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自动驾驶驶入“技术平台期” 企业探路商业落地

2018-12-17 06:05
编辑:东方财富网

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  有不少自动驾驶业内人士告诉记者,“蛰伏期”就是一两年,之后会有新的突破,L5级别虽然很难,但是L4级别的落地可以预见。“现在进入到了一个技术平台期,这是技术规律,平台期和突破期循环推进,这也是技术的必经之路。”一位AI业内人士告诉记者。

  自动驾驶作为新物种,基因还在勾勒中,而产业链上的各公司正在探索最终形态。

  12月6日,谷歌旗下Waymo的自动驾驶打车产品正式在凤凰城落地,该产品名为Waymo One。可以简单理解为,Waymo One是自动驾驶版本的Uber或者滴滴。不过,Waymo One目前并未对所有人开放,只有部分乘客能进行体验。

  除了Waymo,国内有类似规划的公司也不少,比如文远知行、小马智行、星行科技就都瞄准了打车出行市场。在打车领域外,物流、外卖、快递等也成为未来商业模式的选项,创立于硅谷的自动驾驶公司AutoX就已经和当地的生鲜超市达成合作,推出无人运送服务。

  当然,商业化的探索基于十多年来自动驾驶产业的技术积累。

  AutoX创始人及CEO肖健雄在接受21世纪经济报道记者采访时说道:“这十年来,自动驾驶最大的技术进步是在感知方面,就是计算机视觉。这得益于三方面,分别是深度学习、大数据、和传感器上的融合,就传感器来说,已经将摄像头、雷达混合使用。”

  在他看来,虽然近年自动驾驶创业公司涌现,但是自动驾驶门槛高,公司数目其实不算多,现在还处于非泡沫期,行业在2020年、2021年会迎来爆发。

  创业热潮后的平台期

  “2016年是最重要的时间点,之前自动驾驶领域的公司很难融到资,因为大家觉得这在30年、50年内不会发生,没有人会投资,在2016年之后就出现了很多创业公司。”肖健雄回忆道,“我觉得2016年就是创业时间窗口的顶峰,有非常多的公司邀请我去做首席科学家、公司高管。”

  彼时,肖健雄还在美国普林斯顿大学担任助理教授,随后便迁往硅谷组建了AutoX团队。此前,他已经在自动驾驶的感知、高清三维地图、定位等领域有了十多年的学习和实践经验。肖健雄在香港科技大学读本科和研究生期间,就已经参与了谷歌自动驾驶的研究,当时谷歌还未独立自动驾驶团队。“当时我们就用谷歌无人驾驶拍了非常多的数据,主要是视频、照片,还有激光雷达的扫描。同时谷歌也给了我们原始数据,为它做研究。”

  直至2016年,肖健雄意识到自动驾驶技术已经成熟到可以商用,在斟酌之后便前往自动驾驶市场最为成熟的硅谷开始创业。

  再看2016年到2017年上半年其他代表企业的动作。百度自动驾驶事业部成立于2015年12月,2017年推出Apollo平台;通用汽车在2016年以5.81亿美金收购Cruise,为自动驾驶铺路,2018年软银集团和通用分别追加投资22.5亿美元、11亿美元;小马智行成立于2016年底,文远知行于2017年4月初在硅谷创办,星行科技成立于2017年5月。

  这段时间内,自动驾驶公司们迅速增长,各自路径不一。有的向L4级直接进攻,也有从L2、L3级别逐步向L4演进;有公司为了建构生态,有公司目的是为了造车。但是到了2018年底,自动驾驶要进入冬天的观点开始出现,除了经济环境的影响,领头者特斯拉、谷歌频频发生事故,也为市场加了一层担忧。

  不过,有不少自动驾驶业内人士告诉记者,“蛰伏期”就是一两年,之后会有新的突破,L5级别虽然很难,但是L4级别的落地可以预见。“现在进入到了一个技术平台期,这是技术规律,平台期和突破期循环推进,这也是技术的必经之路。”一位AI业内人士告诉21世纪经济报道记者。

  肖健雄对此也持乐观态度,同时,他也谈道,学界对于自动驾驶的态度偏向于悲观,资源有限是一大原因,可以进行单点突破,但没法全盘观察,很难达成一个系统。而人工智能不只是算法,更是一个复杂的系统,并且包含大量的工程。学界一般没有足够的资源和人力来搭建这样一个系统,因此在实践过程中,会不知道落地的真正难点在哪里。

  持续探索商业模式

  虽然自动驾驶在技术层面已经到达了一个成熟阶段,国内外试点项目也越来越多。但是在商业落地的过程中仍存在不少难题。

  一些单点的技术突破对于自动驾驶来说,其精确度其实远远不够。比如现在有很多物体检测的评测榜单,评分时是将真实的识别框和预测的识别框进行比较,得到一个重叠度的参数,超过这个参数就是正确。 “但是这个评分标准并不合理,物体的框架,预测差不多就好了,但是自动驾驶远远不够,比如你的识别框一直在抖来抖去,这一帧在这里,下一帧在那里,每一帧可能都对,但是没法用。因为车可能是没有动,但是画面是动的。这些对自动驾驶意义不大。” 肖健雄说道。

  作为一个庞大的系统,自动驾驶包含几十种算法,其难度可想而知。各公司也是一路实践,一路做探索,进行算法和硬件的比拼。

  商业落地的派别也有不少。特斯拉属于造车派,有业内人士向记者分析道,特斯拉希望汽车有更多功能,由L3往L4就是它的框架,商业模式就是卖车,AI助力卖车。谷歌就不是卖汽车,一开始就要做成出行平台,倒推回来就一定做L4,未来无人驾驶和辅助驾驶会长时间共存。

  今年百度宣布了自动驾驶接驳巴士“阿波龙”的量产,据悉,目前首批100辆“阿波龙”已经在雄安新区、湖北武汉和福建平潭等地区落地,主要是在当地部分社区和公园内的封闭、半封闭道路上,沿着固定路线巡游。

  从目前自动驾驶创业公司来看,更多的是专注于L4级赛道,寻找垂直领域进行突破。

  文远知行、小马智行、星行科技三家主攻出行领域,均在扩充自己的车队。

  AutoX在硅谷,已经提供了同城的无人车配送服务,推出的车辆主要分为三类:同城低速物流配送车,同城全速物流配送车,和同城 L4 自动驾驶乘用车,可以运送生鲜、快递、外卖等产品。在中国, AutoX已经和中通、美团、Pony Car等国内公司达成合作,提供技术解决方案。

  肖健雄表示,我们判断无人驾驶第一桶金会在美国,因为美国路况简单,且人力成本高,因此有很强的运力需求,美国无人驾驶市场很快会大爆发。

  在无人货车领域,飞步科技也是国内的代表性公司,除了提供算法外,飞步科技还在研发汽车的AI芯片。对于选择算法和芯片一同开发这一路径,飞步科技创始人何晓飞告诉21世纪经济报道记者:“一方面是技术上的考虑,对比卡车和乘用车,卡车技术要求是更高的,本身卡车传统上讲更看重成本,零部件、刹车、转向、油门等精度没有乘用车高。另一方面是商业上的考虑,商用车落地会快一些,物流的话是固定时间、固定路段。”

  据了解,飞步科技的计划是在 2018 年实现城际货运无人驾驶,连接不同城市的仓库,运输里程在 200 公里左右;到 2019 年,实现市内货运无人驾驶;到 2020 年,将会着重解决省际货运无人驾驶的技术难题,进行跨省运输,里程超过 800 公里;最终到 2022 年,实现通用无人驾驶——全场景 L4 级别。

  在更多的垂直行业,各式各样的试水正在展开,虽然理想中的无驾驶舱的自动驾驶离我们尚远,但是在限定区域内的L4级车辆运行值得期待。

(文章来源:21世纪经济报道)

(责任编辑:DF380)

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