進(jìn)入2018年以來，行車事故、融資減少等關(guān)于自動駕駛的負(fù)面消息連連。就在日前，中國市場上最受關(guān)注的蔚來汽車，決定召回近4803臺有自燃隱患的ES8。
自動駕駛汽車的發(fā)展并不是一帆風(fēng)順，新造車勢力在艱難探索;與此同時(shí)，備受挑戰(zhàn)的傳統(tǒng)車企逐漸放下了傲慢守舊的態(tài)度，投入到新技術(shù)的研發(fā)中。
本周，小鵬汽車Chief Scientist & AI 中心副總經(jīng)理郭彥東剛剛從美國參加完CVPR回國。CVPR是世界頂級的計(jì)算機(jī)視覺會議，是自動駕駛相關(guān)公司最關(guān)注的學(xué)術(shù)盛會之一。
讓郭彥東很有感觸的一點(diǎn)是，他在大會上竟然看到了老牌車企、奔馳母公司戴姆勒的展位，“以前車企比較少參加視覺方面的會議，證明各界對感知的關(guān)注度越來越高。”
自動駕駛在讓整個(gè)汽車行業(yè)發(fā)生改變。實(shí)際上，如果以2009年Google啟動自動駕駛項(xiàng)目為開端，自動駕駛技術(shù)已經(jīng)發(fā)展了整整10年。10年間，自動駕駛技術(shù)如何推動了行業(yè)演進(jìn)?未來10年又將向哪兒發(fā)展?會遇到哪些困難?圍繞這些話題，搜狐科技“智研所”沙龍第5期邀請到了小鵬汽車首席科學(xué)家兼AI中心副總經(jīng)理郭彥東、視車科技創(chuàng)始人黃博淵以及北京科技大學(xué)工業(yè)設(shè)計(jì)系教授覃京燕，共話自動駕駛過去以及未來的10年。
“智研所”沙龍現(xiàn)場
商業(yè)化“難產(chǎn)”
今年4月，特斯拉公司掌門人馬斯克曾表示，激光雷達(dá)是一個(gè)沒有意義的設(shè)備，未來將會被自動駕駛汽車淘汰。馬斯克相信攝像頭和圖像識別具有強(qiáng)大的能力，特斯拉在此之前宣布研發(fā)出了行業(yè)最先進(jìn)的自動駕駛視覺識別芯片，能夠處理攝像頭捕捉到的路面信息。一時(shí)間，“激光雷達(dá)無用論”在圈內(nèi)傳開。
郭彥東表示，馬斯克此番言論，無非是兩個(gè)原因，一是成本，二是量產(chǎn)的一致性，歸根結(jié)底是商業(yè)化成本的問題。
激光雷達(dá)造價(jià)高昂，馬斯克幾乎是在創(chuàng)立特斯拉之初就旗幟鮮明地反對激光雷達(dá)。
但在過去的10年里，激光雷達(dá)可以說是自動駕駛中最重要的零件，甚至可以說，激光雷達(dá)就是此前10年自動駕駛技術(shù)的標(biāo)志。然而隨著AI圖像識別技術(shù)的演進(jìn)，針對汽車感知的部分，行業(yè)內(nèi)分為了兩個(gè)派系——“雷達(dá)派”和“攝像頭派”。
馬斯克的言論遭到了Waymo首席技術(shù)官杜高峰的反駁：“在自動駕駛汽車的傳感器系統(tǒng)中，攝像頭、雷達(dá)和激光雷達(dá)是相輔相成的，同時(shí)，激光雷達(dá)的成本也在下降。”
覃京燕對此向搜狐科技“智研所”表示，一個(gè)很關(guān)鍵的問題是，每種技術(shù)都有窗口期，“當(dāng)你把技術(shù)、成本、商業(yè)模式等各方面都考慮進(jìn)來時(shí)，我們要知道這個(gè)技術(shù)所使用的環(huán)境到底給了你多少窗口期。”
如此看來，告別單純依靠激光雷達(dá)，擁抱“攝像頭+圖像識別”可以成為劃分自動駕駛過去10年與未來10年的分水嶺。
從自動駕駛?cè)a(chǎn)業(yè)鏈來看，整車生產(chǎn)公司、解決方案供應(yīng)商、出行服務(wù)商等已經(jīng)構(gòu)成了生態(tài)雛形。百度、Pony.ai、Roadstar.ai等追隨Waymo做自動駕駛車隊(duì)，也有馭勢、Momenta、騰訊等專注于提供高級別自動駕駛解決方案的商業(yè)路徑，阿里、華礪智行則專注于道路協(xié)同。
賽場上的玩家基本上已經(jīng)形成細(xì)分產(chǎn)業(yè)格局，其中，傳感器層面的競爭相對更佳激烈。因?yàn)樽訪3級別往后，系統(tǒng)操作會需要傳感器收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行深度學(xué)習(xí)，模擬實(shí)際場景并不斷進(jìn)行重復(fù)演練。傳感器是決定技術(shù)升級的關(guān)鍵。
不同公司選擇了不同的商業(yè)落地模式。特斯拉賣車，谷歌就堅(jiān)決不賣車。前者希望汽車擁有更多的功能，AI助力賣車，后者則一開始就要做成出行平臺。
從各大自動駕駛企業(yè)的宣傳口徑來看，2018至2019年是“自動駕駛商業(yè)化元年”被高頻次提及。自去年開始，百度首款L4級自動駕駛巴士Apollo量產(chǎn)下線;AutoX在硅谷，已經(jīng)提供了同城的無人車配送服務(wù);飛步科技實(shí)現(xiàn)城際貨運(yùn)無人駕駛……
然而，這些都是特定場景下的商用車案例，大規(guī)模乘用車應(yīng)用仍舊面臨不少的問題。
除了成本，安全是另一大待解決的問題，但事實(shí)是，乘用車的安全保障絕不是某一家公司能夠解決的問題，這需要社會各部門的共同協(xié)作，比如配套的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、法律法規(guī)等。
“現(xiàn)在到了必須制定新的社會契約的階段。我們?nèi)祟愃瓶氐乃形镔Y流動、資金流動和信息流動，怎么去和人工智能所掌控的三大流之間形成契約關(guān)系。”覃京燕說道。
格局已定，市場冷靜
自動駕駛歷經(jīng)十年孕育，市場上主要玩家的角色已經(jīng)基本成型，競爭格局已基本穩(wěn)定，互聯(lián)網(wǎng)巨頭、主機(jī)廠及技術(shù)公司各占一方。
最先入局的谷歌和百度憑借自身作為互聯(lián)網(wǎng)巨頭的優(yōu)勢，以技術(shù)驅(qū)動，主要采取從主機(jī)廠購置汽車改裝，建立自有自動駕駛車隊(duì)的業(yè)務(wù)模式。
以谷歌的Waymo為例，作為行業(yè)的開疆者和龍頭企業(yè)，其商業(yè)場景主要聚焦于Robotaxi、最后一公里及技術(shù)授權(quán)，其中Waymo的自動叫車服務(wù)已經(jīng)在美國亞利桑那州鳳凰城郊區(qū)的四個(gè)地區(qū)啟動。
此后，無人駕駛比賽才剛剛開始，Uber創(chuàng)建自動駕駛、特斯拉上市、通用收購Cruise，中國逐漸涌現(xiàn)出大量自動駕駛創(chuàng)業(yè)公司，Waymo可以說是那條鯰魚，攪動了汽車行業(yè)局面，同時(shí)掀起了針對自動駕駛技術(shù)的研究。
在2018年，自動駕駛前十年的技術(shù)發(fā)展達(dá)到Gartner曲線的第一個(gè)峰值，經(jīng)過了高速成長并走向成熟的階段。從技術(shù)層面來看，激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)等傳感器技術(shù)及深度學(xué)習(xí)、軟件算法逐漸成熟，為針對不同場景的主機(jī)廠及科技公司提供了不斷迭代的技術(shù)支持。
更重要的是，在這個(gè)過程中，自家已經(jīng)基本摸清了各自的技術(shù)演進(jìn)路線。
通過各企業(yè)官網(wǎng)，搜狐科技“智研所”發(fā)現(xiàn)，目前，多數(shù)國內(nèi)傳統(tǒng)主機(jī)廠均計(jì)劃在今年實(shí)現(xiàn)L2級別自動駕駛汽車的量產(chǎn)，比如廣汽、長安、上汽、北汽等，而新車企也已在準(zhǔn)備具備L2級別的智能汽車量產(chǎn)，對于ADAS量產(chǎn)上車方面，絕大部分廠商的“deadline“同樣設(shè)置在了今年。
針對更高級別的L3及L4自動駕駛，傳統(tǒng)主機(jī)廠仍保持較為保守的態(tài)度，相比于新興科技公司和互聯(lián)網(wǎng)公司直接瞄準(zhǔn)L4的做法，傳統(tǒng)車企更傾向于按部就班地從L2一步步進(jìn)行技術(shù)演進(jìn)。
在自動駕駛領(lǐng)域，國際上通用的標(biāo)準(zhǔn)是以SAE(美國機(jī)動車工程師學(xué)會)制定的L0-L5六個(gè)階段為主。
相比于L1的單一功能自動化和L2的部分系統(tǒng)自動化，L3級別要求在特定環(huán)境下，系統(tǒng)完成全部動態(tài)操作，駕駛員只在特殊情況發(fā)生時(shí)，給予系統(tǒng)回應(yīng)。
由于從L3級別開始，自動駕駛技術(shù)難度高，芯片及設(shè)備的研發(fā)投入如若無法落地、不能量產(chǎn)，將導(dǎo)致單次投入成本高。
所以也可以說，L3是自動駕駛領(lǐng)域技術(shù)的分水嶺，目前大多數(shù)商業(yè)公司的火力都集中在該級別的技術(shù)落地。
當(dāng)然，也不乏部分車企彎道超車，比如被通用收購的Cruise，便直接進(jìn)擊L4自動駕駛。
對于這種技術(shù)研發(fā)的“越級”現(xiàn)象，郭彥東向搜狐科技“智研所”表示，最直接的影響因素是應(yīng)用場景，“L4、L5的目的更多是為了園區(qū)的‘全無人’，在貨運(yùn)、碼頭、封閉園區(qū)等場地更有應(yīng)用場景，而交出給用戶的乘用車則使用場景和時(shí)間不受車企控制。”
由于場景及時(shí)間的不確定性，增加了技術(shù)適應(yīng)各種場景的難度，所以真正的乘用車“全無人”自動駕駛需要漫長的技術(shù)研發(fā)過程去實(shí)現(xiàn)，目前絕大多數(shù)量產(chǎn)車的技術(shù)集中在L1-L3的自動駕駛，“車企傾向于把1-3級稱為輔助駕駛或者高級輔助駕駛ADAS系統(tǒng)。”郭彥東說道。
援引Mobileye CTO Amnon Shashua曾經(jīng)講過的一句話：“真正阻止自動駕駛落地，或者說自動駕駛真正的挑戰(zhàn)來自于長尾的corner cases。”什么是長尾的corner cases?其指的是存在一部分情況，其中每種情況出現(xiàn)的次數(shù)都不多，但這些情況的種類卻很多。
比如一些特殊天氣造成的可視范圍的縮短;比如中西方的路牌排列方式不一樣，中國路牌顯示方式跟道路垂直，西方是平行的。類似的“corner cases”都會導(dǎo)致人工智能感知的誤判，進(jìn)而造成交通意外。
乘用車自動駕駛車輛能否量產(chǎn)，對于像小鵬這樣自研系統(tǒng)的新車企來說至關(guān)重要，不僅關(guān)乎商業(yè)化，從技術(shù)角度講，不能量產(chǎn)的情況下，也很容易造成“閉門造車”的局面。
自動駕駛車輛OTA全要仰仗交付給消費(fèi)者之后的車輛及配備的車載系統(tǒng)，“每一輛車都有一個(gè)4G通信模塊，收集到的數(shù)據(jù)反饋給人工智能平臺，更新迭代再送回到車，從小數(shù)據(jù)到大數(shù)據(jù)平臺，通過大量用戶去使用，進(jìn)行幾次OTA的過程來進(jìn)化車的智能。”
大公司、主機(jī)廠、出行服務(wù)商、技術(shù)公司，每一方都有幾大巨頭林立，很難說哪一家引領(lǐng)了自動駕駛過去十年的發(fā)展，但可以肯定的是，自動駕駛作為重資本產(chǎn)業(yè)，進(jìn)度發(fā)展一定是緩慢的，一輪輪高額融資和居高不下的估值背后，產(chǎn)品及技術(shù)研發(fā)和社會各方的協(xié)同作用才是根基。
