投稿|自动驾驶:“技工贸”or“贸工技”?

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图片来源@视觉中国

文|谈擎说AI , 作者|郑开车
自动驾驶近几年的发展 , 已经远不止于概念的普及 , 更迎来了技术落地的热潮 。尤其是造车新势力对自动驾驶技术已不再局限于自研 , 更加大了战略融合的力度 , 缩小产品与商业应用之间的距离 , 给整个汽车市场带来了不小的冲击 。
8月以来 , 元戎启行开始用L4级自动驾驶前装方案汽车进行全无人路测 , 小马智行宣布与曹操出行达成合作 , 将接入曹操出行App打车服务 , 华为也发布了一系列自动驾驶检测碰撞概率等相关专利......
不管是做完全无人驾驶还是L2级的辅助驾驶 , 一辆辆路测车背后 , 所承载的自动驾驶技术似乎正慢慢支棱起来 , 赛道的玩家正把闭关修炼多年的内功向市场展示 , 逐渐让我们看到自动驾驶未来星辰大海的雏形 。
不过从自动驾驶行业兴起至今 , 已经有太多从技术、行业等角度来分析其落地可能性 。今天来看自动驾驶落地这一战 , 究竟还会持续多长时间 , 仍然需要打上一个问号 。自动驾驶的未来格局究竟是什么?也是我们需要持续思考的问题 。
从1到10:争当搅动市场的“鲶鱼”领骏科技创始人兼CEO杨文利曾向谈擎说AI表示 , “自动驾驶行业从时间和市场成熟度两个维度来考虑的话分为四个阶段 , 2021年以前是核心供应链成熟期 , 2021-2025是小规模商业化 , 2026-2030是商业格局重塑 , 2030年后自由市场竞争 。”
从这一判断来看 , 行业已经随之进入从1到10的商业化新阶段 。从产业发展的角度来看 , 这项智能科技制高点的竞赛 , 已经到了一个极为关键的转折点 。
经历多年的“闭门造车”之后 , 虽说行业一直处于不断动荡之中 , 但各家技术似乎陷入了新的发展瓶颈 , 进步缓慢 。
辅助驾驶玩家们止步于L2 , 为了美化自身技术科研成果 , 纷纷推出所谓的“L2+级”、“L2Plus级”辅助驾驶级别 。至于完全无人驾驶方向的玩家 , 则纷纷陷入了望山跑死马的境地 , 珠峰看似很近 , 触手可及 , 但相距仍然较远 。
在此背景下 , 自动驾驶企业们大多不再继续守着自己那一亩三分地 , 而是将目光投向邻近技术领域 , 投向其他玩家所在市场 , 试图成为自动驾驶界“鲶鱼” , 打破行业桎梏 。
Momenta定下了“飞轮+两条腿”的布局模式 , 不再“死磕”L4完全自动驾驶 , 而是切入ADAS业务;小马智行开始加大对卡车自动驾驶的投入 , 但面临着更严重的商业化瓶颈;据天眼查专业版APP显示 , 文远知行获得博世投资 , 将联合开展应用于乘用车的L2-L3级自动驾驶软件的开发 。
可以看出 , 从1到10这个早期商业化阶段 , 继续封闭很难保持活力 。今天对很多初创企业的一个新考验就是供应链、伙伴关系、客户等等协同部位 , 能不能配合着技术一起做出综合竞争力 。
在这样的环境中 , 即便是车企巨头也很容易成为反面教材 。据报道 , 通用汽车在2022年第二季度财报中指出 , 它旗下的自动驾驶业务部门Cruise第二季度亏损5亿美元 , 每天亏损超过500万美元 。今年上半年 , 该部门的亏损达到9亿美元 , 高于去年同期的6亿美元 。
在谈擎说AI看来 , 形成自动驾驶当前局面有以下几方面原因:
随着后端供应链成熟 , 技术的应用价值和成熟度显著提高 , 自动驾驶技术方案的价格已经开始走向内卷 。
在5月18日 , 轻舟智航公布了成本可低至1万元的车规级自动驾驶方案 , 轰动自动驾驶行业 。在去年12月 , 元戎启行也曾发布L4级方案 , 成本不足1万美元(约6.4万元人民币) , 今年4月再次下降至仅需3000美元(约2万元人民币) 。
在自动驾驶行业供应链当中 , 自动驾驶企业是技术供应商的角色 , 主要依附于下游主机厂 , 汽车厂商始终是维系自动驾驶各个参与方的纽带 。
日前 , 各大新能源车企7月成绩单相继发布 。据数据显示 , 多家新能源品牌交付量破万 , 从当前汽车企业销量中 , 体现出市场对于新能源汽车的认知和接受度在进一步加深 , 此时正是建构“朋友圈”的黄金窗口期 。
最为关键的是 , 在今年7月 , 国内首部关于智能网联汽车管理的法规《深圳经济特区智能网联汽车管理条例》已经发布 , 并且于2022年8月1日起开始施行 。
该条例对L3级别自动驾驶的通行相关问题做出了明确规定 , 对L3-L5级自动驾驶的权责、定义等议题进行详细地划分 , 成为从法律层面打开L3囚笼的钥匙 , 也为高级自动驾驶技术融合发展、商业化落地提供了可能 。
“贸工技”还是“技工贸”?纵观自动驾驶发展落地近年来的历程 , 关于“渐进式VS跃进式”的路线之争始终贯穿于其中 。
去年年初 , 特斯拉和Waymo就曾发生过一次口水战 。
时任Waymo CEO的John Krafik在接受专访时表示:“特斯拉还算不上Waymo的竞争对手 , 因为特斯拉做的是辅助驾驶系统 , 而非无人驾驶系统 。”很快 , 特斯拉CEO马斯克发文回应:“震惊!特斯拉的AI硬件和软件比Waymo的都要好 。”
现阶段 , 跃进式玩家更多的开始向现实妥协 , 布局L2/L3自动驾驶解决方案 , 这是否意味着跃进式路线已经败给了渐进式路线?
实际上 , 两者真正的较量还远未开始 。
不管是渐进式还是跃进式 , 由于技术特性的原因 , 两种不同技术路径注定会存在分歧 , 但两种技术路线并没有优劣之分 , 最终的目标都是L5 。
在谈擎说AI看来 , 两者的本质差异更像是对于“贸工技”还是“技工贸”的争论 。
对于以特斯拉为首的渐进式玩家来说 , 自动驾驶以视觉技术为主 , 轻硬件重算法 , 需要利用海量数据做出关于加速、制动和转向的决定 。这一技术特性决定了其想要实现完全自动驾驶 , 必须商业化落地获取大量数据 。
因此 , 这一派玩家相当于走的是“贸工技”的路线 , 先实现一定的原始数据积累 , 然后在此基础上训练算法技术、迭代新产品并进行销售 , 同时还能找到利润增长点 , 求得生存 。
对于百度、Waymo为首的跃进式玩家来说 , 自动驾驶技术多采用以包括激光雷达、毫米波雷达、相机等多传感器融合方案的技术形态发展 , 可以更有效提升安全性能 , 缺点是由于硬件技术、工业链还未成熟 , 导致激光雷达等零件成本过高 。
迫不得已 , 这一派玩家只能走“技工贸”的路线 , 先实现技术的突破 , 不断降低技术的成本 , 保证量产以及车规级可靠性 , 才能实现商业化落地 。如果把自动驾驶看作一场马拉松的话 , 如今跃进式玩家正来到中途的一个补给点 。
某自动驾驶企业技术人员何伟(化名)认为 , “渐进式玩家的发展路径和互联网很像 , 讲究先发优势 , 谁能率先抢占市场 , 就可以率先获得大量低成本数据 。从纯视觉角度来看 , 其他同路线玩家就很难在短期内超越先行者 。而跃进式玩家讲究后发优势 , 强调厚积薄发 , 前期比较苦 , 关键是要熬得过去 , 后期总会有突破性进展 。
当下一个突出的现象是 , 许多车企们在新车发布时都会使用“高冗余度”这样的字眼形容新车的配置 , 言下之意是未来可升级至L4 , 冗余得很有道理 , 并不会浪费 。
比如蔚来的ET7搭载了11个800万像素摄像头 , 由于这些摄像头1秒钟产生的数据就有8G , 当然需要更强大的处理器 , 所以蔚来还用了4颗英伟达Orin芯片 , 最高可实现1016TOPS的算力 。还有威马的M7 , 全车共有32枚传感器 , 也用了4颗Orin芯片 。
为了堆足各方面冗余尽快达到L5 , 像Waymo、百度等跃进式玩家在当前更是近乎不计成本去做投入 , 甚至远超渐进式玩家 。
对自动驾驶技术来说 , 主要分为感知层、决策层和执行层 , 如果围绕感知、决策、执行三个基本要素来分析 , 可以发现:
渐进式玩家在算法技术上的投入其实可以看作是决策冗余 , 而跃进式玩家在激光雷达等硬件层面的堆叠可以看作是感知冗余 。尽管双方看似嘴炮不断 , 但实质上 , 双方并不处于同一竞争维度 , 可以说真正的竞争尚未开始 。
未来两者之间还有可能实现进一步技术融合 , 并让自动驾驶再上一个新台阶 。
写在最后:最后一个问题 , 渐进式玩家和跃进式玩家 , 两者真正的较量何时才会开始?胜负何时呈现?在谈擎说AI看来 , 答案或许是行业的最后1%路程中 。
【投稿|自动驾驶:“技工贸”or“贸工技”?】刘伟表示 , 对于现阶段的玩家来说 , 根本没有冗余度可言 。所谓冗余 , 本质上是安全冗余 。作为自动驾驶的底层命题 , 安全性解决了 , 一切问题都可以迎刃而解 。不管各方玩家在硬件上如何堆叠 , 现阶段安全性的底层命题仍然待解 。

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