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无人驾驶的商业化有多远?测试1000亿公里、跑过一二线城市、便宜的激光雷达和芯片一个不少
发布日期:2019-09-08 03:00:28    来源:未知    作者:36氪    浏览量:5

如今,无人驾驶已经不是襁褓中的婴儿,但距离它独自下地行走和奔跑还有相当长的时间,它所面临的困难和所需要的养分都是多方面的。

近日,36氪记者在广州参加了创新工场主办的2018自动驾驶全球高峰论坛。目前崭露头角的很多无人驾驶技术解决方、造车企业、5G运营商和投资机构坐在一起讨论了阻碍无人驾驶商业化落地的关键问题,包括全栈解决方案、芯片、传感器(包括激光雷达)、测试里程和区域限制、5G网络限制等等。

创新工场董事长兼CEO李开复在论坛开场说:“在座的观众,你们如果自己有车,我可以很负责地告诉你们,这是你一生做的最坏的投资。因为你的车96%是停滞的、是在降价的、是在折旧的,只有4%有用的价值。而且这4%的时间里,有0.5%是在寻找停车,0.5%是卡在路中,只有3%是真正在开车。”

李开复认为,为了解决汽车使用率低和交通拥堵等问题,共享出行、无人驾驶和电动汽车一定是未来交通的三个方向。那时候,通过共享和大数据分析处理技术,不同的车可以同步更新不同路段的交通拥堵情况,经过物联网或车联网的方法传给其他汽车。

他举例说,摩拜单车是世界上第一个公共服务领域的大规模物联网应用,单车里有GPS、加速器、蓝牙、MAC、以及各种传感器,这些设备会把单车的信息传到云端,并分享给其他车。同时,每一辆摩拜单车的完整运行轨迹也会被记录下来,包括它的停车情况和事故状况等等。

此外,李开复也提出,要让人和机器一起开车,其实很难,因此无人驾驶要“一步到位”。谷歌刚开始推出无人驾驶时,让一些员工把车开回家,并要求他们坐在驾驶座上,随时踩刹车和调整方向盘,但摄像头拍到,很多员工后来都跑到后座上喝咖啡、看报纸,让车自己开。于是,为了避免安全隐患,谷歌决定放弃辅助驾驶,直接做L4和L5的全自动驾驶。与之不同的是特斯拉,目前还是从L2和L3做起。

所以,到底最后是谷歌Waymo、还是特斯拉的路走得更顺畅?

对于这个问题,文远知行WeRide.ai联合创始人兼CEO韩旭在论坛上表示,在一台有辅助驾驶系统的车上,让人接管车需要17秒钟,但当人在放松状态的时候,是没办法在这17秒内顺利接管的。特斯拉就接连出现这样的问题。

韩旭提到,其实L4级别没有像大家想象的那么遥不可及。“最近 Waymo的CEO在描述自动驾驶L5的时候,前面的那个修饰语是‘ubiquitious’,就是无处不在的自动驾驶。我们做的是L4级别的自动驾驶,是在限定区域可以开,这个差别非常非常大。L5级别的自动驾驶还处于科幻状态,但是L4的自动驾驶真的很快就到来。”

文远知行曾获得创新工场的投资,后者还投资了Momenta,驭势科技和飞步科技这三家无人驾驶公司。目前,Momenta同时在做L3级别的高速公路和城市环路、以及L4级别的自主泊车和城市道路的自动驾驶解决方案;驭势科技的产品覆盖了从L2到L4的智能驾驶系统;飞步科技在今年9月在台积电完成流片,可支持 L3 / L4 级的实时数据处理需求;文远知行对标Waymo,做L4级别的乘用车全自动驾驶。

可见,虽然李开复说要做“一步到位”的全自动驾驶,但他们投资的公司涵盖了L2到L4的所有级别。

谈及投资标准,创新工场合伙人兼首席运营官陶宁在接受36氪和其他媒体采访时表示,他们投资创业公司时最看重三个方面:好的技术,好的赛道,好的商业场景。无人驾驶是人工智能的一个重要应用方向,是他们看好的赛道。“我们投的头部无人驾驶企业都是无人驾驶领域最好的技术团队……目前他们都在研发过程中,他们落地还需要一定的场景,实际他们已经开始慢慢商业化,只是不是大规模的。”陶宁说。

关于落地场景,36氪曾报道过,文远知行在11月初与广州公交集团白云公司合作,在广州大学城和生物岛进行了自动驾驶出租车试运行,为市民提供付费和免费试乘体验。“我们不简简单单地局限于做一个演示,而且是真正地在做试运行,包括如何接客、车门怎么打开、怎么计费等等。”韩旭说。

图:文远知行CEO韩旭

但这毕竟还不是规模化的商业运营,尚不能给投资人赚钱,也不能满足普通人的好奇心。

“我们在创业的时候往往会面对投资人的压力,你能不能先产生一点点利润,比如说,跟小鹏汽车合作,搞搞它的自动泊车,挣点钱,公司融资也更好融一些。”韩旭称。

“我们是这样想的,就像开复说的,我们一开始就是对标Waymo和Cruise,我们一步一步走来也是这样的。全球最大的汽车联盟雷诺日产三菱,第一次在国际上投资自动驾驶,就选择了文远知行。我们也是中国唯一获得国际车厂联盟战略投资的L4级自动驾驶初创企业。我们一直在走这条路,这条路大家可以看看,Waymo有没有说帮车厂做L3?实际上是没有。”

谈及做无人驾驶的现状,韩旭打了个比方:“就像你和做飞机的一堆零件从万丈悬崖上跳下来,在降落的过程中,你要用有限的时间把这些零件全都拼接成一辆飞机,在你落地之前把飞机拉起来,这样你的创业才能成功。”

“在这个很短暂、竞争非常激烈的十年里,你必须要非常聚焦才能真正把这个事情做成。所以对于我们来说,我们既然有一流的人才、一流的资金服务,我们还是冲着皇冠上的宝石—— L4级别——冲过去。而且我们现在能够看得到,并不是盲目地冲,而是前面有人给你带路,已经把成功经验告诉你。”韩旭称,文远知行的目标有两个:成为最早一批商业化落地的L4自动驾驶企业;实现数据积累,形成闭环。

此前,文远知行与广州联通、华为合作测试了基于5G网络的智能驾驶远程操控。广州联通副总经理廖江说,他们三家公司正准备在广州生物岛做5G基站全覆盖,要把生物岛做成5G自动驾驶的实验基地。

谈及为何选择广州做测试运营,韩旭说,广州非常像硅谷的雏形。广汽研究院智驾技术部部长郭继舜也表示: “广州相关的示范区条例是全中国最开放的,或者说是对于L4的自动驾驶友好度最高的……在广州的路面上,无论在黄埔、还是在生物岛、还是在南沙,你可以看到非常多的自动驾驶汽车在跑,大家已经见怪不怪了。”

当然,试验测试是一回事,真正要大规模商业化落地又是另一回事。

量产和商业化瓶颈

飞步科技的创始人兼CEO何晓飞认为,L4级无人驾驶需要攻克三大技术板块:无人驾驶的操作系统(包括感知、控制运动规划、决策和定位等等)、芯片、传感器。

对于芯片解决方案,飞步科技在今年9月完成了第一代芯片流片,主要针对摄像头、激光雷达和毫米波雷达等感知模块。何晓飞说,明年他们会推出一款融合芯片,基本上可以取代掉目前所有的GPU。后年会推出一款决策芯片,类似于车的大脑,“会取代掉整个GPU我们目前所用的计算平台”。

而广汽研究院智驾技术部部长郭继舜认为,文远知行等公司面临的一个重要问题是,如何在传感器成本可控的情况下,获得较好的感知能力。

速腾聚创的COO邱纯潮也认为,目前激光雷达的高昂成本,是限制量产的一个关键问题。“一个激光雷达,你现在说卖几万美金,人家说几百美金能不能做到,要不然不能量产车。”

Momenta合伙人孙环说,要想真正的商业化落地,至少需要1000亿公里的测试里程。Momenta目前在苏州高铁新城做自动驾驶技术测试,但孙环认为,要做到L4真正的落地,肯定不能只在一个城市或在一个限定的区域内跑通,而要在主要的一二线城市都得测试。“据统计,全球来看,对于人类司机,一亿公里发生致命事故 1 到 3 起。对于无人驾驶,我们希望比人更安全,最好致命事故率低一个量级,做到十亿公里 1 起致命性事故。要达到足够置信度,需要多次重复实验,最好一百次以上。”

即使软件和路测的问题解决了,量产对车厂来说也是巨大的压力。郭继舜表示:“对车厂来说,为什么很难做到L4的量产,因为我们造车不是造一两台,是数以万计的车。”但他也给出了广汽的量产时间点:2020年第一季度量产第一辆L3智能驾驶汽车。

即使量产的问题最后也解决了,包括5G网络在内的道路基础设施建设,也是制约无人驾驶商业化的瓶颈。因为5G技术和网络是实现车路协同、车联网、车与人互联 最关键的因素之一。

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