成果：将量产方案转化为用户价值
性能再强大的模型，也需要经过量化迁移，才能在量产车上发挥效力。其中的关键就在于AI工程化，通过软硬协同，尽可能在量产计算平台上最大化发挥模型的性能。在AI工程化方面，轻舟智航的优势来自于模型结构的灵活性、丰富的模型部署和适配经验，以及地平线紧密的芯片开发支持，从而快速完成了原有方案在征程5芯片上的高质量、高效率迁移和部署。
其中，轻舟基于超融合提出的国内首个可在量产计算平台上实现时序多模态特征融合的感知大模型OmniNet具备突出的性能和灵活性，不仅能够输出丰富且准确的环境感知结果，还可以灵活适配不同传感器配置，且无需针对不同硬件进行单独模型训练，带来更低迁移成本。
同时，地平线提供了大量的最佳实践参考算法，使得轻舟智航团队能够对症下药，一步到位完成算法选型和瘦身，并充分地利用征程5的BPU架构优势，最终更快地实现了轻舟智航行泊一体BEV感知方案在征程5芯片平台上的落地。
轻舟智航的行泊一体方案可在一个BEV模型中实现多任务检测，同时支持行车和泊车功能。由于不同任务间共享大部分模型参数，能够以最小的算力消耗，完成所有行泊车感知任务。
对车企而言，行泊一体意味着更高的硬件资源利用率，以及更高的场景泛化能力，可带来极大的成本和体验优势。由于行车和泊车之间可以无缝切换，架构更简洁，不会出现行泊分离时场景重叠造成传感器和算力的浪费。同时，由于不再按照场景区分，感知模型可利用泊车传感器加强车辆近距离行车时的感知效果，还可以利用行车传感器加强对泊车环境的理解，这意味着场景泛化性更强，可以更好地应对诸如狭窄道路等行车泊车难以区分的场景，带来更好的体验。
综合来说，正是完善的基础设施建设、丰厚的AI工程化经验，使得轻舟智航以更高的研发效率，更少的资源投入达成了量产目标，率先在征程5平台上实现了更好的行泊一体BEV感知效果，不仅以更高的性价比助力客户降本增效、提高产品竞争力，同时也能为消费者提供安全舒适、更好用、更爱用的智能驾驶体验。
根据工信部数据，预计2025年乘用车L2级及以上智能驾驶渗透率将会达到70%。在此趋势下，越来越多的用户都会将高阶辅助驾驶功能列为选车购车的重要考量因素。得益于出众的性价比，地平线征程系列正在成为越来越多车企智驾方案的首选芯片平台，而基于征程5的轻舟乘风更将是征程5平台中更可靠、体验更佳、性价比更合理的NOA方案。
轻舟乘风高阶辅助驾驶解决方案。 轻舟智航供图 华龙网发
汽车渝评
自动驾驶技术已被认为是未来10年最重要的革命性技术之一，但任何颠覆性的技术只有真正落地，才能为社会创造价值。轻舟智航秉承“将自动驾驶带进现实”的长期愿景，仰望星空同时脚踏实地，持续精进技术、打磨方案，结合敏锐的客户和用户需求洞察，在推进技术普及的马拉松上持续突破，向最终目标不断迈进。
