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蔚來計(jì)劃自主研發(fā)自動(dòng)駕駛計(jì)算芯片 激進(jìn)還是保守?

454398 ? 來源:搜狐 ? 作者:虎嗅APP ? 2020-10-27 17:26 ? 次閱讀
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今年8月,前Momenta研發(fā)總監(jiān)任少卿入職蔚來汽車,任助力副總裁,直接向李斌匯報(bào)。與此同時(shí),蔚來還宣布計(jì)劃進(jìn)行超過17億美元的股票增發(fā),其募得資金將用于自動(dòng)駕駛技術(shù)研發(fā)。而今天早上,有消息稱蔚來計(jì)劃自主研發(fā)自動(dòng)駕駛計(jì)算芯片,將會(huì)投入幾十億人民幣,盡管該項(xiàng)目還未經(jīng)過董事會(huì)討論,但是李斌似乎意向明確,并且蔚來已經(jīng)組建了獨(dú)立的硬件團(tuán)隊(duì)“Smart HW”來負(fù)責(zé)此項(xiàng)目。

聽到這個(gè)消息,筆者之前遲遲難以得到解答的疑惑,突然就明白了。

前一陣,筆者參加了蔚來領(lǐng)航輔助(Navigate On Pilot,NOP)Beta版本的體驗(yàn)活動(dòng),這套系統(tǒng)基于NIO Pilot自動(dòng)駕駛輔助系統(tǒng)、導(dǎo)航系統(tǒng)、高精地圖,使得車輛可以根據(jù)導(dǎo)航路徑規(guī)劃,在大部分高速公路和城市高架路等路段實(shí)現(xiàn)自動(dòng)變道、超車、自動(dòng)進(jìn)出匝道和切換主干道等功能。

從功能上來說,蔚來這套NOP完全是按照特斯拉領(lǐng)航輔助(Navigate On Autopilot,NOA)作為范本來打造的系統(tǒng);從體驗(yàn)上來說,蔚來NOP和特斯拉NOA還是有些區(qū)別。

激進(jìn)還是保守?

NOP系統(tǒng)其實(shí)本質(zhì)上是在L2自動(dòng)駕駛基礎(chǔ)上,加入了自動(dòng)變道和道路(車道)規(guī)劃功能,即在原有的自適應(yīng)巡航、車道保持和打轉(zhuǎn)向變道功能基礎(chǔ)上,融合導(dǎo)航路線和高精地圖的指引,完成適用道路的半自動(dòng)駕駛。

實(shí)際體驗(yàn)下來的感受可以總結(jié)為一句話:變道平順,規(guī)劃清晰,交互優(yōu)秀,但實(shí)用性不強(qiáng)。

自動(dòng)變道是NOP系統(tǒng)的核心功能,在蔚來系統(tǒng)中可以調(diào)節(jié)“變道是否需要人工確認(rèn)”的設(shè)置。如同特斯拉NOA一樣,如果設(shè)置為“需要人工確認(rèn)”,那么當(dāng)NOP系統(tǒng)判定需要變道時(shí),會(huì)給予提醒,用戶需要打轉(zhuǎn)向燈進(jìn)行確認(rèn)操作,然后車輛開始根據(jù)周圍車況和道路環(huán)境進(jìn)行變道;如果設(shè)置為“無需人工確認(rèn)”,那么系統(tǒng)會(huì)在判定需要變道時(shí),直接進(jìn)行變道。

個(gè)人認(rèn)為,如果需要“人工確認(rèn)”才能變道,那么本質(zhì)上與原有的自動(dòng)駕駛輔助系統(tǒng)并無二致,因?yàn)橛脩敉耆梢栽谲嚨辣3趾妥赃m應(yīng)巡航基礎(chǔ)上,根據(jù)需要直接打轉(zhuǎn)向進(jìn)行變道,所以此時(shí)NOP帶不來什么體驗(yàn)上的提升。

所以全程測試都是基于變道“無需確認(rèn)”的設(shè)置來體驗(yàn)的。

NOP系統(tǒng)的自動(dòng)變道,單從變道過程來講,轉(zhuǎn)向比較平順,車內(nèi)乘員感受比較自然,不會(huì)出現(xiàn)什么不適和突兀感。

同時(shí),系統(tǒng)決定變道時(shí),周圍的車況和道路環(huán)境也處于一個(gè)比較安全的情況。

由于蔚來的NOP系統(tǒng)采用了百度的高精地圖,所以能夠在出匝道前很遠(yuǎn)就對(duì)其進(jìn)行車道規(guī)劃,提前進(jìn)行向右并線,從而使得出匝道相對(duì)比較順利;另外也是得益于高精地圖,一些多級(jí)匝道,NOP也能應(yīng)對(duì)良好。

當(dāng)然,進(jìn)匝道的過程,本質(zhì)上就是一次自動(dòng)變道過程,所以體驗(yàn)相對(duì)也不錯(cuò)。

說到這,其實(shí)不免有人會(huì)產(chǎn)生疑問,這么說蔚來的NOP功能做的都挺好,怎么說不太實(shí)用呢?

原因在于使用場景問題。

在高速路段或者環(huán)線上行駛使用L2級(jí)別自動(dòng)駕駛,其意圖在于車輛接管大部分的油門剎車和方向盤任務(wù),從而節(jié)省體力;如果用戶并不著急,或者在擁堵路段,L2這樣的輔助系統(tǒng)已經(jīng)足足夠用,能夠帶來非常大的體驗(yàn)提升。但問題是,如果用戶有些趕時(shí)間,同時(shí)又想節(jié)省體力,每當(dāng)需要變道超車或者下匝道,都需要人工接手,非常影響整體體驗(yàn),很容易讓用戶產(chǎn)生“還不如都自己動(dòng)手”的感覺。

而NOP功能即是為了滿足這種類型的場景,車輛如果遇到慢車,則自動(dòng)進(jìn)行變道超車,快到下匝道口,自動(dòng)進(jìn)行向右并道,從而順利駛?cè)朐训?。本質(zhì)上,除了嘗鮮新奇的用戶,愿意使用NOP功能的,都是為了在節(jié)省體力同時(shí),能夠相較于L2級(jí)別自動(dòng)駕駛更加節(jié)省時(shí)間(以及不錯(cuò)過匝道口)。

如果說在車況相對(duì)較好的情況下,NOP尚且能夠勝任,但是在稍微車多的環(huán)境下,NOP就暴露了一定問題。

比如平時(shí)變道或者入匝道口,如果車輛較多,由于蔚來NOP出于“安全”考慮,所以只會(huì)在距離十分寬裕的情況下完成自動(dòng)變道,導(dǎo)致如果不人工接管,則車輛幾乎將匝道入口全部行駛完都難以并線成功。

(NOP入匝道最后自己動(dòng)手操作)

這里面有兩點(diǎn)原因:其一是安全車距問題,蔚來出于對(duì)實(shí)際剎車安全和相關(guān)法規(guī)的考量,將變道判斷的條件設(shè)置的相對(duì)苛刻,就導(dǎo)致了NOP核心功能自動(dòng)變道受限制較多;其二是硬件算力或軟件問題,系統(tǒng)對(duì)于“安全與否”的考量時(shí)間較長,導(dǎo)致錯(cuò)過變道“窗口期”。

(自動(dòng)變道的安全車距判定)

在當(dāng)下這個(gè)時(shí)間節(jié)點(diǎn),用戶接受自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的核心難點(diǎn)即是信心問題,

而作為NOP體驗(yàn)的最關(guān)鍵基礎(chǔ),自動(dòng)變道的安全與否和果斷程度其實(shí)都決定著用戶對(duì)其的信心。雖然蔚來為了增強(qiáng)用戶信心,當(dāng)自動(dòng)變道失敗時(shí)會(huì)通過NOMI進(jìn)行語音提示“哎呀,NOMI有些害怕呢”,提示用戶車輛因?yàn)檐嚲嗟劝踩驘o法執(zhí)行變道,讓用戶充分了解車輛非常清楚周圍行駛環(huán)境;但是如果為了做到“絕對(duì)”安全,導(dǎo)致多次變道失敗,會(huì)大幅削弱用戶使用的欲望。

相比之下,在特斯拉NOA功能中,車輛變道則非常果斷且激進(jìn),比如向左變道,有車輛遮擋,特斯拉會(huì)采取加速或者降速找到空隙并完成變道。這種體驗(yàn)會(huì)些許引起乘客不適,但對(duì)于駕駛者而言,隨著逐漸了解到NOA變道的能力上限,會(huì)越來越相信這套系統(tǒng),甚至能夠部分替代自己完成超車的操作,從而使得用戶使用NOA的欲望上升。

這種體驗(yàn)差別蔚來的技術(shù)人員不會(huì)不知道,但蔚來仍然選擇這種策略背后另有原因。

不行也得

作為中國新造車勢力中目前發(fā)展最好的一家,也是成功撬開國產(chǎn)豪華車市場的車企,蔚來想要緊追特斯拉的腳步,自動(dòng)駕駛是無如何都躲不過去的必經(jīng)之路。那么既然特斯拉在自動(dòng)駕駛技術(shù)路線上已經(jīng)趟出了一個(gè)方向,蔚來“從善如流”追隨標(biāo)桿無可厚非。

問題在于,路線可以學(xué),但軟硬件才是核心。

2014年特斯拉自動(dòng)駕駛硬件第一代(Hardware 1,HW1)采用的是Mobileye Q3芯片,隨后在2016年和2017年特斯拉采用了英偉達(dá)的PX 2和PX 2升級(jí)版,最終在2019年升級(jí)為自研芯片F(xiàn)SD。之所以有這些變動(dòng),表面上看是技術(shù)路線的不同,Mobileye以視覺處理為主,深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))為輔,NVIDIA則是以深度學(xué)習(xí)為主,計(jì)算機(jī)視覺為輔,而特斯拉想要走的是深度學(xué)習(xí)為全部,普通的計(jì)算機(jī)視覺處理不需要,甚至也不需要HD地圖和激光雷達(dá)的數(shù)據(jù)處理,所以市場上有的芯片貴的原因用不上,自己所需的大量深度學(xué)習(xí)算力又不夠,只能自研。

但是這個(gè)過程中,特斯拉是入場較早的,能夠在供應(yīng)商那里擁有一些話語權(quán)。而就在特斯拉2016年因?yàn)槭鹿逝cMobileye分道揚(yáng)鑣后,2017年英特爾就以153億美元高價(jià)收購了Mobileye,希望作為芯片制造巨頭,在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域分的一杯羹。

蔚來就是在這個(gè)節(jié)骨眼前后,給ES8裝上了Q4芯片。乍一看,蔚來踩著特斯拉曾經(jīng)走過的腳印發(fā)展,起碼方向是不會(huì)錯(cuò)的,以Mobileye提供的芯片和開發(fā)套件作為起點(diǎn),開始研發(fā)視覺為主的自動(dòng)駕駛系統(tǒng)。

這里需要弄明白一個(gè)事情,就是Mobileye芯片的主要功能就是通過攝像頭和雷達(dá)傳回的數(shù)據(jù),分析出周圍環(huán)境,并給出可行駛區(qū)域,決策層面由蔚來負(fù)責(zé)(恩智浦芯片和自研軟件層)。但是這其中有個(gè)巨大的問題,就是Mobileye為了保證自己的利益,數(shù)據(jù)進(jìn)入芯片如何處理車企并不知曉(像黑盒),只是得出個(gè)數(shù)據(jù)結(jié)果,車企只能進(jìn)行微調(diào),也就是說核心部分的軟件處理算法,車企沒有任何主導(dǎo)權(quán)。

由此導(dǎo)致的問題就是,如果車企想要添加特別的獨(dú)立功能,就需要耗費(fèi)大量金錢和時(shí)間成本,另外升級(jí)優(yōu)化也受到供應(yīng)商速度的制約。這也是為什么蔚來在北美的自動(dòng)駕駛團(tuán)隊(duì)發(fā)生多次離職、裁員事件,最終決定將研發(fā)重心全部移回國內(nèi)。

不僅如此,同時(shí)期與Mobileye合作的還有寶馬、大眾、日產(chǎn)、福特等廠商,這些大車企相比于蔚來,在與Mobileye談條件時(shí)明顯要“硬氣”很多,蔚來并不能吃到什么獨(dú)占紅利。

所以蔚來要想繼續(xù)這條路,得分兩步走。

其一,先抱緊Mobileye的大腿,將基礎(chǔ)夯實(shí),用既有的硬件架構(gòu),盡快磨練軟件研發(fā)實(shí)力。所以前有2019年蔚來宣布與Mobileye戰(zhàn)略合作,除了將作為第一家搭載Q5芯片的車企外,還雙方協(xié)同研發(fā)L4級(jí)別以上的自動(dòng)駕駛系統(tǒng)和車隊(duì);后有蔚來在同年加速NOP系統(tǒng)的研發(fā),并為此投入大量財(cái)力人力。

其二,即便能夠第一批搭載Mobileye Q5芯片,整體來看,其芯片的算力仍與NVIDIA和特斯拉存在差距,加之研發(fā)階段的“黑盒”數(shù)據(jù)處理,蔚來想要在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域立足,或者進(jìn)一步打造蔚來“智能化”的標(biāo)簽,就必須要“兩條腿走路”。也就是一邊和Mobileye合作同步進(jìn)行研發(fā)和裝載入車,另一方面需要自己設(shè)計(jì)研發(fā)適合自己的自動(dòng)駕駛芯片。

這件事雖然將會(huì)耗費(fèi)大量資金和時(shí)間成本,但是由于短時(shí)間內(nèi)產(chǎn)品的功能點(diǎn)可以由Mobileye的合作來實(shí)現(xiàn),所以即便看起來是件費(fèi)力不討好的事情,蔚來也很可能孤注一擲進(jìn)軍自研自動(dòng)駕駛芯片。

另外Mobileye也不會(huì)因此不合作,因?yàn)樗麄円灿屑鹊美?。Mobileye的技術(shù)路線中REM(Road Experience Management)是很重要的組成部分,通過車載攝像頭進(jìn)行收集數(shù)據(jù),然后對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)注和壓縮記錄下來;另外這些數(shù)據(jù)整合在一起可以形成“Roadbook”的高精地圖,從而用于Mobileye的自動(dòng)駕駛研發(fā)所用。

目前Mobileye在中國的REM進(jìn)程很慢,亟需有車企能將大批量搭載他們芯片的車輛行駛在道路上,加上蔚來的NOP系統(tǒng),雙方都可以獲得自己所需的利益。

所以本質(zhì)上,雖然目前蔚來NOP距離實(shí)用性還有些距離,但是卻是整個(gè)大框架規(guī)劃的必經(jīng)之路;起碼會(huì)有很多用戶出于新奇進(jìn)行使用,這樣一來蔚來就可以收集大量數(shù)據(jù)用于今后的研發(fā);與Mobileye的合作不僅能夠保證眼前的產(chǎn)品競爭力,也能同時(shí)當(dāng)作“陪練”繼續(xù)給蔚來自動(dòng)駕駛做基礎(chǔ);最終蔚來很可能要走向自研芯片,才有可能保證自己在市場中的長遠(yuǎn)競爭力。
編輯:hfy

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