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　　隨著汽車"新四化"進(jìn)程的不斷深入，汽車智能化的趨勢日益明顯，汽車廠商紛紛將自動(dòng)駕駛技術(shù)作為當(dāng)前研發(fā)的重點(diǎn)工作，先進(jìn)軟件算法和大算力芯片的集成方案迎來了廣泛關(guān)注。在黑芝麻智能舉辦的"2023智能汽車芯片高峰論壇"上，紐勱科技(上海)有限公司（以下稱"Nullmax"）首席科學(xué)家成二康博士發(fā)表主題演講"Transformer與量產(chǎn)行泊一體"，分享了該公司基于BEV + Transformer技術(shù)架構(gòu)的領(lǐng)先研究成果，以及面向行泊一體的量產(chǎn)落地實(shí)踐與經(jīng)驗(yàn)。

　　Nullmax主張使用機(jī)器學(xué)習(xí)優(yōu)先的自動(dòng)駕駛技術(shù)路線，通過先進(jìn)的計(jì)算機(jī)視覺、深度學(xué)習(xí)及人工智能技術(shù)，打造以視覺為主、多傳感融合感知的自動(dòng)駕駛?cè)珬＝鉀Q方案。Nullmax與黑芝麻智能在2021年即達(dá)成戰(zhàn)略合作，共同打造自動(dòng)駕駛算法集成解決方案。

　　對于自動(dòng)駕駛的主力需求領(lǐng)域ADAS，Nullmax打造了車端、云端兩大系統(tǒng)。車端系統(tǒng)主要包括感知、規(guī)劃、控制在內(nèi)的MaxStack上層應(yīng)用；云端系統(tǒng)提供高效數(shù)據(jù)閉環(huán)。目前Nullmax產(chǎn)品矩陣包括MaxDrive行泊一體和MaxVision視覺感知算法兩個(gè)產(chǎn)品線，都可以覆蓋高、中、低端的算力需求。

　　在行泊一體方案的探索方面，成二康介紹，Nullmax提出了行泊一體1.0到4.0形態(tài)演變的概念，1.0形態(tài)是獨(dú)立的分離式域控，2.0形態(tài)是集成式域控制器，3.0形態(tài)可以在一個(gè)SOC芯片上完成行車和泊車。目前Nullmax打造了真正融合的行泊一體4.0形態(tài)方案MaxDrive，具有傳感器深度復(fù)用，芯片資源共享的優(yōu)勢。

　　憑借領(lǐng)先的自動(dòng)駕駛技術(shù)體系與數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的自主成長系統(tǒng)，Nullmax形成了核心的技術(shù)壁壘，通過視覺算法和深度學(xué)習(xí)的網(wǎng)絡(luò)，形成了目前的BEV-AI技術(shù)架構(gòu)。成二康表示，開發(fā)BEV架構(gòu)的目的是支持一"芯"兩用，同時(shí)能夠適配不同算力。Nullmax希望BEV-AI基礎(chǔ)設(shè)施架構(gòu)具備三大屬性，第一是支持所有的平臺，第二是支持所有的產(chǎn)品線，第三是具備產(chǎn)品化的性能。

　　在具備三大屬性的同時(shí)，Nullmax還著力解決了BEV架構(gòu)在實(shí)際量產(chǎn)應(yīng)用中的難點(diǎn)、痛點(diǎn)，例如，提出基于Transformer的3D車道線檢測方法CurveFormer，高效滿足復(fù)雜城市道路等場景下的車道線檢測要求；面向任意相機(jī)配置（單個(gè)或多個(gè)）的BEV語義分割算法BEVSegFormer，可用于實(shí)時(shí)構(gòu)建稠密的高精度局部地圖，并拓展到了目標(biāo)檢測、時(shí)序等任務(wù)當(dāng)中；所打造的BEV-AI整體架構(gòu)，涵蓋感知、預(yù)測、規(guī)劃任務(wù)，能夠通過平臺化應(yīng)用快速完成定制化方案的開發(fā)、部署和升級，具有面向部署優(yōu)化和超遠(yuǎn)距離感知等特點(diǎn)。

　　Nullmax開發(fā)了業(yè)內(nèi)唯一能夠在單TDA4上完成行泊一體的平臺化方案，國內(nèi)首個(gè)雙TDA4獨(dú)家定點(diǎn)周視方案，還率先將Transformer神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)用實(shí)現(xiàn)基于局部實(shí)時(shí)構(gòu)建地圖的城市級自動(dòng)駕駛。目前，Nullmax已經(jīng)與多家汽車廠商、一級供應(yīng)商、芯片廠商建立了深入的量產(chǎn)合作，攜手上下游伙伴共推先進(jìn)技術(shù)的商業(yè)化落地。