规模商业化遥遥无期经济遇冷:自动驾驶难有降维打击

深度 | 2022-08-29 13:19:00| 25
规模商业化遥遥无期经济遇冷:自动驾驶难有降维打击

原标题:自动驾驶,难有降维打击

从2021年开始,一些瞄准Robotaxi的L4自动驾驶公司开始差异化新业务,试图通过技术在业务收入上有所突破。

自动驾驶公司开发L2级辅助驾驶功能的现象被一些人称为“降维”。

在他们看来,L4自动驾驶公司凭借软件算法的优势,可以为智能汽车提供更丰富的功能和驾驶体验,就像《三体》中的高维生物可以轻易消灭低维生物和文明一样。

但是,有些人忽略了这一点。他们认为,擅长软件算法的自动驾驶公司,进入强调软硬件结合的汽车功能研发领域,可能不会有一帆风顺的过程。

双方各执一词,千丝万缕。但可以肯定的是,自动驾驶公司进入竞争日益激烈的汽车供应链,可能会为智能汽车的发展贡献新的技术力量。

L4级自动驾驶公司走在发展L2级辅助驾驶的岔路上。是一条畅通无阻的路吗?

危机中的选择

很多人觉得商场如战场。在无休止的商战中,如果公司能善用兵法,或许能帮助其走出困境。

这种情况也适用于一些被困在商业化迷雾中的自动驾驶公司。他们渴望找到一次突然袭击来帮助他们突破封锁。

在思考过程中,他们将目光投向了L2驾驶辅助系统。

以前一些L4级自动驾驶公司专注于Robotaxi在珠峰顶峰的业务,以实现无人驾驶Robotaxi的商业规模运营为己任,不惜代价登顶。

经过几年的进步,他们与目的地的距离逐渐缩短,但目标仍然看不到,资本消耗随着自动驾驶车辆的扩大而增加。

一个很好的例子是,通用汽车最近发布的第二季度财报显示,其自动驾驶公司Cruise一天亏损超过500万美元,亏损从同期的6亿美元增加到9亿美元。

邮轮自驾团队

同时,在没有规模化商业化和经济遇冷的情况下,投资人的供给也逐渐减少。在缺衣少食的危机中,有的公司因为体力不支倒在了路上,有的公司则因为缺氧和寒冷而元气大伤。

此时,他们的首要目标不再是仰望天空,而是活着。

幸运的是,中国汽车市场的变化为自动驾驶公司提供了生存的机会。

一方面,中国智能汽车的快速发展需要自动驾驶技术的融入。

在特斯拉和Xpeng Motors大力推广的智能辅助驾驶系统下,量产车是否配备高档自动驾驶功能,正成为产品的最大卖点之一。为了避免技术落后,长城、吉利、大众、通用等主机厂都成立了自动驾驶部门,研发L2+及以上自动驾驶功能。

但自动驾驶系统的研发是少数主机厂的选项,目前更多主机厂因条件有限而暂时放弃。为了后续产品尽快获得更多的市场关注,不管是不是自研,寻求合作研发量产的自动驾驶系统都是不错的选择。

另一方面,在智能汽车市场快速发展的背景下,国内主机厂倾向于采用更加灵活的合作方式,国外传统供应商的完整解决方案交付方式逐渐无法满足主机厂的要求,这为国内供应商提供了补位的机会。

此外,外国传统供应商以前大多在自己的国家建立技术RD中心,这使得他们的技术难以满足中国市场快速变化的需求。

高工智能汽车研究人员监测数据显示,截至2022年一季度末,博世在中国乘用车前置标配市场份额从2021年的27.79%下降至25.61%。

国外传统供应商的本地化相对不足,使得OEM厂商尝试与国内汽车供应商合作,并有助于后者的增长。Magic Smart和Furuitek等一批本土一线企业增长迅速。

向内,L4自动驾驶技术很难实现商业实现,需要寻找替代方式;向外,市场需求旺盛,强敌势头减弱。自动驾驶公司开发L2级别的辅助驾驶系统似乎是自然而然的事情。

更重要的是,在智能汽车计算能力提升、传感器数量增加的同时,整体成本大幅降低,为智能辅助驾驶系统的低成本量产应用提供了条件。

在生存危机中,L4自动驾驶公司顺势而为,改道寻找可能的生存之道。

真的是降维打击吗?

谁也不知道路是否通畅,也无所谓。重要的是,一些自动驾驶公司知道,他们似乎有机会走这条路。

真的可以这样吗?

自动驾驶从业者王华(化名)告诉新智家,L2-L3系统的辅助驾驶系统和L4-L5的完全无人驾驶系统没有必然联系。辅助驾驶可以升级为自动驾驶,但自动驾驶系统不能直接降级为辅助驾驶。

如果双方没有必然联系,L4自动驾驶公司开发L2-L3辅助驾驶系统会面临哪些困难?

技术问题是不可逾越的障碍。

第一,自动驾驶公司量产乘用车的经验相对不足。

多位ADAS供应商对新智家表示,大多数L4级自动驾驶公司不重视技术研发成本,通常使用大计算能力芯片,不太重视量产的技术路线。如果他们转向L2助理驾驶,他们可能会“从奢侈到节俭”,例如,他们将被束缚在产品开发的背后。更重要的是,降维并不意味着算法可以重用,很多东西需要拆掉重建。

过去,自动驾驶公司以基于深度学习的软件算法为护城河,争夺自动驾驶系统的稳定性和先进性,不太关注如何在量产车上安装自动驾驶系统,导致自动驾驶公司对汽车制造的理解不足。

智机软件高级经理印伟告诉新智家,主机厂和自动驾驶公司的合作也可以说是相互学习。自动驾驶公司会向OEM学习如何解决他们在处理整车产品时遇到的问题;工厂还将向自动驾驶公司学习良好的方法论,并加强其软件开发能力。

其次,自动驾驶公司的一些场景数据积累相对不足。

一家自动驾驶供应商的技术负责人告诉新智家,在应用层有低速和高速自动驾驶的区别。

自动驾驶需要长时间的测试来收集数据,然后迭代系统。低速场景和高速场景的不同,导致自动驾驶仪在两种不同场景下采集的数据不同,最后两种场景的做法也不同。

过去自动驾驶公司侧重于收集高速场景下不同类型的数据,应用广泛,而从驾驶辅助开始研发的公司更关注低速场景。

完全不同的场景,当然数据也完全不同。

所以L4自动驾驶公司在开发低速场景下的功能,比如自动泊车,并不具备优势。

魔视智能自主泊车场景

第三,开发计算能力大大降低的自动驾驶系统,就像在蜗牛壳里做道场。

许多自动驾驶公司过去一直在宣传自动驾驶汽车的响应能力,他们经常提到它们的高计算能力。几千甚至2000多Tops的计算能力,似乎成了自动驾驶系统的标配。但出于成本考虑,量产车目前无法搭载运算能力更高的芯片。

对于习惯于大计算能力条件下研发的自动驾驶公司来说,如何在计算能力极其有限的情况下完成L2/L3自动驾驶系统的开发是一个巨大的挑战。有人曾形象地将其比喻为新智家“从奢侈到节俭”。

自动驾驶公司的降维之路漫长而受阻。

自动驾驶公司的非技术问题

如果自动驾驶公司解决了技术问题,驾驶辅助系统就不容易上车了。

首先,自动驾驶公司需要实现解决方案的低成本量产。

过去,一些自动驾驶公司将技术放在首位,试图通过各种类型的传感器来构建最可靠的传感系统,以实现自动驾驶。但这导致了自动驾驶解决方案的成本很高,很多公司发布的自动驾驶解决方案,动辄几十万甚至上百万,无法大规模应用。

如果自动驾驶公司试图降低整体成本并应用到量产车型上,就需要考虑如何在满足车辆法规级别要求的同时降低硬件成本,这对于硬件打交道较少的自动驾驶系统开发者来说确实不容易。

自动驾驶公司推出低成本量产自动驾驶解决方案后,主机厂能否买单也是个问题。

“任何不做自动驾驶的汽车公司都会死”,SAIC总裁王晓秋说,这反映了主机厂自主控制自动驾驶技术的重要性。

为了控制软件,福特、丰田等国外主机厂较早收购了自动驾驶公司,大众则成立了自动驾驶部门。

印伟告诉新智家,智机汽车更倾向于自主研发,与供应商开源合作。

随着域控制器和OTA越来越能决定整车性能和驾驶体验,主机厂意识到智能驾驶功能的研发必须更好地将自研和开源合作结合在一个控制器中。

这意味着主机厂与外部自动驾驶公司合作,自动驾驶公司可能不会交付一整套自动驾驶解决方案,而是针对相关功能进行定制化联合开发。

自动驾驶公司与主机厂合作时,产品能否按时交付也可能是个问题。

一位业内人士告诉新智家,如果双方只合作一两次,自动驾驶公司会在短时间内给主机厂提供几百辆定制的自动驾驶汽车,主机厂很难对产品功能完全满意。

他认为真正成熟的产品需要双方长期合作,因为产品会有自动驾驶技术,线控技术,新的软件技术,这些都需要长期的映射和产品打磨才能完成。

目前虽然有一些自动驾驶公司尝试与OEM厂商联合开发产品,但是双方合作的过程中必然会出现很多问题,可能会耽误产品的交付时间。

自动驾驶公司另辟蹊径可能是降维,但这个过程并不容易。

改变,自动驾驶的新主题

近年来,随着许多自动驾驶公司成功的商业收入,关于自动驾驶行业即将进入淘汰赛的评论很多。

一批自动驾驶公司已经飘了,另一批还在原地踏步。

如果说过去专注于某一个场景是自动驾驶技术快速发展的秘诀,那么,摆脱自我束缚的界限,真正以不同的形式实践技术,可能是未来的新主题。

L4自动驾驶公司转向辅助驾驶功能的研发,是汽车供应链的新生力量,为中国汽车产业的发展做出贡献。

但不可否认的是,自动驾驶公司的RD辅助驾驶之路才刚刚起步,前方还有很多困难。

期待L4自动驾驶公司在辅助驾驶功能量产方面有新的进展。

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