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自動駕駛,勸退趕潮人

放大字體  縮小字體 發(fā)布日期:2022-02-09     來源:億歐網(wǎng)     瀏覽次數(shù):684
核心提示:好技術,首先是門好生意。
       核心觀點

       中國自動駕駛技術發(fā)展,仍面臨底層核心技術限制、法規(guī)缺失、應用場景局限等難題;

       人類稍有不慎,就可能會被技術反噬,自動駕駛在“出發(fā)”前需要被系上法律的安全帶;

       好技術,首先是門好生意,商業(yè)化是自動駕駛可持續(xù)發(fā)展的基礎。

       2018年,在美國亞利桑那州坦佩市,49歲的伊萊恩·赫茨伯格推著自行車過馬路時,被一輛Uber自動駕駛汽車撞倒后,不治身亡。

       這是自動駕駛汽車有記錄以來全球第一起死亡事故,最終導致Uber終止了在亞利桑那州的自動駕駛技術測試。

       鮮血濺透現(xiàn)實,美夢戛然中止。

       但人們對自動駕駛的探索卻沒有在此終止。安全和與之相關的一切,成為之后自動駕駛企業(yè)深層探索的問題。

       在中國,2017年《北京市關于加快推進自動駕駛車輛道路測試有關工作的指導意見(試行)》和《北京市自動駕駛車輛道路測試管理實施細則(試行)》兩份紅頭文件落地,北京成為中國首個開放公共道路自動駕駛路測的城市。

自動駕駛,勸退趕潮人

       理想狀態(tài)下,足夠長距離的行駛里程、多場景的路測,為自動駕駛真正實現(xiàn)智能和安全提供背書。

       人們一度寄希望于自動駕駛可以實現(xiàn)量變到質(zhì)變,但是多長的距離才算長?多少次路測才足夠讓人們將包括生命在內(nèi)的出行需求寄托在人工智能的手里?

       事實上,人們對自動駕駛技術的希望與困境像陽光下物體的光影兩面,由技術發(fā)展程度所引申的底層技術限制、法規(guī)缺失、應用場景局限等問題,仍然是橫亙在入局者眼前的難題。

       困境催人勇。自動駕駛相對收斂的技術發(fā)展速度勸退了一大批想在風口飛翔的“豬”,留下征服困難的人。

       億歐汽車與多位業(yè)內(nèi)人士交流了解后發(fā)現(xiàn),這些深耕各自技術領域的人正在愈戰(zhàn)愈勇,他們也站上了實現(xiàn)技術和人身價值的更大舞臺。

       01 芯片立于危墻之下

       對于2021年的中國汽車產(chǎn)業(yè)而言,缺“芯”是揮之不去的烏云。

       智能電動汽車浪潮的逼近,對自動駕駛底層芯片的影響逐漸顯現(xiàn)。在以英偉達、特斯拉為主導的CPU+GPU+ASIC主流架構之下,中國的自動駕駛產(chǎn)業(yè)無疑立于危墻之下。

       圖森未來CEO陳默告訴億歐汽車,當前世界范圍內(nèi)對于自動駕駛技術所做的研發(fā),幾乎都在英偉達的生態(tài)之上,基于Orin授權做域控制器。倘若要轉(zhuǎn)平臺,企業(yè)需要承擔技術進度大幅下降的風險,即使其他芯片再便宜,也是得不償失。

       但自動駕駛處在尚未大范圍普及的階段,很多入局者看準時機,希望通過自研“干票大的”。

       事實上,高級別自動駕駛SoC芯片市場中已經(jīng)聚集了英特爾、英偉達、高通、華為等企業(yè),部分傳統(tǒng)汽車芯片廠也早已入局,主機廠和地平線、黑芝麻等公司也擁有同等的機會。

       在當前市場主流的自動駕駛SoC芯片處理器架構方案中,除了CPU+GPU+ASIC架構,Mobileye、地平線等新興科技公司,致力于研發(fā)售賣自動駕駛專用AI芯片,采用CPU+ASIC方案;以Waymo、百度為代表的互聯(lián)網(wǎng)公司采用CPU+FPGA(+GPU)方案。

       對于技術公司來說,芯片不僅與攝像頭、雷達等傳感器和ECU、DCU等控制器一同構成自動駕駛汽車的底層硬件系統(tǒng),它的戰(zhàn)略地位幾乎等同于研發(fā)環(huán)境和整個生態(tài)。這也為深耕于自動駕駛技術的中國科技公司,帶來“彎道超車”的可能。

       不過商業(yè)化落地之前,技術難分伯仲。

       正如陳默所言,芯片企業(yè)即使能夠自研出性能相似的產(chǎn)品,在成本更高,價格更貴的前提下,也很難獲得商業(yè)上的成功。所以目前大多是基于國家投資,從軍用開始進行替代。

       芯片之爭堪比高手對招。可以預想,在自動駕駛算法尚未成熟的階段,以英偉達為代表的CPU+GPU+ASIC的架構仍然會是主流,但國產(chǎn)自研芯片會是一段時間里的大勢所趨。

       02法律先行,圈定迷失的技術和人性

       相比于技術本身,政策法規(guī)是又一大剛性因素。

       法規(guī)對于自動駕駛的影響來自三方面: 第一,當前法律約束下,路測范圍和條件一定程度制約了自動駕駛技術發(fā)展; 第二,法規(guī)尚未對自動駕駛技術所引發(fā)糾紛的責任歸屬做出界定; 第三,自動駕駛技術涉及到的信息與數(shù)據(jù)安全,還未形成硬性法律保護。

       談及自動駕駛困境,黑芝麻智能CMO楊宇欣告訴億歐汽車,技術和法規(guī)都難辭其咎。但應當先克服技術瓶頸,還是先頒布法規(guī),是一個先有雞還是先有蛋的問題。

       政策法規(guī)的頒布需要技術的成熟,但技術成熟有賴于政策方面提供的路測支持。究其根本,自動駕駛從芯片、算法,再到傳感器,都處在走向成熟的過程。

       文遠知行市場公關總監(jiān)區(qū)錦燕表示,目前國內(nèi)道路交通法和公路法不具備“自動駕駛”的相關內(nèi)容,所以當企業(yè)計劃去測試和部署自動駕駛車時,首先要聯(lián)合政府創(chuàng)建包容的政策法規(guī),甚至設置自動駕駛特區(qū),嘗試在與現(xiàn)有公路法相沖突的地方進行適當變通。

       2021年12月,德國在法律層面認可L3自動駕駛上路,成為全世界自動駕駛公司都艷羨的國家。

       中國在對新事物立法層面一貫的謹慎,也得到一些技術保守派的支持。對于中國,技術與法律孰雞孰蛋,一目了然。

自動駕駛,勸退趕潮人

       除了路測限制,自動駕駛的權責糾紛一直備受爭議。

       2019年12月29日,發(fā)生在美國加州的一起Model S與本田思域相撞事故,造成對方車上2名乘客死亡,肇事車輛2人受傷。

       特斯拉方面表示,根據(jù)汽車工程師協(xié)會的標準,Autopilot被認為是2級“部分自動化”系統(tǒng),這要求駕駛員將手放在方向盤上,眼睛注視道路。但據(jù)后續(xù)介入調(diào)查的美國國家公路交通安全管理局(后稱“NHTSA” )了解,駕駛員輔助功能在事故發(fā)生時處于激活狀態(tài)。

       該事件后,NHTSA提醒公眾,當今沒有商用汽車可以自動駕駛。無論是否啟用 L2 自動駕駛系統(tǒng),每輛上路的車輛都要求人類駕駛員始終處于控制之中,并且所有州法律都要求人類駕駛員對其車輛的操作負責。

       如果L2級別自動駕駛系統(tǒng)的最終負責人是駕駛員,那么未來無需人類干涉的L4呢?

       伯鐳科技產(chǎn)品解決方案負責人趙新寰告訴億歐汽車,在中國的開放路段,車輛以自動駕駛的工作狀態(tài)出事故后,事故的責任方是購買方還是車企,目前尚且無法界定;封閉道路則相對簡單,是車的問題,還是自動駕駛技術的問題,責任界定一目了然。

       盡管有專業(yè)人士認為,道路自動駕駛的歸責原則可以借鑒交通安全法規(guī)定,但具體情況更為復雜。自動駕駛立法方面的缺失,也成為攔截在L4自動駕駛技術商業(yè)化落地前的一道安全鎖。

       此外,信息與數(shù)據(jù)安全問題一直是智能終端產(chǎn)業(yè)備受爭議的部分。

       在自動駕駛汽車中,隱私與數(shù)據(jù)保護涉及多重安全問題,包括個人層面的信息安全、網(wǎng)絡層面的系統(tǒng)安全,以及國家層面的數(shù)據(jù)安全。自動駕駛用戶的行駛記錄、操作記錄、場景甚至個人習慣等都極具商業(yè)價值,也極易被泄露和濫用。

       在系統(tǒng)層面,自動駕駛系統(tǒng)一旦遭受黑客入侵,可能會造成連環(huán)車禍等極其嚴重的后果,威脅公共安全。

       在數(shù)據(jù)安全層面,自動駕駛汽車智能水平越高,對數(shù)據(jù)的依賴越強,數(shù)據(jù)保護要求就越高,數(shù)據(jù)泄露事關國家安全。

       人類稍有不慎,就可能會被技術反噬,而災難的始作俑者往往是人性。從這個角度來看,自動駕駛或許還需要更多準備,被系上法律的安全帶。

       03 好技術,首先是門好生意

       如果說,技術和法律是把自動駕駛推向人類社會的基本前提,那真實場景的應用,則是檢驗自動駕駛能否“勝任”的真槍實彈。

       這里的真實場景,包括能夠順利完成運輸/出行工作和能夠搭建完整的商業(yè)閉環(huán)。

       現(xiàn)代經(jīng)濟學之父曼昆曾說,決定價格的是供需關系,而非價值本身。對于技術公司而言,能夠活下去需要滿足人們稀缺的需求,需要有市場,讓人們愿意掏腰包。

       多少好產(chǎn)品死于商業(yè)化。文遠知行執(zhí)行總監(jiān)董方亮告訴億歐汽車,企業(yè)需要對員工和股東負責,所以商業(yè)化是創(chuàng)業(yè)之初就需要想清楚的事。

自動駕駛,勸退趕潮人

       什么是一門好生意,亦是見仁見智的事情。

       在董方亮看來,Robotaxi值得做,因為出租車、網(wǎng)約車人力成本高,Robotaxi將會成為運力補充,擁有增量市場。而文遠知行通過與車企、出行/貨運平臺構建“鐵三角”模式的戰(zhàn)略合作,也是因為后者能夠提供市場信息,有助于企業(yè)加速商業(yè)化進程。

       享道出行CEO莊菁雄認為,從互聯(lián)網(wǎng)共享出行到硬科技時代,降本增效是核心,未來的Robotaxi、飛行汽車或?qū)㈦S處可見。而通過與產(chǎn)業(yè)鏈上下游進行“合縱”,和對網(wǎng)約車、出租車等用戶平臺進行“連橫”,企業(yè)可以更加高效優(yōu)質(zhì)地形成商業(yè)化共贏。

自動駕駛,勸退趕潮人

       在主線科技CEO張?zhí)炖籽壑校啾扔赗obotaxi的復雜性,Robotruck因具有剛需性、迫切性和實現(xiàn)的確定性,使得它更加觸手可及。

       張?zhí)炖渍J為,拿到自動駕駛項目的訂單只是第一步,真正考驗自動駕駛企業(yè)的地方在于,能夠符合預期地穩(wěn)定交付好產(chǎn)品。

       事實上,受制于層出不窮的“長尾問題”,自動駕駛在中國還僅僅應用在港口、礦區(qū)等行進軌跡較為簡單、事故成本較低的封閉路段場景。而世界范圍內(nèi)的開放路段自動駕駛,也仍處在道路測試和持續(xù)收集數(shù)據(jù)階段。

       特斯拉于2020年10月,在美國推出FSD beta版供部分人員內(nèi)測,次年7月推出FSD(Full Self-driving)訂閱服務。

       目前,行駛在美國公路上的特斯拉FSD Beta版還在持續(xù)運行和升級當中,這些道路數(shù)據(jù)將持續(xù)反哺特斯拉自動駕駛系統(tǒng),為日后向L3及以上的自動駕駛技術提供量的積累。

       億歐汽車從特斯拉處了解到,特斯拉今年仍將在持續(xù)通過計算機視覺技術,為單車智能提供訓練。原理上,特斯拉自動駕駛使用神經(jīng)網(wǎng)絡芯片,通過軟件模擬人腦的運作方式,基于對已有數(shù)據(jù)的分析學習,對當前道路環(huán)境進行預判。

       這樣的技術路徑依賴道路測試數(shù)據(jù),幫助軟件學習迭代,雖然長尾問題卻依然層出不窮,但它的優(yōu)勢也顯而易見,即借助軟件節(jié)省硬件空間和配置,而非依靠純硬件來堆出精確度。

       根據(jù)特斯拉最新的2021年Q4車輛安全報告,每431萬英里(約合694萬公里)的行駛里程測試中,Autopilot自動輔助駕駛參與下的駕駛過程中會出現(xiàn)1起交通事故。

       而相比NHTSA最新發(fā)布的數(shù)據(jù)——美國平均每431英里(約合694萬公里)的行駛里程中出現(xiàn)8.9起交通事故,特斯拉Autopilot自動輔助駕駛的安全性已經(jīng)達到美國平均水平的8.9倍。

       1月26日,發(fā)改委、商務部印發(fā)《關于深圳建設中國特色社會主義先行示范區(qū)放寬市場準入若干特別措施的意見》,支持深圳統(tǒng)一規(guī)劃建設和運營新能源汽車充換儲放一體化新型基礎設施,放寬融合性產(chǎn)品和服務的市場準入限制,推進車路協(xié)同和無人駕駛技術應用。

       億歐汽車也觀察到,過去一年里,國內(nèi)有更多的自動駕駛公司獲得特定場景的測試運營牌照,而政策的指揮棒面對自動駕駛,也從發(fā)展規(guī)劃綱逐漸細化到具體的技術細則。

自動駕駛,勸退趕潮人

       自動駕駛公司將持續(xù)收集數(shù)據(jù),為日后多場景的商業(yè)化落地進行積累。

       距離自動駕駛真正走進我們的生活,或許還有很長的路。不過我們依然有理由相信,在對新技術的潛在風險進行充分認識和排查后,自動駕駛將更加智能,為智慧出行保駕護航。

       04 結(jié)語

       騏驥千里,非一日之功。 對于新技術的到來,期盼之余,我們?nèi)孕枰托暮屠碇恰?

       在信息和技術充分全球化的時代,影響技術發(fā)展的因素早已不局限在技術本身,政治、商業(yè),乃至人性的多面性都可能成為筑堤過程中埋藏的蟻穴。

       億歐汽車認為,自動駕駛必定為人類帶來更多可能,但道阻且長,仰望天空之時,勿忘腳踏實地。

       玩家們需充分了解困難,逐一解決問題,才有可能構建更加扎實的科技出行未來。
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