借鑑特斯拉,自動駕駛的「自主研發」是場持久戰

作者 | 發布日期 2020 年 03 月 20 日 7:30 | 分類 中國觀察 , 交通運輸 , 汽車科技 follow us in feedly


16 年多的時間,馬斯克將自己打造成了矽谷的鋼鐵人。眾所皆知,特斯拉自動駕駛技術一直在市場上處於遙遙領先的地位,什麼原因成就了今天的特斯拉自動駕駛技術的領先地位呢?

也許「自主研發」這 4 個字可以解答其中緣由。

特斯拉的自動駕駛系統大部分是自己研發的,包括遠遠領先業界的 FSD 晶片、集中式電子電氣架構、自動駕駛演算法等。

在軟硬體結合上,特斯拉一直在走自主研發的道路,因此相對於對手在自動駕駛和車輛升級上有多年的領先優勢。

這樣來看,在財大氣粗的傳統廠商面前,特斯拉的技術優勢有可能會迅速拔高。除此之外,特斯拉是一家高度垂直整合的公司,因此在人工智慧方面,它擁有完全的自主控制能力。

某種程度上來說,特斯拉在自動駕駛領域猶如標竿一般的存在,無論是豪車三巨頭,還是比亞迪、吉利汽車等中國傳統車企或蔚來汽車、小鵬汽車等造車新勢力,以及中國的自動駕駛創業公司幾乎都以特斯拉為研發目標。

誰能挑戰特斯拉?

車企的自動駕駛演進之路

所有汽車公司都要做兩道難解的題目:打造什麼樣的新能源汽車,以及自動駕駛怎麼做。

如何選擇新能源產品路線,是決定汽車公司,特別是新造車企業能不能活下來的關鍵。而自動駕駛戰略方向的選擇,決定了多年後的生存能力,同時也是能不能成為千億市值公司的關鍵。

目前來看,蔚來汽車、小鵬汽車、威馬汽車是新造車公司裡在自動駕駛領域投入比較大的選手,他們能夠一定程度上反映出中國車企的自動駕駛演進之路。

蔚來過去是堅持自研的代表之一:跳過 L3,自研 L2 / L4。早期時候,蔚來在中國內外都設立了規模龐大的研發團隊,並在 2019 年 6 月向用戶推送 NIO Pilot 升級包,提供自主研發的 L2 等級輔助駕駛功能。不過,2019 年 11 月,蔚來調整了之前的自動駕駛策略,選擇和 Mobileye 合作。也就是說,蔚來將軟硬體研發的重心由自主研發改為與自動駕駛供應商合作。

自打創立時主打自動駕駛的小鵬汽車,在 2019 年底時自動駕駛的團隊已經達到 190 人的規模,中美兩個團隊同步研發。核心演算法團隊在美國,工作覆蓋從演算法運用研究、數據訓練,一直到模型優化與硬體落實,以及定位、雷射雷達的處理、雷達的處理等。按照他們的規劃,在下一款 E28 實現 SOP 時將達到完全自主研發的 L2 級自動駕駛推送,將感知技術由供應商方案變更為自主研發;2024 年左右,L4 級的自動駕駛方案將會搭載小鵬的汽車上。

同樣,選擇與供應商合作的還有威馬汽車,他們的 Living Pilot 是與博世聯合進行開發,提供 L2 級別的自動駕駛。威馬在上海有軟體研發,在德國、美國矽谷也設有研發機構,並在 2019 年 1 月與百度成立了「智慧汽車全球聯合技術研發中心」。據早期公布的資訊,威馬計劃在 2021 年量產 L3 級別自動駕駛車型。

由此可見,有的車企堅持供應鏈模式,有的車企選擇自主研發。站的角度不同,想法和路線自然不同。對於主機廠來說,自研自動駕駛可以和其他主機廠拉開差異化競爭,但同樣自研也是資本投入巨大的事情。

在 2020 年這個關口,對於選擇自研的車企來說,面臨巨大的挑戰。因為好不容易熬過艱難的 2019 年,這一年,行業洗牌已經開始,有的車企已經掉隊。在更加嚴寒的 2020 年裡,並不富裕的大家能做的就是繼續奔跑。

在自動駕駛賽道上,其實車企無論是選擇自研還是與供應商合作,目的都是在智慧化轉型的道路上尋求更大的勝算。

值得注意的是,選擇「與供應商合作研發」的車企,並非全然沒有自主研發,而是認可 1+1>2 的合作方式而選擇強強聯手,他們對於供應商也是有嚴苛的要求的,基於「自主研發」的深厚實力是關鍵之一。

例如蔚來選擇與世界頂級 ADAS 霸主 Mobileye 達成戰略合作,威馬選擇與百年 ADAS 巨頭博世合作。在暫不具備獨立開發完整自動駕駛系統能力的情況下,與強大的「自主研發」夥伴合作,基於此再做好差異化,這是一條可行、高效的路線。

同時,這也對自動駕駛方案提供商的創業公司折射出一個信號,必須依靠自主研發形成核心的技術能力,才能在行業中贏得青睞。

隨著自動駕駛的比重逐步加大,未來汽車市場的競爭將會更加激烈。小品牌能否占一席之地,甚至是形成自己的優勢,避免被強勢車企兼併重組,加大研發已是重中之重。

在未來,合作研發仍可能會是行業主流的選擇,一定意義上,汽車的競爭力,或許會是背後供應商的競爭力。

與時間賽跑,創業公司的自主研發

特斯拉的 Autopilot 並不是業內最早量產的自動駕駛系統。

但在 2014 年發表以後,Autopilot 憑藉完善的功能定義、依靠眾包數據不斷學習的演算法,以及透過 OTA 實現的軟體升級,已經成為全球範圍內部署規模最大、運行里程最長的(單一)自動駕駛系統。

最終,堅持自主研發的特斯拉,正逐漸成為「汽車界的蘋果」。

對於創業公司來說,要想拿出這樣出色的自動駕駛產品方案絲毫不容易,關鍵也是集中精力做好自主研發。

在自動駕駛路線上,從來就不缺乏以特斯拉為目標的中國力量,除了車廠外同樣也有創業公司,其中就包括從特斯拉走出來的關鍵技術人物。徐雷是原特斯拉電腦視覺高級工程師,曾任 TeslaVision 深度學習負責人,研究成果直接向馬斯克匯報,他從零開始領導搭建了 TeslaVision 的深度學習網路,成功取代了第一代產品中的 Mobileye 視覺系統。

2016年底,他與同在特斯拉效力的宋新雨創立了紐勱科技,宋新雨是特斯拉供應鍊及產品高級經理,期間為 Autopilot 和娛樂系統專案開發團隊主要成員,參與了 Autopilot 1.0 和 Autopilot 2.0 的產品化全過程,擁有十年以上豐富的汽車產品工程化經驗。

2019 年 6 月,紐勱正式發表針對量產的自動駕駛全棧解決方案,可以實現包括高速代駕、自動停車等在內的多項功能。紐勱特別強調,這套以視覺感知為主的量產方案是完全自主研發,包括感知、規劃、控制,以及專門的自動駕駛平台 MaxOS──全部代碼自主開發,無第三方依賴,標準化接口,因此能夠為客戶提供自定義的方案。

雖然不像特斯拉一樣連運算平台都進行了自主研發,但是紐勱將自己所需的軟體演算法全部進行了自研,包括產品背後的仿真系統、集成測試系統、版本發布系統。

除了少數這樣特斯拉背景的公司,中國不少的創業公司同樣重視自主研發。

定位於打造自動駕駛大腦的 Momenta 的自主研發能力也不容小覷。相繼發表高速自動駕駛(Mpilot Highway)、自主泊車(Mpilot Parking)、L4 級無人駕駛技術 MSD 等方案,背後是 Momenta 利用數千塊 GPU 搭建的運算集群並自主研發了深度學習系統軟體 ROCS ,用於實現多機多卡之間的快速通信,進而加速深度學習的訓練和演算法迭代。

這只是部分為車廠提供軟體技術方案的創業公司,事實上中國還有不少創業公司在 Robotaxi、低速物流等細分領域,透過自主研發累積深厚的技術。

瞄準「自動駕駛方案提供商」的企業很多,他們大都也以特斯拉為目標。對於創業公司而言,他們希望趕上甚至是高於特斯拉,現在他們是否已經形成了一些這樣的基礎呢?

對比特斯拉的 Autopilot 來看,答案是有。

完善的功能定義、成規模的部署、可觀的運行里程,雖然創業公司無法全部獨自完成,但是這在和車企的量產過程中可以得到解決;而依靠眾包數據不斷學習的演算法以及透過 OTA 實現的軟體升級,不少的創業公司已經做到了:紐勱發表的量產方案具有影子系統這樣的學習能力,Momenta 也是在持續研發數據驅動的核心演算法,打造閉環自動化工程體系。

在軟體演算法層面而言,自動駕駛系統研發的關鍵大體在於感知、規劃、控制以及系統平台。如果具備了這一整套的技術能力,從根本上來說也就具備了開發一套好方案的基礎。因此,中國一些企業堅持的正是全棧的自主研發。

全棧自研意味著方案可以做到完全自主可控,減少對第三方的依賴,在後期的技術迭代中不會受制於人。做為全棧自研的典型代表,特斯拉的成功已經充分詮釋了這一點,特斯拉背景的紐勱科技,也是認准了這一點。中國可以提供全棧解決方案的企業,還包括有小馬智行、元戎啟行等創業公司。

值得一提的是,視覺感知或許是不少公司的研發弱點,包括部分的車企、傳統 Tier1 以及自動駕駛公司,因此這也是一些創業公司重點加強的方向。中國以視覺感知見長的自動駕駛公司,將 Mobileye、特斯拉做為對標的對象,已經能夠提供一些在中國環境下相當甚至是更出色的感知技術。

中國是全球最大汽車市場,從產業基礎到政策扶持,從技術累積到人才儲備,各個方面都在共同催生自動駕駛市場爆發的火種。創業公司可以與本土的車企形成合力,在中國甚至是更大應用範圍上實現技術的量產。

自研不是泡沫

自主研發是泡沫嗎?

馬斯克曾說過,「一套昂貴的設備,其中大部分都使汽車變得昂貴、醜陋和不必要」,特斯拉其實走的是更艱難的道路,他想要一個更好的系統,即使沒有龐大和昂貴的硬體,他將用自研的技術掌握真正的自動駕駛。

反觀中國,不少的造車新勢力,尤其是自動駕駛創業公司,都走自研自動駕駛策略,是為了吸引資本?

針對這個問題,《雷鋒網》採訪了 6 位學術界、工業界領頭羊,得到的答案比較一致:不是吸引資本。是學特斯拉快速迭代,一般供應商不會這麼配合,或收取迭代開發費用。

其中一位業內人稱,汽車界早已經拋棄了垂直整合模式,通用脫離德爾福,福特脫離偉世通就是經典案例。智慧汽車重新冒出這個爭論,是因為快速迭代 OTA 理念出來,不垂直整合就快不了,比如特斯拉,別人學習特斯拉,就一定能成功?畢竟世界上像馬斯克這樣的具備「asshole」天馬獨行執行力和想像力的人只有一個。

那麼,自己做 vs. 供應鏈做?

其實,無論打法如何各異,套路邏輯卻是一致的。這和創新有關係,創新就會有成功和不成功。

能做到像特斯拉一樣的車企是少數,如果無法獨立搞定自動駕駛這個龐大複雜的系統,藉助供應鏈上的力量來走得更快更好,不失為一個明智的選擇。尤其是自動駕駛創業公司在創新上、在快速迭代上具有先天的優勢,融入汽車供應鏈後與車企、傳統供應商形成的新供應鏈關係,可以迸發出更強的產品活力。

透過觀察這些造車新勢力,不難發現,經過幾年發展,他們正在由 PPT 造車,進化為將車交付到用戶手中,透過一批批大量用戶來進行檢驗。由此累積大量數據,成為其改進問題的發展模式。這也是造車新勢力,與傳統燃油車企對比中最大的硬傷。幾十甚至上百年的行業沉澱,除了人才、技術、渠道市場,傳統車企還擁有著大量的硬性核心數據和軟性經驗,這是產品品質的重要基石之一。

然而,自動駕駛是一項綜合要求相當高的技術,運用到汽車行業,更是一個戰線週期長的事情。正如李書福所言,「炒作是炒不出高品質發展的。實業就是實業,實業是賺不來快錢的。」總之,時間是把殺豬刀,這也將考驗著「自研話語權」的爭奪能否笑到最後。

自主研發的優勢未來會進一步促進中國汽車行業的發展,由自主技術構成的供應鏈也將讓中國的自動駕駛產業發展得更加穩固。在經歷陣痛或者是震盪時中掌握主動,在長遠發展中而不受制於人。

(本文由 雷鋒網 授權轉載;首圖來源:shutterstock)

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