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      中國智能汽車,加速!

      2020-03-13 11:32:53 來源:  作者:

        在美國加州行駛的小馬智行自動駕駛測試車。小馬智行供圖

        禾賽科技推出的激光雷達Pandar40P。禾賽科技供圖

        中國汽車行業從業者的朋友圈,最近都被一份文件刷了屏。發改委、工信部等11個部門在2月底聯合印發《智能汽車創新發展戰略》(下稱《戰略》),中國智能汽車發展,或者說中國汽車產業的未來,有了清晰路線圖。多位業內人士對記者表示,過去中國智能汽車的發展,是由各個部委在各自領域中分別推進,聯合出臺如此重磅文件尚屬首次,這正是大家備感振奮的原因。

        根據《戰略》,智能汽車是指通過搭載先進傳感器等裝置,運用人工智能等新技術,具有自動駕駛功能,逐步成為智能移動空間和應用終端的新一代汽車。因此,發展智能汽車是一項系統性工程。就像撫育一個孩子,他最終成長得好不好,要看傳感器的“眼睛”亮不亮、自動駕駛系統的“大腦”靈不靈、配套基礎設施的“肌肉”發不發達……

        那么,中國智能汽車產業鏈各環節目前發展情況如何?本報記者就此對相關專家和企業進行了采訪。

        激光雷達

        挑戰“不可能”就是成功的捷徑

        要實現自動駕駛,車得會自己“看路”。傳感器就是智能汽車的“眼睛”。

        目前智能汽車最重要的傳感器有三種:激光雷達、高分辨率攝像頭、毫米波雷達。這三種“眼睛”各有優劣:激光雷達測量位置準,但無法測量速度,且成本很高;攝像頭成本低,感知方式最直接,但測距能力弱,且受天氣環境影響大;毫米波雷達檢測距離遠,幾乎不會受環境干擾,缺點是數據穩定性差、無法提供高度等信息。

        于是,圍繞這三種“眼睛”如何搭配,就誕生出兩種技術路線的對決。特斯拉是強硬的“視覺主義者”,堅持不使用激光雷達,以“攝像頭+超強計算機視覺算力”為核心,搭建起自己的感知系統。而智能汽車的其他主流廠商如谷歌、優步、通用等,顯然認為純粹依靠攝像頭并不保險,紛紛采用以激光雷達為核心,輔之以毫米波雷達與攝像頭的方案。

        兩種技術路線最終誰能勝出,還要等待時間的證明。但目前中國的選擇,是更為主流的“激光雷達+”方案。

        那么在激光雷達這個關鍵零部件領域,中國表現如何?由中國汽車工程學會、國汽智聯汽車研究院編寫的《中國智能網聯汽車產業發展報告(2019)》顯示,目前國內已涌現出不少優質激光雷達供應商,禾賽科技、速騰聚創等更是達到了國際領先水平。

        “我們目前布局了300多項專利,客戶遍布全球18個國家和地區的68座城市。”禾賽科技首席技術官向少卿對記者說,“在美國硅谷持有自動駕駛路測牌照的公司中,超過一半使用的是禾賽激光雷達。”在國內,禾賽也是百度、文遠知行等無人駕駛汽車的激光雷達供應商。迄今為止,禾賽已完成累計超過2.3億美元融資,投資方包括德國博世集團、光速、百度等全球知名投資機構。

        談到禾賽的“成功秘訣”,禾賽科技首席執行官李一帆說,“降維打擊”是禾賽最正確的戰略決策之一。

        2016年的禾賽面臨著一個艱難選擇——如何定位禾賽第一款激光雷達產品?是隨大流,做一款單價2萬元的低端產品,還是挑戰自己,做一款領先于市場、單價20萬元的高端產品?

        “通常中國公司進入高端制造業,都是從低端產品開始做‘國產替代’,在這個過程中積累技術、資金和市場,再慢慢向上滲透。”李一帆說,“但我們在一系列深度調研之后覺得,應該先做高端產品,解決行業痛點,占領頂級玩家市場,再用這些積累去‘降維打擊’低端市場。”

        事實證明了禾賽的判斷。在性能和穩定性要求最高的市場建立全球口碑后,禾賽的中低端產品在低成本市場一路勢如破竹。在李一帆看來,一上來就挑戰最難選項,是“當年看起來最‘不可能’的一個決策”,但當攔路虎都被化為墊腳石后,“挑戰‘不可能’就是成功的捷徑”。

        自動駕駛系統

        最好的方案是市場上買不來的

        如果說傳感器是智能汽車的“眼睛”,那么自動駕駛系統就是智能汽車的“大腦”。而以人工智能為核心技術的自動駕駛解決方案企業,就是智能汽車產業鏈的核心,掌握著產業發展主導權。

        在中國,這類企業主要集中在兩個領域:一個是百度為代表的互聯網公司,下轄自動駕駛事業群;另一個則是專注于自動駕駛系統研發的初創公司,比如小馬智行、初速度(Momenta)、文遠知行等。

        業內人士告訴記者,如果拋開大量技術專業術語,能最直接衡量自動駕駛系統優劣高下的標準有兩個:是否已經有產品化的東西;是否能得到下游車廠和資本市場的認可。“資本是長眼睛的,投資人在真金白銀投進去之前,每家都會去坐車比較。”

        從這個角度看,國內自動駕駛系統企業中,百度與小馬智行走在了前面。2019年9月,百度自動駕駛出租車隊在長沙開跑,并于11月初在滄州推出國內第二個無人駕駛出租車試運營項目。2019年12月底,百度又成為國內首批在北京市展開自動駕駛載人測試的企業。在新冠肺炎疫情期間,北京海淀醫院的無人送餐車、上海張江人工智能島上的無人消毒車,背后都是百度Apollo自動駕駛的技術支持。

        小馬智行在2月26日宣布了自己的新一輪融資:金額4.62億美元,其中4億美元來自全球最大車企日本豐田。這是中國自動駕駛領域迄今為止的最高融資,自此小馬智行的估值超過了30億美元。運營方面,小馬除了已在廣州南沙進行自動駕駛打車常態化運營,還在美國加州爾灣市和弗里蒙特市開放了自動駕駛打車服務。據美國加州公共事業委員會最新數據顯示,小馬智行爾灣車隊三個月內的運行里程數超過了9萬公里。

        有趣的是,在談到發展戰略的抉擇時,小馬智行相關負責人也提到了“降維打擊”。“就像一個數學天才,如果只做高中數學,不做高等數學,是不可能拿菲爾茲獎(數學界的諾貝爾獎)的。所以我們抵御住了‘漸進式’道路的誘惑,直接瞄準L4(高度自動駕駛)以上的自動駕駛。如果你連高等數學都做得好,再降維打擊高中數學,還不容易嗎?”

        雖然小馬智行技術團隊的力量足夠亮眼,但驅動小馬作為一家企業獲得成功的,還是從一開始就定位更高的戰略抱負。

        比如自動駕駛系統這顆“大腦”通常包含五個模塊:傳感器融合、感知、預測、路徑規劃、控制。每個都是技術難點。而小馬表示這五個模塊全部都要自主研發。“最好的模塊方案是市場上買不來的。如果市場上能買到,那一定是通用的,但通用的一定不是最適合你的。”

        高精度地圖

        新機會面前大家都是平等的

        依靠傳感器和自動駕駛系統,智能汽車就基本具備了單車智能。但在一些特殊場景中,仍然會存在隱患。

        四維圖新副總裁陳丹給記者舉了一個例子:“比如傳感器雖然能感知到紅綠燈,但如果路面停車線不清晰,或者被雨雪覆蓋,應該在什么位置停車就成了一個難題。”

        類似場景還有不少,比如在沒有限速牌的路上,該以什么速度行駛?前方彎道曲率多大、斜坡坡度多少?車該提前多遠開始減速才能讓乘客最舒服?……

        因此,單車智能讓汽車擁有了在目視范圍內“臨機應變”的能力,但它也有“過目就忘”的問題。出于安全與舒適的要求,智能汽車一要“長記性”,記住所有車道線、標志牌、道路形狀等固定信息;二得有“千里眼”,對前方道路擁堵情況、最佳路線提前預判。這就超越了單“車”的能力,而要依靠網絡,把其他配套基礎設施的信息導入進來。

        目前來看,讓智能汽車擁有“上帝視野”的高精度地圖,是建設進度相對較快的配套設施。據《中國智能網聯汽車產業發展報告(2019)》,國內三大圖商四維圖新、高德、百度,基本都完成了國內30多萬公里高速公路和城市快速路的地圖采集。

        “除西藏、青海的個別路段外,我們已完成了全國高速公路的地圖采集,而城市普通道路數據也已進入產品化階段。”陳丹告訴記者,給車“看”的高精度地圖和給人看的導航地圖完全不是一個概念,前者要求的精度是厘米級的,而后者的精度在10米左右就足夠了。

        作為國內圖商龍頭,技術自主是四維圖新最大的“護城河”。“我們的整個工具鏈都是自主研發的,從硬件采集設備到數據的處理、分發、編譯等服務,都是四維圖新可以掌控的。”陳丹說,“這樣的好處在于,任何技術進步發生以后,我們都可以靈活地去處理,進行自我升級,并且成本也可控。”

        這讓四維圖新在國際市場的競爭和合作中,擁有了極強的學習能力。陳丹回憶,5年來四維圖新跟國際圖商巨頭的合作也悄然發生著變化。“從一開始他們教我們怎么做,到后來我們開始貢獻點子,說應該這樣做更好。”

        就在這種競合關系中,中國企業也逐漸了解市場,了解自身的優勢。“比起國際同行,我們反應敏捷,落地快,服務態度好,而且成本一定比他們低。”陳丹坦言,曾經的導航地圖時代,中國圖商起步很晚、全面落后,但如今向高精度地圖時代的轉型,又給了中國圖商一個彎道超車的機會。“新的機會面前,大家都是平等的。現在誰是老大還不清楚,但我們的確已處在領先位置,讓我們再往后看看。”(本報記者 韓維正)

        《 人民日報海外版 》( 2020年03月13日 第10 版)

      初審編輯:

      責任編輯:單建偉

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