- 全站推荐
- 全站置顶
- 首页推荐
- 社区推荐
-
置顶推荐
- 6小时
- 12小时
- 24小时
- 3天
- 一周
- 长期
- 设为精华
- 热门推荐
- 撤销审核
- 进小黑屋
- 生成议题
最近,自动驾驶行业正在发生一些有趣的变化。
一直以来,无人驾驶 / 自动驾驶公司都非常「专一」,在各自战场默默发育壮大,立志于将「无人驾驶带进现实」。
但不知什么时候开始,这些公司都在逐渐扩大自己的边界,开始用自己的 L4 自动驾驶技术涉猎更多不同场景: Robotaxi 、 Robobus 、无人货运 ……
试探着自己的边界,也在试探竞争对手的边界。
如今,行业又迎来了一波新的扩张潮,越来越多的自动驾驶车企开始将魔爪伸向高级别自动驾驶领域。
01 「魔爪」伸向高阶智能驾驶的自动驾驶公司们
文远知行
5 月 25 日,自动驾驶初创公司文远知行宣布获得供应商巨头博世的投资。
更关键的是,双方将联合「推进博世中国高阶智能驾驶解决方案加速落地,助力应用于乘用车的 SAEL2-3 级自动驾驶大规模前装量产及市场化应用。」
通过这次战略合作,文远知行知行正式进军 L2-3 级自动驾驶技术的开发和应用。而且,一上来就绑定上国际供应商巨头博世,这路子算是走宽了。
在中国自动驾驶公司中,文远知行是最积极进行商业化落地扩张的一家。
此前,文远知行已经进行了很多 L4 相关的边界扩张,从最开始的 Robotaxi 到自动驾驶小巴,才自动驾驶同城货运车再到自动驾驶环卫车。
只要有商业化落地的机会,文远知行都会去做尝试和扩张。
现在终于是从 L4 开始向下「降维」了。
轻舟智行
5 月 18 日,轻舟智航举办了第一届品牌日。在这次品牌日上轻舟带来了第四代量产车规级自动驾驶方案: DBQ V4 。
同时带来三个不同配置:旗舰版(高配)、加强版(中配)、标配版(标配)。
成本最低的那款可以低至 1 万人民币。
这套方案的一大特点就是有很高的扩展性,针对不同级别自动驾驶可随需配置,随「机」应变( PS :这里的「机」指的是主机厂)。
对于不同配置差异。轻舟智航 CEO 于骞这样说道:
「高配版可以实现完全自动驾驶能力。」
「中低配版可以以一个合理的成本为用户提供更加顺畅的驾驶体验。」
你看,说的多么含蓄。
言外之意其实就是:我要做高级别辅助驾驶了,成本还很低,有需求的主机厂们可以看过来。
元戎启行
2021 年 12 月 8 日,元戎启行发布了面向前装 L4 级的自动驾驶解决方案 DeepRoute-Driver 2.0 ,搭载 5 个固态激光雷达, 8 颗高动态范围摄像头,可适配不同类型传感器和车型。
这么顶的配置, 成本不到 1 万美元。
不过,元戎启行的前装方案激光雷达数量其实可以选装,对应自动驾驶能力自然也有所不同。
说白了就是, 元戎启行也可以为主机厂提供高级别辅助驾驶解决方案 。
而且相比于 5 激光雷达方案,这套成本又能低不少。
这还没完,据元戎启行 CEO 周光透露, 在确保系统性能的基础上,与车企大规模合作后,整套自动驾驶系统成本可再降低 70% 。
主机厂最喜欢的就是这种「高性价比产品」。
只是我们尚不清楚,元戎这套方案不同配置间能力差异有多大,最低那款价格又能低到何种程度。
Momenta
Momenta ,算是最早一批就想明白要辅助驾驶和自动驾驶两手抓的公司。
从最开始, Momenta 就确定了两条腿走路:左腿量产自动驾驶 Mpilot ,右腿完全无人驾驶 MSD 。
如今, Momenta 在主机厂这边混得风生水起。目前已经获得包括 上汽、奔驰、通用、丰田、博世、腾讯 等公司的投资。
都是赫赫有名的传统造车巨头。
而且, Momenta 的量产辅助驾驶已经开花结果。
2021 年 3 月,上汽高端品牌智己汽车宣布搭载 Momenta 技术方案。
2021 年 9 月,通用 3 亿美元入股 Momenta ,为未来中国车型加速开发下一代自动驾驶技术并投入应用。
同年 12 月,比亚迪也与 Momenta 达成合作,组建了 “ 深圳市迪派智行科技有限公司 ” (下称 “ 迪派智行 ” ),共同打造高等级智能驾驶解决方案。
这样看下来, Momenta 是目前自动驾驶初创公司前装量产落地做的较好的一个。
百度 Apollo
2020 年 12 月,百度 Apollo 推出了智驾解决方案,用 L4 自动驾驶技术( Apollo Lite )「降维」释放到辅助驾驶领域。
2021 年 7 月,百度 Apollo 携手 ARCFOX 极狐共同发布新一代量产共享无人车 Apollo Moon 。
Apollo Moon 采用 “ANP-Robotaxi” 架构,不仅让共享无人车套件轻量化,还可与智能驾驶汽车数据共生共享,打造超强数据闭环。
此举也意味着,百度 Apollo 要用一套统一架构打通辅助驾驶和自动驾驶。
至于商业化表现, 2021 年上海车展上,百度 Apollo 透露:智驾产品未来 3-5 年内预计前装量产搭载量达到 100 万台。
华为
你没看错,华为也在列。
在最开始,华为瞄准的其实也是 L4 自动驾驶。最知名的应该就是和奥迪的合作。
2018 年 7 月,双方签署战略合作谅解备忘录,共同开发智能互联汽车;同年 10 月,华为 MDC (智能驾驶计算平台)上车奥迪 Q7 ;同年 12 月,奥迪中国研发团队联合华为在北京延崇高速公路一封闭路段进行了 L4 自动驾驶以及基于 C-V2X (基于蜂窝网络的 V2X )的车路协同演示,成为首个在国内实际高速公路场景进行相关联合演示的车企。
2019 年 9 月华为全联接大会上,华为 L4 全栈智能驾驶解决方案( ADS )亮相,同时华为表示正在和奥迪做联合路测,此次与奥迪的联合路测,测试车队规模将达数十辆,是奥迪目前在中国最大规模的自动驾驶车队之一。
但是之后,不见双方继续多聊关于这一块的内容。
L4 自动驾驶的落地遥遥无期,华为也在想如何在现阶段实现商业化落地。
将 L4 「降维」成 L2 来用可能是最好的方式。
再后来的事情,大家就都知道了,华为 ADS 和极狐、广汽等诸多车企达成合作。
今年 5 月,华为第一款搭载 ADS 智能驾驶辅助系统的车型极狐阿尔法 S 全新 HI 版正式上市。
02 为什么要做高级辅助驾驶?
了解完整个基本面之后,接下来的一个问题就是为什么。
为什么这些做 L4 的公司现在都开始做「降维」。
先说技术层面。
为了数据
做自动驾驶,最重要的两样东西,一个是数据,一个是算法。
自动驾驶的根本逻辑是: 自动驾驶算法由数据驱动,只有足够多的数据喂养,才能对算法进行更好的测试验证以及技术迭代优化。
根据兰德公司的推算,要在 95% 的置信区间内,证明无人驾驶比人类驾驶安全 20% ,需要 110 亿英里(约 177 亿公里)的自动驾驶路测数据。
这是什么概念?由 100 辆自动驾驶车辆组成的车队每天以 40km/h 的速度、每天 24 小时、全年无休进行测试,也需要 518 年。
这也是为什么众多无人驾驶公司要不断扩充无人车车队规模、开展大规模路测 / 仿真测试的原因。
但是,即便如此,拉长到 177 亿公里这个长度来看,这些操作也只是杯水车薪。
而且,到了现在这个阶段,大部分自动驾驶公司已经解决了自动驾驶中 90% 的技术难题。
大家都在磨剩下的 10% ,这部分也就是我们常说的长尾场景。谁能更快攻克,谁的自动驾驶技术就领先。
这里同样需要大量数据喂养。
( PS :特斯拉的牛逼之处就在于,建立了自己的数据飞轮,统一技术栈,同时拥有上百万辆在跑车辆帮其收集数据,还建立了自己的超算集群 Dojo 对算法进行训练,这些都是其他公司所无法比拟的。)
而这,也意味着大规模投入,一辆无人车起码需要四五十万甚至上百万的投入。对于这些没有形成自造血能力的自动驾驶公司来说,无疑是一笔巨大开支。
那么,在这种情况下,想要拿到更多数据,最好的办法还是像特斯拉一样,提前实现前装量产。
于是,自动驾驶公司们似乎非常默契,都把目光转向了高级别辅助驾驶。
从目前来看,由于技术进步,硬件成本的降低, 高级别辅助驾驶在系统架构、传感器硬件甚至性能上已经逐渐往上逼近,和 L4 自动驾驶在算法共通性、场景共通性、数据共用性在增加。
这是自动驾驶公司决定入局的一个契机。
商业落地
短期内 L4 自动驾驶无法实现真正的商业化落地。
这是行业共识。
不过即便如此,无人驾驶公司依然要在技术、无人车队、落地运营上进行大规模投入。
虽然现在 L4 无人车可以收费运营,但终究是九牛一毛,如何持续让这座庞大的吸金机器运转起来,还需要不断的资金投入。
但是,资本向来无情,想要获得持续输血,无人驾驶公司需要让投资人看到自己更多价值。
汽车之家发布的《 2022 中国智能汽车发展趋势洞察报告》(以下简称《报告》)显示, 预计到 2025 年,中国 L2 及以上智能汽车销量破千万辆 ,对应智能汽车渗透率达 49.3% 。
从目前落地无望的 L4 自动驾驶瞄向更为广阔的高级别辅助驾驶市场是一个不错的选择。
只是,这件事并没有那么容易。
毕竟, 能不能做是一回事,能不能做好则是另一回事。
03 难点在哪里?
那么问题来了:难点在哪里?
工程能力
首先要说的是工程能力。自动驾驶公司长处在于系统以及软件能力,相比于传统供应商巨头,工程能力相对较弱。
这是一个无法回避的问题。
在装车过程中会遇到诸如功耗、操作稳定性、传感器协作、冷却设计等等问题,这是走向量产过程中不可避免也是必须要学会的知识经验,也是成为一家真正的 Tier 1 、 Tier 2 的必由之路。
而且,一套可用的前装量产自动驾驶从设计、研发、测试再到量产需要几年时间,同时需要和车厂做非常紧密的配合。
举一个例子:禾多科技。
不同于上述公司,禾多科技,以 L3 作为切入点,从一开始瞄准的就是渐进式可量产自动驾驶解决方案。
禾多科技以行车和泊车两大场景为切入点,推出了 HoloPilot (行车自动驾驶系统)和 HoloParking (智能泊车系统)。
(这个方向是不是听着很熟悉?)
而为了实现高级辅助驾驶上车,禾多花了很长时间。
2018 年 1 月,第一版高速公路自动驾驶系统 HoloPilot 正式发布,同年 5 月智能代客泊车系统 HoloParking 首度亮相。
2019 年 4 月,禾多获得江苏省智能网联道路测试牌照,并完成 HoloPilot 系统在京沪高速上的实际路测,而后禾多进入大规模路测阶段。
2019 年下半年,禾多和广汽搭上线,为了与之合作, 禾多用 1 年时间通过广汽严苛的认证标准。
2021 年 6 月,禾多与广汽签订了量产定点订单,禾多将为广汽的车辆平台提供自动驾驶系统,系统将搭载在多款广汽的乘用车上。
4 个月后,禾多和广汽正式签订合作协议,预计搭载禾多系统的多款广汽车型将于 2022 年开始陆续上市。
( PS :我得到的消息是年底量产上市。)
其间,禾多还做了一件事,通过 ASPICE CL2 认证( 2021 年 7 月),这也意味着禾多在项目管理、需求管理、开发设计、测试验证、支持过程等建立了完善的开发流程体系,软件质量管理流程已与国际接轨,满足了国内外主流主机厂对供应商严格的质量及开发能力的要求。
相比于很多现在还在宣传进军 L2+ 的自动驾驶公司,禾多已经实打实的积累了工程化经验,同时可以配合车厂完成量产上车工作。
但即便如此,禾多也是花了不少时间才真正打入主机厂供应链。
不止是禾多,还有华为。
5 月 8 日,极狐阿尔法 S 全新 HI 版正式上市,在这款车的合作上,双方合作超过 1200 个日夜,换算下来也有三年多时间。
当然,这里也有整个合作工作量非常大的原因(灵魂都是华为的)。
所以, 车规级、低成本、可量产,这些都是自动驾驶公司必过的坎儿。
不得不说,文远知行这步棋走得很好。有大巨头博世绑定,可以相对较快的实现量产装车。
数据互通
接下来就是数据问题。
虽然很多自动驾驶公司都说采用一套统一技术栈来打造「 L2-L4 」自动驾驶系统。
这样做就是为了 实现数据可复用可共享,自动驾驶量产方案不断提供提供数据喂养,无人驾驶产品不断优化迭代,反过来再输出更成熟的量产算法,实现数据闭环。
但是实际上,还是会存在数据互通问题。不同车型不同传感器配置,甚至传感器安装位置也会有差异,这些都会造成数据上的差异。
此外,通过摄像头、激光雷达等传感器硬件收集到数据,如何将这些数据筛选回传利用,形成真正的数据闭环也是一个很大的问题,亟需自动驾驶公司以及车厂去解决。
甚至于,不同厂商对于自动驾驶的要求也有不同,完全没有标准方案。比如,同样是功能类似的领航辅助驾驶,有的车厂喜欢风格激进一点,有的喜欢保守一点,有的喜欢刹车紧一点,有的喜欢刹车偏软一点 ……
这些都是需求,需要投入大量的人力物力进去。
在接受媒体采访时,禾多科技创始人、 CEO 倪凯是这么说的:「我们现在压力最大的一件事就是完成广汽项目的交付。」
所以,做自动驾驶前装量产不容易。
04 百花齐放
说了这么多,主要还是想让大家能够客观的认识到自动驾驶为什么想要「降维」去做自动驾驶这件事。
其实不止是这些 L4 自动驾驶公司,国内现在崛起了一大批优质自主供应商,都在瞄着这个方向去,比如追势科技、易航智能、纵目科技、商汤绝影、 MINIEYE 、福瑞泰克等等。
这就是另外一个故事了。
在 L2 自动驾驶时代,市场绝大部份都被 Mobileye 、博世、大陆这样的大厂所垄断,但是从 L2+ 开始,格局将完全不一样。
L2 及以下 ADAS 采用的是分布式架构,但是 L2+ 及以上走的都是域控路线,后续甚至将从域集中式走向跨域融合(智能驾驶和智能座舱),甚至到最后的中央域、云端域。
这,将会是中国本土供应商崛起的开始。
用国汽智控 CEO 尚进的话来说就是:「从现在的 L2 处理器 / 硬软方案到域控,是质变,不是渐进变化。大家站在同一起跑线上。过去的积累有用,但用处不大。」
一个很好的案例就是,博世。
在过去的 L1/L2 的 ADAS 开发上,博世的做法是大包大揽,经过多年积累,在传感器感知层面,从基础的智能摄像头、毫米波雷达、超声波雷达到激光雷达,博世也拥有完整的传感器核心技术。
但是在面向 L2+ 及以上自动驾驶开发上,博世的做法是 和行业领先公司合作共同打造全栈解决方案。 原因无他,就是为了补齐在软件能力上的短板。
所以,智能汽车带来的重构不仅仅是主机厂的机会,同时也是供应商的机会。
中国本土自动驾驶公司一定要好好把握,尽快确定自身定位、钻研技术,构建自己的独特优势,绑定主机厂,完成属于自己的逆袭。
— 完 —
参考资料:
1、入局不到两年,这家 CVC 一单就赚 26 倍,还投了个 “ 隐形独角兽 ”
2、迎难而上,冲刺量产,禾多这五年的 “ 难且趣 ”