很多人对DJI汽车动力性的印象还停留在今年的上海车展上。
当时，无人机、ICT、互联网三大跨界巨头DJI、华为、百度罕见地齐聚智能汽车赛道，以独立参展商身份高调参展，发布相关新品，亮点纷呈。
其中“DJI汽车”这个品牌的诞生，赚足了所有的话题，也充满了业界的期待。
尽管半年多来，DJI很少在公开场合披露其车载业务的进展，但在2021年的最后一个月，这位低调的玩家做出了新的举动——发布了他的第一部自动驾驶品牌宣传片。
借此机会，新智家也与DJI进行了深入交流，试图了解其布局智能驾驶的底层逻辑和他们的终极愿景。
此外，我们还前往DJI汽车位于深圳龙华区的测试基地，进行了实地参观和实车体验。
测试基地参观
DJI的车载测试基地离市区不远。
我们进厂后，周围没有“DJI车”的标志。如果不是工作人员介绍，很难知道眼前这座普通的三层平房就是它的试验基地。
因为试验基地是禁止拍照的，所以新之家基于参观当天的记忆，尽量最大程度的还原试验基地的主要过程。
这次参观的重点领域是:车辆重组、模拟和感知校准。
车辆重组
新之家的第一站是车辆改制区。
车辆重组的过程主要分为主线过程和辅助线过程。在主线流程中，首先要对收到的车辆进行基本检查，包括车辆状态、车身尺寸等。同时辅助线过程会对需要用到的部分进行检查，包括双目/单目/鱼眼相机、激光雷达、毫米波雷达、超级计算机平台等等。
检验合格后，主线流程中的车辆进入重组站，按要求(在尽量不改变车辆内外外观的前提下)拆卸相应的部件，而辅助线流程中检验合格的部件安装在指定位置，连接到车辆控制系统，初步形成智能驾驶系统。
但现场的工程师也强调，目前改制的具体规则和传感器配置可以随客户需求而改变，一般改制周期无论是燃油车还是电动车都是4-5个工作日。
完成上述步骤后，工程师需要对车辆和智能驾驶系统进行调试，检查和解决整体环节中的异常问题，以保证系统的合规性。
模拟仿真
车辆改制调试完成后，系统将进入仿真场景，开始全天候仿真测试。
一方面，系统可以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中的稳定性；另一方面，将虚拟世界中传感器模型生成的原始数据与改造后的系统相结合，然后与真实数据进行对比，可以快速优化改造后的算法。
DJI车辆公司还开发了一个模拟器，供工程师在虚拟世界中手动控制车辆。
感知校准
参观的最后一站是感知校准区。
除了仿真，还需要对改装车下线后的传感器位置和姿态信息进行标定，以保证改装车最终的感知效果。
据介绍，DJI的车载校准站可以根据车企的需求进行1:1的雕刻。智能驾驶系统的初始化和标定可以精确到一两毫米，角度偏差不会超过十分之几度。整个校准过程大约需要三分钟。
如果用户在实际驾驶过程中遇到颠簸和震动，系统可以通过自校准算法修复跑偏问题。
软件测试和感知标定顺利通过后，工程车辆初步具备了参加实际路测的条件。
新智家到访当天，试验基地一楼停车区只有几辆工程车，但工作人员表示，外面正在进行试验的工程车有100辆左右。此外，试验基地内还设有维修工区，为长期试验工程车提供维修服务。
值得一提的是，在试验基地的作业区，远远望去可以看到墙上贴着很多接地气的标语，其中一条写着“集中精力发货”。
或许“交付”已经成为DJI汽车业务推广中非常关键的一步。
实车上路体验
这一次，新的智能驾驶测试乘坐的是DJI车载工程车。虽然没有得到视频的许可，但还是想起了几个有趣的场景，想和大家分享一下。
新之家的实车体验大概需要一个小时，经过车道清晰的城市快速路和城市主干道。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，我们特意在下一车道有车的情况下发出变道指令，但系统并没有执行变道动作，而是用语音回应“目前禁止变道”。当遇到大货车且对方很可能变道时，系统会自动选择避让。
在一个十字路口，我们遇到了一辆异形车，即使对人眼识别也有一定的挑战。当时，我们在交互屏幕上可以看到，系统并没有框出前方的“奇怪的外星物体”，但它仍然做出了自然而顺利的决定，停在了合适的距离，等待绿灯。
照片是工作人员拍的
此外，我们还参观了一个特殊场景，单个冰淇淋桶放在路中间，系统成功识别并避开。
但保险起见，目前城市道路下的掉头、十字路口、混合交通等场景还是需要人工接管。
DJI车辆认为，无论是城市还是高速公路，智能驾驶系统的底层逻辑都是一样的。这也是不同场景下的智能驾驶能够打通的重要原因。
在近一个小时的体验中，整体感觉比较稳定。而且新的智能驾驶体验系统的传感器配置比较“简单”——1个双目，1个单目，4个鱼眼，5个毫米波；没有配备激光雷达和高精度地图。
DJI解释说，他们想打造一个可以量产的智能驾驶系统，量产需要考虑成本。如果在发展的时候采取“堆砌材料”的策略，将来要“由奢入俭”就很难了。
老马识路，这是对智能驾驶的另一种期待。
在新智家参观测试基地的第二天，DJI推出了其首个自动驾驶品牌宣传片。
说也奇怪，智能驾驶必然离不开驾驶，但DJI的汽车宣传片里并没有真车，而是以“马”为主角——
有足够经验的马，可以根据自己的感知和思维，执行骑手发出的指令，做出相应的路线规划和决策。
这也是DJI对智能驾驶的想象。
图片取自新疆汽车宣传片《相信马》。
在落地路径上，DJI车辆没有选择高举高打的跳跃路线切入市场，而是坚定地做了L2。
目前市场上具备L2级别功能的车辆并不少见，比如车道保持、定速巡航等。，但大部分量产车还是遵循分布式架构的硬件集成模式。这种方式的问题是传感器和控制器之间存在隔离，导致功能之间不连续，影响用户在不同场景下的智能驾驶体验。
换句话说，业界还没有实现可以完全摆脱眼睛和大脑的无人驾驶体验。
所以DJI车辆认为，对于量产车来说，只有先把L2做出来，完善了，才有可能实现更高级的自动驾驶。
为了打通多场景下的智能驾驶功能，DJI车辆更倾向于采用集中式架构，基于中央域控制器和一组传感器，让奇数连续，从而打造出像马一样可以依靠的智能驾驶系统。
但是，做好L2，实现从L2到L3的进步，并不是一件简单的事情。
如上所述，今年，智能汽车的赛道很热闹。
除了DJI，百度、华为也一再强调要赋能车企，帮助车企造好车；从落地路径、市场定位、产品矩阵来看，三者之间有一定的交集。另一方面，以商汤为首的众多以视觉感知技术起家的选手也加大了布局，为火热的赛道添了一把柴。
那么，DJI车载业务的潜在逻辑是什么？有什么优势？
其实无人机和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。尤其在智能驾驶上，两者的技术核心都离不开感知、定位、决策、控制等等。
在DJI看来，无人机和智能驾驶都属于空间智能的范畴。把积累的视觉感知算法、多传感器融合、定位、避障、飞行控制等无人机相关技术转移到汽车上，并不是太难。
此外，随着空间智能技术的积累，DJI车辆可以大大减少对激光雷达、GNSS、高精度地图和V2X的依赖，从而有助于降低成本。
除了上述的软硬件联合开发能力，还有制造能力。
与业内常见的代工模式不同，DJI车辆拥有自己的零部件工厂，DJI在无人机原领域积累的供应链资源和量产经验也可以得到一定程度的利用，既保证了质量，又进一步降低了成本。
DJI汽车在关注自身的同时，也没有停止对行业发展的思考:
虽然每个玩家的落地路径不同，但是每个车企都希望推出智能驾驶体验更好的产品。目前，DJI车辆推出了官方微信号的科普专栏，同时也开放了部分交通航测数据集，供业内人士学习交流。同时，DJI呼吁更多的技术标准专家、决策专家和法律专家加入这一领域。
或许，智能驾驶不是一个标准技术，而是一个愿望。DJI知道这个愿望的最终实现需要更多人的参与。
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当时，无人机、ICT、互联网三大跨界巨头DJI、华为、百度罕见地齐聚智能汽车赛道，以独立参展商身份高调参展，发布相关新品，亮点纷呈。
其中“DJI汽车”这个品牌的诞生，赚足了所有的话题，也充满了业界的期待。
尽管半年多来，DJI很少在公开场合披露其车载业务的进展，但在2021年的最后一个月，这位低调的玩家做出了新的举动——发布了他的第一部自动驾驶品牌宣传片。
借此机会，新智家也与DJI进行了深入交流，试图了解其布局智能驾驶的底层逻辑和他们的终极愿景。
此外，我们还前往DJI汽车位于深圳龙华区的测试基地，进行了实地参观和实车体验。
测试基地参观
DJI的车载测试基地离市区不远。
我们进厂后，周围没有“DJI车”的标志。如果不是工作人员介绍，很难知道眼前这座普通的三层平房就是它的试验基地。
因为试验基地是禁止拍照的，所以新之家基于参观当天的记忆，尽量最大程度的还原试验基地的主要过程。
这次参观的重点领域是:车辆重组、模拟和感知校准。
车辆重组
新之家的第一站是车辆改制区。
车辆重组的过程主要分为主线过程和辅助线过程。在主线流程中，首先要对收到的车辆进行基本检查，包括车辆状态、车身尺寸等。同时辅助线过程会对需要用到的部分进行检查，包括双目/单目/鱼眼相机、激光雷达、毫米波雷达、超级计算机平台等等。
检查合格后，正线流程车辆进入重组站，按要求拆卸相应部件(在不改变内外……l尽可能的车辆外观)，而辅助线流程中通过检查的部件安装在指定位置，连接到车辆控制系统，初步形成智能驾驶系统。
但现场的工程师也强调，目前改制的具体规则和传感器配置可以随客户需求而改变，一般改制周期无论是燃油车还是电动车都是4-5个工作日。
完成上述步骤后，工程师需要对车辆和智能驾驶系统进行调试，检查和解决整体环节中的异常问题，以保证系统的合规性。
模拟仿真
车辆改制调试完成后，系统将进入仿真场景，开始全天候仿真测试。
一方面，系统可以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中的稳定性；另一方面，将虚拟世界中传感器模型生成的原始数据与改造后的系统相结合，然后与真实数据进行对比，可以快速优化改造后的算法。
DJI车辆公司还开发了一个模拟器，供工程师在虚拟世界中手动控制车辆。
感知校准
参观的最后一站是感知校准区。
除了仿真，还需要对改装车下线后的传感器位置和姿态信息进行标定，以保证改装车最终的感知效果。
据介绍，DJI的车载校准站可以根据车企的需求进行1:1的雕刻。智能驾驶系统的初始化和标定可以精确到一两毫米，角度偏差不会超过十分之几度。整个校准过程大约需要三分钟。
如果用户在实际驾驶过程中遇到颠簸和震动，系统可以通过自校准算法修复跑偏问题。
软件测试和感知标定顺利通过后，工程车辆初步具备了参加实际路测的条件。
新智家到访当天，试验基地一楼停车区只有几辆工程车，但工作人员表示，外面正在进行试验的工程车有100辆左右。此外，试验基地内还设有维修工区，为长期试验工程车提供维修服务。
值得一提的是，在试验基地的作业区，远远望去可以看到墙上贴着很多接地气的标语，其中一条写着“集中精力发货”。
或许“交付”已经成为DJI汽车业务推广中非常关键的一步。
实车上路体验
这一次，新的智能驾驶测试乘坐的是DJI车载工程车。虽然没有得到视频的许可，但还是想起了几个有趣的场景，想和大家分享一下。
新之家的实车体验大概需要一个小时，经过车道清晰的城市快速路和城市主干道。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，我们特意在下一车道有车的情况下发出变道指令，但系统并没有执行变道动作，而是用语音回应“目前禁止变道”。当遇到大货车且对方很可能变道时，系统会自动选择避让。
在一个十字路口，我们遇到了一辆异形车，即使对人眼识别也有一定的挑战。当时，我们在交互屏幕上可以看到，系统并没有框出前方的“奇怪的外星物体”，但它仍然做出了自然而顺利的决定，停在了合适的距离，等待绿灯。
照片是工作人员拍的
此外，我们还参观了一个特殊场景，单个冰淇淋桶放在路中间，系统成功识别并避开。
但保险起见，目前城市道路下的掉头、十字路口、混合交通等场景还是需要人工接管。
DJI车辆认为，无论是城市还是高速公路，智能驾驶系统的底层逻辑都是一样的。这也是不同场景下的智能驾驶能够打通的重要原因。
在近一个小时的体验中，整体感觉比较稳定。而且新的智能驾驶体验系统的传感器配置比较“简单”——1个双目，1个单目，4个鱼眼，5个毫米波；没有配备激光雷达和高精度地图。
DJI解释说，他们想打造一个可以量产的智能驾驶系统，量产需要考虑成本。如果在发展的时候采取“堆砌材料”的策略，将来要“由奢入俭”就很难了。
老马识路，这是对智能驾驶的另一种期待。
在新智家参观测试基地的第二天，DJI推出了其首个自动驾驶品牌宣传片。
说也奇怪，智能驾驶必然离不开驾驶，但DJI的汽车宣传片里并没有真车，而是以“马”为主角——
有足够经验的马，可以根据自己的感知和思维，执行骑手发出的指令，做出相应的路线规划和决策。
这也是DJI对智能驾驶的想象。
图片取自新疆汽车宣传片《相信马》。
在落地路径上，DJI车辆没有选择高举高打的跳跃路线切入市场，而是坚定地做了L2。
目前市场上具备L2级别功能的车辆并不少见，比如车道保持、定速巡航等。，但大部分量产车还是遵循分布式架构的硬件集成模式。这种方式的问题是传感器和控制器之间存在隔离，导致功能之间不连续，影响用户在不同场景下的智能驾驶体验。
换句话说，业界还没有实现可以完全摆脱眼睛和大脑的无人驾驶体验。
所以DJI车辆认为，对于量产车来说，只有先把L2做出来，完善了，才有可能实现更高级的自动驾驶。
为了打通多场景下的智能驾驶功能，DJI车辆更倾向于采用集中式架构，基于中央域控制器和一组传感器，让奇数连续，从而打造出像马一样可以依靠的智能驾驶系统。
但是，做好L2，实现从L2到L3的进步，并不是一件简单的事情。
如上所述，今年，智能汽车的赛道很热闹。
除了DJI，百度、华为也一再强调要赋能车企，帮助车企造好车；从落地路径、市场定位、产品矩阵来看，三者之间有一定的交集。另一方面，以商汤为首的众多以视觉感知技术起家的选手也加大了布局，为火热的赛道添了一把柴。
那么，DJI车载业务的潜在逻辑是什么？有什么优势？
其实无人机和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。尤其在智能驾驶上，两者的技术核心都离不开感知、定位、决策、控制等等。
在DJI看来，无人机和智能驾驶都属于空间智能的范畴。把积累的视觉感知算法、多传感器融合、定位、避障、飞行控制等无人机相关技术转移到汽车上，并不是太难。
此外，随着空间智能技术的积累，DJI车辆可以大大减少对激光雷达、GNSS、高精度地图和V2X的依赖，从而有助于降低成本。
除了上述的软硬件联合开发能力，还有制造能力。
与业内常见的代工模式不同，DJI车辆拥有自己的零部件工厂，DJI在无人机原领域积累的供应链资源和量产经验也可以得到一定程度的利用，既保证了质量，又进一步降低了成本。
在关注自身的同时，DJI汽车也没有停止对行业发展的思考:
虽然每个玩家的落地路径不同，但是每个车企都希望推出智能驾驶体验更好的产品。目前，DJI车辆推出了官方微信号的科普专栏，同时也开放了部分交通航测数据集，供业内人士学习交流。同时，DJI呼吁更多的技术标准专家、决策专家和法律专家加入这一领域。
或许，智能驾驶不是一个标准技术，而是一个愿望。DJI知道这个愿望的最终实现需要更多人的参与。
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