2024-08-30 來(lái)源：JS Game

讓車企甘愿“打臉”的純視覺(jué)，機(jī)器人玩的轉(zhuǎn)嗎？

入坑容易，玩出彩難。

一直以來(lái)，關(guān)于純視覺(jué)自動(dòng)駕駛的爭(zhēng)議，始終挑撥著業(yè)內(nèi)的神經(jīng)。不斷引發(fā)專業(yè)人士的“友好討論”，甚至頭部車企的創(chuàng)始人直接下場(chǎng)對(duì)線。但正如沒(méi)有人能準(zhǔn)確預(yù)知未來(lái)一樣，在即分高下也決生死的緊張氛圍下，總有一方會(huì)被回旋鏢打到自己。

馬斯克的篤定，小鵬的“背刺”

當(dāng)FSD問(wèn)題纏身，馬斯克卻篤定自動(dòng)駕駛純視覺(jué)就是終極答案，說(shuō)出融合激光雷達(dá)完全毫無(wú)意義，注定失敗的言論時(shí)，已經(jīng)無(wú)需猜測(cè)在行業(yè)中所能引起的爭(zhēng)議有多大。

在2021年，特斯拉突然宣布FSD的V9.0 beta測(cè)試版宣布采用純視覺(jué)方案，行業(yè)內(nèi)的質(zhì)疑聲隨之再起，但這些聲音絲毫沒(méi)有影響到馬斯克的計(jì)劃，隨后便上市了不再配備毫米波雷達(dá)的Model 3和Model Y。

正如不管你是天才還是普通人都會(huì)栽跟頭一樣，這次輪到了馬斯克，當(dāng)年11月份便召回了1.1萬(wàn)輛車，重要原因便是純視覺(jué)的表現(xiàn)沒(méi)有達(dá)到預(yù)期。一時(shí)間，純視覺(jué)不可靠的聲音甚至把特斯拉團(tuán)隊(duì)搞得“自我懷疑”。

然而時(shí)至今日，隨著V12版本的發(fā)布，純視覺(jué)方案的口碑似乎一夜得到了逆轉(zhuǎn)，其表現(xiàn)出的智駕表現(xiàn)不僅獲得了大部分人的認(rèn)可，還有融合方案忠實(shí)擁躉的“背刺”。

前段時(shí)間，何小鵬在美國(guó)親測(cè)FSD之后，宣布轉(zhuǎn)向純視覺(jué)。隨后業(yè)內(nèi)便曝光了小鵬新車P7+棄用激光雷達(dá)。小鵬是國(guó)內(nèi)智能駕駛的領(lǐng)頭羊，同時(shí)也是融合方案的技術(shù)代表，這一突然的轉(zhuǎn)變，不僅引發(fā)國(guó)內(nèi)的熱議，也讓馬斯克忍不住評(píng)論三點(diǎn)。

事實(shí)上，小鵬的轉(zhuǎn)向并非突然，在此之前，業(yè)內(nèi)人士便已曝出激光雷達(dá)在去年就沒(méi)有進(jìn)入小鵬的BEV網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，只是在XNet給出感知結(jié)果之后，進(jìn)行識(shí)別距離的二次確認(rèn)。同樣，有plan B的不只是小鵬，每家車企都不會(huì)固步自守地堅(jiān)持一個(gè)技術(shù)路線。諸如華為、蔚來(lái)、小米、極越等車企都已在嘗試及應(yīng)用純視覺(jué)方案。因此到今天，當(dāng)純視覺(jué)逐漸被接受，二者的爭(zhēng)議顯然已經(jīng)不再重要。

純視覺(jué)，適合機(jī)器人嗎？

機(jī)器人作為自動(dòng)駕駛汽車的孿生兄弟，在技術(shù)層面有著極大的相似性，均需要通過(guò)強(qiáng)大的感知模塊獲取環(huán)境信息，這意味著視覺(jué)方案對(duì)于機(jī)器人有著同樣的天然優(yōu)勢(shì)。然而優(yōu)勢(shì)歸優(yōu)勢(shì)，雖是孿生子，差異性同樣很多。

一方面，視覺(jué)方案能獲取豐富的環(huán)境信息，卻也需要消耗極大的計(jì)算資源。與汽車搭載的車規(guī)級(jí)硬件相比，機(jī)器人顯然做不到。在無(wú)論家用機(jī)器人還是商用機(jī)器人都大打價(jià)格戰(zhàn)的今天，廠商們無(wú)不為了降本增效絞盡腦汁，如果僅是為了應(yīng)用視覺(jué)方案，從而提升整機(jī)成本，顯然并不現(xiàn)實(shí)。

另一方面，自動(dòng)駕駛面臨的真實(shí)環(huán)境，大多為標(biāo)準(zhǔn)性的，包含標(biāo)準(zhǔn)的交通信號(hào)、路面標(biāo)示、行駛準(zhǔn)則等等，而機(jī)器人面對(duì)的環(huán)境相對(duì)更加多樣，且具有非標(biāo)性，環(huán)境適應(yīng)能力需要更強(qiáng)。

因此，在保障整體性能的前提下，有效降低算力要求是機(jī)器人不同于汽車的第一步。

其次，隨著機(jī)器人發(fā)展趨勢(shì)回歸產(chǎn)品本身，智能化升級(jí)成為了核心競(jìng)爭(zhēng)力。機(jī)器人不僅需要具備更穩(wěn)健的適應(yīng)能力，還需要具備智能避障、AI識(shí)別、人機(jī)交互、智能作業(yè)、多機(jī)協(xié)作、智能梯控等等。此外，對(duì)于不同領(lǐng)域的機(jī)器人，還需要練就獨(dú)有的“絕活”，如清潔機(jī)器人的臟污檢測(cè)能力。

針對(duì)這些需求，視覺(jué)方案還需要給出自己的答案。

玩轉(zhuǎn)純視覺(jué)，JS Game的答案

作為視覺(jué)技術(shù)起家的機(jī)器人技術(shù)公司，從早期的視覺(jué)模組產(chǎn)品，到如今的機(jī)器人視覺(jué)解決方案，JS Game一直堅(jiān)信著視覺(jué)技術(shù)的潛力。

相較于行業(yè)內(nèi)對(duì)于視覺(jué)方案的剖析，作為入局者的JS Game有著更深刻的體會(huì)。面對(duì)層出不窮的技術(shù)難題，不斷投入，敢于創(chuàng)新是保持持續(xù)進(jìn)化的關(guān)鍵。隨著核心技術(shù)鏈不斷成熟，目前已實(shí)現(xiàn)純視覺(jué)方案家用機(jī)器人和商用機(jī)器人全適配。

在研發(fā)過(guò)程中，針對(duì)算力難題，JS Game為此研發(fā)了多種輕量化技術(shù)，輕量化VSLAM（基于深度學(xué)習(xí)特征的SLAM架構(gòu)）、輕量化Depth（基于深度學(xué)習(xí)特征匹配的Depth）、輕量化深度學(xué)習(xí)模型（底層算子自研、剪枝、量化），同時(shí)還在硬件上，對(duì)于視覺(jué)處理采用NEON加速、GPU加速、DSP加速等方式，提升計(jì)算性能。

目前，在掃地機(jī)器人方向，JS Game視覺(jué)方案搭載4核A53/A55級(jí)別芯片即可滿足需求，能夠適配如RK3566、VicoreTek 6601/6801等（全解決方案情況下，雙目視覺(jué)多傳感器融合SLAM、雙目Depth、物體識(shí)別及整機(jī)完整SDK）。

在環(huán)境適應(yīng)方面，JS Game視覺(jué)方案可實(shí)時(shí)自主創(chuàng)建及更新全場(chǎng)景二維地圖、三維地圖及語(yǔ)義地圖，顯著提升機(jī)器人的場(chǎng)景適應(yīng)能力。同時(shí)，JS Game擁有超過(guò)100個(gè)使用場(chǎng)景的海量數(shù)據(jù)，對(duì)于清潔、配送、導(dǎo)覽、安防等多種工作場(chǎng)景有著深度理解，進(jìn)一步提升機(jī)器人的環(huán)境自適應(yīng)能力。

特別需要說(shuō)到的是，搭載JS Game視覺(jué)方案的商用機(jī)器人可以做到無(wú)需預(yù)部署，開(kāi)機(jī)即用，這與現(xiàn)有產(chǎn)品有著明顯區(qū)別。

JS Game還開(kāi)發(fā)了一套系統(tǒng)化環(huán)境補(bǔ)光策略，包含主動(dòng)式環(huán)境補(bǔ)光配置和光照變化條件下的建圖策略，在實(shí)際表現(xiàn)中，面對(duì)強(qiáng)光直射、無(wú)光源、昏暗等特殊光照環(huán)境均能無(wú)差異工作，滿足全天候作業(yè)要求。

為了提升智能表現(xiàn)，JS Game基于設(shè)備端、云端智能決策平臺(tái)、大數(shù)據(jù)平臺(tái)三端，建立了一套智能決策引擎，能夠在語(yǔ)義層次上理解環(huán)境信息，模仿人類大腦對(duì)環(huán)境理解的方式，并進(jìn)行策略處理，實(shí)現(xiàn)智能避障、人機(jī)交互、智能作業(yè)等多種業(yè)務(wù)邏輯。同時(shí)，基于關(guān)鍵數(shù)據(jù)能夠不斷更新算法模型，持續(xù)提升場(chǎng)景處理和問(wèn)題應(yīng)對(duì)能力。

值得一提的是，JS Game還研發(fā)了以視覺(jué)圖像算法配合融合攝像頭及主動(dòng)補(bǔ)光策略構(gòu)建而成的臟污識(shí)別技術(shù)，在實(shí)際表現(xiàn)上，目前已能夠達(dá)到平均臟污檢出率99%以上（包含常見(jiàn)固體、液體臟污），支持任何地面材質(zhì)、花色、光線下的透明、半透明，不透明液體及干涸污漬識(shí)別、顆粒狀臟污識(shí)別、粉末狀臟污識(shí)別，是目前行業(yè)極少成熟且性能優(yōu)異的技術(shù)方案。