自动驾驶,终局之战
作者丨张之栋
责编丨崔力文
编辑丨别 致
当更为平价的解决方案层出不穷,自动驾驶战事的“下半场”,迎来了新的发展契机。
不知从何时开始,类似“L4级别自动驾驶能力降维到L2场景使用”的说法,就在整个汽车行业变得流行起来。
尽管不是很愿意认可“顶高阶帽子,行低阶之事”的投机营销,但这样的说法与做法,确实为自动驾驶的发展,开辟了更多的可操作空间,同时也进一步,将口头上的无人驾驶,推动到了“实战”阶段。
关于高阶自动驾驶不能推行,表面上存在两个原因:其一,现阶段并没有具体的法律,托底高阶自动驾驶的路权;其二,对于车企而言,高阶自动驾驶上路,存在着“致命”的潜在责任风险。
当然,技术上能否实现真正的高阶自动驾驶,也是一件未知的事,所以此时的自动驾驶领域更像是个黑匣子,打开之后,既有可能是个百宝箱,也有可能成为潘多拉的魔盒。
商用车、乘用车、特种专用车等各个赛道,都在试图找到与智能驾驶更为合拍的最优解;Robotaxi、Robobus、Robotruck等新智能车概念,也逐渐因为市场的火热,变得多了起来。
结果显而易见,经过多年的市场检验,商用车智能驾驶的规模化落地,远比乘用车容易且迅速得多。
以Robotaxi为主的赛道中汇聚着百度、AutoX、轻舟智航等各种各样的玩家,这些自动驾驶公司的存在,为整个汽车行业开辟出一条由自动驾驶从商用车规模化落地,再到乘用车降维使用的前进之路。
只不过,这条路究竟能不能走得通,现在还是个未知数。
01
从结果至上,到“价格战”
人们常常用自动驾驶的规模化落地,作为分割自动驾驶成熟与否的关键。然而根据鸿沟理论,要想从早期不成熟的市场,发展到被广大人民接受的成熟市场,势必需要跨过横贯在中间的大鸿沟。
现在早已不是“酒香不怕巷子深”的时代,信息的公开透明性,更加让产品竞争力的强弱,在第一时间显露出来。所以其中症结,除了更先进的技术之外,重要的一点还在于成本的把握。
与其他自动驾驶公司相比,AutoX称得上是一家典型“结果导向”的自动驾驶公司;为了实现高阶自动驾驶,甚至有些“豪无人性”。
去年7月,AutoX发布了第五代全无人驾驶系统AutoX Gen5,豪华的配置,令人瞠目结舌。
感知硬件方面,AutoX Gen5共配置了50个高清车规级传感器,包括28个8百万像素的车规级摄像头,每帧像素总和超过2.2亿;全球最高分辨率的4D毫米波雷达,角分辨率达到0.9度;6颗激光雷达,包含2颗128线的高规格激光雷达,可实现每秒超1500万点云成像。
计算平台方面,AutoX Gen5配置的最新AutoX XCU域控制器算力达到了2200TOPS,是国内车载超级计算算力的新高。与特斯拉自研的FSD计算平台144TOPS的算力相比,更是高出一截。
若是根据Auto X Gen5所需的激光雷达、摄像头等硬件外设进行估计,其整车的成本,已经突破了200万。
只不过对于这个离谱的价格而言,AutoX创始人肖健雄却是这样说道:“20万你可以买个辅助驾驶,但是50万你绝对买不到一个无人车,一个无人车敢跟你说他50万,建议离远点。”
令人意想不到的是,这边AutoX创始人的话音刚落,那边百度Apollo就投出了反对票。
谈及Robotaxi赛道,百度Apollo绝对是最早的一批,甚至不少业内人士都称百度为自动驾驶领域的黄埔军校。地平线余凯、景驰科技王劲,以及小马智行、领骏科技等多家公司的创始核心人员,都是出自百度。
经过多年的积累,百度的自动驾驶能力也算是在Robotaxi赛道上开出了属于自己的花,然而与AutoX“堆硬件”的方式显然不同,Apollo走上的是一条降本之路。
同样是去年,百度和极狐联合发布了专用于Robotaxi场景的Apollo Moon。
该车基于极狐阿尔法T车型打造,在传感器配置上,包括13个摄像头、5个毫米波雷达,以及2颗激光雷达,还支持传感器自清洁。
对此,百度副总裁、自动驾驶技术部总经理王云鹏透露了Apollo Moon整车和无人驾驶套件的成本——48万元。
平心而论,与200万的高价相比,低于50万元的成本,已经进入到大多数网约车运营成本的区间,而无人车的商业化落地也势必会借此向前推进一大步。
但技术前进的脚步不会停滞,不足1年的时间,自动驾驶解决方案的价格,就又被别人“打”掉了一个零。
5月18日,轻舟智航的首次品牌日上,其推出了量产成本仅为1万元的自动驾驶解决方案。
在讲解DBQ V4自动驾驶方案时,轻舟智航创始人兼CEO于骞表示,DBQ V4可以支持1~5个激光雷达、0~4个盲区雷达、6个毫米波雷达、12个感知摄像头,实现360度无盲区、无死角的感知能力,且左右互为冗余。
换句话说,这是一种可以“自定义”降维的自动驾驶解决方案,上文提到1万元成本的方案,也就是DBQ V4的最低配。
对于成本能够降那么多的原因,轻舟智航创始人兼CEO于骞这样解释道:“技术的创新和大规模的量产共同带来了成本的下降,同时在轻舟智航底层方法论的支持下,还实现了高效的技术迭代。”
事实上,如果按照技术发展的逻辑看待,自动驾驶解决方案就应该变得越来越平价。而且望向最深处的连锁反应,自动驾驶软件的收费体系,也将会因为成本的削减,一步步走向瓦解。
02
灵魂与市场,何以兼得?
作为市场的先行者与佼佼者,特斯拉被当做榜样学习无可厚非。所以无论是自动驾驶发展步骤,还是营销方式,都会有不少车企,有意无意地朝着特斯拉的方向靠拢。
首先,关于自动驾驶算法能力,车企形成的普遍共识就是,优先掌握在自己手中;其次,关于自动驾驶芯片,能力足够的话,也是要走上自研的路子;最后,车企的IP正逐渐与其创始人相重合。
不难发现的是,理想已经开始着手成立自己的芯片公司,似乎想要复刻特斯拉的FSD;蔚来早已摆脱Mobileye的封闭模式,就此走上了自研自动驾驶算法的路;小鹏从一开始便是“自研算法+英伟达芯片”,所以相对比而言,反而拔得头筹,走在了前面。
当然,放眼整个汽车行业,也并不是所有的车企,都具备自研自动驾驶算法的能力。像智己、比亚迪、路特斯都将采用Momenta 的自动驾驶算法;威马与百度关系密切,背靠大树乘凉;极氪更不用说,依旧陷在Mobileye的怪圈里……
于是有意思的一幕就出现了——车企一方面喊着“要灵魂”,一方面“身体很诚实”。实际上,说些不好听的:为了更多的市场份额,出卖灵魂又何妨?
随着技术的发展,自动驾驶已经逐渐形成了多个体系,其中特斯拉最为特立独行,坚持走纯视觉的技术路线。至于其他车企、Robotaxi公司,大多数选择的是“激光雷达+摄像头+高精地图”的混合路线。
站在车企的角度,虽然不要求自家车型的智能化有多么的出众,但至少不要成为短板。而在消费者的角度,虽然不一定非要双手离开方向盘,但至少也应该获得自己认知中的智能驾驶。
有需求就有市场,所以属于自动驾驶软硬件公司的机会,并不在少数。只不过依旧需要注意的是,机遇和挑战往往相伴而行。
如果说起灵魂与市场兼得,特斯拉应该算得上头一份。
可以看到的是,自研FSD芯片,以及自动驾驶算法,特斯拉都选择掌握在自己的手中。现如今,4680电池技术也开始逐渐成熟量产,更是进一步加强了特斯拉在整车制造方面的主导权。
这一角度来看,特斯拉做的事情,就是在做“加法”无疑。凭借足够大的体量,将自动驾驶甚至其他重要零部件的细节,都收归到了自己的手中,可以很大概率上避免后续的麻烦。
关于这一点上,比亚迪与特斯拉做得很像。尽管目前比亚迪的智能化还没有发力,但是凭借三电方面的优势,比亚迪已经在一众车企中脱颖而出。
只不过现实也跟残酷,世界上有几个特斯拉,又会有几个比亚迪?
必须承认的是,就目前国内的汽车市场而言,传统燃油车的转型依旧缓慢,更不要说更高阶的智能化注入了。
面对确定性未来的征召,这些车企当然不会坐以待毙,所以将自动驾驶解决方案的价格“打下来”,也就成为了情理之中的事。
也正是这样的大背景下,才有了各自动驾驶软硬件企业大做“减法”,以寻求“量产装车”的机会。
对于自动驾驶企业而言,相关技术的量产装车,既是对自家软硬件技术的实战检验,也是推进技术迭代更新最为直接的方法。对于车企来说,自动驾驶量产装车则意味着智能化的注入,也代表着补齐了竞争短板。
两者各取所需,相向而行,不断为自己的企业价值加码。
综合来看,关于自动驾驶,“做加法”也好,“做减法”也罢,车企们期望的都是在新时代的汽车行业站稳脚跟,以寻求继续向上的机会。
其实,也无所谓技术路线的优劣,只要能够得到最后好的结果,就已经算是某种成功。
而且值得一提的是,越竞争、越公平,在激烈的竞争格局中,产品力可以得到进一步释放。这对于广大的消费者来说,是一件好事。
原文标题:自动驾驶,终局之战
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