产品|头脑风暴:政策标准与L3级以上产品量产的协同之路( 三 )
另外一方面大家也从早期我能够做到算率有多高,处理性能有多强,到慢慢发现安全问题。我四五年前谈安全的时候,大家很多时候还不是特别理解,信息安全跟车在这个环境里面怎么去实现,或者真正意义上的价值在哪。很多谈商业落地的场景,或者商业背后采用安全技术的商业动力,否则因为安全是一个成本,是非常高的成本。信息安全是一方面,功能安全是更重要的一方面,对于硬件厂商就是当仁不让最重要的责任,从解决方案角度给客户以选择,让他们通过场景去寻找经济上、方案上最适合应用的一个环境,有了这样一步一步扎实往前进,又有做技术底层研发的配合,我相信最后形成规模化量产完全不是一个梦想,一定就在眼前。
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刘芳
赵福全:谢谢刘芳总,实际上刘芳总说没量产不见得是坏事,实际上也在量产,就是基于场景的应用,可能就挑战我们曾经的,车可以去没路的地方,因为车跑多了就有路了,未来智能网联汽车就要改变思路,除了L5以上都是基于场景的ODD,L3所谓的人机共驾更多把汽车驾驶交给机器的时候,所谓堵车的跟车,还有实际上是泊车功能,消费者就有这个需求痛点,这种所谓特殊场景的应用,汽车讲规模效应,陈总特别谈到一点,最终还是购买力的问题,我们不能说豪华车解决了,智能最终就是要普惠,因为你是做传感器的,做半导体的,你觉得基于特殊场景的量能支撑大批量满足汽车消费的低成本的需求吗?
刘芳:我们讲到比方说高精度地图的应用,技术路线也是多种,有用摄像头的,也会尝试用激光雷达的方案。但是我们很欣喜看到国内一些企业单纯的毫米波雷达实现高精地图的结合,能够做到成像雷达的应用,这就完全依赖于说方案上的创新性,而这样的创新性甚至可以讲在国际上都是非常领先,非常让我们这些零部件厂家震惊的点,这些已经充分具备量产的基础,通过传感器充分应用就是标准的雷达,就是标准的毫米波雷达,它就能够实现高精地图,再结合我们高精地图实现点停的方式。但是事实上能够在这样一个点上实现需求的突破,联系到未来的无线支付和智慧停车,一系列互联网的应用空间已经在那里了。这个时候不单纯讲,特斯拉的成本便宜吗?其实它的成本不便宜,可以通过运营把整体成本降到承受的阶段,真正的盈利模式就是打通整个产业链,这一点我们作为零部件厂家,我们会赋能这样的思路和技术创新企业。
赵福全:刘芳总谈了很重要的一点,肯定很贵但是选最好的方案,这就需要智慧和技术方案组合。不同的产品定价可能就需要不同的技术方案,尽管都实现L3的突破,这点就变得至关重要。
实际上特斯拉方案不见得贵,马斯克不相信雷达,只相信摄像头,他不是不知道雷达不准确,而是让老百姓买的起摄像头。他懂得产业化和消费者痛点,买的起的高级别自动驾驶,人家想的最终能把车卖出去。
下面有请张玉峰总谈一些想法。
张玉峰:我回想一下去年8月份时候我带蓝皮书论坛也参加了一个圆桌论坛,标题叫做“L2.99还是L4”,这也是困扰产业很久的问题,因为涉及到人机共驾,L3的车在驾驶过程中不仅要说自己能开,而且还能提醒驾驶员出了问题要提醒他接管,接管不了还能够继续把车安全开下去或者停下来,其实跟L4有多大的区别呢?
L4意味着难度和成本全都上来了,规模化肯定有很大的挑战,对于用户来讲买L3的车,在不成熟的条件下还是把精力放在驾驶上,并不一定比L2有额外的收益,这样情况下买L3的车有什么意义?
业界也存在着过渡宣传的情况,比如特斯拉出的一些问题,往往出的事故责任并不在特斯拉,手册里写的驾驶还是在驾驶员,所以不会被起诉。给到我们的挑战既有法律上面对的责任到底怎么去划分的问题,也有去做到完整的L3复杂度接近于下一个级别。我比较认同刘芳总说的场景驱动,所谓L3,不需要全场景下都是L3,而是能够把各个场景条件下的驾驶全都能够解决,而且出现问题都能够解决。
我们是AI芯片厂家,我们也分享我们的想法。我们CEO创始人也做了一个比喻,车载的AI芯片其实是智能化汽车数字发动机,其实制约智能化很大的制约因素是算立的核心制约,自动驾驶每上升一个等级量级是翻一番,如果是无条件自动驾驶,相当于四个轮子架起天河二号算力的计算机。
在保证最基础的车规级、稳定性的基础上,对于能够比较好的产业化和规模化,那其实还是要做到几点,还是能够实现软硬件的协同优化,为了达到极致的能效,非常好的性价比。因为L3以上级别的自动驾驶就导致芯片本身成本也是上升的,我们看到海外友商成本就是几百美金,这个是规模化的制约。
现在整车企业需要掌握越来越多的自主软件迭代开发能力,这时候你的芯片本身的开发应用性,它的比较完善的算法模型库,以及灵活就变得非常重要。业界最近几年的一些比较典型的例子,比如宝马跟ANSYS合作级别的L3自动驾驶,还有戴姆勒和英伟达的合作。因为现在算法越来越高,只有跟主机厂合作才能满足高效的迭代算法能力,把算力芯片用好,把整体的系统性方案发挥到极致,这是我们观察到行业的趋势。
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