广东
城市智驾又入场新人了，而且上来就放了"大招"！其实这位新人，我们称呼其智驾"老玩家"更合适。
拥有百度Apollo高阶辅助驾驶能力的极越01，在上市前夕，发布了其在上海城市道路的领航辅助驾驶视频。从浦东CBD出发，绕外滩经南浦大桥最后回到浦东，全程15.8公里，经过了36个红绿灯，多种路况环境，一镜到底零接管！
最大亮点自然就是极越01上这套BEV＋Transformer以及运用占用网络（Occupancy Network）的纯视觉技术方案。没错！极越01的感知硬件当中没有激光雷达，这也是国内首个纯视觉占用网络跑城区智驾的方案。
官方此次也发布了纯视觉占用网络的demo视频。
纯视觉，意味着没有靠激光雷达，就解决了通用障碍物的识别问题（城市智驾感知模块的难点），和特斯拉是一样的路线，相当激进。
这次官方大力宣传了占用网络（Occupancy Network），这也是城区视觉方案好用的关键。
什么是占用网络呢？
其实很好理解，将现实世界看成一个3D网格世界，并将这个空间做了无数网格化的分区，分割之后，每一个小方块叫做体素，类似于像素。只要在这个空间的体素下被占用了，都会被系统认为是1，赋值1，否则赋为0。物体在空间里面占据了一定的体素，系统就会把它显示出来，并判定它是一个障碍物。
占用网络解决了什么问题呢？
这个时候也无需再去纠结车辆周围的物体是什么东西，只要知道了物体的大概形态，占据的位置大小会不会影响通行，车辆就知道要不要躲避了。解决了通用障碍物识别这个老大难的问题。
而之前的传统方案是怎么做的呢？
首先要对交通参与者进行标注，帮助汽车认识什么是轿车、卡车、行人等等，也就是将高频出现的目标都纳入的白名单机制。但实际道路环境非常复杂，比如施工桩桶、掉落的树枝、前者掉落的货物等（通用障碍物），厂商是不太可能将所有可能出现在道路上的物体都纳入白名单。所以，智驾过程中，汽车碰到白名单里面的物体，认识就能采取相应措施，而不认识，大概率会忽略或有其他应急反应，比如一些撞桩桶事件。
占用网络对3D场景的还原再加上BEV和Transformer对道路参与者的位姿轨迹的预测，那么整个感知模块就比较完善了。然后下游的轨控也能减轻不少压力，智驾使用体验自然更丝滑。
视觉方案对比激光雷达方案有啥优缺点？
目前市面上最主流的激光雷达方案，无疑是加了一个价格昂贵的外挂。通过激光雷达投射出去的绵密点云判断未知障碍物的体积（三维信息），再结合先验信息或者实时感知判断绕行或制动，这当然会比视觉方案，通过摄像头获取的外界信息提取难度要小。而且雨雾和环境光线的影响比较小。缺点自然就是价格成本高，羊毛出在羊身上，自然转嫁给消费者了。
视觉方案则是用最简单的硬件去实现最复杂的功能，那必要对软件和算法的要求更高，体验好不好是关键。
极越占用网络demo视频技术细节点：
可以看到这次极越官方公布的纯视觉的占用网络的demo视频当中，细节点还是非常多的：
1、首先沿路草坪上的细枝树木和道路中央护栏的花盆，在感知系统当中，都以不同的体素做出了区分，证明识别精度非常高。
2、另外一个场景中，吊车的液压支撑脚也识别到了，以往这种凸于本体之外的细小物体，基本很难被识别到，非常非常典型的通用障碍物。有了占用网络后，这个问题得到了解决。
3、沿路的路灯、路牌都能快速精准地在体素世界中，基本都做到了等比例复刻。
技术路线领先不足为奇，毕竟大家的PPT都挺厉害的。但基于纯视觉方案的城市智驾功能能够落地，这就很好证明了极越01智驾团队的技术实力，这也使得极越01成功跻身于国内智驾第一梯队的范畴，无可争议。
解决了通用障碍物的识别，极越的下一步，大概率也就瞄准了去高精地图吧，后续在去高精地图方面，又会有怎样的发展呢？值得期待。
最后在产品层面，不依赖激光雷达后，那么极越01整体的智驾成本肯定会有所降低，落实到车价上，也许会有"亿点点"惊喜。如果全系标配城市智驾方案的话，那么低配车型的智能化优势会相当明显了，同级竞争力十足。
当然，也不是空头白吹，关于这极越01这套纯视觉城市智驾系统的具体体验如何？后续会有一镜到底的体验视频等待着大家。
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