用最硬核的方式，做智能汽车的「数字发动机」
站在 2021 年初这个当头，你能够越来越明显的感知到：自动驾驶将成为未来智能汽车汽车下一步发展的决胜制高点。算力层面的军备竞赛已经开始了：2020 年末，长城发布咖啡智驾「331 战略」，自动驾驶平台算力达到 360TOPS；2021 年年初，蔚来 ET7 发布，所搭载的超算平台算力达到 1000TOPS+；同年 1 月，智己汽车发布两款新车，智能驾驶方面，支持兼容激光雷达的软硬件架构冗余方案的算力支持 500-1000+TOPS，就像蔚来董事长李斌说的那样： 未来几年自动驾驶算力会迎来大幅增长。 而在算力竞争背后，其实是底层芯片的竞争。大家会越来越多的重视底层芯片层面的竞争。作为国内首个实现前装量产的 AI 芯片公司，地平线征程芯片的出现，首次打破了国外对 AI 芯片的垄断，填补了国内汽车芯片产业的空白，同时在商业化落地方面取得了非常不错的成绩。 基于此，我们把 2020 年度汽车 AI 供应商的奖项给了地平线。 国内第一家实现车规级芯片量产 这几个字虽然不多，但是份量却很重。可能很多人无法理解这意味着什么。 车规级 汽车行业对于芯片的要求远高于商业级（比如手机芯片），比如商业级工作温度为 0 度-85 度，汽车芯片工作温度要满足-40 度-125 度，前者允许故障率为 0.03%，后者为 0。此外，车规级芯片还需要通过诸多质量测试标准，比如环境压力加速测试、使用寿命模拟测试、封装组装整合测试、芯片晶圆可靠性测试等等。 一款车规级人工智能处理器从研发到产品导入需要一个很长的周期：需要 18-24 个月进行处理器设计流片；12-18 个月的车规级认证系统方案开发，要进行系统软件开发，同时需要满足车规级的 AEC-Q100 的认证，保证功能安全；然后需要进行车型导入、测试验证，这个时间需要 24-36 个月，这些流程都走完之后，才能真正进行量产部署、迭代提升。 2019 年，地平线推出中国首款车规级 AI 芯片征程 2，但是在其之后，国内暂时还没有其他芯片公司冒头。从上述种种，你能看到车规级芯片的诞生有多难。 国产 截至目前，地平线是继 Mobileye、Nvidia 后，第三个实现前装量产的 AI 芯片公司。也是其中唯一的一家中国公司 。 如果你在行业内环顾四周，便会发现，如果要做自动驾驶，对于自动驾驶芯片的选择，除了 Mobileye，就是英伟达了。 作为行业扫地僧，Mobileye 一直是众多车企研发自动驾驶无法避开的选择。直接上数据吧：2020 年 Mobileye 芯片产品出货量达到 1930 万片，2019 年为 1750 万片，同比增长 10%，同时也创造了 Mobileye 出货量新高。。去年更是拿下了上汽、吉利、福特三个大厂的单子，不断获取绑定新的客源， 也不断挤压了传统供应商的生存空间。 英伟达则是从去年开始冒尖，国内新势力蔚来、理想、小鹏，新实力智己汽车纷纷选择英伟达平台做自动驾驶研发，传统巨头奔驰也全盘押入英伟达。 在芯片被国外巨头垄断的当下，地平线作为中国 AI 芯片企业的代表站出来，就显得难能可贵。 商业化落地速度迅捷 每年发一款芯片 2019 年 8 月，地平线推出首款车规级芯片征程 2，可应用于自动驾驶、高级辅助驾驶、智能座舱；2020 年 9 月，地平线发布征程 3，AI 算力达到 5 TOPS。至此，地平线形成了覆盖从 L2 到 L3 级别的「 智能驾驶+智能座舱」 芯片方案的完整产品布局。 今年，地平线将推出更强大的征程 5，单芯片 AI 算力高达 96TOPS ，性能超越特斯拉 FSD，集成地平线最先进的第三代 BPU 架构（贝叶斯架构），可支持 16 路摄像头，组成的自动驾驶计算平台最高可达 512 TOPS 算力（搭载 4 块征程 5P），满足 L3-L4 级自动驾驶计算需求。目前， 征程 5 已率先斩获车型定点。 此外，性能更强的征程 6 系统级芯片 已经正式投入研发 ，基于 集成第四代 BPU 架构（纳什架构），于支持 L4+ 自动驾驶的中央计算平台，算力超过 400 TOPS，基于车规级 7nm 先进工艺，满足 ASIL-D … 继续阅读
新 Model S/X 上市：「特斯拉杀手」竟是我自己？
今天是特斯拉的财报日，不出意外，这个季度特斯拉实现了盈利，这也是其连续 6 个季度实现盈利。但是我们今天的重点不是财报，而是两款新车：新 Model S/X，他们终于来了。 我们今天主要说新 Model S。直接进入正题。先上图：（新 Model S）（2020 款 Performence 高性能版，图片来自汽车之家）（国产 Model 3）从外观来看，新 Model S 基本没有太多变化，全身镀铬装饰进行了黑化处理，前包围部分也有了几分 Model3 的感觉，家族化的感觉越来越明显。而在侧面，似乎肌肉线条更明显了，尾部基本没有变化。（2020 款 Performence 高性能版，图片来自汽车之家）此外，特斯拉特斯拉已经默默把风阻系数降至 0.208cd（风阻系数，数值越低越好），对比之下，之前为 0.24。 虽然只是很小的数字上的提升，但是特斯拉在背后绝对花了不少的心思。 内饰：简约而不简单 内饰方面，可说的点就太多了。还是刚刚那句话，新 Model S 的家族化越来越明显了。 新的 Model S 采用和新款特斯拉中国制造 Model 3 类似的中控台设计，贯穿式出风口设计、大片木纹装饰条覆盖，前后门板也加入了木纹设计，制造一种环抱式的居家感觉，但是很明显，新 Model S 的内饰整体质感要更好。虽然整体设计很简约，但是并没有廉价的感觉。（新 Model S）（2020 款 Performence 高性能版，图片来自汽车之家）（国产 Model 3）另外一个看点是，新 Model S 放弃了竖屏，采用了和 Model 3 一样的「pad」设计，但是屏幕质感明显更好，同时屏幕边框更窄，此外新车同时保留了仪表设计。看来，Model 3 的单一横屏设计，只是出于成本考量。 至于为什么要放弃竖屏设计？这个问题让我想起去年特斯拉首席设计师 Franz von Holzhausen 接受中国媒体采访时，关于 Model 3 极简设计的回答：「在设计 Model 3 时，我们思考了三个问题：第一，我们希望车辆内饰设计有创新，以效率为先；第二，自动驾驶是趋势，所以我们在思考未来的内饰设计变化趋势如何；第三，如何让乘客在车里拥有更佳体验。」「其实从 Model 3 开始，我们便刻意保持这种极简主义风格，我们希望可以让乘客更好地关注车内的车载信息娱乐系统。在我们看来，车载信息娱乐系统是车内最关键的东西，其它的可以不必那么喧宾夺主。我们将物理按钮全部移到屏幕上，以让用户拥有更好的体验。随着时间的推移，这种体验会越来越好，而市场上其它同级车是做不到的。」简言之， 特斯拉完全是在按着自动驾驶实现后的思维来进行内饰设计。 方向盘设计也是一个很好的例证。新 Model S 方向盘长这个样子：（2020 款 Performence 高性能版，图片来自汽车之家）这个方向盘的改进相当激进，能拿掉的按键、拨杆全部拿掉，留下的只有和 Model 3 类似的滚轮设计，至于转向灯等，集中在方向盘上，从图片上来看，应该是触控式，整个方向盘的整体感很强。不过我找了一圈也没找到 Autopilot 的开启按键被放在哪里。 还有一个问题：我要怎么换档？特斯拉是这么说的：「无需物理换挡杆和换挡操作，与您的 Model S 互动，让它带您体验轻松惬意、别具一格的驾驶方式。」就这么一个小小的方向盘，马斯克就留下了太多悬念。 顺着方向盘，再多说几句，新 Model S 的这个方向盘很有赛车方向盘的味道，比如保时捷 911 GT3 R：（图片来自网络）但是更多的，还是传承自自家 Roadster 的方向盘设计： 这样做的好处在于，可以带来更好的视野。但是，这里就会有一个问题：赛车采用这样的设计是为了更好的操控性，因为赛车的转向比很低，比如转向比为 6:1，即意味着方向盘转 6 度，车轮转 1 度，大白话就是方向盘更灵敏，即便是在转角比较大的弯道不用换手即可完成过弯，双手始终握在 3 点 9 点位置。 但是，作为一台家用车来说，采用这样的设计，还是不太方便，甚至很不安全，不知道实际上车之后开起来的感觉会是怎样，这里有一段特斯拉 Roadster 上进行转向的演示，大家感觉一下： 看到这个方向盘，直接冲进我脑海的是这个： 这个片段来自威廉史密斯主演的电影《机械公敌》，未来汽车已经实现了自动驾驶，方向盘可以被隐藏。而趋于一体化的新 Model S … 继续阅读
高通版的「重新定义汽车」
1 月 26 日，高通技术公司举行了以「 重新定义汽车」 为主题的线上活动。发布会的重点就两个：智能座舱和智能驾驶。 第 4 代骁龙汽车数字座舱平台：瞄准下一代汽车 在高复杂性、 成本以及对中央计算整合性能的需求驱动下，汽车数字座舱正在向区域体系电子/电气 (E/E) 计算架构演进。在高通看来，未来座舱将成为高性能计算、计算机视觉、AI 和多传感器处理的中枢，以支持计算架构的转型。于是乎，第 4 代骁龙汽车数字座舱平台诞生了。 全新数字座舱平台采用第 6 代 KryoTM CPU、HexagonTM 处理器、多核高 AI 引擎、第 6 代 AdrenoTM GPU 以及 SpectraTM ISP，CPU 和 GPU 是不是看着很熟悉？与今年高通旗舰芯片骁龙 888 同款。 相比于 3 代平台，4 代平台增强了图形图像、多媒体、计算机视觉和 AI 等功能，可以提供可扩展和灵活的软件支持，并支持基于虚拟化技术和容器化软件配置的多个上层实时操作系，比如 Android 车载嵌入式操作系统、Linux、基于 AliOS 的斑马智行等。 同时新平台支持 多个 ECU 和域的融合 ，包括仪表盘与 座舱、增强现实抬头显示 (AR-HUD)、信息影音、后座显示屏、后视镜替代 (电子后视 镜) 和车内监测服务。同时全新平台还提供视频处理能力，支持集成行车记录与监视功能，预集成 Wi-Fi 6 和蓝牙® 5.2，提供更好的车内无线体验。 和三代数字座舱平台类似，第四代平台也推出了三个版本：性能级、旗舰级、至尊级。具体差异，看图： 第 4 代高通骁龙汽车开发套件预计将于 2021 年第二季度推出，并计划在 2022 年年底开始商用量产（SOP）。 高通技术公司高级副总裁兼汽车业务总经理 Nakul Duggal 表示：「 通过第 4 代骁龙汽车数字座舱平台，我们致力于提供业界最先进的数字座舱解决方案，旨在彻底变革驾驶者、乘客、后排娱乐及情境感知的体验，同时通过计算、性能、AI 和安全的融合来帮助汽车制造商应对向区域体系计算架构的迁移。」 而在此前，高通已经推出了 3 代智能座舱平台，2014 年推出第一代；2016 年推出第二代汽车座舱平台骁龙 820A（目前很多车型都在用，比如蔚来、理想）；2019 年，推出第三代骁龙汽车数字座舱平台 8155，不过该平台在今年才正式迎来持续的商用部署，汽车芯片上车的速度还是不能和手机芯片相比啊。 据高通透露， 全球已经有超过 20 家车企搭载了骁龙数字座舱平台。 看来，手机圈抢高通骁龙芯片首发的现象很快也会在汽车圈复现。而对于高通来说，今年的一个工作重心就是： 加速 3 代数字座舱平台的商用量产。 自动驾驶 Ride 平台：支持从 L1 到 L4 的扩展 早在去年 CES 上，高通推出了 Snapdragon Ride 平台，这个自动驾驶平台拥有一整套的软硬件，包括安全系统级芯片、安全加速器和自动驾驶软件栈。如今这个平台又有新进展了。 随着最新 SoC 的加入，Snapdragon Ride 支持从 L1/L2 到 L4 的扩展。采用 5nm 制程工艺，可以提供不同等级的算力（10TOPS-700TOPS）。 看到这张图，让我想到英伟达的自动驾驶平台，同样采用了通用平台架构，覆盖从 ADAS 辅助驾驶到自动驾驶。显然，高通的策略与英伟达类似： 用一套可扩展的平台通杀辅助驾驶和自动驾驶。 降低开发复杂性、缩短商用时间， 同时帮助汽车制造商为不同汽车层级提供一致的用户体验并最小化其维护成本。 我想你应该注意到了，和英伟达类似，高通也推出了为汽车风挡 ADAS 系统提供的芯片，算力 10TOPS，功耗小于 5W，对比之下，英伟达针对 ADAS 的芯片算力为 10TOPS，功耗 5W（2022 年下半年正式量产上车）。很明显， 高通的这款芯片就是要对标英伟达。 … 继续阅读
躬身入局+Apollo 幕后助力：百度要做智能出行时代的变革者
1 月 11 日，百度正式官宣，以整车制造商的身份进军汽车行业。而在此前，百度 Apollo 明确表示要「 用智能化帮助车企造好车」。于是，一个看似「 割裂」 的事情发生了：本是行业技术供应商的百度亲自下场造车了。 虽然大家嘴上不说，但是心里一定有这样的顾虑： 百度要和整车厂抢饭碗？ 在解答这个问题前，我们还是来好好聊聊百度 Apollo 和其造车公司的关系，理解百度 Apollo 这样做背后的逻辑。 百度为什么要造车？ 首先回答那个问题：百度为什么要造车？ 百度从 2013 年开始布局自动驾驶，2017 年正式发布了 Apollo 计划，到现在，在智能化领域拥有 8 年的经验积累。在智能汽车方面，拥有 4 大系列产品：智驾、智舱、智图、智云，称之为「乐高式汽车智能化解决方案」，成果斐然： Apollo 智舱：与超过 70 家车企 600 款车型展开合作，已实现超过 100 万台的小度车载 OS 前装量产搭载，在 2020 年智能新车市场占比第一； Apollo 高精地图：已蝉联市占率第一名多年，成为本田、广汽、长城、北汽、蔚来、威马等头部车企的选择； Apollo 智驾：已开启大规模量产，与广汽、威马、长城等品牌在 AVP（自主泊车）开展量产合作； 也即是说，技术，百度是有的。但是其志不止于此。百度想要成为智能出行时代的变革者。如何能够更快的推进更先进的技术产品落地，重塑智能汽车产品形态，唯有造车耳。 其实，从百度造车公告中，我们也能看出端倪。百度汽车公司独立于母公司体系，保持自主运营。此外，有消息称，百度在新公司中处于绝对控股地位。这也就意味着百度可以完全按照自己的意志进行将 Apollo 的技术进行下放以及验证。反过来，通过造车，也能让百度进一步增进对于技术以及产品的理解，反哺现有的 Apollo 平台。 用百度自己的话来说，造车「既是人工智能技术的 最佳实践 ，也是在智能出行领域的 重要战略布局 。」百度 Apollo：帮助车厂造好车 另外一个布局，自然就是 Apollo 平台。在平台诞生之初，百度对它定义就是：「Apollo 计划就是自动驾驶的安卓系统，甚至比安卓还更开放、能力更强。所以，它的任务就是帮助车企造好车，造好智能汽车」。这里的车企不仅仅包括其他车企，也包括百度自己的汽车公司。 在公告中，百度这样写道：百度将人工智能、Apollo 自动驾驶、小度车载、百度地图等核心技术全面赋能汽车公司，支持其（百度汽车公司）快速成长。也就是说，百度 Apollo 对于所有公司来说，一视同仁。 就像刚刚说到的，造车可以帮助百度实现从技术到产品端到端的闭环，更快的进行技术下放验证，待真正在其他 OEM 客户量产上车时，将会是更成熟好用的技术和解决方案。 至于如何帮助车厂造好车？威马和百度 Apollo 的合作则是一个很好的案例。 就在昨天（1 月 25 日）的「WeLab 威马科技开放日」 上，百度威马双方展示了合作双方合作成果：AVP 无人驾驶泊车。这项技术由威马汽车深度联手百度 Apollo 平台研发打造，用户可通过手机一键式完成在无人干预情况下的自动驾驶、躲避障碍物、车位智能搜索和自主泊入、泊出等功能，实现高频停车场景下的无人驾驶能力。 AVP 将在威马全新智能纯电动 SUV W6 上进行搭载，新车将于今年 3 月预售、4 月向消费者交付，这也是国内首款实现特定场景下 L4 级自动驾驶的量产智能电动车型。同时这标志着威马成为第一批进入 L4 级无人驾驶研发领域的先行者。 而在这样的成就背后，百度 Apollo 功不可没。还是以 AVP 这项技术为例，除了在技术上的加持，百度 Apollo 与城市、OEM 及商业地产集团等建立了强大的合作生态。车企不需要一一对接这些资源，即可实现 AVP 的落地。 显然，威马已经从这份合作中尝到了甜头，在其官微一篇文章中发了这样一段话：「 在可预见的未来， 威马与百度的联手不止于一款车和一项技术 ，最强智能盟友将携手探索行业前沿领域，更好融合造车与互联网技术，更快落地科技成果。威马相信，在共同的愿景下，同行，走更远。」 简单总结就是：双方合作愉快，同时合作不会止于现在的一款车一项技术，未来还会有更进一步的合作。这其实就是百度 Apollo 帮助车企造好车的最佳范本。 其实不止是威马，像头部自主品牌车企广汽和长城也和百度 Apollo 就 AVP 量产达成合作。这就是百度 Apollo 平台魔力所在。 对于百度造车与 Apollo 助力车厂，PC 圈其实也有类似的案例。我们知道很多笔记本品牌，比如：苹果、戴尔、华为、华硕、小米……等等，但是常用的电脑操作系统只有两个：Mac OS 和 Windows。我们只谈后者。它的所有者是美国微软，微软将自己的软件授权给其他厂商开发自己的笔记本产品。与此同时，微软也有自己的笔记本产品 Surface。所有搭载 Windows 系统的厂商都相安无事，共同发展。 同理，百度造车和 Apollo 助力车厂，两件事并不冲突，甚至相辅相成，都是百度在智能出行领域的重要战略布局。 全栈自研 or 开放合作？ 于是乎，就引出了另一个讨论：自动驾驶，究竟是应该自研？还是与平台型公司合作？ 对于众多主机厂们来说，这确实是一个需要仔细思考的问题。自研自动驾驶技术，将使车企拥有从地图定位到感知算法，从底层系统到控制策略的全栈自研能力。同时拥有更多的成长性，车企可以掌控完整的研发流程，最快速度实现新技术的下放以及功能迭代，与其他 … 继续阅读
驭势科技引入国家队战略注资，完成超 10 亿元人民币融资
2021 年 1 月，驭势科技（UISEE）宣布完成累计金额超 10 亿元人民币的新一轮融资，并获得国开制造业转型升级基金的战略注资。这是国开制造业转型升级基金在自动驾驶领域的首笔投资。 2019 年 11 月，国家制造业转型升级基金股份有限公司经国务院批复，财政部、国开金融、中国烟草等共同出资设立，注册资本达 1472 亿元，旨在围绕制造业战略性、基础性、先导性领域，对市场潜力大、成长性好的优势企业进行投资。国开制造业转型升级基金由国家制造业转型升级基金股份有限公司出资设立，基金规模 501 亿元。 基金相关负责人表示，自动驾驶深度融合了工业互联网、人工智能、大数据、5G 等新基建中的多项核心技术，它的发展不仅有利于加速我国汽车产业转型升级，更有利于加快建设制造强国、科技强国。驭势科技作为北京市重点支持的高新技术企业，在自动驾驶软硬件核心技术方面有明显优势，在机场、园区、公交、RoboTaxi 等多场景的落地进程迅速。「 在产业节奏的逐步加速下，相信驭势科技将持续发挥对公众出行和物流领域的产业推动作用，加快制造业提质增效，成为中国领先的自动驾驶标杆企业。」 作为工信部「 新一代人工智能产业创新重点任务」 的揭榜企业，驭势科技牵头展开 L4 级自动驾驶技术攻关，着力打造更为安全可靠，且支持「 全场景、真无人、全天候」 落地运营的自动驾驶平台。2020 年，公司核心产品和无人物流行业解决方案分别入选国家人工智能优秀产品、国家人工智能优秀应用解决方案。 疫情以来，驭势科技以技术助力汽车制造业等实体经济复工复产，并在无人化趋势下，取得全场景自动驾驶量产业务的飞速发展，和长安民生物流、一汽物流、巴斯夫（BASF）、东风汽车等行业头部企业建立了商业合作，实现 2020 年规模化业务增长。其中，和上汽通用五菱合作的厂区无人物流项目，真无人（去安全员）的实际运营里程已经达到 30 万公里，常态化运营的无人驾驶车辆达到百台规模。 此外，本轮融资还引入了众多产业投资方，对带动公司商业化进程具有重大意义。驭势表示：「 我们将加强『 全场景、真无人、全天候』 自动驾驶平台的关键技术研发，和产业界协同推动无人驾驶的大规模商业化进程。」
蔚来的 2021 年要怎么走？
1 月 9 日，蔚来在成都举行了 2020 年 NIO Day，发布会信息密度极高：首款轿车 ET7、激光雷达、固态电池、算力超 1000TOPS 的计算平台……这些内容在业内也引发了非常热烈的讨论，即便已经过去这么久，但是讨论仍未停止。 大家讨论的点集中在几个点：激光雷达、固态电池、算力超 1000TOPS 的超算平台以及 NAD 自动驾驶。从 NIO Day 活动结束到第二天下午六七点，蔚来创始人、董事长、CEO 李斌和蔚来联合创始人、总裁秦力洪接受了多场来自媒体的采访。 透过这些采访，我们试着来理解这么三个问题：蔚来为什么下放这么多黑科技？蔚来接下来的自动驾驶要怎么走？以及蔚来在今年又有哪些动作？ 接下来，enjoy。 蔚来为什么下放这么多黑科技？ 固态电池：2022 年第四季度开始交付 先来说固态电池，目前，不管是磷酸铁锂电池还是三元锂电池，从电化学层面来看进展已经非常缓慢，创新空间主要还是来自工艺以及生产制造方面，比如现在的 CTP 技术（跳过电池单体到电池模组的步骤直接将电池单体组装为电池组），以及特斯拉的 CTC（车身底盘一体化）。这基本上就是现在锂离子电池的极限了。 而固态电池具有能量密度大、减重等优点，被认为是极有可能取代锂电池的下一代电池技术，李斌表示，固态电池现在在行业里最大的挑战是它带来的好处还不足够抵消成本提升。但是蔚来的优势就在于车电分离，所以算账的逻辑跟别人不太一样。 他举了这样一个例子：「 比如说 NIO Day 很多用户从外地开过来，这种需要超长续航的场景对于固态电池来说就有意义。到明年比如说几十万用户这里面可能有 1%、2%类似场景的需求，就有一定的量在那里。从商业模式的角度讲，就可以实现闭环。」「 如果只是和新车绑定销售，很多开发费用平摊不过来，因为用户不一定选装它。所以固态电池能够提前量产跟我们独特的商业模式有关系。」 蔚来表示， 固态电池会在 2022 年第四季度开始交付。 当被问到是哪家供应商时，李斌则闭口不谈，只是说蔚来与固态电池供应商之间有着非常紧密的合作关系且肯定是业内领先的公司。「 我们和合作伙伴一起加快量产，我相信可以把整个行业车上量产的时间至少提早 1-2 年。」 激光雷达：明年第一季度随车交付 作为行业内公认的实现高级别自动驾驶不可缺少的传感器，激光雷达在今年获得了极大的关注度，新势力领头羊的蔚来在自己的第一台轿车上也上了激光雷达，名曰：Aquila。 从参数上来看，这款激光雷达的素质很高：号称是目前世界上看得最远的激光雷达，拥有 120 度超广视角，等效 300 线高分辨率，可探测的最远距离达 500 米；采用 1550 纳米激光，避开了人眼敏感的 900 纳米波长；此外，这款激光雷达还拥有独创的动态聚焦功能，可通过局部的点云加密获取更精确的三维信息，能够更好地追踪车辆和行人，提高自动驾驶的可靠性和安全性。 一位激光雷达业内人士对这款激光雷达的评价是这样的：「 挺不错的，量产的话。」 显然，性能是有的，但是能不能量产是一个问题。李斌透露，激光雷达的选择，要满足「 能量产、时间上来得及、符合（蔚来）长期技术路线」，当时看了十几家激光雷达厂商，最终定了 Innovusions。但是，当被问到是否有 Plan B 的时候，李斌回答了两个字「 没有」。也就是说， 蔚来决定将自己的 NAD 自动驾驶的激光雷达完全押注在 Innovusion 这家初创企业上，不得不说，真的是非常大胆。 至于成本，据去年蔚来资本对 Innovusion 的介绍， 在保证质量的前提下，Innovusion 正在从工程化、国产化以及出货量三方面探索降成本的突破，有望在年内（2020 年）将高性能激光雷达成本控制在百元美元范围。 不过我觉得，第一批上车的激光雷达，成本不会低。 算力超 1000TOPS 的超算平台：明年第一季度随车交付 蔚来这次不再沿用 Mobileye 的方案，转用了英伟达自动驾驶平台，上了英伟达 NVIDIA Drive Orin 芯片，把算力直接怼到了 1000+TOPS。在发布会当晚，李斌表示，ET7 会是全球第一款搭载 NVIDIA Drive Orin 的量产车。 而在此前，不管是理想还是小鹏，都曾表示会上英伟达的 Orin 芯片。「 我们（蔚来）让它把计划提前了，比行业原来期望的量产时间提前了不少。」 在接受媒体采访时，李斌这样说道。 至于为什么把算力堆那么高，李斌表示，未来几年自动驾驶算力会迎来大幅增长。「 因为现在算力涨太快，如果没有一些提前量，将来会比较被动。」 此外，蔚来把轿车 ET7 的交付时间点定在了明年一季度。不管是固态电池、激光雷达还是超算平台，每一个都对蔚来的工程能力提出了非常大的挑战。李斌透露， 蔚来把很多合作伙伴的量产时间都提前了差不多半年。「 细节不多说那么多了，我们就说能不能量产，如果量产不了我们就和其他人合作了，或者我们想办法帮助合作伙伴量产。」 简言之，蔚来今年的压力真的非常大。 NAD：蔚来对自动驾驶的长期思考 这次的 NIO Day 上，蔚来重新梳理了自己的自动驾驶发展路径。自动驾驶分为感知、规划、决策、控制四个部分。此前，蔚来把最难的感知部分交给了 Mobileye，自己做剩余部分，现在转用英伟达平台，标志着蔚来正在构建从地图定位到感知算法，从底层系统到控制策略的全栈自研能力。 在李斌看来，从 2017 年、2018 年到 2025 年，这七八年时间是自动驾驶电动汽车逐渐找到终极产品形态的过程。「 从客观层面来看机械硬件的迭代周期是四五年，但是智能化的软硬件迭代非常快，如何保证现在打的地基（硬件配置）能够让楼宇越搭越高（自动驾驶越来越好），非常考验判断力。」 从 33 个高性能感知硬件的超感系统 Aquila 以及算力超 1000TOPS 的超高算力平台，再到将自动驾驶融入到整车设计，这是蔚来对于自动驾驶的一个长远思考。 而这， 也对蔚来的自动驾驶软件研发能力提出了非常大的挑战。 于是我们看到，在最近的几个月里，蔚来积极寻找相关人才：引入原 Momenta 研发总监任少卿和前小米芯片负责人白剑，前者是视觉感知方面的技术大牛，而后者拥有芯片背景。可以预见的是，在接下来的一年里，蔚来引入算法大牛的动作不会停止。 接下来的一个问题就是 NAD 的定价。NAD 的 19 项安全与驾驶辅助功能 ET7 全部标配，完整功能则采用按月订阅模式，月费 … 继续阅读
首试威马 Cloud AVP：真无人自主泊车要来了？
试想一个场景：你开车到达停车场的入口，下车之后车子在无人状态下自动驶入停车场内，寻找并泊入可停靠的车位。驶出停车场也同理，只需手机远程一键式操作，车辆依然会在无人状态下自动驶出停车场，安全停到你的面前……. 现在，这个场景可以实现了。 1 月 19 日，威马在其星晖智能基地举行了全新智能纯电动 SUV W6 的量产仪式，新车将会在今年上海车展正式交付。不过，在这次的活动上，新车并不是重点，其搭载的全球首个「 云端智能无人泊车系统」（Cloud AVP）」 才是主角。 云端智能无人泊车系统」（Cloud AVP），由威马汽车深度联手百度 Apollo 平台研发打造，用户可通过手机一键式完成在无人干预情况下的自动驾驶、躲避障碍物、车位智能搜索和自主泊入、泊出等功能，实现停车场景下的无人驾驶功能。 硬件层面，新车搭载了高通 8155 芯片、5G 基带及自研的自动驾驶域控制器，部署 22 个传感器，包含 5 个 77GHz 毫米波雷达、5 个摄像头及 12 个超声波雷达。这基本上就是市面上主流的传感器配置。此外，这台车的算力也达到了「百万级 TOPS」。不过需要注意的是，这个算力并不是放在车端，而在云端。 威马汽车创始人、董事长兼 CEO 沈晖表示：「 对于智能汽车，特别是有无人驾驶的智能汽车，本地算力非常关键，但云计算、边缘计算带来的力量更加强大，因为你本地算力不管硬件堆到什么程度，会有成本以及可靠性的问题，所以我们的路径跟很多友商不一样，我们强调的是综合算力，我们云端+车端算力加起来达到了百万级 TOPS。」 那么，这套系统如何工作呢？首先，依靠车身周围的众多传感器去采集信息，之后这些数据会上传到云端，而后利用百度云端服务器计算于推演行车路线并匹配最优泊车路线，推演完成之后会下发到本地，车子完成自主泊车。 说了这么多，那么 Cloud AVP 的表现到底如何？ 体验如何？ 云端自主学习泊车，顾名思义就是车子通过自我学习，学会泊车。直接上视频吧：（威马 W6 自主学习泊车）使用该功能前，首先要为车子添加学习出库和入库路径。 比如设置一条从小区内自己的车位到家楼下的自主出库路径。首先打开车上的「学习型自主泊车」功能，先驾驶车子在这条路径上行驶，让车子分别学习出库到入库的动作和路线。 注意：使用该功能时，车速不能高于 15km/h，路线总长不能超过 50 米，与此同时，车机屏幕上也会实时记录你的行驶长度，以免超出可识别范围（不过车上的工作人员告诉我，实际上路线长度到 100 米）。（已经超过系统提示的 50 米，但是自主泊车依然有效）（用户可以通过屏幕设置车位名称）之后，数据会上传云端，完成出库动作的学习。系统显示整个记录过程需要大约 10 分钟，但是实际亲测 2-3 分钟就完成了学习，入库的学习同理。（学习过程：能够看到车停的并不标准）（自主泊车：车很端正的停在车位中间）一个小细节：即便你最终在系统自主学习入库的时候把车子停歪了也不要紧，因为在系统执行入库动作的时候，会自动停在车位中间。对于新手司机来说，这个功能简直就是福音啊。（自主泊车学习完成后的界面）系统学习完出入库路径之后，我们就可以下车，使用手机来让车子真·无人自主泊车。具体来说，在威马手机 APP 上找到智能泊车按键，而后泊车系统会进行自检，然后用户选择入库/出库路线，之后车子会自动执行相关操作。 这里威马加入了一个很有意思的环节：在系统进行自主泊车的时候，用户需要在手机屏幕上画圈，之后就可以将手指停在屏幕中间（手指离开屏幕，泊车就会停止）： 但是在这个过程中，用户也不能闲着，依然要做为泊车系统的最后一道防线。如果发觉有突发情况，手指离开屏幕，车子就会马上制动停止泊车，保证行车安全。 也就是说，人依然是系统的责任主体。 说到制动，这里还得补充一条，为了保证车子能够精准执行决策动作，威马在这台车上使用了新一代的转向电机、集成电驱以及 i-booster 电动助力刹车，具体提升内容，看图（嗯，确实是下了不少功夫）： 而从上面的视频中能够看到，在执行出库/入库的动作很果断，系统运行流畅稳定，唯一美中不足的一点是 车速有点慢 ，如果在车流较多的停车场，可能会影响到其他车辆的通行效率。威马工作人员告诉我们，不管是这台车还是手机上的泊车 UI，都还不是最终版本，仍在不断优化中。 当然，这还不是这套系统的全部能力。威马表示，今年年内将会通过 OTA 的形式逐步开放针对更多场景的高级辅助驾驶功能，大家可以期待一下。「战略加速的一年」「2021 会是威马战略提速的一年，威马将在产品、智能化、渠道、技术等多线程加速奔跑。」 沈晖这样说道。 事实也正是如此。2021 年的威马，有很多事情要去做：除了要在上半年新上市的 W6 外，威马亦会有 新的产品布局 2B 出行领域的发展 ，从而实现『2B+2C』 双线并进，推动智能电动车的普及。下半年，威马轿车战略也会正式开启。同时，今年威马将加速新技术、新应用的研发节奏，如：换电技术、高续航电池、热管理 3.0、下一代全新智能整车平台等。同步进行的还有威马的出口计划——2021 年将重点进军欧洲市场，先从 2B 出行端展开尝试，强化威马全球智能纯电汽车普及者的地位。 此外，别忘了，威马正在寻求科创板上市。按照目前资本市场对新势力暧昧态度来看，威马募集的金额不会低，这将进一步助力公司发展。 一直以来，低调的威马在新势力中的声量并不算大，在蔚来、理想、小鹏这三家上市之后更是如此。但是借着这次发布会，沈晖透露了很多接下来一整年威马要去做的事情，向外界透露了一个非常强烈的讯号：2021 年，威马要发威了。 行文至此，也无需再言，且看威马如何在今年「 牛」 转乾坤吧。
Mobileye 的自动驾驶野心：改变行业游戏规则
因为全球疫情的缘故，所有活动都转移至线上，导致今年的 CES（国际消费电子展）非常冷清，线上终究没有「 眼见为实」 来得爽。 但是，Mobileye 依然没有让我失望，在油管上放出来英特尔公司高级副总裁、英特尔子公司 Mobileye 总裁兼首席执行官 Amnon Shashua 教授的演讲视频。看到一个小时的总时长以及熟悉的「 授课式」 演讲模式，竟然有点欣慰，等待还是值得的。 先来看 2020 年 Mobileye 的成就： Mobileye 芯片产品出货量达到 1930 万片，去年同期为 1750 万片，同比增长 10%，同时也创造了 Mobileye 出货量新高。而且，这还是在去年疫情席卷全球，Mobileye 停产 3 个月的情况下取得的成绩 ，这样一看，Mobileye 在去年的表现让人印象深刻。 这次，Mobileye 也将旗下的业务进行了梳理，让我们能更直观的了解其现在的业务模式： 从 PPT 内容来看，Mobileye 的业务主要分为两大块：辅助驾驶+自动驾驶。 辅助驾驶方面，通过两种方式来创收：第一种，售卖带有嵌入式软件的 EyeQ 芯片（这也是目前 Mobileyde 的主要收入来源）；第二种，提供自动驾驶域控制器，这是 新增业务 ，基于这个域控制器，Mobileye 甚至开发了一套环绕式视觉高级驾驶辅助系统（Mobileye SuperVision™），使用 2 个 EyeQ®5H 高算力驱动 11 个摄像头来实现 ，这也是 Mobileye 首次承担独立的辅助驾驶系统方案提供商的角色。 我们能够得到的信息是：这套系统首先会在吉利、领克的车型上率先下放，量产时间设在今年的 Q4。 自动驾驶方面，则是 Mobileye 为成为出行服务提供商所做的布局。这个部分分为三块内容，一是提供自动驾驶系统（SDS），二是车辆即服务（VaaS）业务，三是出行即服务（MaaS）业务。后者都是基于 Mobileye 提供的自动驾驶汽车套件实现。虽然目前自动驾驶想要实现真正的落地运营还比较遥远，但是提前布局不是坏事。 这次，Shashua 将演讲内容重点放在两大块上：地图和传感器。 激光雷达/雷达站上 C 位 在这次演讲中，Lidar（激光雷达）和雷达被 Shashua 提及次数最多。不仅如此，Mobileye 甚至专门用一个章节来讲 Mobileye 对于雷达和激光雷达的思考，此举着实罕见。 Mobileye 开发了两套自动驾驶子系统：camera subsystem（纯视觉子系统）和 radar/LiDAR subsystem（雷达/激光雷达子系统）。（纯摄像头解决方案）这次 Mobileye 将讲演重点放在了雷达/激光雷达子系统上。 在明年的雷达/激光雷达子系统上，Mobileye 将会搭载 Limunar 的 ToF 激光雷达（ToF 全称 Time of Flight，是一种激光雷达的测距方案，激光雷达以采用的测距方法来进行命名）。采用三颗 Limunar 的激光雷达来实现 360 度覆盖（也就是说单激光雷达视场角 120 度）除此之外，全车还会搭载 6 个雷达，实现另外一层 360 度感知覆盖。Mobileye 会依靠这种系统来实现端到端的自动驾驶。 Shashua 表示，到 2025 年，Mobileye 想要实现两件事：自动驾驶功能更好& 成本更低 。Mobileye 想到的办法是：将摄像头、雷达、激光雷达均作为独立系统使用，这样就能在车子前部形成 3 重冗余，剩余的部分通过雷达和摄像头来组成双重冗余。 不得不说，Shashua 真的想得很远。如果未来自动驾驶系统按照这个构思来推进，就需要从传感器上获取更多信息和细节。从 Mobileye 现在的进度来看，纯视觉方案已经非常成熟，压力就来到雷达和激光雷达这一边。Mobileye 需要更好的激光雷达和雷达传感器（成像雷达）。 于是 Mobileye 准备自己亲自动手。 在成像雷达的构建上，Mobileye 的母公司英特尔重要可以发挥作用了。众所周知，Intel 在半导体领域有很深厚的积累，那么效果怎么样呢？看下面这种图的左右对比： Shashua 表示，Mobileye 的软件定义成像雷达拥有 2304 条通道，100dB 的动态范围和 40dBc 的旁瓣电平，使雷达能够构建一个足以实现支持自动驾驶策略的传感状态。凭借完全数字化和先进的信号处理技术、多种扫描模式、丰富的原始探测和多帧跟踪，Mobileye 的软件定义成像雷达代表着自动驾驶汽车在架构上的范式转变，从而实现了性能上的重大飞跃。 … 继续阅读
小鹏汽车 NGP，目前国内体验最好的领航辅助驾驶？
高速领航辅助，顾名思义，一个面向高速场景推出的辅助驾驶功能。即支持车辆基于导航规划的路线，在高精度地图覆盖的高架、高速公路上实现自动变道超车、自动进出匝道。可以预见的是，今年一定会是高速领航辅助爆发的一年。 10 月 23 日，赶在小鹏智能日之前，我们体验了小鹏 P7 的 NGP（自动导航辅助驾驶）工程版。经历三个月的操练，NGP 再次迎来进化，成为 NGP Beta 版。 那么，在这背后，小鹏汽车具体都做了哪些工作呢？小鹏汽车自动驾驶产品总监黄鑫表示，在这几个月里，NGP 经历了 12 次大版本迭代，91 次小版本迭代，同时进行了百万级道路里程测试，并带来四大提升：软件更稳定、行驶更安全、交互更顺畅、使用更方便。 此外，小鹏汽车自动驾驶团队表示，要在春节前完成 NGP 的推送。这对于小鹏 P7 车主来说是一个福音。 那么，NGP beta 版的实际表现到底如何？接着往下看。 NGP beta 版的改变 相比于工程版，最大的改变还是人机交互层面。这次，小鹏直接把高精地图融入 NGP 做了一套高精地图版导航地图。 这套 UI 包含的信息并不少，告知车辆当前的状况以及接下来要采取的操作（比如超车），同时加入语音播报或者音效提醒，让用户更加安心。此外，系统边界清晰。在何种情况下需要接管以及对于风险场景也会识别并告知给用户。 至于整个界面设计，非常的流畅顺滑，得益于高精地图的加入，我们能够看到相比现在导航地图更多更丰富的细节。同时小鹏把自己传感器识别的内容融入地图内，让用户在车内就能对于周遭行驶环境了然于胸。同时，整个地图支持翻转、放大、缩小等等操作，丝毫没有延迟。能够看得出，小鹏自动驾驶团队确实是下了很多功夫。而且，这种细节更细腻、更丰富的地图确实看着很爽（后附视频）。（NGP beta 版识别锥桶，并准备进入快车道）实际体验如何？ 话不多说，马上进入体验环节。我们行进路线是这样的： 至于体验，直接上视频吧，大家的观感会更直接： 直接说 NGP 让我印象深刻的几个点： 1、效率很高，在整个行车过程中，NGP 都能选择最有效率的一条车道。在视频中，其实你能看到：在本车道车很多的情况下，NGP 都能很快切换到车速更快的那条车道，然后尽快把车速拉到最高。而对应到特斯拉 NOA 上，如果已经切换到最左侧的快车道上，那么特斯拉会一直在压着这条道行驶，而不会切换到旁边更顺畅的车道上。 2、变道足够果断。NGP 在变道之前，会有语音提醒，这一点非常好，能够增加用户使用该功能的安全感。而且，在语音提醒结束，NGP 就开始变道，非常果断。 3、语音提醒很贴心：除了变道，在车辆在执行超车，进入匝道以及 NGP 退出等操作前，系统都会通过语音提醒，增加用户使用功能的安全感，同时在天气状况不好亦或者前方有施工等情况下，系统也会播报。 4、过匝道，入乡随俗。现在，大家做高速领航辅助功能，对标对象默认是特斯拉的 NOA，特斯拉的 NOA 在过匝道的时候，会在极短的时间内把车速降到 40km/h，首先这个瞬间减速带来的感受就让人不爽；其次，当看到匝道上每台车都比你快，你心里会发慌，这一点体验有点差。但是 NGP 除了会根据限速标识，也会根据其他车流的速度来做适时的调整。这一点明显就更人性化，这也是本土作战的优势。 5、大货车「 专项场景」：这应该是新增的条目。这一点可能无法直观用视频来分享，因为 NGP 的处理很细腻。比如，前方右侧货车压线，车子就会提前预判适当刹车，但是这个动作幅度并不大，体感也没有特别明显。由此也能看出，小鹏确实是把行为预测的相关内容融入到 NGP 中。 这张图来自拍摄的另一段视频，在检测到前方车辆有要并线的意思（行为预测），P7 就会提前反应（减速）。一个细节：中控台上的前方大车也用暗色标注出来，团队确实用心了。 6、隧道内表现稳定。在我试乘的路段中，我们选择了一条新的路径来做 NGP 的测试，其中有一段路是要穿隧道，但是 NGP 的表现很稳定，这不仅得益于高精地图，还有来自三重高精度定位硬件（GPS+RTK+IMU)+ 即时定位与地图构建技术（SLAM）的加持，三种技术相互作为互补，增加了系统在隧道内表现的稳定性。 7、降级体验流畅。这也是值得夸赞的地方。虽然在高速路段上有高精地图的覆盖，但是在某些地方还是会出现地图缺失的现象，但是 NGP 在这一块的处理很流畅，会从 NGP 切换到辅助驾驶（LCC），然后再切回到 NGP，除非专门去盯着屏幕看，否则这个升降级的过渡并不明显。（高精地图偶有缺失的路段）当然，有亮点自然也有需要提升的点。 系统退出的逻辑需要优化： 在某些情况下，系统会突然退出且没有任何提醒，这就需要驾驶员有很快的反应能力，同时也会影响到行驶安全。 在车流较少的情况下，系统拥有非常不错的表现，但是当车流增多之后，系统就有点力不从心了。比如视频的 12:26，NGP 准备驶出匝道（一般是提前两公里开始变道操作），但是此时恰好碰到车流较多，P7 始终变不过去，最终退出，驾驶员进行了接管。由此来看，NGP 仍有不小的成长空间。 当然，不只是小鹏的 NGP，特斯拉 NOA 同样也有类似的问题，需要特斯拉在中国本土场景的「 驯化」 上，多下功夫。 高精地图导航屏占比有点太高： 就目前来看，将高精地图导航显示在中控上，能在一定程度上增加用户使用 NGP 的安全感，但是这套东西的占用的面积太大。传统地图和高精地图导航，用户只能选其一，相对来说不那么友好。 另外要说的一点是，目前小鹏汽车的 DMS（驾驶员监控系统）并未启用，等到今年第二季度才会正式启用，届时，整个 NGP 的使用体验以及安全性将得到进一步提升。 小结 总的来说，这套系统的体验足够让我惊艳。不过有试过 NGP 的同行发出质疑，觉得这套系统不够激进，但是我并不这么认为。我觉得， 相比于激进，安全更重要。 这也是小鹏汽车值得称赞的一点。 小鹏汽车表示，未来如果用户在第一次启用 NGP 的时候，需要通过「 考试」 才行。这其实是对用户负责的一种表现。在和小鹏汽车副总裁李鹏程聊的时候，他也表示，安全非常重要。现在的一个问题是，如果这个账号的号主通过考试，那么他的家人即便不考试也能使用 NGP，这会造成一定的安全隐患，所以车内驾驶员监控系统要更快推出才行。 按照黄鑫的说法，目前 beta 版也只是做到了预期功能的一半，所以我们可以期待一下 NGP 接下来的成长，除此之外，黄鑫表示，今年还会进行停车场记忆泊车等工作的开发。 总而言之，小鹏汽车今年在辅助驾驶上的任务量不小啊。