上海車(chē)展觀察：“毫末路線(xiàn)”成共識(shí) 落地成本將成競(jìng)爭(zhēng)關(guān)鍵

　　文|鄰章

　　時(shí)隔兩年，上海國(guó)際車(chē)展再度來(lái)襲。

　　觀察本屆車(chē)展，不難發(fā)現(xiàn)：一方面，玩家間在推動(dòng)高階智能輔助駕駛技術(shù)落地的技術(shù)路線(xiàn)默契上已趨一致;另一方面，主流玩家們推進(jìn)城市導(dǎo)航輔助駕駛落地競(jìng)爭(zhēng)烈度也是更勝以往。

　　一、“重感知”成自動(dòng)駕駛玩家技術(shù)共識(shí)

　　2021年上海車(chē)展前夕，依托高精地圖的極狐阿爾法S華為HI版本自動(dòng)駕駛測(cè)試視頻破圈，一時(shí)間成為“高精地圖+激光雷達(dá)”的地圖派比拼以特斯拉和毫末智行為代表的“重感知”派的例證。

　　但從后續(xù)發(fā)展來(lái)看，在多種原因綜合作用下，極狐阿爾法S華為HI版本并未如預(yù)期般掀起風(fēng)浪，其搭載的相關(guān)技術(shù)也似乎只局限于媒體試駕之中。

　　而到了本屆車(chē)展，華為則在推動(dòng)高階智能輔助駕駛技術(shù)落地上，進(jìn)行了一次重大的技術(shù)方向調(diào)整——開(kāi)始擺脫對(duì)高精地圖的依賴(lài)，從過(guò)往的融合路線(xiàn)轉(zhuǎn)變?yōu)橹馗兄�路線(xiàn)——華為在上海車(chē)展前夕發(fā)布的ADS 2.0(華為高階智能駕駛系統(tǒng))，其核心要素之一就是重感知，“實(shí)現(xiàn)有圖無(wú)圖”都能開(kāi)。

　　與華為有著相同轉(zhuǎn)變的還有小鵬汽車(chē)，其在小鵬汽車(chē)技術(shù)架構(gòu)發(fā)布會(huì)上也表示小鵬的XNGP主要是以視覺(jué)為主，雷達(dá)為輔，重感知、輕地圖的技術(shù)路線(xiàn)。

　　與此同時(shí)，理想汽車(chē)在車(chē)展期間宣布的城市導(dǎo)航輔助駕駛——理想AD Max3.0，亦無(wú)需高精地圖;百度Apollo發(fā)布的城市智駕Apollo City Driving Max，被其稱(chēng)為使用“純視覺(jué)感知就能在城市道路上帶給用戶(hù)連貫體驗(yàn)的產(chǎn)品”。

　　至此，這一由特斯拉在全球率先踐行、毫末智行在國(guó)內(nèi)最早提出的“重感知”技術(shù)路線(xiàn)，在當(dāng)下可以說(shuō)已然成為國(guó)內(nèi)玩家們的技術(shù)路線(xiàn)共識(shí)。

　　當(dāng)然，在重感知路線(xiàn)上，與特斯拉不同的是，國(guó)內(nèi)廠商并沒(méi)有如特斯拉那般激進(jìn)僅依靠攝像頭做純視覺(jué)方案，更多的是采用激光雷達(dá)+毫米波雷達(dá)+攝像頭的多傳感器融合。不過(guò)從最新業(yè)界傳聞來(lái)看，當(dāng)前業(yè)內(nèi)也準(zhǔn)備逐步去掉激光雷達(dá)。

　　二、為何高精地圖不香了?

　　為什么高精地圖于高階智能輔助駕駛技術(shù)而言，明明有那么多優(yōu)點(diǎn)，但當(dāng)下車(chē)企卻紛紛開(kāi)始輕高精地圖?

　　原因則在于高階智能輔助駕駛技術(shù)落地，需要達(dá)成技術(shù)與成本最優(yōu)解，但當(dāng)下高精地圖的困局，則恰恰在于難以達(dá)成這種最優(yōu)解。

　　這大大限制了依托高精地圖的輔助駕駛技術(shù)落地速度——特別是在輔助駕駛系統(tǒng)加速上車(chē)、城市輔助駕駛加速落地，并愈發(fā)成為吸引用戶(hù)購(gòu)車(chē)重要驅(qū)動(dòng)力的現(xiàn)實(shí)下。

　　余承東在華為ADS 2.0發(fā)布會(huì)上就坦言——“高精地圖成本非常高，僅僅采集上海市高精地圖，采集了一兩年、9000公里，都沒(méi)有把上海完全覆蓋。依賴(lài)于高精地圖很難做到普及，全國(guó)覆蓋的成本非常高。并且從國(guó)家安全的角度，幾個(gè)月才允許刷新，但是中國(guó)的道路天天在改，所以說(shuō)依賴(lài)于高精地圖真的沒(méi)法廣泛使用。”

　　在此，可以說(shuō)市場(chǎng)的優(yōu)勝劣汰，推進(jìn)了車(chē)企們?cè)诟唠A智能輔助駕駛技術(shù)路線(xiàn)上達(dá)成默契，而從另一個(gè)角度來(lái)看，一開(kāi)始就以第一性原理為指導(dǎo)，堅(jiān)定走“重感知”路線(xiàn)的特斯拉和毫末智行，也的確擁有相當(dāng)?shù)募夹g(shù)前瞻性。

　　三、城市NOA落地競(jìng)爭(zhēng)烈度更勝以往

　　從現(xiàn)實(shí)來(lái)看，業(yè)內(nèi)在達(dá)成高階智能輔助駕駛技術(shù)路線(xiàn)共識(shí)的同時(shí)，城市輔助駕駛(城市NOA)落地競(jìng)爭(zhēng)烈度，也是更勝以往。

　　其實(shí)在城市導(dǎo)航輔助駕駛落地這件事兒上，玩家們的暗戰(zhàn)在去年就已經(jīng)開(kāi)始了。

　　去年九月，搭載毫末城市輔助駕駛系統(tǒng)(NOH)技術(shù)的魏牌摩卡DHT-PHEV成為 “國(guó)內(nèi)首個(gè)量產(chǎn)上車(chē)的城市輔助駕駛系統(tǒng)”，毫末智行更提出到2024年“毫末城市NOH”功能落地城市要達(dá)到100個(gè)，也由此開(kāi)啟了玩家在國(guó)內(nèi)城市導(dǎo)航輔助駕駛落地競(jìng)賽。

　　如我們所見(jiàn)：

　　在毫末NOH上車(chē)魏牌摩卡DHT-PHEV后不久，依托高精地圖的小鵬G9，也秀出了其在廣州公開(kāi)道路行駛的視頻。

　　而到了今年上海車(chē)展，卷城市導(dǎo)航輔助駕駛系統(tǒng)的落地速度，已成為玩家們比拼的重要議題。

　　小鵬汽車(chē)計(jì)劃于今年上半年開(kāi)放XNGP第一階段能力，廣州、深圳、上�？墒褂贸鞘蠳GP，下半年開(kāi)放二階段能力。

　　華為最新發(fā)布的ADS2.0當(dāng)前已現(xiàn)實(shí)深圳、上海、廣州以及重慶(部分區(qū)域)落地;并計(jì)劃于今年Q3實(shí)現(xiàn)15個(gè)無(wú)圖城市的落地，Q4達(dá)到45城;

　　理想汽車(chē)更是表示其理想AD Max 3.0的城市NOA，將于本季度開(kāi)始推送內(nèi)測(cè)用戶(hù)，到年底將推送100座國(guó)內(nèi)城市。

　　而特斯拉FSD，目前也有傳聞稱(chēng)其有可能于今年在國(guó)內(nèi)落地。

　　各家你來(lái)我往之間的秀肌肉，也讓城市導(dǎo)航輔助駕駛在2023年，的確將如毫末智行董事長(zhǎng)張凱所言——“進(jìn)入快速增長(zhǎng)的全線(xiàn)爆發(fā)期，2023年是非常關(guān)鍵的一年。城市導(dǎo)航輔助駕駛產(chǎn)品在2023年將圍繞量產(chǎn)上車(chē)發(fā)力，主要玩家的城市導(dǎo)航輔助駕駛產(chǎn)品進(jìn)入到真實(shí)用戶(hù)覆蓋和多城市落地的比拼。”

　　四、落地成本或成競(jìng)爭(zhēng)勝負(fù)手

　　隨著技術(shù)路線(xiàn)共識(shí)達(dá)成，各家紛紛拿出城市NOA落地進(jìn)度計(jì)劃表，這也意味著接下來(lái)的城市NOA市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)重點(diǎn)，將落腳在如何在保障功能先進(jìn)的前提下，推進(jìn)低成本化，實(shí)現(xiàn)更多真實(shí)用戶(hù)覆蓋。所以從這個(gè)層面來(lái)說(shuō)，落地成本將成為自動(dòng)駕駛競(jìng)爭(zhēng)勝負(fù)手。

　　為什么這么說(shuō)，這依舊需要回到自動(dòng)駕駛技術(shù)成本和規(guī)模這個(gè)議題上來(lái)——成本限制規(guī)模(真實(shí)用戶(hù)覆蓋)，但自動(dòng)駕駛技術(shù)需要規(guī)模支撐。

　　但從現(xiàn)實(shí)來(lái)看，當(dāng)前城市NOA的價(jià)格對(duì)用戶(hù)而言可能并不足夠友好，用戶(hù)若要使用城市NOA，其費(fèi)用并不低——諸如特斯拉EAP選裝費(fèi)用為3.2萬(wàn)元，F(xiàn)SD的選裝價(jià)格更是達(dá)到了6.4萬(wàn)元;華為ADS2.0高級(jí)包買(mǎi)斷費(fèi)用為3.6萬(wàn)元，包年訂閱為7200 元，包月訂閱為 720元;蔚來(lái)汽車(chē)NOP+訂閱費(fèi)用為360元每月;而其他所謂“標(biāo)配、免費(fèi)升級(jí)”，其實(shí)也是羊毛出在羊身上——早已包含在購(gòu)車(chē)價(jià)款之中，并且很多是頂配車(chē)型才配備。

　　但高價(jià)格將削弱用戶(hù)的選裝激情——即使是特斯拉FSD，數(shù)據(jù)顯示在國(guó)內(nèi)選裝率僅為1%-2%，全球選裝率也不過(guò)7%，這大大限制了城市NOA的大規(guī)模推進(jìn)落地速度。所以在此也顯而易見(jiàn)的是——要加速城市NOA等功能落地，就必須把其價(jià)格打下去。

　　那么該從何處著手?

　　從現(xiàn)實(shí)而言，城市NOA的費(fèi)用組成部分，一是如激光雷達(dá)、攝像頭、毫末波雷達(dá)以及自動(dòng)駕駛芯片等硬件成本;二是為算法服務(wù)的模型訓(xùn)練、數(shù)據(jù)標(biāo)注成本——毫末智行CEO顧維灝就談到：“在人工智能領(lǐng)域，大部分人工都花費(fèi)在了圖片標(biāo)注上，過(guò)去在行業(yè)里，標(biāo)注一張交通類(lèi)圖片的人工成本約5元左右”。

　　所以在此也很明顯，一方面需要從硬件成本入手，這或也是為什么玩家們紛紛拋棄高精地圖走重感知路線(xiàn)，并且當(dāng)前業(yè)內(nèi)有企業(yè)準(zhǔn)備逐步去掉激光雷達(dá)的原因所在;而另一方面則需善用新的人工智能技術(shù)，降低如數(shù)據(jù)標(biāo)注、模型訓(xùn)練等成本。諸如毫末智行利用毫末DriveGPT雪湖·海若的場(chǎng)景識(shí)別服務(wù)，就將圖片標(biāo)準(zhǔn)的人工成本從原來(lái)的5元左右降低到了0.5元一張。

　　在此，可以說(shuō)硬件成本的下降以及用新技術(shù)達(dá)成類(lèi)似圖片標(biāo)注這種10倍成本下降的雙管齊下，為高階智能輔助駕駛技術(shù)更快地達(dá)成技術(shù)與成本最優(yōu)解，最終惠及用戶(hù)奠定了基礎(chǔ)。

　　寫(xiě)在最后：

　　有調(diào)查顯示，作為用戶(hù)出行的高頻剛需場(chǎng)景，城市駕駛里程占到總駕駛里程的70%左右，而在時(shí)間上，城市駕駛時(shí)長(zhǎng)更是高達(dá)90%。

　　這意味著一旦可在“城市道路中實(shí)現(xiàn)點(diǎn)到點(diǎn)“導(dǎo)航輔助駕駛”的城市智能輔助駕駛實(shí)現(xiàn)大規(guī)模落地，那么這顯然將極大解決用戶(hù)駕駛難題，解放駕駛員的雙手——用戶(hù)僅需用戶(hù)在導(dǎo)航上設(shè)好目的地，車(chē)輛可在無(wú)需人為接管的情況下，全程輔助駕駛到達(dá)終點(diǎn)。

　　當(dāng)然，城市道路場(chǎng)景復(fù)雜程度遠(yuǎn)大于高速NOA的客觀現(xiàn)實(shí)，也要求落地城市輔助駕駛的玩家們必須要安全為先，要擁有經(jīng)得起考驗(yàn)的真技術(shù)。

　　而隨著玩家們達(dá)成技術(shù)路線(xiàn)共識(shí)，轉(zhuǎn)而專(zhuān)心投入城市輔助駕駛系統(tǒng)落地比拼中，共同做大蛋糕，深挖感知技術(shù)，持續(xù)推進(jìn)量產(chǎn)成本下降等等，這于我們用戶(hù)而言，顯然也是個(gè)好消息——畢竟玩家們?cè)絻?nèi)卷，我們得到的，可能就會(huì)越多