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自动驾驶行业发展出的三种不同切入路径

新闻来源: 网络整理 2020-03-25 13:56

  【摘要】 随着国家11部委联合出台了《智能汽车创新发展战略》,车-云-路协同方案正式成为了智能驾驶的中国路径。可以预见的是,重数据与强融合的发展...

觉非科技 CEO 李东旻:中国智能驾驶如何发展产业路径?

随着国家11部委联合出台了《智能汽车创新发展战略》,“车-云-路”协同方案正式成为了智能驾驶的“中国路径”。可以预见的是,重数据与强融合的发展方式,将成为“中国路径”的核心策略。

智能驾驶产业的中国路径,尤其是“车、云、路协同模式”的落地,可以说有非常广阔的发展前景。

以下我会从4个方面来跟大家分享觉非科技的一些实践经验。

首先,整个智能出行时代本身就有巨大的变革,如同 PC时代的网站爆发,智能出行时代正在崛起。智慧出行时代大大拓展了数据源边界。

无论是车端数据,亦或是道路数据,都呈现指数级增长,本质上智能出行带来的是 LBS(基于位置的服务)数据的大爆发。

自动驾驶行业发展出的三种不同切入路径

随着这些数据的变化,过去全球范围内演进出了有三条不同的自动驾驶路径。 

觉非科技 CEO 李东旻:中国智能驾驶如何发展产业路径?

第一个路径是以单车算力提升为核心的,也称之为硬件模式,或者单车智能模式,同时又可以根据传感器数量称之为5+1模式。所谓5+1就是五个硬件+一套软件,这是L4级别无人驾驶的标配。从GPU到毫米波雷达、激光雷达、摄像头、到综合惯导设备。一套软件就是自动驾驶标准化的三段论:感知、决策和控制这三套系统。

而以单车智能为主的,都是以硅谷为主导。它的推进方式是颠覆性的,并且这条路径只关注L4以及L5的无人驾驶。

另一条路径是以主机厂和一级供应商为代表的供应链主导的模式。它的核心是以销售整车和设备为目标,整体采用渐进式的方式赋予汽车智能。

然而不管是“颠覆式”还是“渐进式”的发展路径,汽车产业的底层结构都没有发生质的变化。

第三个模式是网联智能的模式。这种模式对于这种基础设施建设的要求非常高,但其实是最适合中国的技术路径,也是最有可能实现智能出行规模化落地的方案。

那么这三条路径分别演进出来的产品形态是什么样子的?

这里我们不用L1或者L2这种技术化的表达语言,而是从市场落地的角度,来把现有的智能驾驶产品进行坐标系表达。以乘用车和商用车作为横轴,纵轴用高速和低速来区分。 

觉非科技 CEO 李东旻:中国智能驾驶如何发展产业路径?

在纵轴上,可以从坐标系里看到,目前在商用车的高速场景里,以商用物流车辆加装ADAS为主,商业模式是以销售终端为主。还有快速公交线路甚至更高级别的智能驾驶技术,整体也是以整车售卖为主。 乘用车方面落地的产品数量相对较少,目前真正落地的是AVP产品。在高速场景里基本是特斯拉的Auto pilot一枝独秀。 

可以看到,基于单车智能的模式,在落地方面已经到达了增长瓶颈。后续的每一点进展都需要消耗不成比例的计算资源和其他资源,这个称之为第一增长曲线已经接近结束了。 目前行业的机会在于第二增长曲线,也就是不依赖于硬件算力提升为代表的“车、云、路协同”方案正在逐渐兴起。 

此前,以硬件和传感器为主的技术路径,虽然过去也落地了一些产品,但也发生了非常多的问题。经典的案例就是Uber自动驾驶撞人致死的案例。新闻报道里也有其自动驾驶系统决策的日志。 

Uber的目标识别的模块在不停的跳跃,在“其他”和“车辆”类别之间摇摆不定。可以看到系统识别的稳定性和可靠性是非常差的。因此很不幸,在最后的1.2秒钟,受害者还没有被真正识别为一个行人,最终酿成惨剧。

可以看到,这种基于硬件和传感器实时感知的自动驾驶路径,它的可解释性、可靠性是有待考量的。我们必须追问,训练一个机器要训练到什么样的程度和水平,才能够把性命托付给一个机器?

 

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