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自動駕駛商業化落地的最佳姿勢,究竟是什么?

 2018-11-01 20:18  來源:李北辰  我來投稿

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如你所知,過去數年,全球科技媒體都熱衷于探討自動駕駛對于人類社會的多元化改革——如下未來,甚至已成當下共識:自動駕駛會讓出行更安全;與共享理念的深度契合,讓自動駕駛可以大幅降低出行成本,緩解交通壓力與環境污染,甚至打破城市在工業時代的道路桎梏,為城市居民釋放更多路權;而當自動駕駛汽車成為移動的“第三空間”,也會誕生下一個平臺級別的商業模式。

嗯,考慮到汽車產業在全球的巨大體量,以及未來圍繞汽車構建的智能交通體系的巨大想象,在樂觀者眼中,2020年自動駕駛或將迎來萬億級市場的爆發。

但這條賽道也異常擁擠,無論科技巨頭還是整車巨擘,都已紛紛在自動駕駛的跑道上搶灘登陸,而由于產業鏈的相對漫長,也讓一眾初創企業頻繁登上舞臺中央,或自立門戶,或與巨頭共舞,在產業鏈的不同環節穿針引線,共同拼湊出一張自動駕駛的完整圖譜。

當然,無論巨頭還是初創企業,盡管發展策略各有所求,卻共同面臨同一個巨大挑戰:自動駕駛商業化落地的最佳姿勢,究竟是什么?

挑戰在中國尤為迫切——如今所有人都在企盼,“用市場換技術”并不順遂的中國汽車市場,能在自動駕駛這一技術轉捩點上實現彎道超車,打贏這場席卷全球的軍備競賽,而這無疑需要自動駕駛技術能以某種更循序漸進,溫和理性的方式迅速落地,譬如在很多業內人士眼中,2020年就會有部分L3或L4級自動駕駛通過前裝搭載量產和商用。從這個意義上,攤開自動駕駛的全球企業圖譜,一家名為紐勱的公司著實令人眼前一亮,這家最早一批拿到加州路測牌照的公司致力于為車企提供定制化的整套自動駕駛解決方案及服務。

而剖析其商業邏輯不難發現,“務實”而非“務虛”,真正尊重汽車行業的規律,“因地制宜”地默默深耕本土市場,或許才是自動駕駛商業化落地的最佳姿勢。

讓技術平滑落地

公開資料顯示,2017年初紐勱在上海設立總部,身為初創企業,目前已經與世界領先的合作伙伴正在進行深度合作。這種商業化速度,直接得益于其一切研發都以技術落地為目標進行,且所有系統全部符合可量產的車規級標準。

當然,這需要將科技行業的迅速迭代,與汽車行業的沉穩內斂相結合,紐勱科技COO宋新雨在接受采訪時舉了一個例子:“我們的算法開發、測試,所有東西都在嵌入式平臺上完成,這樣可以兼顧開發速度和實際的產品性能。并且我們擁有一套完整的數據采集、標定、清洗的流程和能力,保證模型高效快速迭代。除此之外,傳感器的設計和選型,也都是按照車規級標準來確定。我們的做法有別于科研的思路,一切為了產品落地來服務。”

此外,這種謙卑務實的姿態,也集中體現在人才構成上。紐勱創始人徐雷和宋新雨之前均效力于特斯拉:徐雷是特斯拉Autopilot團隊第一代核心成員,Tesla Vision深度學習負責人;而宋新雨則是特斯拉供應鏈及產品高級經理,參與了Autopilot1.0和Autopilot2.0的產品化全過程;此外,紐勱技術團隊也主要來自特斯拉,蘋果和英特爾等科技巨頭;產品團隊則來自博世,松下和哈曼等知名汽車產業供應商——不難發現,與特斯拉相似的“人才基因庫”,讓紐勱可以在科技與汽車之間,在速度和穩定之間,覓得一道更適合于當下的黃金中線。

而具體到技術層面,眾所周知,涉及軟硬件,各種傳感器和控制器的自動駕駛,是一套頗為復雜的生態系統,紐勱最擅長上層應用軟件和算法,目前他們選擇前裝車為市場切入口,為客戶提供整套自動駕駛解決方案。

為了讓自動駕駛的落地方式更為“平滑”,在客戶交付邏輯上,紐勱更注重整體性。要知道,自動駕駛的智能部分其實分為諸多模塊,大部分核心技術分別由各領域軟件公司分別研發,而在如今高度由模塊化搭建的AI市場,無論自動駕駛還是其他AI場景,遴選各領域供應商,迅速拼湊出某個“通用”功能,是大多數解決方案的默認選項,但事實上,由于系統磨合度等問題,這種方式的用戶體驗往往會打折扣,相比之下,擁有完整且統一的自動駕駛系統,會讓其在落地細節上更具一致性——也因如此,紐勱選擇將感知,規劃和控制三大模塊精煉為一套完整的自動駕駛系統,站在車企角度,整套系統在調試,應用和維護等方面無疑更令他們受用。

當然,統一系統運轉良好的前提,是技術足夠出色。

事實上,仔細剖析紐勱的自動駕駛系統:依賴于深度學習的感知系統,其精度要遠高于傳統方法。以視覺為主的多傳感融合方案,在攝像頭之外,會依據具體駕駛情況使用激光雷達,毫米波雷達,超聲波雷達以及GPS/IMU傳感器,在天氣惡劣和車道混亂等不利駕駛環境下,亦可同時識別行人,車輛和標識等多個目標障礙物。此外,由于多傳感器融合系統不完全依賴高精度地圖,在很大程度上降低了成本——這對于自動駕駛的“民主化”過程至關重要。而同樣拜深度學習所賜,紐勱自動駕駛系統亦可模擬人類駕駛習慣,判斷障礙物速度和距離,并精確快速地預估其行動方向,為車輛規劃最優行駛路線。另外,系統強大的分層規劃與控制系統,能讓車輛更好地應對不確定性,在最大程度上保障行駛安全。

總之,基于環境感知,智能規劃和實時控制三者的無縫嵌合,得以讓紐勱自動駕駛系統在提升安全性和適應性同時,維持低成本和高性能,從而充分發揮出紐勱車規級高效落地的競爭優勢,最終真正以率先量產的方式,在自動駕駛的賽道上處于強勢地位。

因地制宜

事實上,率先完成自動駕駛的商業化落地,早已成為從政府到企業的普遍共識。

在不少人眼中,中國作為全球最大汽車市場,從產業基礎到政策扶持,從技術積淀到人才儲備,多個方向上的合力,都在共同催生自動駕駛市場爆發的火種,尤其在政策扶持上,一系列促進自動駕駛產業化的政策密集發布,不斷為中國自動駕駛的領跑清除路障。

但在產業化過程中,企業需要悉心留意的是,玩轉自動駕駛,除了必須懂技術,更要“懂中國”——相較于傳統汽車各產業鏈條的格式化,由于深嵌在復雜的商業環境,交通系統,輿論博弈,乃至整個社會協作體系的巨大網絡中,自動駕駛是個“本地屬性”非常強的產業,在諸多細節上都需要量體裁衣,也因如此,從誕生伊始,紐勱就將“落地中國”視為一切發展的邏輯起點。

譬如在商業層面,在判斷產品能否真正委以“商用”重任時,必須結合當下中國汽車行業的整體發展脈絡來看,就像宋新雨所言:“產品在中國落地首先要了解中國的主機廠訴求是什么,其中包括功能,質量,可靠性等方面,同時性價比也很重要,是否會對主機廠和消費者造成負擔……(比如)大家都知道,激光現在沒有辦法量產化,成本方面也有很大壓力,我們延續特斯拉以攝像頭為主的多傳感器思路。”

再譬如,在交通系統層面,眾所周知,種種社會原因所致,中國城市交通密度高,障礙物多,隨意性大,相比美國更為復雜,也讓自動駕駛的商業化之路稍顯荊棘,需要系統根據中國本土環境針對性細化,于是我們看到,紐勱自動駕駛系統也會在諸多技術細節上“對癥下藥”,以順應頗具中國特色的交通環境和駕駛行為,舉個最簡單的例子,近距離的cut in(車輛并入)在中國很普遍,紐勱為此進行了技術優化,讓系統處理近距離車輛并入的體驗感更好。

總之不難發現,在自動駕駛的擁擠賽道,相較于多數體量相近的參賽者,高落地性,可量產和車規級等特點,讓紐勱的商業化之路走得更為順遂,也更為腳踏實地。

而從現在走向未來,紐勱也給出了自己的時間表:目前,已經實現了一些L4場景,包含人找車、車找人的功能;同時也在做政府SCSTSV的智慧城市項目溝通與技術對接;中期,紐勱將基于L3階段研究,到2020年,為國內自主品牌的量產車型提供自動駕駛軟件解決方案,并通過前裝市場迅速盈利并積累數據,再用數據反饋進行算法升級,逐漸形成大數據生態系統;而在更值得期許的未來,紐勱則致力于構建完整的新型交通模式,開拓共享運營業務,最終成為智慧交通乃至整個智慧城市網絡中更具價值的一環。

而通過紐勱這匹“黑馬”的迅速崛起不難窺見到,無論是合作還是競爭,是分庭抗禮還是單打獨斗,在全球玩家們的合力推動下,不斷腳踩油門的自動駕駛,終于來到大規模量產應用的臨界點。

而我相信,在一眾企業和政府共同指向的2020年,會有更多人覺察到,自動駕駛正在深刻影響擁有百年歷史的汽車產業,自動駕駛,就是未來的一部分。

靜候佳音吧。

李北辰 /

責任編輯:chenlong666   /   作者:李北辰

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