奔驰首次进行固态电池道路测试
来源：汽车商业评论（牛跟尚）23年4月26日 07:53
4月20日，为智能汽车提供高精度全场景的厘米级定位的北云科技发布高精度定位芯片Alice和M2高精度定位组合导航模组，用国产芯片推动汽车的智能化发展。
Alice是新一代自研高精度定位SOC芯片，采用车规级22nm先进工艺制程，支持深耦合算法——性能提升2-5倍，支持星基增强信号接收，具备强抗干扰能力，功能安全等级ASIL-B。基于Alice芯片开发的M2高精度组合导航模组（P-Module），能在“两个指甲盖大小”的体积下（17.0x22.0mm）实现与P-BOX相当的定位性能。
作为国际少数几家拥有自研高精度定位芯片并批产应用的企业之一，北云科技成立于2013年，专注于为智能汽车的驾驶领域提供高精度定位的解决方案。其核心技术团队拥有近20年高精度定位算法和芯片设计的研发经验。
参加北云发布会的禾多科技联合创始人蒋京芳感慨地说，在过去这么多年的沉淀当中能有这样的一个产品发布真的是非常不容易，深刻体会到核心技术，比如说感知、定位、规控是自动驾驶关键的技术，深刻体会到定位芯片如果能够有集成度更高国产芯片的解决方案，会助力自动驾驶在中国的推广。
她表示，和北云科技已接触有一年多，深深感受到“北云人”的专业程度和低调、务实、开放与合作，北云科技的愿景是让出行更智能，而禾多的愿景是让出行更美好，是有共同愿景的人走到了一起。
本次上海车展北云科技带来的高精度SOC芯片、高精度组合导航模组、视觉融合定位的新品发布，也是首次亮相，国产高精度定位SOC芯片正在助力汽车智能化。
会上，北云科技CEO向为博士介绍北云科技的新品，并回答了记者的提问。
北云团队之前主要是在国防科技大学从事北斗系统建设，国家的北斗是全球四大导航系统之一，在国际上享有很好的声誉。
在北斗系统建设过程中，北云团队的6名博士之前都在国防科大参与了北斗1号、2号系统建设，包括空间段、地面段、用户段等。
向为之前是在国防科大北斗导航中心软件方向负责人，还有CTO郑博士等核心团队成员都是北斗研发中心的骨干力量，他们在北斗系统中多次获得了国家级的科技进步奖。
2013年之后，他们出来成立这个公司，到现在已经10年，公司主要定位于做产业链的上游，以芯片、算法、模组等产品为主，一代芯片的研发要花3-5年，他们花了10年的时间完成了GNSS基带、射频和SOC芯片的流片和批产应用。
除了研发大楼、生产大楼，北云还有自己的健身房和比较好的办公环境，现在在国内长沙、北京、上海等地都有分子公司，现在正在筹办欧美日韩等境外机构，北云的产品要走出国门，在全球市场占有一席之地。
网上比较火的一个话题，Map Free，现在大家做智能驾驶和智能汽车的朋友都在考虑，Map Free还需要高精度定位吗？不需要高精度地图，高精度定位还有用吗？向为用一个自动驾驶的架构来解释这个问题。
整个智驾算法，一般团队有三个重要的部分：定位、感知、决策。
定位主要是知道自己的绝对位置、相对位置，感知是判断前面是人还是物，做一些语义识别，决策是做路径规划，这三块当中定位是比较好判断，跟底层结合比较深的部分。
在整个智驾算法中，定位是离不开的，在Map Free方案中，也要实现汽车自己的定位，无论是绝对定位还是相对定位。
北云从传感器的芯片到智驾算法中定位的部分都可以提供，也可以分开提供，主要的产品形式，包括芯片、模组、整机、SDK。
典型的智能驾驶算法中的融合定位包括Map Free方案。在Map Free方案中，智能驾驶算法一开始需要先自己完成一些特征点的构建，作为高精度地图的一个替代，在真实行走过程中来判断自己的位置，得到自己的位置。很多时候，Map Free只是说不需要从外部获取高精度地图，需要自己内部建设一套相关的特征点。
向为举一些例子阐明高精度定位在智能汽车中的作用，首先是提升自动驾驶的可用性。
首先打个比方，如果大家使用一般的汽车导航或者用普通手机导航，刚从地库出来时的导航是不能用的，一般从地库出来需要跑100至200米才能够正常导航，但很有可能已经错过了几个路口，这个时候传统定位导航的可用性差，导航都不能用，何况自动驾驶？
高精度定位是全场景的、厘米级的高精度定位，能完美解决这些问题，提升自动驾驶的可能性。如果说我们的自动驾驶在整个城区有90%的可用性，那么把高精度加进去就可以再提高几个百分点，这几个百分点往往是用户非常关注的Corner Case。
第二是匝道。导航的时候，人看地图经常走错匝道，特别是两个路口特别近的时候，车开过去为什么会出错误，是因为定位的实时性不够。现在手机上的定位实时性都是秒级的。如果路口离得特别近，就错过了。
高精度定位一方面实现高精度，另一方面还实现了实时性，以毫秒级的延时保证车辆的位置和路口是匹配的，来解决自动上下匝道的问题。
自动驾驶也是类似，视觉处理是比较慢，虽然现在算力越来越高，基本上都是几十毫秒级别，仍然需要高精度定位来辅助提升它的可用性。
第三个应用是地下车库的记忆泊车，这个本来就是Map Free的，因为地下车库不需要建立基础设施，也不需要提前测绘地图，只要跑过几遍，整个路线通过高精度定位存储下来，能够达到厘米级的轨迹。
利用这个轨迹，自动驾驶寻着之前的轨迹开车，在开车过程中，通过一些比较简单的避障和车道保持等功能，将车开到目标车位附近，剩下的就是交给泊车系统，这样可以实现地下停车场的自主导航，人不需要参与。
地下停车场除了平时的家用停车还有一个刚性的需求，大家在地下停车场找充电桩或者预约车位，需要人有非常强的方向感，因为地下车场没有很好的引导和地图，而且还分很多层，如果有高精度定位、高精度的记忆路线就可以解决这些用户的痛点，未来还会实现更多的商业模式，包括共享的车位、预约停车之类的，地库是最好实现自动驾驶的场景之一。
第四是记忆行车，开车过程中有很大一部分应用从家里停车场开到公司停车场，每天都要开一遍，如果能把通勤路上整个自动驾驶全部解决掉，是非常有优势的。
北云通过高精度定位就可以实现这个功能，它的原理是在通勤路上开几遍之后，全场景的关键点存储下来，记忆轨迹都是准确的，包括几条路线，后面就交给智驾算法来匹配路线，加上车道保持，以及自动变道就可以实现整个记忆行车，上下班通勤路上的行车，这个是可以满足很多人的需求。
下一个是众包地图采集，现在高精度定位最大的问题是鲜度不够，向为之前参加高精度地图行业会议的时候，行业内的人也提出一个观点，未来最有竞争力的地图厂商不是传统的地图厂商，可能是拥有更新能力的地图厂商，包括智驾公司、汽车主机厂等等，能够拥有数据的人，这是未来高精度定位的核心竞争力。因此，市场需要能够采集地图的汽车，而高精度定位采集的核心之一就是一个高精度定位的组合导航，双向后处理达到毫米级的精度。
最后，AR-HUD利用高精度定位，可以把导航路线精准的投影到车道上，以后导航的时候上下匝道可以指引我们的车道从哪一条匝道走路，这个就可以完全规避导航走错路的情况。
向为认为，高精度定位是智能汽车的关键支撑，高精度定位并不是和高精度地图绑定的，高精度定位是智能汽车必备的一个传感器。
高精度定位现在已经非常多，有很多汽车已经在应用，但是还不够广，现在一般是30万（元）以上的车配得比较多，因为它价格非常高，配置非常复杂。
北云解决的第一个问题是系统性降低成本，在不牺牲性能的前提下把成本降低，通过更高的集成度和更小的体积，帮助整车设计把成本降低，把以前的总成做成了一个2个指甲盖大小的模组，可以直接贴到域控制上，它们的性能是完全相当的，对于整车设计厂商来说省了很多的线束、安装、管理成本。它的成本进一步降低，有利于在整个汽车智能化的推广，有利于把这个产品从几十万车的级别降到一二十万车的级别。
Alice芯片主要的构成就是两个部分，第一个部分是核心的芯片，其中第一个是SOC芯片，SOC芯片具备了几个功能，另外一个是IMU芯片，IMU就是一个惯性导航，它的一部分信号处理和调制是放在Alice芯片中的，Alice芯片集成了卫星导航功能和惯性导航的信号调制功能、组合导航功能、深耦合导航等一系列的功能。
这些参数之前都是在15万（元）左右的组合导航系统上面使用的，都是用在Robotaxi等非常高端的百万级别的自动驾驶上用的，现在把同样的参数用极小的模组集成到域控上，能够让所有普通的汽车用户都能享受到高精度定位良好的用户体验。
用国产芯片高精度定位推动汽车智能化，不只是价格，北云还有很多额外的优势，包括友商或者现有的产品不具备的功能，北云总结了三个最主要的功能：深耦合组合导航、功能安全、支持星基增强，而且这些功能正好是我们智能驾驶必需的。
之前，做智能驾驶很多是高速领航NOA，但国内的汽车驾驶70%在城区，和国外不一样，国外70%在郊区，但是城区的高精度定位一直没有得到很好的解决，深耦合组合导航是解决城区高精度定位最优的解决方案，它也是国际上公认的最好的组合导航方案，用深耦合的高精度定位可以降低对于惯性导航传感器的要求，降低整个算力的要求，用比较低的成本实现同样的功能。
普通的松耦合组合导航是定位域上的耦合，它首先需要卫星导航做完RTK定位结果，得到一个厘米级的定位之后再和惯性导航结合。
但是卫星导航要得到一个厘米级的定位一般需要8颗以上的卫星，中国天上北斗卫星有五十多颗，中国可见就是十几颗，一定要让所有的系统都接收，全球4个系统，可能加起来有一百多颗星，在中国区域可见的有40-60颗星。但是在城区复杂环境中，可见8颗星以上还是非常有难度的，特别是在高架、楼宇下，很难达到这么多卫星。
北云统计了一下在长沙西二环地区大概有10%多点的概率能够收到8颗星以上，能得到RTK固定解和高精度定位结果，可用性相当低。深耦合导航，北云的算法只要可见2颗卫星就能保持精度。
因为是观测域上的耦合，北云不需要RTK定位结果，只需要观测量和惯性导航做耦合就能得到一个高精度定位。北云在城区环境、高架桥等复杂环境下比很多的友商和国外的友商高几倍的定位精度。
要做深耦合组合导航，必须深入到信号跟踪环路，在芯片设计的时候要把这一部分接口留出来。北云的芯片有比较高的技术壁垒，能够和深耦合结合起来，更好的匹配自动驾驶往城区走的需求。
深耦合组合导航不只是需要两颗星，它还做到了一点，信号的观测质量很好，卫星信号观测质量是得到高精度定位的一个关键点。
功能安全是很多负责任的车企非常关注的，特别是L3、L4，现在L2上慢慢要求功能安全这个需求，也是为人的生命做保障。
功能安全包括很多方面，包括冗余、备份、出问题之后及时上报，高精度定位是一个关键的传感器。在自动驾驶中如果定错位或者被欺骗、被黑客攻击之后会导致驾驶出现很多的问题，带来很多的风险，它是一个功能安全的相关件。
北云在这上面花了非常多的精力和国际客户、资深的Tier1一起来构建功能安全的体系，让定位更加可靠，而且在出问题之后第一时间反馈，现在这款芯片是全球第二款芯片级的功能安全定位解决方案，也是国内第一款。
向为很自豪说，国产芯片现在已经慢慢崛起了。
功能安全还包括抗干扰，如果做硬件设计，智驾系统硬件设计往往会遇到一些问题，激光雷达、4G、5G、SD卡、摄像头的信号往往会对卫星导航进行干扰，在布局的时候往往要做很多的设计，有的时候突然发现卫星导航天线和激光雷达离得太近，干扰太严重，不能定位，效果很差，客户经常遇到的一些情况，抗干扰抗欺骗，也是北云产品优势所在。
北云团队此前在国防科大里面做北斗卫星导航系统，抗干扰是关注非常大的重点，他们把相关的技术做了很多的优化集成到SOC芯片中。
现在有司机会使用一些干扰器逃避监管，在高速公路上经常会遇到类似的干扰，这会导致智能汽车定位出现问题。
举个例子，大家打开辅助驾驶的时候，在高速公路上一般限速是120（公里/时），在120公里（时速）巡航的时候突然从最高限速降到60（公里）左右。突然的降速，可能是车辆的定位定到了旁边的非高速路，因此，精准可靠的定位非常关键。
高速公路上经常会遇到干扰型的定位信号，现在做到的一个级别是，干扰只要离稍微远一点，北云的产品就不受任何的影响，而很多友商现在市面上常见的定位产品，只要干扰源在200米以内都没法定位。
现在的高精度定位一般需要通讯基站信号，如果没有互联网的信号做不了高精度定位，此外，国外很多地方的RTK基站覆盖也不像中国这么全面，在那些地方我们要怎么完成定位呢？
星基增强就成了最好的选择。不需要互联网，直接从卫星接收通信信息来增强定位，这是全球统一设计的智能汽车最好的一个方案，不要为每一个国家设计一套差分定位，在各个国家跟不同的差分服务商去谈，覆盖范围有限。全球一个系统、一个帐号搞定，这也是一个大势所趋，现在出口的智能驾驶汽车很多都需要星基增强的功能。
星基增强在传统的卫星芯片导航是不支持的，它往往需要三四个模组和芯片实现星基增强的功能，因为它需要一个卫星通信的链路，叫做L-band或者CLAS带来了更高的成本，而北云把它全部集成到一颗芯片中，这是为全球汽车智能化做出的贡献。
北云不只是把成本进一步降低，体积进一步缩小，还增加了很多智能汽车需要的三种功能，包括深耦合算法、星基增强、功能安全等等，北云的目标是把高精度集成到域控上，让集成度进一步上升，让成本进一步下降，让更多的人、更多档次的汽车用上高精度定位和自动驾驶功能。
以下是媒体问答摘录。
提问：我想问一下Alice芯片商业化应用的情况，北云下一步还有什么产品布局？
向为：北云科技的高精度定位P-BOX目前已经定点了多家汽车主机厂的多款车型，基于我们新一代芯片Alice开发的定位模组P-Module也已经在很多的域控和很多的产品上已经在初步使用了，预计今年会陆陆续续定点，明年后年会陆陆续续上车，后面大家买的车上慢慢都会使用到我们的芯片。
我们下一步还围绕定位来解决问题，定位是我们关心的问题，我们是想用最低的成本、最高的集成度、最好的性能给客户、Tier1客户、主机厂的客户提供高精度定位的解决方案，包括芯片、算法、SDK还包括一整套解决方案。
提问：现在无图化趋势或者轻地图化趋势越来越明显，对我们高精度定位是一种依托具有增强，如果在立交上下的情况下，高精度定位怎么准确到在垂直方向上进行区分呢？
向为：立交桥场景，现在老的定位的精度基本上10米量级，我们定义精度一般说的是水平精度，但是高成精度一般比水平精度差很多，一般会到10几米或者几十米的量级，3米就是一层楼，10米就是层楼，所以之前的高成误差是不可用的。但是现在高精度定位是厘米级，我们在横向是0.8厘米，竖向可能是1点几厘米，我们可以非常清晰区分出甚至是一个台阶的高度，还有一个是政策方面的允许。
提问：随着主机厂和硬件感知能力的提升以及算法的提升大家对高精度定位的依赖以后不会这么强，我们是如何应对这个趋势呢？
向为：我们可以抽象化来思考，人工智能的发展最终做得最好是和人一样。有时非常需要高精度定位地图辅助上下匝道，从哪一个路上走。还有一个司机去一个新的地方，我之前一直在长沙，我来上海开车，我开的是不好的。我们要成为一个老司机的前提是我要熟悉这个地方，熟悉这个地方只有两种方式，一种我自己开几遍，第二种我有定位和先进信息的辅助，未来这种场景是离不开的。
提问：我们和主机厂合作未来的降本空间在什么地方？
向为：未来是把现在分离式的方案变成集成化的方案，在系统成本上省了非常多的东西。
很多汽车发布会上说成本降低，不只是物料的降低，还有装备成本，生产效率的提升，我们在整个系统设计上集成度越来越高，这是一个趋势，集成度越来越高，就需要芯片集成度越来越高，整个体积越来越小，这也是我们追求的一个技术路线。
提问：深耦合的原理能够让信号更加强吗？能够用比较通俗的话讲一下吗？
向为：深耦合算法是观测域上的耦合，我们在做算法的时候，我们是融合两个东西，一个是卫导，一个是惯导，松偶合是在卫导已经出了一个结果之后和惯导的结果进行耦合，已经丢失了很多的信息。但是深耦合是在卫星导航还没有定位之后，我们在观测量级别甚至在环路级别和惯导进行结合。
提问：Alice芯片除了自己用也会供货吗？
向为：我们除了自己用也会和战略客户合作，芯片做成模组有很多的好处，它可以帮助客户减少生产成本，因为还涉及到很多射频相关的，需要专业的测试，高低温相关的，需要进行三温测试，高温、低温全检，但是我们的客户不一定高低温全检，我们全部测完之后给客户从生产成本上更划算一点。
提问：关于众包数采，我们刚才提到了众包数采是用数采车，数采车其实有一个成本问题，成本还是比较高的，我们这个数据的来源是否是有一些向合作伙伴开源？
向为：之前数采车最高的成本有两个部分，一个是激光雷达，一个是组合导航，组合导航之前是几十万（元）一套，现在激光雷达成本大幅降低了，还有视觉取代激光雷达做很多的标注，现在人工智能越来越提升了，这一块成本已经大幅度降低。
第二块成本组合导航，组合导航实现高精度，我们现在上车的组合导航要实现实时的高精度是很困难的，我们现在有一种方式后处理，组合导航在我们的芯片中集成了后处理功能，我们可以非实时处理，晚1、2分钟出结果，可以把精度提升一个量级，能达到采集地图的需求，我们一起来给众包地图提供服务。
提问：如果只是我们自己家做，数据量比如说您刚才也提到了接下来谁掌握的数据量最多谁就是赢家，我们在数据量上只是自己做是不是有一定的局限性？
向为：是这样的，很多合作伙伴会做这一块，我们一公里大概是10几K字节的量，就看我们到底需要多少信息，这个跟国家法规也有关系，还要做地图偏转、脱敏相关的。
提问：我们还是主要在说一个趋势重感知轻地图，重感知轻地图的背景下，北云在感知算法上也有一些设计，在感知算法上我们和专门做感知算法的算法公司相比，优势是什么？
向为：我们不做感知，因为我们把智能驾驶算法分成三个部分，定位、感知、决策，我们只做定位，我们虽然涉及到图象的处理，视觉的处理，但是它是属于定位范畴的，我们没有没有涉及到感知相关的内容。定位范畴，我们是专业的，因为定位可以深耦合，图象也可以深耦合，我们可以得到一个很好的定位结果，以非常低的算力、非常少的资源给客户，相当于我们把轮子造好让我们的客户直接用我们的轮子。
