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蔚来车主事故身亡,新势力们的“自动驾驶”是否走得太远?
“自动驾驶”还是“辅助驾驶”?
当前行业公认的智能汽车,或驾驶自动化级别划分,主要源于两种模式的探索:一种模式是自上而下。互联网高技术公司利用自身雄厚的研发实力占据技术制高点,在汽车领域挖掘商业化空间,探索人工智能技术落地场景。谷歌Waymo,百度Apollo就是这种模式,这种技术的目标是完整完全驾驶任务的自主完成,其全过程不需要人为干预,所谓L4级自动驾驶就是对这种状态的定义描述。
智能汽车L0-L5分级定义(图源:发现报告)
需要注意的是,即便是这种级别的自动驾驶,仍然依赖政策,法规和资源配套,且其行驶任务未必适应任何复杂道路和极端天气情况。换句话说,L4还是一种需要多项法律政策和大量专用基础设施“保驾护航”的“完全自动驾驶”。就现实情况而言,目前该技术短期内仍然无法大规模商用。
高科技公司定下如此宏大和长远的目标,原因多样而复杂,首先既有实际需求,比如定位预研,瞄准十年后乃至二十年后的技术和产品,进行技术积累和专利储备,为未来潜在的产品落地需求做好准备。此类公司的自动驾驶部门往往和人工智能研究部门关系密切,彼此融合。同时,设立一个相对明确和产品驱动的目标可以提高研发体系凝聚力,又能向其他上层应用产品线外溢智力资源和成果转化。同时这种看似好高骛远的追求也有来自市场公关的需求:证明技术研发能力,强化先进科技公司的品牌形象。
8月18日上午,百度公司如期举办百度世界大会。在这场一年一度的,通常作为该公司年度最为重量级的公关舞台上,李彦宏对话央视主持人撒贝宁,提出目标定位L5级别完全自动驾驶平台的“汽车机器人”概念。并且作为其先进人工智能技术集大成者,“汽车机器人”提出的一个核心指标是自动驾驶达到“比人类驾驶更安全”的程度。此刻距离2017年,时任百度首席运营官和公司总裁的陆奇发表“All in”自动驾驶生态的宣言也已经过去四年。四年,对于需要对未来科技发展趋势和市场蓝海极其敏感的大型互联网高科技企业,已经是一个绝对不短的周期。有理由相信,自动驾驶领域作为未来包括人工智能算法,高性能算力平台,高速无线通讯网络等先进科技研发和制造深度融合和集大成者的趋势仍将延续。
百度世界大会发布“汽车机器人”(图源:央视)
另外一类探索模式以原先拥有传统汽车技术,自身具备完整研发体系的传统跨国大型整车企业,以及近两年异军突起的造车“新势力”,如蔚来、理想,小鹏等为代表。他们的目标设定相对实际,更贴近中短期市场需求,技术层面上基本使用当前互联网人工智能,工业半导体和自动化控制,以及网络通讯领域的现有成果。产品策略上也走快速迭代思路,产品策略基本为向市场投放“一定辅助驾驶能力”的商业产品。在这其中,“新势力”相比传统大牌车企思路更加偏向互联网运营方法,风格和宣传也相对激进,重视利用资本,扩大品牌影响力和渠道建设。这类厂家重视数据,是大数据时代的原生车企,努力将自身打造成一个海量驾驶和道路数据收集平台网络。其既然采取“唯快不破”抢占市场份额的商业化策略,就必须控制成本。不管是研发成本还是单车成本,就绝不可能与定位预研和技术公关的L4企业一样。其听上去接近实现“自动驾驶”的“小目标”也仅仅不过是根据规律路况实现一定可持续时间的预测和行车规划,并且绝大多数情况下需要驾驶员全程进行监督干预,时刻准备接管系统。因此被行业公认标准划归为L2级别的“辅助驾驶”或“部分自动化”。
不管是“自上而下”还是“自下而上”,两种模式都会伴随外部条件变化产生彼此交汇融合的趋势。2020年开始,有几大趋势日益清晰。首先,市场对于智能驾驶概念的关注度和接受程度逐渐提高。其次,智能驾驶系统所依赖的传感器和算力平台规模扩大,成本总体呈现下降趋势,加速了相关软硬件技术下沉,能够普及更大的消费市场。虽然因为疫情短期内无法结束,全球相关产业链受到冲击等原因,车用芯片产能不足暂时延缓了这一趋势。但是整体大趋势不会逆转。相比普通民用和一般工业领域对安全稳定性要求更高的汽车芯片,其产能不足也将有望在未来12个月内结束。
同时,算法和软件不断迭代升级,一方面自动驾驶已成为人工智能领域的“显学”。现今学术界倾注更多科研资源探索自动驾驶领域内问题,贡献了更多方向,路径和方法,提升了整体技术的天花板。相关科研和产品企业吃到了技术下沉的红利。另一方面,平台用户数量规模的膨胀也产生数据红利。伴随这种增长,相关企业的数据后台收集和导入更多真实生产环境数据和案例,算法效果提升也开启良性自激正反馈。主流车厂预计有望在近几年陆续推出更多L3(条件自动驾驶)及以上自动驾驶量产型车辆,也就是顺理成章,水到渠成的事情。
类似Waymo、地平线、Momenta和百度这样的企业也需要与下游车企进行合作,推动技术落地,展示“实打实”的产品和场景。同时能够收集更多的感知、规划,仿真和控制数据,保证其算法优化始终为有源之水。其整套方案也能够从复杂的真实生产环境中不断显现和修正实验室和原型平台中难以发现的bug,提高工程层面的逻辑完备性和系统鲁棒性。
“卖家秀”背面 压力与苦涩
无论如何,L1和L2级别,即限定条件下的辅助驾驶,仍然是目前阶段智能驾驶市场的主流级别。据IDC报告,2020年售出的汽车中,拥有自动驾驶(辅助)功能的汽车数量(包含L1~5级)为2773.2万辆,其中L1为1874万辆,L2为896万辆,L3+为3.2万辆。目前因为“林文钦事故”引发关注和争议的焦点正是L2级别的辅助驾驶功能与安全性。L1级别的辅助驾驶,因为能力也确实有限,只能在驾驶员全程监督下进行单维的运动子任务,厂家往往也不会作为核心卖点刻意宣传。L2则不同,一方面辅助驾驶的实际能力相较L1级别确实有所提升。比如高速公路场景,相对城市道路,多数情况下更加清晰规律,L2智能辅助驾驶往往在这种环境下确实能够缓解驾驶员因为长期机械重复操作引发的一定疲劳,也逐渐取得了消费者的信任。据《财经网》报道,林文钦的好友林伟伟提供的林文钦 7 月的行车数据显示,林文钦在七月共行驶 5960 公里,共有 52.2% 的里程,也就是 3113 公里使用了蔚来汽车的领航辅助功能(NOP)。
但是根本上出于市场营销目的的广告宣传,往往在潜移默化间,带有似是而非的暧昧色彩。在新媒体平台,以个人为品牌的社交传播方式催化下,又往往模糊了自动驾驶规范操作和“秀一把”之间的界限,对用户和潜在消费者产生不可预料的传播影响。如果仅仅是一些日常数字终端上的工具类应用的BUG现象,使用者和“围观群众”往往容忍度较高,即便碰到影响使用的BUG甚至彻底奔溃,通常也仅仅抱之以嬉笑怒骂了结。但是作为成熟工业产品,需要经常在高速运动状态下或恶劣外部条件下运行的乘用车辆,则是事关生命,乃至公共安全的严肃问题,所有人都无法轻松面对。
2019年8月22日,蔚来汽车时任副总裁沈斐,在社交媒体上发布了一段小视频,暗示蔚来自动辅助驾驶十分好用,令人上瘾:“1点半会议结束,在自动辅助驾驶帮助下,放心地边吃东西边开车。”隐约表达该产品功能非常贴合公事繁忙的潜在用户的时间管理需求。当时就有围观群众提出反对,虽然蔚来副总只是发布一则十分个人化的内容,但涉及的“骚操作”实为不良示范,恐引起严重后果。随后,蔚来技术部门公开表示此种演示并非驾驶员规范操作。该公司无人驾驶系统工程部负责人也及时澄清,强调辅助驾驶功能,绝对不等同于自动驾驶。
蔚来汽车时任副总裁沈斐微博截图
最近这场令人震惊的悲剧似乎成为近两年前一场小小波澜的苦涩回响。车厂官方对智能领航辅助的使用须知的具体描述为:”该功能作为一种驾驶辅助功能,无法实现自动驾驶,仍需驾驶员全程负责行驶安全,且遵守现行交通法律法规。请始终将手放在方向盘上,务必注意路况和限速,随时准备接管车辆以控制方向和速度。”厂家希望消费者充分学习辅助驾驶功能,认真阅读手册须知,乃至“具有一定经验”后仔细评估现场状况后谨慎使用,并且需要随时人工接管。这样看来,这种辅助驾驶功能似乎用起来也并不轻松,有一条并不陡峭的学习曲线和不小的时间成本。
书面上的冷静清醒小心谨慎,与市场营销的相对激进,以及消费者潜移默化被塑造,被拔高的期待和时尚风潮形成了可见的反差。对于科技产品研发类企业来说,不同专业部门的目标差异普遍存在毫不新鲜。对于厂家内部来说,其研发部门,产品设计部门,运营和市场部门各自部门的目标不可能完全一致,在这种客观现实下如何给用户和公共空间提出一个更好的解决方案,恐怕不仅仅是一个良好的期待那么简单从容。对于快速崛起的“造车新势力”而言,其快速成长发展离不开资本的推动和催化。但作为发展高速,潜力巨大的实体企业的实际经营者,如何与资本共舞,使其更好服务于资源优化配置和效率提升上,也是一组无法回避,但极其考验智慧的大课题。
安全性和成本之间的矛盾也是无可回避的事实,一款面向大规模消费级市场的成熟工业品,其标准性,零部件供应链的稳定,目标群体的消费能力都是必须综合考虑的因素。最终定型是各种要素和参量权衡妥协的产物。以蔚来汽车“未来旗舰”ES8款为例,其NIO Pilot自动辅助驾驶硬件系统包括1个三目前向摄像头、4个环视摄像头、5个毫米波雷达、12个超声波传感器。其中关系到平台高速运动工况下对相对位置和速度,运动状态进行感知和数据获取最核心的传感器是毫米波雷达。这类传感器产生的数据是否准确稳定且及时,对后端“汽车大脑”,也就是平台核心计算单元计算路线规划和对控制系统下达反馈结果至关重要,正所谓“差之毫厘,谬以千里”。专业人士指出,现有技术条件下,在这项关系到用户安全的核心配置上,性能更高,更加稳定,复杂工况适应度更好传感器无疑是超高排数的LiDAR激光雷达及与之相配的处理后端。当然,更高的性能意味更高的成本和更低的产能,目标L2级别辅助驾驶功能的消费级商品自然很难选择各方面都周到完美的方案。
如果我们将视角稍微扩大一些,广义智能驾驶或者无人驾驶领域,乘用车也仅仅是众多赛道之一,绝非自古华山一条路。乘用无人驾驶市场安全要求高,场景复杂多样,技术实现难度大,渠道推广和市场品牌建设对资本需求量大依赖程度高。不过,其作为产研高地和商业探索先行者,历经多年投入发展,培养了人才和市场。一批非乘用车智能无人驾驶的初创企业应运而生,诸如物流机器人和城市专业清扫车辆领域。这类产品,底层技术栈和架构上与乘用自动驾驶相同,但真实工况场景相对低速简单,学习算法收敛度更好,商业模式从面向终端消费者的2C市场转变为面向政企2B市场,规避人员安全的尖锐矛盾同时,拓展了无人驾驶的边界和内涵。
高速赛道 谨慎驾驶
以”自动驾驶”或“高级辅助驾驶”为核心特征,在新能源技术加持下的汽车“智”造产业方兴未艾。这个历史机遇,无疑是作为拥有全世界最大规模且门类齐全制造业的我国,对于发达国家仍然具有优势的少数高利润产业发起最后冲击,实现“弯道超车”一次千载难逢的产业战略窗口。智能驾驶汽车产业,一方面结合中国现在5G无线通讯、IT大数据、人工智能,电池技术上的部分领先优势,可以带动一系列相关科技领域快速发展和落地,形成优势产业集群。另一方面,在中国本身已成为全球汽车第一大消费市场的大背景下,一个有序竞争,并且能够保护大众用户有形和无形财产,以及人身安全的高科技制造行业的蓬勃发展,无疑有助于实现国内大循环为主的双循环经济发展范式转换。
随着法律政策、公共服务配套设施,技术产品本身不断完善和进步,高级辅助驾驶和更高级别的无人驾驶应用,在未来20年里也有望逐渐走进我们普通人的日常生活。这一设想若要变为现实,政府的引导,企业和从业人员自身努力都是不可或缺的要素,不但是法律和技术上需要开拓创新,还需要理性和伦理上的回归。当再次回顾这场事故带来的悲剧和警示,仿佛以“自动驾驶”为标签的智能汽车行业已经走到了一个未曾预设的互通枢纽,到了必须做出正确选择的时刻。这个行业自身就如同一部行驶在高速道路上的汽车,不可能倒车,但是驾驶员更需要扶稳方向盘,又稳又快地安全前行。
- 责任编辑: 刘迪 
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