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汽车|理想汽车的自动驾驶野望( 二 )


另外还有一个点 ， 在理想 ONE 发布之初 ， 就上了前向双目摄像头 ， 但是此双目并非彼双目 ， 理想 ONE 只有一个摄像头是用了 Mobileye 的 EyeQ4 ， 用于辅助驾驶 ， 另外一个则是理想自己用来收集道路数据 ， 用于自动驾驶研究的 。 也就是说 ， 从一开始 ， 理想就已经琢磨好自己要怎么做了 （写到这里 ， 突然觉得理想有种卧薪尝胆的感觉） 。
汽车|理想汽车的自动驾驶野望
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再来看英伟达 ， 平台本身就有很好的开放性 ， 用王凯的话来说就是「配合我们的自研 ，可以完成对整个技术的闭环 ， 实现更快的迭代 ， 提升用户体验」 。 「对用户来讲 ， 哪怕是基于 Mobileye 芯片的用户 ， 也能够体会到功能的升级 ， 而对于以后的客户来讲 ， 新的平台下可以有更广阔的想象空间 。 」
至于这个新平台下的想象空间是什么？我想应该就是 L4 了 。
英伟达产品的好用之处可不止于开放 ， 还有很强的可移植性和可扩展性 。 几个月前 ， 黄教主在自家厨房搬出至强算力 Orin 系统级芯片（SoC）系列和全新 NVIDIA Ampere GPU ， 并对 Drive AGX 平台进行了扩展 。
从 L2 到 L2+再到高级别自动驾驶 ， 英伟达的芯片能够做到全面覆盖 ， 对于主机厂来说 ， 能够通过单一架构部署高性能 AI 系统 。 即开发一套自动驾驶系统 ， 在不同算力的计算平台上都能跑通 ， 实现从 L2+辅助到 L4 自动驾驶的全面覆盖 。 对于主机厂来说 ， 何乐而不为？
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理想也是这么想的 。 王凯告诉 GeekCar：「下一款车在搭载新的 ORIN 芯片的同时 ， 也希望能在 硬件可升级这件事情做一些研究 。 当前理想的开发方向是以 ORIN 为基础的开发平台 ， 预留扩展口 ， 这样的话能让车辆的生命周期更长 ， 比如实现从 L2+级的辅助驾驶一直升级到 L4 。 软件层面上 ， 我们的方向是下一步很快实现 NOA ， 然后是更多的 L3 应用场景 ， 并希望到 2025 年实现 L4 。 」
并非坦途
但是 ， 我还是要加个但是 ， 可能这条路并非一帆风顺 。
摆在理想汽车面前的问题并不小 。 理想汽车现在的处境和若干年前特斯拉有着太多相似之处 。 同样是和 Mobileye「分手」 ， 同样是采用英伟达的计算平台 。 对于理想来说 ， 没了 Mobileye 在视觉算法上的打包 ， 意味着要开始在感知、规划、决策以及控制上进行全套研发 。
想当年 ， 特斯拉刚从 Mobileye 切换至英伟达 ， 也是适应了很长时间 。 2016 年 7 月 ， Mobileye 与 Tesla 合作关系最终破裂 ， 双方合作止步于 Mobileye EyeQ3（这个阶段称为 AP1.0）；2016 年 10 月 ， 特斯拉推出基于英伟达 Drive PX2 的 Autopilot 2.0（简称 AP 2.0） ， 虽然 Drive PX2 算力（10TOPS 左右）是 EyeQ3（0.25TOPS）的 40 倍以上 ， 但是相关的感知算法依然没有开发完善 ， 这一度使得 Autopilot 体验严重倒退 ， 甚至带来辅助驾驶功能的不完善 ， 直到 2017 年 6 月之后 ， AP2.0 才逐渐追平 AP1.0 ， 一年之后 ， AP2.0 上缺失的功能才逐渐被补齐 ， 而后在自研芯片上车后 ， Autopilot 开始「起飞」 。
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不过好在 ， 理想给了自己两年时间来进行视觉感知部分的自研 ， 只是不知道这个时间窗口是否足够充裕 ， 此外 ， 还有 Li OS 系统以及智能座舱的开发 ， 理想在软件开发上要做的工作相当多 。
但是不管怎么说 ， 对于理想来说 ， 这都是值得纪念的一天 ， 理想自动驾驶的自研正式提上日程 ， 踏上通往 L4 自动驾驶万里长征的第二步 。


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