自動(dòng)駕駛,一次道阻且長(zhǎng)的遠(yuǎn)征|數(shù)據(jù)猿直播干貨分享
原創(chuàng) Bugle-X | 2023-08-16 20:10
【數(shù)據(jù)猿導(dǎo)讀】 通向自動(dòng)駕駛之路,是一次道阻且長(zhǎng)的遠(yuǎn)征。正當(dāng)智能輔助駕駛進(jìn)入下半場(chǎng)之際,數(shù)據(jù)猿邀請(qǐng)利氪科技合伙人兼副總裁文亮、火山引擎智駕云負(fù)責(zé)人張路、焱融科技分布式存儲(chǔ)架構(gòu)師馬志剛舉行一場(chǎng)直播對(duì)話,直面自動(dòng)駕駛的問題和解法,展望自動(dòng)駕駛的未來,獻(xiàn)上一場(chǎng)思維碰撞的盛宴。

在6月的世界人工智能大會(huì)上,馬斯克在致辭中宣稱,到2023年底,特斯拉便可實(shí)現(xiàn)L4級(jí)或L5級(jí)的完全自動(dòng)駕駛(FSD)。兩個(gè)月之后,馬斯克又在X社交平臺(tái)上發(fā)言:特斯拉正在攻關(guān)車輛控制技術(shù),完成FSD人工智能的最后一塊拼圖。
這意味著,在絕大多數(shù)廠商集中攻關(guān)L2級(jí)、L3級(jí)自動(dòng)駕駛之際,特斯拉直接跳過L3級(jí),直達(dá)L4級(jí)、L5級(jí)的技術(shù)終局。馬斯克的一系列發(fā)言,震驚了汽車業(yè)界。
特斯拉的進(jìn)展,讓BEV+Transformer算法的技術(shù)路線,逐漸成為業(yè)界的主流。中國(guó)的蔚小理+華為緊隨其后,在城市NOA取得突破。城市NOA是高階自動(dòng)駕駛的蝶變,已接近L3級(jí)自動(dòng)駕駛。2023年又被稱為城市NOA元年。
在城市NOA火爆之際,國(guó)內(nèi)的L4級(jí)自動(dòng)駕駛,也在取得突破。就在7月,北京亦莊、上海嘉定先后批準(zhǔn)了自動(dòng)駕駛“車內(nèi)無人”的相關(guān)試點(diǎn)。
通向自動(dòng)駕駛之路,是一次道阻且長(zhǎng)的遠(yuǎn)征。正當(dāng)智能輔助駕駛進(jìn)入下半場(chǎng)之際,數(shù)據(jù)猿邀請(qǐng)利氪科技合伙人兼副總裁文亮、火山引擎智駕云負(fù)責(zé)人張路、焱融科技分布式存儲(chǔ)架構(gòu)師馬志剛舉行一場(chǎng)直播對(duì)話,直面自動(dòng)駕駛的問題和解法,展望自動(dòng)駕駛的未來,獻(xiàn)上一場(chǎng)思維碰撞的盛宴。
分級(jí)正在淡化,業(yè)界更關(guān)心落地場(chǎng)景
《汽車駕駛自動(dòng)化分級(jí)》國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)將自動(dòng)駕駛劃分為L(zhǎng)0-L5六個(gè)等級(jí)標(biāo)準(zhǔn):L0是純?nèi)斯ゑ{駛,L1是駕駛自動(dòng)化,L2是輔助駕駛,L3是自動(dòng)輔助駕駛,L4是自動(dòng)駕駛,L5是無人駕駛。
在行業(yè)發(fā)展趨勢(shì)上,隨著自動(dòng)泊車、高速巡航、城市NOA等自動(dòng)駕駛功能走向普及,業(yè)界關(guān)注的重心已從熱衷追求自動(dòng)駕駛等級(jí),轉(zhuǎn)向具體場(chǎng)景落地。
利氪科技的文亮說,自動(dòng)駕駛等級(jí)由國(guó)際性汽車工程師研究會(huì)(SAE)明確提出,目的是展示從“人駕”到“人機(jī)共駕”最后到“機(jī)器駕”的演變過程。但在具體實(shí)踐中,從L0級(jí)-L5級(jí)的劃分正慢慢淡化,業(yè)界更關(guān)注自動(dòng)駕駛的落地場(chǎng)景。落地場(chǎng)景,有泊車場(chǎng)景,有高速場(chǎng)景,有城市場(chǎng)景,業(yè)界根據(jù)這些場(chǎng)景劃分功能,部署落地,更多是從客戶體驗(yàn)出發(fā),以客戶的最終感受為主。
火山引擎的張路說,自動(dòng)駕駛業(yè)界正圍繞城市NOA等點(diǎn)狀功能在布局,對(duì)L0級(jí)-L5級(jí)別的劃分并不在意。在張路看來,乘用車最終賣給消費(fèi)者,消費(fèi)者關(guān)注什么,企業(yè)就應(yīng)當(dāng)做什么。消費(fèi)者不在乎自動(dòng)駕駛等級(jí),更關(guān)注的是具體的功能。通過“堆硬件”方式追求L3級(jí)、L4級(jí)自動(dòng)駕駛的一些公司發(fā)現(xiàn),消費(fèi)者對(duì)此根本不會(huì)埋單。因此,“堆”硬件的方式在業(yè)界早已過時(shí),行業(yè)的重心是圍繞點(diǎn)狀功能展開布局,滿足消費(fèi)者的需求。商用車的自動(dòng)駕駛,則更關(guān)心商業(yè)閉環(huán)能不能成功,對(duì)自動(dòng)駕駛等級(jí)的劃分,也不在意。
焱融科技的馬志剛也認(rèn)為,自動(dòng)駕駛的最終落地,離不開具體的場(chǎng)景。在他看來,自動(dòng)駕駛的普及要最終落到“點(diǎn)”上,也就是落到駕駛安全、用戶體感這些“點(diǎn)”上。對(duì)于自動(dòng)駕駛,安不安全、好不好用,才是最關(guān)鍵之處。
純視覺還是雷達(dá),要看產(chǎn)品本身的表現(xiàn)
場(chǎng)景化,是自動(dòng)駕駛的未來。為實(shí)現(xiàn)場(chǎng)景化的自動(dòng)駕駛,各大廠商提出了不同的技術(shù)路線。純視覺方案pk激光雷達(dá)的技術(shù)路線之爭(zhēng),正是自動(dòng)駕駛領(lǐng)域的一大看點(diǎn)。
在火山引擎的張路看來,特斯拉BEV+Transformer算法的技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)已經(jīng)跑通,在美國(guó),特斯拉很快就可以實(shí)現(xiàn)FSD。在這個(gè)背景下,國(guó)內(nèi)廠商的技術(shù)路線已經(jīng)趨同,不同的只是推進(jìn)速度的快慢。據(jù)張路介紹,以蔚小理為代表的造車新勢(shì)力技術(shù)路線已十分明確,就是BEV+Transformer路線,解決方案上視覺為主,雷達(dá)為輔。
對(duì)于視覺和雷達(dá)之爭(zhēng),利氪的文亮說,其實(shí)對(duì)于用不用雷達(dá),特斯拉也糾結(jié)了許久。對(duì)于自動(dòng)駕駛而言,從安全上考慮,感知工具越多越好,但要落地量產(chǎn),就一定要有一個(gè)取舍。特斯拉的純視覺方案,目前來看似乎代表了一個(gè)方向,但從長(zhǎng)遠(yuǎn)來看,用激光雷達(dá)還是用純視覺方案,還要看產(chǎn)品本身的表現(xiàn)。在文亮看來,即便特斯拉的純視覺方案取得了成功,激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)也不會(huì)被徹底淘汰,仍會(huì)沿著既定的技術(shù)路線走向去。或許在將來的某個(gè)時(shí)間點(diǎn),激光雷達(dá)也會(huì)出現(xiàn)新的技術(shù)突破。
焱融的馬志剛更為傾向視覺+雷達(dá)的組合式方案。在馬志剛看來,每一種探測(cè)手段,都有自己的局限性。之所以自動(dòng)駕駛至今還不夠完美,主要是數(shù)據(jù)感知、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)治理的閉環(huán)尚未完善。自動(dòng)駕駛的現(xiàn)狀是,從數(shù)據(jù)的感知,到中間的決策,再到最后的執(zhí)行,越往后反而越成熟。前端的感知,是數(shù)據(jù)的入口,其實(shí)最難。馬志剛介紹說,從實(shí)踐上看,攝像頭、雷達(dá)其實(shí)各有所長(zhǎng)。焱融服務(wù)的商用車、乘用車客戶,大多采用組合式方案,而焱融也更擅長(zhǎng)處理混合型數(shù)據(jù)。
巨額數(shù)據(jù)成本,企業(yè)不得不面對(duì)的難題
無論是純視覺方案,還是視覺+雷達(dá)的組合式方案,數(shù)據(jù)都是自動(dòng)駕駛的靈魂。沒有數(shù)據(jù)建設(shè)、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)治理,自動(dòng)駕駛也就無從談起。
在馬志剛看來,數(shù)據(jù)的建設(shè)、數(shù)據(jù)的閉環(huán)處理,其實(shí)有一定的門檻。對(duì)自動(dòng)駕駛企業(yè)而言,數(shù)據(jù)量基本都呈指數(shù)級(jí)膨脹。數(shù)據(jù)量的增長(zhǎng),使得算法越來越復(fù)雜。自動(dòng)駕駛的研發(fā)過程,是一個(gè)升級(jí)打怪的過程,會(huì)越來越難。居高不下的數(shù)據(jù)管理成本,是企業(yè)不得不面對(duì)的現(xiàn)實(shí)問題。
火山引擎的張路說,對(duì)自動(dòng)駕駛企業(yè)來說,目前兩塊成本最大,一塊是數(shù)據(jù)管理,一塊是模型訓(xùn)練。在數(shù)據(jù)管理方面,自動(dòng)駕駛企業(yè)處理的數(shù)據(jù),已達(dá)到幾十、上百PB的量級(jí),每年消耗上億的成本。怎么挖掘海量數(shù)據(jù)的價(jià)值,一直是行業(yè)的難點(diǎn)。
在模型訓(xùn)練方面,在大模型成熟之前,數(shù)據(jù)標(biāo)注也需要配備大量的人力,消耗大量的成本。有一種說法是,對(duì)自動(dòng)駕駛而言,有多少人工,就有多少智能。另一方面,Transformer算法也是未來通用人工智能領(lǐng)域一個(gè)繞不開的算法。大模型對(duì)GPU的需求十分大,不少自動(dòng)駕駛公司每年都是上億的投入在模型訓(xùn)練里邊。
張路說,作為字節(jié)跳動(dòng)旗下的云計(jì)算公司,火山引擎將在數(shù)據(jù)處理、模型訓(xùn)練方面提供解決方案,為客戶降本增效。
據(jù)張路介紹,火山引擎復(fù)用了抖音處理非結(jié)構(gòu)化視頻的能力,抖音在數(shù)據(jù)挖掘上沉淀的能力,正好跟自動(dòng)駕駛行業(yè)相匹配。
只有形成商業(yè)閉環(huán),Robotaxi才可走下去
在海量數(shù)據(jù) + 人工智能算法的基礎(chǔ)上,自動(dòng)駕駛逐漸由夢(mèng)想變成現(xiàn)實(shí)。在國(guó)內(nèi),多家公司的Robotaxi產(chǎn)品都已上路測(cè)試,成為高階自動(dòng)駕駛領(lǐng)域關(guān)注的焦點(diǎn)。
據(jù)火山引擎的張路觀察,一些公司前些年十分激進(jìn),直接在走L4級(jí)自動(dòng)駕駛的道路,但在商業(yè)上無法實(shí)現(xiàn)閉環(huán)。一些以往做Robotaxi的公司,一直在降級(jí),為了生存不得不去接一些L2、L2+的項(xiàng)目,用這些項(xiàng)目的資金流養(yǎng)活自己。從這些現(xiàn)象可以看出,Robotaxi的路,奇點(diǎn)還沒有到。其實(shí),行業(yè)其實(shí)已經(jīng)達(dá)成共識(shí),通向自動(dòng)駕駛之路,一定是漸進(jìn)式的,跳躍式已被論證不可商業(yè)化。
焱融的馬志剛說,Robotaxi當(dāng)下的困境,實(shí)際引出了另外一個(gè)話題,就是乘用車的自動(dòng)駕駛、商用車的自動(dòng)哪一個(gè)更容易實(shí)現(xiàn)。從數(shù)據(jù)管理的角度看,在干線物流、礦山、港口、園區(qū)這些商用場(chǎng)景更容易實(shí)現(xiàn)L3、L4級(jí)別的自動(dòng)駕駛。與商用場(chǎng)景相比,乘用車在數(shù)據(jù)類型、算法上不同,又受到法律法規(guī)的限制,一般都在L2級(jí)這個(gè)水平,正在向L3級(jí)發(fā)起沖擊。
在利氪的文亮看來,自動(dòng)駕駛必須在某一規(guī)則、某一框架、某一場(chǎng)景下才能夠?qū)崿F(xiàn),Robotaxi是自動(dòng)駕駛一個(gè)運(yùn)輸工具類場(chǎng)景,未來肯定可以落地。當(dāng)然,作為一個(gè)新生事物,商業(yè)閉環(huán)是一個(gè)必須考慮的問題。如果Robotaxi通過技術(shù)進(jìn)步、車路協(xié)同,可以解決商業(yè)閉環(huán)的問題,一定可以走下去。
文亮說,利氪科技主要做線控底盤,首先切入的產(chǎn)品是線控制動(dòng)。Robotaxi上沒有駕駛員,對(duì)于安全、冗余、可靠,要求十分高。利氪科技的線控制動(dòng)產(chǎn)品完全可以滿足相關(guān)安全、冗余的要求。
走向自動(dòng)駕駛,汽車芯片是一個(gè)短板
談及自動(dòng)駕駛,芯片是一個(gè)繞不開的話題。長(zhǎng)期以來,國(guó)內(nèi)汽車芯片市場(chǎng)由國(guó)外大廠主導(dǎo),國(guó)產(chǎn)芯片公司剛剛起步,生存狀況艱難。
在利氪的文亮看來,這三年來國(guó)內(nèi)汽車行業(yè)一直面臨缺芯的問題,國(guó)產(chǎn)化替代是芯片的發(fā)展趨勢(shì)。一個(gè)芯片是否安全可靠,需要大量的數(shù)據(jù)、大量的使用方可驗(yàn)證。
焱融的馬志剛充分認(rèn)同文亮的觀點(diǎn)。在他看來,芯片是自動(dòng)駕駛的載體,汽車行業(yè)缺芯是一個(gè)嚴(yán)峻的問題。就整個(gè)自動(dòng)駕駛產(chǎn)業(yè)鏈而言,有一個(gè)木桶效應(yīng),芯片便是一個(gè)短板,必須要加以解決。要解決缺芯問題,只能對(duì)外促成合作,向內(nèi)謀求自身發(fā)力,實(shí)現(xiàn)國(guó)產(chǎn)化替代。
在火山引擎的張路看來,芯片國(guó)產(chǎn)化是一個(gè)國(guó)家戰(zhàn)略,目標(biāo)就是要做到戰(zhàn)略可控。一個(gè)好消息是,地平線、黑芝麻智能這些國(guó)產(chǎn)芯片早已突圍而出,至少在AI芯片方面能有一席之地。在MCU、域控制器方面,國(guó)產(chǎn)化的比例也越來越高。芯片國(guó)產(chǎn)化的路雖然很艱辛,但這的確是一個(gè)行業(yè)趨勢(shì)。
張路認(rèn)為,國(guó)產(chǎn)化芯片依舊缺乏一個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈生態(tài)。一個(gè)芯片研發(fā)出來,必須要有驅(qū)動(dòng)程序、軟件、系統(tǒng)方面的配套,必須有主機(jī)廠去使用,才有可能生存。這其實(shí)是一個(gè)巨大的挑戰(zhàn)。
未來出行,城市大腦實(shí)現(xiàn)統(tǒng)一調(diào)度
在大算力、大數(shù)據(jù)、大模型的推動(dòng)下,全面自動(dòng)駕駛的時(shí)代一定會(huì)來臨。以始為終地展望,未來的出行市場(chǎng)會(huì)出現(xiàn)怎樣的形態(tài)?
火山引擎的張路認(rèn)為,在全自動(dòng)駕駛時(shí)代來臨之后,汽車可能演變?yōu)橐粋€(gè)出行服務(wù)。要實(shí)現(xiàn)這一路徑,一定會(huì)出現(xiàn)大的運(yùn)營(yíng)類的公司去承載這些業(yè)務(wù),慢慢形成寡頭。自動(dòng)駕駛與智慧城市結(jié)合,一定會(huì)產(chǎn)生一個(gè)城市大腦,實(shí)現(xiàn)交通網(wǎng)的統(tǒng)一調(diào)度。
利氪的文亮則認(rèn)為,即便全自動(dòng)駕駛時(shí)代來臨,依舊會(huì)分不同的情景、不同的需求。消費(fèi)者有的情況下需要全無人駕駛,有的情況下則想要體驗(yàn)駕駛的樂趣,人機(jī)共駕,也有許多需求。
焱融的馬志剛說,如果L5級(jí)的全自動(dòng)駕駛落地,一定會(huì)出現(xiàn)類似公共交通的大集中統(tǒng)一協(xié)調(diào)。當(dāng)然,在不同的場(chǎng)景下,人有不同的需求,有的場(chǎng)景下需要需要全自動(dòng)駕駛,有的場(chǎng)景下則需求人工智能輔助駕駛。所以,未來的交通形態(tài)一定是綜合式解決,既有公共交通全部集中化管理的一面,又有一部分個(gè)性化需求得以滿足。為了達(dá)成這一目標(biāo),需要所有上下游的參與者都去發(fā)力,才可能實(shí)現(xiàn)。
文:Bugle-X / 數(shù)據(jù)猿
來源:數(shù)據(jù)猿
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