新知一下
海量新知
6 5 2 3 2 3 2

智行者张放:修好技术内功,理性看待自动驾驶

亿欧汽车 | 专注汽车出行领域科创报道 2022/09/01 13:51
新知达人, 智行者张放:修好技术内功,理性看待自动驾驶

作者 | 刘慧莹

编辑 | 郝秋慧

核心观点

  • 完全取代司机,实现完全无人化的自动驾驶,有一定难度。张放认为,至少在近五年内,大规模量产的乘用车还是会以驾驶辅助为主;

  • Robotaxi在运营和制造方面并不困难,主要的挑战还是在技术层面,即如何给客户提供既安全又舒适的驾驶体验;

  • 保持谨慎、避免损害行业信誉的负面事件发生,循序渐进提升自动驾驶能力,才是最后胜出的玩家应有的心态。

2022年8月25日,亿欧汽车与盛景嘉成圆石共创会、盛景网联联合主办主题为“顶层设计下的自动驾驶出行突围战”对话沙龙。

本次沙龙邀请到智行者联合创始人、研发中心副总经理张放作为对话嘉宾,盛景嘉成投资合伙人、奇霖传媒创始人武卿担任本场对话的主持人,共同探讨自动驾驶的发展现状、当前格局、矛盾冲突、挑战机遇等热点行业话题。

在对话中,张放就自动驾驶出行的技术突破、战略规划与商业化探索发表了自己的观点。

01  “农村包围城市”,进军自动驾驶

“‍ 一个智慧大脑,赋能多种场景”是智行者在自动驾驶领域的战略和坚持,也帮助其率先实现了诸多场景的自动驾驶落地。

张放用抽丝剥茧的方式,讲述了“智能大脑”的诞生与演化经历。智行者也凭借丰富的量产经验,展示了自动驾驶领域“降维打击”的魅力。

以下是对话实录:

武卿: 张放总是智行者联合创始人,研发中心副总经理,从清华大学毕业,是美国加州大学伯克利分校的博士。

张总曾任职于日产先进技术研究中心,从事自动驾驶算法的开发工作,从2012年开始,就进行自动驾驶研究工作,主持了多项自动驾驶项目的技术研发,拥有丰富的研发经验。

我想请教下, 智行者在定位上是怎样的,跟其他同领域的公司有什么不同?在技术上或者在其他方面有什么优势?

张放: 我们公司一直都在做通用的自动驾驶大脑,去进行多场景的赋能。这可能和专注于某一个或几个领域的公司策略不同。

基于公司的战略,我们要做的是更加通用的自动驾驶底层技术,在技术开发和不断演进的过程中,根据整个市场行情和环境,去选择更加合适在不同时间点落地的场景。

在技术层面,为了实现一个更加通用的底层自动驾驶大脑,我们在整个自动驾驶大脑的架构层面,有自己的定义和特点。共有两个特点:第一是车云结合,第二是软硬结合。

车端的一套自动驾驶软件系统,包含了从中间件到功能软件,再到上层应用,包括核心的自动驾驶感知定位决策控制等不同模块,有三个具体的方面:

第一个方面,是车端的自动驾驶系统;

第二个层面,是云端的数据闭环系统,就是在云端,通过不同场景采集数据,以及数据的上传、清洗,及训练模型,再进行迭代测试,并最终升级到车端,形成完整的云端训练系统;

第三,我们有自己的硬件控制器,即自动驾驶软件系统所运行的硬件平台。

武卿: 你们近期发布自己研发的高速领航的系统HMP,这个系统对你们来讲意味着什么?

张放:我们在乘用车的领域,已经布局了两到三年的时间,只是在前两天正式对外官宣。自动驾驶乘用车的高速巡航系统对于我们来说:

第一个意义是正式地对外官宣,我们由原来的低速车和特种车,正式扩展到新的场景,正式进入传统车的前装的量产配套。

第二点,这也意味着我们之前积累的,包括在低速场景以及在特种场景这两个领域,已经基本上拥有稳定的团队和规模。

我们经常说“农村包围城市”,如果我们把低速特种比作乡村的话,我们认为乘用车可能是城市,也意味着我们在低速特种这两个根据地,已经能够有稳定的收入,能够自产粮食,支持我们去扩展新的领域,去扩展到针对乘用车的前端量产。

武卿:智行者进入乘用车市场,在这方面你们有什么样的优势?

张放:我们进入乘用车,选择L2+、L3前端量产配套的场景。乘用车有不同的场景,我们进入到L2+或者是驾驶辅助的场景,而不是Robotaxi的场景。

对于我们来说,更像是从高级别的自动驾驶,降维做驾驶辅助系统,可能我们在整个技术层面,有完整的高级别自动驾驶体系框架,支持我们快速进入到L2+的自动驾驶辅助系统,这是一方面。

另一方面,我们有一定的量产经验,虽然这个量产的经验更多是在低速车和特种车领域。但是对我们内部来说,在流程、体系、质量管理方面,积累了一定的基础和经验。另外在团队层面,因为我们不是单纯的软件算法团队,还有相对完善的工程开发团队,这也为我们进入自动驾驶前装领域奠定了基础。

第三方面,对我们来说是软硬结合,车云结合的技术体系架构,我们相信在这样的技术体系架构的支撑下,能够花比较少的时间进入新的领域。

02 Robotaxi,短期内不会实现

张放指出,自动驾驶除感知以外,其他领域短期内尚未实现非常大的技术突破。尽管政策法规逐步放开,但自动驾驶面临人、车、自行车等混行的复杂场景时,自动驾驶的能力远未达到成熟司机的水平。

因此,以Robotaxi为代表的自动驾驶乘用车距离真正实现落地尚需时日。

以下是对话实录:

武卿:Robotaxi太热了,在您看来,当前它的发展存在哪些难点?

张放: 说实话,我是一个Robotaxi的相对悲观论述者。

武卿:是吗?先从您个人的角度谈,再从公司智行者的角度谈。

张放: 我认为完全取代司机,实现完全无人化的自动驾驶,有一定难度。现在并没有明确的法律法规或者是政策上的支持,允许没有司机,虽然地方法规上允许主驾无人,但是有安全员在。

第二点,目前的技术并没有达到成熟的老司机水平,比如公开道路上,既有自动驾驶的车辆,也有普通车辆,这样自动驾驶和人工驾驶混合,并且有人、汽车、自行车等复杂场景下面自动驾驶的能力,我认为还没有达到成熟司机的水平。

所以我还是相对比较保守,我认为至少在近五年内,大规模量产的乘用车还是会以驾驶辅助为主。

武卿:您的保守或者悲观是指什么?

张放: 我们是在2015年成立的,2015年左右集中成立了很多自动驾驶的公司,并且也推动了L4级别Robotaxi发展,和之前那一代相比,现在有了很大的技术上的进步。

但是技术上的进步更多来源于基础研究的进步,对自动驾驶,特别是感知来说,深度学习大规模的发展,取代了之前传统CV人工设计的方案,提升了很大的能力,所以才推动了最近一波自动驾驶的浪潮。

但是在后面,除了自动驾驶的感知以外,目前并没有非常大的技术上的突破。

实现完全的脱离驾驶员的自动驾驶,我认为并没有一个明确的时间点。

武卿: 理解。你们和T3出行合作,2021年底发布了首批Robotaxi的改制车辆,相比落地在物流车、特种车这些商用场景来讲, Robotaxi有什么样的挑战?

张放: 我们是在2021年和T3出行一起在苏州投放了100台左右的Robotaxi,这应该也是目前国内商业化最大规模的落地项目之一,目前也在持续地运营,不断收集数据。

和之前的低速场景相比,Robotaxi在运营和制造方面并不困难,因为我们积累了不少的量产的经验。我认为主要的挑战还是在技术层面,如何给客户提供既安全又舒适的驾驶体验。

比如说之前在低速限定场景下,如果它是非载人的自动驾驶工具,更注重安全性,但是我们现在是给一个载人的自动驾驶工具去提供服务,不光要保证百分之百的安全,还要保证舒适性,这方面我们花了比较大的人力和精力,针对场景做了大量的调试和优化工作。现在也在持续提升的过程中。

武卿:未来Robotaxi的商业模式可能会存在哪些盈利点?

张放: 所以我们刚才一直讲两点,一个是Robotaxi,一个是驾驶辅助。

Robotaxi和驾驶辅助的客户肯定不同,Robotaxi的客户是出行公司,驾驶辅助是提供给OEM。Robotaxi如果实现取代安全员,做到完全无人,它的盈利是不需要详细预估的。因为我们知道对于出行公司来说,真正实现脱离安全员的无人驾驶,满足高峰时段的运力的要求,这一定是质的变化。

在驾驶辅助的系统,如果驾驶辅助系统给OEM做供应商,前期阶段的利润率不会特别高,更多的是通过规模化来提升利润。

03 稳重大于效率

自动驾驶产业链条复杂,面对主机厂全栈自研的趋势,张放认为,供应商维持竞争力的核心,在于做出相对整车厂更加差异化的技术。而自动驾驶若想摆脱对高精地图的依赖,核心在于为其培育一个像人脑一样的“类高精地图”技术。

此外,面对整体乐观的趋势,张放认为,保持谨慎、避免损害行业信誉的负面事件发生,循序渐进提升自动驾驶能力,才是最后胜出的玩家应有的心态。

以下是对话实录:

武卿:小鹏、特斯拉这些车企的布局,对于做自动驾驶技术的厂商有怎样的冲击,有什么样的影响?

张放: 我认为对于这些公司来说,现阶段投入大量的研发,开展全栈自研,短时间内快速提升自己的能力,一定是有帮助的。

但是长远来说,公司还是想要盈利,要考虑资金的投入产出。现在对于智能网联汽车、自动驾驶,还是处于比较早期的阶段。

这个时段大家各展所能,快速进行技术突破,这没有问题。我认为如果是成熟的市场,或者从长远的角度出发,自动驾驶的技术链条会非常长,从硬件到系统软件到中间件到算法,应该分工明确。

并非所有的整车企业都有能力和规模去完成全栈自研任务,因为一个技术只有应用到更多的车上,去平摊成本,研发的成本相对才能降低。对OEM来说,开发自动驾驶的技术,只能应用到自己的车上。

因此,我认为从长远的角度出发,对OEM来说,更多还是把控系统架构,做专属oem的差异化工作,如人机交互等。

武卿:作为自动驾驶厂商,智行者如何构筑自己的壁垒?

张放 :我们不造车,给整车厂提供技术方案,更多还是要打磨自己的技术,做到技术效果好、成本低。

我认为不能技术上趋同,以我们前几天推出的高速巡航系统为例,其特点是不依赖高精地图。毕竟高精地图由于政策上的限制,只能在高速公路上和城市快速路有地图,在城市范围内,并没有高精地图。

这种情况下,自动驾驶如果推广到城市中去,就一定要有不基于高精地图的新技术路线出现,才能更有利于推动产品落地。

武卿:不依赖高精地图,依赖什么?

张放: 其实我们是学习人开车的过程。对人来说,并不需要高精地图,更多是需要导航地图,你只需要告诉我前面的路口左拐,在下一个路口,进入那个分杈路口,只需要这样的信息就行。

我们不依赖高精地图,并不是我们不需要高精地图,而是如何在线生成一个类高精地图的技术。

就像人开车一样,人边开车,边建立了场景信息,过程是三方面:

第一是需要有一个比较准确的在线的感知,能够看到车,看到路和不同的交通标识;

第二是基于这种单帧的感知,去生成局部的环境;

第三,除了局部的环境之外,我还要知道道路的逻辑关系,当前的道路和旁边的道路是并行的,下面是一个分叉的道路,通过这样在线生成局部环境的能力,去逐渐摆脱高精度地图的依赖。

武卿:明白了。您前面说到技术路线有两种,一种是车路协同,一种是单车智能,这两个路线当中,哪一条技术路线能跑出来?

张放: 我国的技术路线还是比较明确的,走的是车路云网图融合的技术路线,这个也是国家智能网联创新中心提出的,目前有一定行业共识的技术路线。

在这个技术路线下面,并不排斥单车智能,最基本的还是要保证一个单车的安全。但是通过路侧和云端能力的加持,去提升自动驾驶车端的能力,而不是说完全取代车端的自动驾驶的能力。

我们近期在做的一个课题,就是研究如何通过路侧设施,让L2级别的或者ADAS级别的车辆去具备更高级别的自动驾驶性能,去分摊或者减少车辆的成本。

整体上我认为,路侧的设施肯定需要一个过程,但是车端的辅助驾驶,会走在前面。但是真的说L4级别的单车智能,这个确实很难说,也许需要路侧设施的加持或者路侧设施提供辅助信息,才能够实现取代人的自动驾驶。

武卿:您对Robotaxi是悲观、谨慎的,它需要时间。在这种情况下,整个产业链条上,大家要怎么合作与分工,才会是比较健康的发展态势?

张放: 首先,我认为有这么多公司进场做跟智能驾驶相关的业务,一定是大家都认可这样的赛道。但是目前来说,大家的终极目标,都是要实现完全的无人驾驶,实现Robotaxi去取代驾驶员。但在路径上是有一定差别的。

有一条路线,一开始就瞄着完全的无人驾驶,为了实现完全的无人驾驶,我可能上的是一个百万级别的Robotaxi方案,用很多传感器实现无人驾驶,这是一条路线。

另外一个是渐进式的路线,我可能一开始做的不是L4级别的,是一个驾驶辅助系统。随着自动驾驶遇到的场景、收集的数据越来越多,逐渐演化到L4级别。

可能两个技术路线不同,但是大家的终极目标是一样的。但对我们来说,我们可能更倾向于走渐进式路线,一步步渐进地实现最终L4级别以上的Robotaxi,但什么时候能够实现,目前是没有明确的时间点,因为它是一个事实标准,并不是理论推理出来的。

真正到达一定的水平,发现它比人工驾驶的安全性大10倍以上的时候,才能说OK。

此外,有很多自动驾驶的公司入局,怎么样进行合作?其实大家的应用场景不一样,在同一个赛道、场景上,更多要抓住自己的位置,彼此在优势上进行合作

武卿:刚才聊到跨界合作,你们现在在这方面有什么具体的动作?在合作的过程当中你有什么感受?

张放: 因为我们做驾驶辅助系统,更多是给OEM提供产品和服务,所以我们现在也在找很多整车厂做合作交流,在这个过程中更像一个磨合的过程。

对于整车厂来说,它有自己的计算技术平台,有自己的架构和接口,为了考虑兼容性和平台化,对接时有一定的沟通成本和效率损失在所难免。

我们在设计系统的时候需要更多考虑兼容性和平台化,在与主机厂做技术技术对接时,需要共同制定合理的技术架构、合理的时间周期,共同推进。

武卿:作为一个非常资深的专业人士,您对这个行业的发展有什么样的深入思考,对它目前存在的问题,有什么样切身的感受,对行业的健康发展有什么样的建议?这是我的最后一个问题。

张放: 目前看来,第一点,我对完全的无人驾驶比较保守,认为目前大家还是有点过于乐观了。大家认为L4级别的自动驾驶会在很短的时间内到来,这样就会导致整个方式比较激进的,就会让终端使用目前自动驾驶系统的消费者,认为现在是有完全的自动驾驶能力。

但现在市场提供的这样系统,并不能百分之百地保证安全,如果客户没有意识到这一点,会造成不好的事情、甚至事故发生,反过来影响大家对自动驾驶系统的信任度。我认为还是更加理性看待自动驾驶的阶段,逐渐提升自动驾驶的能力。

更多“自动驾驶”相关内容

更多“自动驾驶”相关内容

新知精选

更多新知精选