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自動駕駛商用,小馬智行、百度Apollo各有妙招?

蛇眼財經 發布時間: 2022-07-18 09:28:05 評論數 0 閱讀量: 1.75w

隨著汽車智能化的迅速發展,自動駕駛技術迎來了發展的契機,無人出租車、無人配送車、無人環衛車等多種自動駕駛場景紛紛落地,市面上的大部分電動車也都已經具備了一定水平的自動駕駛功能。

不過,目前絕大部分汽車的自動駕駛水平都還處在L1-L2級,仍屬于輔助駕駛階段,還很難實現真正意義上的L3-L4級高階駕駛。另外,目前自動駕駛出行服務,才剛剛進入商業化試點階段,距離L3-L4級別自動駕駛大規模商業化還有很長的路要走。

自動駕駛商用難

當下雖然自動駕駛技術發展形勢一片向好,但距離大規模商用還有很長的一段路要走,而導致自動駕駛技術無法大規模商用的原因則是多方面的。

首先,當前的自動駕駛技術難以有效地應對高風險的環境。L2級自動駕駛在霧霾、沙塵暴、暴風雪等極端惡劣的氣候條件下,始終難以實現從識別到理解的技術跨越。例如特斯拉的Autopilot系統,雖然可以在正常的雨雪中導航,路標也清晰可見,但在暴雨或車道線出現遮蓋的時候卻難以實現自動駕駛。顯然,惡劣的天氣條件會阻礙車輛自動駕駛的水平。

其次,自動駕駛技術的開發成本非常高。自動駕駛汽車對激光雷達的需求量極高,目前包括谷歌、奧迪、福特和百度等在內的公司研發的無人駕駛汽車,基本上都采用了激光雷達。但激光雷達的作用是具有兩面性的:一方面,使用激光雷達系統,可以更加精準地識別障礙物與收集信息,提升自動駕駛汽車的性能;另一方面,激光雷達的價格非常高,大量使用會導致汽車成本高企。

激光雷達屬于高精密機械,對制作工藝要求極高,這就導致了其生產成本高,多線雷達尤其貴。當下,幾乎所有成熟的無人駕駛技術方案,都采用的是64位激光雷達,價格高達10萬美元,而在激光雷達的成本構成中除了物料以外,量產成本也占了比較大的比重。業內一般認為,目前激光雷達依然十分昂貴的主要原因是自動駕駛產業還未落地,需求量還沒達到一個質的提高。

其次,無人駕駛汽車的安全問題也不容忽視。相較于傳統汽車安全,自動駕駛汽車的安全問題主要表現在其網絡數據有被入侵的風險,一旦自動駕駛數據系統被入侵,車輛的攝像頭和后臺數據算法將無法正常運行,車輛將會失去控制,極有可能造成嚴重的交通事故。

最后,自動駕駛交通事故的立法短板亟待補齊。近年來自動駕駛交通事故頻發,但目前我國在法律層面并未區分傳統汽車與自動駕駛汽車,更未對自動駕駛汽車不同自動級別、不同責任主體進行區分,因而自動駕駛汽車的出現將會給現行法律的適用帶來很多問題。

小馬智行多路并舉

作為國內頭部的自動駕駛領域玩家,小馬智行致力于提供安全、先進、可靠的自動駕駛技術,目前它從出行到物流領域,均實現了交通方式的變革。另外,小馬智行在業內領先的全棧式軟件、硬件研發能力,也推動著其不斷地向自動駕駛技術無人化和規?;~進。

其一,小馬智行通過自研域控制器,為其商業化提供了新路徑。前段時間,小馬智行官方宣布正式對客戶交付域控制器樣品,該域控制器將于2022年第四季度正式開始大規模量產?;谛●R智行自研的域控制器和其自動駕駛軟硬件的加持,車輛可在繁忙的城市公開道路以及高速路實現多種智能駕駛功能,更能夠滿足量產自動駕駛功能的場景,所以許多自動駕駛領域的玩家都選擇與其合作。

例如豐田S-AM(Sienna Autono-MaaS),將是第一批搭載該系統的車型。同時,小馬智行官方還透露,一部分乘用車和商用車車企也與其達成了合作。關于價格,小馬智行EE架構負責人稱,就域控制器本身而言是具有競爭力的,但最終的交付方式要根據不同廠商的不同需求,提供加上上層軟件算法的整體解決方案。

其二,小馬智行持續加速推進Robotaxi商業化的進程,以探索汽車無人化的商用路徑。一方面,小馬智行積極自建自動駕駛出行技術平臺,沉淀服務經驗;另一方面,小馬智行也積極推進與第三方領先出行平臺的合作,以此來逐漸實現Robotaxi的規?;瘧?。例如小馬智行與如祺出行達成戰略合作,利用如祺出行平臺的高效運營優勢和海量數據優勢,推動前沿自動駕駛技術在出行平臺上的商業化落地。

其三,小馬智行推動自動駕駛卡車的商業化運營,以推動商用領域和場景的拓展。截至今年6月初,小馬智卡的自動駕駛商業運營里程已經突破20萬公里,累計運送貨物超25600噸。由于小馬智卡在技術方面的深厚積累,使得它能夠有效應對大曲率匝道、障礙避讓、極端氣候條件、長隧道等各種復雜的場景完成駕駛任務,因此其在卡車領域獲得了很好的應用,這也讓其商用的領域和場景得到了很大的拓展。

百度Apollo漸行漸近

與小馬智行相比,百度在自動駕駛技術領域的布局更早,在無人駕駛專利技術上的領先優勢更大,其在地圖更新、路線規劃、目標檢測、道路檢測和異常識別等分支技術上也取得了一定的成果?;谶@些技術優勢,百度Apollo在智能駕駛領域持續投入、不斷迭代,以加速其商業化落地。

一方面,蘿卜快跑通過提供自動駕駛付費出行服務,以加速無人出租車項目的商業化落地。蘿卜快跑作為百度旗下的自動駕駛出行服務平臺,目前已經覆蓋北京、上海、廣州、深圳、重慶、長沙、滄州、陽泉這八個城市。值得一提的是,蘿卜快跑已經在北京、重慶、陽泉這三地開啟了正式收費運營。據百度發布的2021年第4季度財報披露,蘿卜快跑的載人訂單量約為21.3萬單,環比增加了近一倍,可見百度Robotaxi商業化落地已經取得了不俗的成績。

另一方面,百度堅持車路協同的自動駕駛技術路線,使其造車成本大幅降低。比起單車智能,車路協同更安全,也更具經濟效益,車路協同可將部分自動駕駛功能轉移到路端,大幅降低車端感知設備的部署和應用成本。目前百度的車路協同方案,已是業內唯一既服務當下交通治理,又面向未來智能駕駛的解決方案。

最后,百度還通過為車廠提供智能車解決方案拓寬商業化的范圍。據百度最新發布的2022年第一季度財報數據披露,百度面向車廠的智能車方案,包括乘用車智能駕駛方案、高精地圖、車載OS、智能座艙助手系統等,銷售總額突破了100億,商業化基本上已經初具規模。

據悉,百度可以按照不同車廠的不同需求,既可以為它們提供軟硬一體化的全棧解決方案,也可以只提供軟件或某些功能模塊,讓其與車廠自行研發的架構相適配。以ANP(智能領航輔助駕駛)2.0為例,威馬、比亞迪、嵐圖和廣汽,直接買了ANP全套方案,而長城汽車只買了ANP其中的一部分軟件,而后百度方面需要根據其不同車型做適配。

商業化路途還有多遠?

自動駕駛賽道是一條萬億級賽道,廣闊的市場前景吸引了眾多企業的加入。天眼查數據顯示,目前我國共有5800余家企業經營范圍含自動駕駛、智能駕駛和無人駕駛。根據HIS報告,預計到2022年,全球自動駕駛市場規模將達到1629億美元,同比增長14%左右;而中國的自動駕駛市場增長更快,2022年增速約為24%。截至2021年11月25日,全國首個自動駕駛出行服務商業化試點在北京實施,這意味著自動駕駛服務從測試示范走向了商業化示范,自動駕駛正式進入了下半場。

那么,我們距離自動駕駛技術大規模商用還有多遠?要回答這個問題,還需要結合多方面去分析。

一方面,科技巨頭紛紛入場,加速了高級別智能駕駛的研發和落地進度。蔚來、小鵬、理想、廣汽、長城推出了具備領航輔助系統(具備L4功能)的智能車型,配備各類傳感器、高算力芯片和可升級計算平臺,可實現城市、高速路段的自動駕駛,華為也在加速發展智能汽車部件業務。

比如,在自動駕駛領域,華為與車廠有兩種合作模式。一種是HuaweiInside模式,華為為車廠提供包含智能駕駛應用軟件、計算平臺以及傳感器等在內的智能駕駛全棧解決方案;另一種是平臺模式,華為只為車廠提供MDC智能駕駛計算平臺,MDC平臺將和車廠的傳感器和執行器連接,支持車廠開發自己的智能駕駛軟件。據了解,目前北汽、長安、廣汽等合作車企,均選擇了HuaweiInside合作模式。

另一方面,雖然自動駕駛技術在不斷地進步,但目前始終難以實現L3-L4級規?;?。國內市場,目前已經實現L1-L2級自動駕駛規模產業化,預計到2025年,50%的新車將具備L1-L2級自動駕駛功能;到2030年,基本上所有的新車都會具備L1-L2級自動駕駛功能。這也意味著到2030年,不具備輔助駕駛功能的車可能會與時代脫節。

根據美國斯坦福大學的預測,L4高級別自動駕駛將在2020到2025年真正實現,率先應用在卡車、共享出租車等專用車輛;對于私家車而言,L4級自動駕駛預計在2030年左右實現,而L5級自動駕駛至少要等到2035年后,當然這只是實現自動駕駛理想的時間節點。

顯然,在法律、基礎設施、安全等尚未解決的現實問題面前,自動駕駛商業化的道路并不是平坦的,但從時間周期上來看仍然值得期待。

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