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自動駕駛拉鋸戰(zhàn)

 2022-01-19 13:34  來源: A5用戶投稿   我來投稿 撤稿糾錯

  域名預訂/競價,好“米”不錯過

隨著汽車電動化、智能化、網(wǎng)聯(lián)化的飛速發(fā)展,“自動駕駛”開始離人們的生活越來越近。面對如此廣闊的藍海,各行業(yè)的領頭企業(yè)紛紛入局,這其中不僅有百度、滴滴等互聯(lián)網(wǎng)巨頭,還有小馬智行、圖森未來等初創(chuàng)自動駕駛公司,以及“蔚小理”等造車新勢力企業(yè)。

各路玩家的入局,讓自動駕駛賽道持續(xù)升溫的同時,也讓國內(nèi)自動駕駛的產(chǎn)業(yè)鏈生態(tài)迅速完善了起來。但就目前來看,自動駕駛的問題仍有很多,離最終落地依舊需要時日。

“三座大山”

目前來看,自動駕駛的行業(yè)前景十分廣闊。但值得注意的是,無論是自動駕駛的先行者百度,還是初創(chuàng)獨角獸小馬智行,都在自動駕駛上遭受著相同的困擾。

首先,自動駕駛技術尚不成熟,落地依舊困難。自動駕駛分為L0—L5六個等級,其技術的落地,不僅需要大數(shù)據(jù)、人工智能、高性能芯片、車輛控制、傳感器、通信等多領域、高難度技術的結合,還要考慮基礎設施、法律法規(guī)等多方面外部因素。而在目前的國內(nèi)市場上,自動駕駛汽車仍以L2、L3級為主,而L4及其以上技術由于難度更大,落地要求也更復雜,短期內(nèi)還難以實現(xiàn)。

其次,自動駕駛商業(yè)化仍存在諸多瓶頸。國內(nèi)自動駕駛目前尚且處于發(fā)展初級,運營成本過高,商業(yè)模式也未完全形成,體量也還沒達到一定規(guī)模,所以投入遠遠大于產(chǎn)出。想要實現(xiàn)真正的自動駕駛,至少需要達到L4級,不過要達到這一級別,其中的投入仍然難以預計。顯然,對于還處在“燒錢”階段的自動駕駛,離實現(xiàn)盈利還有一定距離。

最后,自動駕駛安全性難保障。安全往往是自動駕駛企業(yè)最為重視的因素之一,然而現(xiàn)階段,國內(nèi)大部分自動駕駛汽車在盲區(qū)感知、攝像頭性能、算力能力等多方面都存在一定的短板,遠沒有達到全無人的技術能力。另外,受到路況、行人、天氣等多種復雜駕駛環(huán)境的影響,自動駕駛想要安全行駛就真的是難上加難。

總而言之,技術、商業(yè)化、安全仍是當下所有自動駕駛企業(yè)的共同難題,而回顧去年各企業(yè)交出的成績單不難發(fā)現(xiàn),每一家企業(yè)都在努力試圖打破困局。不過,由于不同企業(yè)對自動駕駛的業(yè)務邏輯和發(fā)展進度不同,大家在自動駕駛上的期許和表現(xiàn)也各不相同。

百度押注“車路云”

在眾多自動駕駛企業(yè)中,百度的布局顯然最為全面。

首先,百度一直就十分重視自動駕駛的安全性測試。據(jù)悉,百度自動駕駛安全測試里程目前已經(jīng)達到了600萬公里,載人測試也超過了10萬人次,已經(jīng)可以實現(xiàn)部分城市道路、封閉高速、園區(qū)景區(qū)的安全運行,百度自己也曾對外宣稱:Apollo自動駕駛城市道路成功率已達99.99%,綜合安全性高于人類駕駛員。

其次,近年來百度在自動駕駛商業(yè)化上更是動作頻頻。去年百度Apollo獲批開展無人駕駛出租車Robotaxi付費運營之后,搶下了自動駕駛商業(yè)化的第一筆訂單,而改名蘿卜快跑的Apollo Go,更是將服務范圍不斷擴大到了多個城市,并采取了市場化定價的原則,制定了“起步價+里程費”的基礎定價模型,使百度自動駕駛徹底走上了商業(yè)化的征途。

而相較于商業(yè)化和安全性而言,百度對自動駕駛的技術發(fā)展更為不遺余力。2020年,Baidu Apollo依托“車路云一體化”系統(tǒng)推出智能交通解決方案百度ACE,如今“ACE智能交通引擎”已經(jīng)成為了百度的一大核心業(yè)務,然而“車路云一體化”帶給百度的影響遠不止于此。

一方面,車路云一體化已經(jīng)能更好地為百度自動駕駛的落地賦能。百度的車路云一體化通過路端感知與紅綠燈信息的結合,利用V2X、5G等無線通信技術,實現(xiàn)了車、路、云之間的信息交互,不僅幫助自動駕駛車隊提前做好了路徑規(guī)劃,還能降低車端對感知系統(tǒng)的要求,從而確保自動駕駛的安全性和高效運營,更大程度地解決了自動駕駛遇到的問題,保障了自動駕駛的成功落地。

另一方面,車路云一體化能有效幫助百度的自動駕駛降本增效。車路云一體化可以通過算法、算力、通信等多套冗余系統(tǒng),獲得更加全面的信息,有效降低自動駕駛車端的成本。李彥宏也曾指出,以車路協(xié)同為基礎的智能交通,將能夠提升15%-30%的通行效率??偟膩砜?,百度在自動駕駛上的進步已經(jīng)走到了行業(yè)前列。

小馬智行致力場景化落地

對于自動駕駛公司而言,雖然大多實現(xiàn)了技術落地,但仍未進入自我造血階段。除百度外,業(yè)內(nèi)另一個離商業(yè)化更近的企業(yè)則非小馬智行莫屬。為了解決商業(yè)化難題,自動駕駛初創(chuàng)獨角獸小馬智行也做了很多嘗試。

推動自動駕駛出租和自動駕駛重卡并行,正是其商業(yè)化落地的具體表現(xiàn)。在乘用車領域,小馬智行已于去年10月獲準在北京開啟自動駕駛無人化測試;在卡車領域,小馬智行也于去年中旬先后獲得了貨運道路運輸經(jīng)營許可證、北京市自動駕駛測試牌照,以及高速測試許可。據(jù)悉,小馬智行目前已完成1.64萬噸貨運運輸,商業(yè)運營里程也達到了4.8萬公里。

小馬智行之所以選擇多場景落地:一是由于自動駕駛卡車能在很大程度上降低運輸成本,能助其更快釋放商業(yè)價值。具體而言,相較于其他商業(yè)化途徑,貨運、物流等細分場景更易落地,小馬智行組建大型無人運輸車隊,不僅能夠優(yōu)化效率,還能有效降低人工運輸成本。據(jù)悉,2022年小馬智行將推出百輛智能物流卡車車隊,未來有望把公路運輸成本降到現(xiàn)在的40%。

二是,自動駕駛卡車在商業(yè)化上的成功探索,能助其進一步提高市場競爭力。隨著互聯(lián)網(wǎng)、科技、車企等巨頭爭相入場,自動駕駛行業(yè)又展開了新一輪洗牌。而在這場競爭中,除了要考慮安全、技術等因素外,最為重要的就是看誰最先實現(xiàn)了商業(yè)化落地。小馬智行就是通過押注自動駕駛卡車,率先開啟了商業(yè)化運營并取得了不錯的進展,這也將會是其在激烈市場競爭中的最大的籌碼。

而小馬智行之所以能夠在商業(yè)化之路上大踏步前進,自然離不開其在技術和安全性上的持續(xù)發(fā)力。小馬智行對其自動駕駛技術不斷進行迭代,不僅加強了自動駕駛傳感器清潔系統(tǒng),還升級了多傳感器的深度融合。而隨著技術的提升,小馬智行自動駕駛的安全性也變得更加完備,如通過了更多復雜的路況和規(guī)則,拿到了越來越多城市的牌照,使其實驗范圍進一步擴大,從而助力其商業(yè)化進一步向前邁進。

小鵬側重安全性提升

除技術和商業(yè)化之外,安全問題一直就像是懸在自動駕駛企業(yè)頭頂?shù)倪_摩克利斯之劍,即便是位于頭部的特斯拉也難以避免。而在前不久,蔚來自動駕駛事故的發(fā)生,更是給同為造車新勢力一員的小鵬汽車敲響了安全的警鐘。

為了實現(xiàn)安全性的全面覆蓋,多傳感器融合已經(jīng)成為了國內(nèi)自動駕駛發(fā)展的主要方式,小鵬汽車也一早就將重心放在了自動駕駛安全技術的研發(fā)上。而去年第一款搭載激光雷達傳感器的小鵬P5的量產(chǎn)上市,也讓眾人看到了小鵬汽車對自動駕駛安全性的重視。

一來,多傳感器融合能在最大程度上保證自動駕駛的安全性。多傳感器的融合能夠更準確、可靠地描述外部環(huán)境,從而提高決策的正確性,減少事故的發(fā)生。比如,激光雷達、攝像頭和毫米波雷達等感知周圍物體的傳感器的融合,就能對行車路徑進行感知,對路上的障礙物進行探測,這就在很大程度上為還處在L2+輔助駕駛階段的自動駕駛提供了安全保障。

二來,多傳感器的成功應用,給自動駕駛帶來了更大的想象空間。自動駕駛離不開感知、控制和執(zhí)行的相互配合。而由于環(huán)境感知是一切的基礎,因此傳感器對于自動駕駛的重要性不言而喻,激光雷達、攝像頭和毫米波雷達的識別能力和敏銳程度,推出了更多多傳感器融合的解決方案,而一旦實現(xiàn)了多傳感器融合的強大算法,未來的自動駕駛也將擁有無限可能。

然而小鵬汽車自動駕駛超強的安全性,自然與其強大的技術支持分不開。小鵬汽車智能座艙和ADAS的先行一步,使其在L2級別以上的自動輔助駕駛領域取得了重要進展,而其全棧自研的高級別的輔助駕駛產(chǎn)品NGP的成功,更是進一步提升了車輛的自動化水平。NGP的自動駕駛功能除了可以實現(xiàn)車輛的自主變道外,還能基于高精地圖數(shù)據(jù)自動做出限速調(diào)節(jié),這也使整個自動駕駛的成功性、安全性有了很大保障。

不過與安全和技術的推進相比,小鵬汽車在商業(yè)化上的成績目前還有些微不足道。小鵬汽車雖然憑借P7率先實現(xiàn)了軟件收費,但從其財報可以看出,小鵬汽車2021Q1首次確認軟件收入數(shù)額約為8000萬元,僅占營業(yè)收入的2.7%左右。而現(xiàn)在也只能寄希望于,小鵬汽車自動駕駛能逐漸覆蓋更多的場景,未來的軟件收入也能有望轉變?yōu)楸S辛渴召M的訂閱模式。

結語

雖然以百度、小馬智行、小鵬汽車為代表的國內(nèi)眾多自動駕駛企業(yè),已經(jīng)在自動駕駛技術、商業(yè)化、安全等方面做出了諸多努力,但仍沒有一家自動駕駛企業(yè)能夠完全解決上述問題,這些企業(yè)也僅是將特定場景下的自動駕駛技術落地,而復雜場景下的自動駕駛仍在路上。

總之就目前而言,國內(nèi)還沒有一家自動駕駛企業(yè),能夠實現(xiàn)適配任何駕駛場景的“完全自動駕駛”。因此在車輛智能駕駛水平由低到高這場曠日持久的戰(zhàn)役中,國內(nèi)自動駕駛企業(yè)無論是在技術,還是商業(yè)化,亦或是安全性上,都還有很長的路要走。

文/金融外參,ID:jrwaican

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