感知方案的路径抉择:国内看“特斯拉”国外看“蔚小理”?

摘要:抛开商业模式,一切技术路径都是“纸老虎”

自动驾驶行业内一直对两种路线有争论。一个是实现无人驾驶的实现路径之争,走L1到L4的渐进式路线,还是走直达L4的跨越式路线;另一个是无人驾驶的感知方案之争,选纯摄像头,还是选摄像头和各种雷达融合。

就感知方案来说,所谓视觉与多传感器融合,不仅有“是否多加雷达”的数量问题,还有“只用摄像头到底够不够”的发展问题。在技术逐渐成熟后,“取”和“舍”都是车企们关注的焦点。

事实上,对于感知层硬件的取舍,新势力头部一直是行业的风向标。毫不夸张地说,高阶智能驾驶感知层的技术方案,国外要看“特斯拉”,国内要看“蔚小理”。

在智能驾驶排位赛中,新势力头部已经开始将高速、城区、车库的场景逐步融合,而大部分车企还在使用供应商方案,去推广L2级辅助驾驶。显然,不可能每家车企都有足够的资金、资源和坚持,投入在漫长的智能驾驶发展之中。

具体去看,“蔚小理”是如何选择智能驾驶感知方案?在可以预见的未来,智能驾驶感知方案会是一番场景?


国内看“特斯拉”,国外看“蔚小理”

如果有心关注“蔚小理”,可以发现他们各自有新车型将在今年完成上市,分别是蔚来ET7、小鹏G9、理想L9。同时,随着理想L9将搭载自家的“理想AD Max”,三家的智能驾驶系统都已悉数登场。先来看看各家的感知方案:

我们先看理想L9。根据官方消息,理想L9视觉硬件包括6颗800万像素摄像头和5颗200万像素摄像头,其中前向的两颗800万像素摄像头可实现120°的感知视角和550米的感知距离。同时,理想L9顶置了一颗激光雷达,型号为“禾赛科技 AT128”。

接着来看小鹏G9。除了2颗激光雷达,小鹏G9还将配备12个高清摄像头、5颗毫米波雷达以及12颗超声波雷达。并且,小鹏G9还将是首款搭载XPILOT 4.0智能驾驶系统的车型。

最后是蔚来ET7。其所搭载的Aquila超感系统包括1个超远距高精度激光雷达“图达通猎鹰”,11个800万像素高清摄像头,5个毫米波雷达,12个超声波传感器。

结合“蔚小理”新老车型一起看,可以得出两点:一方面,高清摄像头站“C位”,各家都在提升视觉在感知方案中所占的比例;另一方面,激光雷达成“辅助位”,如果新车型量产,将会进一步得到规模化应用。

无论是提高摄像头还是激光雷达占比,“蔚小理”都有自己的考量。如果把摄像头、激光雷达不计数量地做加法来形成一套感知方案,肯定会形成N种组合。但是,感知方案的优劣并不能以数量和性能来衡量,而是车企在深思熟虑后,能否给出针对自己车型的“最优解”。

看看“蔚小理”怎么用激光雷达的,将深有体会:

理想L9和蔚来ET7考虑激光雷达的意图很明确,需要达到和驾驶员几乎相同的视野距离。一方面,把激光雷达装在车顶,理论上盲区少,视距更长;另一方面,两款车分别用了激光雷达禾赛AT128和图达通猎鹰,前者在已量产的车规级激光雷达中综合性能最强,拥有高局分辨率、点云数量,后者拥有领先的激光波长,用来实现更远的探测距离。

而小鹏G9采用和P5类似的激光雷达策略,目的是解决视觉盲区问题,然后去适应多变、复杂的城区场景。我们可以看到,激光雷达是在小鹏G9车头左右各装一个,同时选性能不用过强且性价比高的速腾聚创M1。它承担的作用不同于理想L9和蔚来ET7,自然重要性就有差异。

感知能力是硬件、算法等共同作用的结果,算法是否领先在一定程度上能影响车企怎么用硬件。

比如小鹏,在中国电动汽车百人会论坛上表示,其智能辅助驾驶系统累计行驶里程1.4亿公里,辅助泊车734万起,高速公里的NGP辅助驾驶里程渗透率达到62%,整个XPILOT 3.0系统的用户渗透率超过96%。

对比蔚来,其在实际应用中积累的用户数据,是少于小鹏的。官方在用户数据报告上显示,NIO Pilot自动辅助驾驶系统,该系统已完成9次迭代升级,累计用户行驶里程超过5200万公里,累计驾驶时间超过75万小时。

这和外界对“蔚小理”最初的印象一样,在智能驾驶方面,小鹏实力优于蔚来和理想。因为要在算法、数据处理上建立优势,小鹏车端的一部分硬件成本其实转移到了后端,藏在“隐秘的角落”。所以目前,小鹏选择摄像头、激光雷达等硬件时会更为灵活,所受的约束更少。

而理想,过去在智能驾驶系统是处于劣势的。这次通过升级理想L9的感知方案,其实表明了理想“补课”高阶智能驾驶的决心:搭载“理想AD Max”智能驾驶系统,要进一步增强视觉感知,要用最好的激光雷达。

只是,对“蔚小理”智能驾驶能力谁更强的比较始终是外界的事。对于车企们自身的发展来说,当下最为关键的,是在新车型的基础上去做新的尝试,确定在可看见的未来,采取怎样的智能驾驶技术路径。

具体到智能驾驶的感知方案,“蔚小理”则是根据需求,决定每个高清摄像头、激光雷达、毫米波雷达应该要承担什么样的角色,还有数量和种类。多传感器共同帮助车企形成了最适合自己的智能驾驶系统,这套感知方案才会是车企们的“最优解”。

今年电动汽车百人会论坛上,小鹏汽车创始人何小鹏表示,会在2022年推出进阶版智能辅助驾驶系统XPILOT3.5,目标是在2026年全面向无人驾驶过渡。如果奔着这个目标去,蔚来、理想都无法置身事外,“蔚小理”都需要提速了。


抛开商业模式,一切技术路径都是“纸老虎”

正如之前所写,在“蔚小理”的感知方案中,高清摄像头和激光雷达的占比在提高,他们在走的是一条不断配置升级的多传感器融合路线。另一边,国外的特斯拉已经彻底抛弃激光雷达和毫米波雷达,坚定地走纯视觉路线。

而无论车企采取哪一种,摄像头始终会是高阶智能驾驶感知方案里最主要的硬件。

首先,摄像头的实现是以人眼为基础的。对人类驾驶员而言,在路上能看到的所有信息,凭借的是人眼的成像。摄像头恰好就是为了还原人眼而设计的,而智能驾驶汽车本质也是服务人类设计出的交通体系。所以按照这个逻辑,摄像头的地位不言而喻。

更重要的是,摄像头能达到雷达无法达到的效果。比如在实际行驶过程中,像是对车道线、交通标识等二维结构的识别,摄像头的能力是无可替代的。同时,对于雨雪雾等恶劣天气下的鲁棒性问题,雷达系统也并不能够解决,而摄像头是有可能利用算法来搞定的,这也特斯拉的技术优势所在。

小鹏汽车副总裁吴新宙曾经表示,“视觉的潜力是没有止境的,它真的是一个宝藏,长期来看,视觉是无所不能的,但是这个能力的增长是有一个过程的”。这句话其实间接点出了纯视觉方案未来巨大的潜力。

那么站在当下,我们应该要对“蔚小理”选择融合感知方案嗤之以鼻吗?其实不然,在《智能相对论》看来,这个问题必须一分为二地去看待。

一方面,在可预见的未来里,融合感知方案值得肯定。因为技术必须务实,必须去协同产品、商业化的发展。

从产品的角度去看,众所周知,“蔚小理”的视觉算法、超算能力对比特斯拉仍有差距。在视觉可能无法实现全场景智能驾驶时,必须要依靠激光雷达等作为辅助去补充视觉。激光雷达在完善好整套感知方案的同时,也为视觉算法的未来提升提供帮助。

这种帮助将会提升“蔚小理”的视觉能力,用三维的距离探测,去验证从二维图像到三维空间的算法准确性,最终要实现的目标,是要让视觉达到与雷达同样的效果。

从商业化的角度去看,每一套可行的商业模式都要有自己对应的一种技术路径、产品。对于车企而言,实现全面无人驾驶是长期战役,要用一套商业模式来保障自身的可持续发展。商业模式的不同,技术、产品方案则会不同。

比如特斯拉,通过纯视觉方案降低了成本,而花在芯片开发以及视觉算法开发上则会不断成本。但是,随着智能驾驶系统不断迭代,带动FSD选装率和价格不断提升,汽车业务毛利率跟着改善。西部证券曾给出数据,预计2025年FSD选装率有望提升至50%,贡献特斯拉整车毛利约30%,其盈利能力持续增强。

还比如小鹏,定位“未来出行的探索者”,拥有领先的数据和算法优势,规划了飞行汽车、四足机器人,并且涉足Robotaxi业务,试图布局一个智能出行生态;而理想继续专注于家庭造车的理念,要稳固自身产品竞争力,必须加紧追赶智能化及自动驾驶技术来补齐短板,其中感知方案就是不可或缺的一环,是会被搬上台面谈论的硬件配置。

另一方面,若以“终局”的眼光判断,融合感知方案可能会是大的过渡方案,纯视觉才是终局。

如果关注行业很容易了解到,一些行业内的玩家,曾经坚定多传感器融合路线的心已经动摇。比如丰田汽车旗下Woven Planet,表示能够使用低成本摄像头来收集数据,并有效地训练其自动驾驶系统。

Woven Planet工程副总裁Michael Benisch还表示:“但是许多年后,相机类技术完全有可能赶上并超过一些更先进的传感器。但具体何时、多久才能达到安全可靠的水平仍不可知。”

还有一个例子是Mobileye,其最近使用了一个新的解决方案,包含两个独立的子系统:一个是纯视觉,另一个是雷达系统。不同于过去,现在Mobileye要验证两个系统的优劣,然后尽快从中选择最好的,毕竟世界上没有一家公司能承受无休止的亏损。

以上例子释放出了一个信号,一些行业内玩家已经恐惧,要迫不及待地验证哪条路径才能真正跑得通。尤其是有成功的特斯拉珠玉在前,部分玩家很难避免不去担心最初的选择。


结语:

总而言之,无论国内外车企如何选择智能驾驶的感知方案,摄像头始终扮演着最核心的组成角色。在此基础上,头部车企如特斯拉、“蔚小理”在围绕“辅助位”做出取舍:目前需要哪些,要多少,才能够组成适合产品的整套方案。

除了要适合产品,也少不了要兼容商业模式。因为不管是着眼当下,还是心向未来,车企都需要活下来,实现自己长期的可持续发展。

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