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    2. 首頁分析研究

      無人駕駛商業化迎來“立體戰爭”
      來源:億歐汽車    作者:劉慧瑩   發布時間:2022/04/28   瀏覽:()次


        對于自動駕駛領域的道路開拓,全世界的探索者都走得漫長而艱辛。尤其對當前走在自動駕駛世界發展前列的中國來說,從早期高等院校實驗室研發,到宇通客車、百度等企業實現道路測試;從選擇技術路徑,到呈現商業模式……無一不是由前仆后繼者寶貴的經驗所鋪墊,也無一不是經歷過反復的思考、爭辯與揚棄才發展至今?;乜催^去的故事和選擇,頗有另一番感受。 

       
        2017年的下旬,在北京昌平的一間小會議室里,幾位年輕人眉頭緊鎖。在此之前,他們經過了激烈的語言交鋒,沉靜片刻后,CEO張德兆冷靜地說: “我決定了,我們不做場景的選擇,只做一個底層架構,只做一個大腦,一個可以打通全場景的大腦。”


        這個決定,對于剛剛完成京東和順為A輪融資的智行者來說,意味著近兩年的積累全部清0,從頭開始。其他聯合創始人表示不解,智行者有專業的單車項目改裝能力,有風靡行業的L4級低速整車產品,為什么要放棄已經建好的最容易做出產出的路?


        “只有做通用的底層架構才能獲得多場景的豐富數據,而這才是我們活下來的根本”張德兆如是說。


        這一判斷在當時來看多少有點“狂妄”和“荒謬”。


        經過多年行業的變革,自動駕駛行業雖“吸金”能力不減,但“變現”已然成為整個賽道的主旋律,靠場景講故事的道路走不通了。往回看,智行者的選擇值得玩味,質疑的聲音似乎也缺少了當時的底氣。


        在今天,什么是好的自動駕駛公司?怎樣的發展更符合自動駕駛產業的現實情境?


        岔道轉折,歸零重啟


        對于建立在人工智能算法之上的自動駕駛公司來說,以數據“養”算法是驅動算法升級迭代的不二法門。不過如何獲得源源不斷的多樣化數據,怎樣在數據反哺算法的同時,也讓車輛營收反哺團隊的運營,行業內卻是見仁見智。


        以谷歌控股的自動駕駛公司Waymo為代表,一些團隊選擇通過在全球指定測試路段投放自動駕駛車隊,用車隊運營收集到的數據反哺算法。


        為了實現獲得廣泛的數據,解決更多潛在的Cornercase,Waymo不斷通過融資加大在技術和運營上的投入力度。2021年6月,Waymo在新一輪融資中獲得25億美元投資,整體估值超過300億美元,而從2016年12月獨立至今,Waymo已經從外部累計融資57億美元投入自動駕駛工程。


        不過相比“燒錢”式的投入,Waymo的營收近乎杯水車薪。因為直到2022年3月1日,Waymo其谷歌母公司Alphabet才獲得美國加州公共事業委員會(CPUC)發放的用于提供自動駕駛客運服務的許可證,允許Waymo在舊金山及周邊提供收費客運服務。


        事實上,國內走Waymo路線的小馬智行,也在商業落地的邊緣猶疑。自2016年成立以來,小馬智行基本保持每年1-2次融資,迄今為止已經完成了6輪融資。2022年3月,北京小馬智行科技有限公司(以下簡稱“小馬智行”)順利完成D輪融資,成為國內估值最高的獨立自動駕駛公司,估值85億。


        不過估值和身價并非是衡量產品落地的標準。2021年10月加州進行的無人自動駕駛測試中,一起事故導致小馬智行的部分L4自動駕駛系統被召回,這也成為全球首起L4自動駕駛系統召回事件。


        相比之下,以特斯拉為代表,初期對外提供相對低版本的自動駕駛軟件,從而實現大規模的量產銷售,使數據收集、算法迭代和商業化齊頭并進的漸進式發展路線,似乎能夠彌補Waymo路線的諸多不足。


        在特斯拉“宇宙”里,每一位司機都兼具測試道路上安全員的角色,特斯拉通過收集用戶授權的數據反哺算法,不僅通過賣車實現收益,其反哺并不斷升級的FSD系統也逐漸獲得消費者的青睞。2021年,特斯拉以全年14.7%的利潤率秒殺全球一眾車企。


        如此看來,特斯拉漸進式的發展路徑,能夠有效推動技術和商業的并行發展,在實現自動駕駛技術的快速迭代上達到“四兩撥千斤”的效果。


        現在看來,智行者在2017年所作出的“歸零”決定,就是在看清兩種發展路徑前景后,所作出的重大策略轉變。與特斯拉不同的是,雖然智行者同樣選擇從高速載人車輛的技術置高點進行研發,但卻選擇從商用車入手做商業化實戰落地,先將獨有的無人駕駛大腦與環衛車、特種車等專業場景進行結合,又將其通用型無人駕駛大腦延伸至Robotaxi等乘用車領域,在不同場景下對無人駕駛大腦進行驗證與訓練。


        可以說,智行者在借助多重的落地場景為算法進行迭代優化,實現商業化落地的同時,反哺了自動駕駛技術,讓智行者的無人駕駛大腦保持持續自我迭代,這與特斯拉的運營思路一脈相承。


        欲入深水區,須覓引路人


        一家公司與一間作坊不同的地方在于,前者的功能必須兼具商業價值——既需要升級算法,又要兼顧成本,同時還有穩定的質量保證,基于多重考慮為企業和合作方帶來最直接的經濟效益。


        如何通過高效的路徑,幫助自動駕駛產業鏈上的服務商獲得直接的收益。答案便是在合作之初,上下游廠商便分工明確,發揮各自的長處,推動自動駕駛產業鏈實現造血循環。


        智行者聰明的地方在于,把專業的事交給專業的人。


        以自動駕駛環衛為例,在最初進入環衛場景時,智行者的工程師們將重心投入在讓車行動和規避障礙等自動駕駛功能的實現上。但對場景方而言,自動駕駛是無人駕駛環衛車具備的基礎功能,而場景方更加看重清掃的效果。


        在這個標準下,難點就來了——馬路上大部分垃圾會集中在馬路邊緣,很少停留在馬路中央,若想將馬路清掃干凈,環衛車需要實現沿馬路貼邊清掃的功能。工程師們將這一場景轉換成技術參數,即無人駕駛環衛車需要具備厘米級的定位和控制,將累計誤差降低到5厘米以下。


        這些是工程師最初沒有想到的。類似的情況還有清掃車經過減速帶時抖落的灰塵帶、清掃車可能面臨的運營和監管問題等。事實上,任何跨界都有可能面臨千奇百怪的問題,這是由于每個行業都有自己的“深水區”,也存在只有內行人才能靈活變通的know how(訣竅)。


        經驗的魅力在傳統行業遇見新科技時煥發新生,也為莽撞者埋下了隱患。


        正是了解到進入任何領域都需要長期的積累和試錯,智行者更加明確自身能力的邊界,在進行跨領域合作時,選擇專業的合作伙伴,同時聚焦在“無人駕駛大腦”本身,努力提升自己在自動駕駛領域的專業度和壁壘,最終與細分領域的專業選手強強聯合,縮短“試錯”時間,順利地進入商業落地階段。

       

      無人駕駛商業化迎來“立體戰爭”

       

        智行者的無人駕駛大腦已經部署于環衛、特種車等多個細分領域,快速地從各個行業收集數據反哺算法,其無人駕駛大腦的搭載車輛已超2800輛。而智行者的累計商業化應用里程,也達到500多萬公里,目前每天仍在增長。


        事實上,像智行者這樣通過“大腦”賦能細分行業已經成為新趨勢。比如,近年來,馭勢科技借助其U-Drive智能駕駛系統,為物流行業搭載車上“大腦”。


        無人駕駛大腦在商用車應用場景已成定勢。而面對乘用車這塊尚未充分“開墾”的領域,智行者先人一步有所布局。2021年,智行者與T3出行達成戰略合作,共同探索Robotaxi落地創新模式,而后者作為智慧出行生態平臺,在與地方交通企業的合作與服務資源的整合上,具有得天獨厚的優勢。


        不過對于智行者來說,場景萬變不離其宗,無人駕駛大腦始終是智行者為多種終端設備賦能,擴大自動駕駛產品的適用范圍、降低落地門檻的核心競爭力,而智行者無人駕駛大腦在算力、算法、數據三個方面也在持續精進過程中。

       

      無人駕駛商業化迎來“立體戰爭”

       

        需知成熟的自動駕駛系統是軟件與硬件高度集成的產物,智行者無人駕駛大腦硬件也是基于這樣的原因誕生。智行者從2017年開始決定自研硬件——自動駕駛計算平臺,即域控制器,將自研算法搭載在自研控制器上進行運行,通過“算法連續升級、硬件離散升級”的方式進行迭代升級,同時在此基礎上研發出了一套通用的底層架構,可以用在任何具備移動能力的機械上。


        目前,智行者無人駕駛大腦經過多年的持續進化,已打通多場景L4級別自動駕駛應用,還可降維應用于L2+、L3級自動駕駛前裝量產,目前在穩定性、能效比、價格、開發周期、匹配度,以及后期服務能力上都做到前沿水平,與乘用車、商用車、特種作業車等各領域客戶都達成了良好的合作,并且在各種場景源源不斷的數據支撐下,智行者無人駕駛大腦還在變得越來越聰明。

       

      無人駕駛商業化迎來“立體戰爭”

       

        活下來,贏得自動駕駛的“立體戰爭”


        縱覽當下,無論在乘用車還是商用車賽道,都擠滿了信誓旦旦的自動駕駛玩家。


        賽程還未過半,衡量玩家水平的標準不一而足。在遵循叢林法則的野蠻競爭階段,適者生存,“活下來”是唯一的準則。


        面對生存,自動駕駛企業需要直接與市場打交道,在產品的概念設計階段,就需要考慮市場定位和成本,并做好相應的管控,在技術的先進性和性價比之間取得平衡,而不是讓技術保持絕對領先。

        
        事實上,在全世界的自動化產品中,作為一種簡單的算法,PID算法能夠貫穿70%以上工業化控制產品。因此,技術的優劣不在于難度,而在于是否好用。


        回歸到時下火熱的自動駕駛賽道,決定一家公司成敗的關鍵,在于能否在可控的成本下,既能將消費者接受的新技術推向量產,又能保證利潤。


        歸根結底,除了直接影響產品性能的技術實力,企業之間的比拼更需要強大的供應鏈和質量管理能力、市場營銷能力及組織能力,以滿足于市場層出不窮的需求,服務于企業的長久發展。


        回顧互聯網行業的蓬勃發展時期,華為、百度、阿里和騰訊等巨頭的業務始終是從核心向周邊進行延伸。比如騰訊最初通過QQ起家,后衍生出各類游戲等關聯依托業務。


        從QQ時代進入微信時代,兩個產品的發展軌跡并不完全沖突,反而兼顧了不同群體的多重需求,這樣的現象在互聯網時代的頭部企業中屢見不鮮。


        騰訊這樣的企業能夠搭建起一個業務生態體系,離不開本身的組織能力。業務是零散的,而組織是連續的。華為內部也曾講,華為這家公司依靠目前的組織能力,即使發展養豬業務,也能做得非常好。


        因此在新科技時代,企業之間面臨的競爭,是以組織能力為核心的“立體戰爭”。億歐汽車了解到,智行者創始人、CEO兼董事長張德兆在發展自動駕駛業務的過程中,非常注重組織能力的培養。


        在團隊成立之初,智行者擁有很好的基因——創始團隊均來自于清華大學汽車系,對汽車開發有深刻的理解,公司還聚集了一批在汽車、電子、互聯網、人工智能、生產制作等領域經驗豐富的人才。而張德兆本人,也是深諳無人駕駛技術開發的清華大學汽車系博士、博士后、教授級高工。


        雖然是理工男,但張德兆熟讀歷史和毛選,對于帶“兵”用人,他有一套自己的方式——先打小仗,用不斷累積的階段性勝利為大的戰斗提升士氣、鍛煉技能。這套方式直接對應了智行者的企業發展路線,以“農村”包圍“城市”。


        在這里,“農村”是指智行者在環衛、特種車場景的落地應用,如今打下了多個“農村根據地”,智行者也會在今年把重心放在無人駕駛乘用車這個“城市”的商業化目標上。


        億歐汽車認為,當一家企業的管理者在發展過程中著重構建企業全方位的競爭力,已經能夠在同類型的企業中快速脫穎而出。而為了使自己立于不敗之地,智行者仍在不斷投入研發,在算力、算法、數據三個方面培育其“無人駕駛大腦”,不斷擴展賦能的邊界。


        從市場發展規模來看,億歐智庫預測,2030年中國智慧交通市場規模將達到10.6萬億元。隨著車端、路端、云端智能布局持續完善,C端需求將被逐漸釋放,同時伴隨著自動駕駛市場機制的形成,產業鏈愈加成熟,智慧交通市場未來呈現穩定增長態勢,而自動駕駛行業與智慧交通融合發展也成為大勢所趨。


        目前,智行者與乘用車、商用車、特種作業車等各領域客戶都達成了良好的合作,也拿到多張來自北汽、上汽、東風等整車廠的訂單,據悉,其2021年的營收已到達數億元,行業領先優勢明顯。在各種場景源源不斷的數據支撐下,智行者無人駕駛大腦不僅變得越來越聰明,還使這些智慧有的放矢。


        智行者團隊“七年不癢”


        一家企業的個性往往是由創始團隊風格決定。深挖智行者團隊內部,億歐汽車發現,似乎有一套可以自成章法的理論始終貫穿在智行者的發展過程中。


        或許因為智行者的團隊是科學人士出身,在智行者的發展過程中,無論是企業內部的溝通決策,還是具體利益的分配方式,都有很具體的原理在背后作決策支撐。


        論自動駕駛核心團隊的穩定性,智行者在行業內堪稱教科書級的存在。自2015年公司成立,一群清華大學汽車系畢業的行業專家在同一家公司共事七年,回首相望,還是那群人。這群創業的伙伴們何以“相看不厭”,張德兆自有一套用于智行者管理的民主集中制度,具體來說就是排座次、論榮辱、分金銀。


        排座次,意味著大家分工明確,一個公司只有一個人去分管某塊具體的工作,權利和責任相互統一,沒有交叉;論榮辱,則是指大家三觀要一致,為了共同的目標摒棄小心思,小利益;分金銀,則表示面對利益,大家各得其所,這是其中最為實際的原則,因為很多團隊的解散,歸咎為理念的差異是虛的,大部分是因為“分贓不均”。


        面對基層員工,智行者愿意為人才實實在在付出有競爭力的薪水。張德兆的原則是不去跟員工講格局、理想和未來等很虛的東西,因為這些都要建立在員工有所獲得的實際基礎上。


        智行者希望大家通過工作實現成就感,而這個成就感不能在三五年之后,而是要在短期內立竿見影,因為多數員工不知道公司長遠的目標和戰略是什么,只了解短期內公司是否表現出成長和發展,這些足夠他們決定投入的心力與去留了。


        對于出生、成長在廣東的張德兆來說,對商業的熱情與靈敏似乎是骨子里的東西,他貫穿始終的商業思維,也把智行者扶上一條穩扎穩打的商業之路。


        在張德兆看來,智能環衛和特種車方向的業務是整個事業部已經完成的兩個小勝仗,為公司爭取了可見的現金流和營收增長。接下來,智行者會主攻乘用車自動駕駛賽道,讓過去的積累在更廣袤肥沃的土壤結出更豐碩的果實。


        當智行者面臨落地新的應用場景,需要進行決策時,基于過去實踐的一套用于解決決策分歧的標準應運而生:


        •  首先,該場景在技術上必須可達,即這個場景的自動駕駛車輛可以在去掉安全員的狀態下行駛,即使以中低速運行;


        •  其次,落地場景本身具有足夠大的市場空間;


        •  第三,該場景具有基本的社會基礎設施,這些設施包括法律法規完善、民眾接受程度較高,以及具有完善的保險等;


        •  最后,不輕易談顛覆,而是與當局者合作。


        對于在激烈競爭中不斷尋求突破的團隊而言,采取實際行動是個人,而支撐個人決策則是一系列的理念和方法論。智行者得以從初創企業發展至今,逐漸成為中國自動駕駛領域的翹楚,得益于團隊在成長過程中摸索出的一系列章法。


        結語


        如今L2及L2+級別乘用車自動駕駛的商業化量產,和部分場景L3、L4級別自動駕駛的商業化運營,把整個賽道的熱度再度提升。資本和企業都在抓緊布局,曙光已現。


        汽車出行行業對于自動駕駛技術已經不再是若干年前的懷疑態度,當自動駕駛車輛在美國德克薩斯州、馬里蘭州的測試路段馳騁,當中國的自動駕駛戰略與政策逐漸完善,自動駕駛全面落地已經指日可待。不過在此之前,困難也來自全方位,我們仍需要對自動駕駛多一點耐心。


        歷史告訴我們,狹路相逢,機遇總是眷顧智勇雙全者。而像智行者這樣愛讀兵法、善用兵法的自動駕駛公司,正在用實踐摸索出辦法拆解困境。


        億歐汽車相信,有許多個像智行者這樣的技術信徒,正在付諸行動與智慧推動自動駕駛技術的更廣泛落地,因為當他們成就自身的那一刻,也就成就了中國自動駕駛產業。

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