国内自动驾驶战局如何?我对比了下华为大疆特斯拉百度等公司

2021-04-23 15:11:58 浏览数 (1)

贾浩楠 杨净 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI

上海车展,比车企还躁动的,是自动驾驶供应商。

这边有大疆首次官宣自动驾驶方案,那边华为自动驾驶首秀,还“猖狂”开炮,说现阶段做RoboTaxi的企业都得“完蛋”...

为了在大变革中站稳一席之地,Tier 1、车厂各显神通。

但热闹都是厂家的,用户却抓狂:

自动驾驶这么多,该信谁?

真正的自动驾驶时代到来,应该是什么样的?

不妨来个主流自动驾驶横评对比,看看各家的“真功夫”。

什么才叫自动驾驶?

国内的车厂、供应商,目前仍然沿用美国SAE对自动驾驶的定义分级:

有人说自己是L2 ,有人说是L3,有人谨慎地说是“高阶智能辅助驾驶”,还有人毫不谦虚地说是“完全自动驾驶”…

但是在道路上的表现,似乎大差不差。

2021年,自动驾驶技术,让普通用户越来越迷糊。

现在我们知道,至少目前L5级,即完全不需要人类操作,甚至连方向盘都取消的自动驾驶技术,还没有实现,相关法规也不允许。

那么“无限逼近”用户,甚至已经有部分厂家宣称达成的L4级,应该是怎样的?

至少从用户体验上讲,应该分三个层次。

首先是城市道路上的领航,包括在L2 级别上常见的车道保持、自主跟车、变道等等,在L4级别体验中,这种功能不但要覆盖条件较为规范简单的高速和城市环线,还要能满足城市内部复杂道路的情况。

其次,L4级自动驾驶的体验,除了在道路场景,在更加细致复杂的车库、充电站中,也得能做到自主停泊、寻路,让用户通过手机等移动终端在常驻点(如家和公司)实现远程取车、还车、自动充电等操作。

最后,是将城市道路领航,和末端自主泊车综合在一起,给用户端到端、全场景覆盖的自动驾驶体验。

而现在国内主要的自动驾驶技术提供商,车厂自研代表有特斯拉、小鹏,Tier 1阵营中,有老玩家百度Apollo、小马智行、以及新入场的华为、大疆、滴滴等。

目前有数据可查的各家自动驾驶路线基本面是这样的:

数据来源:《北京自动驾驶路测年报》

当然,中国还有一个重要的自动驾驶玩家——特斯拉,目前已经累积近50亿公里数据。但这并不是研发阶段测试出来的,而是无数特斯拉用户,用自己的车和场景跑出的数据,这其中,还有不少因为AutoPilot缺陷而付出惨重代价的车主。

所以公平起见,不妨比较一下国内几家主要自动驾驶供应商的数据(截止2020年):

其中,小马智行和文远知行数据分别为超过200万、超过100万公里,百度以1000万公里路测领先。

从侧面考察,企业所获路测牌照数量,也能作为自动驾驶技术进展的参考:

其中,有公开披露信息的,百度216张,文远知行数十张,小马智行10张左右。

而从测试车队规模来看,国内普遍在100-200辆,只有百度目前有500辆级别测试车队:

数据来源:官方披露和公开信息

直观来看,在民用车领域,底层传感器方案的选择上,车厂和几个主要的Tier 1也有不同的路线:

这里面,百度Apollo和大疆的技术方案,同时支持纯视觉和激光雷达,相较视觉为主或激光雷达方案,更加全面。

同样,各家自动驾驶能力上,各有侧重跟不同:

目前,特斯拉的FSD Beta版正在小规模测试中,且仅限国外。FSD已经能实现基本城市内部领航,北美良好路况下表现还不错。

但在前期用户在美国唐人街实测情况中可以看出,即使是马斯克口中的“完全自动驾驶”,也无法应对类似中国国内的复杂路况:

‍‍‍横穿马路的大叔直接导致FSD退出

而小鹏XPilot最新版本,包括了NGP功能,目前可以应对高速和城市环路,但无法适应城市内部路况,比如,在北京地区,NGP只能在五环之外激活。

而承诺全场景自动驾驶能力的华为和大疆,刚刚起步,其真实能力还有待检验。

百度Apollo的“双A”方案,即ANP智能领航 AVP自主泊车,依赖Apollo的自动驾驶量产引擎,实现“全域自动驾驶”功能,走出了与特斯拉强调单车智能不同的一条路。

在城市道路内的典型场景——施工区域通行:

‍进出环岛:

‍高速路匝道:

‍自主泊车:

‍百度Apollo的全域自动驾驶体验已经商用,搭载这些技术的量产车威马W6,前两天刚刚上市。

在央视探班时,威马W6借助Apollo表现出的能力,让撒贝宁连连惊呼。

所以综合来看,目前为止能适应中国路况的全域自动驾驶功能,依然是Apollo方案覆盖最广、积累最多,最重要的是相关L4级功能已经在量产车上前装上市,接受市场检验。

一辆自动驾驶的车,背后需要什么?

既然如此,以百度Apollo为例来聊一下,一辆自动驾驶的车,背后需要什么?

首先,自动驾驶的量产引擎——核心算法。

百度的Apollo Lite(城市道路L4级纯视觉感知解决方案),是整个L4级自动驾驶能力的关键。

不仅是在泊车域(AVP)实现汽车的智能化,更是进一步被拓展至了行车域(ANP),实现了在两个场景下的驾驶自由。

‍‍

Apollo Lite还兼顾了“适用性”,即算法对中国道路的适应性。

算法之外,自动驾驶另一要素是算力

Apollo Lite中参与计算的深度学习模型超过30个,但注重算法优化,一块GPU显卡就能运行,整体算力的仅有30TOPS。

硬件方面,百度Apollo也有专用计算平台ACU,则是选择与业界伙伴合作的方式共同打造,包括赛灵思,TI、英飞凌、Vector……

除了算力、算法之外,百度的高精地图、云端计算、Apollo平台的产业链伙伴关系,都是Apollo自动驾驶背后的要素。

所以综合来看,现在自动驾驶方案和布局里,华为和大疆等各有侧重,特斯拉小鹏是主机厂里最重视自动驾驶自研的。

而百度Apollo是最全最强最完备的,有针对中国路况做过优化的全域自动驾驶能力,还有兼顾激光雷达和纯视觉方案的技术平台,背后还有自动驾驶产业链的支持。

好事是大疆、华为等公司开始入场,虽然全面性上有待时间来追赶先行的百度Apollo,但让市场更热闹了。

而普通用户能直接感受到的,就是是更低的用车成本,以及更成熟的智能驾驶体验。

本文系网易新闻•网易号特色内容激励计划签约账号【量子位】原创内容,未经账号授权,禁止随意转载。

量子位 QbitAI · 头条号签约作者

վ'ᴗ' ի 追踪AI技术和产品新动态

一键三连「分享」、「点赞」和「在看」

科技前沿进展日日相见~

0 人点赞