智研所 | 自動駕駛中場戰事:“Waymo” 和“特斯拉”們的十年

2019-06-16 14:00:00
admin
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搜狐科技“智研所”沙龍第5期
嘉賓:小鵬汽車Chief Scientist & AI 中心副總經理郭彥東、視車科技創始人黃博淵以及北京科技大學工業設計系教授覃京燕

文 | 搜狐科技 宋婉心 黃陽

編 | 搜狐科技 馬穎君

經過了兩年的發展后,新造車運動告別了炫目融資、熱鬧挖人的“啟動儀式”,真正進入到了艱難的造車階段。

進入2018年以來,行車事故、融資減少等關于自動駕駛的負面消息連連。就在日前,中國市場上最受關注的蔚來汽車,決定召回近4803臺有自燃隱患的ES8。

自動駕駛汽車的發展并不是一帆風順,新造車勢力在艱難探索;與此同時,備受挑戰的傳統車企逐漸放下了傲慢守舊的態度,投入到新技術的研發中。

本周,小鵬汽車Chief Scientist & AI 中心副總經理郭彥東剛剛從美國參加完CVPR回國。CVPR是世界頂級的計算機視覺會議,是自動駕駛相關公司最關注的學術盛會之一。

讓郭彥東很有感觸的一點是,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注度越來越高。”

自動駕駛在讓整個汽車行業發生改變。實際上,如果以2009年Google啟動自動駕駛項目為開端,自動駕駛技術已經發展了整整10年。10年間,自動駕駛技術如何推動了行業演進?未來10年又將向哪兒發展?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Chief Scientist & AI 中心副總經理郭彥東、視車科技創始人黃博淵以及北京科技大學工業設計系教授覃京燕,共話自動駕駛過去以及未來的10年。

“智研所”沙龍現場

商業化“難產”

今年4月,特斯拉公司掌門人馬斯克曾表示,激光雷達是一個沒有意義的設備,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大的能力,特斯拉在此之前宣布研發出了行業最先進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。一時間,“激光雷達無用論”在圈內傳開。

郭彥東表示,馬斯克此番言論,無非是兩個原因,一是成本,二是量產的一致性,歸根結底是商業化成本的問題。

激光雷達造價高昂,馬斯克幾乎是在創立特斯拉之初就旗幟鮮明地反對激光雷達。

但在過去的10年里,激光雷達可以說是自動駕駛中最重要的零件,甚至可以說,激光雷達就是此前10年自動駕駛技術的標志。然而隨著AI圖像識別技術的演進,針對汽車感知的部分,行業內分為了兩個派系——“雷達派”和“攝像頭派”。

馬斯克的言論遭到了Waymo首席技術官杜高峰的反駁:“在自動駕駛汽車的傳感器系統中,攝像頭、雷達和激光雷達是相輔相成的,同時,激光雷達的成本也在下降。”

覃京燕對此向搜狐科技“智研所”表示,一個很關鍵的問題是,每種技術都有窗口期,“當你把技術、成本、商業模式等各方面都考慮進來時,我們要知道這個技術所使用的環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,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。

從自動駕駛全產業鏈來看,整車生產公司、解決方案供應商、出行服務商等已經構成了生態雛形。百度、Pony.ai、Roadstar.ai等追隨Waymo做自動駕駛車隊,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路徑,阿里、華礪智行則專注于道路協同。

賽場上的玩家基本上已經形成細分產業格局,其中,傳感器層面的競爭相對更佳激烈。因為自L3級別往后,系統操作會需要傳感器收集到的數據進行深度學習,模擬實際場景并不斷進行重復演練。傳感器是決定技術升級的關鍵。

不同公司選擇了不同的商業落地模式。特斯拉賣車,谷歌就堅決不賣車。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的宣傳口徑來看,2018至2019年是“自動駕駛商業化元年”被高頻次提及。自去年開始,百度首款L4級自動駕駛巴士Apollo量產下線;AutoX在硅谷,已經提供了同城的無人車配送服務;飛步科技實現城際貨運無人駕駛……

然而,這些都是特定場景下的商用車案例,大規模乘用車應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作,比如配套的基礎設施建設、法律法規等。

“現在到了必須制定新的社會契約的階段。我們人類所掌控的所有物資流動、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系。”覃京燕說道。

格局已定,市場冷靜

自動駕駛歷經十年孕育,市場上主要玩家的角色已經基本成型,競爭格局已基本穩定,互聯網巨頭、主機廠及技術公司各占一方。

最先入局的谷歌和百度憑借自身作為互聯網巨頭的優勢,以技術驅動,主要采取從主機廠購置汽車改裝,建立自有自動駕駛車隊的業務模式。

以谷歌的Waymo為例,作為行業的開疆者和龍頭企業,其商業場景主要聚焦于Robotaxi、最后一公里及技術授權,其中Waymo的自動叫車服務已經在美國亞利桑那州鳳凰城郊區的四個地區啟動。

此后,無人駕駛比賽才剛剛開始,Uber創建自動駕駛、特斯拉上市、通用收購Cruise,中國逐漸涌現出大量自動駕駛創業公司,Waymo可以說是那條鯰魚,攪動了汽車行業局面,同時掀起了針對自動駕駛技術的研究。

在2018年,自動駕駛前十年的技術發展達到Gartner曲線的第一個峰值,經過了高速成長并走向成熟的階段。從技術層面來看,激光雷達、毫米波雷達等傳感器技術及深度學習、軟件算法逐漸成熟,為針對不同場景的主機廠及科技公司提供了不斷迭代的技術支持。

更重要的是,在這個過程中,自家已經基本摸清了各自的技術演進路線。

通過各企業官網,搜狐科技“智研所”發現,目前,多數國內傳統主機廠均計劃在今年實現L2級別自動駕駛汽車的量產,比如廣汽、長安、上汽、北汽等,而新車企也已在準備具備L2級別的智能汽車量產,對于ADAS量產上車方面,絕大部分廠商的“deadline“同樣設置在了今年。

針對更高級別的L3及L4自動駕駛,傳統主機廠仍保持較為保守的態度,相比于新興科技公司和互聯網公司直接瞄準L4的做法,傳統車企更傾向于按部就班地從L2一步步進行技術演進。

在自動駕駛領域,國際上通用的標準是以SAE(美國機動車工程師學會)制定的L0-L5六個階段為主。

相比于L1的單一功能自動化和L2的部分系統自動化,L3級別要求在特定環境下,系統完成全部動態操作,駕駛員只在特殊情況發生時,給予系統回應。

由于從L3級別開始,自動駕駛技術難度高,芯片及設備的研發投入如若無法落地、不能量產,將導致單次投入成本高。

所以也可以說,L3是自動駕駛領域技術的分水嶺,目前大多數商業公司的火力都集中在該級別的技術落地。

當然,也不乏部分車企彎道超車,比如被通用收購的Cruise,便直接進擊L4自動駕駛。

對于這種技術研發的“越級”現象,郭彥東向搜狐科技“智研所”表示,最直接的影響因素是應用場景,“L4、L5的目的更多是為了園區的‘全無人’,在貨運、碼頭、封閉園區等場地更有應用場景,而交出給用戶的乘用車則使用場景和時間不受車企控制。”

由于場景及時間的不確定性,增加了技術適應各種場景的難度,所以真正的乘用車“全無人”自動駕駛需要漫長的技術研發過程去實現,目前絕大多數量產車的技術集中在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。”郭彥東說道。

援引Mobileye CTO Amnon Shashua曾經講過的一句話:“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,其中每種情況出現的次數都不多,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”都會導致人工智能感知的誤判,進而造成交通意外。

乘用車自動駕駛車輛能否量產,對于像小鵬這樣自研系統的新車企來說至關重要,不僅關乎商業化,從技術角度講,不能量產的情況下,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者之后的車輛及配備的車載系統,“每一輛車都有一個4G通信模塊,收集到的數據反饋給人工智能平臺,更新迭代再送回到車,從小數據到大數據平臺,通過大量用戶去使用,進行幾次OTA的過程來進化車的智能。”

大公司、主機廠、出行服務商、技術公司,每一方都有幾大巨頭林立,很難說哪一家引領了自動駕駛過去十年的發展,但可以肯定的是,自動駕駛作為重資本產業,進度發展一定是緩慢的,一輪輪高額融資和居高不下的估值背后,產品及技術研發和社會各方的協同作用才是根基。

(搜狐科技原創文章,轉載請注明來源。)

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