在刚刚过去的广州车展，自动驾驶技术再次成为被关注的焦点。在此次车展，自动驾驶技术展馆以及自动驾驶体验区被首次引入，包括长城沙龙机甲龙、威马M7、小鹏G9等在内的乘用车也纷纷开始搭载多个激光雷达，以展示自身的自动驾驶水平。

与自主品牌相继增加激光雷达数量相对应的，是特斯拉对于纯视觉方案的偏爱。在自动驾驶领域，到底是纯视觉方案主导未来，还是视觉+激光雷达混合技术走的更远，关于这个话题的讨论从未停歇。对此，觉非科技CEO李东旻指出，为了市场需求，就需要走多传感器融合的路线。

纯视觉方案尚待讨论

纯视觉方案是一种由摄像头主导的解决方案，车辆通过人工智能和深度学习构建神经网络，但因为摄像头精确度较低，这种方案对算法和计算能力的要求就比较高。相对于激光雷达而言，成本低廉成为这种方案的最大优势。但对于这项技术，觉非科技却保持着旗帜鲜明地反对态度，“安全”成为觉非科技反对的主要原因。

“纯视觉方案也许可以做到高级别的自动驾驶，但代价是比较大的。”李东旻分析，从技术角度来看，自动驾驶要关注误操率和准确率的高低，但在一些极端情况下，纯视觉方案对车辆的控制还是会出现问题。

“举一个典型例子，当道路中间停着一辆道路养护车或者翻倒的卡车，而这些车辆恰好是银色或白色的车漆，那么纯视觉方案会有很高的概率出现问题。”李东旻表示。无论在什么时代，保证安全都是汽车产品的底线。纯视觉方案在安全保障方面的缺憾，让除特斯拉以外的大多数车企选择了多传感器融合的自动驾驶方案。

多传感器融合方案是指摄像头、激光雷达、毫米波雷达等多种方案相融合的自动驾驶技术。多传感器融合方案可以发挥各项技术所长，以冗余的技术保证车辆自动驾驶的安全。在全力支持多传感器融合技术的同时，李东旻也指出，这种技术方案未来需要在车端和车路协同两个领域不断完善。

在车端方面，激光雷达技术还需要不断突破。目前，激光雷达寿命越长，探测距离就会越差，这就需要平衡激光雷达寿命与探测距离之间的关系。

在车路协同方面，路端和车端的数据还需要相互补充。在李东旻看来，车和路的关系就像车灯和路灯的关系。不是所有的路都有路灯，比如高速公路这种笔直的路就不需要靠路灯，而进入隧道、ETC收费站、匝道汇入点则更需要“路灯”。

“路端的作用是提供给驾驶者一个超视距，特别是要把盲区的信息给到车，”李东旻分析，“不管车上的传感器如何发展，都无法解决盲区问题，只有车端和车路协同的匹配才可以达到这个效果。”

布局乘用车自动驾驶市场

以数字化道路为底座，以多传感器融合为核心技术，为自动驾驶车辆提供全场景领航服务的觉非科技一经出世就敏锐地捕捉了市场机遇，成为这一领域的领头羊。在11月份，觉非科技凭借在中国自动驾驶产业前沿的研发实力与技术落地能力，获得国家科技部颁发的“2021第一批高新技术企业”和北京市经信局颁发的“第六批专精特新中小企业”双重认证。

在合作伙伴方面，从头部商用主机厂到芯片巨头，再到交通口车路协同行业深度参与者，都与觉非科技开展了合作。“觉非与宇通客车合作的，具备融合定位AR系统的自动驾驶公交车，去年已经落地河南郑州，一直到现在，我们都保持着很好合作关系。”李东旻表示。

觉非科技能够取得现在的成就与其敏锐的市场嗅觉和先进的技术开发水平直接相关。回忆开拓商用车市场的经历，李东旻说：“在自动驾驶市场还没有发展起来前，我们做了一个数据引擎，这个引擎以数据和多传感器融合为核心技术，通过这样的方式赋能自动驾驶车辆，提供包括融合感知、融合定位等在内的自动驾驶全栈融合计算解决方案。”伴随着L4级商用车市场的火爆，商用车主机厂开始在市场上寻找能够提供规模化、商业化运营的解决方案的供应商，综合实力突出的觉非科技顺利分到了最大的蛋糕。

觉非科技多传感器融合感知全息路口

目前，觉非科技服务的对象主要包括两类，一类是造车OEM主机厂和一级、二级零部件供应商，另一类是自动驾驶运营商。自动驾驶运营商是指不以造车为核心目的，但是需要使用车辆来完成商业化运营的企业。

众所周知，自动驾驶技术的研发相当烧钱，在融资方面，觉非科技一直保持着自己清晰的节奏。目前，觉非科技已经完成了A+轮融资，这些资金主要用于多传感器融合AI技术及自动驾驶解决方案的研发。在接下来的B轮融资，觉非科技将瞄准乘用车自动驾驶领域。

“2020-2030将成为自动驾驶与车路协同黄金发展的10年，产业将会完成自动驾驶从商用车场景落地到乘用车的规模化应用。”李东旻认为，到2030年，乘用车中智能汽车的保有量将大幅提升，而觉非科技此前所积累的数据与技术能力将成为自动驾驶与车路协同发展的关键支撑。

为此，觉非科技将加快在乘用车自动驾驶技术的布局。觉非科技认为基于量产车激光雷达建立融合感知能力与数据闭环能力，是实现乘用车NOA系统的关键依赖。为了搭建融合感知与数据闭环能力，觉非科技在路侧规模化部署L4级多传感器融合感知系统，全天候以全局视角的方式高效收集各类交通数据，并搭建训练网络模型。这样的方式不但为车路协同创造了技术先机，同时也为融合感知系统的“上车”奠定了坚实的数据基础。

2022年被认为是L3级乘用车（或者说高级别辅助驾驶）量产落地的元年，面对即将到来的挑战，觉非科技跃跃欲试且充满信心。李东旻强调：“在商用车自动驾驶领域，我们已经获得了主机厂的认可，这份信任将会成为我们冲击乘用车市场的最好助力。”