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不厘清这些关键点就无法攻克自动驾驶赛道

2018-09-30来源: 集微网 关键字:自动驾驶

智能手机增势趋缓已是不争事实,离开了这一动力,下一步的经济增长动力将来自哪里?诸如5G、新能源汽车、自动驾驶、物联网等潜力行业均在翘首接盘,但问题是,智能手机从出现到饱和用了十年时间,下滑亦是从顶峰开始,而这些市场的向上攀爬还在初始阶段,最终谁将能问鼎?可能第一步就要看哪一产业能像手机一样缔造上万亿元的市场了。

 

 

何时规模达千亿元?

 

在全球玩家们的推波助澜下,自动驾驶已成为产业链厂商倾注的重心所在,中美日欧等政府已经在不断地为其产业化发展扫除障碍。

 

因而业界乐观预估,2020年将是自动驾驶市场商业化起势之年。2020-2025年,自动驾驶乘用车销量的年化复合增速将超过80%;加上自动驾驶车辆销售、自动驾驶出行服务市场,2020年和2030年国内总市场规模将分别达到约400亿美元和5500亿美元

 

数字可谓极为亮眼,而就自动驾驶普及而言,关键因素还在于性能和价格。从价格的角度,或许昂贵的激光雷达、固态雷达等会在今后五年内价格降到可接受的程度,但决定因素还是自动驾驶是否能在可预见的短期内达到技术的成熟。而最重要的是,配套的法规和基础设施能够一起“进化”成为助攻。

 

“接棒”成为增长动力看似已不太遥远,而在自动驾驶带动的百年汽车新一轮的技术变革浪潮中,纵身完成升级或洗牌,应是参与选手的不二之选。

 

L3实现会在2020年吗?

 

对于自动驾驶水平而言,目前L1级和L2级ADAS已有大量成熟量产案例。而继奥迪A8等国外车场发布L3级(有条件自动驾驶)车型之后,奇瑞、长安、长城、小鹏等国内汽车厂商,百度、腾讯、京东等互联网巨头也先后对L3乃至L4级(高自动化)技术加以排兵布阵。

 

有分析称,L3级自动驾驶已进入试验车阶段,预计2020年可达量产水平并预计最终于2025年前全面实现L3级。蔚来相关代表就指出,目前自动驾驶还处于从L2向L3过渡的关键阶段,但随着芯片、算法、高精度地图等技术的日趋成熟,政策法规的不断完善,预计从2020年开始,L3自动驾驶市场会迎来爆发。

 

但也有观点偏向谨慎。“从目前来看,L3级自动驾驶技术仍然任重而道远,这涉及从技术、产业链、法律法规到市场认可等诸多因素的影响。” 意法半导体(ST)亚太区汽车业务推广高级经理孙国滨认为,“当下,契合L2级自动驾驶汽车的ADAS+方案将会被大规模部署。”

 

在演进过程中,有的自动驾驶公司选择直接进入L4,有的则从L1开始,进行L2-L3-L4的迭代升级,孙国滨对这两种方法都看好。孙国滨解释说,为了解决无robotaxis(一种智能无人驾驶出租车)等应用问题,需要做到自动驾驶的最高级。对于大多数乘用车来说,ADAS就够用了,但这一市场不够大,而目标应用非常相似,所以这两种路径将会重合交叉。相对数量较少的自动驾驶汽车所用的硬件和算法将会被剥离出来,用于解决大众市场ADAS问题。

 

多技术融合成必然途径?

 

在自动驾驶的传感器方案中,视觉、激光、毫米波雷达都在顺应技术需求,试图博得C位。

 

孙国滨认为,所有传感技术都有优点和缺点,但显然,计算机视觉技术有独立解决这一级别自动驾驶难题的潜力。Mobileye等公司现已开发出配备视觉技术的原型车,并在高速公路上展示了计算机视觉自动驾驶的可行性,下一步将证明其在城市路况中的可行性。

 

“传感器融合是大方向,成本的考量和技术的突破是关键,同时以合理的成本达到这一目的才是最终的目标。” ADI汽车电子业务部大中华区汽车市场经理Jerry Cui看好传感器融合方案。

 

但孙国滨也强调,为了实现更高水平的自动驾驶并使系统更加稳健,有必要使用其它传感器配合视觉技术,例如雷达、激光雷达、超声波、远红外线传感器。此外,还需要采用V2X通信和精确定位技术完善自动驾驶性能,多种技术融合是实现智能驾驶的必然途径。2020年,视觉和雷达辅助驾驶系统将成为大多数车辆的标配。

 

因此自动驾驶的大脑——计算芯片也自然成为重中之重,新老势力亦密集交锋。英伟达、英特尔、高通、地平线、深鉴(被FPGA巨头赛灵思收购)以及传统汽车半导体厂商恩智浦、瑞萨、英飞凌、TI等均在角逐。

 

这对于计算平台要求亦水涨船高。“传感器所能达到的精度、探测范围、对于天气及周围环境的鲁棒性等要求越来越高,对于计算平台的计算能力、实时性等要求也越来越高。” 孙国滨表示,“这些系统目前以关键任务为核心,功能性安全是初步目标,能够实现车辆安全停泊是最低要求。有些OEM厂商的要求更高,并坚持系统完全冗余概念,以加强容错能力。

 

英伟达在这一领域风头正劲,而国内一批创业公司也试图分羹,如海高汽车、环宇智行等。

 

而在软件层面,自动驾驶软件担负的感知、决策以及仿真等算法也需要不断进阶。值得注意的是,诸如语音交互、手势交互、HUD、车联网服务、千兆以太网等技术在自动驾驶赛道上也大行其道,大有可为。

 

大规模应用临界点到来?

 

可以说,自动驾驶技术已到了大规模量产应用的临界点,除却技术不断精进,场景落地也在打响。

 

美国落地项目多集中在乘用车方向,并且还是在城市开放道路进行试运营,如Waymo、Cruise等。而国内市场在落地层面,除了Pony.ai和景驰科技进行了短期的无人网约车试运营外,大部分玩家都将目光锁定在了面向港口、工业园区、开放道路、高校、高速公路等半封闭场景的低速L4级无人车,包括低速无人配送车、无人扫地车、无人驾驶卡车先后落地运营,涉及智行者、驭势科技、百度、图森、西井科技等公司。

 

当然,不管是何落地场景,最终目的是开发具备自动驾驶技术的汽车,而非简单地提供配送或载货服务。但在上述细分场景普及之后,亦将加速无人驾驶的真正普及。

 

在众头势力的角逐中,转型是不得不提的话题。孙国滨提及,传统整车厂商在自动驾驶领域投入很大,他们的业务模式正在从制造商向共享汽车服务商转型。此外,大量造车新势力即互联网汽车公司正在抢占以Robotaxis为代表的无人驾驶出租车和公共交通等新领域。这两类公司都有机会,个性化汽车总有它的市场,但共享交通才是解决大城市问题的唯一途径。

 

孙国滨最后提到,从无人驾驶切换到人工驾驶是最严峻的挑战之一,这也是在全路况下实现3级和4级自动驾驶的难点所在。将自动驾驶功能限制成仅在某些条件下使用,同时限制没有驾驶员干预的无人驾驶时长是更可行的解决办法。

 

 

 

 

 

 


关键字:自动驾驶

编辑:muyan 引用地址:http://www.eeworld.com.cn/qcdz/2018/ic-news093023858.html
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