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汽車市場進入“勝者為王”時代,但車企的城市輔助駕駛困境如何解決

Monika觀察 ? 來源:電子發(fā)燒友 ? 作者:莫婷婷 ? 2024-03-19 09:04 ? 次閱讀
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電子發(fā)燒友網(wǎng)報道(文/莫婷婷)在具備電動化基礎(chǔ)后,智能汽車的發(fā)展已經(jīng)進入下半場。但在下半場,智能汽車依舊面臨著技術(shù)、市場和政策等多方面的挑戰(zhàn)和機遇。下半場的競爭將更加注重智能化技術(shù)的集成和應(yīng)用,如何在多變的市場環(huán)境中保持競爭力,不少汽車企業(yè)都爭先推出城市輔助駕駛功能。但更高階的城市領(lǐng)航等功能還需解決不少技術(shù)挑戰(zhàn)。


汽車智能化下半場,車路云一體化是關(guān)鍵

目前來看,智能汽車的應(yīng)用場景可以根據(jù)需求分為城市通勤、高端公務(wù)、硬核越野、極限運動等,不同的場景對智能駕駛、底盤域控制、智能地形識別等技術(shù)的需求程度以及應(yīng)用痛點都不一樣。例如城市通勤中,最需要考慮到的是補能問題和續(xù)航里程,例如采用eDTC 滑行能量回收扭矩控制,能夠在正能量回收的情況下,保證車輛穩(wěn)定地駕駛。

另外,在實現(xiàn)智能駕駛功能的過程中,智能汽車還有不同的應(yīng)用痛點。根據(jù)麥肯錫汽車數(shù)字服務(wù)客戶調(diào)查數(shù)據(jù),用戶在購買智能汽車時傾向的付費特性中,駐車輔助、自動泊車功能需求是最高的,接下來是自適應(yīng)巡航控制、車道輔助、交通標志識別功能等。隨著智能駕駛級別的提升,“車路云一體化”將在自適應(yīng)巡航控制、交通標志識別等功能承擔更重要的角色。

但在當下,智能汽車的發(fā)展還面臨著困境,這個困境不僅僅是汽車企業(yè)需要解決的。中國信息通信科技集團有限公司副總經(jīng)理陳山枝近期在行業(yè)論壇上分享了他看到的智能汽車發(fā)展過程中的挑戰(zhàn)以及觀點。

一是如何看智能網(wǎng)聯(lián)汽車、車聯(lián)網(wǎng)、車路云協(xié)同的關(guān)系。車路云協(xié)同是車聯(lián)網(wǎng)的具體應(yīng)用,但從智能網(wǎng)聯(lián)汽車、智慧交通的角度看,又有不同的應(yīng)用,例如智能網(wǎng)聯(lián)汽車的車路云一體化更關(guān)注駕駛安全、高效駕駛及信息娛樂。他認為汽車將成為最大的移動智能終端,有望成為繼移動互聯(lián)網(wǎng)后的下一個超級入口,未來將出現(xiàn)車聯(lián)網(wǎng)平臺經(jīng)濟。

二是多種通信技術(shù)間的關(guān)系(車企/路方)。車聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)需求包括近程信息交互和遠程信息服務(wù)。近程信息交互包括車與車之間(V2V)、車與路之間(V21)、車與人之間(V2P)的交互,要求低時延、高可靠,遠程信息服務(wù)指的是車與云之間(V2N)的交互。

對不同的車聯(lián)網(wǎng)需求,4G/5G、C-V2X、衛(wèi)星通信等技術(shù)針對性賦能。例如NR-V2X服務(wù)于全場景無人駕駛傳感器數(shù)據(jù)共享、高密度群智協(xié)同。衛(wèi)星通信解決4G/5G基站未覆蓋的區(qū)域、地震等場景服務(wù)。

陳山枝分享了他的三大觀點,一是C-V2X網(wǎng)聯(lián)與單車智能相互賦能,單車智能是基礎(chǔ),車聯(lián)網(wǎng)(網(wǎng)聯(lián))是增強。二是當前的車和路的協(xié)同感知是各自的自主決策。三是車聯(lián)網(wǎng)新型基礎(chǔ)設(shè)施促進車路城融合發(fā)展。

5G基站在車聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)中解決了廣域覆蓋、大帶寬數(shù)據(jù)傳輸?shù)膯栴}。而5G+V2X融合組網(wǎng),能夠帶來低時延、廣覆蓋、穩(wěn)定可靠的通信服務(wù)。中國移動(上海)產(chǎn)業(yè)研究院副總經(jīng)理黃剛提到,車、路、云各自發(fā)揮功能的前提是在統(tǒng)一的標準下互聯(lián)互通。路側(cè)、網(wǎng)絡(luò)側(cè)、車側(cè)的基礎(chǔ)通信建設(shè)是必須融合統(tǒng)一的,共同形成覆蓋網(wǎng)。據(jù)了解,5G+V2X廣域覆蓋,能夠降低40%的RSU設(shè)備投入。


AI融合、低成本的高階智能駕駛方案需求已現(xiàn)

智能駕駛技術(shù)的發(fā)展帶來了不一樣的城市生活,從功能的迭代方向來看,高階智能駕駛技術(shù)的實現(xiàn)需要多種技術(shù)的配合,包括智能駕駛芯片、傳感器、算法、AI、操作系統(tǒng)等等等。現(xiàn)階段,智能汽車產(chǎn)業(yè)鏈上的玩家都在努力往高階智能駕駛的方向靠近,不管是硬件產(chǎn)品還是軟件產(chǎn)品,都在加速迭代。

大疆車載此前推出了標配高階智駕方案成行平臺7V+32TOPS。7V指的是前視一對800像素的慣導(dǎo)立體雙目攝像頭,后視一個800萬像素的單目攝像頭,加上4個300萬像素的環(huán)視攝像頭。所需算力僅為 32TOPS。

降低單車智能成本是智能汽車發(fā)展的關(guān)鍵方向。正如大疆車載負責人沈劭劼提到的觀點,“高階智駕不僅要平價,還要平權(quán),才能標配普及”。據(jù)了解“7V+32TOPS”方案成本約為5000元,在靜態(tài)障礙物剎停等高階智能駕駛需要處理的極限場景,能夠做到跟20萬,甚至30萬的智能汽車相媲美。

為了實現(xiàn)更高階的城市領(lǐng)航等功能,大疆車載推出“7V+100TOPS”及“10V+100TOPS”的配置。只需更換域控就能完成升級,域控內(nèi)部嵌入標清地圖,加快上車速度。在“勝者為王”的汽車市場,產(chǎn)品上車速度影響著新車型的存活周期,往往決定了企業(yè)能否搶占市場先機。

沈劭劼透露,基于已有合作伙伴的情況來看,該方案的適配周期約為3到6個月,新合作伙伴的新車型約為6到9個月。預(yù)計2024年將有超過20款車型上市。

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該方案不依賴高精度地圖,包含高速領(lǐng)航,城市記憶領(lǐng)航,記憶泊車跨層記憶泊車等高階智駕功能體驗,且油車電車均可用。由于燃油車在結(jié)構(gòu)性和技術(shù)上的瓶頸,因此其智能化需要解決更多問題。大疆車載成行平臺的推出能夠在一定程度上加速燃油車智能化。

在提升單車智能系統(tǒng)的感知能力方面,傳感器已經(jīng)是“必要條件”。由于考量因素不同,選擇雷達還是純視覺方案,在前兩年一直有所爭議。在這個過程中,智能駕駛技術(shù)進入城市路段,帶來更復(fù)雜的技術(shù)挑戰(zhàn),筆者認為未來AI技術(shù)在汽車智能化過程中同樣將發(fā)揮不可替代的作用。

鑒智機器人推出了以AI驅(qū)動的雙目視覺傳感器方案,可顯著提升NOA的性能邊界。該方案有著10x稠密的3D信息表達,能對復(fù)雜場景3D拓撲結(jié)構(gòu)感知,可應(yīng)用于通用障礙物檢測,且不依賴Lidar的4D數(shù)據(jù)閉環(huán)。鑒智機器人聯(lián)合創(chuàng)始人、CEO單羿表示作為天然的Occupancy表達,以1/100的數(shù)據(jù)需求達到Occupancy實用性能,助力體驗升級。

值得關(guān)注的是,傳統(tǒng)雙目立體視覺是由日德系車企引領(lǐng),應(yīng)用于L2 ADAS領(lǐng)域。而AI雙目立體視覺,是中國科技企業(yè)打造的新質(zhì)生產(chǎn)力”,賦能高階自動駕駛的革新已實現(xiàn)規(guī)模量產(chǎn)。單羿行業(yè)論壇上分享了一組數(shù)據(jù):雙目立體視覺已量產(chǎn)/即將量產(chǎn)的市場機會已覆蓋超過10%的乘用車,并在快速提高。也就是說雙目智駕方案在市場的接受度越來越高。

根據(jù)介紹,搭載鑒智機器人AI雙目立體視覺系統(tǒng)PhiStereo的智能底盤方案已實現(xiàn)規(guī)模量產(chǎn),智駕魔毯二合一的方案也將于今年大規(guī)模量產(chǎn)上市。

單羿認為下一代的智能駕駛系統(tǒng)會是以AI大模型驅(qū)動的智能駕駛方案,但前提是要實現(xiàn)端到端車上的部署。因此在2023年,鑒智機器人推出了端到端自動駕駛模型Graph AD,已在頭部車企實車調(diào)試NOA功能,是業(yè)內(nèi)第一批端到端自動駕駛大模型項目。
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如何讓大模型與芯片結(jié)合,釋放芯片的計算優(yōu)勢?鑒智機器人選擇與地平線展開合作,發(fā)布首個基于征程5的標準感知產(chǎn)品PhiVision。該產(chǎn)品具備車輛檢測、紅綠燈檢測、車道線及地面標記檢測、一般障礙物監(jiān)測等感知功能。


小結(jié):

當前,智能汽車市場的競爭越來越激烈,除了“價格戰(zhàn)”,更加高階的智能駕駛功能、更懂用戶需求的產(chǎn)品將獲得市場的認可。如何爭奪更大的市場份額,汽車企業(yè)在城市輔助駕駛功能上下了不少“功夫”,但首先需要實現(xiàn)的還是“車路云協(xié)同”,汽車企業(yè)也在與通信企業(yè)合作,打造更高的智能駕駛體驗,AI技術(shù)在這個過程中的作用也在進一步凸顯。












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