在车里做个可旋转大屏，真的有必要吗？
由于历史沿革等原因，以前传统车企是坚定的横屏派，但是从特斯拉开始，竖向大屏给我们打开了一个新世界。自此之后，车载大屏的横竖之争就有愈演愈烈的趋势，其中还混杂着各种各样的模仿、抄袭。 那么问题来了：究竟是横屏好还是竖屏好？ 了解我司的同学应该还记得，我们还曾经写过一系列文章，专门讨论车载大屏的发展历程以及横竖差异、各自优势。 看起来横屏竖屏这两个流派会像男人和女人一样长期共存下去，但是谁能想到，还真有车子要二者通吃——居然做出可旋转大屏这么残暴的存在…… 而且还不是一家车企这么干。在北京车展上，至少在我们所观察的范围里，就有威马 EX5、新一代比亚迪唐、奇点 iS6 采用了可旋转大屏设计。 比亚迪唐： 奇点 iS6： 所以这构成了今天这篇文章的话题：可旋转大屏是否有必要？是否靠谱？ PS：这里所谓的「可旋转大屏」，就是特指可横可竖的车内中控大屏。 为什么要有可旋转大屏？ 前面提到的三辆搭载了可旋转大屏的车，有两台来自于新造车团队，这其实不是偶然。以打造「智能电动车」为目标的新造车团队，必然会在车辆智能化层面做出和传统汽车有差异的功能和产品特性，而「中控大屏」，则是最简单的切入点之一，就像当初的特斯拉那样。 但是竖屏已经被特斯拉做完了，奔驰的双 12.3 寸横屏也已经做到了很极致的程度，在这种情况下还要怎么把屏幕玩出花样？况且，有成本、工程等层面的束缚，设计师还不能太放飞自我。比如，拜腾的 49 寸「共享全面屏」固然很有新意，但是在 2018 年基本没办法投入量产。 特斯拉大屏 奔驰新一代 A 级的 MBUX 交互系统，最高规格是两块 10.25 寸横屏 拜腾的巨屏 但是「可旋转大屏」之前没人做过啊，看起来也比较炫酷，只要想好横竖屏的应用场景差异，解决好工程问题和界面适配等问题，还是一个不错的方向。 当然可能还有另一个原因：业界针对横竖屏到底哪个更优的争论一直没有定论，作为车厂来说，索性就直接把两个方案都给到用户了。 于是就，忽如一夜春风来了。 硬件：可旋转大屏好做吗？ 可是，车里不是家里，车载大屏也不是 iPad，不能在车里想怎么放就怎么放。我们讨论「可旋转大屏的实现难度」这个问题，其实就是讨论在车里设计可旋转大屏的工程和车规问题。这又涉及到耐久性、稳定性以及法律法规限制等问题。 但遗憾的是，目前并没有关于可旋转屏幕的相关车规和法规，但是对于中控台的突出物是有规定的，屏幕的旋转会涉及到这个问题。另外的问题是，屏幕旋转是否会影响空调出风口的出风，这可能就需要对于内饰设计的通盘考虑了。 至于旋转机构的耐久度，据说比亚迪是自己制定的耐久度指标，可能在 50 万公里/15 年左右。我个人推测，应该还是和车辆寿命相关标准相挂钩。 比亚迪旋转大屏的连接方式 威马 EX5 大屏连接方式 奇点 iS6 大屏连接方式 但是聊到具体的硬件技术，厂商讳莫如深。 而在威马 EX5 上市的转天，我采访威马 CTO 闫枫的时候，把旋转大屏的安全性和工程问题抛给他，他给出的说法是，威马已经在这方面做了大量的测试。「如果不经过大量的测试和论证，我们是不敢把它推向市场的。」说一下三款车的屏幕参数： 比亚迪唐：12.8 寸，分辨率 1920*1080，电动旋转 奇点 iS6：15.6 寸，分辨率 1920*1080，电动旋转 威马 EX5：12.8 寸，分辨率未知，电动旋转 实话实说：我还是挺担心使用四五年之后可旋转大屏的牢固程度和旋转机构的耐久度。 至于成本，肯定要比固定式屏幕成本更高，但是相比起成本的增加，这个功能特性所带来的吸睛程度，肯定是划算的。 软件：场景、逻辑是关键 硬件层面讨论完了，该聊软件和交互了。 还是得拿 iPad 和安卓平板说事儿。这种东西大家肯定都用过，也肯定体验过他们的重力感应旋转功能对吧？所以你可能会说了，车里的可旋转大屏，按照平板电脑的重力感应逻辑来做不就行了？ 显然是不行。首先，驾驶时使用屏幕要考虑安全性的问题，界面设计当然不能胡来。其次，横屏或竖屏都有各自更适合的应用场景和功能，如果设计师和产品经理对这一点没有清晰的认识和理解，就很可能把可旋转大屏做残。 来看看比亚迪的大屏：他们新的智能互联系统叫做 DiLink，这个车机屏幕叫做 DiPad。和以前的车机系统类似的是，界面看起来像个平板电脑，最鲜明的特征是功能的 App 化。 实际上这也是比亚迪基于安卓系统重写的一套车载交互系统。关于它的使用场景，按照比亚迪的官方说法，「DiPad 支持自动旋转。DiPad 并非手动、机械地旋转，而是根据软件的应用场景和交互方式提前预判，智能、自动旋转。让你 「 想横就横、想竖就竖」，还可以「 自动横竖」。」实际体验的情况是，当我在主界面点击高德地图、微信 App 之后，屏幕会自动旋转成竖屏。相应的，当打开视频 App 的时候，屏幕肯定会是自动横屏的，并且屏幕亮度还会自动调整到最大。 但是你以为比亚迪的软件团队就是简单的把安卓平板搬进了车里？当然没那么简单。对于可旋转屏幕来说，最大的问题就是开放系统的界面适配，比亚迪的这个项目，至少从一年半之前就开始了。 难度在于，你得给每个应用或者界面都定义交互逻辑，同时这些界面和功能之间又要构建起交互逻辑上的关联，并且是要符合车内使用习惯的。 奇点汽车的设计逻辑是，在驾驶的时候不建议用户旋转屏幕而是通过 HUD 和语音交互把关键信息提取出来，保证驾驶安全。 不过话说回来：如果仅仅是竖屏导航、横屏看视频，其实很难建立起可旋转屏幕的核心产品力。否则很容易陷入「为了旋转而旋转」的境地。 这次北京车展我体验了比亚迪和奇点的可旋转屏交互，至少从展品的状态来看，二者都不算很成熟，都还有很多需要提升的地方，比如，奇点 iS6 还没有给横屏模式做 UI 适配，目前只能展示竖屏一种 UI 设计，比亚迪的横竖切换在界面适配上也有一些 bug 存在。 可见，如果车企想做可旋转屏幕，硬件层面其实并不是最大的问题，软件和交互逻辑才是。 可旋转大屏有未来吗？ 我和好几个业内的朋友聊这个话题，他们的观点相对比较一致：并不看好可旋转屏幕的未来。 比如： 如今屏幕越做越大，屏幕可显示空间也越来越多，所以旋转并非刚需。反而因为增加了机械旋转结构，造成成本的增加，有点儿得不偿失。 再比如： 大屏本来就是车内交互演化的一个中间阶段，它一定不是终点。整体的智能座舱设计，包括语音、HUD，都可能是未来更有希望的交互方式。 至于大家都做竖屏的原因，包括对中控台空间的利用、模仿特斯拉、贴近手机交互的惯性等等。但我的判断是，近期来看，竖屏对横屏没有优势，而且会随着语音交互的完善越来越没有优势。并且现在做大屏已经拖住了相当多的研发力量和生产力量，再做可旋转设计，我觉得是亏的，不如就像 Model 3，只要横的。 看着很悲观对吧？那来说点儿积极的： 首先，在现阶段，可旋转大屏的存在对于整车来说是个不错的产品宣传点和差异化元素。 其次，像上面所说，虽然大屏不是车内交互的终点，但是在达到终点之前，对于车内交互的探索一定是多种多样的，比如也在有很多人讨论全液晶仪表和 HUD 到底谁更有必要。从这个意义上来说，可旋转大屏也算是一种有意思的尝试。 当然，长期来看，我也认为这种可旋转屏幕不太有可能成为主流。 嗯，当大家都在讨论互联网造车该不该死的时候，我司聊车载大屏的话题，是不是可以算作一股清流？不过别急，关于新造车团队的生存问题，我们也在持续关注中。 原创声明： 本文为 GeekCar 原创作品，欢迎转载。转载时请在文章开头注明作者和「来源自 GeekCar」，并附上原文链接，不得修改原文内容，谢谢合作！ 欢迎关注 GeekCar 微信公众号： GeekCar 极客汽车 … 继续阅读
百度 Apollo 的数据会如何开放？
转眼间，百度的 Apollo 平台已经公布了一年多了。这项声势浩大的自动驾驶开源计划到现在为止已经更新到了 Apollo2.5 版本。 Apollo 平台陆续开放了高精度地图、参考硬件、云计算、视觉感知等众多模块。在最新的 2.5 版本中，Apollo 的方案已经开放了高速公路上的自动驾驶能力，并开始开放车辆控制相关的模块。 对于汽车行业来说，这个迭代速度可以说是非常之快了。 百度 Apollo 的数据开放计划 其实除了迭代速度之外，百度 Apollo 计划还有一个需要重视的举措——开放数据。 自动驾驶的核心在于需要深度的 AI 算法，这又依靠海量大数据和高性能计算。数据分成原始数据、标注数据、逻辑数据和仿真数据四个层次。原始数据由 Lidar、摄象头、雷达、GNSS、IMU、CAN 总线等数据构成。光有原始数据还不够，为了做深度学习养料，要教会机器数据表达的是什么，这就需要标注。进而需要对逻辑的理解和各种模型的刻画。要呈现一个完整的自动驾驶要解决相当多的问题，还需要构建更广泛的场景，重组出无穷的场景，成为仿真数据。 熟悉自动驾驶的人都知道，数据是驱动整个技术优化的核心资源。很多汽车厂商对数据十分珍视，轻易绝不愿意拿出来。 而作为一个开放平台，百度 Apollo 数据作为重要组成部分也开放了出来。在 Apollo1.0 版本发布时，就率先将百度积累多年的数据资源对外开放，包括 2D 红绿灯检测、2D 红绿灯检测及 Road Hackers 等。此后的 Apollo1.5、2.0 及 2.5 版本中，Apollo 的数据开放类型及数据量也都持续扩大。 在今年的 3 月份，百度又公布了一个全新的模块：ApolloScape。你可以把它看作是 Apollo 平台下一个相对独立的「 子品牌」。它的本质是一个公开的数据集，包含自动驾驶数据和仿真技术两个部分。 自动驾驶数据将包括具有高分辨率图像和像素级别标注的 RGB 视频，具有场景级语义分割的密集三维点云、基于双目立体视觉的视频和全景图像。数据集中提供的图像为通过采集系统每米采集一帧的方式采集，分辨率为 3384 x 2710。 百度数据采集车是配备了高分辨率相机和 Riegl 采集系统的中型 SUV。采集场景包括不同城市的不同交通状况的道路行驶数据，平均每张图中移动障碍物的数量从几十到上百不等。（例如，单张图像中多达 162 辆交通工具或 80 名行人）除了采集数据之外，百度还会用自己的视觉感知算法给每一帧画面中的像素做相应的语义分割。当前支持的语义分割种类已经达到了 25 项，包括车辆、行人、自行车、摩托车、道路、交通标识等等。这样的分割有助于开发者可以在这个数据集中直接训练以及验证自己的自动驾驶算法。换言之这套数据集是可以让开发者直接拿来就用的，而不用再做初始的数据解析。 截止到今年 3 月 8 日，百度共发布了包含 74555 帧视频图像序列及对应的逐像素标注和姿态文件。从今年到 2019 年底，百度计划在数据集中陆续加入更改多传感器支持以及更广泛的数据覆盖面。同时，百度还计划在今年年底引入「 众包」 的数据采集模式，用于收集更多的罕见交通场景。 而在仿真技术上，百度也将逐渐开放行驶轨迹制定，驾驶决策模块，以及感知融合和导航等模块。这也是为了能够更方便的让开发者验证和训练自己的算法。 ApolloScape 的定位 可以明显的感受到，百度希望通过 ApolloScape 这个数据集吸引到更多的开发者来参与到 Apollo 计划中。但是为何要建立一个独立的子品牌？这里有什么特殊的定位吗？ 在 4 月 24 日 ApolloScape 举办的一场学术峰会中，我找到了答案：来参加会议的分享者全部是来自中、美、德、澳等国内外的自动驾驶/机器视觉研究专家。ApolloScape 正在尝试打通自动驾驶产业界和学术界，搭建自动驾驶产学研结合的交流平台。 在自动驾驶领域一直有两个研究方向：落地应用和前沿学术。 落地应用： 主要指的是汽车厂商和零部件供应商，他们更加关注自动驾驶技术如何在现有产品上落地，以及自动驾驶会对汽车行业的商业模式产生怎样的影响。 前沿学术： 主要指的是一些知名高校、研究机构或者是创新科技公司。他们主要关注的是机器视觉、人工智能等技术在自动驾驶推动下的技术革新。 由于落地应用上直接关系到商业利益，因此一般情况下，汽车厂商对于数据的态度都是比较封闭的。 反倒是以高校为主的前沿学术领域，由于大家的目标都是推动技术创新，且相互之间利益关系相对简单。因此对数据开放的接受度很高。 其实在前沿学术领域，已经出现过几个自动驾驶的开放数据集了，最著名的应该就是由德国卡尔斯鲁厄理工学院和丰田美国技术研究院联合创办 KITTI。很多研究机构都会在 KITTI 数据集内验证、评估自己的视觉算法。甚至还将 KITTI 作为一个评判标准来做算法排名。 百度这次的 ApolloScape 其实与 KITTI 的定位是一致的，只不过将数据的核心采集点设定在了中国。由于中国在政策以及驾驶环境上的特殊性，一般的研究机构（尤其是海外的）要是想要靠自己在中国获得驾驶数据是非常困难的。而百度这次的数据集就是为这些研究机构提供了便利。 Kitti，CityScapes 和 ApolloScape 关于数据实例的对比 据了解，Apollo 开放平台还与加州大学伯克利分校在 CVPR 2018（IEEE 国际计算机视觉与模式识别会议）期间联合举办自动驾驶研讨会（Workshop on Autonomous Driving），基于 ApolloScape 的大规模数据集定义了多项任务挑战。WAD 已正式于国外知名机器学习竞赛平台 Kaggle 上线 Video Segmentation Challenge（视频场景解析挑战赛），比赛中所提供的数据集中将包含大量的分段原始驾驶图像，包含有 20+种场景标注信息。赛事将持续到 6 月 12 日。目前已有来自全球的三十多只队伍正式报名参加。 … 继续阅读