文|智能相對(duì)論
作者|陳選濱
造車新勢(shì)力格局再度變動(dòng),智能駕駛技術(shù)又將由誰(shuí)引領(lǐng)創(chuàng)新?
此前,蔚來(lái)汽車公布2021年10月交付量顯示,共交付新車3667臺(tái),同比下降27%,環(huán)比下降65%。這一次銷量暴跌讓蔚來(lái)汽車掉隊(duì)到了行業(yè)第五,目前市場(chǎng)對(duì)于智能駕駛的關(guān)注便聚焦在了特斯拉和小鵬汽車身上。
但實(shí)際上,除了以上兩家之外,汽車行業(yè)還有另一股競(jìng)爭(zhēng)勢(shì)力也正在加速創(chuàng)新崛起。10月29日,長(zhǎng)城汽車發(fā)布2021年第三季度財(cái)報(bào)顯示,今年前三季度,長(zhǎng)城汽車營(yíng)業(yè)收入907.97億元,同比增長(zhǎng)46.11%,凈利潤(rùn)49.45億元,同比增長(zhǎng)91.13%,并實(shí)現(xiàn)新車銷售88.4萬(wàn)輛,同比增長(zhǎng)29.9%。同期,長(zhǎng)城汽車乘用車市場(chǎng)累計(jì)銷量為1448.5萬(wàn)輛,同比增長(zhǎng)12%。
緊扣“新能源”與“智能化”兩大新趨勢(shì),長(zhǎng)城汽車在新的戰(zhàn)略規(guī)劃上加速飛馳,市值直接飆升破6000億,成為當(dāng)下汽車行業(yè)強(qiáng)勢(shì)的競(jìng)爭(zhēng)者與引領(lǐng)者。如今,旗下的技術(shù)品牌毫末智行即將全球上線自家全棧自研的NOH(Navigation on HIPilot,智慧領(lǐng)航輔助駕駛系統(tǒng)),以創(chuàng)新技術(shù)能力助推長(zhǎng)城汽車持續(xù)突圍。
目前,國(guó)內(nèi)具備全棧自研輔助駕駛技術(shù)的也就是特斯拉NOA和小鵬NGP,長(zhǎng)城汽車攜手毫末智行NOH的加入,勢(shì)必又將改變整個(gè)智能駕駛領(lǐng)域的格局。
“特小長(zhǎng)”站穩(wěn)量產(chǎn)輔助駕駛第一梯隊(duì),智能駕駛爬上了第一個(gè)臺(tái)階
在毫末智行發(fā)布NOH之前,全棧自研輔助駕駛技術(shù)的焦點(diǎn)主要集中在兩大廠商特斯拉與小鵬汽車的身上。
2019年,特斯拉發(fā)布NOA功能,成為全球第一家具備輔助駕駛功能的汽車廠商。今年1月,小鵬汽車發(fā)布NGP自動(dòng)導(dǎo)航輔助駕駛(公測(cè)版),成為繼特斯拉之后全球第二家具備全棧自研量產(chǎn)能力的廠商。
目前,毫末智行即將迎來(lái)NOH全球上線,并預(yù)計(jì)到2022年底落地長(zhǎng)城汽車34款車型,約占其整體待上市車型80%,預(yù)計(jì)未來(lái)三年搭載的乘用車總量超過(guò)100萬(wàn)臺(tái)。
也就意味著,繼小鵬汽車之后,毫末智行將成為國(guó)內(nèi)第二家具備全棧自研輔助駕駛技術(shù)的公司,而長(zhǎng)城汽車在毫末智行NOH的助力下,也將成為全球第三家具備全棧自研輔助駕駛能力的整車制造廠。
至此,整個(gè)量產(chǎn)輔助駕駛領(lǐng)域形成“特小長(zhǎng)”組合,特斯拉、小鵬汽車、長(zhǎng)城汽車三者依托全棧自研輔助駕駛技術(shù)站穩(wěn)行業(yè)第一梯隊(duì),成為引領(lǐng)未來(lái)智能駕駛技術(shù)發(fā)展的關(guān)鍵。
為什么這么說(shuō)?首先我們需要理清兩個(gè)邏輯。
一,“特小長(zhǎng)”組合的形成將進(jìn)一步打開(kāi)行業(yè)的格局,隨著市場(chǎng)利好,接下來(lái)更多的廠商投身于全棧自研輔助駕駛技術(shù),量產(chǎn)輔助駕駛能力也將迎來(lái)規(guī)?;涞亍?/p>
二,智能駕駛技術(shù)并非一蹴而就,聚焦目前“特小長(zhǎng)”的量產(chǎn)輔助駕駛能力更能看出,這是一條階梯式攀升的產(chǎn)業(yè)路徑,得一步步走。只有先做好了輔助駕駛,才能走下一步,向更高階的智能駕駛突破,而不是一上來(lái)就直盯著L4或L5水平干使勁。
目前,在“特小長(zhǎng)”的引領(lǐng)下,輔助駕駛技術(shù)正在迎來(lái)全面落地的加速期,也意味著智能駕駛即將完成第一階段的攀爬,可以在有限的路線范圍內(nèi)給予車主類似L4/L5級(jí)別的駕駛體驗(yàn)。
具體以毫末智行的NOH功能為例,在NOH功能開(kāi)啟之后,車輛即可根據(jù)道路限速(交通標(biāo)志識(shí)別)、路形智能控制車速和前車距離(智能跟車)。在遇到前車壓速(壓速變道)、路口轉(zhuǎn)向、道路合流、修路圍擋等情況下,車輛還會(huì)進(jìn)行自主變道,并同時(shí)根據(jù)中國(guó)駕駛員的駕駛場(chǎng)景處理策略,擬人式地進(jìn)行安全避讓、變道超車(壓速變道)等操作。
可以說(shuō),這種體驗(yàn)已經(jīng)非常接近L4級(jí)別的標(biāo)準(zhǔn),即在限定的道路和環(huán)境條件,由車輛完成所有駕駛操作。
接下來(lái),在此基礎(chǔ)上,只需要繼續(xù)逐步推進(jìn)技術(shù)迭代,充分挖掘既有技術(shù)的價(jià)值,實(shí)現(xiàn)更成熟的智能駕駛感知與反應(yīng),便能完成向更高階智能駕駛能力的突破。
第一個(gè)臺(tái)階后繼續(xù)上行,智能駕駛出現(xiàn)三大趨勢(shì)
隨著第一階段的攀爬完成,智能駕駛的技術(shù)發(fā)展也將進(jìn)入下一階段更具挑戰(zhàn)的爬坡。屆時(shí),整體行業(yè)內(nèi)或?qū)⒂瓉?lái)三大層面的趨勢(shì)變革。
其一,里程質(zhì)變。
目前,在智能駕駛領(lǐng)域普遍采用測(cè)試?yán)锍虂?lái)強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)層面的優(yōu)勢(shì)。但是,隨著輔助駕駛量產(chǎn)后,用戶的實(shí)際里程將更加普遍,也更具應(yīng)用優(yōu)勢(shì)。
簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō),一方面,在用戶的助力下,里程增長(zhǎng)將從原來(lái)的做加法轉(zhuǎn)為做乘法,以幾何倍進(jìn)行增長(zhǎng),使得從智能駕駛平臺(tái)的數(shù)據(jù)能得以更快速地提高樣本量,減少算法的誤差值。另一方面,由用戶實(shí)際里程提供的數(shù)據(jù)遠(yuǎn)比測(cè)試?yán)锍痰臄?shù)據(jù)更加真實(shí)、多樣,對(duì)于算法的提升也更具應(yīng)用價(jià)值。
因此,對(duì)于智能駕駛領(lǐng)域而言,對(duì)用戶實(shí)際里程的重視和采用將帶來(lái)更顯著的產(chǎn)業(yè)價(jià)值,同時(shí)也迎來(lái)更大、更全面的數(shù)據(jù)爆發(fā)期。由毫末智行的數(shù)據(jù)可見(jiàn),僅僅150天,其輔助駕駛的用戶行駛里程就已突破200萬(wàn)公里,使用時(shí)長(zhǎng)突破30000小時(shí)。
這無(wú)疑是給行業(yè)釋放了一個(gè)非常積極的信號(hào),一方面是輔助駕駛技術(shù)得到了用戶的廣泛認(rèn)可,另一方面也預(yù)示著未來(lái)的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)和技術(shù)突破將從用戶里程上完成數(shù)據(jù)的再積累,量產(chǎn)應(yīng)用非常關(guān)鍵。
其二,架構(gòu)革新。
緊接著上文所述,用戶實(shí)際里程意味著數(shù)據(jù)的爆發(fā)式增長(zhǎng),面對(duì)未來(lái)越來(lái)越快的數(shù)據(jù)增長(zhǎng)趨勢(shì),智能駕駛廠商需要重點(diǎn)解決的就是數(shù)據(jù)問(wèn)題??梢哉f(shuō),數(shù)據(jù)既是未來(lái)廠商突圍智能駕駛領(lǐng)域的關(guān)鍵,也是擺在發(fā)展道路上堅(jiān)實(shí)的技術(shù)壁壘。
目前,特斯拉與毫末智行相繼把目光投向了Transformer架構(gòu),將其應(yīng)用在智能駕駛領(lǐng)域。Transformer不僅能處理各類視覺(jué)檢測(cè)任務(wù)(車輛檢測(cè)、VRU檢測(cè)、車道線檢測(cè)、交通標(biāo)志檢測(cè)、紅綠燈檢測(cè)等),各類分割任務(wù)(可行駛區(qū)域檢測(cè)、全景分析等),3D點(diǎn)云的檢測(cè)任務(wù)和分割(障礙物的檢測(cè)等),還有潛力提升后續(xù)的規(guī)劃和控制的相關(guān)技術(shù)。
同時(shí),最關(guān)鍵的是,Transformer可以有效利用海量數(shù)據(jù)進(jìn)行無(wú)監(jiān)督的預(yù)訓(xùn)練,這是目前最適合超大數(shù)據(jù)集的技術(shù)。這樣的架構(gòu)如果能在大規(guī)模的數(shù)據(jù)中進(jìn)行應(yīng)用,那么對(duì)智能駕駛算法或許可以帶來(lái)顛覆性的突破。
特斯拉自不必說(shuō),毫末智行NOH也將在未來(lái)三年內(nèi)搭載100萬(wàn)輛長(zhǎng)城汽車。由此可見(jiàn),在兩大量產(chǎn)輔助駕駛廠商面前,架構(gòu)革新已經(jīng)提上日程,技術(shù)的迭代與大規(guī)模應(yīng)用正在不斷協(xié)同,加速向更高階的智能駕駛水平攀升。
其三,基因融合。
目前,站在量產(chǎn)輔助駕駛第一梯隊(duì)的“特小長(zhǎng)”三者,都屬于“整車玩家”,在他們的身上是汽車制造和科技創(chuàng)新基因的雙重融合。隨著智能駕駛技術(shù)的深入發(fā)展,這種基因?qū)⑦M(jìn)一步轉(zhuǎn)化成為“特小長(zhǎng)”的優(yōu)勢(shì),也被更多的廠商所重視。
不管是里程質(zhì)變還是架構(gòu)革新,其背后都需要廠商不僅要深入整車制造理解汽車產(chǎn)業(yè),也要具備前沿技術(shù)創(chuàng)新能力,同時(shí)借助生態(tài)圈層的擴(kuò)展而推動(dòng)技術(shù)創(chuàng)新與應(yīng)用。毫末智行孵化于長(zhǎng)城汽車,如今兩者協(xié)同,一手抓傳統(tǒng)汽車的工業(yè)優(yōu)勢(shì),另一手抓AI智能駕駛的技術(shù)科技優(yōu)勢(shì),正在釋放出1+1>2的產(chǎn)業(yè)價(jià)值。
不難發(fā)現(xiàn),未來(lái)“整車玩家”在智能駕駛技術(shù)路徑的優(yōu)勢(shì)也將持續(xù)擴(kuò)大,前沿技術(shù)的創(chuàng)新在汽車產(chǎn)業(yè)能迅速實(shí)現(xiàn)應(yīng)用以及數(shù)據(jù)反饋,繼續(xù)迭代升級(jí)算法,成為一種新的驅(qū)動(dòng)。
技術(shù)進(jìn)步始終是核心,智能駕駛加速創(chuàng)新也需要“爬階梯”
聚焦智能駕駛技術(shù)的發(fā)展路徑上,不管是一開(kāi)始就拿望遠(yuǎn)鏡遠(yuǎn)眺L4/L5級(jí)別,還是爬樓梯式地從輔助駕駛做起,再進(jìn)階到智能駕駛水平,技術(shù)進(jìn)步始終是推動(dòng)應(yīng)用落地的核心。
而回過(guò)頭來(lái)說(shuō),正因?yàn)榧夹g(shù)是需要“進(jìn)步”的,而非是“飛升”的。這才需要技術(shù)廠商們要一步步往前走,只有走好了這一步再走下一步,才會(huì)有看得見(jiàn)的產(chǎn)業(yè)成果。
解剖毫末智行的智能駕駛技術(shù)版圖,我們同樣可以看到一條明顯地階梯式上升的路徑:
第一,首先通過(guò)云端的基礎(chǔ)大模型自動(dòng)診斷分析幫助車端任務(wù)域模型更快進(jìn)步。
第二,再使用無(wú)監(jiān)督聚類的方法挖掘更多相似困難場(chǎng)景,解決AI模型的數(shù)據(jù)偏見(jiàn)問(wèn)題,通過(guò)使用模型并行和任務(wù)流并行的方式,大大提高了AI模型的迭代速度,加快了技術(shù)進(jìn)步的速度。
第三,最后使用CSS云端并行仿真,自動(dòng)化生成測(cè)試案例,極大加快了AI算法的驗(yàn)證速度。
由此可見(jiàn),從挖掘數(shù)據(jù)到加速迭代再到算法驗(yàn)真,毫末智行正步步為營(yíng),一個(gè)一個(gè)的攻克技術(shù)難點(diǎn),促成智能駕駛應(yīng)用落地。而NOH的推出,便是接下來(lái)貫穿數(shù)據(jù)、算法以及應(yīng)用的又一個(gè)關(guān)鍵嘗試,對(duì)毫末智行深入產(chǎn)業(yè)、現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景起著重要推動(dòng)作用。
那么,當(dāng)我們充分地意識(shí)到技術(shù)進(jìn)步的邏輯,就會(huì)發(fā)現(xiàn)在智能駕駛的技術(shù)路徑上,這樣一步一個(gè)腳印,先打穿輔助駕駛技術(shù)進(jìn)而推動(dòng)商業(yè)化落地的思路更加符合現(xiàn)實(shí)的發(fā)展,也更能明顯地觸及未來(lái)。
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