自动驾驶,换道超车还是弯道超车?

  从0到1的方法不止一种,当一切尚未落定,百家争鸣便是最好的状态。这个说法对近年来越发火热的自动驾驶也同样适用。无论是传统车厂、新兴造车企业还是原本的互联网巨头跨界,都纷纷加入了这个改变行业乃至生活的新兴领域。

自动驾驶,换道超车还是弯道超车?我们发现,在一段时间不是很长的发展历程中,自动驾驶在发展路径上渐渐形成了两大流派:

  一派从SAE Level1向Level5渐进式发展,实现弯道超车。他们在传统汽车的基础上不断智能化升级,经历L2、L3,慢慢从ADAS过渡到全自动驾驶。自动驾驶的竞技是一条长长的赛道,他们选择每个节点步步为营。

  另一种换道超车,直奔Level4或Level5全自动驾驶。一切按照自动驾驶需要的全套装备,搭载最完善的定位和传感器配置,使用最先进的计算平台,设计适用的车载集成系统。在自动驾驶竞技长跑中,他们积蓄力量一步到位。

  两个流派看上去殊途同归,但有观点却认为并不存在交集。百度首席架构师James Peng曾在演讲中抛出观点:由ADAS开始的渐进模式不能跨越鸿沟(实现全自动驾驶)。而百度在集团内分设智能车事业部(原L3事业部)和自动驾驶事业部,似乎就是观点佐证。

  传统改良与推翻式创新都能抵达自动驾驶吗?

  推翻式创新者理由充分:ADAS和全自动驾驶的技术基础存在明显分层。感知可靠性从90%去逼近100%的过程,要用全新技术填充空白。ADAS阶段不怎么强调的规划决策,因为自动驾驶面对不可预见的外界环境,成为一个新难题。传统车身的结构并不能完美适应自动驾驶,线控和通讯方案几乎是对整个底层的全盘置换。这些更新、更难、更复杂的设计,都在意味着根本上的重新定义。

  传统改良型自有主张:按部就班的模式,才能帮助供应商在零部件端共同成熟技术。一款真正适合车载环境的深度学习芯片还没有诞生,核心传感器成本迟迟未降,自动驾驶算法的训练不在局限于生产之前,这些都是自动驾驶汽车遥遥无期的原因。快速应用自动驾驶的阶段性产品,获得的宝贵反馈,才能以最快的速度实现商业化。

  又或许,选择渐进还是推翻,其实是一种商业策略。推翻式创新可能意味着暂时无法盈利的窘境。渐进式在每个阶段都能落地产品,易于回笼资金。两种方案并行开展会分散企业精力,对人力物力有限的公司而言难以兼顾。

  渐进式和推翻式争论之外,提振民族产业是一项齐头并进的话题。

  自动驾驶迅速升温,国内却渐起一种趋势:自主品牌在自动驾驶开发时,讲究“快速配置功能”,因此倾向购买国际零部件企业的成熟产品,国产自动驾驶仍然“外国心”。而在另一边,国内不少掌握自动驾驶单项技术的供应商缺少实战机会。他们不但难以形成完整的产品的开发能力,而且面临着成本高居不下的瓶颈。如何跳出单个企业,带动整个产业链的勃兴,甚至是更重要的前提。 

  不过此时脑中想起的,是曾经听到的一则提醒:弯道也好,换道也罢,都是卡位机会,但超车本身也是危险行为,前提是你必须拥有一身过硬的技术本领。两大流派能坐在一起,最有价值的探讨,必定是自动驾驶面对的挑战和突破:

  1.传感器配置优化与数据融合。

  自动驾驶的传感器除了要满足严苛的车规级认证,还要在配置上确保不同环境天气时间360°全方位感知。实现不同功能的传感器配置要兼顾本车姿态,考虑低成本、少盲区。不同传感器算法与数据格式的差异性,决定了数据融合的难度。单一传感器实现ADAS功能已经日渐成熟,用传感器融合建立冗余保证安全的做法依然是项挑战。

  2.软硬件高度配合的计算单元。

  自动驾驶与ADAS相比,数据运算量将面临爆炸式增长。除了算法本身的优化,硬件计算性能、功耗、以及成本把控,将软硬件深度绑定才能获得一款兼顾性价比的计算单元。而且主机厂都有对车载设备小型化的期待,通过更高的集成化程度,自动驾驶核心控制部件不用把后备箱塞得满满当当。

  3.面向自动驾驶的线控和总线设计。

  为了满足自动驾驶低时延控制,执行机构需要经历电子化改造,线控系统的开发漫长而昂贵。自动驾驶汽车,急需满足更高数据带宽的车内连接。现有CAN总线并不擅长高速数据传输,汽车正在等待更加适应大数据运算的以太网设备。

  4.基于近场通讯、5G以及云计算的网联技术

  V2X可以视为感知部分的补充,在本地传感器失效的情况下,车联网也能支撑自动驾驶汽车安全抵达目的地。除此之外,V2X可以补充本地传感器视域之外的环境信息,让自动驾驶汽车不再受到物理传感器的局限,进而看得更远。

责任编辑:刘万睿

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