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尋找從自動駕駛到無人駕駛的領(lǐng)頭羊

高工智能汽車 ? 來源:未知 ? 作者:胡薇 ? 2018-11-25 11:31 ? 次閱讀
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自動駕駛,誰是領(lǐng)導者?按照目前的路測數(shù)據(jù),Waymo排第一,其次是通用汽車,但這些數(shù)據(jù)都是基于公司的自我聲明。

就技術(shù)能力而言,很難知道誰才是真正的領(lǐng)導者,因為現(xiàn)在全球都沒有好的方法來衡量這些系統(tǒng)的能力。現(xiàn)在更多的標準是比如在測試中部署了多少車輛,行駛了多少英里,以及向政府監(jiān)管部門報告了多少次系統(tǒng)脫離。

但即便是脫離數(shù)據(jù)作為比較的手段也是有缺陷的,因為脫離的條件可能非常不同,甚至沒有關(guān)于脫離的標準。

評估的另一種方法是看哪些公司在自動駕駛方面研發(fā)時間最長,哪些公司的自動駕駛車輛路上最多。比如德爾福投資的nuTonomy(2017年4.5億美元收購),是全球首家開始向消費者提供自動駕駛服務的公司,但他們很少被談論。相反,Waymo被大多數(shù)視為全球首個商業(yè)化的自動駕駛公司(年底在亞利桑那州的菲尼克斯市正式推出無人駕駛打車服務)。

近年來,另一種趨勢是汽車制造商與傳統(tǒng)Tier1在自動駕駛領(lǐng)域的合作,這種伙伴關(guān)系的最終目的是節(jié)約系統(tǒng)的開發(fā)成本,共擔責任并快速將自動駕駛推向市場。

哪怕像Waymo這樣的領(lǐng)頭羊,除了自主研發(fā)一些核心傳感器和軟件算法,在車輛端也必須要依靠傳統(tǒng)汽車制造商的能力(比如底盤、功能安全等方面)。和克萊斯勒、捷豹路虎的合作,可以使得Waymo將定制化自動駕駛車輛快速落地。

Waymo擁有一整套可用的軟件棧,包括機器學習、高精地圖及定位、仿真模擬和內(nèi)部軟件技術(shù)等各個層次。但整車對于Waymo來說,是弱項。

而通用汽車同樣選擇與本田合作,利用旗下Cruise公司的技術(shù)開發(fā)專用的自動駕駛電動汽車。通用強調(diào)了產(chǎn)業(yè)協(xié)同作用:通用汽車提供車輛設(shè)計、工程和制造、以及自動駕駛領(lǐng)域的技術(shù),本田則在車身空間效率和設(shè)計及其全球影響力方面貢獻專長。

通用和本田的合作關(guān)系也在另外一個角度表明自動駕駛技術(shù)落地的難度和高昂的研發(fā)成本,顯然這個成本遠高于其投資通用汽車旗下Cruise的27億美元。

自動駕駛的另一個“成本黑洞”就是激光雷達,這是自動駕駛競爭的另外一個關(guān)鍵環(huán)節(jié),從目前行業(yè)的普遍觀點,L4級自動駕駛基本上離不開激光雷達的配置,甚至很多公司認為L3級都需要配備。

此前,Valeo ScaLa(唯一一款目前量產(chǎn)的車規(guī)級)激光雷達安裝在2018年奧迪A8車上,而Fisker的電動轎跑車使用Quanergy S3光學相控陣激光雷達。但這仍然只是一種嘗試性的應用。

寶馬此前宣布與Innoviz合作,開發(fā)一款將于2021年上市的MEMS掃描激光雷達,而福特還投資7500萬美元在Velodyne上開發(fā)未來的激光雷達(目前的機械式掃描雷達已經(jīng)不太可能用于車規(guī)級量產(chǎn),尤其是360掃描機械式雷達,還要面臨量產(chǎn)如何清洗維護的難題)。

除了不可預計的成本下降空間,更為關(guān)鍵的是各家汽車制造商和自動駕駛公司仍然沒有完全確定和明確傳感器組合的方案。比如,自動駕駛車輛到底需要多少傳感器,需要什么樣的傳感器,仍然存在爭議,而且新的供應商還在不斷涌現(xiàn)。

現(xiàn)在,大多數(shù)汽車制造商繼續(xù)追通過內(nèi)部研發(fā),與供應商合作,甚至與其他汽車制造商合資來極力降低研發(fā)成本、共享技術(shù)以縮短各自的技術(shù)差距。

已經(jīng)有不少行業(yè)人士悲觀的認為,自動駕駛對于汽車制造商來說可能是個“死胡同”,巨大的投入并不一定能夠換回預期的收益,就像此前很多汽車制造商涉足共享出行“折戟而歸”一樣。而Waymo這樣的科技巨頭,背后的資金支持要遠高于利潤已經(jīng)緩慢增長、停滯甚至虧損的汽車制造商。

但自動駕駛對于汽車制造商來說,是一次用金錢投入來取得新一輪出行革命制高點的墊腳石。在自動駕駛席卷全球投資市場的時候,如果一家汽車制造商對這項技術(shù)投資為零,那就意味著你已經(jīng)在資本市場出局。

自動駕駛的另一大問題,是如何贏取公眾的信任度。哪怕是Waymo這樣的公司,其在北美的測試車輛在道路上行駛,也經(jīng)常被民眾吐槽,甚至還時不時出現(xiàn)一些事故。

關(guān)于提高公眾對自動駕駛汽車的信心的問題,引發(fā)了關(guān)于城市道路如何快速改造以使得基礎(chǔ)設(shè)施能夠使自動駕駛車輛盡可能的有更多冗余能力和車路協(xié)同的討論。

今年以來,V2X和5G技術(shù)的浪潮,讓城市管理者看到了一些希望,盡管真正的大規(guī)模部署,仍然需要很長時間,而且涉及到更大的基礎(chǔ)設(shè)施改造費用。

有行業(yè)人士甚至認為,“百分之八十的安全性可以通過車路協(xié)同來解決,接下來的一大問題就是車輛自身的智能化升級。”但車路協(xié)同的一大挑戰(zhàn),來自于如何有效處理和管理來自連接的大量數(shù)據(jù)。

Waymo、通用汽車和福特等汽車巨頭的影響力使它們能夠在采用自動駕駛車輛方面發(fā)揮重要作用,但車路協(xié)同涉及到更多的政府投資和后續(xù)維護運營。目前,這些汽車制造商只能瞄準小規(guī)模項目,以測試該技術(shù)的可行性。

正如Waymo CEO John Krafcik所說,在未來的幾十年內(nèi),自動駕駛技術(shù)還無法做到無處不在, 無人駕駛汽車也將一直存在限制。

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原文標題:從自動駕駛到無人駕駛,還沒有領(lǐng)頭羊 | GGAI頭條

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