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自动驾驶 凉意来袭

2023-12-26黄耀鹏

中国汽车界 2023年7期
关键词:主机厂测绘自动

文 / 黄耀鹏

今年上半年,图商明显感觉高精度地图(以下简称“高图”)卖不动了。

其实,全国数据比较完善的高图,就6座城市:深圳、上海、广州、北京(五环外)、重庆和杭州。图商去年还声称要进一步推到全国二线城市,现在看这一进程已经停滞。没有新增卖图的收入,就不会有更多城市的高图。

去年就有一批主机厂声称要抛掉对高图的依赖。今年上半年,则是付诸实施的时候。

小鹏XNGP(第二代智能辅助驾驶系统)在3月底开始推送初阶能力,在全国范围(无高图城市)开放识别信号灯和直行通过路口的能力。下半年将开放无图城市的其它领航功能(变道、超车、左右转等),2024年将实现从车位到车位的XNGP。

基于华为ADS技术的阿维塔,目前开放NCA的城市是4座(上海、广州、深圳、重庆)。而下半年则承诺将阿维塔11迭代为ADS 2.0,实现45个无图城市的NCA能力落地。

目前采取类似做法的,不少于8家主机厂或自动驾驶公司,名单还在迅速扩大。

天下苦高图久矣

这一进程是意料之中,天下苦高图久矣,只是速度有点出人意料。

从2021年开始,监管就收紧了高图制作的申请、更新流程。2022年9月,国土资源部正式规定,高图测绘制作,只能由具备导航电子地图制作甲级资质的单位进行。以前也强调过“甲级资质”,但在高图领域的操作上明确这一点,还是首次。这下,众包制作、外包测试等都不合规了。

舆论往往认为高图就是测绘得更细致一些,分辨率更高(10cm级)。这个认知是错误的。相对于标准导航地图,高图不但数据量和维度远高于前者,还在数据结构上描述了交通设施之间的拓扑关系,这是标图完全不具备的内容。两者是完全不同的产品。

图商为了降低成本,将高图数据分为四层,静态数据、准静态数据、动态数据和实时数据。理论上,静态数据(路网、建筑、车道线等)季度更新就可以,准静态数据(标志标牌、护栏信息等)月度更新,动态数据分钟级更新,而实时数据更新必须达到秒级。

高图是用大量成本砸出来的产品,而且需要持续花钱维护。如果采集要求是10cm(即分米级),那么一天(500公里)测绘成本就是6000元;而1cm精度的地图,一天(100公里)测绘成本1万元。

余承东吐槽说,华为在上海测试搞一两年,测了9000公里,还没有覆盖(上海)。从国家安全的角度,几个月才允许更新,但中国的道路天天修,自动驾驶靠高图没办法广泛使用。

高图的商业模式

在全国范围内推动自动驾驶,依靠高图几乎走不下去,但不能说高图路线错了。

高图的好处,就在于极大简化了对自动驾驶算力和感知的要求。在高图世界里,静态环境都是确定的,这让道路复杂性下降了一个数量级。因此有人说,在高图上自动驾驶,就像在虚拟铁轨上开火车。而火车(包含地铁)的高等级自动驾驶系统早就开发成功。

但是,中国的城建太不讲武德了。从一个超大城市角度,道路的结构变化,不是按月的,简直是按天变化的。图商把一片城区的道路都测绘成高图了(技术过程忽略),某条路因为敷设管道,就把十字路口挡上一半,这是常有的事。

NCA开到这里一看,发现实际路况和高图数据不匹配,直接降为LCC(居中辅助),NCA顺滑体验的连贯性就被中断了。

如果你认为管道敷设好了,道路复原,就能一切照旧,那就把问题想简单了。可能标志线划的和原来稍有区别(可能在人类看来没什么不同),但是某个图商发现了这里的变化,重新扫图,相当于对这部分高图做了维护。

但是对于特大城市来说,这种维护工作几乎是西西弗斯式的。要么NCA付费订阅覆盖不了主机厂向图商采购的费用(主机厂赔本);要么图商硬撑着亏本,含泪继续维护。两种商业模式都不可持续。除非订阅用户数量达到一个非常高的量级(比如百万辆)。

这就让高图+NCA模式在技术上走通了,但在商业上走窄了。而本来就无高图的城市,貌似只能踏实等无图NCA推广。

轻高图可能吗

当然,腾讯、百度等二级图商,正在推一种妥协方案,就是“轻高图”。

今年4月,腾讯发了轻高图HD Air(米级)。相对高图,HD Air数据量更小、更新更快,相对于普通导航图,要素更精细。

高图的几个要素:鲜度、覆盖度、颗粒度,都与成本密切相关。轻高图声称改善了前两者,必然以精度下降为代价。

如果认定“鲜度”是重点,腾讯的方案是用“车图云”来部分解决颗粒度的问题。但是,所谓的收集、传输、存储数据的“安全循环”,是否与监管政策矛盾,现在没有结论。不过,图云一体化,能加速数据更新速度,倒没吹牛。

问题就在于,车企或者其自动驾驶方案供应商,是否愿意采购这类“轻高图”。目前“轻高图”刚刚问世,就面临和无图NCA之间的竞争。据目前的信息,主机厂用户并不青睐于“轻高图”。

无图路线走强

当前看,车企(特别是新能源创业品牌)已经将重点转向无图模式了。这个趋势之明显,已经让业内感受到某些技术细分赛道“凉意袭人”。

从技术而言,无图的最大挑战莫过于决策规划模块。失去了高图,完善的参考轨迹就没了,决策模块必须在更大的范围内(当然局限于交通允许通行的区域)规划出合理路径来,而且多数情况下要求实时。

更要命的是,规划不能简单拆解为横向纵向。形状不规则的可通行区域,在城市道路上太常见了(特别是在一些老城区),这就对车载算力提出了很高的要求。

而且,高图没了,感知能力必须提上来。FSD利用自己发明的一种神经网络算法来建模,重现遮挡关系,这样就弥补了纯视觉传感器的缺陷。

不过,国内新势力和自动驾驶公司,更愿意采用BEV(鸟瞰图)和一种预训练模型,来替代高图。这种做法,其实就是在现场实时生成高图(部分意义上的),适应场景需求。这是算力达到100Tops之后才产生的新方法。

今年上半年,鸟瞰图显然很大程度上取代了高图,成为一个火热的新投资方向。这个技术已经产生好几年,但是能放在车上用,并受到重视,是去年晚些时候才上规模的。

不用高图,鸟瞰图能够更好识别被遮挡的车辆和其它交通参与者,也就能更好地预见到“鬼探头”和其它不合规但现实存在的行为。这其实就是对人脑决策的一种模仿,只不过是用技术手段取得了居高临下视角。“以空制地”的优势不用多说。

车企已经将自动驾驶的重点转向无图模式。这个趋势之明显,已经让业内感受到某些技术细分赛道“凉意袭人”。

但是需要强调一下,鸟瞰图仍属于感知部分,是后续决策的依据,而非决策本身。而鸟瞰图实用化工具箱还在发展中,激光雷达在其中仍有用武之地,只不过需要联合其它传感器。这让激光雷达的投资者松了一口气。

因为高图投资开始衰落之后,人们认为连带着激光雷达也要跟着不行了,现在看还未必。

自从高等级自动驾驶的前景变得黯淡之后,NCA迅速升温,但没有带火高图。以往的认知里面,两者是捆绑到一起的。

新技术手段随着硬件能力增强不断涌现,技术转换的节奏非常快。这给主机厂、自动驾驶公司的投资带来很大困扰。砸了好多小目标的赛道,眼看着要凉,新的投资需求又出现了。是不是跟上继续砸,相当于给主机厂提出了一个尖锐的问题,这种投资的边界到底在哪里。

在这个过程中,主机厂如果强求穿越技术周期、投资最有前途的方向,或者等待技术成熟后直接搭便车,这两者都是不现实的。

跟住前沿技术,保持在第一梯队,才有望兑现技术的商业价值。而在过程中交的学费,都是必要的。对冲成本的手段,可能是边跟边兑现,这和自动驾驶的升级过程,其实差不多。

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