
自动驾驶,开始走向大规模爆发的时代。foresighthttps://www.foresightauto.com.cn/Foresight 福飒特是一家开发智能多光谱视觉软件解决方案的技术公司,提供自动驾驶汽车解决方案,帮助他们开发自动驾驶汽车的三维感知和探测能力,以检测车辆周围的障碍物。Foresight 的立体视觉解决方案可应用于汽车、国防、自动驾驶汽车和重型工业设备等市场。 昨天,北京发放无人化载人示范应用通知书,百度、小马智行成为首批获准企业。 这也意味着,“方向盘后无人”的自动驾驶服务在中国超大城市首次放开。 伴随着这个轰动全城的消息,小马智行也在上周获得中国首个自动驾驶出租车牌照。 此前在微博上,造车新势力大佬关于“激光雷达放在哪”仍在激情辩论中。 从各维度不难看出,关于自动驾驶的讨论正在愈发热烈,热度也不断提升。 一直以来,自动驾驶领域是令车企们垂涎,却分外难啃的“硬骨头”。 而伴随着前方不断传来的好消息,国内的传统车企和造车新势力们,或将再度掀起了一场轰轰烈烈的抢位争夺战。 “蔚小理”首当其冲,率先推出一款史上“最高配”的智能汽车外,还会在硬件、软件、数据等各维度来一场最高级别的“军备竞赛”。 毕竟,为了抢夺决战的入场券,自动驾驶这个最具技术代表性的维度必然是战场的最前线。 (1)硬件“军备竞赛”:原地踏步,就是落后挨打 现代经济学之父曼昆曾说,决定价格的是供需关系,而非价值本身。 对于车企而言,能够活下去需要满足人们稀缺的需求,需要有市场,让人们愿意掏腰包。 因而,如何满足消费者的需求,是自动驾驶落地的关键一环。 在此之中,“硬件”则是基础中的基础,也是车企“军备竞赛”的起点。 说白了,智能汽车使用硬件的种类、数量多少,以及性能高低,将直接影响自动驾驶的落地程度。 从自动驾驶的计算芯片出发,蔚小理在硬件“军备竞赛”率先打响第一枪。 蔚来刚刚交付的ET7,率先搭载了英伟达最新的Orin芯片,超过了此前小鹏P7和P5搭载的明星芯片英伟达Xavier芯片。 这款芯片单枚算力可达254TOPS,远远超过Xavier的30 TOPS。 同时,ET7还一次装了四颗,算力高达1016TOPS,远超小鹏和理想旗下所有车型,直接把硬件配置拉满。 在蔚来计算芯片的先发制人下,小鹏和理想也不甘落后,在下一代车型也是铆足劲加码。 譬如小鹏的最新车型G9,以及理想的下一代车型X01,也选择了Orin芯片,但在量产时间上可能会稍慢一筹。 不单于此,硬件层面的竞赛,还发生在感知设备上。 在实现自动驾驶的过程中,环境感知是第一步,载体是摄像头、超声波传感器、毫米波雷达、激光雷达等等。 去年,伴随着小鹏P5搭载的激光雷达量产落地后,越来越多车企加入激光雷达阵营。 不过,在车企搭载激光雷达的规划中, 有两种路线:一种是全系标配、一种是选配(只有高配车型搭载,类似选配)。 蔚来ET7属于全系标配,传闻蔚来今年换代的NT2.0平台所有车型全系标配,小鹏P5属于选配。 在即将交付的车型里,还有智己L7、理想L9、小鹏G9等等,高合、广汽埃安、极氪、极狐、飞凡、路特斯、集度等品牌都有计划推出搭载激光雷达的车型。 不难看出,在这场硬件“军备竞赛”中,无论是造车新势力,还是传统车企,都在加速迭代,谁也不敢丝毫松口气。 (2)软件“超前比拼”:数据和算法的全维度博弈 当然,自动驾驶领域的竞争,只凭硬件“堆料”可远远不够。 在硬件之下,还需要有足够智能的算法和数据支撑,这才是车企之间真正拉开差距的关键。 譬如特斯拉,一直在持续通过计算机视觉技术,为“单车智能”提供训练。 原理上,特斯拉自动驾驶使用神经网络芯片,通过软件模拟人脑的运作方式,基于对已有数据的分析学习,对当前道路环境进行预判。 这样的技术路径,相当依赖道路测试数据,同时“长尾问题”层出不穷,但它的优势也显而易见。 说白了,就是借助软件节省硬件空间和配置,而非依靠纯硬件来堆出精确度。 同时,软件能在不增加和更换硬件的条件下,提供充足的功能“想象力”。 在蔚小理中,小鹏是首个公开宣称全栈自研的玩家。 去年1月,小鹏推出了基于英伟达Xavier 平台的高速场景 NGP,成为国内最早实现自动驾驶全栈自研并量产的车企。 相比于小鹏,其他车企落后不少。 比如理想,在搭载地平线 J3芯片后才开始自动驾驶的全栈自研。 直到去年 12月,理想才向用户提供导航辅助驾驶系统 NOA,相比小鹏的NGP晚了接近1年。 在下一代车型X01上,理想在硬件上缩小了差距,但能不能把英伟达Orin芯片强大的算力利用好,还要看理想的软件自研水平究竟如何。 蔚来的自研软件,在三家新势力中落地最晚,此前在售三款车型 ES8/ES6/EC6搭载的还都是 Mobileye EyeQ4芯片。 不过,蔚来正试图强力超车,其率先交付的ET7将直接跨过小鹏目前使用的英伟达Xavier,搭载英伟达最新的Orin芯片。 相比封闭的 Mobileye ,英伟达的平台更加开放,能够满足感知算法自研的需求。 基于英伟达的计算平台,车企能够完全自主开发定位和高精地图融合、感知算法和传感器融合、行为规划和控制的全栈式自动驾驶技术。 在自研算法之外,数据对于自动驾驶的重要性,也毋庸置疑。 众所周知,自动驾驶是一种基于机器学习算法的技术,数据是算法建模与软件落地的基础,大量的数据采集是自动驾驶技术开发的前提。 从这个维度来看,蔚小理的积累是领跑国内其他车企的,但相比特斯拉仍有差距。 毕竟,特斯拉在自动驾驶领域的量产车型最多,这也将真实路况信息源源不断地输送给后台算法进行迭代优化升级。 更早更多的量产车型落地“开跑”,也意味着更大更强的数据优势和算法优势。 不过,对于国内车企而言,中国错综复杂的真实道路场景,仍将是自动驾驶最好的“算法试验场”和“数据积累场”。 总的来说,自动驾驶软件的“超前比拼”,完全是车企一场真正意义的长跑。 (3)功夫拍案 从2018年的小浪花到2021年的大浪潮,自动驾驶领域的入局者经过多年沉淀,已经从野蛮生长的技术初创期,陆续进入产品落地阶段。 无论是传统车企,抑或是造车新势力,都是“新车辈出”。 十年磨一剑,霜刃未曾试。 群雄并起的自动驾驶比拼,谁能在“五代十国”般的产业乱局中成为一方诸侯,还是未知数。 但2022年,中国自动驾驶的玩家们,已经走到了决战之前的时刻。 为了抢夺决战的入场券,今年的自动驾驶行业,必定是短兵相接,厮杀激烈。 举报/反馈 |
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