特斯拉FSD即将落地中国?“纯视觉”的春天来了?丨车企零距离

原创 电动车公社 2024-04-30 23:36

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4月28日马斯克访华,带来了一个有些深层含义的消息——


特斯拉FSD落地中国,也许很快会有大进展!


中国汽车工业协会发布的《关于汽车数据处理4项安全要求检测情况的通报(第一批)》显示,2022/2023款特斯拉Model 3/Y通过了汽车数据安全的合规要求,也是其中唯一一批外资品牌车型:


彭博社也爆料称,特斯拉将通过与百度在地图和导航上面的合作,扫清FSD入华的关键障碍:




不管最后事情的走向如何,众所周知的事情是,以实现自动驾驶为最终目标的特斯拉,只有搭配上FSD软件,才算得上真正意义上的完整形态,而特斯拉的FSD又是全球名头最响的纯视觉智驾方案。


即将有可能在国内体验上这套智驾系统,智驾领域也将迎来一条新“鲶鱼”,这怎能不让人兴奋呢?(具体的内容社长还在肝,明天会和大家好好聊一聊)


当然,虽然特斯拉是纯视觉智驾方案的全球代言人,但采用纯视觉路线的企业并非只有特斯拉,光国内就有广汽、华为、百度、大疆等企业都布局了纯视觉智驾方案。



事实上,百度和特斯拉的合作早已有之。自2020年起,百度就曾经就为特斯拉提供车载地图和导航服务,这次首发的3D领先版也不例外。


而在地图业务之外,百度也在自动驾驶领域耕耘许久,旗下自动驾驶平台Apollo已经跑通了纯视觉全系列智驾产品,路试的消息也层出不穷。


还有百度×吉利的极越汽车,它的点到点领航辅助驾驶PPA,同样搭载了百度Apollo旗下的纯视觉方案。



那么,为何纯视觉智驾路线的玩家越来越多?带不带激光雷达的意义是什么?极越现阶段的智驾又面临什么问题?


前段时间,我采访到了极越智能软件副总裁潘云鹏。今天我们就借着极越这家品牌,和大家简单聊一聊纯视觉和智驾的那些事儿。





1、为什么要选择纯视觉智驾路线?


在聊这个话题之前,需要先搞清楚一个问题:什么是纯视觉?


这个概念是相对于市面上更主流的多传感融合方案而来的。二者的区别简单来说就是,车自己开的时候用什么来观察路况。


多传感融合方案是做加法,光雷达、毫米波雷达、摄像头再加上高精地图,能上的全部给它装备上;


纯视觉则是做减法,设备能减去就减去,能用摄像头解决的就坚决不用雷达,高成本的激光雷达更是想都不要想。



要知道,即便激光雷达的采购价格一路从十几万元打到现在的千元级别,但根据规格不同,激光雷达的成本在整车中依旧是不容忽视的一部分。


可能有些朋友不太理解,“一辆卖二十多万的车,真的会差这几千块吗?”



你别说,还真差!


制造业本就是对成本锱铢必较的行业,利润率主要靠规模化效应来保证,长期来看只有3%左右,装了个激光雷达可能连3%都没得挣。更不用说汽车的零部件数以万计,成本控制必须从每一个零件做起了。


如果纯视觉能在降低成本的同时,还能用强大的软件能力确保智驾功能安全、好用,车企当然会倾向于选择纯视觉方案。


以第一性原理造车的特斯拉就是这么想的,只不过马斯克还有另一个足够有说服力的理由,来为纯视觉做背书:



“人开车就是靠眼睛看的,所有的道路驾驶规则都是根据人的决策判断而形成的。自动驾驶既然要取代人,当然要按照人的驾驶逻辑去发展。


如果效果不好,那就用技术能力来解决!”


成本压力和第一性原理,也让纯视觉智驾方案越来越被国内越来越多的厂商所接受。



此外,潘云鹏还提到了厂商转而布局纯视觉方案的另一个因素,那就是设计问题


毕竟激光雷达一般都是尽量在车顶布局,可选的位置并不多。但并不是所有人都能接受自己爱车非得顶个“犄角”,这其实也对汽车的外观设计造成了不小的挑战。



2、质疑特斯拉、理解特斯拉、成为特斯拉?


极越提出了一个推论:2024年是一个拐点,纯视觉方案会在性能上、赛道玩家数量上都迎来大幅提升。


从入场玩家来看,似乎的确如此。


前不久的广汽科技日上,广汽正式宣布了对纯视觉智驾方案的布局;汽车业务一向以智能化为核心卖点的华为,也在智界S7的低配车型(PRO版)采用了无激光雷达的视觉智驾方案——HUAWEI ADS 基础版。



大家“英雄所见略同”的原因,在极越看来离不开纯视觉方案一大特点,即上限高、但下限也低。


换句话说就是,人人都调侃马斯克光靠摄像头实现自动驾驶想太美了,但不是哪家车企都能把纯视觉做到特斯拉的程度



说到底,摄像头不是人眼。就算一个雪糕筒在摄像头里可以比肉眼可见更清晰,但这个雪糕筒在智驾系统里只是数据,不能像人脑那样自动理解,需要分析、处理之后才能做到准确识别。


这是算法、也就是软件的工作,不仅需要海量数据作为样本去支撑,更需要以高算力平台为基础的大模型去持续迭代泛化。


比如特斯拉之前曾经被红布条逼停,就是因为算法经过训练后虽然已经知道怎么处理雪糕筒了,但换个颜色、轮廓跟雪糕筒类似的物体依旧有可能误判,因为数据不足。



而包括算法、数据积累和训练等这部分隐形的研发成本,仔细算一算可能比激光雷达这类硬件成品还高


而这些需要前期积累、大量资源投入的工作,其实已经有百度这样的供应商做过了。


无论萝卜快跑的robotaxi业务在L4级自动驾驶上的积累,还是Apollo平台在L2级辅助驾驶上的积累,这十年来的经验和数据,都是可以给极越“捡现成的”。



所以极越现在有底气说“我们在2023年发现,有没有激光雷达对整车的智驾性能没什么影响,甚至有些场景下摄像头表现得更好”,也是完全可以理解的。


正如那句话所说,质疑特斯拉、理解特斯拉、成为特斯拉



3、现阶段的纯视觉智驾方案,面临着哪些问题?


公社一位小伙伴在体验极越01的智能座舱时,发现极越的智能语音助手Simo反应有些过于灵敏了。


当后座或者副驾驶有人的情况下,如果主驾跟人聊天,又开了语音助手的免唤醒模式,那Simo有可能会突然插话,一句“天气怎么样”的聊天会被它认为是给自己下达的指令



这本质上跟智能驾驶很难解决那1%的corner case(边缘场景)是一个道理。


智驾系统认不出前方飘过的一个大型白色塑料袋,当做实体障碍物打方向绕开;Simo识别到关键词,但没搞明白驾乘者不是在对它下指令。


这两类情况的出现很难总结出固定规律完全避免,于是只能采用穷举法,继续积累数据、迭代算法提升泛化能力,所谓“见多才能识广”。



另外今天的纯视觉方案很多时候并不是只有摄像头,就像很多时候“无图智驾”也不是完全不靠地图。


极越的智驾方案在摄像头之外,还有毫米波雷达来保证感知的高精度,更多的设备(包括采用激光雷达的车型)本质上是提供更多的安全冗余。


而所有提出不依赖高精地图的智驾方案,当然也是在有地图、以及地图精度更高的情况下,表现更好。



4、对大家来说,什么样的智驾才是好智


老生常谈,安全、好用才是评判一套智驾系统的终极标准


别管智驾系统带不带激光雷达,首先开了以后不能出事故,这是最基本的安全要求;


其次是接管次数尽量要低,如果使用智驾功能时,动不动就要求人工接管并退出,也不用说什么等几次OTA升级,大多数人都没有那个兴趣再打开车里的智驾功能了;


还有就是智驾“老司机程度”,让用户觉得“开得不比我差”乃至“比我开得好”,才能有效提升用户的智驾体验。这其实就是舒适度问题了。



很多打车打到电动车的朋友应该深有体会,电动车开起来想要达到甚至超越燃油车的舒适度很考验脚法,尤其出租车和网约车为了省电会开动能回收模式,那车坐起来一顿一顿的,就算不晕车的人说不得也得直泛恶心。


很多时候开了智驾功能以后的体验也是一样,系统对具体场景的处理判断没问题,但起步停步的“点头”就让人感觉很晕,如果在意乘坐体验的用户可能也会因此减少对智驾功能的使用。


至于如何改善用户的使用体验,则又回到数据算法的学习、升级上。一方面是完善驾驶逻辑,另一方面根据用户的偏好对驾驶模式进行优化。



5、车企都喜欢给自家智驾系统打出“全国都能用”的口号,但实际像PPA、NOA这些端到端的辅助驾驶也得等开城,这是不是一种画饼?


用极越的情况来描述的话,其实PPA开到北上广深这些少数大城市,就已经覆盖到了95%的用户。



事实上这也是新能源汽车市场比较广泛的情况。二十多万电动车的购买用户,大部分都集中到一二线大城市。而把服务用户从95%提升到100%,车企所要付出的精力和成本又大概率会远远超过一开始的那95%。


此时为了保证用户的使用体验,包括极越在内的车企一般都会遵循工程研发的规划,循序渐进、数据逐步迭代。


换句话讲,这是个考量投入产出比做出的判断。在开发资源有限的情况下,车企最理性的做法就是先满足大多数用户的需求。


反正“遇事不决OTA”,大不了先听取用户反馈,后续再做调整




写在最后



关于未来自动驾驶会不会保留激光雷达这个话题,公社小伙伴们曾经有过一场讨论。


时大家得出的一个共识就是,在软件算法和硬件能力持续迭代升级之后,纯视觉方案是有能力实现最终自动驾驶的,而激光雷达存在的价值就是提供安全冗余。


而技术在发展、时代在进步,AI大模型的出现就改变了很多行业,谁也不能保证未来不会出现变革自动驾驶业态的新东西。



万一……激光雷达的功能被其他硬件或者软件所替代了呢


对此,极越智能软件副总裁潘云鹏的看法是,一切以用户体验为准。


无论纯视觉、多传感融合、抑或车上搭载5颗8颗激光雷达,这些都不重要。只要用户能接受涵盖这些硬件的成本,认可该方案的体验,那这套方案就是值得存在的。


今天同价位能选择的电动车车型越来越多,那这些车型又何必非要采用同一种技术路线?


像厂家、品牌或者系列一样,用户也可以选择不同智驾路线的产品,最终谁能活下来,就交给用户和市场。




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