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科技企业频“秀肌肉”:无人驾驶路线大比拼


进入2020年最后一个月,今年持续火爆的无人驾驶,依然消息不断。
“终于可以不用安全员了,责任重大啊。”12月7日晚8点,百度公司董事长兼CEO李彦宏更新了自己的百家号动态。当日下午,百度获得北京市首批无人化路测通知书的消息传出,它意味着未来其相关无人车在测试时可以取消安全员。
而在这一消息传出的第二天,2020阿波罗生态大会上,百度一举推出囊括智舱、智驾、智图、智云在内的“乐高式”解决方案,其中轻量级的Apollo Lite解决方案尤为引人注意。取消了激光雷达,代之以10线摄像头的配置,也标志着百度纯视觉应用方案的正式亮相——传感器和算量更轻、感知力更强,当然更重要的是,成本也更低。
除了百度之外,其他国内无人驾驶科技企业也消息频传。尽管深圳市交管局称,AutoX并未获得其发放的测试牌照,但后者公布的车内全无人、无远程遥控的Robotaxi车队在12月3日还是刷了屏。文远知行近日则晒出其Robotaxi相关数据,称一年内安全完成超过14万次出行,服务用户数超6万。
“经过了前几年的技术研发和初步实测,我认为今年和明年将是自动驾驶广泛路测的阶段,”中南财经政法大学数字经济研究院执行院长、教授盘和林向21世纪经济报道记者分析称,“一旦进入实测阶段,自动驾驶行业整个格局将会呈现巨大的变化。”
黄金期前夕“秀肌肉”
12月3日,在广州举办的2020世界智能汽车大会上,国家发展和改革委员会国际合作司副司长高健表示,我国智能汽车行业正迎来发展的黄金期,中国将成为世界第一大智能汽车市场。
高健表示,车联网方面,预计2025年全球联网汽车数量将接近7400万台,其中中国的联网汽车数量将达到2800万辆。自动驾驶方面,截至今年6月,全国17个城市已累计发放约282张自动驾驶路测牌照。
业界的态度也相当乐观。今年9月,李彦宏甚至直接放话称,5年之内无人驾驶技术将大规模商用。滴滴出行创始人兼CEO程维则表示,到2025年,搭载自动驾驶的共享汽车有望在滴滴平台普及超过100万台。
摩根大通研究分析则称,2019年至2025年,中国L1到L5级的辅助驾驶和自动驾驶市场规模将实现33%的年均增长率,并于2025年达到约71亿美元。
不仅是数字的提升,从技术实现而言,经过了长时间带安全员的路测后,行业终于开始思考怎样变身真正的“无人车”。
在今年9月的百度世界大会上,百度发布Apollo“5G云代驾”功能:当无人车遇到难度较高的路障时,可向“5G云代驾”求助,后台控制舱的云代驾司机可当即接管,远程操纵车辆回归正常行驶。AutoX近日放出的全无人、无远程遥控的Robotaxi车队,同样标志着这一努力方向。
东南大学交通法治与发展研究中心执行主任顾大松则向21世纪经济报道记者指出,明年无人驾驶的测试深度、测试城市数量都可能上到新一个台阶。
所谓测试深度,既包括目前业内已经在探索取消安全员,也包括测试道路及测试面积的增加。“明年许多城市看到自动驾驶趋势,可能会进一步铺开测试,这个趋势是比较明显的。”
技术路线不一
车路协同被视为极具前景的路线,国内布局也在提速。“车路协同非常强大。”一位行业内观察人士向记者表示,“单车传感器可能因各种因素导致误识别及误判,但车路协同对路况把握的精确度则高很多。”
不过考虑到当前车路协同仍处于规划建设状态,目前行业处于相对早期。
发展时间更长的单车智能路线,则强调车辆本身的能力,目前业内分为融合感知模式和以特斯拉为代表的视觉识别模式。包括谷歌、百度等企业均采用融合感知模式,传感器中除了摄像头、毫米波雷达、超声波雷达之外,还加入了激光雷达。纯视觉模式则主要依赖摄像头感知,完全模拟人类视觉。
从感知原理而言,激光雷达打点反射的方式可以精准判断物体的存在,从而构成后续行车快速决策的基础。摄像头的原理则是将感知的二维画面转变为三维画面,随后判断物体体积再进行行车决策,“这种方式对算力的要求很高。”有业内人士告诉21世纪经济报道记者。
该人士同时指出,视觉识别方案的观测距离大约为200米,激光雷达则能够实现500米范围内的360度观测,并在200米距离内实现厘米级精度。因此从可靠性上而言,要实现高达99.999999%的车规级安全性,显然融合感知模式更优。
但相对于视觉识别方案而言,融合感知模式显然也更贵。该人士透露,目前市面上最贵的64线及128线激光雷达,单个可能需要超过80万元。国产企业禾赛科技的产品价格在万元级别。
相较之下,特斯拉方案中的360度环视摄像头单个仅几十元至数百元,毫米波雷达价格区间在千或万级别,超声波雷达价格更是低至不到10元一个。要实现车规级安全性,特斯拉方案全部套件可能不到1万元,而融合感知方案则需要几十万元。
或许这也是百度进一步推出Apollo Lite轻量级方案的原因之一,这意味着百度也踏上了纯视觉识别的路线。据介绍,该方案采用10路摄像头,拥有超过30个深度学习网络,然而整体算力小于30TOPS。同时,面对复杂城市道路,该解决方案支持L4级别自动驾驶。
“这个方案的推出,其实是为了满足主机厂需求。”一位接近百度的人士告诉21世纪经济报道记者,当前城市道路还无法进行完全无人驾驶,而是侧重辅助驾驶,这种L2+场景下其实可以简配,而L4级别技术的Apollo Lite用在L2+场景下绰绰有余。
“激光雷达因其空间信息丰富等优势,一直是无人驾驶的主旋律,然而它存在缺乏RGB图像的远视分辨率等缺陷,也是制约行业发展的瓶颈,”盘和林评论道,“百度此次做出的转变是一个革新性的尝试,既克服了激光雷达的弊端,也能够显著降低成本,从目前来看这种环视方案的应用前景更好。”
但这也不意味着融合感知模式就此退场。“视觉识别要想完全清晰地识别路况需要算力提升,但实现车规级安全性的算力,业内目前认为并不乐观。”前述观察人士告诉21世纪经济报道记者,“如果未来随着国产激光雷达量产爬坡实现成本大幅下降甚至等同于当前视觉识别方案,感知融合模式必然会进一步普及。”

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