信息時代,瞬息萬變。自動駕駛汽車已成為科技公司、傳統車企、零部件制造商等激烈爭奪的“終端”市場,任何一家企業宣稱進入這個領域似乎都不會令人意外。
自動駕駛技術發展的關鍵之一在于“自動駕駛芯片”技術不斷提升?,F階段,高成本、高功耗、算力不足是各類車載“自動駕駛芯片”制造商著力破解的難題。不過,隨著芯片技術的日益升級,自動駕駛汽車的“自動化”層級得到大幅躍升,真正實現“自動駕駛”或許不再遙遠。
猜想一 L3-L4級自動駕駛車輛或將大量出現
根據國際汽車工程師學會(SAEInternational)對自動駕駛的分類體系,自動駕駛技術可分為0級、1級、2級、3級、4級、5級,共六個級別。據此分級標準,第2級和第3級之間存在相當大的跨度。駕駛第1、第2級技術水平的車輛時,駕駛員必須時刻關注路況并及時做出反應?,F在常見的自動防碰撞、定速巡航、自動泊車等功能都是第2級以下的,特斯拉公司正在銷售的Autopilot輔助駕駛技術屬于第2級技術。而在SAE定義的第3級技術標準中,監控路況的任務由自動駕駛系統來完成。技術人員也通常將這兩級視作“輔助駕駛”和“自動駕駛”的分界線。
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需要強調的是,即便按照SAE標準實現了第3級的自動駕駛,駕駛員也必須隨時待命,準備響應系統請求,處理系統沒有能力應對的特殊情況。也就是說,當車輛達到L3級別的自動駕駛水平時,人類駕駛員雖然不用“開車”了,但也不能優哉游哉干別的事,仍然要保持警惕,時刻準備在特殊情況下“救場”。當車輛達到L4級自動駕駛水平時,一切日常的駕駛行為都交給車輛自動駕駛系統來完成,人類駕駛員幾乎可以完全不用監督。這是L3和L4級自動駕駛之間最大的差別。
然而,不論是L3級還是L4級,對“自動駕駛芯片”的要求顯然更高。因此,芯片技術已成為力求在自動駕駛汽車領域大展身手的企業最關注的重點。
在不久前的2018CES上,英偉達發布了AI超級計算芯片DRIVE Xavier。據介紹它每秒可執行30萬億次的深度學習計算,功耗僅為30瓦。英偉達CEO黃仁勛提到,一個Xavier芯片就能夠為L3-L4級別自動駕駛車輛提供無延遲的算力支持。此外,2017年,國際科技巨頭英特爾、高通、AMD、英飛凌、谷歌,國內的“地平線”、四維圖新等公司都在該領域做出更多投入。Delphi(德爾福)和MobilEye公司則聲稱,他們可以在2019年提供滿足SAE第4級要求的自動駕駛系統。
實際上,已有車企發布了量產化的L3級自動駕駛汽車。2017年上市的新一代奧迪A8可實現L3級自動駕駛。不過,由于L3級自動駕駛汽車仍需駕駛員時刻關注車輛狀況,福特、沃爾沃等車企表示,將越過L3級直接進入L4級。
這些趨勢都表明,L3、L4級自動駕駛汽車或將在不久的未來大量出現。
猜想二 3到5年內,L5級自動駕駛汽車有望到來
實際上,許多專業人員認為從芯片技術角度來看,要從L3跨越到L4級是有很大難度的。英偉達解決方案架構師程亞冰認為,從 L3到L4有50倍的計算量和數據量的提升,這基于現有的決策控制算法和學習技術是難以達到的。顯然,要實現這一級的跨越,科技公司與車企需要投入更大的人力、物力和財力。
雖然并沒有哪個企業公開對L4級到L5級的芯片技術難度做相關預測,但可以預見的是,隨著技術的進步,自動駕駛領域的競爭激烈度將更加白熱化,屆時,對于L5級的自動駕駛技術的將會更加重視,市場也將提前布局。
在硬件方面,英偉達此前曾宣布將與谷歌無人車前高管Chris Urmson創立的AURORA合作,共同打造全新L4和L5級自動駕駛硬件平臺。此外,英特爾旗下的Mobileye也宣布,將在2018年量產第五代ADAS(高級駕駛輔助系統)專用芯片EyeQ5。據介紹,EyeQ5的計算能力將能夠滿足L4-L5級的自動駕駛。而特斯拉公司創始人埃隆·馬斯克也宣布,目前上市的特斯拉汽車已經在硬件標準上具備了實現SAE第5級自動駕駛的能力。他預測說,2018年,特斯拉將可以提供具備完全自動駕駛功能的電動汽車,但也許還要再花一到三年的時間,該車型才能正式獲得批準并上市銷售。
綜合目前的信息,筆者認為,一旦自動駕駛芯片的技術得到質的提升,跨越L4級標準后,再次提升的芯片算法和速度,再加上相關路權、地圖信息等法律法規的健全,L5級自動駕駛將有望盡快實現,而這個時間不會太久,3到5年內或有好消息傳來。
猜想三 傳統車企和科技公司對壘,哪個會更勝一籌?
現如今,科技公司、零部件企業、傳統車企以及許多初創公司紛紛進入自動駕駛領域。在這種情況下,傳統車企與其他類型的企業將如何相處?
北汽福田汽車股份有限公司總經理鞏月瓊曾表示,傳統的汽車廠商是做硬件的,主要依靠熱力學和材料學組成的研發團隊,但是在人工智能和電動化時代,汽車廠商需要具有電氣化和人工智能及數據化能力,這對于傳統廠商來說比較難。汽車產業的邊界由原來的整車制造企業拓展到了互聯網企業、軟件企業等。在車輛的人工智能方面,互聯網和零部件企業在感知層與執行層的能力是超過整車企業的。他強調,“汽車產業將來會被重構,車企一定要把握新能源、智能化最核心的東西。”
不過,科技公司的新技術,比如芯片技術也需要和汽車整車這個載體相結合才能真正得以應用。對于科技公司、互聯網公司來說,也必須和車企合作。比如,英偉達已經和特斯拉、沃爾沃等車企合作;英特爾也與寶馬合作研究自動駕駛技術。
筆者認為,未來在自動駕駛領域,傳統車企與新技術企業之間的合作關系將遠遠大于競爭關系。正所謂,有競爭才有發展,有合作發展得更快。
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