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      自動駕駛風口,巨頭們都搞了哪些事情?

      本文作者: 新智駕 2017-05-03 16:02
      導語:2016年被稱為自動駕駛元年,各路創業者摩拳擦掌,巨頭們搞了哪些事情呢?跨國主機廠、互聯網公司、一級供應商,各自有不同的基因和資源,它們的路徑和戰略有何異同?

      雷鋒網新智駕按:本文為辰韜資本創享會上其投資經理張騎的分享整理,分享者梳理了巨頭們的自動駕駛布局。辰韜資本專注新能源汽車、互聯智能、文化傳媒領域,致力于為美好生活投資,目前已投項目20余個,其中新能源和智能汽車相關項目10余個,涉及電動化、智能化、輕量化等領域。雷鋒網已獲授權發布。

      自動駕駛的主要目的,就是降低人的參與比。因為在現在的交通事故里面,很大一部分是人為因素導致的,所以安全是自動駕駛的初衷之一。自動駕駛等級的分類,其實就是逐步地降低人參與的比例,等到了Level2或者Level3的時候,人參與的比例越來越少,到Level4的時候,完全不需要參與了。

      自動駕駛風口,巨頭們都搞了哪些事情?

      當前自動駕駛主要有兩條技術路線,一種是從Level0,也就是從ADAS開始做起,另一種是從Level4,完全自動駕駛開始做。其實兩者殊途同歸,最后都需要做到無人駕駛。

      在自動駕駛的實現上,可以從三個方面來看,首先從車輛的角度來說,它們要做感知、決策、執行。所謂感知,就是用攝像頭或者雷達傳感器,來獲取大量的感知周圍環境的數據。決策就是現在跟人工智能相關的,自動駕駛的大腦。執行,就是包括驅動、制動、轉向等。最近正在熱映的《速度與激情8》里面,里面的自動駕駛車輛,全部都被黑客,變成了僵尸車,安全也會變得非常重要。

      關于自動駕駛的巨頭布局,我把目前在自動駕駛領域的大玩家,挑了三類,主機廠、互聯網公司和一級供應商。

      主機廠:買買買!結合出行服務實現落地

      主機廠對自動駕駛關注了非常久,但是真正開始有動作,可能很多是在2016年。

      以通用為例,2016年1月,通用組建了自動駕駛的研發團隊,并向Lyft投資5億美金,Lyft是美國第二大的出行服務提供商(第一是Uber)。2016年3月,通用以5.8億美金收購Cruise Automation,一家能夠做自動駕駛軟件方案的公司。

      自動駕駛風口,巨頭們都搞了哪些事情?

      2016年下半年,通用把出行服務和自動駕駛開始做了結合,與Lyft共同開發自動駕駛版的出租車,計劃在2020年前投放上千輛的自動駕駛的出租車做測試。通用CEO瑪麗·博拉表示,未來能夠安全地行駛在城市街道、無需人類駕駛員干涉的自動駕駛汽車,最開始應該是在條件可控的環境中運行,而且是以共享租賃的模式。

      我們再來看另一家福特。

      自動駕駛風口,巨頭們都搞了哪些事情?

      福特開始有動作,自己披露的大概從2016年7月開始,先是投資了一家高精度地圖公司Civil Maps,2016年8月,和百度一起投資了全球領先的激光雷達制造商Velodyne,收購了機器視覺公司SAIPS,又與另一家機器視覺公司Nirenberg Neuroscience開展合作。

      福特的大手筆出現在今年2月份——10億美金收購Argo,Argo是做自動駕駛的AI公司,這家公司創始團隊來自谷歌和Uber,但只成立了半年而已。

      福特的戰略也是到了2020年推出全自動駕駛汽車,用于汽車共享。真正市面上大家可以購買的完全自動駕駛汽車輛,可能要到2026年—2031年。

      所以我認為主機廠有這樣一種趨勢,通過收購,來獲取和掌握“決策”這樣的比較核心的技術。同時,布局出行服務、汽車共享,作為自動駕駛早期的落地場景。除去通用和福特,奔馳也在跟博世合作,也是要做自動駕駛的出租車,大眾也在去年投資了出行服務供應商Gett。

      互聯網公司:做自動駕駛的大腦

      互聯網公司的布局,首先看Google。

      自動駕駛風口,巨頭們都搞了哪些事情?

      Google早在2009年就開始做無人駕駛的研發,在2012年拿到了全美第一張自動駕駛測試牌照。2014年完成了原型車,2015年年底的時候,已經積累了超過200萬公里的路測數據。

      2016年2月,美國的高速公路安全管理局(NHTAS),已經認為Google的人工智能系統可以視為司機。這跟Google在深度學習、人工智能方面的布局分不開,Google從2010年到現在,在人工智能方面至少有15筆相關的收購,最著名的一筆應該是2014年收購了英國的DeepMind。

      2016年,谷歌的自動駕駛戰略也做了轉型:從自己造車,到放棄自己造車,轉向和主機廠合作。2016年Google把自動駕駛部門完全獨立出來,成立Waymo公司,并選擇和菲亞特-克萊斯勒合作開發測試車型,Google預計的自動駕駛車型在2020年能夠量產。

      自動駕駛風口,巨頭們都搞了哪些事情?

      谷歌和菲亞特聯合開發的Pacifica自動駕駛測試車

      其實Google要做的,并不是造車,而是要做一個老司機,這個司機是軟硬件一體的。Google不同于別人的地方是,在核心的硬件、核心的傳感器方面,谷歌都是自己做,不是通過外部采購,軟件方面,核心的決策控制,也是自己的。

      互聯網公司做自動駕駛,國外看Google,國內看百度。

      百度在國內算是比較早的,2013年就啟動了無人駕駛車項目,2014年9月和寶馬合作,但是和寶馬合作期限沒滿就鬧僵了。2015年底,百度成立了當時的L3事業部,最近百度整個自動駕駛事業部也完成了重新部署。同樣在2015年底,完成了高速公路上的路測。2016年百度和福特一起投資了Velodyne。2017年3月,百度收購了計算機視覺初創公司xPerception。

      自動駕駛風口,巨頭們都搞了哪些事情?

      為什么寶馬和百度最后沒有很好地合作在一起?我認為跟他們的定位有關。寶馬和百度都想要掌握核心的決策大腦,中間涉及到數據和運營方面就會有沖突。寶馬在跟百度“分手”之后,跟英特爾、Mobileye開始合作,對于寶馬來說,英特爾、Mobileye可以提供更定制化的產品,比如芯片,對寶馬來說這樣的合作會更有利一些。

      最近百度還搞了個大事情——上海車展期間,百度宣布“阿波羅計劃”,把智能駕駛相關技術逐步對外開放。百度為什么要在這個時點宣布“阿波羅計劃”?

      早在2015年成立自動駕駛事業部時,百度就提出“三年商業化,五年量產”的戰略,三年商業化,就是2018年,所以時間已經迫在眉睫,因此在這個時點宣布開源。我認為這是百度在向車企和創業者拋出橄欖枝,類似于在跟國內主機廠說,“我已經準備的差不多了,你們接下來跟我合作就好了”。

      自動駕駛風口,巨頭們都搞了哪些事情?

      百度的無人駕駛測試車

      對于國內的自主品牌,如果想做自動駕駛,百度還是非常有吸引力的。

      我們可以看到,互聯網公司跟主機廠有點像,他們都在抓“決策”,這是在自動駕駛里最核心的一塊。作為互聯網公司,百度的優勢在深度學習,比如說深度學習上,在國內是相對有領先地位的。百度要做的,就是用相對領先的技術,幫助傳統車企,去解決自動駕駛中的決策規劃的問題。

      掌握自動駕駛核心——決策的互聯網公司,和主機廠可能是有些沖突的。但我們又看到另一類主機廠,他們沒有選擇在自動駕駛早期以“大資金,長期投入”的策略布局,而是和已經投入非常比較多的互聯網公司合作,比如菲亞特-克萊斯勒,如果在搜索引擎搜“菲亞特”和“自動駕駛”兩個關鍵詞,幾乎所有條目都是其和Google相關的合作。

      一級供應商:出發最早,軟硬件都有布局

      說到一級供應商的自動駕駛布局,最值得研究的就是博世。

      早在1978年,博世就已經在研發車用雷達,像雷達的功能,比如說車道偏離預警,博世2009年就有推出。2014年,博世開始量產車用多功能攝像頭和立體攝像頭,還出了iboost的電子制動系統。2015年,收購采埃孚的轉向系統。2017年,又投資了激光雷達公司Tetra Vue。

      自動駕駛風口,巨頭們都搞了哪些事情?

      按照博世的規劃,2018年將會有一些自動泊車的商業化產品落地,2020年會推出高速條件下無人駕駛的產品。

      博世在感知、決策、執行三個方面,都有布局,投入大量資源做研發和相關投資收購。同時,博世與主機廠、互聯網公司、芯片廠、地圖廠商都積極合作,比如和英偉達合作開發基于Xavier人工智能計算平臺的自動駕駛系統,和戴姆勒合作開發自動駕駛出租車等。

      自動駕駛風口,巨頭們都搞了哪些事情?

      博世和英偉達聯合開發的智能駕駛系統

      除了主機廠、互聯網公司和一級供應商之外,最近還有個不得不提的大事情,就是英特爾153億美金收購Mobileye。從英特爾角度,收購Mobileye看重的是其在自動駕駛領域積累的大量數據。但對于Mobileye來說,如果只是想做一家企業的話,完全沒有必要把Mobileye賣給英特爾,那么為什么要這么做?Mobileye的CEO表示,如果想要推動自動駕駛的發展,帶來大的改變,需要這樣跨領域的合作,跨界的收購發生。

      回過頭來再看百度開源這件事,其實也在做同樣的事情,不同領域的人參與進來,自動駕駛才能更快進入到我們的生活中。

      自動駕駛現狀和時間表

      在目前自動駕駛實現上,感知層面有攝像頭、雷達,它們的局限性也都非常強,多傳感器的融合,一定是必然的趨勢。在多傳感器融合上,也有一些難點,比如攝像頭采集到的畫面,跟雷達探測到的數據,要做到時點一致的才能去做融合,比如攝像頭是前向,前向看到的跟激光雷達360度看到的不一樣,二者需要做好匹配。

      自動駕駛風口,巨頭們都搞了哪些事情?

      不同傳感器的價格和性能對比

      深度學習技術給整個感知端,在物體的辨識上,帶來了很大的想象空間,但也會有一些問題,比如說深度學習對數據的依賴性很強。但是,實際的數據和我們理想中的數據差別比較大,包括在運算的功耗上,對整個系統的資源要求上,還面臨著挑戰。

      通訊層面,V2V、V2X,技術上DSRC、LTE-V、5G國內都在測試。V2X不僅對車輛自動駕駛有很大意義,對整個交通系統的優化,減少擁堵,提高出行效率,都有很大的意義,阿里正在做城市大腦。國內大概會在2018年以后,逐步開始制定V2V、V2X的相關標準。

      自動駕駛風口,巨頭們都搞了哪些事情?

      高精度定位和高精度地圖方面,未來的高精度和目前的地圖比起來,承載信息會比我們想象的多很多,將可以承載大量的周邊信息和基礎設施信息。這些信息,再加上高精度定位,可以給整個系統增加冗余度,增加系統的可靠性。

      在自動駕駛實現時間表方面,結合我們對于自動駕駛的分析和判斷,國內的這份技術路線圖還是比較有可能的。具體來說就是2020年之前,新車銷售的50%可能會帶有輔助駕駛或部分自動駕駛功能,以輔助駕駛為主。2020到2025年,高度自動駕駛的車輛,在新車銷售的比例上可能占到15%。2025年到2030年,完全自動駕駛車輛的新車銷售比例占到10%。

      自動駕駛風口,巨頭們都搞了哪些事情?

      如果想要在自動駕駛領域有所布局,希望這個時間表可以給到大家參考。

      雷鋒網推薦閱讀:深度 | 自動駕駛“戰國時代”已來,廠商競逐實用化

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