昨天晚上深圳市大运中心的屏幕上先后出现了英伟达创始人、CEO 黄仁勋、Luminar 创始人兼总裁 Austin Russell、采埃孚集团董事会成员 Dr.Holger Klein 等多位重量级大佬。
大佬们也都在视频中明确表示，会用自己的产品来给上汽 R-TECH 赋能。
而昨天晚上这个会场的核心主题就是 R-TECH。
你可以简单粗暴地把 R-TECH 理解为上汽 R 汽车的科技日，黄仁勋、Austin Russell 的出现也奠定了这场发布会硬核的基础。从这场硬核的发布会上，我们得以深度了解上汽接下来技术规划。
自动驾驶是这个时代的风口，无论是自动驾驶公司还是新老车企，都希望能够在自动驾驶领域拥有自己的一席之地。
R-TECH 最核心的是 PP-CEM 全栈自研高阶自动驾驶方案，这也是上汽面向自动驾驶时代交出的答卷。
PP-CEM 的感知能力由以下 6 个方面组成：
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1 颗 Luminar 1550 纳米激光雷达
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2 颗 4D 成像雷达 + 6 颗长距点云雷达
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12 颗感知摄像头
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12 颗超声波雷达
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5G-V2X
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高精地图
明年下半年正式上市的新车 ES33 也将成为上汽首款搭载 PP-CEM 全栈自研高阶自动驾驶方案的车型。
PP-CEM 如此丰富的感知硬件，唯一的目的是不放过路面上每一个细小的物体。
虽然去年一波又一波的发布会已经带领极客用户们完成了自动驾驶硬件从小白到入门的过程，但是昨晚上汽提出的 4D 成像雷达仍然超出了很多人的认知。
4D 毫米波雷达能用来干嘛？
ES33 搭载的 4D 毫米波雷达来自采埃孚，这款雷达在采埃孚的官网已经有了展示，根据采埃孚官网的描述，可以知道这款 4D 毫米波雷达的优势如下：
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拥有 192 个通道，能够实现 300 米的高度详细物体检测；
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支持与其他传感器技术融合，包括摄像头、激光雷达；
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可以检测到 80 米内的小物体，如砖块、自行车。
普通 ADAS 前向毫米波雷达能做到 8 到 16 通道，采埃孚的 4D 毫米波雷达是普通雷达是普通雷达的 12 倍，这意味着 4D 毫米波雷达返回的点更多，拥有更高的分辨率。
举个例子，同样距离普通雷达探测到前方 200 米的障碍物，返回 1 个点，根据这个信息，系统只能判断前方 200 米有障碍物，但是 4D 毫米波雷达可以返回 12 个点，根据这些点的形状排布，结合算法就能更能确认前方到底是个什么障碍物。
传统毫米波雷达加摄像头的融合算法里，最难解决的就是对静止障碍物的检测。
例如强大如特斯拉，依旧会撞上侧翻的大卡车。这涉及到融合算法的逻辑，多数情况下的做法是将毫米波雷达探测的静止障碍物剔除，减轻视觉算法的计算量，因为多数静止障碍物来自路边的树、防护栏等。
4D 毫米波雷达能够获得更高分辨率的障碍物距离信息，这些信息将有助于融合算法对不同障碍物做更细致的处理。
同时，由于分辨率更高，系统也能更精准地获得移动物体的速度信息和姿势，再通过算法就可以做出行为预测，这将有助于车辆对「鬼探头」场景的提前预判，提前规划合理避让。
关于 4D 毫米波雷达和视觉算法之间的关系，我们可以再举个例子。
假设你有一个女朋友，她生气了说话就每次只蹦一个字，作为直男，你得拥有超高的情商，以及长期相处训练出来的经验，才能弄懂她的真实意图并作出正确决策。
现在你女朋友成长了，生气后每次会说一整句话，沟通成本大幅下降，不需要太高的情商，也不需要太长的训练周期你就能哄好女朋友。
4D 毫米波雷达就是沟通更高效的女朋友，能够降低车企对图像深度学习能力的要求，也能缩短算法研发周期。
同时区别于激光雷达，4D 毫米波雷达和摄像头更容易搭配。
这一方面是因为现有视觉和毫米波雷达融合算法足够成熟，另一方面在于 4D 毫米波雷达能够更好地与摄像头补位。
激光雷达在雨雪及大雾天气容易失效，但同时这也是摄像头的短板所在，4D 毫米波雷达继承了毫米波雷达在恶劣天气下的感知能力，同时具备接近激光雷达的高分辨率，因此确实是以视觉为主多传感器融合方案里实力强劲的新成员。
有了 4D 毫米波雷达，干嘛还要激光雷达？
除了 4D 毫米波雷达，ES33 还搭载了 1 个 Luminar 提供的激光雷达 lris。
这颗 1550 纳米的激光雷达放在了车顶，这个位置相比放在保险杠上有太多的优势。
不仅探测视野更好，而且也不容易被搞脏（激光雷达非常怕脏污），行人碰撞也更加好做，日常行驶也不会因为轻微的擦碰事故被伤及。
放在车顶唯一的问题就是风噪会比较明显，当然这颗 Luminar 的激光雷达体积已经非常小了。
这颗雷达的另一个优点是采用了 1550 纳米的激光，另一种 905 纳米波长的激光雷达为了保护人眼，只能以低功率运行，而 1550 纳米的激光在到达视网膜之前，就会被眼球的透明部分吸收完了，对人眼并没有伤害，所以可以以更高的功率运行。
更高的功率可以直接增加点云分辨率、更远的探测距离以及增强复杂环境的穿透力。
官方显示 lris 参数为 120 度水平视场角和 30 度的垂直视场角，反射率小于 10% 时的最大探测距离为 250 米。
这是什么水平呢？我们做个竞品对比：
账面数据来看，Luminar lris 是几款产品中最优秀的，但这款产品目前仍未量产，且需要联合上汽一起做车规级验证。LivoX 相对而言更为早期一些，因此参数上略显不足。
为了确保 lris 能够顺利上车，Luminar 还将在上海建立 office，共同推进产品验证以及提供软件服务。
根据 Luminar 发布的新闻稿来看，Iris 可能会在上海生产，不排除后期双方成立合资公司的可能性。
此外我们通过 Luminar 官方发布的新闻稿来看，这款雷达的核心功能是帮助实现高速公路的自动驾驶，因此我们大致可以理解为何 ES33 有了 4D 毫米波雷达，还要搭载激光雷达。
事情要从蔚来 NOP 和小鹏 NGP 说起，地图融合的高速公路辅助驾驶功能不断亮相，宝马、吉利、奇瑞星途等车企也将在今年发布类似的功能。这些功能的基础在于激光雷达绘制的高精地图，和国内基于地基增强系统的高精定位。
以小鹏 NGP 为例，体验下来会遇到两个技术问题，超长的隧道和城市峡谷中，系统存在偶尔退出的情况。
这个问题的核心都在于高精定位，现阶段大家都是通过 RTK 或 RTX 信号实现高精定位，并将定位信息反馈给高精地图，一旦信号被遮挡丢失，功能就无法继续使用了。有时还会弄错目标在垂直方向上的定位，导致明明在高架下面，系统会以为你在高架上，因此开启辅助系统。
有了激光雷达便能够解决这个问题，系统可以通过激光雷达扫描的前方点云图，与高精地图做比对，一方面可以和高精定位数据做验证，另一方面也可以在定位丢失的场景下，通过比对获得车辆的动态绝对定位，算是成为高精定位的冗余。
在开放场景下，要想从辅助驾驶突围到自动驾驶，传感器和计算芯片做冗余是必不可少的，作为一款 2022 年下半年才上市，交付时间待定的车型，激光雷达是不能缺席的，否则面对即将到来的高速公路场景下的 L3 自动驾驶，R 品牌是没有入场券的。
理解 4D 毫米波雷达和激光雷达的用途，我们再来看杨晓东现场说的那句话：「不会将前方卡车的白色货箱与天空混为一谈，更不会对幽暗狭长的隧道束手无策。」
有没有觉得火药味很浓？他这是一口气嘲讽完了特斯拉、蔚来和小鹏呀！
关于 Orin , 有必要拿它和 ET7 做对比
2020 年英伟达创始人、CEO 黄仁勋公开表示，理想汽车将成为第一个使用 Orin 系列芯片的制造商，而且英伟达为了配合理想汽车的生产周期，将 Orin 的量产时间从 2023 年提前一年到了 2022 年。
2021 年 1 月的蔚来 NIO Day 上李斌也表示蔚来是全球首款搭载英伟达 Orin 芯片的车企。
在昨晚的发布会上杨晓东也宣布，R 品牌是全球率先搭载 Orin 的量产车，由于上汽面子够大，现场甚至还请到了英伟达的黄教主云站台。
不过 ET7 计划 2022 年 Q1 交付，而 ES33 要到 2022 年下半年才上市，交付时间还是未知数。
虽然有消息称，英伟达的 Orin 不可能赶在 2022 年 Q1 交付，但至少从现在官宣的时间来看，ET7 是比 ES33 早的。
让我更觉得疑惑的是，ES33 有可能尚未规划好如何来使用 Orin 的算力，毕竟官方公布的信息也是拥有 500 至 1000+ Tops 的算力，还是个灵活的半开半闭区间。
李斌在蔚来 NIO Day 上介绍 ET7 的算力之前，用了很长的篇幅介绍首次搭载的 800 万高清摄像头，以及高清摄像头产生的海量数据，因此我们能够理解为何 ET7 需要 4 块单芯片算力达 254 Tops 的 Orin。
处理视频信息是 GPU 的特长，而 GPU 是英伟达的特长，也是 Orin 的主要组成部分。
关于算力的需求规划，R 品牌的说法是，「配合全栈自研的超级环境模型算法，实现感知即融合」，虽然没听懂，但有种很高级的样子。
软件能力才是真正的刺刀
正如标题中提到的 R 品牌集齐地表最强毫米波雷达 + 固态激光雷达 + 计算芯片，从硬件来看一切都非常美好，但是真正的体验能做到几何，决胜点在于上汽的软件能力。
目前实现自动驾驶的核心还是视觉感知技术，视觉识别的能力完全依托于软件算法的训练，行业标杆特斯拉 FSD Beta 超级细致的识别能力背后是多位行业大拿和超过 5 年的自研经验和大量数据迭代而来。
在发布会后的采访中上汽透露，全栈自研的自动驾驶团队就是 R 汽车的智驾团队，云计算团队也是上汽集团的零束，也就是软件中心。
当然，大量的毫米波雷达和激光雷达可以来辅助摄像头感知，可以处理很多摄像头无法识别的 Corner Case，在极端天气或者一些极端细小的物体探测上确实有优势，但是目前还没有对外秀过软件实力的 R 汽车到能把 PP-CEM 全栈自研高阶自动驾驶方案做成什么样子仍然是个未知数。
我们希望所有车企在发布会上拿特斯拉当作反面教材的同时，也对特斯拉在北美目前的实力有所认知，也希望明年交付之际在更丰富的感知硬件的赋能下，能够有比特斯拉更强的自动驾驶能力和更好的使用体验，全方位地超越特斯拉。
那一刻，我们会用最热烈的掌声迎接这历史性的时刻。
