自动驾驶规划技术研究 - 当前端到端自动驾驶技术中BEV已成为标准范式 但规划模块进展缓慢 主要由于交互建模涉及博弈和不确定性 监督学习难以有效描述此类问题[2] - 交互规划本质上属于世界模型范畴 核心在于推理其他交通参与者的未来行为[4] - 关键技术挑战包括：如何在规划流程中融入交互 如何将交互转化为数学约束 如何高效求解 以及参数调优问题[5] 交互规划框架比较 - TPP框架采用轨迹树结构 通过动态规划获取最优策略 其损失函数包含预测误差 自车轨迹碰撞和交通参与者碰撞三项[6][7][9] - IJP框架采用MPC联合优化 通过同伦理论大幅减少轨迹采样数量 使16个交通参与者场景下达到125Hz处理速度[12][15][19] - DIPP框架引入可微分规划 使用Transformer编码历史信息 通过非线性最小二乘优化轨迹 支持端到端训练权重参数[21][22][27] 关键技术实现 - 同伦理论应用安培定律原理 将障碍物视为电流 通过磁场线积分相同特性归类轨迹 使车道变换等场景采样效率提升[13][14][15] - ADMM算法替代传统SQP 将840维优化问题分解为可并行计算子集 实现毫秒级实时响应[19][23] - 可微分规划采用双层优化结构 内层求解最优轨迹 外层优化损失函数 结合Theseus库实现参数自动调优[34][35][36] 现存技术局限 - 预测导向方法本质是反应式规划 无法处理反事实安全问题 如车辆主动并道场景[41] - 固定权重损失函数难以匹敌规则方法的场景自适应能力 静态场景下预测模块效用有限[44] - 模块化方案依赖预测质量 端到端方案网络设计复杂 两者均面临真实交互效果验证挑战[45]

公司融资与合作 - 易航智能完成数亿元C轮融资，由北汽产投、浙江金控投资公司、德清产投、财通资本联合投资 [5] - 北汽在2022年与易航智能达成合作，BJ40系列车型已搭载其L2级前视一体机和L2+级高速NOA方案 [5] - 融资后，公司或将为北汽集团旗下BEIJING、极狐品牌开发智驾方案 [6] - 浙江德清县政府正在招引智驾项目，打造智能驾驶示范区，已吸引图达通和斯年智驾落地 [7] 公司背景与技术能力 - 创始人陈禹行博士毕业于吉林大学车辆工程专业，师从中国工程院院士郭孔辉，并在美国加州伯克利大学跟随J.Karl Hedrick学习车辆控制算法 [7] - 公司成立于2015年8月，定位自动驾驶一级供应商，未进入L4级全无人驾驶领域，选择渐进式智能驾驶路线 [7] - 公司自研了感知、决策、控制、故障诊断等核心算法，具备视觉感知、规划控制、软硬件开发、测试标定等全栈自研能力 [7] - 目前有200多名员工，在北京、苏州设有研发中心和工厂，在河北固安设有测试基地 [7] 产品与市场表现 - 主要为车企提供高速NOA等中阶智驾软硬件方案，已在北汽BJ40、上汽大通G90/MIFA 9/MIFA 7、极石01等10余款车型上量产 [7] - 方案已累计搭载超20万辆车 [7] - 下一步目标是开发中等算力的中高阶方案，实现高速NOA和城市记忆领航功能 [7] - 2024年4月发布基于BEV感知方案的智驾平台"笃行"，包含标准版、性能版和全能版，标准版整套方案价格不高于5000元 [7] 行业技术趋势 - BEV技术自2021年特斯拉AI Day后成为行业热点，中国车企和供应商在2022年跟进 [8] - BEV优势在于整合多传感器信息生成360度鸟瞰图，提升环境感知和路线规划能力 [9] - 2024年行业新方向是"端到端"智能驾驶，特斯拉FSD v12已采用该架构 [9] - 公司暂未激进跟进端到端技术，认为车企更适合投入该领域，当前重点仍是BEV方案 [9] 行业竞争格局 - 智驾供应商竞争呈现以芯片厂商为核心的"阵营化"趋势 [9] - 英伟达和华为已形成两大阵营，能提供芯片平台+上层方案的全套供应 [9] - 高通和地平线有望成为新阵营基座，公司选择基于地平线征程6E芯片开发高阶方案 [9] - 地平线其他合作伙伴包括轻舟智航和鉴智机器人，高通主要合作伙伴有大疆和Momenta [9]