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數據，是驅動自動駕駛向前發展的重要「燃料」。
在數據的連通之下，汽車已經不再是一座信息孤島，而是一個集車、路、云端信息于一體的智能移動終端；同時，通過 5G、人工智能等新興技術，為智慧交通的構建穿針引線。
眼下，自動駕駛商業化落地的路線眾多，各路玩家都在尋覓最適合自己的方式。
其中，覺非科技的方式是以智能數據運營為落腳點，以車路協同的路徑為突破口，為企業提供基于 SaaS 平臺的 L2-L4 高精地圖平臺、V2X 融合計算、云數據分發等解決方案，為自動駕駛的商業化落地的提供多一份可能性。
更重要的是，在剛剛過去的 2020 年中，國家曾兩度出臺相關政策強調了“車-路-云”的協同戰略。
不難想見，隨著國家力量的注入，車路協同領域的發展已經有了堅實后盾。
近日，新智駕與覺非科技創始人劉斌、覺非科技 CEO 李東旻展開了對話，試圖了解覺非科技面對這個蘊藏著無限機遇的市場的打法，以及其技術路徑背后的邏輯。
事實上，經過數年的發展，自動駕駛的熱土上已經擠滿了玩家，并且呈現著「三分天下」的業態：
跨越式發展路徑：以單車算力提升為核心，加上激光雷達、攝像頭等傳感器為關鍵配置，研發重心直接落在 L4 以及 L5 級別自動駕駛。
漸進式發展路徑：以汽車電子架構進化為核心，基于整車智能化為迭代，從 L1 向 L5 級別自動駕駛不斷進化。
網聯式發展路徑：通過聯網的方式實現車輛與外界交換信息的需求，進一步保障自動駕駛的安全性；同時，可以促進智慧交通的規?；涞?。
盡管覺非科技是一家非常年輕的公司，但對于自身在自動駕駛這個日益成熟的賽中的定位非常之清晰——要做「智能數據運營商」。
于自動駕駛而言，數據以各種形式貫穿研發、生產、測試、運營等生命周期。與此同時，數據的爆發也呈指數級增長。
“我們打造了一個以道路數字化為核心的「數據服務平臺」，同時為產業的不同層面提供數據應用服務”覺非科技創始劉斌對新智駕說道。
具體怎么來理解這句話？劉斌作了進一步的解釋：
覺非科技所積累的最核心的數據資產，正是覆蓋不同自動駕駛場景的道路數字資產，并且可以面向不同級別的機器感知能力，實現對現實世界通過圖像、語義和點云等不同緯度的數字化表達。
在數字底座的基礎上，覺非科技通過 AI 算法將車端以及路側的傳感器進行實時感知融合，完成邊緣計算以及語義化輸出，讓車輛在安全性和可行駛區域中如虎添翼。
得益于道路數字化資產，覺非科技能夠在云端做更進一步的融合、機器學習、分析，并將這些信息再次下發給即將到達該區域的相關設備，貢獻于智能駕駛、智慧交通。
簡而言之，基于智能網聯的模式，覺非科技對于智能數據的運用已經融入了車路協同的各個層面。
對此，覺非科技 CEO 李東旻舉了一個生動的例子——將單車智能看作是汽車標配的車燈，而路燈能夠讓汽車更安全地在路上行駛。他對新智駕說道：
我們正在做的事，就是幫助產業去優化「車燈」、去建設「路燈」，同時我們也在做「車燈」與「路燈」之間協同所需的數據計算工作。
無論從何種角度來看，對于數據的運用是覺非科技技術鏈路中不可或缺的要素。同時，對于這類玩家來說，其競爭力在很大程度上取決于數據要素和計算資源的低成本獲取和高效利用。
根據目前的情況來看，覺非科技已經實現了數據收集、分級、重組、推理、輸出的數據運營閉環。
在這之后，需要考慮的是如何來提高數據處理的速度，實現數據運營閉環的高效運轉。
劉斌向新智駕介紹，充分發揮數據價值的前提是從三個層次來理解數據的應用，包括動態數據應用、靜態數據應用、管理類數據應用。
“我們必須要在車與路的通信能力上建立實時感知能力，將道路上發生的交通參與者的動態收集起來進行計算和預測，再結合基于靜態數據的高精度地圖，將交通參與者的行動軌跡在坐標系里體現出來，幫助自動駕駛車輛更安全地行駛，”劉斌進一步解釋說，“同時，在實時的動態數據與靜態數據的合力之下，交通規則的制定者能夠在交通管理方面進行更靈活的調節。”
基于「智能數據運營商」的定位，覺非科技已經參與到了車路協同產業的多個環節。而這一產業也在近兩年提到了國家戰略層面的高度。
2020 年 2 月，國家 11 部委聯合出臺《智能汽車創新發展戰略》，首次從國家政策方向明確了車-云-路協同方案正式成為智能駕駛的「中國路徑」。
2020 年 9 月發布的《智能網聯汽車技術路線圖 2.0》中，再次重申了車-路-云高度協同戰略，以車輛關鍵技術、信息交互關鍵技術與基礎支撐關鍵技術為核心，共同支撐中國智能網聯產業的發展。
其中，從技術的層面來說，相比起相關的硬件設備，軟件（感知、定位、規劃）和云端更是「車-路-云協同模式」最根本的內核。
覺非科技告訴新智駕，應對未來發展的大趨勢，公司也已經總結了一套明確的打法，即通過「三步走戰略」來將自身在數據方面的優勢最大程度地發揮出來：
道路數字化
目前，覺非科技已搭建了高度自動化、高規格 SaaS 數據平臺，從路端環境數據規?；诤咸幚?、分析、管理、編譯與應用等核心技術，加持自研的視覺與激光點云融合感知的深度學習算法與模型，實現了可針對 L2-L4 不同級別的全場景高精度、車規級量產數據平臺服務。
車路協同化
目前，覺非科技已經自研了邊緣計算終端與解決方案。得益于覺非科技豐富的智能駕駛場景數據集，并結合其深度學習算法和神經網絡模型，將激光點云和視覺數據融合，為場端車路協同提供精準的感知和定位軟硬一體化解決方案。
交通智慧化
面向新基建智慧交通建設領域，覺非科技通過軟硬一體化邊緣部署的方式，推出了“智慧交通融合感知解決方案”，并已落地于智能網聯新型示范區。這套方案實現了城市交通的數字化建模，構建了路基感知體系，同時也將實現車輛的協同運營，為交通管理部門提供實時的數據支持，也為交通參與者提供安全保障。
圖：覺非科技智能網聯解決方案落地現場
覺非科技認為，解決“統一授時與空間同步”問題，是實現車路協同最關鍵的步驟。
無論是車端還是路側都有許多的傳感器，但傳感器越多，將其放到同一個時間維度上進行統一曝光的難度就越大，數據處理的復雜性也更高；期間，還要充分發揮各個傳感器的長處，規避其短板。
對于這些難題，覺非科技已經找到了自己的答案。劉斌對新智駕說道：
時間上，我們通過外部指令（包括算法和硬件）進行多傳感器的授時和曝光，最少要做到毫秒級乃至于納秒級；空間上，主要與高精度地圖結合，計算出交通參與者在坐標系里的絕對位置，再進行融合。
對于空間坐標系和時間線的基準，產業中目前普遍一致的觀點是以路側設備及數據優先——使車輛在統一的靜態（道路）空間數據與動態（時間、事件等）實時數據下運行。
為了解決此問題，覺非科技也同時推出了邊緣計算終端與解決方案。通過強大的智能駕駛場景數據集，結合覺非科技熟練可擴展的深度學習算法和神經網絡模型，將激光點云和視覺數據融合，為場端車路協同提供精準的感知和定位軟硬一體化解決方案。
實際上，基于對傳感器實時感知類數據與經驗知識類數據的積累，覺非科技的「三步走」戰略正在有序地推進，產品落地的能力也在不斷深化。
針對車路云建設的不同的方向，覺非科技可以提供 L2-L4 高精地圖平臺、V2X 融合計算、云數據分發等解決方案。
在業內公認的自動駕駛最先落地的商用車領域，覺非科技已經與宇通集團開展合作，為后者的自動駕駛客車提供專業的融合感知服務。
據新智駕了解，覺非科技還在與國內眾多無人配送物流企業推進合作項目，通過數據平臺服務進一步推動無人配送解決方案的持續規?；瘮U張。
李東旻也向新智駕透露了覺非科技過去一年在乘用車方面的進展。他說道：
通過我們的超感技術，來幫助智能駕駛車輛在單目攝像頭的基礎上實現車道級定位的效果。
據新智駕了解，「超感」是覺非融合感知的一項技術驗證，字面意思即“超越傳感器的感知”。
具體來說，覺非科技可以在不依賴昂貴感知硬件前提下，采用攝像頭+GPS+IMU 的多傳感器融合方案，基于視覺道路特征匹配定位技術，結合邊緣計算硬件平臺，實現低成本、亞米級的定位方案，從而實現當前車道識別、標牌定位、超視距變道識別等功能，完成高精度道路語義數據先驗采集和車道級定位服務。
除此之外，李東旻進一步補充說：
這樣的方式能夠幫助主機廠建立起更高效更低成本的數據工具鏈，從數據的角度去提升汽車的智能化程度。
與此同時，覺非科技已為中國移動提供了路側融合感知高精定位解決方案，并應用于港口、隧道和城市高架橋道路等場景。通過V2X與車輛實時通訊，實現了對L4重卡的精準控制。解決方案的落地，有效降低了自動駕駛車輛傳感器的使用數量與配置標準，進一步提升自動駕駛單車與管理的投產比。
而面向新基建智慧交通建設領域，覺非科技結合邊緣計算終端與解決方案，也推出了“道路資產數字化及智能巡檢系統”。
更重要的是，覺非科技的技術還融入到了高鐵軌道巡檢管理之中。
從整體上來說，鐵路屬于智慧交通的范疇，而且在鐵路的場景下去落地「車-路-云模式」有著先天優勢——鐵路上的管理十分規范，道路非常結構化。
劉斌告訴新智駕：
我們可以將之前應用于公路的相關技術遷移到鐵路的場景下來，比如視覺分割、數字建模、實時感知等技術，因此鐵路的落地速度是很快的。
據劉斌介紹，對于覺非科技來說，任何場景的底層技術基本上都是相通的?！拔覀兊谝徊阶霏h境的數字化，第二步我們做動態物體的目標追蹤，第三步則是把這兩者動靜態數據去進行融合，最后再把結果進行業務端的處理，”劉斌說道，“對于技術的透徹理解也是我們能做到跨場景的原因。”
簡言之，覺非科技能夠將核心算法與技術封裝，快速供給不同客戶，而且這種解決方案的兼容性很高，可以靈活部署在不同設備上，不需增加額外成本。
目前，覺非科技的道路資產數字化及智能巡檢系統已正式落地安徽、浙江等地重點區域高速路段。系統所產生的高精度實時數據，也將成為車路協同可持續發展的重要突破點。
從創立時間上來說，覺非科技是自動駕駛領域里非常年輕的玩家，但從技術實力和落地能力來說，覺非科技的潛力不容小覷——從首款產品推出到正式落地再到產生商業訂單，覺非科技只經歷了一兩個月的時間。
如今，自動駕駛迎來了 2021 年的重要關口，行業發展的路徑也已經走過了分水嶺。隨著國家“北斗”導航系統的全面建成，車路協同也將朝著縱深融合發展的方向前進。新型傳感器高精度的數據融合與應用將成為紐帶，強大的運算后臺將成為驅動，將車路協同中的關鍵技術進行串聯，而這也將成為車路協同在落地過程中最重要的突破方向。
在這車路協同賽道深耕的覺非科技，無疑也將乘上風，在這個前景光明的市場中發揮更大的作用。
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