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自动驾驶下半场,没有弯道超车的奇迹

编辑 | 于斌

出品 | 潮起网「于见专栏」

“华为的智能驾驶,真的有宣传中的那么强吗?”

华为在4月15日发布了公开道路测试体验视频、4月17日在上海发布了首款Huawei inside智能豪华纯电轿车北汽阿尔法S后,普通群众一片叫好,但大佬们却发出了这样的质疑。

“特斯拉终于遇到一个技术实力和忽悠能力都旗鼓相当的对手了”,美团创始人王兴以此发表自己的观点。

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质疑针对的点,主要落在华为的芯片的400 TOPS算力、视频的测试路线说服力、发布会用激光雷达替代了智能驾驶,等等。

拿芯片来说:很多媒体认为这是量产芯片里最顶尖的,超过了特斯拉和NVIDIA,但事实上并非如此,现在400 TOPS的算力,是很多块12纳米的昇腾310芯片组成的;“华为前员工”和苏箐则对群众兼叫好的测试路线提出质疑,这是一个固定路线测试,在这种路线方式下,这条路线上的感知预测和规控肯定还是不断优化过的,所以大家能看到一个比较吃惊的城区自动驾驶结果,这种测试结果不够让人信服。

「于见专栏」认同上述的质疑,智能驾驶真的不是发布一辆车那么简单,结合近期车展发生的维权事件(特斯拉)、模型展示事件(恒大),如果真要细数,国内做智能汽车在干正事的,位列前茅的可能是百度的Apollo。

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激光雷达降价,时候未到

华为花了很多时间在讲激光雷达,但激光雷达在现阶段,并非是重点。

从技术格局上分,智能驾驶的感知层有两条路径:

华为、小鹏为代表的激光雷达路线,这个派别,重数据,轻算法,优点是传输距离远,缺点是成本高、受到天气的影响。

以百度、特斯拉为代表的视觉路线,这个派别,轻数据、重算法,优点是成本低,可以快速实现量产,缺点是探测角度小。

华为在发布会前几个月,预热了很久激光雷达,发布了96线车规级高性能激光雷达,号称可以把成本降到了几百美元的区间,未来甚至有望降到200美元以下,激起业内热议。

支持者认为:华为96线激光雷达可以量产,那么以激光雷达为技术路径的厂商很快就能打破成本高的压制,可以被大规模应用在智能驾驶汽车上。

这一次的阿尔法S,普通版车型的入门价格为25.19万元,而搭载华为自动驾驶的华为HI版极狐阿尔法S,其售价更是来到了38.89万元,价格将近高了13万元;如果基础参数对标的是普通顶配34.49万版的话,对标HI版最高配,42万也包含软件,那么华为这套自动驾驶系统软硬件价格在8万多左右。

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这一套8万多的自动驾驶系统,对标特斯拉FSD的6.4万元,小鹏的NGP的4万元,有了比较高的溢价。

这个高溢价,有一个原因可能是激光雷达的成本尚且不能做到华为宣称的那样低。

也就是说,激光雷达价格没降下来,量产尚有门槛,激光雷达要达到200美元以下的条件,也是在量产后不断拉客户,形成规模效应后进一步降低成本。

参考特斯拉FSD的装车量,就可以知道要不断拉客户有多难,特斯拉目前在国内一个月能卖一两万辆,也就只能卖出200-400的FSD,装配率仅有2%,华为HI版极狐阿尔法S如何以更高的价格,获得更高的装配率呢?

只能说,难啊。

如果我们回归本质,现在智能驾驶所处的阶段,不是比较激光雷达和视觉方案孰优孰劣,因为两者仅仅是为了自动驾驶技术落地而采用的不同方案而已,而是两者谁能率先落地,率先让更多车型和用户使用,做的主要事情是抢占市场,更快落地自动驾驶技术。

而从这个角度来对比,引用集度汽车CEO夏一平的话:“激光雷达只是自动驾驶一小部分价值”,即便是宣称可以降低激光雷达成本的华为,即便假设其激光雷达足够成熟安全,但如果仅因为采用激光雷达方案就比其他车型卖得贵,那么给用户的体验很难做到最优。

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因此,激光雷达不需要做得最好,只需要做到足够安全和价位能让消费者接受,也基于此,「于见专栏」不认同华为HI版极狐阿尔法S具备很好的市场卖点。

相反,目前来看,虽然做视觉方案更难,但是在国内能坚持下来的,却更容易获得正循环。

因为视觉方案轻数据、重算法,因为数据质量不高,所以需要更复杂的算法来从低质量数据提取有效信息,这就要求有更大的算力,因此这条路越往上越困难,如果没有之前那么多年技术积累,可能真实现不了,特别是中国路况和场景,路口多、红绿灯多,人流车流密集,还有外卖车等等,复杂性更上一层楼。

这种复杂性,就要求使用视觉方案的厂商要经过大量的仿真环境测试,反向推动智能驾驶的安全性。

路侧的成绩上,以百度遥遥领先,2020年在仿真环境测试公里数超过112万公里,其次是小马智行,2020年测试里程数超过4万公里,但在这份报告里,却没有看到华为、小鹏、理想等炙手可热的造车和智车厂商。

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多路况的积累才是实打实的硬核能力,继续以百度为例,叠加量产车型的上路产生的海量高价值数据,配上成熟的 AVP 自主泊车方案已经在量产车上搭载,深度机器学习让系统更出色,形成了一个正循环。

例如威马和百度Apollo联手量产的W6,首次搭载了Apollo的汽车智能化的智驾方案,自主泊车AVP和领航辅助驾驶ANP,让车辆拥有了学习能力,关键是售价区间仅为16.98-25.98万元,无人泊车学成,比其他车型更快实现无人泊车,再也不用眼巴巴盯着合资车进口车的自动泊车了,这不香吗?

有积累+有实践,才是真的脱离了PPT造车。

智能驾驶这事,真没法弯道超车

「于见专栏」认为,从全球范围来看,顶级的智能驾驶公司,需要具备三种能力:

1)首先是具备完全无人化技术的能力;

2)其次是大规模L4级自动驾驶落地的能力;

3)第三是具备辅助驾驶量产能力L2.5级别。

目前的电动三傻(蔚来、小鹏、理想)、特斯拉和华为,只在第三项L2.5级别的辅助驾驶沾了边。

位于智能汽车第一梯队的谷歌Waymo,能够符合前两项条件。

在技术端:在自动驾驶上的技术沉淀近15 年,自动驾驶核心技术已实现完全自主研发,在2020年,Waymo就已经向公众开放了无人驾驶打车服务,满足第一项能力。

在产能端,它建立了世界首家L4自动驾驶汽车量产工厂,加速L4级自动驾驶量产,满足第二项能力。

除此以外,在数据端:海量数据是训练高等级自动驾驶算法、吸引人才、加速技术创新的核心要素之一,长期的积累让它在自动驾驶数据丰富。

但由于Waymo主动宣布直接放弃了智能驾驶L2,直接从L4进攻,因而第三项条件不吻合。

但如果将这个条件放在百度Apollo上,它是三个能力都满足。

首先,Apollo早在2013年百度就已启动无人车项目,在2015年就已经推出了无人驾驶汽车,2020年度,百度共有5辆车获批开展无人化第一阶段测试,已具备完全无人化技术的能力,目前,仅有百度Apollo一家通过考试,获得了北京无人化测试(第一阶段)的许可,是中国官方唯一无人车路测报告。

从这个角度来看,Apollo领先了国内其他厂商。

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其次,在第十九届上海国际车展上,百度集团资深副总裁、智能驾驶事业群总经理李震宇现场宣布,百度L4级自动驾驶累积测试里程数突破1000万公里,且L4级自动驾驶技术打造的车型已经在北京、上海、广州三城,开启量产自动驾驶体验。

2021年年内,百度Apollo智驾区域将会覆盖20个城市的城市道路与高速道路,2023年前完成100城覆盖。

而且,百度实现L4级自动驾驶落地的能力,有一个特殊的地方,即前面说到的激光雷达和视觉技术的区别,Waymo可以实现L4,它的技术方案是激光雷达,但Apollo实现L4级自动驾驶落地,采用视觉方案。

最后,具备辅助驾驶量产能力L2.5级别,从与威马合作的W6中已经实现了。

未来亦是可期,百度全面发力了,2021年1月,百度宣布正式组建一家智能汽车公司,以整车制造商的身份进军汽车行业,吉利控股集团将成为新公司的战略合作伙伴,依靠百度强大的人工智能、互联网科技基因、Apollo 领先的自动驾驶能力,将着眼于智能汽车的设计研发、生产制造、销售服务全产业链。

因而,从智能驾驶的角度来看,称百度Apollo为“平台级领军者”,不为过。

能做到领先,非一日之功,而是水滴石穿,是长时间资本和技术的双重叠加。百度自2013年开始布局自动驾驶,长期的技术投入大于15%(R&D/Rev〉15%),经历了“场、路、区”的测试阶段,才到了现在的商业化运营阶段,后面还有全面实现无人化阶段。

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这些积累不是仅仅依靠“PPT造车募资”,与传统车企合作、有手机行业供应链积累等等就能实现的,资本、技术和时间的积累缺一不可。

缺少了资本,压根造不成车,如今的造车门槛已经被小米提高到了100亿元,但过几年再来看,这能造出几款车呢?

缺少了技术,只有造车的空壳,缺少了时间,在智能汽车赛道上,翻车的概率要比超车大很多,看看2017年的Uber翻车,今年的特斯拉事故,“短时间超车的可能性不大,翻车的可能性不小。”百度自动驾驶技术部总经理王云鹏如是说。

这个角度看,百度,真的很良心。

一级市场投融资是对产业的直观反映,在经历了2016-2018的疯狂后,产业和投资者意识到高级别的自动驾驶没有想象中容易,因而投资在2019年熄了火,进入2021年,进入了智能汽车的下半场,资本度过寒冬,仅仅3个月的时间国内自动驾驶投融资额就超过了2019年全年。

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拿到入场券的厂商争妍斗艳,生怕慢一步就被其他厂商领了先,想要争当第一。

这个时候,百度反其道而行,百度没有走Waymo等自动驾驶企业初期的封闭道路,

提出了乐高式汽车智能化方案,这是实力和开放心态的证明。

通过智云产品,Apollo 能够支持车企快速构建智能化能力,比如将原本需要至少7年才能完成的自动驾驶研发周期,缩短至6个月,让智能转化为产品。

这也是“乐高式”的含义,跟拼乐高一样,取长补短,保持敬畏,合作共赢,共同推动自动驾驶技术进入量产高速通道。

相信智能驾驶这块看不到边的大蛋糕,合作远比单打独斗重要,愿智能驾驶,早日百花齐放!

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