江苏龙网

  1. 首页 > 人文 > >

自动驾驶|“割韭菜”最快的刀：叫激光雷达( 五 )


“特斯拉一直就是如此 ， 他先装的非常强大的硬件 ， 然后软件再做迭代 。这个行业就是如此 ， 硬件迭代周期非常慢 ， 你现在不装 ， 可能一、两年之后就落后了 。但是 ， 软件随时可以OTA 。”上述自动驾驶供应商内部人士表示 。其实 ， 很多传统车企只学到了特斯拉的前半部分 ， 学不到后半部分 。
回到自动驾驶实现路径上来看 ， 最核心的是解决三个问题：“我在哪？”、“我要去哪”、“我要如何去” 。
按照行话来说就是：感知、决策与执行 。更形象的来说 ， 感知层就相当于人的五官 ， 感知周围的环境 ， 搜集数据传输到决策层；决策层相当于人的大脑 ， 处理感知层传输的数据 ， 输出相应的操作指令给执行层；执行层相当于人的四肢 ， 执行大脑给出的指令 。
激光雷达 ， 因为具有可准确获取目标的三维信息、分辨率高、抗干扰能力强、探测范围广、近全天候工作等优点 ， 在智能驾驶环境感知系统中占据了重要地位 。但激光雷达仅仅只是一个数据收集的传感器 ， 并不具备决策和执行的能力 。换句话说 ， 激光雷达只是承担了“眼睛”的角色 。
有了千里眼还不够 ， 关键还得靠利用好激光雷达所产生的数据 ， 也就是靠算法 。本质上 ， 各类自动驾驶功能均依靠特定的应用算法开发实现 。自动驾驶的环境复杂多变 ， 从庞杂的激光雷达点云数据中准确快速地提取有效数据 ， 并正确理解与分析有用信息是激光雷达应用算法开发的终极目标 。
但还是会有不少问题 。比如目前 ， 自动驾驶激光雷达应用算法尚没有统一的框架和评判标准 ， 具有较强的针对性和一定的特殊性 。往往是精度越高、适应性越差 ， 使用范围相当有限 。面对各类复杂多变的自动驾驶场景 ， 使算法具有扩展性和可移植性 ， 提升算法的自适应性尤为必要 。
另外还有数据驱动的功能迭代 ， 也是考验车企的一道坎 。
“感知和规划全都是由数据驱动 。数据驱动的优势在于 ， 智能驾驶系统中 ， 遇到的corner case的数量级是超过百万级 ， 这仅靠工程师去优化是不可能的 。因此真正强大的智能驾驶一定要靠数据驱动 ， 把大量概率小但会碰到的场景 ， 通过数据化的方式去迭代和优化 。”智己汽车联席CEO刘涛告诉虎嗅 。
不过现在好了 ， 传统汽车企业没有软件能力没关系 ， 有钱就行 。
“很多车企甚至自己没有软件的能力 ， 直接跟激光雷达的供应商说 ， 干脆你把算法直接给我捎里面完了 。然后激光雷达供应商可能也没有算法 ， 最后可能来找我们 。”上述自动驾驶供应商内部人士表示 。
这其实并不奇怪 ， 在ADAS辅助驾驶领域 ， 英特尔旗下的自动驾驶公司Mobileye曾一度占据了75%的市场份额 。之所以成功 ， 是因为它不只是做视觉传感器的普及者 ， 而且是“视觉传感器+计算芯片+智能算法”的一整套解决方案商 ， 这种接近于“即插即用”的合作模式备受车企喜爱 。
在2021年GTC大会 ， 英伟达发布了完全自主设计的智能驾驶解决方案——NVIDIA DRIVE Hyperion 8 ， 这是一款用于全自动驾驶系统的计算机架构和传感器组 ， 它配备了英伟达自研芯片、英伟达推荐的摄像头、英伟达推荐的雷达 ， 甚至还有英伟达标准的开发套件 。
另外 ， 英伟达还直接展示了团队开发的感知算法 ， 同时也提及自己的“高精地图测绘能力” 。虽然英伟达没有直截了当的告诉车企 ， 我们可以给你做全栈自动驾驶解决方案 ， 但基本也展示出英伟达有做一家自动驾驶全栈供应商的实力 。
英伟达早期只向厂商提供芯片 ， 到现在开拓各条战线 。实际上 ， 也倒逼着国产芯片厂商 ， 提供更多软件方面的业务 。比如前段时 ， 刚囊获小米投资的AI芯片公司黑芝麻智能告诉虎嗅：“因为软件、算法及配套的开发支持 ， 是体现芯片易用性的重要指标 。目前的国产芯片相较于国际芯片品牌 ， 它的优势主要就是体现在灵活高效的支持上 ， 对客户贴身支持开发与服务 。”


推荐阅读


上一篇：恒大|许家印出售12亿股中国恒大股份 套现约26.76亿港元

下一篇：丰田|世界排量最小跑车将诞生 丰田联手铃木、大发打造：发动机仅1.0L