自动驾驶想进入“高级”阶段,最大的拦路虎是什么?
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自动驾驶想进入“高级”阶段,最大的拦路虎是什么?

2021-06-08 15:47:58   来源:http://ykst.com.cn   【

自动驾驶口号喊得很久了,现在市面上产品也展现许多,其实行家都中止在L3以下,异国哪一家敢说本身是L3。

但行家都在喊本身的车自动驾驶,其实高级自动驾驶现在不确定性专门多,现在许多不过是噱头和商用融资必要,吾们之前清理过技术上的文章分享过,也很早就想写一篇如许总体的文章,但今天看到麦肯锡的一篇文章答该是专门清新把高级自动驾驶也就是达到L3或者L3+的自动驾驶现在存在的逆境,以及异日能够的路径和对企业的提出将的专门清新和晓畅。不愧是顶级询问公司,分享学习。

拦路虎有:

高难度-从高到底排列:

环境感知,物体的分类和跟踪大周围商用柔件开发和工具链传感器融相符路径和行为规划 

较矮难度:

算力和能耗高精地图

路径有:

推出版本供消耗者行使同时不息迭代升级-基本上现在一切的乘用车汽车主机厂采用的模式。有限场景下的高级自动驾驶 - 基本上现在商用车企业采用的模式。

麦肯锡的全文如下:

五六年前,当高级自动驾驶(L4/L5)最先辈入走业视线时,有关初创企业和主机厂纷纷制定了相对激进的现在的路线。高级自动驾驶将能够自在驾驶员,为车内服务创新和车队成本重构创造汜博空间,从而能够从根本上推翻汽车走业的既有价值结议和商业模式,异日潜力无限。然而随着时间推移,几年前自夸满满的头部企业渐渐受阻于艰难实际,频频推迟原先设定的现在的期限,甚至索性不再挑及(见图1)。

自动驾驶企业如何能驶入优雅异日?本文将探讨两栽能够路径,并为价值链有关企业挑供战略选择提出。

高级自动驾驶的“拦路虎”

高级自动驾驶技术的成熟,尤其是大周围商业化行使,必要技术栈中柔硬件各环节的有效赞成和落地(见图2)。

现在,高级自动驾驶的有关硬件,包括各类传感器及芯片等,其技术及性能(如功耗程度)不息升级,同时成本也渐渐降矮,对高级自动驾驶大周围商业化的掣肘日好削弱。

但柔件模块,包括算法训练和柔件开发仍面临大量复杂难题(见图3)。高级自动驾驶算法训练的关键,是积累大量具备丰富场景新闻的驾驶数据。

为了获取这些关键数据,大无数领先的自动驾驶初创企业采用重资产模式,即购置车辆并改装成自动驾驶测试车辆,招聘坦然驾驶员进走道路测试,积累必要的里程数以进走算法训练。

但这栽手段现在进入了比较主要的瓶颈期。最领先的自动驾驶企业, 在上百台测试车辆上完善千万公里测试后,在“平时”驾驶方面已具备较好答对能力,但照样难以占有两类场景:

1)原由大片面测试局限在特定区域,迭代出来的算法很难快速推广到更多复杂场景中;

2)即使测试里程达到千万公里,真实稀奇场景的数据照样稀缺,体系对稀奇情况(Corner Case)的答对能力仍很弱,而高级自动驾驶技术成熟的标志是对各类稀奇情况都能自若处理。

针对这一逆境,自动驾驶企业最先采用仿真技术挑高迭代速度,但仿真技术的最后造就在很大程度上仍取决于实在场景数据的输入。因此,即使添入仿真技术,测试里程达到亿级,最后在实际商业化测试中仍屡次展现“较差驾驶体验”,车辆照样必要配备坦然驾驶员(或 长途驾驶员,甚至后方跟车),且只能在特定区域内运走。

高级自动驾驶研发的替代路径之一:与用户 “共创” 

针对训练自动驾驶的场景数据不能、尤其是多元化及稀奇场景数据稀 缺的情况,自动驾驶产业链有关企业最先转向“影子模式”,即在汽车上添装传感器,收集用户的驾驶场景有关数据并传回,以进走算法训练;片面企业甚至收集用户的驾驶数据,并将各场景下用户的驾驶走 为与算法的计算终局进走对比。

这栽模式最先由一家领先的电动汽车“新势力”企业推出,随着产品销量和保有量的敏捷添长,其“影子模式”所收集的驾驶场景数据量, 很快超过那时其他重资产的头部自动驾驶初创企业。现在,这栽“影子模式”渐渐被其他主机厂、尤其是“造车新势力”采用。

与此同时,面对现在瓶颈,头部自动驾驶初创企业在“影子模式”带来的挑衅和启示下,最先变化思路。

例如,不少初创企业原先设计的商业 模式是大量采购主机厂产品进走改装,然后经过商业化的自动驾驶出租车队盈利,主机厂内心上成为硬件代工厂。现在,不少企业最先朝 解决方案供答商转型,渐渐盛开算法并与配相符主机厂打通用户场景数据,以快速进走数据积累和算法迭代。行为解决驾驶场景数据瓶颈的一栽手段,“影子模式”照样存在不少挑衅:

— 数据珍惜有关法规日趋厉格,尤其偏重珍惜用户走为等隐私数据。稀奇是在欧洲等地区,“影子模式”能否赓续推进、能否获得有余详确的数据,存在很大不确定性。

— “影子模式”有效的前挑是汽车保有量有余大。在行使数据训练完善算法前,添装的各类传感器价格不菲,但用户无法感知价值,此时倘若将成本迁移给用户,欧宝首页则能够导致产品匮乏竞争力,难上周围;若由主机厂承担成本,则相等一段时间内,主机厂的成本和收好率压力很大。因此,经济车型采用“影子模式”挑衅较大,而即便是豪华车型,成本仍必要足够考虑,升迁车队保有量仍会是个挑衅。

— 自动驾驶初创企业的硬件成本能够由主机厂承担,两边互相弥补 短板。但两边的数据共享,尤其是CAN总线等车辆中央数据共享, 仍存在很大挑衅;同时两边企业在文化和运营模式上往往必要各栽打磨融相符,推走配相符并不容易。

高级自动驾驶研发的替代路径之二:多场景追求 

针对重资产自建车队的发展瓶颈,以及“影子模式”存在的各类挑衅, 不少自动驾驶有关企业,尤其是初创企业以及有关场景所涉及的运营企业,最先尝试行使其他场景收集数据并训练算法。

这些场景包括高速公路、市内物流(包括配送中央到门店、末了一公里配送等)和封闭 园区(包括矿场、码头、大学、工业园区等)。除了能够挑供额表数据进 走算法训练,这些替代场景原由可展望性较强(例如路线固定)、技术请求较矮(例如物流对安详性请求矮),清淡被认为开发难度系数较矮、商业化速度较快。因此,自动驾驶初创企业,尤其是资金实力不足丰富的幼型初创企业,甚至将一切开发做事荟萃于特定场景。

固然各类场景为自动驾驶的开发挑供了新的思路和“练兵场”,但在实际推进过程中,有关企业仍遇到了各类挑衅:

— “浅易”场景并不浅易。固然相比城市交通的复杂多变,物流运动或封闭区域内交通相对浅易,但这些场景对自动驾驶算法“深度” 的请求很高,甚至超过城市交通。例如:矿山车辆自动驾驶必要算法工程师深入晓畅矿山运输的稀奇性,必要柔件工程师“撸首袖 子”到一线深度定制算法,“码农”们纷歧定能承受这栽“脏活累活”,尤其是长年累月的陪同式参与。又如:高速公路物流卡车虽 然路线相对固定、场景复杂度较矮,但高速公路对卡车急刹车等走 为的局限,使得高速公路自动驾驶卡车对超远距识别、敏捷度和判定力等请求更高。

— “场景”一切方的盛开度及配相符度不确定。相通与主机厂配相符的 “影子模式”,借用各类场景进走数据收集和算法训练,同样存在配正当愿和数据盛开性的湮没挑衅。场景是否正当自动驾驶落地, 自动驾驶的成本节降潜力是否能遮盖前期投入,这是场景一切方非 常关注的题目。同时,以物流企业为例(包括自带物流场景的表卖等线上营业平台),考虑到自动驾驶成本节降潜力的不确定性,以及场景数据对其营业的中央作用,这类企业对待数据盛开专门郑重;稀奇是不少头部企业已经投资自动驾驶研发企业,很难对期待追求配相符的其他初创企业“来者不拒”。

— 算法训练的可复制性待升迁。除了仅凝神于特定场景的初创企业, 大片面自动驾驶企业仍期待将在这些特定场景中积累和训练的算法推广到更多的驾驶场景中,但算法的可复制性存在较大题目。即使是像末了配送如许与市内交通重复度较高的场景,同样面临物流车速较矮、安详度请求不高,因此当其自动驾驶算法行使到市内交通时,算法仍需进走大幅度改良的题目。

自动驾驶产业价值链有关企业的战略选择 

现在来看,高级自动驾驶开发的道路仍将足够变数,分别开发路径有各自必要解决的挑衅。但高级自动驾驶一旦实现,将能够彻底推翻汽车走业及有关产业,因此期待在这个周围有所行为的企业必须即刻走动首来。高级自动驾驶现在面临的庞大题目基本解决时,也意味着走业的战略格局基本确定,后来者只能倚赖领先企业及平台,将面临极大的战略被动。

不论是主机厂、自动驾驶初创企业、有关硬件企业,照样出走及运输 场景一切方,要想在异日高级自动驾驶生态中拥有立足之地,都必要解决如下题目:

— 高级自动驾驶的战略定位及商业模式。高级自动驾驶对于企业未 来发展战略及中央竞争力的主要性如何?战略落地必要企业在高级自动驾驶上成为“领跑者”,照样成为“快速跟进者”即可?高级自动驾驶的商业模式,是销售硬件和挑供柔件升级服务为主,照样以重资产模式销售运力为主?

— 在战略定位及商业模式的基础上,结相符自身能力和战略掌控请求,识别自动驾驶全局技术栈(包括数据场景、硬件架构、柔件算法 等)中自建与表包的要乞降机会点。

— 对于必要表包及构建自动驾驶团体生态的片面,起码必要从湮没配相符友人的技术实力、商业模式(包括数据盛开性等)、战略契相符 度(如其现有生态及配相符有关的湮没制约)等三个维度去识别最佳配相符友人。

展看高级自动驾驶之路,固然岔道纵横、荆棘密布,但异日成熟落地后将带来庞大的推翻效答和市场机会。这既让多多玩家跃跃欲试,也让传统厂商同时嗅到机遇和危险。

有志于进入高级自动驾驶生态的企业,必须在数据与算法这两项中央资产方面追求突破,同时清晰自身战略和商业模式,并在生态发生隐微转折时有效调整,方能在这条勾引力统统但高度不确定的赛道上郑重添速。

参考文章:岔道纵横,千辛万苦:通去高级自动驾驶之路 - 作者 彭波,陈晴

本文作者:Pirate Jack,来源:Vehicle,原文标题:《高级自动驾驶的“拦路虎”以及路径和战略选择》

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