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站在奔驰全球首个L3认证的视角,华为离自动驾驶还远

2021年12月18日 18:00:01
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来源:路咖汽车

世界上第一家得到自动驾驶法规国际认真的汽车公司,没有意外,又是梅赛德斯-奔驰。尽管L3级自动驾驶有着行业里讨论的接管悖论,有着技术层面待解决的话题,也有着大量法律法规的限制,但不管怎么样,成功率先履约的,还是梅赛德斯-奔驰

可能是已经在汽车市场里强势了100多年的原因,它拿下UN-R157联合国法规的认证,没有掀起特别大的波澜,“奔驰嘛,很正常,这是舆论界的核心观点”。

当然了,这种全球首个的背后,永远是夹杂了海量重磅信息的。比如,在德国市场它第一个突破了法规,可以大规模量产销售给富豪们,在道路上使用;比如,奔驰在德国13191公里长度的高速公路上提供DRIVE PILOT,相当于从我国最东端-佳木斯抚远县开到帕米尔高原,一个来回;再有卫星传输通讯3D地图这种能力,也比现如今的精度地图又往上了一个局面。

所以,站在奔驰L3级自动驾驶完成全球首个认证的角度,再来看现在这个世界上的智能驾驶技术,显然能得到很多好玩的答案。

激光雷达+精度地图,特斯拉的不甘或突破

关于梅赛德斯-奔驰的L3级自动驾驶这个话题,我们可以一层层的从结果进行倒推。

效果端,通过2021年年初通过的UN-R157关于车道保持等方面的新规之后,12月10日直接在德国相关机构的一系列“开绿灯加速”推进下,拿到了全世界第一款汽车可以上路的双手放开方向盘权限。

当然,这种权限是有一系列限制条件的:

适用路段:高速公路,换言之,不能像特斯拉那样,设置好导航就等着车自己溜达到家,至于非高速公路的其他拥堵路段预计下一步推进,至于目前在高速公路上跑60km/h的时速,显然是有点没意义;

适用方式:能看书、看电影等常规开车不能做的动作,但同样不能像特斯拉一样睡觉、喝完酒睡觉,以及连续看向后排,还要做好接管车辆的准备,较之前的L3目光不能离开前方,又有一定提升;

能做什么:简单说就是在60km/h时速之下的允许路段里,车可以自己按照道路标线/速度限制自动行驶,不用人来进行干预(根据测试视频+海外媒体测试视频的结论),如果前方遇到不允许通行或者是事故等,它会提醒接管。提醒时间为10秒钟,但10秒钟后车辆未被接管,逐渐减速/刹车/停车,解锁门窗/呼叫救援等。

实现的效果上,根据你自己的需求维度可以判断有无意义,通勤路段几乎避不开拥堵/手机交互极高频的人士,想必能理解之中的受益点在哪。而在汽车行业里,第一辆可参与公共交通的非人类操控大规模量产汽车,也打破了《维也纳道路交通公约》的很多限定,所以比较清晰的未来是,在法律法规政策开了绿灯之后,越来越多的车会向这方面发展,L3认证显然是开了个好头。

当然了,开局创新智能技术这种操作,要和其他领域一样,随着时间积累慢慢优化之中的不妥之处。比如,目前奔驰L3级自动驾驶DRIVE PILOT,就得好好和整个道路/通讯/基础设施等一系列领域,再去一起打通未接管后的靠边停车逻辑、执行,怎样最合理等。

整体来看,意义重大。

再倒推至,它是如何实现的,这对于普通消费者和一般汽车从业者就有了比较高的认知门槛,不过好在我国的智能驾驶技术车型有很多,可以结合之中的一些观感,进行理解。

技术路线上,DRIVE PILOT的3级自动驾驶和现有L2级的技术逻辑是一致的,感知→计算→判断→执行,到了L4级甚至L5级时,则会在第一步的感知之后,加入V2X、端云结合等交互。

但是,尽管逻辑相同,具体的技术应用、量产等却不同。软件算法,我们无法得知,但可以看硬件:Veoneer的双目立体视觉摄像头、法雷奥第二代混合固态激光雷达SCALA2,毫米波雷达、其他视觉摄像头、精度地图、厘米级定位模块、卫星数据交互,还有转向/制动/电力系统冗余。

很多熟悉的名字背后,真正的差异在,双目立体视觉摄像头、混合固态激光雷达、其他视觉摄像头、厘米级定位、卫星数据交互这5个项上。

双目立体视觉摄像头=非2D视觉解决方案,现在的特斯拉尽管是三目摄像头但成像为2D无法检测高度等,大多数企业目前所配备的均为2D成像。不过,也有少数企业在寻求另一条路线,比如4D雷达,甚至是能穿越浓雾的5D雷达。用了立体视觉之后,奔驰能对高度等信息进行感知,并结合此进行计算。

混合固态激光雷达=法雷奥第二代转镜式半固态激光雷达,持续扫描+可清洗遮挡物这2个点属于行业创新应用,尽管我们并不知晓雷达的具体测距、线,但可预期其能力很强。

其他视觉摄像头=车轮摄像头这种装备的加入,再结合厘米定位、精度地图和其他感知能力,把车稳稳控制在车道线里;

厘米级定位=很好理解,目前在行业中的应用也很主流,在DRIVE PILOT身上是辅助项之一;

卫星数据交互=不仅是端云融合能力,进一步提升定位精度以及更高效的关键信息通讯能力。

结合上述,总结26个传感器,以当今的汽车企业营销表现不算多,但再结合2个必要条件:奔驰从2017年申请准入、测试至今,通过法律法规,则等于它已经有了足够巨量的背书,背书能换来掏钱时的信任,以及后续使用的风险转移、信任等。

简言之,预算足够,真好。奔驰S级和奔驰EQS会率先开放应用这些,足够高的车价,允许它做足够高的软硬件标准,而对于绝大多数车而言,根本cover不了基础成本。

至于特斯拉在这一领域目前做了什么,仅从德国2017年开放相应测试资格,至2021年12月10日梅赛德斯-奔驰完成认证,特斯拉都没有申请相关测试资格。今年AI DAY上所展示的,包括马斯克推特里不断发表的,FSD的纯视觉感知之路,必须由特斯拉的绝对算力值来托底。超算+边缘计算+神经网络计算=超级大国目前拥有的算力能力甚至还要超出许多,特斯拉的未来要么是是突破,要么只能寻求其他解决方案,或者是转头回来寻觅激光雷达。

站在奔驰DRIVE PILOT的视角,看中国车企能力

L3级认证第一枪打响之后,全球领域内自然也会有人快速跟上,不过通过UN-R157认证和德国相关法规之后,也并不意味着它能立刻全球通吃,还是要与当地的法规进行配套。

而按当今的法规/能力/活力等排序,除了德国之外,名单中该有的是中国、韩国(全球第二个给出相应法规)、美国。

显然,大家都会关注的话题是,中国谁能第一个拥有此类能力,以及能否超越DRIVE PILOT的技术等级。不考虑法律法规的前提下,眼前我们能见到的相关整车(接近整车)企业,实际上备选名单也并不多,粗略统计包括:华为、小鹏、蔚来、理想、长安吉利长城、百度、奇瑞等。

上述8家企业里,目前应用了导航主动领航辅助功能,也就是特斯拉的NOA、蔚来的NOP、小鹏NGP、长城NOH,而华为、百度、吉利长安奇瑞等属于有着相应技术积累优势的企业。

特斯拉的相关情况已经在上文里有了说明,依托于纯视觉网络,没有精度地图/激光雷达/毫米波雷达等,就意味着它必须够聪明才能出去探险,聪明等于世界顶级超算赋予思考能力,探险等于靠着视觉完整的把车开回家。

小鹏/长城/蔚来,当前所面对的既有自身技术发展节奏的挑战,也有着相应的法规准入等挑战,以及同时解决资金来源的挑战。这之中,目前可见的是蔚来占据优势,小鹏/长城随后。

这种结论,基于技术/积累/成本3个层面做判断。之所以蔚来目前比较领先,因为技术架构迭代上它已经完成了积累后的抢跑,NT2.0在NIO Day 2020上指出有点对点的自动驾驶能力,11个800万像素摄像头+激光雷达等,在硬件层面上和奔驰的L3级接近度很高。精度地图+此前的积累数据+Orin的算力等,能作为优势的参考,而更重要的一点其实是,44万元以上的成交均价,允许它在成本上给出更多可能性。

小鹏汽车,目前的智能驾驶辅助市场最强企业,在NGP工程版上,我们曾经体验过它的L3级能力,可像熟练的司机一样自行完成超车、变道、拐弯等动作。它面前的挑战,实际上更多在于法规出台、通过测试等,鉴于小鹏P5已经装备激光雷达,NGP城市版的测试视频也已推出,问题不大。

长城汽车,需要进一步积累、优化与验证。

关于华为呢?

华为,当前硬件+软件+OS给出最好答案的中国科技类公司,触角在不断切入智能汽车领域,而它进军汽车产业的2个大前提是,它的软硬件能力+生态能力优秀,以及它的降本能力一向强大。

当下的华为,有无可能性给到奔驰DRIVE PILOT同等级的解决方案?在不考虑法律法规认证的前提下,实际上要走的路还有不少。

拆分DRIVE PILOT的几个点,华为优劣势分别在于,优势部分,确实在降本能力上表现出色,比如200美元成本挑战中长距96线激光雷达的目标,软硬件结合能力,因为自研能力以及过往积淀同样优势突出,进一步延伸,华为能够在数字模型、仿真测试部分,有好的表现。

但,劣势则在于,不管是华为还是梅赛德斯奔驰,想实现在中国市场大规模L3能力,精度地图的进一步匹配需要花费的时间和功夫是相对巨量的工作,对于其他车企来说也是一样。同时,仿真模拟不能替代实际道路测试,华为至今的道路实际测试眉目并不大,之中很大的限制是不论是北汽or赛力斯,当下尚未和华为的数字化能力做出好的匹配,依然需要时间。

以及,它要如何调和传统汽车企业思考逻辑这个问题。以不进军整车的模式,完成对相应技术的一系列突破,目前行业中现有的最好案例是Waymo。

Waymo的入局现阶段为采用“加装/改装”方案,且随着其思维创新表现,给出的技术解决方案也依然是全行业最强,但很显然的一点是,当下的它,目标直指L4-L5级自动驾驶商用,成为技术解决方案提供商、自身给出相关出行业务等。

华为所选择的路线与Waymo之间有所不同,它以解决方案和技术伙伴共生关系接入,毋庸置疑华为的数字化/云端/软硬件/计算等都具备优势。不过在实际的执行上车过程中,因华为自身无全产业链能力,它所需要攻克的,显然是全环节。

不仅是线控转向/线控底盘,不仅是智能座舱相关,更不仅仅是满足车规应用需求。

需要掌握造车的全环节能力,才能让华为技术赋能的效率最大化,而在当下的汽车市场中,大环境为传统电子电气架构向进一步整合式域控制器转化,以及更高标准的中央计算2-3区控制等。

显然,2021年中旬,华为建立小规模生产线,已经在开始逐步掌握造车全环节关键点的相关。至于真正完成匹配,眼见得还需要进一步的时间来磨合、调试、匹配等。

因为,对于这家企业来说,它需要有特斯拉没有或不曾展示的技术归零能力,确保相应的安全/可靠性。

所以,一切才只是刚刚开始,硬性的时间条件和基础工作。眼下,华为正在不断进军汽车相关,从未来潜力上是巨大的,但在眼前,不论是面对梅赛德斯-奔驰、BMW宝马等老牌车企,还是面对当下的相关创新引领着-蔚来、小鹏等,它的距离依然很存在,且比较明显。

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