当L4自动驾驶公司将“魔爪”伸向高阶智能驾驶领域

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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”

       原文标题 : 当L4自动驾驶公司将「魔爪」伸向高阶智能驾驶领域

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