跨界“造車”年年有,尤其今年特別多!繼小米高調(diào)官宣投資百億造車之后僅半個月,華為也與合作伙伴北汽聯(lián)合發(fā)布了采用自家技術平臺的新款車型——極狐阿爾法S華為HI版智能純電動轎車。
從官方公布的資料來看,這款HUAWEI Inside的車型最吸睛的就是其自動駕駛功能,它搭載3顆96線車規(guī)級激光雷達、6個毫米波雷達、12個攝像頭、13個超聲波雷達等全方位的傳感器,并以算力達352TOPS的芯片做支撐,據(jù)稱這款定位于城市通勤自動駕駛的量產(chǎn)車型“能夠做到在市區(qū)1000公里無干預的自動駕駛”,著實讓人驚嘆。
對標智能電動汽車領域的特斯拉,華為的自動駕駛方案中處于C位的是“激光雷達”;而在特斯拉自動駕駛方案中唱主角的則是視覺攝像頭。
自動駕駛的概念被吆喝了多年,時至今日,大家已經(jīng)對它有了更深入的理解——它包括感知、決策和執(zhí)行三個環(huán)節(jié),而想要完成首要的“感知”工作,就需要環(huán)境傳感器來實現(xiàn),激光雷達、攝像頭和毫米波雷達就是公認的自動駕駛傳感器“三劍客”。三種技術從特性來講各有千秋:
攝像頭和人眼工作最相似,在物體識別和分類上表現(xiàn)最好,采用多目攝像頭還可以增加“深度”感知的能力,但是其對于外界天氣、光線等環(huán)境因素影響比較敏感;
毫米波雷達在測速(特別是遠距離)方面表現(xiàn)最佳,且不易受環(huán)境因素影響,但是在靜態(tài)物體檢測、3D空間建模、物體和交通信號識別等方面較弱;
激光雷達(LiDAR)通過向探測區(qū)域發(fā)射和接收激光信號,可以構建起3D空間模型,在高精度靜態(tài)物體檢測方面無出其右者。
圖片:攝像頭、毫米波雷達和激光雷達的特性比較
如果上述這些傳感器能全部“上車”協(xié)同工作,自然最好,但是在實際商用的過程中由于受到各方面因素的制約,人們在確定最終方案時就不得不在它們之間進行取舍,這也就形成了自動駕駛“不同流派之爭”。
其中,特斯拉是“視覺派”最堅定也最成功的代表。在視覺派看來,通過攝像頭感知路況和行車環(huán)境信息,通過算法將攝像頭拍攝的圖像轉化為3D空間信息,這與人類駕駛員的工作方式是最相似,而再使用什么激光雷達,就像是“成年人的拐棍”,毫無必要。而且為了讓這種技術理念商用落地,特斯拉已經(jīng)從ABC(算法、數(shù)據(jù)、算力)全方位構建起一套比較成熟的技術體系。
視覺信號的處理對于算力的消耗非常大,為此特斯拉開發(fā)了自己專用的自動駕駛計算平臺。
在數(shù)據(jù)方面,特斯拉會采集用戶實際駕駛中的數(shù)據(jù),用“影子模式”去學習用戶的駕駛邏輯,認識各種各樣的駕駛場景,確保有充足的數(shù)據(jù)去做系統(tǒng)的優(yōu)化。
使用的用戶越多,收集的數(shù)據(jù)也越多,基于數(shù)據(jù)不斷優(yōu)化的算法也會越智能。
可以看出,特斯拉是依托其龐大的用戶群,基于AI的方法,用一種快速迭代的“軟件開發(fā)”的思路去做自動駕駛,這也確保了其在這條技術路線上總是能夠處于領先的地位。
當然,這樣的“視覺派”的技術方案也不能算是完美——盡管這一系統(tǒng)是在不斷學習和更新中的,但是在實際使用中,用戶總是會遇到一些特殊的“個案”,如果這類情況以前并沒有被“視覺派”的自動駕駛系統(tǒng)學習到并作出正確的判斷,那么就很可能會成為安全隱患。
而從技術特性來講,激光雷達正好可以作為“視覺派”方案的補強手段,由于激光雷達具備高精度的3D空間建模能力,相當于在其他環(huán)境感知基礎上多加了一重安全保障,特別是在L4以上的自動駕駛系統(tǒng)中,這種安全性就顯得更加必要了。從本質上講,激光雷達并不是要替代視頻自動駕駛方案,而是增加了整個系統(tǒng)的安全冗余,而且可以降低純視頻方案的算法難度。
激光雷達雖好,但是價格太貴!比如一套法雷奧的16線的車規(guī)級激光雷達成本就要2000美元,因此如果整車賣不到七八十萬以上,激光雷達就基本上別想上車。
公開的資料顯示,為了研發(fā)出車規(guī)級的激光雷達,華為2018年在武漢投資了一個超過10000人的光電技術研究中心,終于在去年年底宣布研發(fā)成功可量產(chǎn)的96線的車軌級激光雷達,而且將成本壓到了200美元一套!
之前IDH的分析師曾經(jīng)預測,激光雷達在2020年之后有望將成本壓縮到數(shù)百美元,從而打開商用大門,現(xiàn)在華為算是讓這個預測成真了。隨著越來越多的車企宣布將推出搭載激光雷達的自動駕駛方案,2021年作為“車載激光雷達量產(chǎn)元年”很可能實至名歸。接下來,無論這些技術巨擘是打嘴仗還是拼實力,最終的結果都會是在加速激光雷達商用方面加一把力。對于消費者來講,距離真正的自動駕駛也會更近一步。