还没玩明白激光雷达,车企又开始讲算法了
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品驾()
,作者:JimmyMa,原文标题:"还没玩明白激光雷达,车企又开始给用户讲算法了",题图来自:视觉中国
买有辅助驾驶功能的车型,一般人会看软件还是硬件?
相比于晦涩难懂,不够直观的自动驾驶软件来说,车企更愿意聊聊有硬核参数与冲击力的硬件.这点从很多专业用户都喜欢谈论的"激光雷达数量和线束"就可以看得出来.
不过,最近出现了一家乐于讲软件的车企 -  - 飞凡汽车.号称行业首个全融合智驾方案落地,也引出了"自动驾驶的关键到底是软件还是硬件"这一老生常谈的话题.不过,无论是软件还是硬件,其实车企更应该讲点其他的.
为什么都爱讲硬件故事?
"
(激光雷达)
四颗以下,请别说话."
"算力高达1017TOPS,是特斯拉的7倍."
这两句话,分别是沙龙机甲龙的宣传语,以及NIO DAY上李斌对ET7超算平台的介绍.车企更愿意介绍与强调硬件,软件上通常只是一句"该功能通过后期OTA实现".自动驾驶的关键,在于硬件吗?
目前来看,自动驾驶还是一项前沿技术,如果想要实现真正的"自动驾驶"
(L4)
,软件硬件都必须到位.但软件能力的提升,一定程度上可以减少传感器数量.例如有些Robotaxi只需要2颗激光雷达,而有些则需要6-8颗左右.当然,激光雷达的数量并不能直接反映软件水平,还要考虑到具体每个激光雷达的成本与性能,以及各家的技术路线.例如毫末智行提出的"重感知轻地图"技术路线,也需要重视传感器的配置,但并不代表软件能力的强弱.
自动驾驶的硬件,包含超算平台,感知传感器,通信模块以及惯性测量单元等等.差异主要集中在传感器与超算平台.而人们讨论的话题,也往往集中于"传感器与算法"的平衡上.把范围缩小到拥有导航辅助驾驶
(NOA)
功能的车型上来看,目前有很多种技术路线.
特斯拉可以算独一档,为达到控制整车成本的目的,主要依靠视觉感知来实现辅助驾驶功能,虽然车辆成本确实下降,但在软件算法,数据处理以及深度学习等方面的投入是一般新势力难以企及的高度,以2021年为例,特斯拉的研发投入高达26亿美元,高于"蔚小理"三家总和.
按照特斯拉的思路来看,虽然前期研发投入大,但只要销量够大,均摊下来是划算的.此外,从研发角度来看,坚持一条路线
(视觉或激光雷达)
也有利于从L2向自动驾驶
(L3及以上)
的顺利过渡.
不过,这样的技术路线也存在弊端,
一方面,在软件能力还不够的今天,仅依靠视觉感知的特斯拉在遭遇静止物体,极端天气等场景时,依然不够稳定,也因此出现过多起事故.另一方面,有观点认为,激光雷达现在的成本虽然相比摄像头高出数倍.
但随着激光雷达的生产工艺提升,规模扩大,预计车载激光雷达的平均单价将会从2021年的6500元降低至2030年的1719元
(数据来源:"中国激光雷达行业发展现状分析与投资战略调研报告(2022-2029年)")
,成本上的优势便不复存在,反而会在技术及体验上落后于选择激光雷达路线的车企.
另一条路线,则是在硬件上拉满,搭载激光雷达,大算力芯片等,规格上早已超过普通L2级别的需求.一方面,车企解释为"硬件预埋",日后通过OTA升级可实现城市道路上的导航辅助驾驶功能,甚至是提升至L3及以上自动驾驶水平.目前蔚来,小鹏,理想,埃安,极狐与魏牌等车企均有城市NOA功能的开放计划.
另一方面,在L2阶段,驾驶员是驾驶的主要责任人,因此并不需要辅助驾驶达到全场景都能完美运作,但为了拉开差距,提升体验,也会有车企尽量将辅助驾驶的体验向"自动驾驶"靠拢,因此,需要更高的硬件水平.
不过,可以明确一点,没有不重视自动驾驶软件算法的,只不过当前的软件水平还不足以让激光雷达等硬件"下岗",因此,至少在现阶段,想带来良好体验,软硬件都需要到位.
车企更愿意讲硬件,其实很好理解.硬件有实打实的参数,最容易比较,从人无我有,到人有我多,从个数到参数,都很容易能和竞品进行比较,拉开差距.此外,硬件非常直观,有就是有,没有就是没有.
但软件故事,还真就不太好讲.
软件故事:讲多了涉密,讲少了没意义
软件层面的东西,其实比较难以体现,尤其是在自动驾驶领域.
不过飞凡汽车这次很"头铁",讲起了软件上的创新.在感知融合上,号称使用了行业首创Full Fusion全融合算法.通俗来说就是使用了前融合+后融合+混合融合三种.
我们都知道,车辆上有激光雷达,毫米波雷达,超声波雷达以及摄像头等多种传感器.车辆需要把他们的数据融合到一起.在融合方式上,目前绝大多数都采用后融合.后融合,是各传感器分别通过各自的感知算法,输出对物体的识别结果给主处理器,通过卡尔曼滤波等方式再进行融合,这种方式融合的是目标数据而非原始数据.
后融合算法典型结构 图源:CSDN用户xingdou520
而前融合技术则较为少见,其原理是将各传感器的原始数据进行时间与空间上的同步后,统一在主处理器进行处理.这种方式的优势在于可以大大提升对物体感知的全面性,减少误检漏检发生.但难度很高,一方面,对于处理器的算力要求非常高,另一方面,将各传感器的空间进行对齐也存在困难.
前融合算法典型结构 图源:CSDN用户xingdou520
飞凡汽车这次提出的"全融合",则是将两种融合技术再加上两种相融的结果,三种进行融合,但为什么不只是用更有优势的前融合,三种融合在实际使用时又是怎样工作的,实际上都占了多大比重.这些关键问题,并没有详细说明.
手机,电脑等消费品的"软件",可以直观地通过UI来体现,但自动驾驶的软件层面并没有直观的体现方式.只能靠车企"一张嘴"来说.但从两方面,就注定车企在这部分的故事讲不深.
一方面,软件算法比较晦涩难懂,想要通俗易懂并正确的传递给大众,存在难度.这次飞凡汽车"试图"为用户讲明白软件上的创新,就被媒体指出"硬伤太多".
车企自己都能讲错,更别说用户理解起来有多费劲.
另一方面,软件如何真正体现给用户看?总不能拿底层代码来看吧,最后就变成讲太多了涉密,而讲得太少又没意义这种局面.
图源:微博@电动知士大雨
话说回来,如此强调软件的飞凡R7,这次在感知硬件上也拉得很高,不但搭载了LUMINAR激光雷达,还搭载了采埃孚的Premium4D成像雷达.从宣传角度来说,与其强调这些软件上的东西,还不如讲讲硬件来得实在.但在品驾看来,
无论讲软件还是硬件,事实上都有点跑偏
.
应该告别"重参数,轻效果"
汽车新四化让车变得更像是"数码产品",比参数那一套逻辑也被带到了车上来.
车企强调车的算力,芯片,车内的屏幕个数,辅助驾驶的功能点等等,但"这些屏幕用起来到底怎么样?辅助驾驶好用吗?极端工况下这些功能还能应对吗?"等这些注重效果的内容,则被忽视.
特别是在辅助驾驶方面,如果只看功能点,很多家都很类似,但从实际体验来看,相差甚远.举个例子,算力只有10TOPS的理想ONE可以在部分高速道路上使用导航辅助驾驶功能,而算力高达1016TOPS的蔚来ET7,在城市导航辅助驾驶功能开放前,这款车也只能在部分高速路段使用导航辅助驾驶功能.如果不看实际效果,那它们又有什么区别?多出的一千算力意义何在?
重参数,最后也只会引来参数上的内卷
,激光雷达从一个变成四个,算力从10变成1000.车企有必要从实际应用与体验角度上,讲明白自己的产品,而不是抛出一些唬人的参数与技术.产品最终还是拿来用的,而不是拿来比的.