因此 , 激光雷达不需要做得最好 , 只需要做到足够安全和价位能让消费者接受 , 也基于此 , 「于见专栏」不认同华为HI版极狐阿尔法S具备很好的市场卖点 。
相反 , 目前来看 , 虽然做视觉方案更难 , 但是在国内能坚持下来的 , 却更容易获得正循环 。
因为视觉方案轻数据、重算法 , 因为数据质量不高 , 所以需要更复杂的算法来从低质量数据提取有效信息 , 这就要求有更大的算力 , 因此这条路越往上越困难 , 如果没有之前那么多年技术积累 , 可能真实现不了 , 特别是中国路况和场景 , 路口多、红绿灯多 , 人流车流密集 , 还有外卖车等等 , 复杂性更上一层楼 。
这种复杂性 , 就要求使用视觉方案的厂商要经过大量的仿真环境测试 , 反向推动智能驾驶的安全性 。
路侧的成绩上 , 以百度遥遥领先 , 2020年在仿真环境测试公里数超过112万公里 , 其次是小马智行 , 2020年测试里程数超过4万公里 , 但在这份报告里 , 却没有看到华为、小鹏、理想等炙手可热的造车和智车厂商 。
多路况的积累才是实打实的硬核能力 , 继续以百度为例 , 叠加量产车型的上路产生的海量高价值数据 , 配上成熟的 AVP 自主泊车方案已经在量产车上搭载 , 深度机器学习让系统更出色 , 形成了一个正循环 。
例如威马和百度Apollo联手量产的W6 , 首次搭载了Apollo的汽车智能化的智驾方案 , 自主泊车AVP和领航辅助驾驶ANP , 让车辆拥有了学习能力 , 关键是售价区间仅为16.98-25.98万元 , 无人泊车学成 , 比其他车型更快实现无人泊车 , 再也不用眼巴巴盯着合资车进口车的自动泊车了 , 这不香吗?
有积累+有实践 , 才是真的脱离了PPT造车 。
智能驾驶这事 , 真没法弯道超车
「于见专栏」认为 , 从全球范围来看 , 顶级的智能驾驶公司 , 需要具备三种能力:
1)首先是具备完全无人化技术的能力;
2)其次是大规模L4级自动驾驶落地的能力;
3)第三是具备辅助驾驶量产能力L2.5级别 。
目前的电动三傻(蔚来、小鹏、理想)、特斯拉和华为 , 只在第三项L2.5级别的辅助驾驶沾了边 。
位于智能汽车第一梯队的谷歌Waymo , 能够符合前两项条件 。
在技术端:在自动驾驶上的技术沉淀近15 年 , 自动驾驶核心技术已实现完全自主研发 , 在2020年 , Waymo就已经向公众开放了无人驾驶打车服务 , 满足第一项能力 。
在产能端 , 它建立了世界首家L4自动驾驶汽车量产工厂 , 加速L4级自动驾驶量产 , 满足第二项能力 。
除此以外 , 在数据端:海量数据是训练高等级自动驾驶算法、吸引人才、加速技术创新的核心要素之一 , 长期的积累让它在自动驾驶数据丰富 。
但由于Waymo主动宣布直接放弃了智能驾驶L2 , 直接从L4进攻 , 因而第三项条件不吻合 。
但如果将这个条件放在百度Apollo上 , 它是三个能力都满足 。
首先 , Apollo早在2013年百度就已启动无人车项目 , 在2015年就已经推出了无人驾驶汽车 , 2020年度 , 百度共有5辆车获批开展无人化第一阶段测试 , 已具备完全无人化技术的能力 , 目前 , 仅有百度Apollo一家通过考试 , 获得了北京无人化测试(第一阶段)的许可 , 是中国官方唯一无人车路测报告 。
从这个角度来看 , Apollo领先了国内其他厂商 。
其次 , 在第十九届上海国际车展上 , 百度集团资深副总裁、智能驾驶事业群总经理李震宇现场宣布 , 百度L4级自动驾驶累积测试里程数突破1000万公里 , 且L4级自动驾驶技术打造的车型已经在北京、上海、广州三城 , 开启量产自动驾驶体验 。
2021年年内 , 百度Apollo智驾区域将会覆盖20个城市的城市道路与高速道路 , 2023年前完成100城覆盖 。
而且 , 百度实现L4级自动驾驶落地的能力 , 有一个特殊的地方 , 即前面说到的激光雷达和视觉技术的区别 , Waymo可以实现L4 , 它的技术方案是激光雷达 , 但Apollo实现L4级自动驾驶落地 , 采用视觉方案 。
最后 , 具备辅助驾驶量产能力L2.5级别 , 从与威马合作的W6中已经实现了 。
未来亦是可期 , 百度全面发力了 , 2021年1月 , 百度宣布正式组建一家智能汽车公司 , 以整车制造商的身份进军汽车行业 , 吉利控股集团将成为新公司的战略合作伙伴 , 依靠百度强大的人工智能、互联网科技基因、Apollo 领先的自动驾驶能力 , 将着眼于智能汽车的设计研发、生产制造、销售服务全产业链 。
因而 , 从智能驾驶的角度来看 , 称百度Apollo为“平台级领军者” , 不为过 。
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