从WeRide文远知行招股说明书看L4自动驾驶产品技术形态

WeRide 文远知行可能是继滴滴DIDI（美股上市失败）之后，最受关注的上市自动驾驶汽车公司之一，也可能是继DIDI以来L4 自动驾驶同类上市最大。

WeRide文远知行的业务代表了典型L4 自动驾驶的布局，所以我们就根据文远知行的IPO招股说明书来剖析L4 自动驾驶产品，技术以及商业布局形态。

WeRide文远知行将他的核心产品技术概念打包成WeRide One平台，它集成了基于自动驾驶的三大部份：

AI智能模型、全面的软件算法，这个是目前AI公司属性的产品，但汽车行业更多的是应用落地，应用来自于语言，视觉，多模态的AI算法。还有其他汽车专用控制等软件。
模块化硬件解决方案，这个属于传感器，计算平台等硬件方案。
基于云端的基础设施，云端平台主要是基于大数据在云端计算设备下的软件应用。

WeRide文远知行表示其WeRide One智能模型是灵活架构，可以有效地提供从 L2 到 L4 的自动驾驶产品和服务，其实这里表达就是通用的汽车智能解决方案。

在AI智能软件方面，WeRide文远知行布局的软件有：

端到端大模型支持用于感知、预测和规划。
定位技术，多传感器融合以及3D HD高精地图。
感知，前融合激光雷达和视觉。
预测算法，深度学习的预测算法。
规划，规划算法基于“搜索和优化”，利用神经网络和博弈论来实现类似人类的驾驶行为。
控车，控制模块可确保车辆精确操控，将安全高效的驾驶轨迹转化为实际行动。

其实一般智能驾驶软件算法主要包含以上模块，目前媒体行业喊的端到端概念非常不统一，其实主流的是指从感知到运动控制输出的端到端一个大模型，这个是异常难的，但很多可以说各个模块串联起来端到端，所以目前说端到端也不用迷信，看效果。

软件和硬件之间的匹配是一个非常难的问题，特别对于供应商来讲，OEM主机厂千差万别的硬件，如果每个项目都需要适配不同的硬件，那么这个软件研发供应商肯定不会高效和优成本。

所以一般需要开发中间件，来让软件匹配不同的硬件和平台，WeRide文远知行统一打包一个Mariana – WeRide 中间件。

根据WeRide文远知行表示，其Mariana 中间件，可确保算法输出和演进的一致性。它基于 Linux 内核构建，具有去中心化、分布式设计，消除了对中心节点的依赖。Mariana 支持多机平台，提高了安全冗余度，并包含统一的日志记录框架，可实现全面的数据管理。

硬件方面：当前WeRide文远知行采用的计算单元，主要来自英伟达芯片，计算单元会配备冗余计算单元。WeRide文远知行之前使用NVIDIA DRIVE Xavier 片上系统 (SoC)。计划用 NVIDIA DRIVE Orin SoC 和NVIDIA DRIVE Thor 平台， Nvidia 最新的 Blackwell ，联想会作为计算平台集成商提供硬件集成服务。

传感器，模块化传感器套件包括 GNSS、IMU、LiDAR、雷达、摄像头和定制传感器板。

WeRide传感器套件已经发展到第五代，其5.1集成了高分辨率半固态激光雷达、盲点激光雷达和高清摄像头。总体传感器套件的演化方向为小型化、紧凑化和更好的集成。

云平台方面：首先是云计算或者云存储等作为基座，基座一般都是BAT，华为，亚马逊，微软等等互联网云服务商提供，WeRide文远知行在基座上提供其软件平台服务：

仿真平台，支持灵活指定数字资产（例如城市布局、建筑物、车辆和交通信号灯）、交通场景和环境条件。它能够为自动驾驶车队的开发和验证生成各种现实世界场景。
分析平台，实施数据采集以及脱敏，供远程分析问题
云集成开发环境，简化了复杂自动驾驶系统的工程开发过程，并显著加快了迭代周期。
远程协助平台， L4 自动驾驶远程协助中心，这个之前文章《L4 Robotaxi 产业 - 被马斯克和百度萝卜快跑又带火了？》也分享过，它可以远程管理和监控大型自动驾驶车队，并在必要时进行干预，远程控车最重要的是实时性，WeRide文远知行表示其信号传输延迟将降低到 100ms 以下（人类的运动反应也就在250ms左右）。