在自動駕駛系統中，智能定位所代表的是一套綜合系統。
過去大家比較重視差分衛星定位（Differential GNSS）。隨著越來越多主機廠的開發演進，系統中與定位功能相關的子模塊，包括衛星、慣性、車輛、視覺或者激光雷達，未來基於5G的V2X車路協也會一同參與融合進來，完成車道級的三維導航功能。
在《2019高工智能汽車年會》上，戴世智能CEO陸海峰表示，我們從系統層面的需求出發，發現智能定位系統的痛點第一是精度，第二是可靠性。
這裡的精度強調的是全天候、全場景下的有效定位精度。而與之相輔相成的可靠性，對應到行業標準上，可能需要達到功能安全B級以上的可靠性，而在運動與姿態感知原始數據上，甚至要達到D級可靠性。
在眾多可以為定位功能服務的傳感器中，在性能、成本和可靠性上都各有長處。比如長期精度角度來看，單純的RTK（載波相位差分技術）已經可以達到釐米級；
而短期精度，指的是高機動的場景，INS（組合慣導）得分會比較高。這是因為慣性本身是百微秒級的數據更新率，它能把離散的數據串聯起來，而且是符合物理運動規律的串聯，不是一般意義上的差值。
“城市山谷”泛指高樓林立的場景，多路徑效應會使RTK定位精度降級，這個時候基於攝像頭或是激光類的環境匹配定位就能起到較好互補作用。而在“城市平原”上，類似廣場或是隧道，這樣的單一場景反而會讓“匹配”變得很“困惑”。
就可靠性而言，IMU（慣性測量單元）是一個非環境交互式的獨立工作模塊，它可以做到非常高的功能安全等級。這在衛星或者攝像頭失效的情況下，作為最後一道保障就顯得尤為重要了。
不過，在很長一段時間裡，測繪用途的組合慣導價格昂貴，不論是進口還是國產，都是十幾萬到近百萬元的售價。但是隨著技術的快速迭代，針對車用場景的新一代的產品和成本都在大幅度優化，未來量產時成本將不是問題。
高速自動駕駛是一個有效解決疲勞駕駛痛點的產品，不論是L2的HWA（高速駕駛輔助）還是L3的HWC（高速自動駕駛巡航），大家都關注衛星、慣性和視覺的融合。
在量產方案中，高精度衛星的更新率一般低於10Hz；視覺的定位精度雖然不高，但是車道級的保持，穩定性非常好；慣性推算在定位精度上雖然有累計誤差，但是短期穩定性相當優秀。
如果遇到遮擋、逆光、雨雪或是光線變化劇烈的場景，視覺和衛星都存在一定的風險點，這就可以通過異構冗餘來對治共因失效。
所謂“一個和尚挑水喝，兩個和尚擔水喝。”對於ASIL等級，我們經常會說：
ASIL A級的功能要小心；
ASIL B級的功能要很小心；
ASIL C級的功能要非常小心；
ASIL D級的功能要非常非常小心；
如果一個D級系統的成本和開發量太大，那分解為A+C，或是兩個B，不失為一種明知的方案。
陸海峰表示，戴世智能從2015年飛行姿態控制器開始，2016年正式將車用INS系統作為一個專業的產品序列獨立出來，從工具鏈產品到慣導系統，都已經和國內外的主機廠和Tier1建立了良好的合作關係。
2019年，戴世智能在上海嘉定新建了工廠，為L3產品的量產做好了準備。
量產前的系統級別測試驗證
從2015到2019年，整個L2系統滲透率和市場佔率不斷提升，全球市場至少有150億美金的現有容量。而各大主流車企隨著產品規劃逐步兌現落地，從高端車到中低端車，都開始搭載L2系統。
L4系統更是如火如荼，雖然也有一些公司“離開”，但也有更多新興公司進來。尤其是與限定場景相結合的方案，能為大多數企業帶來很好的短期回報，來支撐持續的研發投入。
可以說目前行業內並沒有推演出一個最優的或者統一的解決方案，各大公司都有自己的擅長，有些以視覺為主或者以激光雷達為主，或是做更低成本的方案，整體系統造價這幾年快速迭代，令人充滿期待。
那麼戴世智能可以為這個產業鏈做些什麼？
陸海峰表示，首先戴世智能在開發工具鏈上有多年的積累，可以覆蓋L2到L4市場的所有場景，為研發做好服務。
最常見的就是L2，比如常見的車規認證，到底什麼是車規？一個溫度指標、或是防護等級能代表車規嗎？
站在車規背後，還是整個行業多年積累的開發流程和體系。不論多簡單的系統，都需要層層解構，明確功能和需求後逐一驗證。如何驗證？這就需要依據規範，而且是可以定量的、可執行的測試驗證規範。
不論是AEB（前車碰撞預警）還是BSD（盲區檢測），在開發階段都需要大量的系統級別測試驗證。
這些功能最後都體現的是車輛與環境的相對關係：車與車之間、車與道路之間等等。處理這些關係，工程師都需要一把精準的“尺子”去動態的測量、記錄、回放和分析數據。
所以，大量開發工作都是隱含在簡簡單單的“車規”兩個字背後的，是汽車工業深沉的積澱。最終在消費者手中，會感覺一切都那麼流暢、自然，就好像什麼都沒有發生過。
開發工具產品
戴世智能在2020年初會推出IFS3000系列系統，它基本涵蓋所有車輛的運動信息，並且可以支持多臺車輛的組網測試，支持點到點、點到輪廓、輪廓到點、車到車道線。
在全國各個測試場，可以看到越來越多的假人、假車，配合目標車一起測試。我們的主機廠和Tier1花費了大量的時間、人力和成本去開展這些嚴謹且高覆蓋的試驗。
那這些來之不易的數據有沒有被記錄，有沒有做好分析工作呢？如果只重視測試，不重視數據的整理和分析，最終的效益會很打折扣。
IFS3000系統是軟硬件一體化的方案，可以幫助用戶做運動學信息的獲取、視頻同步和回放。尤其關注為多目標互動場景，提供有效的真值，並將數據相互關聯。最終可以幫助工程師節省工作量，聚焦到產品本身的開發中去。
限定場景的自動駕駛應用在2020年會迎來大量令人期待的項目落地。而同時也對組合慣導系統提出了更高的要求，尤其是在衛星條件不佳的工況中，整個導航系統所給予定位數據連貫性、動態機動性是不是能真實的反應車輛的狀態。
在這些項目中，我們的2000系列產品已經得到了廣泛的應用和驗證。這得益於一個擺脫傳統測繪慣導設計的新系統，重構式開發的軟硬件架構。一直以來，2000系列在處理隧道、高架等過渡場景中表現出了出色的適應性和穩定性。同時幫助客戶降低70%的成本。
更重要的是，組合慣導底層有大量的參數和數據，都可以為用戶在開發過程中提供支撐。這都可以通過2000系統的硬件接口與DS Insight軟件的結合來實現。
而戴世智能會配合用戶去分析解決應用過程遇到的很多棘手問題，而這些技術服務在都是免費的。“用戶可能是一個圖像處理的專家，但是對於組合慣導的底層原理並不需要花費太多的時間去深入。”陸海峰表示，這本就是我們需要為用戶提供的技術支持。
L3量產前夜
所有汽車供應鏈的產品，都面臨著進入前裝量產市場的門檻。
國內目前L3基本上進入了商業化量產導入階段，很多供應商都在嘗試導入像蔚來、威馬、小鵬等新興頭部車企，而L4現在處於測試驗證的階段。
這個過程中，戴世智能新一代的DS系列產品正在配合主機廠，有序的展開量產前的大量開發工作。傳感器價格將不是問題，在未來可行性規劃中達到功能安全B級以上的傳感器，戴世已將其成本控制在多家OEM的預期之內。
陸海峰表示，在自動駕駛量產之前，戴世智能可以為用戶提供全方位的測試服務和測試開發工具，這個過程中希望用技術為客戶提供高質量的附加值，縮減開發週期；在量產之後可以持續提供高性能、低成本、滿足車規要求的傳感器方案。
閱讀更多 高工智能汽車 的文章
