Apollo变身扫地僧,自动驾驶改变未来产业生态才刚刚开始

电科技刘佳琪10-01 11:23

9月28日,百度Apollo和北京环卫集团环卫装备有限公司一同推出了7款无人驾驶环卫车。这些环卫车可应用于广场、高铁、机场、街区、展馆等场景。

这些环卫车是无人驾驶的的初级应用,适用于低速、封闭场景,距离完全意义上的无人驾驶还有很远的距离。

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但这种环卫车麻雀虽小,五脏俱全,具备无人驾驶各种要素。人工智能、机器视觉、图像识别、精准定位等技术都在这种环卫车上得到了应用。

完全意义上的自动驾驶实现起来的难度非常大。业内普遍认为,实现真正的无人驾驶还需要很长一段时间。目前国内外一大批车企、科技巨头、初创公司都在布局这一领域。谷歌旗下的Waymo今年计划推出没有安全员的无人驾驶出租车服务。无人驾驶虽然远未成熟,但已经步入了发展的快车道。

在某些场景和领域,自动驾驶已经得到应用。很多汽车已经具备了L3级别及以下的自动驾驶功能,虽然还不能彻底把人从驾驶工作中解放出来,但已经大大简化了驾驶工作,可以承担诸如高速、堵车场景下的驾驶工作。

BAT对于自动驾驶的争夺

目前无人驾驶领域的很多公司都把自己的目标定为L4级别自动驾驶(由车辆完成所有驾驶操作,在限定道路和环境下,人类驾驶员无需保持注意力)。但自动驾驶技术不可能一蹴而就,自动驾驶技术需要循序渐进。

对于百度而言,此次推出的无人驾驶环卫车是对已有自动驾驶技术的一次验证。将现有技术尽快应用到要求较低的场景中也有利于自动驾驶技术的进一步发展。

自动驾驶技术的核心在于人工智能,在于依赖机器自身进行判断和决策。人工智能的提升需要持续不断的训练、学习以及数据积累。衡量一家公司自动驾驶技术的水平,路测数据是其中非常关键的指标。

对于百度而言,推出无人驾驶环卫车最大的意义不在于技术落地,而在于为技术进一步发展提供训练场景和数据积累。

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百度自动驾驶领域布局较早,在国内处于领先地位。但布局稍晚的阿里和腾讯也在加快追赶的步伐。阿里相对于百度发展自动驾驶的一大优势就是其规模庞大的物流业务。物流业务包含的市区内运输以及高速道路运输两种场景都可以为阿里提供丰富的数据支持。

而百度自身缺乏类似的业务。通过加快技术落地,拓展应用场景,百度Apollo可以获得更多的测试数据,从而对技术进行迭代升级,保持竞争优势。

BAT之间的竞争,拼得不仅仅是技术,更是生态。百度自动驾驶起步早,倡导开放合作共赢,组建了庞大了Apollo生态。但这种生态更像是一个松散的联盟,百度对于自动驾驶产业链开放有余,掌控力不足。

相比之下,阿里在自动驾驶的布局一直都很强势,强调对于产业链的控制力。比如,阿里以全资收购的高德布局高精地图;和中国兵器工业集团集团公司合作成立了千寻位置,掌握高精定位技术;坚持自行研发车载OS,并与上汽合作成立斑马,负责互联网汽车、智能座舱的落地。

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百度的更加开放实际上是受限于自身的规模。百度的市值相对于阿里、腾讯而言,已经落后好几个身位。资本规模的不足促使百度构建更加开放的生态,集中精力打造自己的技术优势,并以此撬动整个自动驾驶产业链。

目前还很难说这两种模式哪一种更占优势。阿里的全产业链布局在形成落地产品时无疑会效率更高。但车企最终会不会买账则是另外一回事。

汽车是自动驾驶实现的基础,而无论是百度还是阿里,都没有自行造车,而是选择与车企合作。有实力的车企不会甘心仅仅做代工厂,车企们也希望在自动驾驶这各产业中有更多的话语权。百度的低姿态和开放或许更容易和车企达成共识。

相比于百度和阿里的布局,腾讯在自动驾驶方面的布局要浅要慢一些。腾讯更多是以投资的方式参与到自动驾驶、新能源车产业中。对于投资的企业,腾讯大多没有控股地位。

腾讯在自动驾驶的定位更多的是2C而不是2B,更强调服务和产品的落地以及手机生态在汽车上的投射。在社交领域的巨大优势可以让腾讯轻松地在智能汽车等领域分一杯羹,但技术基因的不足与2B产品的缺乏很可能会让腾讯成为自动驾驶变革大潮中的二流玩家。

自动驾驶,中国有自己的想法

最早做自动驾驶的是谷歌,目前最领先的也是谷歌和通用代表的美国公司。在自动驾驶发展的最初阶段,中国仍然是美国的追随者。

在上一轮互联网经济的大潮中,中国公司紧跟美国企业的步伐,取得了不错的发展。国内互联网企业虽然说对外进取不足,但至少守住了国内市场。在具体的商业模式上,中国企业大多还是在美国模式的基础上进行本土化创新。

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目前自动驾驶的发展仍以单车智能为主流。美国汽车文化十分发达,城市多数围绕汽车建设。美国的人口密度也远小于中国。这就导致了美国的交通环境要比中国友好很多。相应的中国自动驾驶的实现难度要高于美国。 

想要实现自动驾驶,仅靠人工智能还远远不够。各类传感器、高精地图、芯片以及汽车操作系统的升级都会给汽车带来新的成本。目前汽车产业的变革不仅仅是自动驾驶,智能座舱、新能源汽车都会使得汽车成本不断增加。寻求一种更普惠的技术路线,才能够让自动驾驶真正飞入寻常百姓家。

9月6日,阿里公布了自动驾驶技术路线,侧重于依靠自动驾驶车辆和道路基础设施的配合实现自动驾驶。同一天,阿里巴巴达摩院和交通部公路科学院宣布成立车路协同联合实验室。9月14日,百度宣布今年年底将正式开源Apollo车路协同方案。

两大互联网巨头以及自动驾驶的重量级玩家,前后分别宣布自动驾驶要依靠车路协同。中国的自动驾驶很可能从此开始走出一条与众不同的路。

车路协同与单车智能的最大的区别在于增加了智能化的道路基础设施。这种智能化道路基础设施由多种传感器和运算单元组成,可以为自动驾驶车辆提供周围的路况信息。

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车路协同可以降低车辆自身对于传感器的要求,进而降低自动驾驶实现成本。车路协同技术由于可以直接向汽车提供更全面的路况信息,同时可以降低汽车自动驾驶对于人工智能的要求。

车路协同时间实际上是把一部分汽车传感器转移到公共基础设施上,不仅可以为自动驾驶汽车提供辅助,也可以把信息传递给人类驾驶的汽车。传感器的利用效率得以大大提升,自动驾驶的成本更容易被摊平。

由此,自动驾驶实现的重心将由提升汽车传感器性能以及人工智能水平向道路基础设施建设转移。政府将会在其中扮演更重要的角色,而中国在基建方面的优势将会促进自动驾驶技术的推广。

车路协同意味着车与车、车与道路基础设施之间进行稳定、即时的网络连接。这就对车联网的实现提出了要求。目前5G技术的快速发展和完善为车联网的实现奠定了基础。中国5G通讯方面也具备优势,这将会加快车联网以及车路协同的实现。

9月14日,AliOS宣布和英特尔、大唐电信开展智能交通-车路协同的战略合作,布局智能道路交通网络建设。9月27日,中国联通和华为、百度联合展示了基于5G网络的自动驾驶和远程驾驶业务。可以看到,近期阿里和百度在车路协同、车联网方面的布局速度明显加快。

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虽然完全意义上的自动驾驶还很遥远,但在机场、园区、矿山、港口等场景下,自动驾驶会逐渐落地,

自动驾驶领域并不是只有BAT,还有很多专精于自动驾驶某一应用场景的初创企业。凭借中国的市场规模,这些企业在细分领域的创新与积累可能会孕育新的独角兽。

目前最引人注目的是高速道路长途货运场景下自动驾驶的应用。

长途货运工作强度大,对司机的资质要求高,而且人为原因导致的交通事故发生率高。在中国的长途货运行业中,司机人工成本可以达到总成本的30-40%。长途货运需要自动驾驶来取代司机的痛点。

其实自动驾驶的意义不仅在于节省人力成本,更重要的是通过编队的形式对货车进行提速。提速意味着货运效率的提升以及道路利用率的提高,这将会产生巨大的经济效益。而且长途货运行业路况多为环境相对单一、封闭的高速公路,自动驾驶的实现难度相对较低。

 自动驾驶之所以前景美好,不在于其炫酷的概念,而在于可以实实在在的提升效率,降低成本。随着自动驾驶在一些领域的逐渐落地,自动驾驶将会逐渐改变人们对于汽车、交通的认知,改变整个汽车产业生态。