如果L4級(jí)自動(dòng)駕駛方案足夠便宜…
那還圖漸進(jìn)式輔助駕駛啥？
圖難以預(yù)料的無法識(shí)別場景？圖需要緊急時(shí)刻的接管？還是圖出事故后“車主使用不當(dāng)”的回應(yīng)？
只是問題是，L4級(jí)自動(dòng)駕駛方案，究竟能降得多便宜？
1萬美元，折合人民幣7萬左右。
這是今年阿里戰(zhàn)略領(lǐng)投的深圳自動(dòng)駕駛公司元戎啟行，交出的最新答卷。
而且這還是只是開始的開始，元戎方面透露，降本行動(dòng)還會(huì)繼續(xù)，1萬美元已經(jīng)來了，5千美元、3千美元還會(huì)遠(yuǎn)嗎？
包含了5顆固態(tài)激光雷達(dá)+8顆攝像頭，多傳感器冗余。
外觀上看，也開始進(jìn)一步從“丸子頭”向“劉?！钡?/p>
而且相較機(jī)械式激光雷達(dá)，固態(tài)激光雷達(dá)沒有使用機(jī)械運(yùn)動(dòng)部件，成本更低，使用壽命更長，更容易過車規(guī)。
從激光雷達(dá)供應(yīng)商來看，也在與量產(chǎn)智能車趨于一致。
但在L4自動(dòng)駕駛方案上實(shí)現(xiàn)“降本”，實(shí)際最大挑戰(zhàn)不在硬件，而是背后系統(tǒng)平臺(tái)。
元戎啟行CEO周光就透露，因?yàn)橐恢币詠韺?duì)成本問題的關(guān)注，所以通過一系列創(chuàng)新技術(shù)，弱化了硬件對(duì)系統(tǒng)的限制。
比如元戎啟行的感知算法能夠很好地適配和融合固態(tài)激光雷達(dá)與相機(jī)的數(shù)據(jù)。
再比如通過自研的推理引擎，使得復(fù)雜的自動(dòng)駕駛系統(tǒng)也能夠用低成本、低功耗的計(jì)算平臺(tái)運(yùn)行。
此外，自研的相機(jī)等硬件設(shè)備也降低了自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的整體成本。
值得注意的是，這套方案，也與業(yè)內(nèi)通常說的L4降維釋放不同。
因?yàn)樵址矫婷鞔_，該方面將用于與車廠的前裝量產(chǎn)合作以及其未來的RoboTaxi運(yùn)營中。
換而言之，一套方案供應(yīng)不同應(yīng)用，一處水源供全球。
這種“統(tǒng)一”的方案好處，在于數(shù)據(jù)處理和技術(shù)迭代。
元戎啟行此次也明確，會(huì)通過數(shù)據(jù)閉環(huán)體系，以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方式，在數(shù)據(jù)收集和分析、算法提升、模擬仿真、到真實(shí)路測、版本升級(jí)這一閉環(huán)中實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛技術(shù)的不斷迭代，從工程上提高自動(dòng)駕駛對(duì)長尾場景的處理能力。
這種一套方案上車、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)技術(shù)迭代的思路，在量產(chǎn)車、輔助駕駛領(lǐng)域也并非沒有參照物——
特斯拉和其FSD方案，正是如此。
不過從元戎啟行展現(xiàn)的實(shí)路能力來看，純視覺傳感器的特斯拉FSD，當(dāng)前如果挑戰(zhàn)深圳CBD晚高峰，可能還無法做到連續(xù)不接管。
隨著元戎啟行這套DeepRoute-Driver 2.0一同亮相的，還有其最新實(shí)際道路展現(xiàn)的能力。
因?yàn)榭偛康靥幧钲谀仙絽^(qū)，元戎啟行秀了一把一線城市CBD的晚高峰自動(dòng)駕駛能力。
元戎啟行稱，在上路的1小時(shí)里，連續(xù)自動(dòng)駕駛，全程無接管。
有進(jìn)出匝道和匯入?yún)R出主路：
有繞行通過臨時(shí)停車車輛：
有紅綠燈路口的感知識(shí)別：
還有右轉(zhuǎn)時(shí)對(duì)行人的讓行：
還有繁忙路口的調(diào)頭：
以及應(yīng)對(duì)二輪外賣等特殊的中國路況場景：
總之，在整個(gè)視頻中，元戎啟行的系統(tǒng)，展現(xiàn)出了深圳CBD晚高峰路況下的穩(wěn)定性。
從另一個(gè)層面，似乎也是一種無聲的宣告：
這套系統(tǒng)如果落地進(jìn)入量產(chǎn)私家車，對(duì)于所有輔助駕駛系統(tǒng)，都將是降維打擊。
一直以來，所有自動(dòng)駕駛玩家雖然有不同路線選擇，但目標(biāo)其實(shí)一致，可謂殊途同歸。
都希望打造可量產(chǎn)的AI司機(jī)，把人類從駕駛行為中解放出來。
最低目標(biāo)是輔助駕駛玩家的路線，在一些場景下，如高速環(huán)路或停車，給人類司機(jī)提供智能輔助。
最高目標(biāo)則是自動(dòng)駕駛玩家的路線，全場景全時(shí)域都不需要人類參與駕駛，真正把人類從駕駛位上趕下去。
但這幾年來，隨著輔助駕駛在上量上的優(yōu)越性，通過車主買單、上路后獲取數(shù)據(jù)可以迭代系統(tǒng)，讓這條“漸進(jìn)式”路線越來越得到認(rèn)可。
其中最典型的便是特斯拉。
并且憑借馬斯克的個(gè)人號(hào)召力，即便特斯拉在傳感器方案、自動(dòng)駕駛迭代路徑上表現(xiàn)激進(jìn)，發(fā)展也未受到本質(zhì)影響。
這進(jìn)一步激勵(lì)更多新造車、Tier 1、自動(dòng)駕駛創(chuàng)業(yè)公司涌入，與量產(chǎn)車合作，然后獲取數(shù)據(jù)，從輔助駕駛向自動(dòng)駕駛迭代。
而與之相對(duì)應(yīng)的RoboTaxi為目標(biāo)的玩家，比如Waymo，高開低走，不斷被唱衰……
哪怕RoboTaxi被認(rèn)為是自動(dòng)駕駛終局，但Waymo式的落地，在成本和數(shù)據(jù)迭代上，也屢受質(zhì)疑。
更多RoboTaxi玩家，則開始以“減配”方式，在量產(chǎn)車上實(shí)現(xiàn)輔助駕駛能力，或者是減配傳感器，或者是減配能力。
但大方向上，實(shí)際都是希望降低成本、規(guī)?；慨a(chǎn)。
因?yàn)樽顝?qiáng)AI司機(jī)的根本實(shí)現(xiàn)路徑，依然得是算法-數(shù)據(jù)-計(jì)算的三位一體，其中數(shù)據(jù)在迭代中更是最為首要。
在之前的發(fā)展中，RoboTaxi玩家最核心的問題在于激光雷達(dá)成本的居高不下…
但現(xiàn)在，隨著激光雷達(dá)在量產(chǎn)和成本方面的優(yōu)化，L4級(jí)自動(dòng)駕駛玩家，開始出現(xiàn)技術(shù)上的“反殺”。
如果L4級(jí)自動(dòng)駕駛方案足夠便宜…
還圖漸進(jìn)式輔助駕駛啥？
并且這種趨勢，也并非個(gè)例。
4月上海車展，華為的L4級(jí)自動(dòng)駕駛方案，搭載在極狐汽車阿爾法S上。
其后，百度Apollo Moon推出，宣稱整車成本已經(jīng)降至48萬元。
（除去車輛本身，自動(dòng)駕駛軟硬件成本在20萬左右）
而在車企一方，更是圍繞激光雷達(dá)開啟了軍備競賽，成本價(jià)格也一再下探…
至于今日，元戎啟行更進(jìn)一步，軟硬件整套方案，不到1萬美元。
并且按照元戎啟行的說法，這還只是開始的開始，降本行動(dòng)還會(huì)持續(xù)不斷，可能不斷對(duì)折式推進(jìn)。
所以，趨勢已經(jīng)再明顯不過——
三十年河?xùn)|，四十年河西。
在L2→L4的升維派高歌猛進(jìn)幾年后，隨著核心傳感器成本降低，L4自動(dòng)駕駛玩家開始反向進(jìn)入量產(chǎn)車市場。
這兩股力量融合交匯，則成為最大的潮流：
智能車。
它可以作為私家車使用，也可以作為RoboTaxi落地。
最后懸而未決的問題只剩下一個(gè)：
誰的數(shù)據(jù)處理和技術(shù)迭代更高效？
誰就可能就是自動(dòng)駕駛戰(zhàn)國紛爭后的最大贏家。
你說呢？
本文來自微信公眾號(hào)“智能車參考”（ID:AI4Auto），作者：雷剛，36氪經(jīng)授權(quán)發(fā)布。
