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想判传统车企死刑?可人家要翻盘了

特别策划

2022-08-27 17:00

“在电动汽车时代,传统车企在电动汽车时代完全没有机会了。”


前段时间,罗永浩在直播中公开宣判了传统车企的死刑。

 

如果这番话放在去年,尚可让人接受。因为在技术迭代、商业模式演化的加速期,从互联网公司跨界到汽车领域的造车新势力们,通常都会以小步快跑、大胆试错的方式,抢占市场先机。

 

但这并不意味着,“慢火细熬”的传统车企就没有翻盘机会了。比如在量产车的智能驾驶领域,魏牌就在近日宣布:魏牌城市NOH功能将成为首个实现量产的重感知城市辅助驾驶系统,比新势力落地时间更早。


 

究其根本,在汽车行业,要将新技术所带来的新体验,从概念阶段推向量产规模化阶段时,往往遵循的了“慢既是快”的原则。而方向的选择远比努力奔跑更重要,因为一旦出现了方向判断的偏差,那就只能调头重来,严重影响交付的节奏,甚至威胁用户的生命安全。

 

在当下的智能驾驶领域,“老实”的传统车企迎来了翻盘的机会。

 

别再拿互联网思维造车了

 

对于汽车行业的转型,我们通常陷入了一个误区:快,就是胜利;慢,就是掉队。这也就为什么外界把现在车企分为两派——造车新势力和传统车企。于是,外界进而衍生出了一种判断:擅长快速迭代的造车新势力在智能汽车时代的全面领先,“慢火细熬”的传统车企面反而掉队了。

 

如果真要论辈分的话,传统车企在智能化领域是绝对的“先行军”。比如,长城汽车在13年前就开始着手自动驾驶了。早在2009年的时候,长城汽车就在内部进行了ADAS(辅助驾驶)系统的研究。2015年,自主研发的智能驾驶系统,在长城内部的一个科技节上进行了动态演示,同年9月首款搭载ADAS系统的哈弗H9上市。

 

在2015年这个时间节点上,绝大多数的造车新势力还没有推出第一款车,甚至一部分新势力连公司都还没有注册、连正式的品牌名称都没有。

 

究其根本,造车新势力们的“快”,是因为它们正在用互联网思维造车。一方面,将原来冗长的汽车产品迭代周期压缩到极致。另一方面,新势力通常会采取“硬件先行、软件升级”的模式,把“半成品”先交付给用户。

 

在早期普及阶段,“小步快跑”确实能大幅提升产品力。比如,靠“视觉摄像头+毫米波雷达”的感知硬件,让很多新势力的车型快速实现了大量超前功能,诸如打灯自动变道、拥堵路况跟车等等的,瞬间就提升产品的智能化属性。

 

为了进一步稳固“科技感”的标签,新势力的产品开始引入高精地图的数据。配合原有的“视觉摄像头+毫米波雷达”的感知硬件基础,从而实现高速导航辅助驾驶功能。但这一尝试,同样也是危险的开始——在过去一年,因为使用辅助驾驶功能而导致的有重大人员伤亡的交通事故,频繁发生。

 

这是“快速迭代”所带来的后果之一。

 

因为软件功能的迭代速度,往往会快于硬件的升级演化。比如,传统的“视觉摄像头+毫米波雷达”组合,对于高速工况下的静态障碍物识别,存在着硬件技术层面的短板。如果,驾驶员的存在分神的情况,最后可能就会酿成惨祸。


 

然而,激光雷达的量产能从根本上解决老一代感知硬件所存在的短板。比如魏牌摩卡DHT-PHEV激光雷达版,就采用了速腾聚创M1P激光雷达,双激光雷达可以达到170°的FOV视角,探测距离达到了180m。相比之下,老一代的毫米波雷达,会分为广角/窄角两种探测角度,探测距离在100米/160米的水平。

 

本质上,造车是实用市场,不是资本市场。毕竟,汽车行业现在仍是一个传统的制造业,遵循客观规律是从业者的原则和底线。那么,技术的研发和探索可以快,但量产上车一定要“慢”。

 

量产上车,慢即是快

 

《道德经》里说“合抱之木,生于毫末;百丈之台,起于垒土;千里之行,始于足下”。所谓的“慢”,并不是“躺平”,而是在看准了道路和方向之后,默默积蓄力量,待时而发。

 

过去的动力电池技术已经证明过“慢即是快”这一点——早期的动力电池的技术路径百花齐放,但经过市场的一轮轮淘汰后,只剩下三元锂和磷酸铁锂这两种技术路径,而磷酸铁锂凭借着成本优势,开始“大杀四方”。

 

在如今的量产智能驾驶技术领域,也在经历动力电池类似的演变过程。目前,智能驾驶的技术路线分为三种流派:1、纯视觉;2、重地图、轻感知;3、重感知、轻地图。

 

纯视觉流派,具有成本低、可规模化的特点,但单靠视觉感知摄像头,会容易受环境限制从而影响探测精度。而绝大部分车企,目前都在走重地图的路线,即依靠高精地图的辅助完成智能驾驶。

 

理论上,高精地图是城市辅助驾驶的“神器”。因为在城市道路下,如果有高精地图数据,系统可以基于红绿灯在高精地图的位置,在感知上做预瞄,然后再进行识别。所以,在高精度地图的辅助下,车辆可以很好的找到当前道路、车道所对应的红绿灯信息。甚至可以通过V2X车路协同等方式,来获取红绿灯倒计时。


 

但问题在于,城市内高精地图的鲜度问题、审核问题,迟迟未能解决。于是,在量产智能驾驶领域开始形成一种新的共识:“高精地图方案,因为国家安全、法规、 政策审批等因素,会让技术落地非常困难。 而以视觉为核心的多感知融合方案是未来的技术趋势。”

 

曾在百度工作16年的顾维灏,很早就意识到了这一点。他曾带领团队在中国首次研发并量产自动驾驶地图。对于应用高精地图的优与劣,他心里是最为清楚。后来,顾维灏以联合创始人&CEO的身份加入了自动驾驶人工智能技术毫末智行,其前身是长城汽车智能驾驶前瞻分部。

 

在长城汽车内部也有一个共识:“很难用同一套技术去超越别人”。

 

在魏牌摩卡DHT-PHEV激光雷达版上,就另辟蹊径地采用了“重感知、轻地图”的技术路线。凭借着2颗125线速腾聚创激光雷达的加持,与毫米波雷达、摄像头等传感器高效协同,确保对城市复杂路况及环境感知的准确性。同时,这款车还全球首搭了第三代高通骁龙Ride平台,单板算力360TOPS,足以应对重视觉方案的车端算力需求。

 

当然,只是有硬件基础还不够。在不完全依赖高精地图辅助的情况,要靠单车智能在城市里进行高级别辅助驾驶,需要从智能算法层面去解决一个核心问题是——如何让车辆识别复杂的城市路况?

 

举个简单例子,不同城市里红绿灯识别,会有四个典型难点:一是小目标检测、二是状态会实时发生变化、三是形态各地差异很大、四是绑路困难(如何把红绿灯与对应的道路进行绑定)

 

 

答案只有一个——深度学习。顾维灏表示,“要解决红绿灯识别的问题。首先,需要大量的数据用来训练学习。通过图像合成和迁移学习,加快技术的迭代,是数据能够快速获取积累的方法。其中,真实数据和合成数据混合训练问题,是主要的技术难题。”

 

毫末设计了一个针对红绿灯检测及绑路的“双流”感知模型,将红绿灯检测和绑路问题分解成两个通道。再则,利用注意力机制(Transformer)将二者结合,输出绑路后的目标车道红绿灯通行状态——这时,车辆才能看懂红绿灯的信息。

 

不光是解决红绿灯识别的问题,通过基于注意力机制的感知算法,还能解决掉车道线检测、障碍物检测、道路交通标志检测等难题。以此来尽可能多的采用视觉感知,去完成道路信息的识别,减少对高精地图的依赖。


 

对于用户来说,最大的好处就是,感知系统和高精地图可以互为冗余。即便是在复杂多变的工况中,也不会再因为高精地图的缺失,而导致城市辅助驾驶功能体验出现“断崖式”的落差,亦或是出现威胁生命安全的险情。

 

得益于技术路线的坚持、硬件配置的超前量产,这才有了8月26日的成都国际车展上,魏牌正式宣布:摩卡DHT-PHEV激光雷达版是长城首款搭载城市NOH系统的车型,是中国首款量产搭载城市辅助驾驶系统的车型。

 

下半场,拉开智能化差距

 

量产交付城市辅助驾驶系统,只是魏牌跻身行业前列的第一步。而接下来,是拉开差距的关键阶段。魏牌城市NOH功能,目前还要在两个方面继续扩张:一是所覆盖的城市数量;二是所覆盖的场景和功能。

 

在覆盖城市方面,魏牌NOH功能将在2022年底前,实现超过10座城市覆盖,未来将突破超过100座城市落地应用;在功能方面,魏牌城市NOH可根据导航提供的行驶路线,在城市环境中实现自动变道超车、红绿灯识别与控车、复杂路口通行、无保护左右转等主要功能, 同时也可应对车辆近距离切入、阻塞占道、交叉路口、隧道、立交桥等复杂的城市交通场景,核心城市场景覆盖率超90%。

 

在这套号称“更懂城市路况”、“更多城市覆盖”的城市辅助驾驶系统背后,更有一套数据闭环体系作为支撑。

 

在业内有一个共识:高阶智能驾驶能力,是一种递进式的解决问题,遇到了问题,把数据回传回来以后,解决这个问题。通过算法的优化,从而实现功能和体验的升级。说白了,就是“喂”数据的过程。

 

毫末智行总结了一个自动驾驶能力发展曲线,它是一个与数据规模相关的函数——F(x)=Z0+M(x),其中F代表产品力,Z0代表第一代产品的产品力,M是一个把数据转化为知识的函数。包括数据的获取、表达、存储、传输、计算和验证。

 

而在顾维灏看来,产品力增长,需要大规模的产品落地和产品使用,需要数据智能把数据转化为知识。


  

所以,当搭载魏牌NOH城市辅助驾驶系统的车辆大规模落地之后,系统遇到的有效数据将持续为功能进行迭代,并进一步提升NOH系统的产品力——这就像一个高速旋转的飞轮。

 

如今,魏牌城市NOH辅助驾驶系统的大规模量产,就与预示着飞轮开始启动。

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