智能汽车再陷路线之争?
随着AI大模型的持续发酵,业内对于AI大模型在各个行业的应用落地越发关注。比如,“AI+教育”“AI+医疗”……,曾经炒作过的AI概念,有了重新炒作一遍的趋势,AI汽车自然也不例外。
近期,在四维图新的战略研讨会上,明确将围绕“汽车智能化”主赛道,以地图数据、导航产品为基座,以智能驾驶、人车交互为主要应用场景,提供面向智能汽车的软硬件产品组合,加速形成以“芯片+算法+数据+云”的数据驱动创新闭环。除了四维图新之外,华为问界M5智驾版的推出,也在业内引发强烈反响,很多用户更是甘当“自来水”,为问界智驾打call,一时间AI汽车的声量再次走高。
(配图来自Canva可画)
智能汽车人气再度飙升
在6月16日举行的2023未来汽车先行者大会暨全球智能网联汽车商业化创新大会上,华为终端BG CEO、智能汽车解决方案BU CEO余承东发言表示:“中小厂商可能被大的厂商兼并或者重组掉,未来能活下来的车企,年产量达不到500万或者达不到1000万辆的话,恐怕很难在这个时代立足。”值得注意的是,几乎同时华为与赛力斯合作的问界M5智驾版,也在同一天交付引发行业关注。从当下来看,智能汽车再次人气飙升是有原因的。
一方面,智能汽车解决方案发展到今天已经越来越成熟了,当下L3级别的智能驾驶落地,业已步入成熟落地阶段。进入智能汽车时代,汽车传统的电子电气架构,加速从分布式(模块化、集成化)向域集中式(包括集中式化、域融合)、中央集中式演进(车载电脑、车云计算)。在域控制架构之下,汽车的通讯性能更好、成本更低,同时节省了大量ECU(电子控制单元)的使用,大大节省了空间、能耗和物料,使核心域内算力大幅提升,智能化功能开发越发顺畅,应用上车速度大幅提升。
比如,华为就将多年来在ICT方面积累的核心能力,迁移到了智能汽车上,如华为的鸿蒙智能座舱、智能车控以及智能驾驶技术,全都被应用在了华为的合作伙伴,如赛力斯的问界、长安汽车的阿维塔上,创造了极强的智能驾驶体验,问界M5智驾版,更是业内首个同时搭载HUAWEI ADS 2.0智能驾驶系统,和鸿蒙智能座舱3.0的车型,其已经可以提供无限接近于自动驾驶L3级别的智驾体验。
另一方面,在电动车越来越卷的当下,汽车智能化水平高低,越来越成为车企打造产品差异化的核心卖点。前几年,在行业新能源快速渗透的情况下,用户对汽车的电动化体验感知相对更深一些,对于智能化尤其是“蹩脚”的智能化则不那么感冒,这也是包括比亚迪等在内的厂商,虽然智能化水平不高,但是凭借较强的电动化体验,依然跑到了行业前列的原因所在。
但今时不比往日,在经过一轮大洗牌之后,头部电车企业之间的竞争愈加焦灼,除了电动体验之外,智能化体验越来越成为车企拼差异化的一个核心卖点。比如,座舱域与车身域(包括雨刮、车钥匙与车窗)的融合,可以让用户体验到科技走进生活的感觉,智能驾驶水平的提升,则将汽车智能化体验拉升到全新的高度。从这个点来说,当下智能化的再度走热,更像是在之前大浪淘沙之后,行业重新“蓄力向上”的一个开端。
智能汽车迈入关键分水岭
站在当下来看,现阶段汽车智能化或许已经进入“关键质变”阶段。在4月16日举行的2023华为智能汽车解决方案发布会上,华为常务董事余承东表示:“上半场的电动化,是硬件决定体验;下半场的智能化,是软件决定体验。而当下或许已经到了汽车,从制造属性向科技+消费属性的过渡阶段,甚至可以说是关键分水岭。”
一来,以华为等为代表的龙头科技厂商,正在以顶级智能化体验,重新定义智能汽车产品。根据汽车之家发布的《2022中国智能汽车发展趋势洞察报告》(以下简称《报告》)显示,当前国内智能汽车品牌的智能化表现特征不一,长短板十分明显,总体上呈现出“强座舱、弱智驾”的特征,同时算法迭代压力大,交互式体验不足等问题也比较明显。
在车企与车企之间,智能化体验的差异也比较明显。据《报告》用户严格测评的结果显示,2021年智能座舱评分Top 10中,中国品牌车系占据8席。其中小鹏P7交互便利性高,语音功能尤其强大;理想综合娱乐系统较强,星越场景覆盖度较高,蔚来的互动沟通体验好。即便如此,各家依旧有各家的短板。作为近两年才大举入局智能汽车行业的“新人”,华为鸿蒙4.0车机系统,确实给现有的智能座舱市场带来了全新改变。
其具体亮点体现如下:六音区声源定位、多人多屏多音区并发控制、舱内眼球位置追踪及眼部状态识别、多屏多通道双向流转、多屏跨设备投屏。与此同时,新一代 HUAWEI 车载智慧屏、xPixel 智能车灯解决方案,以及HUAWEI xHUD AR-HUD 增强现实抬头显示也同步亮相,其他诸如数字座舱和智能车云服务、华为的鸿蒙系统等,也都被一并带上车。这预示着真正意义的“数字化移动第三空间”正在诞生,这与简单地将中控屏等智能化功能串起来的智能座舱,显然已经完全不同了。
二来,新的智能化革命正在广泛兴起,给汽车智能化带来了全新的外部刺激。今年以来,以ChatGPT为代表的AI大模型,迅速席卷各个行业产业,为很多行业带来了全新的数字化机遇,其中自然也包括了智能汽车。目前包括已经发布了AI大模型的百度,华为等,都已经宣布了将自家的AI大模型应用,接入到相应的智能汽车产品中。
那么,AI大模型会对智能汽车带来什么改变呢?从目前已知的资料来看,大模型给智能汽车带来的改变有二:一是大模型与智能座舱结合后,可以实现车内跨业务、跨场景人车自由交流,提升座舱交互体验;二是它将促进自动驾驶的发展。其具体表现为:在云端,大模型可以发挥参数量增加带来的容量优势,加快汽车内的数据挖掘和标注任务能力;在车端,它可以将分管不同子任务的小模型合并为一个大模型,节省车端推理计算时间,增加汽车安全性。
总之,无论是科技大厂下场参与“催化”智能汽车发展,还是AI大模型给整个产业链带来的外部影响,都意味着当下智能汽车正在迈入关键分水岭。
路线之争仍在继续
随着智能驾驶的热度攀升,业内围绕纯视觉解决方案,以及激光雷达解决方案的智能驾驶路线之争再度被提起。尤其是问界M5智驾版的推出,让很多人对于以特斯拉为代表的纯视觉方案的评价,越发两极分化:一种认为,纯视觉方案是一条不现实的路线,因为它不能解决驾驶安全的问题,它将在相当长的时间内面临政策压力;另一种则认为,纯视觉方案具有长期价值,激光雷达在当下可能是个过渡方案。那么,这两种方案究竟哪种更适合当下的环境呢?
一方面,纯视觉方案的确有成本优势,但安全性“硬伤”也难以遮掩。具体来说,纯视觉方案依托于高分辨率、高帧率的成像技术,来感知外界环境信息,做到无死角场景全覆盖,然后借助传感器将得到的环境数据上传到系统,依托系统进行分析判断、做出决策,更类似于人类的反馈系统。
作为这方面的代表,像特斯拉、百度、极氪等车企,均使用这一方案。比如特斯拉搭载了8 颗摄像头,包括前置三目摄像头(分别是长距窄视角、中距中视角和短距鱼眼)、车辆的左右两侧各有2颗面向侧前和侧后的摄像头,再加上1颗后置摄像头,8颗摄像头完成了360° 纯视觉感知的无死角覆盖,而百度的Apollo Lite与特斯拉基本一致,只是加装了2颗环视摄像头做感知补充。
相比激光雷达解决方案,这种方案避免了购置价格动辄上万块钱的激光雷达,因此规避了造车成本太高的问题。但短板同样明显,那就是它高度依赖于算法驱动和高算力支持,在反应速度上稍微较激光雷达慢一些,而且其容易受光照等极端环境影响,安全风险不少,这也是纯视觉方案被人“诟病”的根源所在。
另一方面,激光雷达的确成本高,但反应灵敏、安全性高。激光雷达在运行时,可以通过发出光束快速并且准确地对外界物体进行位置、大小的判断,并同时获取数据以形成准确的数字模型。相比视觉派而言,它监测的距离更长(周围300米以内的物体),精度更高,响应速度更灵敏(反射弧更短),并且不受环境影响,可以应对暴雨、冰雹等极端天气。以问界M5智驾版的反应来说,它在南方暴雨天气之下应付自如,智能驾驶可以在脱离手扶的情况下,通过各种复杂路况,具备极强的环境适应能力。
综合两种方案不难发现,当下智能化普及的先决条件,依旧是智驾的安全性,相对而言激光雷达方案更加稳妥。但从长远角度来说,随着算法和算力能力的提升,纯视觉方案也将逐渐受到产业内外的关注和重视。
商业化将成未来决胜关键
纵观整个国产智能汽车发展历程不难发现,从开始的“热火”到后面的“沉寂”,再到再次受到外界关注,影响外界对智能汽车评价的,从来都不是它重不重要,而是它能不能商业化落地,即它的商业逻辑能否跑通才是核心关键。
首先,技术的应用是否存在安全隐患,符不符合“人本主义”的商业伦理,是影响智能驾驶产业落地的重要因素。如前文所述,纯视觉方案虽然好、成本也低,具备长期商业价值,但是当下依旧有很多车企,选择激光雷达方案,关键正在于其存在安全风险,而这恰恰是用户不能接受的,也是社会和政府部门不能接受的,这将直接影响政府推动相关政策落地的开放速度。
换言之,只要安全的智能驾驶技术,才会让政府部门给车企开白名单,让车企测试更先进的自动驾驶技术。最近华为推出的问界M5智驾由于过于抢眼,所以外界都在预测是否会提前落地L3级别的自动驾驶,果然在本月我们也出台了L3级别的政策指引,这在某种程度上来说并不能算凑巧,而是社会对技术共识的逐步达成。
其次,智能化落地的成本方案,是否能为各方所接受。过去特斯拉非常排斥激光雷达的原因,除了考虑视觉解决方案这种技术活,他们比较擅长做之外,成本也是一个很重要的考量。为了控制整车成本,马斯克不仅不装激光雷达,甚至在去年还宣布将在欧洲、中东、北美地区交付的model 3、model Y,统一移除超声波雷达,而后者的成本也才几百元。因为根据马斯克的规划,特斯拉的智能车必须做到越来越便宜,因此成本只能是越来越低,不能搞太“高”的昂贵硬件。
在这一规划指引下,特斯拉在电动化基础上做到低购置成本的智能车体验,也就能够吸引更多用户来购买特斯拉的FSD,达到软件赚钱的目的。不过,激光雷达的“贵”也不是没有办法解决,目前华为、速腾聚创等厂商,已经将动辄上万的激光雷达价格,打到了一个适合产业化(华为的相关产品在200美元)的程度,而且伴随着其合作车企产品的大量出货,规模效应越发显著,成本的下降空间进一步打开(比如问界、蔚来等已经交付了上十万辆的车),产业化也进一步提速。
以此来看,其实所谓的路线之争背后,核心还是商业化卡点的问题,只要商业化能走得通,那种技术路线都有可能落地实现。而考虑到自动驾驶落地的长期性和复杂性,先依靠市场化的手段度过前期生存阶段,而后再依托先进技术来推动体验升级,将会是未来车厂争夺自动驾驶话语权的关键策略。
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