Level 3自動駕駛集體難產,小鵬汽車們想激進破局

時間:2019-10-30

來源:36Kr

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導語:Level2自動駕駛技術已經逐漸普及,但在車企向Level3自動駕駛進階之時,卻被安全要求踩下了剎車。

Level2自動駕駛技術已經逐漸普及,但在車企向Level3自動駕駛進階之時,卻被安全要求踩下了剎車。

上周三的博世技術交流日上,博世底盤控制系統中國區總裁陳黎明表示,博世的L2級自動駕駛產品今年已經在40多款車型上搭載,但Level3的進展明顯偏離了預期。

“今年(車企)對自動駕駛的熱度降低了很多,大家變得更理性,那些說要在2020年、2021年推出L3的,都往后推了,目前已經沒有明確的時間表。”陳黎明說。

吉利汽車、上汽、長安和廣汽都有明確部署L3自動駕駛的時間表,吉利汽車尤為激進,其曾宣布,到2020年,將在全球范圍內實現L3級自動駕駛技術量產。除了車企,博世此前也曾多次聲稱,要在2020年推出L3的部分功能,2021推出主體功能。“從技術上來看,在2021年推出L3不是問題,但涉及到商業化,用戶會不會買單就是個問題。”陳黎明說。

自動駕駛的實現長期存在兩條路線,一條是Waymo的“一步到位”策略,借助激光雷達、高性能處理器直接進入Level4級自動駕駛,另一條是特斯拉的漸進式路線,即從Level1向Level4乃至Level5逐步進階。在嚴苛的汽車安全體系內,即便是對汽車工程和成本規律都更友好的漸進式路線,也在L3階段遭遇難產。

一位博世自動駕駛產品人員向36氪透露,不僅是博世,全球頭部的汽車供應商幾乎都推遲了Level3級自動駕駛的落地進度,“安全驗證工作和成本的增加超出了大家的想象。”冗余設計,成本不能承受之重

L3級自動駕駛向來充滿爭議。SAE(美國汽車工程協會)在最新的自動駕駛分級標準中寫道,人類駕駛員在Level3級別需要擔負特殊任務:在自動駕駛系統啟動和工作時,人類駕駛員可以不用參與駕駛,但是當系統在緊急狀況下需要時,駕駛員必須能夠接管并進行駕駛。

顯然,L3級的自動駕駛是一個過渡性技術,既有車輛自動駕駛的空間,也需要人類司機保持可以接管的狀態。

博世底盤控制系統中國區總裁陳黎明告訴36氪,L3級自動駕駛已經要求車輛實現一定程度的自主駕駛,所以需要車輛從感知、決策和控制都有冗余設計,“L3安全級別和L2不是一個要求,L3要求所有設計都要有備份,功能失效了也要保證安全,因此,硬件成本會有比較大的增加,商業化就有比較大的挑戰。”

一位自動駕駛工程師向36氪介紹了通常的冗余設計策略:

第一種冗余,是粗暴的復制粘貼,比如原來4個輪速傳感器,現在增加到8個;

第二種是AB式備份,比如ESP和iBooster(剎車助力器)互為冗余,不需要復制一個ESP;

第三種是多套硬件集成,例如在一個轉向模塊里做兩套ECU和繞組,看上去是一套零部件,其實是兩套,一套掛了,還有50%的能力。

“這樣的冗余設計,對于成本的增加是巨大的,這套自動駕駛功能出來,車是沒法賣的,只能拿去跑測試。”

而除了冗余,行業性的功能安全驗證標準缺失,也是傳統汽車廠商放緩L3步伐的原因。

2017年7月,奧迪就宣稱,要在新一代A8車型中實現L3級別自動駕駛,但直到現在,相關功能也未推出。一位全球頂級供應商的自動駕駛產品負責人告訴36氪,“大膽預測,再過兩年,奧迪的L3功能也不一定會推出,因為功能安全的驗證還沒有統一的標準。如果沒有這些標準,一旦出了事故,就會讓企業遭遇法規和行業的挑戰。”

據透露,目前奧迪、寶馬、戴姆勒等車企巨頭已經聯手博世等一級供應商,開始推動L3級自動駕駛的安全驗證標準,而這個時間也需要1-2年左右。標準不統一,新造車勢力摸索向前

面對一系列嚴苛的安全標準,小鵬汽車和特斯拉們則選擇了妥協方案,即讓給人類司機更多參與冗余工作,以減少車輛自身的安全設計。小鵬汽車要在2020年推出的轎跑車型P7會搭載高速自動駕駛功能,這是典型的L3自動駕駛技術。

“我們沒有在官方的說法中說我們是L3的功能,就是這個標準不統一,在博世或者奧迪的標準里,L3功能能夠允許司機視線離開道路10秒的時間,但這不是我們現在專注的地方,我們是先把功能打通,在高速上車能夠實現車輛(自主)換道。”小鵬汽車自動駕駛副總裁吳新宙告訴36氪。

吳新宙明確表示,在小鵬P7的高速自動駕駛功能中,不會允許駕駛員的視線離開道路10秒,“P7車內有強大的駕駛員監控系統,要求司機還是和使用L2一樣,保持對路面的關注。”

是否允許人類司機的注意力轉移,對車輛硬件成本會有不小影響。在吳新宙看來,小鵬汽車的第一要務是,在控制成本的條件下,實現強大的能力。“功能安全其實是投資,我們會更重功能,在安全上,根據國情,去加上必要的東西。”小鵬汽車自動駕駛副總裁吳新宙說,小鵬P7目前的冗余設計主要體現在感知部分。

官方公布的信息顯示,小鵬P7的感知系統配置了12個超聲波傳感器、13個自動駕駛攝像頭、1個車內攝像頭、5個高精度毫米波雷達,再加高精度地圖和高精度定位融合。


小鵬P7感知系統

攝像頭和毫米波雷達互為冗余的堆料式配置,甚至超過了特斯拉,Autopilot2.0的感知系統配置僅有1顆前向毫米波雷達和車身四周的8顆攝像頭。

不過,在計算芯片上,小鵬P7采用的英偉達Xavier,卻比特斯拉5月份發布的FSD(Full self-driving)計算機遜色不少。

Xavier是英偉達面向自動駕駛領域推出的車規級計算平臺,算力達到30TOPs,功耗僅有30W。但是宣稱要在今年發布完全自動駕駛功能的特斯拉,卻果斷拋棄了這款芯片,推出了自研的FSD芯片,算力達到72TOPs,超過Xavier兩倍多。

而從特斯拉公開的資料圖可以看出,在特斯拉的Hardware3.0中,搭載了兩顆特斯拉自研FSD芯片,由兩組獨立電源分別供電,共享所有攝像頭、雷達等傳感器數據,相互校驗互為安全冗余。

也就是說,對于更高級別的自動駕駛,特斯拉的策略是傳感器夠用了,要在Hardware3.0中預埋超大算力,但是小鵬汽車卻將重心放在了感知環節。

問題也隨之而來,小鵬P7用一顆Xavier處理13路攝像頭、5路毫米波雷達、12路超聲波等輸入數據,是否夠用?

吳新宙向36氪表示,小鵬P7的算力布置對于當前要實現的功能是夠用的,“算力是夠還是不夠,還是看攝像頭的處理能力,也是看深度學習算法,現在沒有人知道對于深度學習,多少算力是夠的,因為沒有人知道深度學習算法壓縮和優化的限在哪。”目前,小鵬汽車已經在硅谷搭建了自身的感知團隊,但技術能力也需要隨著P7推出得到驗證。

對于如何應對后續更復雜場景的自動駕駛,比如城區路況,吳新宙坦言,“一方面算法可以不斷優化,另一方面,也會在下一代自動駕駛架構中引入更多算力。”

在L2級自動駕駛中,責任主體在人,需要駕駛員需要緊握方向盤,由車輛提供居中控制,而在L4級自動駕駛中,則無需人類駕駛,行業內對這一技術的實現預期至少在5年以后。

顯然,這中間存在著一大片空白地帶。而特斯拉已經證實了自動駕駛的商業能力,在9月份公布的8-K文件中,特斯拉表示,已經獲得與Autopilot和FSD相關的5億美元遞延收入。特斯拉當季僅確認了3000萬美元作為營收,即讓季度報表呈現盈利。

新興造車勢力正激進求生,傳統車企也在積極轉型,就看誰在這條賽道上先做好了掘金準備。

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