近日，在AICC 2019人工智能計(jì)算大會(huì)自動(dòng)駕駛分論壇上，部分車(chē)企智能駕駛研發(fā)負(fù)責(zé)人表示，自動(dòng)駕駛真正的挑戰(zhàn)仍然是安全性，汽車(chē)一百多年的歷史，從誕生之初到現(xiàn)在，大家對(duì)于安全性的重視從未改變過(guò)。
同日，來(lái)自吉利、廣汽、英偉達(dá)、浪潮、四維圖新、清華大學(xué)和交通運(yùn)輸相關(guān)部門(mén)的業(yè)內(nèi)人士還分別從算力、平臺(tái)、生態(tài)、人工智能、地圖和車(chē)路協(xié)同等角度，剖析了自動(dòng)駕駛量產(chǎn)的難點(diǎn)和解決路徑。
在他們看來(lái)，如期推進(jìn)自動(dòng)駕駛，既需要埋頭攻關(guān)，更需要強(qiáng)化溝通，在同一個(gè)語(yǔ)境下解決安全和成本等難題。
車(chē)企與供應(yīng)商的擔(dān)憂
自動(dòng)駕駛發(fā)展至今，從火熱到逐漸降溫，但趨勢(shì)卻始終未變。
有車(chē)企研發(fā)人士表示，實(shí)現(xiàn)高度自動(dòng)駕駛是人類社會(huì)出行的革命，基于安全的自動(dòng)駕駛開(kāi)發(fā)還需艱難跋涉，而且，自動(dòng)駕駛的商業(yè)化是逐步實(shí)現(xiàn)的。
大方向既定，但通往未來(lái)的路上還要解決不少問(wèn)題。畢竟，汽車(chē)不是手機(jī)、智能電視等消費(fèi)電子產(chǎn)品，它是高速行駛且制造工藝復(fù)雜的工業(yè)產(chǎn)品。尤其是想要進(jìn)入自動(dòng)駕駛時(shí)代，需要集成的方案和技術(shù)的數(shù)量更是以指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)。
“汽車(chē)制造業(yè)融合了很多制造、IT和CT技術(shù)，其中，后兩者做整合就是未來(lái)的自動(dòng)駕駛藍(lán)圖。這件事其實(shí)很難的，這里面有云、邊、端、人工智能和5G，所有大家能想到的新技術(shù)，可能在自動(dòng)駕駛上都體現(xiàn)出來(lái)了。”浪潮集團(tuán)高級(jí)副總裁王虹莉如是感慨。
那么，車(chē)企和供應(yīng)商們到底在擔(dān)心什么?
雷鋒網(wǎng)新智駕注意到，從自動(dòng)駕駛分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)到最終的量產(chǎn)落地，以下幾個(gè)問(wèn)題被反復(fù)提及：
一、分級(jí)模糊。不止一家車(chē)企提到，現(xiàn)有的自動(dòng)駕駛分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)與車(chē)企實(shí)際研發(fā)進(jìn)度并無(wú)絕對(duì)聯(lián)系。“L0到L5的自動(dòng)駕駛分級(jí)非常的模糊，它對(duì)量產(chǎn)沒(méi)有有任何的指導(dǎo)意義。原因在于只設(shè)計(jì)了場(chǎng)景，卻沒(méi)有設(shè)計(jì)功能。” 廣汽研究院智能駕駛部部長(zhǎng)郭繼舜認(rèn)為。
基于此，許多車(chē)企在銷售時(shí)雖然也在打出L2或L2.5口號(hào)，但實(shí)際研發(fā)時(shí)卻更強(qiáng)調(diào)究竟能帶來(lái)什么功能，各個(gè)級(jí)別的界限并非涇渭分明。
二、算力不足。行業(yè)預(yù)測(cè)，L3級(jí)別自動(dòng)駕駛需要20-30Tops的算力。但現(xiàn)狀是，由于必須要滿足高低溫、抗震、穩(wěn)定性等車(chē)規(guī)級(jí)要求，即使現(xiàn)有的車(chē)規(guī)級(jí)芯片中算力最大的高通驍龍8155，也大約需要6-8片才能完成基本的異構(gòu)計(jì)算。
當(dāng)然，一些國(guó)際供應(yīng)商如采埃孚、博世等均在開(kāi)發(fā)滿足巨大算力的產(chǎn)品，只不過(guò)實(shí)現(xiàn)真正量產(chǎn)上車(chē)仍需要時(shí)間。
三、傳感器成本過(guò)高。成本是阻礙自動(dòng)駕駛L3的天然屏障，因?yàn)橄M(fèi)者不可能購(gòu)買(mǎi)一輛帶有自動(dòng)駕駛功能但價(jià)格飆升的汽車(chē)。一個(gè)例子可以反證這一點(diǎn)。以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛最快的物流卡車(chē)領(lǐng)域?yàn)槔朔忾]式的高速道路外，成本絕對(duì)是自動(dòng)駕駛為何在此領(lǐng)域率先推進(jìn)的重要原因。
四、難以滿足安全性。雷鋒網(wǎng)新智駕注意到，頭部車(chē)企和供應(yīng)商尤為注重功能安全。“功能安全涉及到要重新設(shè)計(jì)軟件、增加信號(hào)和對(duì)關(guān)聯(lián)系統(tǒng)提要求等，很多車(chē)企選擇開(kāi)發(fā)L3、L4時(shí)，但又沒(méi)有把安全落到產(chǎn)品上。”霍克說(shuō)。
強(qiáng)化合作
針對(duì)上述問(wèn)題，包括芯片、高精地圖、傳感器等領(lǐng)域的公司等正在集中攻關(guān)。
雷鋒網(wǎng)新智駕了解到，自動(dòng)駕駛領(lǐng)域目前有云端、邊緣和車(chē)端三種算力需求。不過(guò)，現(xiàn)階段很難依賴任何一種處理器去滿足L3—L5量產(chǎn)的要求。基于此，打造算法和硬件結(jié)合的解決方案是解決路徑之一。而要做一個(gè)這樣的方案，又要解決算法和芯片如何綁定的問(wèn)題，這需要生態(tài)層面的協(xié)作。
王虹莉說(shuō)，汽車(chē)產(chǎn)業(yè)鏈分工程度超過(guò)現(xiàn)在X86服務(wù)器產(chǎn)業(yè)，復(fù)雜度更高，自動(dòng)駕駛的計(jì)算平臺(tái)不僅包括GPU、CPU，還有各類串型芯片、傳感器芯片，支持模擬信號(hào)，也支持?jǐn)?shù)字信號(hào)的，要把這么多技術(shù)整合在一起，而且很好的控制成本。這僅是硬件層面，此外數(shù)據(jù)和算法層面技術(shù)也十分復(fù)雜，所以自動(dòng)駕駛一定需要一個(gè)強(qiáng)有力的產(chǎn)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)。
浪潮集團(tuán)人工智能產(chǎn)品經(jīng)理韓進(jìn)杰認(rèn)為，車(chē)載計(jì)算平臺(tái)合作必須以場(chǎng)景或用戶需求為驅(qū)動(dòng)。而且，未來(lái)主機(jī)廠一定要具備自己的自動(dòng)駕駛解決方案整合能力，如果依賴傳統(tǒng)的Tier 1廠商則會(huì)喪失一定的競(jìng)爭(zhēng)力。
韓進(jìn)杰還表示，自動(dòng)駕駛包含的數(shù)據(jù)、算法和算力三個(gè)要素中，每個(gè)要素都需要大量的合作伙伴參與其中。三者的關(guān)系是，自動(dòng)駕駛路測(cè)數(shù)據(jù)是為了給算法提供更好的指導(dǎo)，進(jìn)而訓(xùn)練出高精度的自動(dòng)駕駛訓(xùn)練模型。隨著模型精度的提升，反過(guò)來(lái)又可以指導(dǎo)數(shù)據(jù)采集。在這一過(guò)程中，算力又起到了提供基礎(chǔ)設(shè)施保障的作用。
當(dāng)然，一個(gè)問(wèn)題出現(xiàn)后，除了給出答案，另一個(gè)解決途徑是直接從源頭規(guī)避問(wèn)題。這種方法論用在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域，就出現(xiàn)了車(chē)路協(xié)同這一“曲線救國(guó)”的技術(shù)。多位業(yè)內(nèi)人士指出，由于中國(guó)道路負(fù)責(zé)、行人交通習(xí)慣、感知場(chǎng)景負(fù)雜等因素，車(chē)路協(xié)同很可能是解決自動(dòng)駕駛上路的有效路徑。
“我們做了大量的試驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，人類司機(jī)在相對(duì)復(fù)雜場(chǎng)景里面離散度是非常高的，以至于用同樣的模型參考一百位司機(jī)的錯(cuò)法，無(wú)論怎么調(diào)整參數(shù)準(zhǔn)確度不會(huì)達(dá)到50%，也就是說(shuō)，無(wú)論怎么感知都是不夠好的，還需要更多、更準(zhǔn)確的外部信息，所以我們需要V2X。”郭繼舜稱。
不過(guò)，車(chē)路協(xié)同領(lǐng)域也存在一定的差異。“很多車(chē)廠的朋友進(jìn)行交流時(shí)，交流得越多會(huì)發(fā)現(xiàn)，路方的文化和車(chē)方的文化中間存在很大的差異。”交通運(yùn)輸部路網(wǎng)監(jiān)測(cè)與應(yīng)急處置中心副主任王剛認(rèn)為，雙方要有共同的語(yǔ)言和關(guān)注焦點(diǎn)，這樣才能發(fā)現(xiàn)并解決一些關(guān)鍵問(wèn)題。
值得注意的是，由中國(guó)交通運(yùn)輸協(xié)會(huì)牽頭成立的自動(dòng)駕駛汽車(chē)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新聯(lián)盟已經(jīng)正式成立。雷鋒網(wǎng)新智駕了解到，該組織將為成員單位提供自動(dòng)駕駛模型訓(xùn)練，收集并提供最新的海外自動(dòng)駕駛信息和技術(shù)，以及聯(lián)合進(jìn)行國(guó)家級(jí)自動(dòng)駕駛項(xiàng)目的申報(bào)研發(fā)。一定意義上，這對(duì)于加快產(chǎn)業(yè)協(xié)同有著重要作用。
摘取自動(dòng)駕駛明珠
汽車(chē)是工業(yè)鏈條的頂端，自動(dòng)駕駛又被視為汽車(chē)業(yè)的明珠。但這顆明珠如何變現(xiàn)卻難住了整個(gè)行業(yè)。
清華大學(xué)車(chē)輛與運(yùn)載學(xué)院副院長(zhǎng)王建強(qiáng)認(rèn)為，自動(dòng)駕駛會(huì)帶來(lái)產(chǎn)業(yè)鏈和價(jià)值鏈的調(diào)整。其中，產(chǎn)業(yè)鏈調(diào)整不僅包括傳統(tǒng)汽車(chē)產(chǎn)業(yè)，還包括計(jì)算機(jī)、通訊、人工智能等。基于有限場(chǎng)景開(kāi)發(fā)的自動(dòng)駕駛汽車(chē)僅僅能夠適合于特定的場(chǎng)景、特定的區(qū)域、特定的路況。
“我們覺(jué)得L3和L4最大的商業(yè)模式區(qū)別在于，L3是C端的老百姓來(lái)買(mǎi)，享受它整體的駕駛樂(lè)趣，但L4更多的是交給B端，由B端定制、購(gòu)買(mǎi)和運(yùn)營(yíng)，通過(guò)高效率運(yùn)營(yíng)來(lái)收回如此高昂的硬件成本。”郭繼舜表示。
不過(guò)，這些商業(yè)模式的實(shí)現(xiàn)有一個(gè)前提，那就是自動(dòng)駕駛必須量產(chǎn)落地。
業(yè)內(nèi)普遍認(rèn)為， 自動(dòng)駕駛專用車(chē)輛的場(chǎng)景相對(duì)單一，可以最先做到商用化。自動(dòng)駕駛出租車(chē)場(chǎng)景相對(duì)復(fù)雜，會(huì)受到標(biāo)準(zhǔn)化的城市路況和法規(guī)制約。最后，自動(dòng)駕駛落地最難的領(lǐng)域是私家車(chē)，因?yàn)樗皇苤萍s的，是全工況、全場(chǎng)景的。
而要實(shí)現(xiàn)真正的落地，又回到上面提到的功能落地、功能安全以及傳感器成本等問(wèn)題。越來(lái)越多的行業(yè)參與者表示，希望將算力平臺(tái)服務(wù)商、通信運(yùn)營(yíng)商和云服務(wù)供應(yīng)商等整合在一起，將5G、V2X、單車(chē)智能和云端進(jìn)行結(jié)合，這背后又需要行業(yè)和政府之間不斷強(qiáng)化協(xié)作。
需要注意的是，發(fā)展自動(dòng)駕駛的過(guò)程中還需要時(shí)刻保持警醒。
王建強(qiáng)指出，以場(chǎng)景為驅(qū)動(dòng)的開(kāi)放模式，能否把自動(dòng)駕駛推向L4、L5。“大家試想一下，我們建立了多少能夠涵蓋面臨問(wèn)題的數(shù)據(jù)庫(kù)?場(chǎng)景庫(kù)是有限的，但是我們面臨的場(chǎng)景是無(wú)窮盡的，(在這種情況下)開(kāi)放的自動(dòng)駕駛汽車(chē)、自動(dòng)駕駛產(chǎn)品僅僅能夠適合于特定的場(chǎng)景、特定的區(qū)域、特定的路況。”
總體來(lái)看，車(chē)企關(guān)注自動(dòng)駕駛安全和成本，供應(yīng)商關(guān)心產(chǎn)品落地場(chǎng)景和盈利，監(jiān)管層希望通過(guò)自動(dòng)駕駛來(lái)提升交通出行效率，這些因素匯聚在一起時(shí)，如何平衡各方利益點(diǎn)至關(guān)重要。
