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自动驾驶这块万亿级别的“硬骨头”,谁能先啃下?
2022-06-16 08:31    点击次数:140

【本栏目由腾讯汽车与功夫AUTO联合出品】

全篇 2547 字数 阅读时长 4分钟。

自动驾驶,开始走向大规模爆发时代。

今天,北京发放无人化载人示范应用通知书,百度、小马智行成为首批获准企业。

这也意味着,“方向盘后无人”的自动驾驶服务在中国超大城市首次放开。

伴随着这个轰动全城的消息,小马智行也在上周获得中国首个自动驾驶出租车牌照。

此前在微博上,造车新势力大佬关于“激光雷达放在哪”仍在激情辩论中。

从各维度不难看出,关于自动驾驶的讨论正在愈发热烈,热度也不断提升。

一直以来,自动驾驶领域是令车企们垂涎,却分外难啃的“硬骨头”。

而伴随着前方不断传来的好消息,国内的传统车企和造车新势力们,或将再度掀起了一场轰轰烈烈的抢位争夺战。

“蔚小理”首当其冲,率先推出一款史上“最高配”的智能汽车外,还会在硬件、软件、数据等各维度来一场最高级别的“军备竞赛”。

毕竟,为了抢夺决战的入场券,自动驾驶这个最具技术代表性的维度必然是战场的最前线。

(1)硬件“军备竞赛”:原地踏步,就是落后挨打

现代经济学之父曼昆曾说,决定价格的是供需关系,而非价值本身。

对于车企而言,能够活下去需要满足人们稀缺的需求,需要有市场,让人们愿意掏腰包。

因而,如何满足消费者的需求,是自动驾驶落地的关键一环。

在此之中,“硬件”则是基础中的基础,也是车企“军备竞赛”的起点。

说白了,智能汽车使用硬件的种类、数量多少,以及性能高低,将直接影响自动驾驶的落地程度。

从自动驾驶的计算芯片出发,蔚小理在硬件“军备竞赛”率先打响第一枪。

蔚来刚刚交付的ET7,率先搭载了英伟达最新的Orin芯片,超过了此前小鹏P7和P5搭载的明星芯片英伟达Xavier芯片。

这款芯片单枚算力可达254TOPS,远远超过Xavier的30 TOPS。

同时,ET7还一次装了四颗,算力高达1016TOPS,远超小鹏和理想旗下所有车型,直接把硬件配置拉满。

在蔚来计算芯片的先发制人下,小鹏和理想也不甘落后,在下一代车型也是铆足劲加码。

譬如小鹏的最新车型G9,以及理想的下一代车型X01,也选择了Orin芯片,但在量产时间上可能会稍慢一筹。

不单于此,硬件层面的竞赛,还发生在感知设备上。

在实现自动驾驶的过程中,环境感知是第一步,载体是摄像头、超声波传感器、毫米波雷达、激光雷达等等。

去年,伴随着小鹏P5搭载的激光雷达量产落地后,越来越多车企加入激光雷达阵营。

不过,在车企搭载激光雷达的规划中, 有两种路线:一种是全系标配、一种是选配(只有高配车型搭载,类似选配)。

蔚来ET7属于全系标配,传闻蔚来今年换代的NT2.0平台所有车型全系标配,小鹏P5属于选配。

在即将交付的车型里,还有智己L7、理想L9、小鹏G9等等,高合、广汽埃安、极氪、极狐、飞凡、路特斯、集度等品牌都有计划推出搭载激光雷达的车型。

不难看出,在这场硬件“军备竞赛”中,无论是造车新势力,还是传统车企,都在加速迭代,谁也不敢丝毫松口气。

(2)软件“超前比拼”:数据和算法的全维度博弈

当然,自动驾驶领域的竞争,只凭硬件“堆料”可远远不够。

在硬件之下,还需要有足够智能的算法和数据支撑,这才是车企之间真正拉开差距的关键。

譬如特斯拉,一直在持续通过计算机视觉技术,为“单车智能”提供训练。

原理上,特斯拉自动驾驶使用神经网络芯片,通过软件模拟人脑的运作方式,基于对已有数据的分析学习,对当前道路环境进行预判。

这样的技术路径,相当依赖道路测试数据,同时“长尾问题”层出不穷,但它的优势也显而易见。

说白了,就是借助软件节省硬件空间和配置,而非依靠纯硬件来堆出精确度。

同时,软件能在不增加和更换硬件的条件下,提供充足的功能“想象力”。

在蔚小理中,小鹏是首个公开宣称全栈自研的玩家。

去年1月,小鹏推出了基于英伟达 Xavier 平台的高速场景 NGP,成为国内最早实现自动驾驶全栈自研并量产的车企。

相比于小鹏,其他车企落后不少。

比如理想,在搭载地平线 J3芯片后才开始自动驾驶的全栈自研。

直到去年 12月,理想才向用户提供导航辅助驾驶系统 NOA,相比小鹏的NGP晚了接近1年。

在下一代车型X01上,理想在硬件上缩小了差距,但能不能把英伟达Orin芯片强大的算力利用好,还要看理想的软件自研水平究竟如何。

蔚来的自研软件,在三家新势力中落地最晚,此前在售三款车型 ES8/ES6/EC6搭载的还都是 Mobileye EyeQ4芯片。

不过,蔚来正试图强力超车,其率先交付的ET7将直接跨过小鹏目前使用的英伟达Xavier,搭载英伟达最新的Orin芯片。

相比封闭的 Mobileye ,英伟达的平台更加开放,能够满足感知算法自研的需求。

基于英伟达的计算平台,车企能够完全自主开发定位和高精地图融合、感知算法和传感器融合、行为规划和控制的全栈式自动驾驶技术。

在自研算法之外,数据对于自动驾驶的重要性,也毋庸置疑。

众所周知,自动驾驶是一种基于机器学习算法的技术,数据是算法建模与软件落地的基础,大量的数据采集是自动驾驶技术开发的前提。

从这个维度来看,蔚小理的积累是领跑国内其他车企的,但相比特斯拉仍有差距。

毕竟,特斯拉在自动驾驶领域的量产车型最多,这也将真实路况信息源源不断地输送给后台算法进行迭代优化升级。

更早更多的量产车型落地“开跑”,也意味着更大更强的数据优势和算法优势。

不过,对于国内车企而言,中国错综复杂的真实道路场景,仍将是自动驾驶最好的“算法试验场”和“数据积累场”。

总的来说,自动驾驶软件的“超前比拼”,完全是车企一场真正意义的长跑。

(3)功夫拍案

从2018年的小浪花到2021年的大浪潮,自动驾驶领域的入局者经过多年沉淀,已经从野蛮生长的技术初创期,陆续进入产品落地阶段。

无论是传统车企,抑或是造车新势力,都是“新车辈出”。

十年磨一剑,霜刃未曾试。

群雄并起的自动驾驶比拼,谁能在“五代十国”般的产业乱局中成为一方诸侯,还是未知数。

但2022年,中国自动驾驶的玩家们,已经走到了决战之前的时刻。

为了抢夺决战的入场券,今年的自动驾驶行业,必定是短兵相接,厮杀激烈。