城市NOA的競(jìng)爭(zhēng)正在加速進(jìn)入落地階段,6月即將結(jié)束,理想汽車計(jì)劃在剩余幾天內(nèi),在北京和上海開(kāi)啟城市輔助智能駕駛功能內(nèi)測(cè),并在下半年推出通勤智能駕駛功能。
其應(yīng)用方法是,車主在日常使用中,基于智能化車輛的配置進(jìn)行自主訓(xùn)練,令車輛熟悉上下班通勤的固定路線,進(jìn)而在這一場(chǎng)景實(shí)現(xiàn)輔助智能駕駛。
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同一時(shí)間段,特斯拉被曝其輔助駕駛系統(tǒng)FSD Beta的代碼中,已隱藏有L3級(jí)別自動(dòng)駕駛功能,可以在時(shí)速得到限制的情況下脫離駕駛員的手腳操作。此前,中國(guó)工信部和美國(guó)幾個(gè)州管理部門(mén)均已表示支持L3級(jí)及更高級(jí)別的自動(dòng)駕駛功能商業(yè)化應(yīng)用,并加速推動(dòng)法規(guī)層面的責(zé)任劃分。
城市,因其復(fù)雜的交通環(huán)境和可能出現(xiàn)的突發(fā)狀況,無(wú)疑是所有智能駕駛場(chǎng)景中最難攻克的一關(guān)。但又因其用戶使用頻率和品牌感知價(jià)值,成為車企的兵家必爭(zhēng)之地。理想汽車智能駕駛副總裁郎咸朋此前就表示,行業(yè)的最大痛點(diǎn),就是“消費(fèi)者對(duì)智能駕駛的價(jià)值沒(méi)有直觀感知”。
地平線創(chuàng)始人、CEO余凱在今年4月初舉行的中國(guó)電動(dòng)汽車百人會(huì)論壇(2023)指出:“什么是用戶價(jià)值,當(dāng)前用戶對(duì)駕駛的需求真的是無(wú)人駕駛嗎?我們的調(diào)查數(shù)據(jù)顯示,87%的用戶真正要的是駕駛過(guò)程中那種輕松感、消除緊張和疲勞?!倍@正是在城市場(chǎng)景落地輔助智能駕駛的最大意義。
顯然,如此重要的場(chǎng)景注定會(huì)遭遇車企的一擁而上。理想甚至已經(jīng)算是后來(lái)者,從毫末智行等技術(shù)供應(yīng)商,到小鵬汽車等主打智能化賣點(diǎn)的車企,城市NOA的競(jìng)速,早已變成“卷王”的戰(zhàn)場(chǎng)。賽點(diǎn)已現(xiàn),勝點(diǎn)又在哪里?
城市NOA,“卷王”扛大旗
理想汽車目前已面向L系列的7個(gè)車型推送了相關(guān)更新,但在試圖加入城市NOA的大軍面前,這只能算達(dá)到了參戰(zhàn)標(biāo)準(zhǔn)。據(jù)不完全統(tǒng)計(jì),車企的城市NOA落地競(jìng)速大致始于去年9月,至今已有多家車企拿出成果。
例如去年9月,毫末智行宣布城市NOH( Navigation On HPilot,領(lǐng)航輔助駕駛)即將量產(chǎn),搭載于魏牌摩卡DHT-PHEV并成為 “國(guó)內(nèi)首個(gè)量產(chǎn)上車的城市輔助駕駛系統(tǒng)”。而在今年4月上海車展期間,小鵬、華為、騰訊等紛紛公布了關(guān)于城市NOA的方案或落地進(jìn)展。除了自研,合作也是一條道路。例如智己汽車與Momenta合作,為旗下L7 和 LS7車型配備了NOA功能。
NOA是智能化最直接的表現(xiàn)亮點(diǎn)之一,而智能化和電動(dòng)化又是新能源車彎道超車燃油車的關(guān)鍵途徑——通過(guò)再造一個(gè)體系,實(shí)現(xiàn)不同標(biāo)準(zhǔn)下的錯(cuò)位競(jìng)爭(zhēng)。所以,這引發(fā)了從傳統(tǒng)車企到新銳車企的共同爭(zhēng)搶。長(zhǎng)城汽車依靠的是子公司毫末智行,而吉利也推出了自己的高階智駕領(lǐng)航系統(tǒng),比亞迪則與百度、Momenta、地平線等開(kāi)展了廣泛合作。
早期,車企還抱著試探的態(tài)度,如今NOA成為了產(chǎn)品力的一部分,車企才給予了更大力度的押注。5月中旬,工信部放出消息稱《智能網(wǎng)聯(lián)汽車標(biāo)準(zhǔn)體系指南》即將正式發(fā)布,其中涵蓋了對(duì)L3級(jí)別自動(dòng)駕駛商業(yè)化的相關(guān)規(guī)定。中信證券認(rèn)為,這有望為行業(yè)后續(xù)發(fā)展掃清障礙。
導(dǎo)致轉(zhuǎn)折的另一大關(guān)鍵點(diǎn),是數(shù)據(jù)積累的奇點(diǎn)已至。早期智能車受限于軟硬件水平、應(yīng)用規(guī)模等,能從現(xiàn)實(shí)中獲取的數(shù)據(jù)信息十分有限,難以根據(jù)這些要素迭代出成果。但經(jīng)過(guò)長(zhǎng)期發(fā)展,越來(lái)越多的車企構(gòu)建了自己的智能駕駛大模型——值得一提的是,車企推動(dòng)數(shù)據(jù)應(yīng)用具有天然優(yōu)勢(shì),例如按里程數(shù)據(jù)看,滴滴是世界上唯一擁有千億公里數(shù)據(jù)的自動(dòng)駕駛公司,但要讓這些數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為智能駕駛的養(yǎng)料,則有明顯的難度。
交通運(yùn)輸部數(shù)據(jù)顯示,中國(guó)公路總里程目前超過(guò)535萬(wàn)公里。按結(jié)構(gòu)看,其中僅有不到20萬(wàn)公里歸屬于高速公路場(chǎng)景,其余場(chǎng)景中,尤其是車主日常行駛最多的,正是城市場(chǎng)景。大部分車企的車主,預(yù)估有八成以上的行駛里程是在城市場(chǎng)景內(nèi),并以日常通勤為主。
因此,對(duì)已經(jīng)積累了足夠道路和行駛數(shù)據(jù)的車企而言,開(kāi)放用戶訓(xùn)練的權(quán)限順理成章。
例如,理想汽車的自動(dòng)駕駛訓(xùn)練里程已突破6億公里,用戶可以基于自己設(shè)置的固定通勤路線,在每次通勤過(guò)程中對(duì)NPN(神經(jīng)先驗(yàn)網(wǎng)絡(luò),使用大模型構(gòu)建城市路口等場(chǎng)景的信息模型,當(dāng)信息被采集后,其他搭載城市NOA系統(tǒng)的車輛將可以利用這一云端信息與車端BEV感知,輸出合理的預(yù)測(cè))特征進(jìn)行日常訓(xùn)練。1-3周后,相應(yīng)路線即成為一條成熟的NOA通勤路線。
這給予了終端車輛和車主極大的自由度,也讓自動(dòng)駕駛真正成為日常使用可感知的存在。
值得一提的是,理想的城市NOA也成為了自動(dòng)駕駛拋棄高精地圖的代表案例,轉(zhuǎn)而為大模型“吸粉”甚多。理想前自動(dòng)駕駛首席科學(xué)家王軼輪在微博發(fā)文表示:“NPN特征由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)生成,經(jīng)過(guò)了NN編碼、加密后,它不具備人類可以看懂的道路信息,且與實(shí)車BEV融合還原出非常棒的感知結(jié)果。但NPN必須基于大規(guī)模車隊(duì)才有意義,可以高頻率地更新?!?/p>
“國(guó)內(nèi)很多路口極復(fù)雜,我認(rèn)為NPN加強(qiáng)會(huì)是無(wú)圖化的必要過(guò)程。”他指出。這也給爭(zhēng)奪城市NOA的車企提了個(gè)醒,隨著現(xiàn)有路線落地越來(lái)越多,需要迭代解決的問(wèn)題也會(huì)更多、更復(fù)雜。
背后供應(yīng)鏈應(yīng)勢(shì)而變,智能化改寫(xiě)市場(chǎng)格局
6月16日,華為智能汽車解決方案BU的CEO余承東在2023未來(lái)汽車先行者大會(huì)上表示:“未來(lái)五年、十年,能活下來(lái)的主力車廠是少數(shù),因?yàn)樽呦蛑悄芑瘯r(shí)代,投資規(guī)模非常大,成為巨頭才能支撐未來(lái)持續(xù)發(fā)展。”
智能駕駛正是典型的投入規(guī)模大、回報(bào)周期長(zhǎng)的領(lǐng)域,要獲得收益并不容易。其原因不僅僅在于需要時(shí)間積累,背后的整體供應(yīng)鏈投入也不容忽視。僅僅一個(gè)硬件成本,就讓很多玩家不得不拋棄高精地圖路線,轉(zhuǎn)向?qū)Ω兄睦?。而在感知?cè)的配置上,昂貴的激光雷達(dá)逐漸被替換為便宜的產(chǎn)品,甚至也一點(diǎn)點(diǎn)被拋棄。
在激光雷達(dá)從六七位數(shù)的天價(jià)售價(jià)降價(jià)到幾千元的過(guò)程中,仍有很多車企考慮不使用這個(gè)硬件。就連全球車載激光雷達(dá)銷量冠軍禾賽科技,也不得不承認(rèn)在現(xiàn)實(shí)問(wèn)題面前,有些車企別無(wú)選擇(禾賽科技本身是理想汽車的供應(yīng)商)。
禾賽科技CEO李一帆在接受騰訊深網(wǎng)采訪時(shí)指出:“(激光雷達(dá))對(duì)于車而言幾千人民幣其實(shí)是非常非常大的一筆錢(qián)。一個(gè)車上愿意花幾千人民幣買的部件一般是一個(gè)能顯著被感知的。比如升級(jí)皮座最多也就幾千塊錢(qián),你買了它就有,沒(méi)買就沒(méi)有?!?/p>
而他也提到了車企在應(yīng)用時(shí)的真正痛點(diǎn),即如果選用了供應(yīng)鏈上更高成本的方案,那么售價(jià)增加后,車企實(shí)際要思考的是到底能提供給消費(fèi)者什么產(chǎn)品,令他們?cè)敢赓I單——在消費(fèi)者這一側(cè),單純的技術(shù)渲染是不起作用的。問(wèn)題則在于,智能駕駛本身還處于相對(duì)早期的開(kāi)發(fā)階段,要讓這些軟硬件合力展示出那種想象中動(dòng)人心魄的成果,暫時(shí)難以實(shí)現(xiàn)。
除了這點(diǎn),智能駕駛的算力投入需求也不容小覷。理想汽車官宣的自動(dòng)駕駛訓(xùn)練集群算力達(dá)到了1200 PFLOPS,對(duì)外宣稱為國(guó)內(nèi)第一。特斯拉今年一季度部署完成的超級(jí)計(jì)算群組Dojo ExaPOD,總算力可達(dá)1.1EFLOPS。小鵬汽車將其云端超級(jí)計(jì)算機(jī)總算力規(guī)劃為0.6EFLOPS。這些都屬于余承東所說(shuō)的投入的一部分,當(dāng)車企卷到自建超算群組,門(mén)檻之高可見(jiàn)一斑。
另一方面,供應(yīng)鏈正在成為車企博弈智能駕駛的另一種“賽點(diǎn)”。例如對(duì)比亞迪這樣的全能型車企而言,采用供應(yīng)商的產(chǎn)品可以快速達(dá)成提升智能化水平的目標(biāo),但比亞迪有充足的自研自產(chǎn)實(shí)力,將包括域控制器在內(nèi)的產(chǎn)品逐步實(shí)現(xiàn)自主開(kāi)發(fā)和生產(chǎn)。
不過(guò),大多數(shù)車企仍將依賴于供應(yīng)鏈完成自己的智能駕駛躍升之路。其原因在于,智能駕駛供應(yīng)鏈的復(fù)雜度過(guò)高,單一個(gè)芯片就涉及許多層級(jí)的供應(yīng)商。
所以,今天的智能駕駛供應(yīng)鏈不僅僅依賴于生產(chǎn)力的變化而變化,生產(chǎn)關(guān)系也在革新。早年汽車行業(yè)通行的Tier 1(一級(jí)供應(yīng)商,其余數(shù)字以此類推)-Tier 2-Tier 3的逐層管理結(jié)構(gòu)——一級(jí)管二級(jí),二級(jí)管三級(jí),不越級(jí)管理——正在趨于打破,車企為了保持供應(yīng)鏈穩(wěn)定,可能不得不加入到最普通的供應(yīng)商的管理。
但往好處看,這也間接培育著中國(guó)汽車供應(yīng)鏈的底層實(shí)力。一批中國(guó)公司,如東軟睿馳、地平線、黑芝麻智能、德賽西威、中科創(chuàng)達(dá)、知行科技等等,無(wú)論體量大小、垂直領(lǐng)域,均在奮力抓住趨勢(shì)的價(jià)值,收獲時(shí)代的紅利。
所以,盡管城市NOA落地或許僅僅是這兩年智能駕駛邁上的一個(gè)小臺(tái)階,但它背后所講述的中國(guó)汽車智能化故事,卻將繼續(xù)書(shū)寫(xiě)下去。
來(lái)源:松果財(cái)經(jīng)
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