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智能驾驶,被困在数据里

来源:易车网 2024-07-07 16:25 阅读量:17330   

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6月20日,小鹏汽车董事长、CEO何小鹏发文透露,自己在美国测评了V12.3.6版本的特斯拉FSD,同时在线借起了FSD 12.4.1的内测版本,想将FSD与自家XNGP做对比。

随后,特斯拉CEO埃隆·马斯克在国外网友转发相关报道后评论道:中国汽车制造商是迄今为止最具竞争力的。

2024年,国内围绕高阶智驾展开的话题有很多。

车企们将高阶智驾比拼推上台前,尤其是城区领航辅助,从最初的小鹏、华为,到今年广汽、蔚来、理想、智己等都明确了城区NOA计划。同时,不少主流品牌在“去高精地图”上达成了共识。

很多人可能好奇,这一次自动驾驶真要来了吗?

“老司机”智驾要来了?

有行业机构预测,今年高阶智能驾驶渗透率将会达到48%,且接下来会保持逐年提升的态势。?

对于车企来说,高阶智能驾驶赛道火起来是好事儿,每一次技术革新都能带来新故事,但压力也并存。以城区领航辅助为例,去年,能够实现城市NOA的品牌没几家,到今年,小鹏、华为、广汽、蔚来、理想、智己等都明确了城区NOA计划。

城区NOA得以大面积开放,与行业内另一趋势有关联——“去图智驾”。

小鹏、理想、华为在去年1月,几乎同一时间拍板,要推出不依赖高精地图的智能驾驶方案。广汽集团在2024北京车展上也宣布,无图纯视觉智驾系统将在2026年装车搭载。

不依赖高精地图的高阶智驾,之所以被更多车企认定是可行方案。一来,高精地图自带的成本高、更新周期长等阻碍了智能驾驶的普及,“去图”化自然成了更多车企的选项。二来,智驾端到端的应用,让这种方式的可行度大幅提升。

所谓“端到端”,可以简单理解成,算法模型通过学习人类的智慧,模仿人类的思考决策逻辑,取代了需要人工编写的规则算法,正是这一点,为不依赖高精地图的高阶智驾普及破除了技术障碍。

今年4月,华为宣布乾崑ADS 3.0将采取端到端感知+端到端决策的分模块端到端架构,预计将首发搭载在8月上市的享界S9上。

上个月,小鹏汽车也发布了量产上车的端到端大模型:神经网络XNet+规控大模型XPlanner+大语言模型XBrain。按照官方的说法,小鹏汽车端到端大模型已经能够做到“2天迭代一次”,在未来18个月内智驾能力提升30倍。

让更多人感觉高阶智能驾驶近在眼前,或许还因法规、政策层面的“跟进”。

今年1月,工业和信息化部等“五部委”联合发布开展智能网联汽车“车路云一体化”应用试点工作的通知,有20个获批城市将率先开展智能网联汽车“车路云一体化”规模化示范应用和新型商业模式探索。

本月早些时候,工业和信息化部等“四部委”公布了首批“智能网联汽车准入和上路通行试点”联合体名单:比亚迪、蔚来、长安、广汽、上汽、北汽蓝谷、一汽、上汽红岩、宇通客车等9家车企入围。

高阶智驾里的“猫腻”

业内普遍认同,智能化、自动驾驶是车企竞争的核心点,但智驾竞争该争什么?

在营销方面,“开城”数量或许是重要一环,车企们几乎都在竞争城区领航辅助的城市覆盖率。

小鹏宣布计划在今年实现全国主要城市全覆盖以及部分“无图”功能;基于华为ADS 2.0的问界,开始推送全国“有图无图”都能开的“无图 NCA”功能;理想汽车城区NOA年内开放110城……

从这些数据来看,开城大战的差异已经拉开,有的开城过百,还有已经实现了不依赖高精度地图的主要城市全覆盖。但一个问题是,真实的体验感怎么样?

有业内同行吐槽,车企所宣传的智驾功能,其实并没想象中完美。城市道路开放并不意味着所有路段都能开,可用路段有限,而如何评判是否达到“开城”水准,其实没有行业标准。

在消费者眼中,“好智驾”应该像老司机。

于是,为了更接地气的展示自家产品具备“老司机”品质,不少车企一把手亲自下场直播试驾,亲测城区NOA功能的“美妙”,而接管次数成了各家暗地里比拼的关键。

一位业内媒体朋友透露,所谓接管次数其实也是伪命题,因为工程师可以适当调长车辆静止反应时间,系统没提示需要人为接管,但有些情况下,等系统去做决策,肯定没老司机反应速度快。

变成“老司机”,还很难

怎么做才有可能会到变成“老司机”?

理想汽车智能驾驶研发副总裁郎咸朋表示,端到端+大模型,这个方式是更接近于人类驾驶的更有前途的智能驾驶方案。其中,端到端的研发最主要的需求是在数据、算力、人三个方面上。

小鹏汽车董事长、CEO何小鹏在接受采访时也说过,自动驾驶是一个非常困难的事情,它不是靠钱、靠人就可以做得到的,它有非常大的数据门槛。小鹏给出的解法是,在不断进行原始数据积累的同时,通过仿真测试加快模型迭代。

可以说,让高阶智驾真正意义上达到“老司机”水准,还需要大量的数据来训练智能驾驶模型,而数据恰恰是稀缺资源。

对于供应商来说,智驾同样被困在数据里。

知行科技创始人、董事长兼CEO宋阳认为,当前智驾竞争主要争两点,一是领先的功能,包括导航辅助驾驶、通勤模式、停车场领航。二是先进的算法,包括BEV-Transformer,端到端的大模型。

无论哪一种,都需要大量的数据来训练智能驾驶模型,而数据却是稀缺资源。

宋阳指出,目前的数据还不能在车厂之间、系统供应商之间进行共享,每家都在重复采集数据,这是一个非常大的浪费。如果这些数据集合起来训练算法,会让中国自动驾驶更加快地跑在世界前列。?

按照正逻辑,数据不够用,最直接的解决方式就是让更多用户参与进来,但成本也在制约着智驾的普及。

宋阳坦言,成本最终还是汽车行业竞争非常关键的因素,主机厂出于成本考虑,会让供应商降价。

“没有量的支撑,投入研发得不到摊销,硬件成本上一定是高的。”他进一步分析称,无论是研发摊销,还是对于供应链的控制力,达到10%的市场份额是一个坎儿,能到达就说明能初步存活下来。

换句话说,车企向供应商施压,希望用更低成本解决智驾方案。而供应商为了能够生存,就需要通过用规模化来分摊成本。

正因如此,今年高阶智驾方案市场正在表现出向头部企业聚焦的趋势,二线独立智驾公司已经走到了生死存亡的边缘。

北汽产投总经理刘培龙也表示,目前最热的就是以NOA为代表的智能驾驶演进,现在整个细分行业面临比较大的挑战,特别是围绕城市NOA、低成本的方案和快速应用的方案,现在挑战不小。

2024年下半年已经开始,行业竞争依然会很残酷,但高阶智驾最终会驶向何方,谁又能成为最后赢家?不妨等等看吧。

文/亦林

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