小马智行公开下一代自动驾驶系统设计，L4自动驾驶技术迎来新进展

• 第六代系统围绕车规级量产进行设计，首批搭载该系统的丰田 “赛那 SIENNA” Autono-MaaS车辆（简称 S-AM）将于2022年内在国内开启道路测试

• 采用成本更优、更可靠的传感器组合，使用固态激光雷达，兼顾“无人化”Robotaxi规模应用的成本、性能及可靠性需求

• 新一代自动驾驶计算单元将采用英伟达DRIVE Orin系统级芯片，整车采用产线生产

• 推出小马智行首创的Robotaxi专属造型设计，外观更加集成、轻量、智能、优雅

1月20日，小马智行首度公开第六代面向L4车规级量产设计的自动驾驶软硬件系统外型设计、传感器及计算平台方案。第一批搭载该系统的车型为丰田S-AM，一款基于7座赛那的混合电动平台，将于今年在国内开启道路测试，2023年上半年投入自动驾驶出行服务（Robotaxi）的日常运营。

小马智行面向车规级量产的自动驾驶系统搭载在丰田S-AM车型上

该自动驾驶系统从造型设计、零部件研发及选型、软硬件耦合、安全冗余及系统装配生产等方面，均瞄准车规级量产。这是小马智行一路以来持续优化自动驾驶整体方案的性能与成本，外观造型与实用性的成果。

“推动自动驾驶技术在乘用车领域的应用，是小马智行重要战略目标之一。小马智行已经在全球范围内积累了超过1,000万公里的自动驾驶公开道路测试里程，我们接下来将继续加大技术投入，扩大Robotaxi的运营规模。丰田S-AM车型加入PonyPilot+车队，这是小马智行和丰田深度战略合作的又一重大成果，而全新一代面向L4车规量产设计的自动驾驶软硬件系统将进一步提升技术可靠性，并推动自动驾驶技术的规模化应用落地。”小马智行联合创始人，CEO彭军表示。

小马智行与丰田早在2019年就开始探讨中国版S-AM的自动驾驶化可行性，双方充分考虑了自动驾驶技术应用的实际场景和技术需求，使得本批定制的S-AM拥有面向L4级别自动驾驶功能的双冗余系统和更加出色的控制性能。此外，作为MPV车型，S-AM拥有灵活实用的乘坐空间，满足家庭出行等多样的使用场景。

自动驾驶软硬件系统面向车规量产设计

相比上一代，小马智行新一代自动驾驶软硬件系统继续沿用多传感器深度融合（Sensor Fusion）的技术路线，在传感器数量、选型上都朝着量产方向全面升级，首次大规模采用了固态激光雷达，传感器总数量达23个，其中自研信号灯识别摄像头分辨率提升1.5倍。

传感器方案具体包含了4个位于车顶的固态激光雷达；3个分布在左右两侧和后向的补盲激光雷达；4个位于车顶四角的毫米波角雷达；1个前向长距毫米波雷达；以及11个摄像头，其中7个位于车顶，4个位于车身四周。

传感器方案

与此同时，小马智行对于核心硬件的深入研发将在新一代系统中得到体现——这套量产级系统方案采用了小马智行自研车规级L4自动驾驶计算单元，引入车规级的英伟达DRIVE Orin系统级（SoC）芯片，拥有更高性能、更高带宽、更低时延，通过与产业链合作，实现车规级量产。

相比上一代计算单元，全新一代的算力预计提升至少30%，重量减轻至少30%，成本降低至少30%。结合前代计算平台的经验，水冷散热方案也得到优化升级。

基于与英伟达的战略合作和深度定制，小马智行开创性地推出了具备不同芯片配置的多种计算单元方案，基于一个或多个英伟达Orin系统级芯片以及车规级英伟达Ampere架构GPU，可同时满足自动驾驶乘用车以及自动驾驶商用车研发的技术要求，加速小马智行实现自动驾驶技术的规模化量产。

新一代系统拥有多层冗余，包括完备的软件、运算平台以及车辆平台冗余系统，最大程度上平衡场景的覆盖度以及安全处理机制。在紧急情况下可以实现安全靠边停车或者安全车道线内停车，将安全风险降到最低。

“新系统面向车规级量产设计，从软件、算力、安全冗余等各个层面都得到了质的突破。在无数次技术迭代的过程中，小马智行积累了关键技术实力，同时也向规模化应用迈出了坚实一步。”小马智行联合创始人、CTO楼天城表示。

外型革新，首创多项Robotaxi专属设计

小马智行首次展示了搭载新系统的自动驾驶车辆外型，旨在体现更加接近量产的造型设计理念，让感知模块更加集成和美观。

新一代的传感器套件采用独有的前后两段式分体设计，前段集成一颗固态激光雷达，后端集成三颗固态激光雷达，相比上一代设计体积大大减小，呈现更加轻量化的视觉感受。整体设计符合空气力学以及车辆流线型趋势，展现了智能与优雅的完美结合。

新一代的传感器套件采用前后两段式分体设计

结合“科技外显”的设计基因，小马智行在车顶感知模块上设计了前部水平环形、后部竖向三段的概念车灯，配合一体式透明外罩，为Robotaxi营造出科技未来感。

一体式透明熏黑色外罩

小马智行结合不同场景用途设计了一套创新性的灯光语言，不仅为各类系统运行状态增加视觉参考，更帮助Robotaxi用户快速辨认预约的自动驾驶车辆。这将为未来Robotaxi提供重要的设计趋势指引。