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“2019是自动驾驶商业元年”的说法该改改了

作者:王鹏 来源:新京报 发布时间:2019年09月10日

[摘要]自动驾驶的发展,头部厂商的技术定义和牵引,政府的顶层设计和引导,缺一不可。

[关键词]自动驾驶 商业元年

自动驾驶或者说无人驾驶作为城市交通的未来方向,早就是普遍的共识。随着互联网公司、ICT厂商和主机厂等巨头悉数入场厮杀,自动驾驶已经成为最烧钱的产业领域。

看起来似乎技术方向已然明确,商业亦是成竹在胸,剩下的只是看谁跑得更快,投入得最多。虽然L5真正普及是2030还是2040尚有争论,但2019年初,已经听到很多自动驾驶商业落地元年的说法。然而,以上半年的情形看来,似乎并不是那么乐观。

变数不断,自动驾驶成拖累?

百度Apollo作为国家人工智能四大平台之一,依靠千人规模的巨大团队,数百亿资金投入,免费开放的生态系统,在国内已经取得了绝对的领先优势,并吸引了上百家车企合作。最后一公里配送、RoboTaxi 、固定线路巴士、小巴“阿波龙”、卡车物流和乘用车等领域全面布局并有不少落地案例。

但与所有厂商一样,除了各地政府补贴以及少量封闭园区场景的物流车、扫地车成单外,真正的规模化商业回报还遥遥无期。即使在测试环境下达到成熟,受到交通法规、道路设施等限制,真正上路运营的希望也是寥寥。

正因如此,学习Waymo、Uber等前辈的做法,国内一些头部大厂在最近密集传出独立自动驾驶部门的消息,寻求更多资本支持,也减轻公司的财务压力,让财报能好看那么一点。不过目前,除了滴滴成功独立了自动驾驶业务,百度和蔚来方面都回应消息不实。

自动驾驶行业如今的困境,原因很多。作为一种必然影响城市形态和运行方式的颠覆性技术,其巨大的不确定性既是商业风险,也是其有趣并值得投入之处。

相比当年汽车对马车的取代过程,自动驾驶如今的发展恐怕已经顺利了很多。自动驾驶首先是一种综合性技术,技术路线及其成熟程度显然是最容易想到的问题。虽然无外乎是感知、决策、控制几个环节,但各大门派思路还是有不小的区别的。

我们姑且不提激光雷达与摄像头之争这种细节,也不探讨小厂不得不聚焦到某个细分技术重点。即使是大厂,也有如google和华为,不仅设计和训练所有算法,也设计从雷达到视觉,甚至电机、电池等所有硬件模块;或者如百度,依托其软件和AI方面的优势,选择专攻算法,而将硬件开放给生态。

然而行业也越来越发现,硬件方案和软件算法之间的耦合可能超过原来的想象,其配合也许才是最关键的技术。所以Waymo2018年在加州的路测数据,成绩远远好于百度也容易理解。

商业困境,自动驾驶如何赚钱?

在商业模式方面,除了主机厂,像苹果那样上来就想重新定义整车的还是不多,大多数自动驾驶厂商还是定位做技术供应商,而Robo Taxi及其演进方向MAAS(出行即服务)今年以来越来越受关注。

主流主机厂在销量下滑和互联网造车势力的压力下,纷纷在探索MAAS落地之路,借自动驾驶把售卖模式转为服务模式。虽然多个品牌都在特定城市成立了MAAS运营公司,并拿到了一些授权,但整合多种交通方式一体化运营,可能是比自动驾驶更大的挑战。

在落地场景方面,大家虽然都在刷开放道路测试的里程,但更多意在积累数据。大小厂商都已经意识到,封闭场景、低速、非载人这几个要素才是近期的落地商用的关键。园区接驳车是目前最普遍的需求,在高端地产和智慧城市示范项目中,是不错的展示体验选项,但百度160万一台的价格,恐怕可以吓退绝大部分潜在客户。

以海淀公园为例,市民(每天4班,每班7人)都可以免费预约搭乘阿波龙小车,体验L4自动驾驶。虽然司机变成了安全员,速度也只有10km/h,比遛达快不了多少,体验谈不上美好。

此外,自动泊车、扫地、最后一公里物流等,作为小厂的特色产品,还是有不少有意思的商业案例的,比如中国移动一单就买了智行者上千台环卫车和物流车。至于机场等有精确调度需求的高价值园区,也是很多厂商争夺的典型场景。

自动驾驶落地,瓶颈在成本

除了以上几个问题,虽然还有法规、伦理等话题可以讨论,但笔者觉得在现阶段,自动驾驶落地最大瓶颈仍然在于成本,尤其是车端感知的高成本,上述表面问题大都可以归因于此。

虽然摄像头、毫米波雷达一直被寄以厚望,但激光雷达仍然是最为优秀的长距离高精度三维感知设备。行业都将产业化的希望寄托于固态激光雷达的大幅降价。虽然理论上V2X就是一种车路分工机制,但X一直是个未知数,车企无法左右政府控制的路侧技术路线,只能在端侧不断加码。

如果政府投入路侧设备承担大部分感知任务,会大规模降低车企压力。这并非技术路线问题,而是前沿产业发展的必然。因此,路侧激光雷达和其他辅助感知手段,必然成为新的基础设施以及V2X车路通讯领域的核心环节。这也会使端侧变得非常轻盈,也许特斯拉的纯视觉方案才恰到好处。

政府的基础设施投资是引导产业发展的重要手段,可以降低各参与方成本。政府要促进汽车产业发展,除了直接补贴汽车消费本身,为车修路是一种典型的暗补方式,直接增加了购买者用车的收益。

为了加速引导自动驾驶领域继续发展,现阶段政府的当务之急是主动建立新的路侧感知标准,大力投入路侧自动驾驶基础设施建设。在5G智能灯杆等路侧节点大量部署激光雷达,结合原有摄像头网络,建立共享的高精地图和人车动态数据采集能力,一方面解决单个车辆超视距路况感知难题,实现全网动态计算决策,提高效率和安全性;另一方面,大量激光雷达的市场需求可以大幅拉低价格曲线,使其价格有望迅速降低两个数量级达到真正民用水平。

并且可以由政府背景的城市运营商统一采集和提供高精地图服务,降低行业整体成本;除此之外,新的三维数据采集网络可以大大加强原有摄像头网络的感知能力,也可以规避很多隐私问题。总之,以更多基础设施投入最终降低单个车辆采购和使用成本,促进行业尽快落地。

当然,基础设施也只是问题的一个方面,从现在的交通体系过渡到全无人驾驶的状态,绝对是个庞大的复杂系统问题,其技术和管理路径无人能够说清。但头部厂商的技术定义和牵引,政府的顶层设计和引导,缺一不可。尤其是政府的角色不容忽视,希望其承担更多的管理和基础设施建设责任,不要重演共享单车行业因监管不力造成的几乎全军覆没的悲剧。

王鹏 (北京大数据研究院智慧城市大数据实验室主任、教授级城市规划师)

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