文|智能相對論
作者|陳選濱
造車新勢力格局再度變動,智能駕駛技術(shù)又將由誰引領(lǐng)創(chuàng)新?
此前,蔚來汽車公布2021年10月交付量顯示,共交付新車3667臺,同比下降27%,環(huán)比下降65%。這一次銷量暴跌讓蔚來汽車掉隊到了行業(yè)第五,目前市場對于智能駕駛的關(guān)注便聚焦在了特斯拉和小鵬汽車身上。
但實際上,除了以上兩家之外,汽車行業(yè)還有另一股競爭勢力也正在加速創(chuàng)新崛起。10月29日,長城汽車發(fā)布2021年第三季度財報顯示,今年前三季度,長城汽車營業(yè)收入907.97億元,同比增長46.11%,凈利潤49.45億元,同比增長91.13%,并實現(xiàn)新車銷售88.4萬輛,同比增長29.9%。同期,長城汽車乘用車市場累計銷量為1448.5萬輛,同比增長12%。
緊扣“新能源”與“智能化”兩大新趨勢,長城汽車在新的戰(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)強勢的競爭者與引領(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)能力助推長城汽車持續(xù)突圍。
目前,國內(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,長城汽車攜手毫末智行NOH的加入,勢必又將改變整個智能駕駛領(lǐng)域的格局。
“特小長”站穩(wěn)量產(chǎn)輔助駕駛第一梯隊,智能駕駛爬上了第一個臺階
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自動導(dǎo)航輔助駕駛(公測版),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NOH全球上線,并預(yù)計到2022年底落地長城汽車34款車型,約占其整體待上市車型80%,預(yù)計未來三年搭載的乘用車總量超過100萬臺。
也就意味著,繼小鵬汽車之后,毫末智行將成為國內(nèi)第二家具備全棧自研輔助駕駛技術(shù)的公司,而長城汽車在毫末智行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,整個量產(chǎn)輔助駕駛領(lǐng)域形成“特小長”組合,特斯拉、小鵬汽車、長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,成為引領(lǐng)未來智能駕駛技術(shù)發(fā)展的關(guān)鍵。
為什么這么說?首先我們需要理清兩個邏輯。
一,“特小長”組合的形成將進(jìn)一步打開行業(yè)的格局,隨著市場利好,接下來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規(guī)?;涞?。
二,智能駕駛技術(shù)并非一蹴而就,聚焦目前“特小長”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,而不是一上來就直盯著L4或L5水平干使勁。
目前,在“特小長”的引領(lǐng)下,輔助駕駛技術(shù)正在迎來全面落地的加速期,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級別的駕駛體驗。
具體以毫末智行的NOH功能為例,在NOH功能開啟之后,車輛即可根據(jù)道路限速(交通標(biāo)志識別)、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,車輛還會進(jìn)行自主變道,并同時根據(jù)中國駕駛員的駕駛場景處理策略,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,這種體驗已經(jīng)非常接近L4級別的標(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,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)的價值,實現(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。
第一個臺階后繼續(xù)上行,智能駕駛出現(xiàn)三大趨勢
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,整體行業(yè)內(nèi)或?qū)⒂瓉砣髮用娴内厔葑兏铩?/p>
其一,里程質(zhì)變。
目前,在智能駕駛領(lǐng)域普遍采用測試?yán)锍虂韽娬{(diào)數(shù)據(jù)層面的優(yōu)勢。但是,隨著輔助駕駛量產(chǎn)后,用戶的實際里程將更加普遍,也更具應(yīng)用優(yōu)勢。
簡單來說,一方面,在用戶的助力下,里程增長將從原來的做加法轉(zhuǎn)為做乘法,以幾何倍進(jìn)行增長,使得從智能駕駛平臺的數(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,由用戶實際里程提供的數(shù)據(jù)遠(yuǎn)比測試?yán)锍痰臄?shù)據(jù)更加真實、多樣,對于算法的提升也更具應(yīng)用價值。
因此,對于智能駕駛領(lǐng)域而言,對用戶實際里程的重視和采用將帶來更顯著的產(chǎn)業(yè)價值,同時也迎來更大、更全面的數(shù)據(jù)爆發(fā)期。由毫末智行的數(shù)據(jù)可見,僅僅150天,其輔助駕駛的用戶行駛里程就已突破200萬公里,使用時長突破30000小時。
這無疑是給行業(yè)釋放了一個非常積極的信號,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)示著未來的市場競爭和技術(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,用戶實際里程意味著數(shù)據(jù)的爆發(fā)式增長,面對未來越來越快的數(shù)據(jù)增長趨勢,智能駕駛廠商需要重點解決的就是數(shù)據(jù)問題??梢哉f,數(shù)據(jù)既是未來廠商突圍智能駕駛領(lǐng)域的關(guān)鍵,也是擺在發(fā)展道路上堅實的技術(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檢測任務(wù)(車輛檢測、VRU檢測、車道線檢測、交通標(biāo)志檢測、紅綠燈檢測等),各類分割任務(wù)(可行駛區(qū)域檢測、全景分析等),3D點云的檢測任務(wù)和分割(障礙物的檢測等),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,最關(guān)鍵的是,Transformer可以有效利用海量數(shù)據(jù)進(jìn)行無監(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,那么對智能駕駛算法或許可以帶來顛覆性的突破。
特斯拉自不必說,毫末智行NOH也將在未來三年內(nèi)搭載100萬輛長城汽車。由此可見,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)輔助駕駛第一梯隊的“特小長”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”的優(yōu)勢,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,同時借助生態(tài)圈層的擴展而推動技術(shù)創(chuàng)新與應(yīng)用。毫末智行孵化于長城汽車,如今兩者協(xié)同,一手抓傳統(tǒng)汽車的工業(yè)優(yōu)勢,另一手抓AI智能駕駛的技術(shù)科技優(yōu)勢,正在釋放出1+1>2的產(chǎn)業(yè)價值。
不難發(fā)現(xiàn),未來“整車玩家”在智能駕駛技術(shù)路徑的優(yōu)勢也將持續(xù)擴大,前沿技術(shù)的創(chuàng)新在汽車產(chǎn)業(yè)能迅速實現(xiàn)應(yīng)用以及數(shù)據(jù)反饋,繼續(xù)迭代升級算法,成為一種新的驅(qū)動。
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,不管是一開始就拿望遠(yuǎn)鏡遠(yuǎn)眺L4/L5級別,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)步始終是推動應(yīng)用落地的核心。
而回過頭來說,正因為技術(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,才會有看得見的產(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,首先通過云端的基礎(chǔ)大模型自動診斷分析幫助車端任務(wù)域模型更快進(jìn)步。
第二,再使用無監(jiān)督聚類的方法挖掘更多相似困難場景,解決AI模型的數(shù)據(jù)偏見問題,通過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,自動化生成測試案例,極大加快了AI算法的驗證速度。
由此可見,從挖掘數(shù)據(jù)到加速迭代再到算法驗真,毫末智行正步步為營,一個一個的攻克技術(shù)難點,促成智能駕駛應(yīng)用落地。而NOH的推出,便是接下來貫穿數(shù)據(jù)、算法以及應(yīng)用的又一個關(guān)鍵嘗試,對毫末智行深入產(chǎn)業(yè)、現(xiàn)實場景起著重要推動作用。
那么,當(dāng)我們充分地意識到技術(shù)進(jìn)步的邏輯,就會發(fā)現(xiàn)在智能駕駛的技術(shù)路徑上,這樣一步一個腳印,先打穿輔助駕駛技術(shù)進(jìn)而推動商業(yè)化落地的思路更加符合現(xiàn)實的發(fā)展,也更能明顯地觸及未來。
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