之所以能在征程6平台上进行快速开发和优化，一方面是由于地平线越来越好的工具链的支持，另一方面也是由于轻舟已在征程5上积累了大量的经验。
他透露称，乘风方案会和征程6同期交付，且已有很多意向定点的客户。从今年年底到明年年初，就会有大量基于征程6的解决方案交付给消费者。
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