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文 | Origin

无人驾驶何时能够落地?无人驾驶中有哪些技术挑战,如何克服?无人驾驶的生态如何打造? 

在业界呼唤无人驾驶商业化的2018年,上述问题成为了业界关注的TOP3。

11月27日,创新工场在广州举办的2018自动驾驶全球高峰论坛,请到了文远知行、飞步科技、AutoX、Momenta、驭势科技、速腾聚创等自动驾驶公司,以及广汽、广州公交集团、广州联通等自动驾驶产业链相关公司。

十家自动驾驶产业中的公司齐聚,自动驾驶的寒冬是否来了?哪些自动驾驶技术最为关键?自动驾驶如何寻求商业落地?这些问题成为讨论的关键。

一、 无人驾驶生态尚未成型 2018年寒冬将至?

近两年广州提出IAB战略,正在打造区域人工智能高地,自动驾驶便是其中的重要领域。作为一家对无人驾驶尤其热衷的投资机构,创新工场也闻风而动,在广州开发区设立25亿元的“创新工场智能投资基金”,“创新工场人工智能工程院粤港澳大湾区总部”也落户广州。 

创新工场CEO李开复在论坛上以远程连线的方式,交流了创新工场在自动驾驶中发现的投资机会。他笑称,普通人如果买一辆私家车,其实是最糟糕的投资,因为车辆94%的时间是闲置的,就算是使用途中,还有1%的时间是浪费在堵车或者找车位上(所以还是投资无人车好)。

目前,创新工场已经投资了Momenta、驭势、文远知行、飞步科技等自动驾驶公司。其中Momenta在L3、L4多个自动驾驶场景进行技术研发,驭势则专注于有限场景的L4级无人驾驶,文远知行着力打造无人出租车,飞步科技目前则在无人驾驶卡车领域中发力。

上述公司无一例外,都在进行无人驾驶研发。本届自动驾驶峰会的第一个议题,便是关注如何打造无人驾驶生态,让无人驾驶的各方公司充分配合,促进行业走向落地。

1、区域无人驾驶产业生态已有雏形

在广州,自动驾驶初创公司文远知行、整车厂广汽、自动驾驶车辆运营方广州公交集团、通信服务提供商广州联通,已经形成了一个初步的无人驾驶生态。

广州联通副总经理廖江表示,大带宽、低延迟的5G网络将是无人驾驶的必需品,联通已经在广州建设了50个5G基站,广州联通和华为以及文远知行合作,实现了基于5G网络的无人车远程驾驶。

联通的合作方、文远知行CEO韩旭则认为,2018年的自动驾驶生态已经与去年不同——2017年,一家自动驾驶初创公司把无人车开上道路做一个演示,就能够获得融资。但步入2018年,自动驾驶创业公司更多需要的是开展合作、取得营收——比如,创新工场就“撺掇”了文远知行与小鹏汽车的最新合作。

更早之前,文远知行已经和广汽、广州公交集团合作,基于广汽新能源的GE 3 530车型,在广州地区运营了第一辆无人驾驶出租车。

广汽研究院智驾技术部部长郭继舜则透露,这样的合作其实离不开广州市政府的支持。在文远知行刚刚落地广州并前往广汽总部拜访时,广州市政府的领导亲自陪同前往,并向广汽表示,对文远知行这样的高新技术企业,要提供“必要的技术支持和充分合作的可能性。”

2、技术与政策生态尚未成熟

不过,郭继舜也将自动驾驶生态分为了产业生态和技术生态。产业生态有了一个基本的雏形,但技术生态还面临三个主要的问题:

一是无人车的感知还不够准确,二是还需要收集更多的数据来优化无人车的决策,三是车辆本身的操控性还需要提升以满足自动驾驶的需求。

广州公交集团羊城通有限公司董事长、总经理谢振东则提到了自动驾驶的法规与成本的问题。

他表示,在目前的上位法下,对车辆进行自动驾驶的改装还是违法的。因此自动驾驶的政策生态亟需调整;同时,一台L4级无人车的成本虽然从200万降至了80万,但仍然有很大的降价空间,来满足规模化应用需求。

产业生态的完整度也是一个被提及的问题,谢振东认为,自动驾驶的产业链生态打造,还有很多工作要做,需要吸引更多的上下游公司参与。

3、2018年,自动驾驶冬天来的前一年

在此次论坛上,文远知行CEO韩旭还对国内自动驾驶的发展阶段进行了一个判断——由于技术生态、产业生态、政策生态等因素尚未成熟,但资本又向创业者提出了盈利需求,因此2018年将是“自动驾驶冬天来的前一年”。

他形容自动驾驶创业是从万丈高空跳下,在落地之前将散落的零件拼接成一架飞机并拉升起来,难度可想而知。

不过,用自动驾驶类比互联网的发展进程,“伟大的公司如阿里、腾讯,都崛起在冬天降临之后。”

二、中美学术大牛秀自动驾驶肌肉 为芯片怼起来

对于自动驾驶公司来说,要安然度过即将到来的行业寒冬,需由能够傍身的先进技术来切入各个自动驾驶场景。

本届自动驾驶高峰论坛的第二个议题关注无人驾驶的关键技术。飞步科技CEO何晓飞、AutoX CEO肖健雄、英伟达自动驾驶中国区负责人董方亮坐到了一起进行探讨。何晓飞与肖健雄分别是浙大教授、普林斯顿教授大学出身,并且都是曾经的学术明星,两人坐在一起,碰撞出了不少火花。

其中飞步科技刚刚与德邦物流、中国邮政达成了货运无人卡车的合作,AutoX 的无人驾驶送货车已经在美国对公众开放,英伟达刚刚召开了GTC China,表示其自动驾驶芯片Xaiver已经投产。

1、“辅助驾驶是打电报,无人驾驶才是互联网”

在何晓飞看来,无人驾驶的关键技术包括三点:无人驾驶操作系统、无人驾驶的计算芯片、无人驾驶传感器。飞步科技不仅打造了自己的无人驾驶操作系统(软件),还在打造专用于无人驾驶计算的ASIC芯片,走一条软硬件结合的无人驾驶道路,其第一代自动驾驶芯片已经于9月份在台积电流片。

而肖健雄则着力拔高L4级自动驾驶——也就是无人驾驶的高度,他称,辅助驾驶与无人驾驶是完全不同的两种事物,好比打电报与互联网。做无人驾驶不是思考如何打电报打得更好,而是如何用互联网改变世界。

为了“改变世界”,AutoX研发了高效的神经网络,能够将感知过程中每帧图像处理的延时控制在15毫秒,同时AutoX还研发了低延时的无人车远程监控、接管系统,来为其无人车在加州的路测、运营服务。

董方亮强调了英伟达近来尤为重视的功能安全——这是英伟达的自动驾驶芯片叩开自动驾驶中车企势力的敲门砖。董方亮称,要保证无人驾驶安全上路,需要做到以下几点:

首先必须要在芯片、硬件、操作系统、应用四个层面满足车规安全;

其次整个系统架构必须符合车辆开发流程的功能安全;

最后还要定义好场景,在上路前进行大量的配套测试。

2、学术明星开辩,自动驾驶要不要ASIC芯片?

那么,如何检验一家公司无人驾驶技术的优劣,是否已经达到了上路的要求?

肖健雄现场表示,对各家无人车公司自曝的路测里程,每千公里接管数等指标,不能完全取信。最关键检验方式还是实地考察,在无人车上坐上几个小时,看是否需要人类进行接管。而目前AutoX已经可以在硅谷做到7-8个小时无需人类接管。

何晓飞认为检验无人车技术的关键在于车辆最高的行驶速度和系统响应时间。尤其是系统响应时间,会决定无人驾驶的安全感知距离,而飞步科技的无人卡车7能够实现0.05秒的响应时间,而人类的平均水平是0.7秒。

飞步无人卡车的高速响应时间离不开芯片层的支持,何晓飞称,飞步会对其自动驾驶芯片进行迭代,明年推出感知融合芯片,取代传统的GPU,后年推出具有决策功能的芯片,取代GPU+CPU的组合。飞步会将芯片ASIC化,以提高运算效率和响应时间。

但肖健雄对飞步科技的路径发出了质疑:自动驾驶快速发展,算法不断迭代,过早将算法固化在芯片中,不符合当前发展态势。他认为自动驾驶ASIC芯片要成熟可能需要十年,眼下选择英伟达Xaiver这样的通用计算平台更加合适。

对于这个质疑,何晓飞在会后的交流中向车东西透露,飞步科技会对其自动驾驶芯片设置一定的灵活性,同时会打造工具链供合作伙伴进行二次开发。

尽管两家公司的无人驾驶技术路线有所不同,但他们都认为,无人驾驶仍然处在一个早期的过程。何晓飞表示,如果将整个自动驾驶产业比作手机通信,那么无人驾驶目前还处在BP机阶段。

三、自动驾驶如何落地:场景成本可靠性是关键

在资本圈有些钱荒的2018年,本届自动驾驶论坛还格外关注自动驾驶的落地进展。

小鹏汽车董事长何小鹏在演讲中道出了自动驾驶/辅助驾驶量产的四原则:工程的可行性、安全的可行性、成本的可行性、用户体验和高频使用。

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▲小鹏汽车董事长何小鹏

他表示,对于互联网公司来说,自动驾驶的功能可靠性做到99%就谢天谢地,但汽车工业对功能的鲁棒性要求相当高,需要达到99.999%。

同时,谷歌Waymo一台无人车的成本是15万美金,这在乘用车上是无法接受的。

因此,小鹏汽车从自身的情况出发,选择了自动泊车这一个高频的场景突破自动驾驶。目前小鹏汽车的自动泊车成功率为78%,相比大多数自动泊车功能5%的成功率已经有极大提升。到明年三月,小鹏汽车将正式推出L2.5级别的自动驾驶,还会在泊车功能上将视觉和毫米波雷达进行融合,使得其自动泊车功能可以在将多个停车位显示在车内屏幕上,供车主自由选择。

另一边,Momenta、驭势科技、速腾聚创也在寻求自动驾驶的商业化机遇。对于各自实现自动驾驶商业化的关键,这三家公司都和小鹏汽车一样,在找准关键场景。

其中,Momenta定位Tier-2,在高速路、城区、泊车三个场景和Tier-1、国际国内整车厂进行合作;

驭势科技在广州白云机场落地了无人接驳车,并且开始探索高速场景的无人驾驶货运服务;

速腾聚创的16线、32线激光雷达则正在向国内的L4级无人驾驶玩家,尤其是货运无人驾驶公司批量出货中。

对无人驾驶上路的必要条件,这三家公司的聚焦点也主要落在了成本和可靠性上。

速腾聚创CMO邱纯潮称,无人驾驶要实现商业落地,关键的激光雷达要足够便宜,需要从上万、数千美金降低到数百美金。

驭势科技合伙人梅彦川则认为,无人驾驶上路有赖商业环境的成熟,这个时间会在5年以内。

Momenta合伙人孙环则称,无人驾驶上路,需要满足千亿公里的测试。