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對話紐勱科技CEO徐雷:視覺感知方案更具量產可能 自動駕駛前裝需求巨大

本文作者:木子 2019-11-01 18:07
導語:紐勱科技當前正發力前裝量產。

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對話紐勱科技CEO徐雷:視覺感知方案更具量產可能 自動駕駛前裝需求巨大

紐勱科技CEO徐雷

國內自動駕駛量產方案的雛形已經出現,即以視覺感知為主實現當下市場亟需的車端智能,同時借助V2X車路協同方案的技術支撐共同實現更具挑戰的無人駕駛。

“未來幾年,我們完全有能力做到在100萬臺車上安裝攝像頭,這是視覺感知的優勢,雖然無法保證憑借這個規模下采集的數據就一定能實現自動駕駛,但視覺感知為主的技術路線是大概率可以成功的事情。”自動駕駛方案供應商紐勱科技CEO徐雷近日告訴雷鋒網(公眾號:雷鋒網)新智駕。

作為一家主要開發L3/L4全棧技術并提供定制化方案的公司,紐勱科技采用了視覺感知技術路線。徐雷也不排斥,未來激光雷達技術實現突破且成本下降后,也可以進入量產方案的考慮范疇。

截至目前,以特斯拉為代表的視覺算法和多傳感器融合的自動駕駛方案,與Waymo為代表的采用激光雷達、高精地圖的自動駕駛方案并駕齊驅,成為行業通往完全自動駕駛的兩條主要路線,同時車路協同等技術的應用,也為國內企業帶來了新的技術方向。目前來說,激光雷達的成本和車規級仍是行業難題,視覺感知因此受到車企和方案供應商倚重。

量產為先

決定自動駕駛方案能否真正量產上車的關鍵在于,軟硬件產品能否真正滿足對安全、體驗、成本的全方位要求,包括符合車規級標準。以激光雷達來說,目前真正實現量產的僅有法雷奧、Velodyne等少數幾家。因此,車企大多將激光雷達作為未來備選方案,保持觀望態度。

徐雷也不否定激光雷達這條路線,他認為,激光雷達能否量產上車取決于產品的性價比。未來幾年后,激光雷達如果性能更好、價格便宜且符合車規級別,當然可以上車。但眼下,他更相信通過攝像頭等方案實現自動駕駛的概率更大。

“我一直有個疑問,在激光雷達都沒有大規模量產的情況下,采用激光雷達的這些方案如何量產?或許這取決于對量產的定義,如果數十臺車可以稱之為量產的話這就是另外一個概念。如果從大規模的標準看,我覺得攝像頭更容易在量產的路上成功。”徐雷說。

從技術角度看,激光雷達方案更擅長直接測量三維的、有深度的信息。但是,激光不能檢測紅綠燈、交通標識等二維的信息。而且,對于一些自動駕駛所需的細節信息也無法識別,如可以用來判斷行人是否要過十字路口的身體語言,激光雷達因為分辨率過低所以能捕捉檢測的信息不是特別充分。這些問題需要能夠識別各類視覺信息的攝像頭來解決,前提條件是要有海量數據,通過數據讓機器學習系統變得更強。

特斯拉此前承諾,2019年將交付36萬臺車。這一規模如果實現,將有助于特斯拉采集到足夠多的數據,進而幫助其實現更高級別的自動駕駛。從當前車企普遍搭載L2、L2.5自動駕駛輔助功能看,要讓成本更低的攝像頭大規模上車并非難事。也就是說,依靠攝像頭等視覺感知方案實現自動駕駛,從量產角度看是一種更適合當下的選擇。

據徐雷介紹,目前紐勱科技可以向車企提供L2+及以上的自動駕駛方案,實現HWP(高速代駕)、TJP(擁堵跟車)和AVP(自主泊車)等市場需求非常大的功能,同時也可以提供MaxOS自研平臺以及自動駕駛仿真測試等服務。這些方案可以不依賴激光雷達和高精地圖,將成本控制在較低水平。

理論上,按照車企自上而下實現自動駕駛的路線,紐勱科技等供應商的方案自然會成為量產時的優先考慮方案。

何時實現商用?

自動駕駛量產方案的商用最終會歸于兩個方面的進展,一是增加算力,二是提高算法。其中,增加算力會同步增加功耗。所以讓算法更聰明,使自動駕駛系統具有知覺非常重要,這是從軟件、硬件共同提高的工作。

紐勱科技擅長的是從軟件方面提高算法。比如,在相同的算力水平下,如何在固定8G內存的情況下將性能做到最好。

“如果沒有深度學習或其它以深度學習為基礎的技術,實現L4或L5級是無從談起的”,徐雷認為,但是所有以深度學習為基礎的方案都是一個概率模型。在深度學習失效的情況下,還要保證系統的安全。所以,整個系統的安全性、穩定性如何能保證也很重要。

雷鋒網新智駕注意到,與特斯拉自研芯片不同的是,紐勱科技目前是與第三方芯片廠商合作。原因在于,自研芯片需要有足夠的數據和算法積累,而且不同車企會選擇不同芯片為基礎的平臺。作為一家以軟件和數據為中心的公司,紐勱科技現階段更注重在平臺上高效實現自動駕駛方案。

那么,何時實現自動駕駛量產方案商用落地?畢竟,基于不同場景或功能,整個行業對于量產落地的看法各不相同。許多國內L3、L4級方案供應商計劃在2021年左右實現自動駕駛商用,但也有車企基于消費者的接受程度和技術成熟度認為,自動駕駛商用仍需要至少十年時間。

回答這一問題,首先要厘清商用的定義是什么。

徐雷告訴雷鋒網新智駕,從前裝角度看,整個行業已經實現L2量產,紐勱科技在完成整體方案的開發和優化后,現在80%的精力在做一些L2+和L3落地的產品,也確實可以在2020年底或2021年實現量產。但是,實現真正意義上的L4仍需要很長時間,可能長達數年,甚至是10年。“不過這并不代表我們在很長一段時間之后才會開始做L4這件事,而是指我們需要一個長期的技術積累和持續的投入才能實現L4。”

保持自動駕駛理性

要實現量產商用和技術突破,前提是在經歷自動駕駛高峰或低谷時,保持對技術和市場的清醒認知。從中美兩國自動駕駛賽道看,國內的融資已經趨于理性。此外,汽車行業下行周期下,車企對成本的壓縮控制也會直接影響對新技術的研發和采用。

徐雷告訴雷鋒網新智駕,國外的自動駕駛發展節奏比較穩定,無論是對困難的認知還是抱團發展,均與國內不同。比如,最新的聯盟是,安波福和現代汽車成立合資公司,各持50%股份直接進入L4和L5級別的自動駕駛技術設計開發與商業化領域。

“雖然中國、美國和歐洲的自動駕駛場景各不一樣,但他們有很多本質的東西是相通的,大家都要經歷這些發展過程,這是不以個人意愿為轉移的。從產業的角度看,紐勱科技還是在正常的投入和推進。”徐雷表示。從汽車銷量角度,徐雷也認為,汽車銷量不會再像過去那樣持續爆發式的增長,用戶的需求將來會有一些變化,所以車企也在轉型,自動駕駛的需求依然巨大。

“我們沒有激進地做幾百臺車或者去用一些很昂貴的設備。”雷鋒網新智駕從與徐雷的對話中了解到,紐勱科技一方面持續投入L4的試驗,但大量的精力還是用于做前裝量產,提供更適應中國道路狀況和國情的自動駕駛方案,這也有助于它在行業的應用初期取得突破。

對比發現,從對自動駕駛的投入規模看,Waymo每年投入10億美元,通用Cruise去年投入7.5億美元,今年又將團隊規模增加至2000多人。而中國自動駕駛公司多在3-5億美元的水平。其中既有當下目標和技術路線不同的原因,也有行業發展階段不同帶來的影響。

在這一背景下,國內自動駕駛方案供應商志存高遠的同時,愿意著眼當下優先滿足市場的量產需求,實為聰明的選擇。

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