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智能汽車再陷路線之爭?

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智能汽車再陷路線之爭?

智能汽車正在邁入關鍵分水嶺。

圖片來源:界面新聞 范劍磊

文|劉曠

隨著AI大模型的持續(xù)發(fā)酵,業(yè)內(nèi)對于AI大模型在各個行業(yè)的應用落地越發(fā)關注。比如,“AI+教育”“AI+醫(yī)療”……,曾經(jīng)炒作過的AI概念,有了重新炒作一遍的趨勢,AI汽車自然也不例外。

近期,在四維圖新的戰(zhàn)略研討會上,明確將圍繞“汽車智能化”主賽道,以地圖數(shù)據(jù)、導航產(chǎn)品為基座,以智能駕駛、人車交互為主要應用場景,提供面向智能汽車的軟硬件產(chǎn)品組合,加速形成以“芯片+算法+數(shù)據(jù)+云”的數(shù)據(jù)驅(qū)動創(chuàng)新閉環(huán)。除了四維圖新之外,華為問界M5智駕版的推出,也在業(yè)內(nèi)引發(fā)強烈反響,很多用戶更是甘當“自來水”,為問界智駕打call,一時間AI汽車的聲量再次走高。

智能汽車人氣再度飆升

在6月16日舉行的2023未來汽車先行者大會暨全球智能網(wǎng)聯(lián)汽車商業(yè)化創(chuàng)新大會上,華為終端BG CEO、智能汽車解決方案BU CEO余承東發(fā)言表示:“中小廠商可能被大的廠商兼并或者重組掉,未來能活下來的車企,年產(chǎn)量達不到500萬或者達不到1000萬輛的話,恐怕很難在這個時代立足。”值得注意的是,幾乎同時華為與賽力斯合作的問界M5智駕版,也在同一天交付引發(fā)行業(yè)關注。從當下來看,智能汽車再次人氣飆升是有原因的。

一方面,智能汽車解決方案發(fā)展到今天已經(jīng)越來越成熟了,當下L3級別的智能駕駛落地,業(yè)已步入成熟落地階段。進入智能汽車時代,汽車傳統(tǒng)的電子電氣架構,加速從分布式(模塊化、集成化)向域集中式(包括集中式化、域融合)、中央集中式演進(車載電腦、車云計算)。在域控制架構之下,汽車的通訊性能更好、成本更低,同時節(jié)省了大量ECU(電子控制單元)的使用,大大節(jié)省了空間、能耗和物料,使核心域內(nèi)算力大幅提升,智能化功能開發(fā)越發(fā)順暢,應用上車速度大幅提升。

比如,華為就將多年來在ICT方面積累的核心能力,遷移到了智能汽車上,如華為的鴻蒙智能座艙、智能車控以及智能駕駛技術,全都被應用在了華為的合作伙伴,如賽力斯的問界、長安汽車的阿維塔上,創(chuàng)造了極強的智能駕駛體驗,問界M5智駕版,更是業(yè)內(nèi)首個同時搭載HUAWEI ADS 2.0智能駕駛系統(tǒng),和鴻蒙智能座艙3.0的車型,其已經(jīng)可以提供無限接近于自動駕駛L3級別的智駕體驗。

另一方面,在電動車越來越卷的當下,汽車智能化水平高低,越來越成為車企打造產(chǎn)品差異化的核心賣點。前幾年,在行業(yè)新能源快速滲透的情況下,用戶對汽車的電動化體驗感知相對更深一些,對于智能化尤其是“蹩腳”的智能化則不那么感冒,這也是包括比亞迪等在內(nèi)的廠商,雖然智能化水平不高,但是憑借較強的電動化體驗,依然跑到了行業(yè)前列的原因所在。

但今時不比往日,在經(jīng)過一輪大洗牌之后,頭部電車企業(yè)之間的競爭愈加焦灼,除了電動體驗之外,智能化體驗越來越成為車企拼差異化的一個核心賣點。比如,座艙域與車身域(包括雨刮、車鑰匙與車窗)的融合,可以讓用戶體驗到科技走進生活的感覺,智能駕駛水平的提升,則將汽車智能化體驗拉升到全新的高度。從這個點來說,當下智能化的再度走熱,更像是在之前大浪淘沙之后,行業(yè)重新“蓄力向上”的一個開端。

智能汽車邁入關鍵分水嶺

站在當下來看,現(xiàn)階段汽車智能化或許已經(jīng)進入“關鍵質(zhì)變”階段。在4月16日舉行的2023華為智能汽車解決方案發(fā)布會上,華為常務董事余承東表示:“上半場的電動化,是硬件決定體驗;下半場的智能化,是軟件決定體驗。而當下或許已經(jīng)到了汽車,從制造屬性向科技+消費屬性的過渡階段,甚至可以說是關鍵分水嶺?!?/p>

一來,以華為等為代表的龍頭科技廠商,正在以頂級智能化體驗,重新定義智能汽車產(chǎn)品。根據(jù)汽車之家發(fā)布的《2022中國智能汽車發(fā)展趨勢洞察報告》(以下簡稱《報告》)顯示,當前國內(nèi)智能汽車品牌的智能化表現(xiàn)特征不一,長短板十分明顯,總體上呈現(xiàn)出“強座艙、弱智駕”的特征,同時算法迭代壓力大,交互式體驗不足等問題也比較明顯。

在車企與車企之間,智能化體驗的差異也比較明顯。據(jù)《報告》用戶嚴格測評的結果顯示,2021年智能座艙評分Top 10中,中國品牌車系占據(jù)8席。其中小鵬P7交互便利性高,語音功能尤其強大;理想綜合娛樂系統(tǒng)較強,星越場景覆蓋度較高,蔚來的互動溝通體驗好。即便如此,各家依舊有各家的短板。作為近兩年才大舉入局智能汽車行業(yè)的“新人”,華為鴻蒙4.0車機系統(tǒng),確實給現(xiàn)有的智能座艙市場帶來了全新改變。

其具體亮點體現(xiàn)如下:六音區(qū)聲源定位、多人多屏多音區(qū)并發(fā)控制、艙內(nèi)眼球位置追蹤及眼部狀態(tài)識別、多屏多通道雙向流轉、多屏跨設備投屏。與此同時,新一代 HUAWEI 車載智慧屏、xPixel 智能車燈解決方案,以及HUAWEI xHUD AR-HUD 增強現(xiàn)實抬頭顯示也同步亮相,其他諸如數(shù)字座艙和智能車云服務、華為的鴻蒙系統(tǒng)等,也都被一并帶上車。這預示著真正意義的“數(shù)字化移動第三空間”正在誕生,這與簡單地將中控屏等智能化功能串起來的智能座艙,顯然已經(jīng)完全不同了。

二來,新的智能化革命正在廣泛興起,給汽車智能化帶來了全新的外部刺激。今年以來,以ChatGPT為代表的AI大模型,迅速席卷各個行業(yè)產(chǎn)業(yè),為很多行業(yè)帶來了全新的數(shù)字化機遇,其中自然也包括了智能汽車。目前包括已經(jīng)發(fā)布了AI大模型的百度,華為等,都已經(jīng)宣布了將自家的AI大模型應用,接入到相應的智能汽車產(chǎn)品中。

那么,AI大模型會對智能汽車帶來什么改變呢?從目前已知的資料來看,大模型給智能汽車帶來的改變有二:一是大模型與智能座艙結合后,可以實現(xiàn)車內(nèi)跨業(yè)務、跨場景人車自由交流,提升座艙交互體驗;二是它將促進自動駕駛的發(fā)展。其具體表現(xiàn)為:在云端,大模型可以發(fā)揮參數(shù)量增加帶來的容量優(yōu)勢,加快汽車內(nèi)的數(shù)據(jù)挖掘和標注任務能力;在車端,它可以將分管不同子任務的小模型合并為一個大模型,節(jié)省車端推理計算時間,增加汽車安全性。

總之,無論是科技大廠下場參與“催化”智能汽車發(fā)展,還是AI大模型給整個產(chǎn)業(yè)鏈帶來的外部影響,都意味著當下智能汽車正在邁入關鍵分水嶺。

路線之爭仍在繼續(xù)

隨著智能駕駛的熱度攀升,業(yè)內(nèi)圍繞純視覺解決方案,以及激光雷達解決方案的智能駕駛路線之爭再度被提起。尤其是問界M5智駕版的推出,讓很多人對于以特斯拉為代表的純視覺方案的評價,越發(fā)兩極分化:一種認為,純視覺方案是一條不現(xiàn)實的路線,因為它不能解決駕駛安全的問題,它將在相當長的時間內(nèi)面臨政策壓力;另一種則認為,純視覺方案具有長期價值,激光雷達在當下可能是個過渡方案。那么,這兩種方案究竟哪種更適合當下的環(huán)境呢?

一方面,純視覺方案的確有成本優(yōu)勢,但安全性“硬傷”也難以遮掩。具體來說,純視覺方案依托于高分辨率、高幀率的成像技術,來感知外界環(huán)境信息,做到無死角場景全覆蓋,然后借助傳感器將得到的環(huán)境數(shù)據(jù)上傳到系統(tǒng),依托系統(tǒng)進行分析判斷、做出決策,更類似于人類的反饋系統(tǒng)。

作為這方面的代表,像特斯拉、百度、極氪等車企,均使用這一方案。比如特斯拉搭載了8 顆攝像頭,包括前置三目攝像頭(分別是長距窄視角、中距中視角和短距魚眼)、車輛的左右兩側各有2顆面向側前和側后的攝像頭,再加上1顆后置攝像頭,8顆攝像頭完成了360° 純視覺感知的無死角覆蓋,而百度的Apollo Lite與特斯拉基本一致,只是加裝了2顆環(huán)視攝像頭做感知補充。

相比激光雷達解決方案,這種方案避免了購置價格動輒上萬塊錢的激光雷達,因此規(guī)避了造車成本太高的問題。但短板同樣明顯,那就是它高度依賴于算法驅(qū)動和高算力支持,在反應速度上稍微較激光雷達慢一些,而且其容易受光照等極端環(huán)境影響,安全風險不少,這也是純視覺方案被人“詬病”的根源所在。

另一方面,激光雷達的確成本高,但反應靈敏、安全性高。激光雷達在運行時,可以通過發(fā)出光束快速并且準確地對外界物體進行位置、大小的判斷,并同時獲取數(shù)據(jù)以形成準確的數(shù)字模型。相比視覺派而言,它監(jiān)測的距離更長(周圍300米以內(nèi)的物體),精度更高,響應速度更靈敏(反射弧更短),并且不受環(huán)境影響,可以應對暴雨、冰雹等極端天氣。以問界M5智駕版的反應來說,它在南方暴雨天氣之下應付自如,智能駕駛可以在脫離手扶的情況下,通過各種復雜路況,具備極強的環(huán)境適應能力。

綜合兩種方案不難發(fā)現(xiàn),當下智能化普及的先決條件,依舊是智駕的安全性,相對而言激光雷達方案更加穩(wěn)妥。但從長遠角度來說,隨著算法和算力能力的提升,純視覺方案也將逐漸受到產(chǎn)業(yè)內(nèi)外的關注和重視。

商業(yè)化將成未來決勝關鍵

縱觀整個國產(chǎn)智能汽車發(fā)展歷程不難發(fā)現(xiàn),從開始的“熱火”到后面的“沉寂”,再到再次受到外界關注,影響外界對智能汽車評價的,從來都不是它重不重要,而是它能不能商業(yè)化落地,即它的商業(yè)邏輯能否跑通才是核心關鍵。

首先,技術的應用是否存在安全隱患,符不符合“人本主義”的商業(yè)倫理,是影響智能駕駛產(chǎn)業(yè)落地的重要因素。如前文所述,純視覺方案雖然好、成本也低,具備長期商業(yè)價值,但是當下依舊有很多車企,選擇激光雷達方案,關鍵正在于其存在安全風險,而這恰恰是用戶不能接受的,也是社會和政府部門不能接受的,這將直接影響政府推動相關政策落地的開放速度。

換言之,只要安全的智能駕駛技術,才會讓政府部門給車企開白名單,讓車企測試更先進的自動駕駛技術。最近華為推出的問界M5智駕由于過于搶眼,所以外界都在預測是否會提前落地L3級別的自動駕駛,果然在本月我們也出臺了L3級別的政策指引,這在某種程度上來說并不能算湊巧,而是社會對技術共識的逐步達成。

其次,智能化落地的成本方案,是否能為各方所接受。過去特斯拉非常排斥激光雷達的原因,除了考慮視覺解決方案這種技術活,他們比較擅長做之外,成本也是一個很重要的考量。為了控制整車成本,馬斯克不僅不裝激光雷達,甚至在去年還宣布將在歐洲、中東、北美地區(qū)交付的model 3、model Y,統(tǒng)一移除超聲波雷達,而后者的成本也才幾百元。因為根據(jù)馬斯克的規(guī)劃,特斯拉的智能車必須做到越來越便宜,因此成本只能是越來越低,不能搞太“高”的昂貴硬件。

在這一規(guī)劃指引下,特斯拉在電動化基礎上做到低購置成本的智能車體驗,也就能夠吸引更多用戶來購買特斯拉的FSD,達到軟件賺錢的目的。不過,激光雷達的“貴”也不是沒有辦法解決,目前華為、速騰聚創(chuàng)等廠商,已經(jīng)將動輒上萬的激光雷達價格,打到了一個適合產(chǎn)業(yè)化(華為的相關產(chǎn)品在200美元)的程度,而且伴隨著其合作車企產(chǎn)品的大量出貨,規(guī)模效應越發(fā)顯著,成本的下降空間進一步打開(比如問界、蔚來等已經(jīng)交付了上十萬輛的車),產(chǎn)業(yè)化也進一步提速。

以此來看,其實所謂的路線之爭背后,核心還是商業(yè)化卡點的問題,只要商業(yè)化能走得通,那種技術路線都有可能落地實現(xiàn)。而考慮到自動駕駛落地的長期性和復雜性,先依靠市場化的手段度過前期生存階段,而后再依托先進技術來推動體驗升級,將會是未來車廠爭奪自動駕駛話語權的關鍵策略。

本文為轉載內(nèi)容,授權事宜請聯(lián)系原著作權人。

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智能汽車正在邁入關鍵分水嶺。

圖片來源:界面新聞 范劍磊

文|劉曠

隨著AI大模型的持續(xù)發(fā)酵,業(yè)內(nèi)對于AI大模型在各個行業(yè)的應用落地越發(fā)關注。比如,“AI+教育”“AI+醫(yī)療”……,曾經(jīng)炒作過的AI概念,有了重新炒作一遍的趨勢,AI汽車自然也不例外。

近期,在四維圖新的戰(zhàn)略研討會上,明確將圍繞“汽車智能化”主賽道,以地圖數(shù)據(jù)、導航產(chǎn)品為基座,以智能駕駛、人車交互為主要應用場景,提供面向智能汽車的軟硬件產(chǎn)品組合,加速形成以“芯片+算法+數(shù)據(jù)+云”的數(shù)據(jù)驅(qū)動創(chuàng)新閉環(huán)。除了四維圖新之外,華為問界M5智駕版的推出,也在業(yè)內(nèi)引發(fā)強烈反響,很多用戶更是甘當“自來水”,為問界智駕打call,一時間AI汽車的聲量再次走高。

智能汽車人氣再度飆升

在6月16日舉行的2023未來汽車先行者大會暨全球智能網(wǎng)聯(lián)汽車商業(yè)化創(chuàng)新大會上,華為終端BG CEO、智能汽車解決方案BU CEO余承東發(fā)言表示:“中小廠商可能被大的廠商兼并或者重組掉,未來能活下來的車企,年產(chǎn)量達不到500萬或者達不到1000萬輛的話,恐怕很難在這個時代立足?!敝档米⒁獾氖?,幾乎同時華為與賽力斯合作的問界M5智駕版,也在同一天交付引發(fā)行業(yè)關注。從當下來看,智能汽車再次人氣飆升是有原因的。

一方面,智能汽車解決方案發(fā)展到今天已經(jīng)越來越成熟了,當下L3級別的智能駕駛落地,業(yè)已步入成熟落地階段。進入智能汽車時代,汽車傳統(tǒng)的電子電氣架構,加速從分布式(模塊化、集成化)向域集中式(包括集中式化、域融合)、中央集中式演進(車載電腦、車云計算)。在域控制架構之下,汽車的通訊性能更好、成本更低,同時節(jié)省了大量ECU(電子控制單元)的使用,大大節(jié)省了空間、能耗和物料,使核心域內(nèi)算力大幅提升,智能化功能開發(fā)越發(fā)順暢,應用上車速度大幅提升。

比如,華為就將多年來在ICT方面積累的核心能力,遷移到了智能汽車上,如華為的鴻蒙智能座艙、智能車控以及智能駕駛技術,全都被應用在了華為的合作伙伴,如賽力斯的問界、長安汽車的阿維塔上,創(chuàng)造了極強的智能駕駛體驗,問界M5智駕版,更是業(yè)內(nèi)首個同時搭載HUAWEI ADS 2.0智能駕駛系統(tǒng),和鴻蒙智能座艙3.0的車型,其已經(jīng)可以提供無限接近于自動駕駛L3級別的智駕體驗。

另一方面,在電動車越來越卷的當下,汽車智能化水平高低,越來越成為車企打造產(chǎn)品差異化的核心賣點。前幾年,在行業(yè)新能源快速滲透的情況下,用戶對汽車的電動化體驗感知相對更深一些,對于智能化尤其是“蹩腳”的智能化則不那么感冒,這也是包括比亞迪等在內(nèi)的廠商,雖然智能化水平不高,但是憑借較強的電動化體驗,依然跑到了行業(yè)前列的原因所在。

但今時不比往日,在經(jīng)過一輪大洗牌之后,頭部電車企業(yè)之間的競爭愈加焦灼,除了電動體驗之外,智能化體驗越來越成為車企拼差異化的一個核心賣點。比如,座艙域與車身域(包括雨刮、車鑰匙與車窗)的融合,可以讓用戶體驗到科技走進生活的感覺,智能駕駛水平的提升,則將汽車智能化體驗拉升到全新的高度。從這個點來說,當下智能化的再度走熱,更像是在之前大浪淘沙之后,行業(yè)重新“蓄力向上”的一個開端。

智能汽車邁入關鍵分水嶺

站在當下來看,現(xiàn)階段汽車智能化或許已經(jīng)進入“關鍵質(zhì)變”階段。在4月16日舉行的2023華為智能汽車解決方案發(fā)布會上,華為常務董事余承東表示:“上半場的電動化,是硬件決定體驗;下半場的智能化,是軟件決定體驗。而當下或許已經(jīng)到了汽車,從制造屬性向科技+消費屬性的過渡階段,甚至可以說是關鍵分水嶺?!?/p>

一來,以華為等為代表的龍頭科技廠商,正在以頂級智能化體驗,重新定義智能汽車產(chǎn)品。根據(jù)汽車之家發(fā)布的《2022中國智能汽車發(fā)展趨勢洞察報告》(以下簡稱《報告》)顯示,當前國內(nèi)智能汽車品牌的智能化表現(xiàn)特征不一,長短板十分明顯,總體上呈現(xiàn)出“強座艙、弱智駕”的特征,同時算法迭代壓力大,交互式體驗不足等問題也比較明顯。

在車企與車企之間,智能化體驗的差異也比較明顯。據(jù)《報告》用戶嚴格測評的結果顯示,2021年智能座艙評分Top 10中,中國品牌車系占據(jù)8席。其中小鵬P7交互便利性高,語音功能尤其強大;理想綜合娛樂系統(tǒng)較強,星越場景覆蓋度較高,蔚來的互動溝通體驗好。即便如此,各家依舊有各家的短板。作為近兩年才大舉入局智能汽車行業(yè)的“新人”,華為鴻蒙4.0車機系統(tǒng),確實給現(xiàn)有的智能座艙市場帶來了全新改變。

其具體亮點體現(xiàn)如下:六音區(qū)聲源定位、多人多屏多音區(qū)并發(fā)控制、艙內(nèi)眼球位置追蹤及眼部狀態(tài)識別、多屏多通道雙向流轉、多屏跨設備投屏。與此同時,新一代 HUAWEI 車載智慧屏、xPixel 智能車燈解決方案,以及HUAWEI xHUD AR-HUD 增強現(xiàn)實抬頭顯示也同步亮相,其他諸如數(shù)字座艙和智能車云服務、華為的鴻蒙系統(tǒng)等,也都被一并帶上車。這預示著真正意義的“數(shù)字化移動第三空間”正在誕生,這與簡單地將中控屏等智能化功能串起來的智能座艙,顯然已經(jīng)完全不同了。

二來,新的智能化革命正在廣泛興起,給汽車智能化帶來了全新的外部刺激。今年以來,以ChatGPT為代表的AI大模型,迅速席卷各個行業(yè)產(chǎn)業(yè),為很多行業(yè)帶來了全新的數(shù)字化機遇,其中自然也包括了智能汽車。目前包括已經(jīng)發(fā)布了AI大模型的百度,華為等,都已經(jīng)宣布了將自家的AI大模型應用,接入到相應的智能汽車產(chǎn)品中。

那么,AI大模型會對智能汽車帶來什么改變呢?從目前已知的資料來看,大模型給智能汽車帶來的改變有二:一是大模型與智能座艙結合后,可以實現(xiàn)車內(nèi)跨業(yè)務、跨場景人車自由交流,提升座艙交互體驗;二是它將促進自動駕駛的發(fā)展。其具體表現(xiàn)為:在云端,大模型可以發(fā)揮參數(shù)量增加帶來的容量優(yōu)勢,加快汽車內(nèi)的數(shù)據(jù)挖掘和標注任務能力;在車端,它可以將分管不同子任務的小模型合并為一個大模型,節(jié)省車端推理計算時間,增加汽車安全性。

總之,無論是科技大廠下場參與“催化”智能汽車發(fā)展,還是AI大模型給整個產(chǎn)業(yè)鏈帶來的外部影響,都意味著當下智能汽車正在邁入關鍵分水嶺。

路線之爭仍在繼續(xù)

隨著智能駕駛的熱度攀升,業(yè)內(nèi)圍繞純視覺解決方案,以及激光雷達解決方案的智能駕駛路線之爭再度被提起。尤其是問界M5智駕版的推出,讓很多人對于以特斯拉為代表的純視覺方案的評價,越發(fā)兩極分化:一種認為,純視覺方案是一條不現(xiàn)實的路線,因為它不能解決駕駛安全的問題,它將在相當長的時間內(nèi)面臨政策壓力;另一種則認為,純視覺方案具有長期價值,激光雷達在當下可能是個過渡方案。那么,這兩種方案究竟哪種更適合當下的環(huán)境呢?

一方面,純視覺方案的確有成本優(yōu)勢,但安全性“硬傷”也難以遮掩。具體來說,純視覺方案依托于高分辨率、高幀率的成像技術,來感知外界環(huán)境信息,做到無死角場景全覆蓋,然后借助傳感器將得到的環(huán)境數(shù)據(jù)上傳到系統(tǒng),依托系統(tǒng)進行分析判斷、做出決策,更類似于人類的反饋系統(tǒng)。

作為這方面的代表,像特斯拉、百度、極氪等車企,均使用這一方案。比如特斯拉搭載了8 顆攝像頭,包括前置三目攝像頭(分別是長距窄視角、中距中視角和短距魚眼)、車輛的左右兩側各有2顆面向側前和側后的攝像頭,再加上1顆后置攝像頭,8顆攝像頭完成了360° 純視覺感知的無死角覆蓋,而百度的Apollo Lite與特斯拉基本一致,只是加裝了2顆環(huán)視攝像頭做感知補充。

相比激光雷達解決方案,這種方案避免了購置價格動輒上萬塊錢的激光雷達,因此規(guī)避了造車成本太高的問題。但短板同樣明顯,那就是它高度依賴于算法驅(qū)動和高算力支持,在反應速度上稍微較激光雷達慢一些,而且其容易受光照等極端環(huán)境影響,安全風險不少,這也是純視覺方案被人“詬病”的根源所在。

另一方面,激光雷達的確成本高,但反應靈敏、安全性高。激光雷達在運行時,可以通過發(fā)出光束快速并且準確地對外界物體進行位置、大小的判斷,并同時獲取數(shù)據(jù)以形成準確的數(shù)字模型。相比視覺派而言,它監(jiān)測的距離更長(周圍300米以內(nèi)的物體),精度更高,響應速度更靈敏(反射弧更短),并且不受環(huán)境影響,可以應對暴雨、冰雹等極端天氣。以問界M5智駕版的反應來說,它在南方暴雨天氣之下應付自如,智能駕駛可以在脫離手扶的情況下,通過各種復雜路況,具備極強的環(huán)境適應能力。

綜合兩種方案不難發(fā)現(xiàn),當下智能化普及的先決條件,依舊是智駕的安全性,相對而言激光雷達方案更加穩(wěn)妥。但從長遠角度來說,隨著算法和算力能力的提升,純視覺方案也將逐漸受到產(chǎn)業(yè)內(nèi)外的關注和重視。

商業(yè)化將成未來決勝關鍵

縱觀整個國產(chǎn)智能汽車發(fā)展歷程不難發(fā)現(xiàn),從開始的“熱火”到后面的“沉寂”,再到再次受到外界關注,影響外界對智能汽車評價的,從來都不是它重不重要,而是它能不能商業(yè)化落地,即它的商業(yè)邏輯能否跑通才是核心關鍵。

首先,技術的應用是否存在安全隱患,符不符合“人本主義”的商業(yè)倫理,是影響智能駕駛產(chǎn)業(yè)落地的重要因素。如前文所述,純視覺方案雖然好、成本也低,具備長期商業(yè)價值,但是當下依舊有很多車企,選擇激光雷達方案,關鍵正在于其存在安全風險,而這恰恰是用戶不能接受的,也是社會和政府部門不能接受的,這將直接影響政府推動相關政策落地的開放速度。

換言之,只要安全的智能駕駛技術,才會讓政府部門給車企開白名單,讓車企測試更先進的自動駕駛技術。最近華為推出的問界M5智駕由于過于搶眼,所以外界都在預測是否會提前落地L3級別的自動駕駛,果然在本月我們也出臺了L3級別的政策指引,這在某種程度上來說并不能算湊巧,而是社會對技術共識的逐步達成。

其次,智能化落地的成本方案,是否能為各方所接受。過去特斯拉非常排斥激光雷達的原因,除了考慮視覺解決方案這種技術活,他們比較擅長做之外,成本也是一個很重要的考量。為了控制整車成本,馬斯克不僅不裝激光雷達,甚至在去年還宣布將在歐洲、中東、北美地區(qū)交付的model 3、model Y,統(tǒng)一移除超聲波雷達,而后者的成本也才幾百元。因為根據(jù)馬斯克的規(guī)劃,特斯拉的智能車必須做到越來越便宜,因此成本只能是越來越低,不能搞太“高”的昂貴硬件。

在這一規(guī)劃指引下,特斯拉在電動化基礎上做到低購置成本的智能車體驗,也就能夠吸引更多用戶來購買特斯拉的FSD,達到軟件賺錢的目的。不過,激光雷達的“貴”也不是沒有辦法解決,目前華為、速騰聚創(chuàng)等廠商,已經(jīng)將動輒上萬的激光雷達價格,打到了一個適合產(chǎn)業(yè)化(華為的相關產(chǎn)品在200美元)的程度,而且伴隨著其合作車企產(chǎn)品的大量出貨,規(guī)模效應越發(fā)顯著,成本的下降空間進一步打開(比如問界、蔚來等已經(jīng)交付了上十萬輛的車),產(chǎn)業(yè)化也進一步提速。

以此來看,其實所謂的路線之爭背后,核心還是商業(yè)化卡點的問題,只要商業(yè)化能走得通,那種技術路線都有可能落地實現(xiàn)。而考慮到自動駕駛落地的長期性和復雜性,先依靠市場化的手段度過前期生存階段,而后再依托先進技術來推動體驗升級,將會是未來車廠爭奪自動駕駛話語權的關鍵策略。

本文為轉載內(nèi)容,授權事宜請聯(lián)系原著作權人。