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群雄并起 自動駕駛技術哪家強?

2021-04-24 02:49  來源:證券時報電子報

    “我們智能汽車團隊告訴我,我們的技術是最好的,可以做到1000公里無干預自動駕駛,這比特斯拉就好多了。”4月18日,在華為全球分析師大會上,華為輪值總裁徐直軍隔空喊話特斯拉,瞬間在行業(yè)內引發(fā)熱議。

    彼時,全球首款搭載華為高階自動駕駛系統(tǒng)(ADS)的量產車型——極狐阿爾法S華為HI版剛迎來了亮相。隨后,這款車參展了2021年上海國際車展,與眾多新車型同臺競技。值得關注的是,自動駕駛賽道上的“老牌選手”百度同樣在本屆上海車展亮相,并高調宣布今年下半年百度Apollo自動駕駛將迎來量產高峰,每個月都會有一款新車上市。

    與此同時,小鵬P5、極氪001、智己L7、WEY摩卡、威馬W6等新車型也都主打了自動駕駛功能,其中不乏支持L4級自動駕駛的車型??梢灶A見的是,2021年的自動駕駛賽道,將變得更加擁擠,競爭也愈發(fā)激烈。

    硬件角逐:算力是核心

    2020年底爆發(fā)的汽車芯片供需失衡風波,讓業(yè)界認識到汽車芯片在智能化電動汽車時代的重要性,上汽、長城多家整車企業(yè)也開始積極在汽車芯片展開布局。

    有業(yè)內人士透露,汽車芯片的短缺,讓不少行業(yè)參與者認識到,在“軟件定義汽車”的時代硬件也同樣重要的客觀事實。

    證券時報記者注意到,極狐品牌在推出與華為聯(lián)手打造的阿爾法華為HI版時,特別強調新車配備了華為鴻蒙OS智能互聯(lián)座艙,其座艙搭載的便是華為麒麟990A芯片。據(jù)了解,這款芯片是華為自研的車規(guī)級芯片。

    除了自研車規(guī)級芯片外,圍繞著自動駕駛技術,華為還重磅推出了其智能駕駛計算平臺MDC810。按照華為的官方信息,MDC810是目前業(yè)界已經量產的、最大算力的智能駕駛計算平臺。

    證券時報記者注意到,在芯片算力上的比拼,已經逐漸成為自動駕駛賽道上各個選手的競爭焦點。

    2014年,特斯拉旗下的產品還在搭載的英特爾MobileyeEyeQ3芯片,但從2016年起,特斯拉在牽手英偉達的同時,便開啟了芯片自研之路。2019年,特斯拉發(fā)布了與臺積電合作的HW4高性能芯片,其算力較之此前的HW3提升了3倍。

    而自動駕駛賽道上的另一位選手——百度,則采取了與芯片企業(yè)共同研發(fā)的路線,且在自動駕駛產品設計之初,就納入了對芯片的考慮,以實現(xiàn)“軟硬件的一體化”。

    公開資料顯示,截至2020年12月,百度已相繼與英偉達、Mobileye、賽靈思、德州儀器等企業(yè)展開合作,其中德州儀器的車規(guī)級處理器就已納入了百度Apollo軟硬一體的自動駕駛產品設計中。

    一位接近百度的知情人士透露,百度多次與芯片廠商進行合作,其核心目的在于持續(xù)強化更高級別以及復雜場景的自動駕駛算力。

    安謀中國董事長、CEO吳雄昂透露,隨著智能汽車持續(xù)進化,對芯片數(shù)據(jù)需求明顯提升。2~3年前,支持輔助駕駛功能的芯片算力僅為2-4TOPS,但要實現(xiàn)L5級別的自動駕駛,其芯片的算力要遠超于1000TOPS。

    在吳雄昂看來,高算力的芯片能夠讓軟件發(fā)揮更強大的功能,并將成為智能汽車的核心競爭力。對于車企而言,獲取高算力芯片已經成為其高性能智能汽車研發(fā)的一道門檻。

    感知技術路線存本質區(qū)別

    “華為既做激光雷達,也做毫米波雷達。我們認為激光雷達、攝像頭和毫米波雷達是一個鐵三角的關系。激光雷達分辨率更高,但在天氣不好的時候表現(xiàn)會弱一些;毫米波雷達雖然沒有激光雷達的分辨率高,但是更適合在天氣不好的時候使用。”華為智能汽車解決方案BU融合傳感雷達&攝像頭產品部總經理苗立靖透露,華為方面判斷,技術的融合對保障自動駕駛的安全性和體驗感是非常重要的。

    記者注意到,在感知技術路線上,華為采取的是“多條腿”走路的方案,例如其與極狐打造的阿爾法S華為HI版就搭載了3顆激光雷達,而在同一時期,華為又發(fā)布了高分辨4D成像雷達。據(jù)悉,較之于常規(guī)的毫米波雷達,華為高分辨4D成像雷達的天線配置,整整提升了24倍,堪稱可量產的最大陣列成像雷達。

    華為方面判斷,4D成像雷達將與高線數(shù)激光雷達、高清攝像頭共同推動高階自動駕駛的演進。

    華為智能汽車解決方案BU總裁王軍也在專訪中透露,華為在毫米波雷達和激光雷達兩種技術路線上,均會持續(xù)布局。華為更希望能夠通過它們的協(xié)同,將成本降低下來,以促進激光雷達和成像雷達的進一步上車。

    據(jù)了解,目前在感知路線上,大體上可以分為三大派別,包括以Waymo、奧迪為代表的激光雷達派,以蔚來、比亞迪、寶馬、奔馳為代表的毫米波雷達派,而特斯拉、理想等車企則更加傾向于仿生理念,可以稱之為攝像頭派。

    目前,由于激光雷達的成本較高,大多數(shù)企業(yè)采用的是多顆毫米波雷達的路線。不過,最近,以小鵬、華為為代表的企業(yè),也開始加速推進激光雷達的上車。

    與華為“兩條腿”走路的技術路線不同,特斯拉在感知層面更加堅信“視覺力量”,為車輛裝配了8顆攝像頭和1顆毫米波雷達,組合視野范圍達360度。

    “如果人類以自身的視覺識別周圍環(huán)境,那么攝像頭便可以實現(xiàn)人眼的功能”,特斯拉創(chuàng)始人、CEO馬斯克認為,攝像頭獲取的環(huán)境數(shù)據(jù)經過視覺算法處理后,是可以通過深度學習模型進行自我培訓,進而對路況進行全范圍認知的。

    多家券商研究報告顯示,目前市場中,單靠攝取數(shù)據(jù)增進ADAS系統(tǒng)性能的企業(yè)并不多,特斯拉在這項技術上是處于明顯領先地位的。

    記者注意到,此前百度Apollo也采用了視覺感知路線,只不過是與激光雷達搭配在一起,形成互相配合的系統(tǒng)性感知。

    但在本屆上海車展上,百度Apollo重磅發(fā)布了無激光雷達的純視覺自動駕駛方案AVP+ANP。其中,ANP是百度Apollo推出的商業(yè)化量產解決方案,不強制包含高成本激光雷達,僅通過12顆攝像頭、5顆毫米波雷達和12顆超聲波雷達融合感知就能確保城市自動駕駛通勤,更加適用于中國的城市復雜道路。據(jù)悉,搭載ApolloAVP方案的第一款量產車威馬W6已經在4月16日正式上市。

    百度自動駕駛技術部總經理王云鵬表示,百度選擇推出純視覺能力的產品,是從成本層面進行了周密考量的。目前激光雷達上車后,勢必會因為高成本而提升產品售價,這并不利于自動駕駛技術的快速推廣。為了給消費者提供更多元化的方案,百度選擇了一條更艱難的路。

    王云鵬表示,純視覺的路線其實更難走。目前百度也在與合作伙伴打磨一款量產車,且采用了成本相對較低的激光雷達。

    集體加速量產

    滲透率是關鍵

    最近一段時間,多家車企頻頻對外釋放在自動駕駛領域布局的新動態(tài),且紛紛錨定高階自動駕駛,促使整個自動駕駛賽道再度升溫。

    一位業(yè)內人士向證券時報記者透露,近期自動駕駛賽道的持續(xù)火熱,與資本的助力有直接關系。據(jù)天眼查數(shù)據(jù)顯示,僅2021年前兩個月,自動駕駛行業(yè)涉及到的投資融資事件就已高達24起,總額達176.4億元,接近2019年全年的總額。

    另有證券分析師告訴證券時報記者,華為、百度等跨界者之所以加速在自動駕駛賽道上的布局,尤其是積極推動量產,主要是由于數(shù)據(jù)的積累要靠規(guī)模來實現(xiàn)。在他看來,未來,自動駕駛賽道上的玩家不僅僅要拼技術,還要拼落地和量產。也正因如此,百度在加速與整車企業(yè)合作的同時,也明確了造車的計劃;一直強調不造車的華為,也與極狐聯(lián)合推出了合作產品。

    “只有推動自動駕駛技術上車,并形成規(guī)模,才能在技術上和應用場景上持續(xù)迭代和更新”,上述人士認為,未來,還會有越來越多的企業(yè)加速在自動駕駛技術上的布局。

    東莞證券預測,隨著自動駕駛車型將實現(xiàn)量產上市,2021年有望迎來自動駕駛爆發(fā)元年。

    中國汽車工程學會副秘書長侯福深表示,2025年,中國有望實現(xiàn)70%的量產新車型具備L3級別的自動駕駛水平、L4級別自動駕駛水平的汽車開始規(guī)模化應用,到2030年有望實現(xiàn)L5級別自動駕駛水平汽車的量產。

    麥肯錫一項研究報告顯示,中國未來十年有望成為全球最大的自動駕駛市場。到2030年,中國大概將有800萬輛的自動駕駛汽車出現(xiàn)在公路上,自動駕駛相關的新車銷售及出行服務創(chuàng)收將超過5000億美元。

    的確,隨著自動駕駛技術的快速發(fā)展,汽車產業(yè)的服務模式和營銷模式也在發(fā)生本質變化,相關企業(yè)除了要在技術層面角逐外,也將迎來在銷售模式上的比拼。

    日前,華為就在上海車展期間宣布正式銷售小康股份賽力斯品牌的SF5車型。據(jù)悉,截至4月22日,賽力斯華為智選SF5兩日的訂單已突破3000單。

    多位業(yè)內人士表示,華為與小康股份的跨界合作,是雙贏的選擇,除了銷售車輛本身外,未來華為在車聯(lián)網、自動駕駛方面的技術積累,也有望陸續(xù)落地于小康股份的產品上,這其實也將側面加速華為在自動駕駛賽道上的布局。

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