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功法+兵器:从哪里来
无人驾驶汽车之战,山雨欲来而风满楼。
在战鼓隆隆之际,各路侠客需要知道,欲将人类从单调、危险、繁重的驾驶任务中解脱出来,需要什么样的功力支撑,才能“仗剑走天涯”?
无人驾驶工程浩大。据美国兰德智库测算,要实现完全的自动驾驶需要100辆汽车耗费225年的时间进行7X24小时不间断测试,这个门槛可谓高不可攀。怎样才能既提升安全可靠性,又能尽快缩短应用时间?开发替代方法补充道路测试就成为首选,比如加速测试、虚拟测试和模拟器、数学模型、情景测试以及试点研究等。据了解,百度的Apollo仿真引擎可以帮助开发者和创业公司实现“坐地日行百万里”。
从最基本的要求——提升交通安全性来看,自动驾驶的最低标准是不得低于人类的标准。根据2011年美国交通安全统计数据显示,综合所有司机的驾驶情况,大约驾驶330万小时会发生一起致命碰撞、驾驶6.4万小时会发生一起致伤碰撞。同时,无人驾驶汽车作为“没有情绪的轮式机器人”,最大的挑战在于如何让汽车像人一样思考、学习和判断,并做出正确的计算和决策。其中,在人车环境间建立起足够的“互信”就成为关键。
由此看来,无人驾驶的本质是信任,必须要车辆具备“把后背交给我”的能力才可托付。这种信任需要的核心是计算力,基础源于数据,只有形成数据消费链流动循环,并进行闭环处理,才能提供足够的计算能力,为无人驾驶车辆赋能。
在某种程度上,对无人驾驶汽车而言,大数据就是能源,没有数据补给必将寸步难行。未来,依托汽车平台的巨大潜力,一个可汇聚消费大数据的超级移动入口也将成为各方竞争的“焦土”,各大门派需要下苦功夫修炼如何获取数据。因为谁掌握的用户数据多、研究得更深入,谁就能扼住命运的咽喉,具备了练就独门绝技的不二法门。从商业逻辑看,或许,无人驾驶的数据,才是无人驾驶江湖中,各方真正中意的未来。数据是石油、AI是电力,这样的比喻目前似乎还很难理解,但假以时日,基于共享平台,众多开发者、制造者、应用者会产生难以想象的数据,通过端到云进行汇聚,经过深度学习、专业加工后,其潜在商业价值难以估量。
对于数据的获取,则需要率先抢占更多应用场景,因此企业除了要在硬件产品和软件系统上潜心修炼,用心打磨,也应在如下场景上绸缪:
一是出行市场:在指定区域内布置一定的车辆用于共享运营,获取数据。如谷歌刚刚与Uber的死敌Lyft结成了战略联盟。
二是私家车众包:与具备L2级别、全套自动驾驶传感器及联网能力的车主合作。这实际上是一个劳动密集型路线,如特斯拉就是依靠数以10万计的用户车辆,每天回传数据。
三是物流、快递市场:顺丰、菜鸟网络、京东、亚马逊都是潜在的需求方。6月18日,京东的无人车已经实现了校园内送货。
四是特定低速应用场景:比如风景区、机场、校园内等固定线路固定场景的场所,这是目前应用较广的市场。
当然,数据获取不容忽视的就是隐私和安全问题。正是因为这一领域标准空白,操作落后,因此,在法律政策层面,世界各国都持谨慎态度。比如,美国也仅是在加州等个别地区颁发路测牌照;德国虽然通过了相关法律,但规定司机要时时处于“准备介入”的状态。否则,一旦重要数据外泄,让江湖恶人控制无人驾驶车辆,《速8》中令城市瘫痪、车祸不断的惨剧将不远矣。
在江湖中行走,除了要有上述深厚内功,还要练得一手好兵器,才能做到安全无虞。正如传统武术的十八般兵器,无人驾驶的技术可以细分如下领域:
一是AI算法及无人驾驶系统提供:这是整个生态系统的核心能力,在核心算法上,最具竞争力的企业无疑是谷歌和百度。当然,这导致很多传统企业和新兴企业都倾向于相信:自己能够研发出具备竞争力的无人驾驶OS。
二是核心处理器供应:这是让市场接受的关键一环,只有性能提升、价格下降,才有可能带来产业的高速发展。在全球范围内,核心AI处理器的供应商只有三家英伟达、英特尔和谷歌。英伟达在这个领域的市场占有率可秒杀后面两家。高通、德州仪器和苹果,也是潜在的加入者。
三是系统集成:这是一个曾被高度忽略、但值得深入挖掘的细分市场。无人驾驶系统的软件和硬件,在规模化量产时,必须要和整车的控制、底盘进行全面的匹配和调试,起到的作用非常关键。
四是感知设备和器件制造:各种类型的雷达和摄像头,最核心的是激光雷达Lidar。在全球范围内,Lidar供应商包括大陆、ZF、博世、Velodyne和quanergy。
五是通讯设备供应:包括基带芯片提供商如深耕5G通讯的华为、高通、思科和英特尔。
六是整车制造:具有百年积淀的定海神针,这个产业最为重要的基础,不是谁想颠覆就能颠覆。
七是技术运营:包括共享出行,快递和物流,私人出行以及特定低速应用场景。作为服务平台,应该明确定位,尽早确定合作伙伴,择良木而栖。
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