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    新能源汽車2022智能化,感知方案的終極答案是?

    2022年05月27日 10:19:42   來源:文丨智能相對論

      自動駕駛行業(yè)內一直對兩種路線有爭論。一個是實現(xiàn)無人駕駛的實現(xiàn)路徑之爭,走L1到L4的漸進式路線,還是走直達L4的跨越式路線;另一個是無人駕駛的感知方案之爭,選純攝像頭,還是選攝像頭和各種雷達融合。

      就感知方案來說,所謂視覺與多傳感器融合,不僅有“是否多加雷達”的數(shù)量問題,還有“只用攝像頭到底夠不夠”的發(fā)展問題。在技術逐漸成熟后,“取”和“舍”都是車企們關注的焦點。

      事實上,對于感知層硬件的取舍,新勢力頭部一直是行業(yè)的風向標。毫不夸張地說,高階智能駕駛感知層的技術方案,國外要看“特斯拉”,國內要看“蔚小理”。

      在智能駕駛排位賽中,新勢力頭部已經(jīng)開始將高速、城區(qū)、車庫的場景逐步融合,而大部分車企還在使用供應商方案,去推廣L2級輔助駕駛。顯然,不可能每家車企都有足夠的資金、資源和堅持,投入在漫長的智能駕駛發(fā)展之中。

      具體去看,“蔚小理”是如何選擇智能駕駛感知方案?在可以預見的未來,智能駕駛感知方案會是一番場景?

      國內看“特斯拉”,國外看“蔚小理”

      如果有心關注“蔚小理”,可以發(fā)現(xiàn)他們各自有新車型將在今年完成上市,分別是蔚來ET7、小鵬G9、理想L9。同時,隨著理想L9將搭載自家的“理想AD Max”,三家的智能駕駛系統(tǒng)都已悉數(shù)登場。先來看看各家的感知方案:

      我們先看理想L9。根據(jù)官方消息,理想L9視覺硬件包括6顆800萬像素攝像頭和5顆200萬像素攝像頭,其中前向的兩顆800萬像素攝像頭可實現(xiàn)120°的感知視角和550米的感知距離。同時,理想L9頂置了一顆激光雷達,型號為“禾賽科技 AT128”。

      接著來看小鵬G9。除了2顆激光雷達,小鵬G9還將配備12個高清攝像頭、5顆毫米波雷達以及12顆超聲波雷達。并且,小鵬G9還將是首款搭載XPILOT 4.0智能駕駛系統(tǒng)的車型。

      最后是蔚來ET7。其所搭載的Aquila超感系統(tǒng)包括1個超遠距高精度激光雷達“圖達通獵鷹”,11個800萬像素高清攝像頭,5個毫米波雷達,12個超聲波傳感器。

      結合“蔚小理”新老車型一起看,可以得出兩點:一方面,高清攝像頭站“C位”,各家都在提升視覺在感知方案中所占的比例;另一方面,激光雷達成“輔助位”,如果新車型量產(chǎn),將會進一步得到規(guī);瘧。

      無論是提高攝像頭還是激光雷達占比,“蔚小理”都有自己的考量。如果把攝像頭、激光雷達不計數(shù)量地做加法來形成一套感知方案,肯定會形成N種組合。但是,感知方案的優(yōu)劣并不能以數(shù)量和性能來衡量,而是車企在深思熟慮后,能否給出針對自己車型的“最優(yōu)解”。

      看看“蔚小理”怎么用激光雷達的,將深有體會:

      理想L9和蔚來ET7考慮激光雷達的意圖很明確,需要達到和駕駛員幾乎相同的視野距離。一方面,把激光雷達裝在車頂,理論上盲區(qū)少,視距更長;另一方面,兩款車分別用了激光雷達禾賽AT128和圖達通獵鷹,前者在已量產(chǎn)的車規(guī)級激光雷達中綜合性能最強,擁有高局分辨率、點云數(shù)量,后者擁有領先的激光波長,用來實現(xiàn)更遠的探測距離。

      而小鵬G9采用和P5類似的激光雷達策略,目的是解決視覺盲區(qū)問題,然后去適應多變、復雜的城區(qū)場景。我們可以看到,激光雷達是在小鵬G9車頭左右各裝一個,同時選性能不用過強且性價比高的速騰聚創(chuàng)M1。它承擔的作用不同于理想L9和蔚來ET7,自然重要性就有差異。

      感知能力是硬件、算法等共同作用的結果,算法是否領先在一定程度上能影響車企怎么用硬件。

      比如小鵬,在中國電動汽車百人會論壇上表示,其智能輔助駕駛系統(tǒng)累計行駛里程1.4億公里,輔助泊車734萬起,高速公里的NGP輔助駕駛里程滲透率達到62%,整個XPILOT 3.0系統(tǒng)的用戶滲透率超過96%。

      對比蔚來,其在實際應用中積累的用戶數(shù)據(jù),是少于小鵬的。官方在用戶數(shù)據(jù)報告上顯示,NIO Pilot自動輔助駕駛系統(tǒng),該系統(tǒng)已完成9次迭代升級,累計用戶行駛里程超過5200萬公里,累計駕駛時間超過75萬小時。

      這和外界對“蔚小理”最初的印象一樣,在智能駕駛方面,小鵬實力優(yōu)于蔚來和理想。因為要在算法、數(shù)據(jù)處理上建立優(yōu)勢,小鵬車端的一部分硬件成本其實轉移到了后端,藏在“隱秘的角落”。所以目前,小鵬選擇攝像頭、激光雷達等硬件時會更為靈活,所受的約束更少。

      而理想,過去在智能駕駛系統(tǒng)是處于劣勢的。這次通過升級理想L9的感知方案,其實表明了理想“補課”高階智能駕駛的決心:搭載“理想AD Max”智能駕駛系統(tǒng),要進一步增強視覺感知,要用最好的激光雷達。

      只是,對“蔚小理”智能駕駛能力誰更強的比較始終是外界的事。對于車企們自身的發(fā)展來說,當下最為關鍵的,是在新車型的基礎上去做新的嘗試,確定在可看見的未來,采取怎樣的智能駕駛技術路徑。

      具體到智能駕駛的感知方案,“蔚小理”則是根據(jù)需求,決定每個高清攝像頭、激光雷達、毫米波雷達應該要承擔什么樣的角色,還有數(shù)量和種類。多傳感器共同幫助車企形成了最適合自己的智能駕駛系統(tǒng),這套感知方案才會是車企們的“最優(yōu)解”。

      今年電動汽車百人會論壇上,小鵬汽車創(chuàng)始人何小鵬表示,會在2022年推出進階版智能輔助駕駛系統(tǒng)XPILOT3.5,目標是在2026年全面向無人駕駛過渡。如果奔著這個目標去,蔚來、理想都無法置身事外,“蔚小理”都需要提速了。

      拋開商業(yè)模式,一切技術路徑都是“紙老虎”

      正如之前所寫,在“蔚小理”的感知方案中,高清攝像頭和激光雷達的占比在提高,他們在走的是一條不斷配置升級的多傳感器融合路線。另一邊,國外的特斯拉已經(jīng)徹底拋棄激光雷達和毫米波雷達,堅定地走純視覺路線。

      而無論車企采取哪一種,攝像頭始終會是高階智能駕駛感知方案里最主要的硬件。

      首先,攝像頭的實現(xiàn)是以人眼為基礎的。對人類駕駛員而言,在路上能看到的所有信息,憑借的是人眼的成像。攝像頭恰好就是為了還原人眼而設計的,而智能駕駛汽車本質也是服務人類設計出的交通體系。所以按照這個邏輯,攝像頭的地位不言而喻。

      更重要的是,攝像頭能達到雷達無法達到的效果。比如在實際行駛過程中,像是對車道線、交通標識等二維結構的識別,攝像頭的能力是無可替代的。同時,對于雨雪霧等惡劣天氣下的魯棒性問題,雷達系統(tǒng)也并不能夠解決,而攝像頭是有可能利用算法來搞定的,這也特斯拉的技術優(yōu)勢所在。

      小鵬汽車副總裁吳新宙曾經(jīng)表示,“視覺的潛力是沒有止境的,它真的是一個寶藏,長期來看,視覺是無所不能的,但是這個能力的增長是有一個過程的”。這句話其實間接點出了純視覺方案未來巨大的潛力。

      那么站在當下,我們應該要對“蔚小理”選擇融合感知方案嗤之以鼻嗎?其實不然,在《智能相對論》看來,這個問題必須一分為二地去看待。

      一方面,在可預見的未來里,融合感知方案值得肯定。因為技術必須務實,必須去協(xié)同產(chǎn)品、商業(yè)化的發(fā)展。

      從產(chǎn)品的角度去看,眾所周知,“蔚小理”的視覺算法、超算能力對比特斯拉仍有差距。在視覺可能無法實現(xiàn)全場景智能駕駛時,必須要依靠激光雷達等作為輔助去補充視覺。激光雷達在完善好整套感知方案的同時,也為視覺算法的未來提升提供幫助。

      這種幫助將會提升“蔚小理”的視覺能力,用三維的距離探測,去驗證從二維圖像到三維空間的算法準確性,最終要實現(xiàn)的目標,是要讓視覺達到與雷達同樣的效果。

      從商業(yè)化的角度去看,每一套可行的商業(yè)模式都要有自己對應的一種技術路徑、產(chǎn)品。對于車企而言,實現(xiàn)全面無人駕駛是長期戰(zhàn)役,要用一套商業(yè)模式來保障自身的可持續(xù)發(fā)展。商業(yè)模式的不同,技術、產(chǎn)品方案則會不同。

      比如特斯拉,通過純視覺方案降低了成本,而花在芯片開發(fā)以及視覺算法開發(fā)上則會不斷成本。但是,隨著智能駕駛系統(tǒng)不斷迭代,帶動FSD選裝率和價格不斷提升,汽車業(yè)務毛利率跟著改善。西部證券曾給出數(shù)據(jù),預計2025年FSD選裝率有望提升至50%,貢獻特斯拉整車毛利約30%,其盈利能力持續(xù)增強。

      還比如小鵬,定位“未來出行的探索者”,擁有領先的數(shù)據(jù)和算法優(yōu)勢,規(guī)劃了飛行汽車、四足機器人,并且涉足Robotaxi業(yè)務,試圖布局一個智能出行生態(tài);而理想繼續(xù)專注于家庭造車的理念,要穩(wěn)固自身產(chǎn)品競爭力,必須加緊追趕智能化及自動駕駛技術來補齊短板,其中感知方案就是不可或缺的一環(huán),是會被搬上臺面談論的硬件配置。

      另一方面,若以“終局”的眼光判斷,融合感知方案可能會是大的過渡方案,純視覺才是終局。

      如果關注行業(yè)很容易了解到,一些行業(yè)內的玩家,曾經(jīng)堅定多傳感器融合路線的心已經(jīng)動搖。比如豐田汽車旗下Woven Planet,表示能夠使用低成本攝像頭來收集數(shù)據(jù),并有效地訓練其自動駕駛系統(tǒng)。

      Woven Planet工程副總裁Michael Benisch還表示:“但是許多年后,相機類技術完全有可能趕上并超過一些更先進的傳感器。但具體何時、多久才能達到安全可靠的水平仍不可知。”

      還有一個例子是Mobileye,其最近使用了一個新的解決方案,包含兩個獨立的子系統(tǒng):一個是純視覺,另一個是雷達系統(tǒng)。不同于過去,現(xiàn)在Mobileye要驗證兩個系統(tǒng)的優(yōu)劣,然后盡快從中選擇最好的,畢竟世界上沒有一家公司能承受無休止的虧損。

      以上例子釋放出了一個信號,一些行業(yè)內玩家已經(jīng)恐懼,要迫不及待地驗證哪條路徑才能真正跑得通。尤其是有成功的特斯拉珠玉在前,部分玩家很難避免不去擔心最初的選擇。

      結語:

      總而言之,無論國內外車企如何選擇智能駕駛的感知方案,攝像頭始終扮演著最核心的組成角色。在此基礎上,頭部車企如特斯拉、“蔚小理”在圍繞“輔助位”做出取舍:目前需要哪些,要多少,才能夠組成適合產(chǎn)品的整套方案。

      除了要適合產(chǎn)品,也少不了要兼容商業(yè)模式。因為不管是著眼當下,還是心向未來,車企都需要活下來,實現(xiàn)自己長期的可持續(xù)發(fā)展。

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