中国智能汽车,加速!

2020-03-13 11:32:53 来源:  作者:

  在美国加州行驶的小马智行自动驾驶测试车。小马智行供图

  禾赛科技推出的激光雷达Pandar40P。禾赛科技供图

  中国汽车行业从业者的朋友圈,最近都被一份文件刷了屏。发改委、工信部等11个部门在2月底联合印发《智能汽车创新发展战略》(下称《战略》),中国智能汽车发展,或者说中国汽车产业的未来,有了清晰路线图。多位业内人士对记者表示,过去中国智能汽车的发展,是由各个部委在各自领域中分别推进,联合出台如此重磅文件尚属首次,这正是大家备感振奋的原因。

  根据《战略》,智能汽车是指通过搭载先进传感器等装置,运用人工智能等新技术,具有自动驾驶功能,逐步成为智能移动空间和应用终端的新一代汽车。因此,发展智能汽车是一项系统性工程。就像抚育一个孩子,他最终成长得好不好,要看传感器的“眼睛”亮不亮、自动驾驶系统的“大脑”灵不灵、配套基础设施的“肌肉”发不发达……

  那么,中国智能汽车产业链各环节目前发展情况如何?本报记者就此对相关专家和企业进行了采访。

  激光雷达

  挑战“不可能”就是成功的捷径

  要实现自动驾驶,车得会自己“看路”。传感器就是智能汽车的“眼睛”。

  目前智能汽车最重要的传感器有三种:激光雷达、高分辨率摄像头、毫米波雷达。这三种“眼睛”各有优劣:激光雷达测量位置准,但无法测量速度,且成本很高;摄像头成本低,感知方式最直接,但测距能力弱,且受天气环境影响大;毫米波雷达检测距离远,几乎不会受环境干扰,缺点是数据稳定性差、无法提供高度等信息。

  于是,围绕这三种“眼睛”如何搭配,就诞生出两种技术路线的对决。特斯拉是强硬的“视觉主义者”,坚持不使用激光雷达,以“摄像头+超强计算机视觉算力”为核心,搭建起自己的感知系统。而智能汽车的其他主流厂商如谷歌、优步、通用等,显然认为纯粹依靠摄像头并不保险,纷纷采用以激光雷达为核心,辅之以毫米波雷达与摄像头的方案。

  两种技术路线最终谁能胜出,还要等待时间的证明。但目前中国的选择,是更为主流的“激光雷达+”方案。

  那么在激光雷达这个关键零部件领域,中国表现如何?由中国汽车工程学会、国汽智联汽车研究院编写的《中国智能网联汽车产业发展报告(2019)》显示,目前国内已涌现出不少优质激光雷达供应商,禾赛科技、速腾聚创等更是达到了国际领先水平。

  “我们目前布局了300多项专利,客户遍布全球18个国家和地区的68座城市。”禾赛科技首席技术官向少卿对记者说,“在美国硅谷持有自动驾驶路测牌照的公司中,超过一半使用的是禾赛激光雷达。”在国内,禾赛也是百度、文远知行等无人驾驶汽车的激光雷达供应商。迄今为止,禾赛已完成累计超过2.3亿美元融资,投资方包括德国博世集团、光速、百度等全球知名投资机构。

  谈到禾赛的“成功秘诀”,禾赛科技首席执行官李一帆说,“降维打击”是禾赛最正确的战略决策之一。

  2016年的禾赛面临着一个艰难选择——如何定位禾赛第一款激光雷达产品?是随大流,做一款单价2万元的低端产品,还是挑战自己,做一款领先于市场、单价20万元的高端产品?

  “通常中国公司进入高端制造业,都是从低端产品开始做‘国产替代’,在这个过程中积累技术、资金和市场,再慢慢向上渗透。”李一帆说,“但我们在一系列深度调研之后觉得,应该先做高端产品,解决行业痛点,占领顶级玩家市场,再用这些积累去‘降维打击’低端市场。”

  事实证明了禾赛的判断。在性能和稳定性要求最高的市场建立全球口碑后,禾赛的中低端产品在低成本市场一路势如破竹。在李一帆看来,一上来就挑战最难选项,是“当年看起来最‘不可能’的一个决策”,但当拦路虎都被化为垫脚石后,“挑战‘不可能’就是成功的捷径”。

  自动驾驶系统

  最好的方案是市场上买不来的

  如果说传感器是智能汽车的“眼睛”,那么自动驾驶系统就是智能汽车的“大脑”。而以人工智能为核心技术的自动驾驶解决方案企业,就是智能汽车产业链的核心,掌握着产业发展主导权。

  在中国,这类企业主要集中在两个领域:一个是百度为代表的互联网公司,下辖自动驾驶事业群;另一个则是专注于自动驾驶系统研发的初创公司,比如小马智行、初速度(Momenta)、文远知行等。

  业内人士告诉记者,如果抛开大量技术专业术语,能最直接衡量自动驾驶系统优劣高下的标准有两个:是否已经有产品化的东西;是否能得到下游车厂和资本市场的认可。“资本是长眼睛的,投资人在真金白银投进去之前,每家都会去坐车比较。”

  从这个角度看,国内自动驾驶系统企业中,百度与小马智行走在了前面。2019年9月,百度自动驾驶出租车队在长沙开跑,并于11月初在沧州推出国内第二个无人驾驶出租车试运营项目。2019年12月底,百度又成为国内首批在北京市展开自动驾驶载人测试的企业。在新冠肺炎疫情期间,北京海淀医院的无人送餐车、上海张江人工智能岛上的无人消毒车,背后都是百度Apollo自动驾驶的技术支持。

  小马智行在2月26日宣布了自己的新一轮融资:金额4.62亿美元,其中4亿美元来自全球最大车企日本丰田。这是中国自动驾驶领域迄今为止的最高融资,自此小马智行的估值超过了30亿美元。运营方面,小马除了已在广州南沙进行自动驾驶打车常态化运营,还在美国加州尔湾市和弗里蒙特市开放了自动驾驶打车服务。据美国加州公共事业委员会最新数据显示,小马智行尔湾车队三个月内的运行里程数超过了9万公里。

  有趣的是,在谈到发展战略的抉择时,小马智行相关负责人也提到了“降维打击”。“就像一个数学天才,如果只做高中数学,不做高等数学,是不可能拿菲尔兹奖(数学界的诺贝尔奖)的。所以我们抵御住了‘渐进式’道路的诱惑,直接瞄准L4(高度自动驾驶)以上的自动驾驶。如果你连高等数学都做得好,再降维打击高中数学,还不容易吗?”

  虽然小马智行技术团队的力量足够亮眼,但驱动小马作为一家企业获得成功的,还是从一开始就定位更高的战略抱负。

  比如自动驾驶系统这颗“大脑”通常包含五个模块:传感器融合、感知、预测、路径规划、控制。每个都是技术难点。而小马表示这五个模块全部都要自主研发。“最好的模块方案是市场上买不来的。如果市场上能买到,那一定是通用的,但通用的一定不是最适合你的。”

  高精度地图

  新机会面前大家都是平等的

  依靠传感器和自动驾驶系统,智能汽车就基本具备了单车智能。但在一些特殊场景中,仍然会存在隐患。

  四维图新副总裁陈丹给记者举了一个例子:“比如传感器虽然能感知到红绿灯,但如果路面停车线不清晰,或者被雨雪覆盖,应该在什么位置停车就成了一个难题。”

  类似场景还有不少,比如在没有限速牌的路上,该以什么速度行驶?前方弯道曲率多大、斜坡坡度多少?车该提前多远开始减速才能让乘客最舒服?……

  因此,单车智能让汽车拥有了在目视范围内“临机应变”的能力,但它也有“过目就忘”的问题。出于安全与舒适的要求,智能汽车一要“长记性”,记住所有车道线、标志牌、道路形状等固定信息;二得有“千里眼”,对前方道路拥堵情况、最佳路线提前预判。这就超越了单“车”的能力,而要依靠网络,把其他配套基础设施的信息导入进来。

  目前来看,让智能汽车拥有“上帝视野”的高精度地图,是建设进度相对较快的配套设施。据《中国智能网联汽车产业发展报告(2019)》,国内三大图商四维图新、高德、百度,基本都完成了国内30多万公里高速公路和城市快速路的地图采集。

  “除西藏、青海的个别路段外,我们已完成了全国高速公路的地图采集,而城市普通道路数据也已进入产品化阶段。”陈丹告诉记者,给车“看”的高精度地图和给人看的导航地图完全不是一个概念,前者要求的精度是厘米级的,而后者的精度在10米左右就足够了。

  作为国内图商龙头,技术自主是四维图新最大的“护城河”。“我们的整个工具链都是自主研发的,从硬件采集设备到数据的处理、分发、编译等服务,都是四维图新可以掌控的。”陈丹说,“这样的好处在于,任何技术进步发生以后,我们都可以灵活地去处理,进行自我升级,并且成本也可控。”

  这让四维图新在国际市场的竞争和合作中,拥有了极强的学习能力。陈丹回忆,5年来四维图新跟国际图商巨头的合作也悄然发生着变化。“从一开始他们教我们怎么做,到后来我们开始贡献点子,说应该这样做更好。”

  就在这种竞合关系中,中国企业也逐渐了解市场,了解自身的优势。“比起国际同行,我们反应敏捷,落地快,服务态度好,而且成本一定比他们低。”陈丹坦言,曾经的导航地图时代,中国图商起步很晚、全面落后,但如今向高精度地图时代的转型,又给了中国图商一个弯道超车的机会。“新的机会面前,大家都是平等的。现在谁是老大还不清楚,但我们的确已处在领先位置,让我们再往后看看。”(本报记者 韩维正)

  《 人民日报海外版 》( 2020年03月13日 第10 版)

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责任编辑:单建伟

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