對于自動(dòng)駕駛ADS行業(yè)而言，其核心演進(jìn)趨勢可以定義為群體智能的社會(huì)計(jì)算，簡單表述為，用NPU大算力和去中心化計(jì)算來虛擬化駕駛環(huán)境，通過數(shù)字化智能體即自動(dòng)駕駛車輛AV的多模感知交互決策，以及車車協(xié)同，車路協(xié)同，車云協(xié)同，通過跨模數(shù)據(jù)融合、高清地圖重建、云端遠(yuǎn)程智駕等可信計(jì)算來構(gòu)建元宇宙中ADS的社會(huì)計(jì)算能力。

ADS算法的典型系統(tǒng)分層架構(gòu)一般包括傳感層，感知層，定位層，決策層(預(yù)測+規(guī)劃)和控制層。每個(gè)層面會(huì)采用傳統(tǒng)算法模型或者是與深度學(xué)習(xí)DNN模型相結(jié)合，從而在ADS全程駕駛中提供人類可以認(rèn)可的高可靠和高安全性，以及在這個(gè)基礎(chǔ)上提供最佳能耗比、最佳用車體驗(yàn)、和用戶社交娛樂等基本功能。

01基于DNN模型的感知算法

ADS部署的傳感器在極端惡劣場景(雨雪霧、低照度、高度遮擋、傳感器部分失效、主動(dòng)或被動(dòng)場景攻擊等)的影響程度是不一樣的。所以傳感器組合應(yīng)用可以來解決單傳感器的感知能力不足問題，常用的多模傳感器包括Camera(Front-View or Multiview orSurround-View; Mono or Stereo；LD or HD)，毫米波Radar(3Dor4D)和激光雷達(dá)LIDAR(LDorHD)。ADS的一個(gè)主要挑戰(zhàn)是多模融合感知，即如何在感知層能夠有效融合這些多模態(tài)傳感器的輸出，配合高清HD地圖或其它方式定位信息，對應(yīng)用場景中的交通標(biāo)識(shí)，動(dòng)態(tài)目標(biāo)屬性(位置、速度、方向、高度、行為)，紅綠燈狀態(tài)，車道線，可駕駛區(qū)域，進(jìn)行特征提取共享和多任務(wù)的2D/3D目標(biāo)檢測、語義分割、在線地圖構(gòu)建、Occupancy特征和語義提取(Volume/Flow/Surface)等等?；贒NN模型的感知算法，在實(shí)際工程部署中的一個(gè)挑戰(zhàn)，還需要解決圖 1所示的三個(gè)方向關(guān)鍵難題：數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)、模型挑戰(zhàn)、和復(fù)雜場景挑戰(zhàn)。

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圖 1DL算法在智能交通ITS和自動(dòng)駕駛領(lǐng)域ADS的部署挑戰(zhàn)(Azfar 2022) 目前大多數(shù)AI視覺感知任務(wù)，包括目標(biāo)檢測跟蹤分類識(shí)別，場景語義分割和目標(biāo)結(jié)構(gòu)化，其算法流程都可以簡單總結(jié)為特征抽取，特征增強(qiáng)和特征融合，然后在特征空間進(jìn)行(采樣)重建，最后進(jìn)行多任務(wù)的各類檢測識(shí)別與語義理解。以目標(biāo)檢測任務(wù)為例，一個(gè)主要的發(fā)展趨勢，是從CNN (Compute-bound)向 Transformer (memory-bound)演進(jìn)。CNN目標(biāo)檢測方法包括常用的Two-Stage Candidate-based常規(guī)檢測方法(Faster-RCNN)和One-Stage Regression-based 快速檢測方法(YOLO, SSD, RetinaNet, CentreNet)。

Transformer目標(biāo)檢測方法包括DETR, Vision Transformer, Swin Transformer, DTR3D, BEVFormer, BEVFusion等等。兩者之間的主要差別是目標(biāo)感知場的尺寸，前者是局部視野，側(cè)重目標(biāo)紋理，后者是全局視野，從全局特征中進(jìn)行學(xué)習(xí)，側(cè)重目標(biāo)形狀。可以看出針對各類模型包括混合模型和通過NAS架構(gòu)搜索生成的模型，學(xué)術(shù)界和工業(yè)界在持續(xù)推陳出新，高速迭代，依舊呈現(xiàn)出多元多樣化態(tài)勢，但如何有效進(jìn)行模型選型，以及模型小型化和工程化加速，一直是ADS產(chǎn)業(yè)算法能否成功落地的核心難題。

02基于DNN模型的決策算法

基于DNN模型的決策算法，是一種在數(shù)據(jù)充分的條件下，通過少量的人力投入就可以提供非常有力的設(shè)計(jì)表達(dá)。尤其是針對社交關(guān)系建模與推理來解決ADS中預(yù)測與規(guī)劃問題，通過監(jiān)督和自監(jiān)督學(xué)習(xí)的方式，單獨(dú)或者聯(lián)合建模的方式，以及模仿學(xué)習(xí)IL和強(qiáng)化學(xué)習(xí)RL的學(xué)習(xí)流程。交互建模的輸入來自車輛狀態(tài)，包括定位信息，速度，加速度，角速度，車輛朝向等。端到端的DL-based方法通常直接通過卷積處理原始傳感數(shù)據(jù)(RGB圖像和點(diǎn)云)，計(jì)算簡潔但會(huì)損失弱的或者隱含的交互推理的內(nèi)容表達(dá)。如圖 2所示，深度學(xué)習(xí)模型中的不同構(gòu)建模塊，是可以對多智能體的交互推理進(jìn)行有效建模和表達(dá)的，其中

(a)全連接FC層：又稱多層感知器MLP，其中所有輸入通過連接可以與輸出交互并對輸出做出貢獻(xiàn)。 (b)卷積CONV層：卷積層采用局部感知場，所以每層的連接會(huì)比較稀疏，通常假定合適用來捕獲空間關(guān)系，最初的底層卷積層一般提取類似邊緣紋理類的信息，越接近頂層也偏語義特征。 (c)遞歸Recurrent層 ：通常用來處理時(shí)間維度的數(shù)據(jù)序列，多用來捕獲時(shí)間關(guān)系。 (d)圖Graph層：典型的圖包括節(jié)點(diǎn)、邊(用來描述節(jié)點(diǎn)間關(guān)系)、和上下文全局屬性，通常用來捕獲圖結(jié)構(gòu)表征中顯性關(guān)系推理，與FC層和RNN層一個(gè)不同之處是輸入的先后次序不會(huì)影響結(jié)構(gòu)，圖結(jié)構(gòu)還可以處理不同數(shù)目的個(gè)體，比較適合多個(gè)體的ADS環(huán)境。

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圖 2DNN模塊對多智能體交互的建模案例(Wang 2022) 對于ADS中社交特征表征，常用的有空間時(shí)間狀態(tài)特征矢量，空間占用方格和圖區(qū)域動(dòng)態(tài)插入等方式?？諘r(shí)狀態(tài)特征矢量比較難以定義，尤其是個(gè)體數(shù)量變化和有效時(shí)間步長的不同，另外一個(gè)限制是依賴于個(gè)體插入的次序。所以一個(gè)常用的設(shè)計(jì)思路是采用占用方格地圖Occupancy Grid Map (OGM)來解決上述的兩個(gè)問題。OGM是以本體ego agent為中心來構(gòu)建空間方格圖，可以處理ROI區(qū)域不同數(shù)目的智能體。OGM通常采用原始狀態(tài)(定位，速度，加速度)或者采用FC層來進(jìn)行狀態(tài)編碼，如果FC層隱層包括個(gè)體的歷史軌跡信息，可以同時(shí)捕獲空間時(shí)間信息。

OGM的分辨率對計(jì)算性能影響比較大。 相對而言，圖網(wǎng)絡(luò)GNN可以通過動(dòng)態(tài)插入?yún)^(qū)域DIA抽取來更好地構(gòu)建空間時(shí)間交互圖關(guān)系，圖的類型可以基于個(gè)體(車輛，行人，機(jī)動(dòng)車等)，也可以基于區(qū)域area，后者主要聚焦對車輛意圖(車道保持，換道并道，左拐右拐)的表征，這里DIA指的是可駕駛場景中空閑空隔。如圖 3所示，DIA的優(yōu)勢在于對環(huán)境中靜態(tài)元素(道路拓?fù)?，類似stop道路標(biāo)志牌等)和動(dòng)態(tài)元素(行駛車輛)非常靈活，可以認(rèn)為是動(dòng)態(tài)環(huán)境的統(tǒng)一表征或者也可以叫做環(huán)境的虛擬化。所有時(shí)間地平線的DIAs可以用來構(gòu)建空間時(shí)間語義圖。

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圖 3動(dòng)態(tài)插入?yún)^(qū)域抽取和場景語義圖構(gòu)建案例(Wang 2022) 如圖 2所示，群體智能的社會(huì)計(jì)算，其中的社交關(guān)系，可以采用不同的深度學(xué)習(xí)層來進(jìn)行交互建模和編碼：

FC層交互編碼：采用將不同個(gè)體的特征進(jìn)行拉平，拼接成一個(gè)向量。多用來對單體single agent進(jìn)行運(yùn)動(dòng)和意圖建模，很少用于multiple agent。

CONV層交互編碼：將空間時(shí)間特征(狀態(tài)特征張量)或占用方格地圖做為CNN輸入來進(jìn)行交互編碼。

Recurrent層交互編碼：多采用LSTM來進(jìn)行時(shí)間維度推理，編碼產(chǎn)生的embedding張量可以捕獲時(shí)間空間的交互信息。

Graph層交互編碼：對多智能體之間的關(guān)系采用節(jié)點(diǎn)之間的無向或者有向邊來表征，可以用消息傳遞機(jī)制來進(jìn)行交互學(xué)習(xí)，每個(gè)節(jié)點(diǎn)通過聚集鄰近節(jié)點(diǎn)的特征來更新自身的屬性特征。

在實(shí)際設(shè)計(jì)中，多將Recurrent層和Graph層相結(jié)合，可以很好地處理時(shí)間信息。而注意力attention機(jī)制編碼可以更好地量化一個(gè)特征如何影響其它特征。人類司機(jī)會(huì)在交互場景中有選擇地選取其它個(gè)體來進(jìn)行關(guān)注，包括其過去現(xiàn)在的信息和未來的預(yù)判。所以注意力機(jī)制編碼可以基于時(shí)間域(短期的和長期的)和空間域(本地的和偏遠(yuǎn)的)，在上述方法中通過加權(quán)方案分別進(jìn)行應(yīng)用。對個(gè)體的注意力建模，可以采用基于距離的方法，這意味著其它個(gè)體越近，關(guān)注度也越高。 綜上所述，DL-based方法由于模塊化的設(shè)計(jì)和海量數(shù)據(jù)貢獻(xiàn)，性能占優(yōu)，但如何能夠提供模型的安全能力和大規(guī)模部署，需要解決幾個(gè)挑戰(zhàn)：在保證性能基礎(chǔ)上改善可解釋性；在不同的駕駛個(gè)體，場景和態(tài)勢下繼續(xù)增強(qiáng)模型的推廣能力；模型選型和工程實(shí)現(xiàn)如何有效加速落地問題。

03CNN與Transformer選型對比探討

Transformer或Transformer + CNN + RNN混合模型選型呈現(xiàn)出了高效的算法性能，對應(yīng)在工程實(shí)現(xiàn)上也開始主導(dǎo)整個(gè)ADS行業(yè)市場。Transformer采用Attention機(jī)制的主干網(wǎng)絡(luò)，而CNN在特征提取和變換上由Convolution來主導(dǎo)，深度理解兩種模型的主要收益到底來自什么樣的算法模塊或者算子，對ADS主流算法的未來演進(jìn)，可能會(huì)有一種積極的推動(dòng)作用。

一種看法(Dai 2022)認(rèn)為，這主要的差別來自特征變換模塊(Attention vs Convolution)對空間特征聚類的處理方式，即所謂的Spatial Token Mixer(STM)問題。當(dāng)前常用構(gòu)建DNN網(wǎng)絡(luò)模型包括Attention, Convolution, Hybrid等模塊的多種變形，以分類算法為例，先后有HaloNet(Halo Attention), PVT(Spatial Reduction Attention, 2021), Swin Transformer(Shifted Window Attention, 2021), ConvNeXt(7x7 Depth-Wise Convolution, 2022), InternImage (Deformable Convolution v3, 2022)等SOTA模型出世。

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圖 4特征變換模塊的實(shí)現(xiàn)案例(Dai 2022) 如圖 4所示，CNN和Transformer模型中最常用的四種STM算子類型包括：Local Attention, Global Attention, Depth-Wise Convolution, Dynamic Convolution。采用固定感知場的Static Convolution只在小容量模型（~5MB參數(shù)）中表現(xiàn)不錯(cuò)，而Local-Attention STM模型結(jié)合跨窗間信息轉(zhuǎn)移策略可以顯著提升性能。

STM的設(shè)計(jì)也反映了假定空間即歸納偏置中采用的先驗(yàn)知識(shí)和約束條件對模型學(xué)習(xí)的影響，包括局部特性Locality、平移不變性，旋轉(zhuǎn)不變性和尺寸不變性等模型特性，這可以從有效感知場ERF與下游多任務(wù)學(xué)習(xí)的關(guān)聯(lián)關(guān)系來體現(xiàn)，有趣的是，當(dāng)上調(diào)模型參數(shù)時(shí)，擴(kuò)大ERF反而會(huì)導(dǎo)致模型飽和，同樣我們工程實(shí)現(xiàn)中也觀察到，對特征提取backbone而言用CNN來替代Transformer Encoder進(jìn)行推理加速，也有類似模型飽和問題和上下游任務(wù)匹配不齊的問題。

至于對于各類目標(biāo)不變性的性能對比，性能高的模型，對不同場景變化的魯棒性會(huì)好一些，Static Convolution采用權(quán)值共享和局部感知場有利于提升平移不變性，而靈活的采樣策略可以動(dòng)態(tài)地進(jìn)行特征聚類，在動(dòng)態(tài)卷積(例如DCNv3)中表現(xiàn)出更好的旋轉(zhuǎn)和尺寸縮放不變性。 Convolution-based STM模型多采用如下架構(gòu)：Residual Learning, Dense Connection, Grouping, Spatial Attention，Channel Attention。其中Spatial Attention采用Deformable Convolution和Non-Local算子采用靈活可變的點(diǎn)采樣來構(gòu)建長范圍的依賴語義依賴關(guān)系。

Vision Transformer的出世也給這類設(shè)計(jì)帶來了新的架構(gòu)設(shè)計(jì)和探索思路。 對于Attention-based STM模型，比較而言，Transformer采用的全局感知場和動(dòng)態(tài)的空間聚類，也帶來了海量的計(jì)算復(fù)雜度，尤其是ADS 應(yīng)用中需要場景覆蓋的計(jì)算區(qū)域越來越大時(shí)，這對ADS NPU的加速設(shè)計(jì)引入了一個(gè)全新課題。

從算法角度而言，圖 4所示的幾個(gè)算法，也采用了類似CNN的Local Attention機(jī)制，例如采用非重疊的局部計(jì)算窗和金字塔結(jié)構(gòu)，以及跨窗間信息遷移的機(jī)制，例如Haloing，Shifted Windows等等，當(dāng)前還有一種新的設(shè)計(jì)思路采用CNN和Transformer算子塊的交織實(shí)現(xiàn)方式，也可以稱作為聯(lián)合或者混合架構(gòu)，可以很好的融合CNN和Transformer的各自優(yōu)勢，適當(dāng)降低總體計(jì)算復(fù)雜度。而NAS網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)檢索可以采用更加靈活的算子組合的策略，當(dāng)然這顯然增加了硬件計(jì)算架構(gòu)和數(shù)據(jù)流優(yōu)化的設(shè)計(jì)難度。

審核編輯：劉清