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突如其来的“无图”时代

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时间:2023-05-04 11:16:54
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突如其来的“无图”时代导语Introduction“无图”看起来很美好。作者丨王小西责编丨李思佳编辑丨朱锦斌这次上海车展,一个很有意思的事是,城市NOA(N

导语

Introduction

“无图”看起来很美好。

作者丨王小西

责编丨李思佳

编辑丨朱锦斌

这次上海车展,一个很有意思的事是,城市NOA(Navigate on Autopilot)似乎突然进入“无图时代”。其实,也好理解。这就是我前面的文章《高精地图,要被甩了》的延续。

这不光是余承东所说的“自动驾驶依赖高精地图很难做到普及,全国覆盖的成本非常高。”还在于,车企对于纯视觉路线和多传感器融合路线的探索,已经到了一个“拐点”和丢掉“拐棍”的阶段。

就拿华为自己来说,4月16日在发布会现场,华为推出ADS 2.0智能驾驶系统,对高精度地图的依赖明显降低,余承东称之为“有图无图都能开”。看起来,真无图的城市NOA比想象中来得快。

换句话说,在城市NOA成为行业新一轮竞争焦点的当下,“去高精地图化”已经成为行业共识。当然,高精地图商们会很难受。不过,目前存在两个问题需要解决,一是,都说年底覆盖多少多少城市,能做到吗?能做到什么程度?二是,无图是真的无图?

“无图”有多远?

之所以车企们喊“无图”,在于高精地图上车的BUG——成本与审核速度。

此外,高精地图城市覆盖率低、采集成本高无法保证“鲜度”,算是目前的两个无解大BUG。难以实时更新反映现实世界的变化,正是自动驾驶系统完成城市NOA任务的巨大障碍。

而对于车企来说,首先是成本很高。比如,NOA的两大经典场景,其中用于高速NOA的高精地图,单车每年都更新成本大概在200元级别;而用于城市NOA的高精地图,单车/单城市/月的更新成本也在数百元级别。按照一家车企10万辆保有量的规模,成本就可能达到10亿元/年的级别。

而目前针对城市NOA类功能,各家车企的订阅价格也基本在几百元/月的水平。像阿维塔11城市NCA,订阅费约700元/月。而蔚来NOP+(原来叫NAD),订阅费为380元/月。

2021年的NIO Day上,蔚来最早宣布智能驾驶订阅服务NAD月费680元。两年后辅助驾驶订阅模式终于能够落地,将从7月1日起对NOP+进行收费,价格降了约300元。虽然还有“用户回馈方案”,但是,成本是实实在在摆在那里的。

所以可以这么理解,城市NOA的订阅费用现阶段主要是用来COVER掉高精地图的采集和更新成本,而非车企的溢价或新增盈利增长点。而如何降低成本,也比较考验车企的商业智慧。

而高精地图的更新速度,更是受到地图开放、审批的流程约束。高精地图供应商们当然很急,急于先行和开放更多试点城市,解决城市NOA在更大范围可用的问题。但是,饭是要一口一口吃的。

所以,2018年就被提出的“重感知、轻地图”的技术路线被推向前台。而且,这届上海车展期间,我们看到包括华为、百度、理想、小鹏在内的头部玩家纷纷表示对高精地图的口头“放弃”。 

比如华为ADS 2.0进一步升级GOD网络,道路拓扑推理网络进一步增强,类似于特斯拉的占用网络算法(Occupancy Networks),即使无高精地图也能看懂路,以及红绿灯等各种道路元素。

百度推出的城市智驾Apollo City Driving Max系统,选择以“纯视觉+激光雷达”的方式实现感知冗余,比行业通用的传统高精地图要“轻”近80%。

理想最新发布的AD Max 3.0,按照官方说法,它开启了“智能驾驶3.0时代”,从高速场景进入城市场景,可以摆脱对高精地图的依赖,像人类司机一样实时感知、决策、规划。本季度将推送内测用户,年底覆盖100座国内城市。

但从目前现状看,从行业“轻地图”到“无图”还无法一步到位,实现真正具备挑战性的复杂城市场景下不依赖高精度地图任意点到点的智能驾驶。

而在“重感知,轻地图”的背景下,能做到的是,由原本的专注“高精度”而改为使用SD Pro、轻量级高精地图,通过感知帮助导航地图更新,两者相辅相成而非“谁干掉谁”。

此外,车企和供应商也在研究,进一步降低成本,摆脱对昂贵硬件平台的依赖。

比如,做智能驾驶解决方案的元戎启行表示,借助自研的推理引擎,与传统方案相比能将自动驾驶系统的功耗降低近90%,同时大幅降低系统所需的计算资源。元戎启行副总裁刘轩就表示,其自研的推理引擎运算效率比主流开源框架的推理引擎快了6倍。

从我车展上与不少行业人士的交流来看,大家的判断较为趋同:2023年L2+级高级辅助驾驶进入全线爆发期(最典型的例子,是行泊一体的量产应用)。但与此同时,成本也成为自动驾驶规模化落地最主要的阻碍之一,成本控制也成为供应链的大势所趋。

从车企角度来看,在能保障供应的前提下,肯定会选择成本更优的解决方案。从用户角度而言,成本降低后,城市NOA以及更高级别的自动驾驶“飞入寻常百姓家”才更容易变为现实。

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