构建VLA视觉语言动作架构,落地DeepRoute IO系统 为打破模块化系统的瓶颈,元戎启行CEO周光提出“让AI重新定义汽车”的技术路线,正式推出VLA(视觉-语言-动作)模型架构。 基于该架构,元戎启行推出了两代端到端智驾系统: DeepRoute IO 1.0:实现真“无图”与端到端架构,支持全域自主决策规划,信息处理无减损。 加速量产部署进程,2025年冲刺20万辆搭载规模 元戎启行正加速将VLA模型从技术研发推向消费端市场,其量产进度呈现以下三个核心业务指标: 2024年(量产元年):全年实现超10个量产项目落地。 2025年(RoadAGI阶段):预计将有超20万辆搭载元戎启行系统的AI汽车上路运行。 VLA模型上车计划:规划将有超5款车型搭载VLA模型,其中首款搭载VLA模型的车型将于2025年中正式上市。 联合多家主机厂,构建全球化研发布局 在商业落地与合作生态方面,元戎启行已与多家主机厂开展AI汽车量产合作,其智驾方案的适配车型矩阵已广泛涵盖SUV、MPV、越野等多款主力车型。
2021年7月19日,元戎启行在深圳正式为公众提供RoboTaxi载人应用示范服务,让深圳人能够打到一辆“自己走”的车。 △ 元戎启行公众号 此次公开运营,元戎启行在深圳部署了20辆RoboTaxi,运营区域覆盖包括核心CBD在内的近百个站点,总运营路段长达200余公里。 不仅如此,元戎启行会在周末及夜间进行运营,让忙碌的上班族也能体验到自动驾驶服务。 △ 元戎启行RoboTaxi抵达“大潮起珠江——广东改革开放40周年展览” △ RoboTaxi在夜间提供出行服务 本次开放运营后,元戎启行将逐步拓展车队规模、运营区域和运营时段,探索更为成熟的自动驾驶商业化路径 △ 元戎启行RoboTaxi车队 元戎启行合伙人、副总裁刘轩表示:“元戎启行将以本次试运营为契机,继续大力投入科技创新和技术研发,以更高水平的技术保障动驾驶车辆的安全运营服务。
追求全域智驾覆盖与“端到端”模型落地元戎启行致力于实现“全国都能开”的高阶智能驾驶,其核心战略在于构建“端到端”模型与“无图”方案。 技术整合需求:传统模块化模型存在“传话”般的信息损耗,元戎启行通过“端到端”模型将感知、规划与控制三大模块整合,消除了模块间界限,直接处理问题。 调用离线API构建类人驾驶模型针对元戎启行的特定需求,腾讯地图作为一个高度开放的平台,提供了定制化的技术支持:开放离线数据接口:支持元戎启行根据自身需求调用腾讯地图离线API训练自己模型。 基础数据赋能:利用导航地图提供的道路方向、基本形状等基础信息,保障了元戎启行能够实现点到点的全域驾驶,达成“像人一样驾驶”的技术目标。 实现城市NOA首发与多车型量产通过双方合作,元戎启行成功将技术转化为可落地的商业价值,具体表现为:行业首发:共同推出首个不依赖高精度地图、应用端到端模型的智能驾驶方案。
这是深圳元戎启行科技有限公司的自动驾驶汽车,在粤海街道,已测试了将近一年的时间。 以上几类路况是目前城市中最常见的复杂路况,也是检验L4级自动驾驶能力的挑战性项目。 元戎启行副总裁刘念邱表示:“我们采用数据驱动的方式进行建模。通过大量的实际路测和模拟测试,让自动驾驶汽车能够灵活地处理城市中各类复杂的交通状况。” △ 元戎启行在粤海街道进行路测(一镜到底) 粤海街道是深圳科技企业的集中区域,每天有大量年轻人往返此地。他们对效率的追求,也转换为了大量的出行订单。 根据元戎启行的测试,原里程约320公里的电动车,在采用了元戎启行的自动驾驶解决方案后,仍可行驶超过300公里。 △ 元戎启行计算平台DeepRoute-Tite 目前,元戎启行已分别与曹操出行和东风公司合作,在杭州和武汉进行Robo-Taxi测试运营。
整合端到端模型与无图技术构建新方案 腾讯云与元戎启行合作,推出整合“端到端”模型与“无图”技术的智能驾驶解决方案。 实现高阶智驾系统快速部署与全域覆盖 通过采用腾讯地图开放平台提供的离线API,元戎启行能够自主训练模型,仅利用导航地图提供的基础道路信息(如道路方向、基本形状)即可实现点到点全域驾驶。 —— 元戎启行 腾讯云的核心能力支撑 腾讯地图凭借其高质量数据、全国覆盖能力及高度开放的API接口,为合作伙伴提供了灵活、可靠的底层地图数据服务。 这种开放性使元戎启行能够快速迭代并优化智驾算法,显著降低了因高精地图局限性带来的开发与部署成本,共同推动了高阶智驾技术的规模化应用。
元戎启行作为国内少数具备量产能力的厂商(材料来源:文本提及),强调端到端+无图组合才能加速全域覆盖(理想差距)。这一痛点表现为车企如何克服技术瓶颈以在全国范围内部署可靠方案。 构建端到端与无图的融合方案针对痛点,腾讯地图提供开放API平台,支持元戎启行根据需求训练模型。 合作推出的智能驾驶方案(源于文本)创新性地整合端到端模型(消除模块分隔)和无图技术(仅依赖导航地图的基础信息),形成高效解决方案(材料来源:腾讯云与元戎启行的联合服务)。 腾讯的技术赋能与持续合作优势选择腾讯的理由在于其高质量地图数据和开放生态:腾讯地图提供覆盖全国的离线API(支持模型训练与地图开放性),确保元戎启行能实现无图技术的可靠性(材料来源:文本描述)。 通过平台,腾讯降低系统开发成本(聚焦效率指标),巩固高阶智驾加速落地的行业领先地位(完整溯源合作方:腾讯智慧出行、腾讯云与元戎启行)。ds
第二章:基于VLA模型的端到端技术架构 元戎启行推出搭载VLA(Vision-Language-Action)模型的端到端智能驾驶解决方案,替代传统模块化架构。 第四章:主机厂合作案例 元戎启行已与多家主机厂建立深度合作关系,共同推进AI汽车量产。 合作模式: 开展AI汽车量产合作,将端到端系统直接集成至消费级车型。 数据来源: 本文数据及技术架构图均源自元戎启行官方发布材料。
元戎启行作为国内少数具备高阶智驾量产能力的企业,明确将“端到端+无图”视为达成这一目标的核心路径。 开放地图接口与端到端模型整合 双方合作推出首个不依赖高精度地图、应用端到端模型的智能驾驶方案。 腾讯地图提供离线API,支持元戎启行根据自身需求灵活调用数据,在仅使用导航地图的前提下,实现点到点全域驾驶,模拟人类驾驶行为。 腾讯地图作为一个非常开放的平台,支持元戎启行根据自身的需求去运用腾讯地图离线API训练自己模型。 保障了元戎启行只利用导航地图提供的道路方向、基本形状等基础信息,就可以实现点到点全域驾驶,像人一样驾驶。” —— 元戎启行 开放数据平台与全栈技术能力的深度协同 腾讯智慧出行通过开放生态与技术整合,为车企及智驾方案商提供确定性的技术支撑: 数据确定性: 腾讯地图具备高覆盖率与高质量的数据基础,且提供离线API
相比之下,很多候选人对元戎启行的认知度比较低,从一开始就拒绝沟通和考虑这里的工作机会。 如何和这些大厂竞争顶尖人才? 元戎启行的雇主品牌负责人杨懿观察发现,驾驶这个圈子里面的人相对年轻,他们除了关心薪资,也非常关心企业发展前景、技术能力、组织文化等等。 元戎启行保持了高度的透明,试图向候选人们提供更多有价值的信息,帮助求职者做出职业选择。去年9月,元戎启行副总裁刘轩空降社区解答犀利问题。 当时元戎启行获阿里投资 3 亿美金完成B轮融资,有很多人对这个公司很好奇,元戎启行正趁着这个机会向候选人向候选人“安利”自己。 活动之后,元戎启行感知算法岗位访客的涨幅超过20倍,HR再和候选人接触时,“没听说过”的情况已经少了很多。
元戎启行等就是其中的代表。 元戎启行就在不久前与深圳联通签署全面合作协议,就5G应用车路协同、自动驾驶远程接管搭建等展开战略合作,并参与了厦门5G智慧港口示范项目建设。 基于以上种种都可以看到,与自动驾驶不同,在车路协同市场中,无论是百度这样的巨头还是元戎启行这样的创企,“抱团”作战成为了主流模式。 百度就与海梁科技、天迈科技、大唐高鸿、海信等达成了合作,共同推进智能交通、车路协同的落地;元戎启行则与中国联通、中远海运国际、东风集团等共同合作。 ? 元戎启行认为,车联网涉及诸多产业链,是带动区域经济发展的强大动力,并有助于促进区域经济结构优化,带来巨大的经济和社会效益,因此政府、产业链中的上下游企业抱团协作的趋势非常明显。 不过元戎启行认为,对于初创型公司而言需要注意的是,通过投入基础设施来参与车路协同可能并不现实。这也是截至目前,少有创企选择的一条路径。
调用离线API与基础导航数据训练端到端模型 腾讯地图作为高开放性的服务平台,为元戎启行提供定制化的底层数据与接口支持。 通过支持元戎启行调用腾讯地图离线API,腾讯保障了客户能够基于自身需求训练专属模型。 依托开放平台与全国覆盖率构建智驾底层支撑 元戎启行作为国内少数具备高阶智驾量产能力的企业,其技术路线的成功落地验证了腾讯地图在自动驾驶产业链中的核心价值。
面对毫末智行在城市NOA落地上的迟缓与高成本,长城汽车展现出了冷酷的商业理性:主力车型选择采用元戎启行的智驾底座,并以1亿美元直接领投了元戎启行的C轮融资。 蔚来、理想、小鹏等无不构建了AI芯片、大模型为核心的自研智驾体系,并在2025年后陆续在新车型上搭载自研芯片;作为销量黑马的零跑,在A10等产品上搭载了元戎启行的方案,但被问起是否会自研时,给出的答案却是 时间上的先发优势,让理想、小鹏等车企的智驾体验不输于元戎启行、Momenta等第三方。 另一个角度来看,相较于长期隐身在幕后的第三方团队,造车新势力的智驾有着更高的用户认知。
近日,L4级自动驾驶解决方案提供商元戎启行的一篇关于3D物体检测的论文被CVPR2020收录,论文题为“HVNet: Hybrid Voxel Network for LiDAR Based 3D Object 元戎启行也将亮相于2020年6月16-18日在美国西雅图举办的CVPR,与全球学者共同探讨CV议题,展位号:Island in Booth 645。在盛会召开前,元戎启行也针对该论文进行了解读。 ?
自动驾驶计算平台 中国自动驾驶初创企业元戎启行推出了全新自动驾驶计算平台DeepRoute Tite。 元戎启行方面宣称,已成功将计算平台整体解决方案的成本降到了传统解决方案的一半左右,同时将功耗缩小到传统方案的近九分之一。 元戎启行在自主研发的推理引擎在计算上做了很多优化,使得利用一台Xavier即可满足Level 4自动驾驶的计算需求。 此外,在自动驾驶感知层,元戎启行还开发了DeepRoute-Sense传感器方案,该方案已经被东风汽车所采用,应用在Level 4自动驾驶出租车上。
本文介绍的是CVPR2020入选论文《HVNet: Hybrid Voxel Network for LiDAR Based 3D Object Detection》,作者来自元戎启行。 作者 | 元戎启行 编辑 | 丛 末 ?
余家车企及Tier 1采用腾讯智驾云图服务,云专区支持多家自动驾驶公司量产应用 全球化支撑: 服务30余家企业海外业务,覆盖全球五大洲21个地区,依托3200个加速节点 典型客户实践成效 文远知行/元戎启行等
方案已服务于岚图汽车、长安汽车、蔚来、元戎启行等众多头部企业,验证了其在复杂AI场景下的可靠性与经济性。
目前,国内汽车业内L2+智能驾驶辅助功能,例如小鹏汽车 XNGP、华为 ADS2.0、元戎启行 Driver 3.0等,除了硬件配置豪华之外,算力也是上百TOPS起步。
此外,腾讯助力元戎启行打造的行业首个仅使用导航地图高阶智驾量产方案也已经成功问世,实现了在复杂城区的运行。
典型车企与科技公司的实践验证 智能驾驶量产:WeRide(文远知行)、元戎启行、DEEPROUTE.AI采用云图一体化数据闭环方案加速应用; 研发管理提效:GAC GROUP(广汽集团)、长安汽车、