乘坐自動駕駛車在麥當勞“Drive－through”（汽車穿梭窗口）點餐是一種怎樣的體驗？——既不用下車也不用自行駕駛，只需在車內(nèi)點單付費，即可享受一份豐盛晚餐。這種似乎只有在未來才會出現(xiàn)的美好生活景象，已經(jīng)成為現(xiàn)實。

3月21日，來自硅谷的自動駕駛初創(chuàng)企業(yè)輕舟智航，展示了其自動駕駛汽車在麥當勞“Drive－through”的畫面，輕舟智航的一位工作人員和硅谷風險投資BoomingStar Ventures管理合伙人Alex Ren共同體驗了這項服務。

本次為一次性完成整趟行程，此前輕舟智航也是一次性就通過了該地測試。對此，公司CEO于騫將其歸功于正式上路前的大量仿真測試。

無人車Drive－through初體驗

從汽車在公司門口啟動到抵達Drive－through點餐－付款－取餐，再到經(jīng)過美國大賣場回到公司門口，短短15分鐘的旅程對Alex Ren來說是一項全新體驗。他感慨：“我還是第一次坐在后排點餐，這個體驗還蠻不錯。”

（試乘部分路線圖）

視頻中可見，這輛由林肯MKZ改裝而成的自動駕駛車，在去Drive－through的過程中，經(jīng)歷了停車場、無保護右轉(zhuǎn)、十字路口、麥當勞餐廳等場景，最高速度達到64km／h。其中，車輛行駛的區(qū)域車道較窄，比較考驗自動駕駛車的定位和控制能力，尤其是在麥當勞Drive－through點餐取餐過程中，能否精準停在相應窗口前，對自動駕駛車來說是另一大挑戰(zhàn)。返程過程中，自動駕駛車在十字路口即將執(zhí)行右轉(zhuǎn)動作時，左側(cè)突然出現(xiàn)兩名行人，車輛暫停動作等待行人過去后才繼續(xù)右轉(zhuǎn)。

（輕舟智航自動駕駛車行駛畫面）

這段視頻拍攝于5天前（16日）的加州。受美國疫情影響，在拍攝前的第三個小時（當日下午4點），輕舟智航收到了來自政府的正式強制性命令——所有居民必須在家隔離，除非采購食物，就醫(yī)或者其他緊急情況不得離開住所。這條禁令打亂了輕舟智航原定于21日直播自動駕駛車Drive－through的計劃，于騫第一時間聯(lián)系了Alex Ren作為第三方見證者，在當天晚上7點多緊急錄制了路測視頻。由于時間緊張，該視頻是“一鏡到底”錄制完成。

與開放道路可以重復路測不同，本次演示的場景麥當勞是一個正常營業(yè)的區(qū)域，平時不能在這里進行路測。“通過大量仿真測試，可以做到第一次上路就安全可靠�！庇隍q解釋道。

在自動駕駛技術(shù)迭代過程中，仿真測試是重要一環(huán)。目前，業(yè)界最有名的仿真系統(tǒng)莫過于Waymo的Carcraft，如今其仿真路測里程已超過100億英里。從加州車管局（DMV）公布的2018年和2019年兩份自動駕駛接管報告中來看，Waymo 2019年因感知而導致的接管次數(shù)明顯變多，“這并不意味著Waymo感知能力下降了，感知所占比例的上升，更多是規(guī)劃決策造成接管所占比例下降的緣故�！庇隍q說道，“這離不開Waymo大規(guī)模的仿真測試應用。”

（DMV：2018年和2019年Waymo接管類型對比）

在創(chuàng)立輕舟智航之前，于騫曾是Waymo感知關(guān)鍵模塊的機器學習算法研發(fā)負責人，但他認為，感知是比較確定性的問題，測試和評價方法都比較明確，自動駕駛最大的挑戰(zhàn)是規(guī)劃決策。輕舟智航便為解決該問題而生，于騫形象地描述道：“相比原本的‘造梯子’，我們更希望‘造火箭’。”

而‘造火箭’的有效途徑便是合理利用仿真技術(shù)，幫助規(guī)劃決策進行更好的測試——畢竟不能每修改一次算法就部署到車上進行測試。

此外，仿真測試還能支撐無人駕駛技術(shù)所有關(guān)鍵模塊進行快速迭代。在產(chǎn)品正式上路之前，從地圖到定位，從感知到預測，再到最終的規(guī)劃決策，所有模塊的開發(fā)需要同步進行且都都要進行測試，仿真的作用由此發(fā)揮。

獨特的仿真系統(tǒng)，被這家剛滿一歲的年輕公司視為“殺手锏”。因而，公司剛剛成立之時，輕舟智航就將仿真測試平臺作為關(guān)鍵核心能力，與其他模塊一同建設(shè)起來，以保持高效開發(fā)。

“仿真是達到規(guī)模化無人駕駛技術(shù)的唯一路徑�！陛p舟智航聯(lián)合創(chuàng)始人汪堃在分享中說道。

打造一款實用的仿真軟件

一款優(yōu)秀的仿真軟件應該是什么樣子的？

是要把真實道路場景完全“搬”到電腦上嗎？汪堃對此表示否認。在他看來，這種基于游戲引擎開發(fā)的仿真軟件，場景的確非常真實，但實用性卻不高。

一般而言，游戲引擎的圖像渲染可以做到特別真實，但過程中會消耗大量額外計算資源，不利于大規(guī)模應用，且渲染效果與真實物體狀況存在一定差別，對感知能力的提升有限。此外，由于這屬于一種Re－build軟件（基于第三方軟件開發(fā)），與自動駕駛軟件的開發(fā)相互獨立，因而難以保證各個模塊確定性，這可能導致整個仿真軟件存在不確定性，最終影響可用性。

不同于此，輕舟智航自主研發(fā)的仿真軟件摒棄了復雜的渲染工作，界面簡單，僅保留感知結(jié)果，包括3D Box和雷達點的疊加。與此同時，該軟件還能做到與車載系統(tǒng)基本一致，能在仿真中復現(xiàn)路上出現(xiàn)過的問題，以此進行修復，保證再次上路時不出現(xiàn)同樣問題。

在其展示的麥當勞Drive－through場景仿真界面中，輕舟智航用綠色框代表車輛，黃色框代表行人，白色框代表當時實際行駛軌跡。雖看起來并不“華麗”，卻能真實反映當時情況，以求簡單高效。

“目前自動駕駛技術(shù)已經(jīng)解決了90％的問題，但由于包含邊界化難題，剩下的10％可能要花費同樣多甚至更多精力來解決�！庇隍q表示，“（解決問題）關(guān)鍵在于建立自動化生產(chǎn)工廠�！币蚨�，輕舟智航在設(shè)計仿真系統(tǒng)時，考慮到大量工具鏈和仿真測試環(huán)境的建立，希望能在自動駕駛車實際上路前，提前暴露潛在問題。

據(jù)汪堃介紹，輕舟智航仿真系統(tǒng)的系統(tǒng)架構(gòu)可分為5層，分別為自研Car OS、核心仿真器及評估器、仿真周邊工具鏈和基礎(chǔ)架構(gòu)、大規(guī)模場景庫構(gòu)建、分布式系統(tǒng)仿真平臺。

其中，最底層的Car OS能夠借助底層的通訊系統(tǒng)來保證模塊之間的高效通訊，向上一層的核心仿真器及評估器，能夠從安全性、真值、法規(guī)、舒適度、狀況等多個維度評估自動駕駛車，保證仿真系統(tǒng)的確定性，再上一層的仿真周邊工具鏈和基礎(chǔ)架構(gòu)，則能高效利用全部數(shù)據(jù)，保證整個數(shù)據(jù)閉環(huán)的有效性。

在輕舟智航看來，有效數(shù)據(jù)、智能仿真系統(tǒng)以及決策規(guī)劃框架是推動技術(shù)向前轉(zhuǎn)動的“齒輪”。換句話說，仿真系統(tǒng)是二者之間的紐帶——在收集大量數(shù)據(jù)后，輕舟智航能夠借助仿真及相關(guān)工具鏈，形成數(shù)據(jù)測試閉環(huán)，支持算法的測試和迭代，不斷修改決策規(guī)劃框架，以求保證自動駕駛車的安全性和可用性。這種方式能夠較大化利用有效數(shù)據(jù)，降低測試成本，提升開發(fā)效率。

目前，業(yè)界致力于實現(xiàn)L4級自動駕駛的公司幾乎都擁有自己的仿真系統(tǒng)，但他們的業(yè)務重點多集中在算法研發(fā)層面。對于仿真平臺的精心打造，使輕舟智航看起來多少有些與眾不同。想用最少的人、最少的工具、做最難的事，就這家年輕的自動駕駛公司公司而言，目標遠大，但未來仍充滿挑戰(zhàn)。

除了美國硅谷，輕舟智航還在中國北京、深圳、蘇州等多個城市設(shè)有辦公室，本次是其首次在國內(nèi)公開亮相。公司表示，將在2020年完善大量的工具鏈以及仿真測試環(huán)境，以建好“自動化規(guī)模生產(chǎn)的工廠”，更多的落地場景則將擇日進行公布。