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关于大疆车载的动态，不少人的印象还停留在今年的上海车展。
彼时，大疆、华为、百度——无人机、ICT、互联网三大跨界巨头在智能汽车赛道罕见聚首，以独立展商的身份高调参展，并发布相关新品，亮点十足。
其中，「大疆车载」品牌横空出世，赚尽了话题度，拉满了业界的期待值。
尽管在此后的半年多时间里，大疆鲜少在公开场合披露其车载业务的进展，但赶在 2021 年的最后一个月，这位低调的玩家有了一个新动作——发布了其首支自动驾驶品牌宣传片。
借此机会，新智驾也与大疆方面做了深度交流，试图去理解其布局智能驾驶的底层逻辑以及他们最终想要实现的愿景。
此外，我们还前往大疆车载位于深圳市龙华区的测试基地，进行了实地探访以及实车体验。
测试基地参观
大疆车载的测试基地，距离市区并不算远。
在我们进入厂区之后，周边没有任何关于「大疆车载」标志。如果不是工作人员介绍，很难知道眼前那栋普通得不能再普通的三层高平房是其测试基地。
由于测试基地禁止拍照，新智驾基于参观当天的记忆，试图最大程度地还原测试基地主要的流程工序。
此次重点的参观区域为：车辆改制、模拟仿真、感知标定等三大工作区。
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车辆改制
新智驾第一站参观的是车辆改制区域。
车辆改制的过程主要分为主线流程和辅线流程。在主线流程中，首先要对接收到的车辆进行基本检查，包括车辆状态、车身尺寸等；同时，辅线流程会对需要用到的零部件进行检验，包括双目/单目/鱼眼摄像头、激光雷达、毫米波雷达、超算平台等。
主线流程的车辆在通过检查后进入改制工位，并且按照要求进行相应部件的拆除（在尽量不改动车辆内外观的前提上），而辅线流程上通过检验的零部件则安装至规定的位置，接入车辆控制系统，初步形成智能驾驶系统。
不过，现场的工程师也强调，目前改制的具体规则以及传感器配置可以随客户的需求改变，而且无论是燃油车还是电动车，一般改制周期都在 4~5 个工作日。
完成上述步骤后，工程师需要对车辆以及智能驾驶系统行调试，以检查并解决整体链路中的异常问题，从而确保系统的合规性。
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模拟仿真
车辆改制且调试完毕，系统则会接入模拟仿真场景，开始全天候的模拟仿真测试。
一方面，系统能够在虚拟世界中形成结构化的描述，从而提高系统在真实复杂场景下的稳定性；另一方面，将改制系统与虚拟世界中传感器模型生成的原始数据相融合，再与真实数据进行对比，能够快速优化改制算法。
大疆车载还开发了一套仿真器，供工程师人工操控虚拟世界里的车辆。
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感知标定
参观的最后一站为感知标定区域。
除模拟仿真之外，改制车辆下线后，也需要对传感器位置姿态等信息进行标定，从而确保改制系统最终的感知效果。
据介绍，大疆车载的标定工位能够根据车企的需求进行 1:1 复刻。而智能驾驶系统初始化标定可以精确到一两毫米，角度偏差不会超过零点几度，整体的标定流程在三分钟左右。
如果用户在实际开车过程中遇到颠簸、震动，系统则能够通过自标定的算法修复偏差问题。
在软件测试以及感知标定顺利通过后，工程车辆就初步满足了参与实际道路测试的条件。
新智驾参观当天，测试基地一楼的泊车区域只有少数几辆工程车，但工作人员表示，当时正有大约 100 辆工程车在外测试。另外，测试基地内部也有维护保养的作业区，以便对长期测试的工程车提供维护保养的服务。
值得一提的是，在测试基地的作业区，目光所及能看到墙上贴着的诸多接地气的 Slogan，其中一条写道，“凝心聚力保交付”。
也许在大疆车载的业务推进中，「交付」已经成为了非常关键的一步。
实车上路体验
本次新智驾试乘的是大疆车载工程车，尽管并未得到录像的允许，但我们还是记住了几个有意思的小场景，想跟大家分享。
新智驾的实车体验全程近一个小时左右，途经车道线清晰的城市快速路、以及城市主干道。而且系统支持目的地导航功能，可以实现自主超车变道、自主上下匝道等基本操作。
为了「测试」系统的灵敏度，我们特意在旁边车道有车时下发变道的指令，但系统并未执行变道的动作，而是语音回应道，“当前禁止变道”。偶遇大货车且对方有变道的可能性时，系统会自动选择避让。
在一个十字路口，我们遇到了一辆即便是人眼识别也具有一定挑战的异形车。当时在交互屏上可以看到，系统并未框选出前方这个「奇怪的异形物体」，但依然做出了自然顺畅的决策，在合适的车距停下、等待绿灯。
图片由工作人员拍摄
此外，我们还途径了一个特殊的场景，道路的中间摆放着一个单独的雪糕桶，系统也顺利进行了识别和避让。
不过，保险起见，目前城市道路下的掉头、十字路口、人车混行等场景还需要人工接管。
大疆车载认为，无论城市还是高速路，智能驾驶系统运行的底层逻辑是一样的。这也是不同场景下的智能驾驶能够打通的重要原因。
近一个小时的体验中，整体感受比较平稳。而且新智驾体验的这套系统，传感器配置比较「朴素」—— 1个双目、1个单目、4个鱼眼、5个毫米波；未搭载激光雷达以及高精地图。
大疆车载方面解释，他们想要打造的是能够量产的智能驾驶系统，而量产就需要考虑成本。如果在开发时就采用「堆料」的策略，后续想要「由奢入俭」就会非常困难。
老马识途，是对智能驾驶的另一种期待
在新智驾参观完测试基地的第二天，大疆车载上线了其第一支自动驾驶品牌宣传片。
说来也新奇，智能驾驶必然离不开车，但大疆车载的宣传片中并未真正出现一辆车，而是以「马」作为主角——
一匹拥有足够经验的马，能够根据自己的感知、思考执行骑手发出的指令，做出相应的路线规划、决策。
而这也是大疆车载对智能驾驶的想象。
图片截自大疆车载宣传片《信马由缰》
从落地路径方面来说，大疆车载并没有选择高举高打的跨越式路线来切入市场，而是坚定地做 L2。
目前，市面上搭载 L2 级别功能的车型并不罕见，譬如车道保持、定速巡航等，但大部分量产车仍沿袭着分布式架构的硬件集成方式。这种方式的问题在于，传感器以及控制器之间存在隔离，导致功能与功能之间不连贯，影响用户在不同场景下的智能驾驶体验。
换言之，业内尚未实现完全可以脱手脱眼脱脑的无人驾驶体验。
由此大疆车载认为，于量产车而言，只有先把 L2 做出来、做完美，才有实现更高级的自动驾驶的可能。
为了打通多个场景下的智能驾驶功能，大疆车载更倾向于采用集中式架构，基于中央域控制器以及一套传感器使得 ODD 变得连续起来，从而打造出像马一样可依赖的聪明的智能驾驶系统。
不过，要想做好 L2、实现从 L2 到 L3 的迈进，并不是一件简单的事情。
正如前文所说，今年，智能汽车的赛道热闹非凡。
大疆之外，百度、华为也多次强调，要赋能车企、帮车企造好车；从落地路径、市场定位以及产品矩阵等方面来看，三者之间均存在一定的交集。另一方面，以商汤为首的诸多以视觉感知技术起家的玩家也加大布局力度，赛道的火热添了一把柴。
那么，大疆做车载业务的底层逻辑是什么？优势又是什么？
事实上，无人机与智能汽车看似风马牛不相及，但需要解决的核心问题却高度相似。尤其是在智能驾驶方面，两者的技术核心都离不开感知、定位、决策、控制等。
在大疆看来，无人机与智能驾驶都同属于空间智能的范畴，要将所积累的如视觉感知算法、多传感器融合、定位、避障、飞行控制等无人机的相关技术，迁移至汽车并不算太难。
此外，凭借在空间智能技术的积累，大疆车载可以大幅降低对激光雷达、GNSS、高精度地图及 V2X 的依赖，帮助降低成本。
除了上述软硬件联合开发能力，还有制造的能力。
不同于行业内常见的代工模式，大疆车载拥有自建的零部件工厂，而大疆在无人机这一原生领域多年积累的供应链资源、量产经验也能在一定程度上为其所用，既保障了质量，又进一步压低了成本。
在关注自身的同时，大疆车载也没有停止关于行业发展的思考：
尽管各玩家的落地路径不一样，但每个车企都希望推出具有更好的智能驾驶体验的产品。目前，大疆车载已经启动了官方微信号的科普栏目，同时也开源了一些交通航测数据集，供行业人士学习交流。同时，大疆也在呼吁更多的技术标准专家、政策制定专家和法律专家需要加入这个领域。
或许，智能驾驶本就不是一项标准技术，而是一个愿望。大疆车载深知，这个愿望的最终实现需要更多人参与进来。
