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四维图新CEO程鹏:汽车公司缺少高性价比地图,无图模式的智驾成本无上限

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四维图新CEO程鹏:汽车公司缺少高性价比地图,无图模式的智驾成本无上限

程鹏认为,有图和无图的路线之争,实质上是缺少足够打动汽车公司的“轻地图”解决方案。

图片来源:四维图新

界面新闻记者 | 周姝祺

界面新闻编辑 | 陈小同

在智能驾驶产业链需求爆发的背景下,高精地图厂商却正在遭遇寒潮。

提前采集和使用高精地图,是两年前中国汽车公司推行高阶智能辅助驾驶方案时的主流做法。而随着2023年城市NOA(Navigate On Autopilot导航辅助驾驶)军备竞赛开启,越来越多的汽车公司开始公开强调,要摆脱对高精地图的依赖。

对于这一趋势,图商四维图新CEO程鹏在公司四周年用户大会上表示,行业“去图化”的背后,是部分汽车厂商无地图资质、无知识产权和无安全敬畏。

四维图新经过私下测试发现,一些宣称不依赖高精地图的汽车公司,在遮住传感器后依然有地图信息,这说明其仍采用了地图方案。

这份具有火药味的回应,再次将自动驾驶能否摆脱高精地图的问题推到了风口浪尖。

对自动驾驶来说,高精地图的作用相当于多提供了一个安全冗余的超视距传感器,能够提前获取车辆前方的道路信息及交通状况。但随着汽车公司将智驾的竞争卷向城区,原本提供“拐杖”作用的高精地图,却被视为了阻碍功能普及的负担。

采集难度大、更新频率低和维护成本高是高精地图当前难以避开的问题。一方面高精地图城市覆盖率低,且每年城区的道路变化在30%左右,但图商更新速度最快只能每季度一次,“鲜度”难以保证;另一方面,高精地图每公里的采集成本高达上千元,是普通导航地图的几十倍。

可以说,高精地图是过去高级辅助驾驶难以从高速路快速拓展至城市道路的主要原因之一。华为车BU董事长余承东称,高精地图更新周期太长,赶不上高级智能辅助驾驶对更新频率的要求。华为在上海投入一两年,都没采集完城区高精地图。

2021年特斯拉提出基于视觉系统的3D感知自动驾驶系统(BEV+Transformer),让“重感知、轻地图”的技术路径取代高精地图方案,正逐步成为行业主流路线。在这套算法模型下,理论上不需要高精地图,仅依靠摄像头、毫米波雷达等传感器,也能实时获取足够的道路信息。

不过,程鹏向界面新闻表示,“BEV+Transform”本质上是摆脱激光雷达,能够用更为便宜的传感器实现智驾功能,而不是摆脱高精地图。地图能够做到的事情,这套算法模型做不到。

一位自动驾驶行业资深人士告诉界面新闻,目前采用了这一架构的汽车公司实际上都使用了高精地图,完全摆脱高精地图的版本还在规划测试之中。如果往L4级别自动驾驶发展,高精地图仍是必不可少的要素。

“BEV+Transform可以帮助汽车公司实现抛弃高精地图的目标,但是现在实际落地上,各厂商算法还不够成熟,高精地图仍作为一个类似传感器功能,被汽车公司所搭载,以实现智驾安全冗余。”

对于汽车公司追求摆脱对高精地图依赖的趋势,程鹏指出,无图方案将难以保证道路信息采集合法合规,而且还有量产成本难以摊薄以及用户体验难以提升的问题。有图和无图的路线之争,实质上是缺少足够打动汽车公司的“轻地图”解决方案。

四维图新推出的智能驾驶轻量化地图产品HD Lite,将城市道路上采集的要素减少至30余个,相对精度降低到1米,并可以大幅提升覆盖广度和数据鲜度,降低单位数据成本。

据悉,这套地图的采购成本只需精度更高地图的一半。程鹏希望依靠这一极致性价比方案吸引汽车公司搭载使用,通过大量车辆采集信息以做到产品更新鲜度达到日级。

性价比是程鹏强调的重点。在他看来,无图模式带来的另一问题是,将进一步提升系统对传感器与高算力计算平台的依赖,智驾系统的成本可能无上限。

“蔚小理”都在为昂贵的激光雷达和高算力芯片买单。三家在售的车型中,均有车型搭载了激光雷达和英伟达的Orin芯片,而两颗Orin芯片的成本就在4000美元以上。其中蔚来汽车在硬件成本支出上最多,NT2.0平台车型标配33颗感知硬件和4颗英伟达Orin芯片。

一位华为车BU部门的自动驾驶研发人员向界面新闻透露,今年最头疼的事情不是开城数量的多少,而是如何将智驾系统成本降得足够低。只有足够高性价比的方案才能被合作汽车公司接受,从而向更广泛的受众普及。

程鹏告诉界面新闻,汽车公司及用户可以接受的NOP系统价格约占整车售价的3%,这也是当前市面上15万元以下车型NOP渗透率为0的原因之一。

“量产是需要性价比。1至2万元一套的智驾系统很难被用户接受和感知到,最后投入了大量资金和人力研发,却没人买单,公司的研发成本就没有办法分摊。”

配合轻量化地图产品,四维图新推出了一套轻量版领航辅助驾驶系统方案,能够在5 TOPS算力下实现行泊一体以及轻量版NOP功能。程鹏向界面新闻解释,这一方案可以用极少的算力,达到友商100 TOPS算力产品的功能,仅有1.7%的用户较少使用场景需要人为接管。

今年小鹏G6和问界新M7的接连上市,在一定程度上推动了智能驾驶跨过鸿沟向普通大众渗透。接下来20万元以下车型产品也将逐步普及,并在相当近的未来成为汽车公司打造差异化竞争的关键点。

对于既缺乏长期的人才积累,用户群也难以支撑智驾系统高昂成本的公司,四维图新提出的这一轻量化NOP方案或有利于降低这些汽车公司进入智驾领域的门槛。

以下为程鹏与界面新闻等媒体的部分对话,刊发有所删减和调整。

Q:在主论坛时候您直接说,业内“无图”呼声的背后,是无地图资质、无知识产权和无安全敬畏的公司喊声比较大。您认为新势力主要采用的这套BEV+Transform算法是不可信任和不是更好的技术演进方向吗?

程鹏对于BEV+Transform这套技术路线我是认同的,但是算法模型再好,如果看不到足够的信息,就不是技术能解决的。高精地图作为一个超视距的先验传感器,可以提前获取车辆前方的道路信息及交通状况。

BEV+Transform的本质上是摆脱激光雷达,能够用更为便宜的传感器实现智驾功能,而不是摆脱高精地图。地图能够做到的事情,这套算法模型做不到。所以,我不理解(有些汽车公司)要喊“无图”的目的是什么,后来和各家交流,得出结论是丢掉资质,没有知识产权和安全敬畏的团队,喊得越响。

Q:今年汽车行业价格战一直打到现在,汽车公司这边给到我们供应商有多大的成本压力。您提到汽车公司对于NOP的可接受成本范围是整车售价的3%,四维图新是如何将成本压缩到极致,有哪些技术路径方向参考。

程鹏首先我们对应用场景进行了裁剪,算力要求特别高和特别复杂的场景让人接管。第二,将算力应用到极致,不做冗余算力。我们5TOPS算力系统和友商100TOPS算力产品功能相差不大,仅有1.7%的场景无法支持,这样能够提升产品的渗透率。第三,尽可能复用车内传感器,将闲置的算力用到极致。

汽车公司今年的确给到了很大的成本压力,最终还是要依靠技术创新来改变,单靠降价哪个公司都撑不下去。我们财务压力的确很大,但至少目前在做一些有用的事情,只是时间上需要再熬一两年。另外,汽车公司也会洗牌,毛利率也能回归到正常状态状态,回归到商业逻辑。

Q:友商都在追求智能驾驶极致化的场景探索,但四维图新发布的智能驾驶产品砍掉了部分实际应用场景不多的功能,这是基于什么因素的考量?

程鹏量产是需要性价比。1至2万元一套的智驾系统很难被用户感知到,最后投入了大量资金和人力研发,却没人买单,公司的研发成本就没有办法分摊。我们从比亚迪这样的公司学到一些精髓,以消费电子品的新思维满足用户对性价比的要求。长期坚持过度冗余的产品规划,用户却不使用,这种情况需要改变。

Q:高精地图的开发、绘制以及维护成本较高,因此现在高精地图的覆盖率仍然有限,数据闭环问题也很重要,还需要行业协作。四维图新是如何考虑挖掘这部分资源。

程鹏想要维持高精地图每天都能更新,需要靠用户滚动,这也是为什么我通过性价比方式来推量。数据源更多,维护和采集成本反而更低,对算法和模型的要求也会降低,训练也变得容易。这是我们与汽车公司,甚至是视觉芯片厂家共同协作的过程。

过去汽车公司对我们并不重视,但是现在很多都成立了专门的数据闭环合作,甚至引入我们的一些人才,整个关系变得更为紧密和深入。

未经正式授权严禁转载本文,侵权必究。

四维图新

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四维图新CEO程鹏:汽车公司缺少高性价比地图,无图模式的智驾成本无上限

程鹏认为,有图和无图的路线之争,实质上是缺少足够打动汽车公司的“轻地图”解决方案。

图片来源:四维图新

界面新闻记者 | 周姝祺

界面新闻编辑 | 陈小同

在智能驾驶产业链需求爆发的背景下,高精地图厂商却正在遭遇寒潮。

提前采集和使用高精地图,是两年前中国汽车公司推行高阶智能辅助驾驶方案时的主流做法。而随着2023年城市NOA(Navigate On Autopilot导航辅助驾驶)军备竞赛开启,越来越多的汽车公司开始公开强调,要摆脱对高精地图的依赖。

对于这一趋势,图商四维图新CEO程鹏在公司四周年用户大会上表示,行业“去图化”的背后,是部分汽车厂商无地图资质、无知识产权和无安全敬畏。

四维图新经过私下测试发现,一些宣称不依赖高精地图的汽车公司,在遮住传感器后依然有地图信息,这说明其仍采用了地图方案。

这份具有火药味的回应,再次将自动驾驶能否摆脱高精地图的问题推到了风口浪尖。

对自动驾驶来说,高精地图的作用相当于多提供了一个安全冗余的超视距传感器,能够提前获取车辆前方的道路信息及交通状况。但随着汽车公司将智驾的竞争卷向城区,原本提供“拐杖”作用的高精地图,却被视为了阻碍功能普及的负担。

采集难度大、更新频率低和维护成本高是高精地图当前难以避开的问题。一方面高精地图城市覆盖率低,且每年城区的道路变化在30%左右,但图商更新速度最快只能每季度一次,“鲜度”难以保证;另一方面,高精地图每公里的采集成本高达上千元,是普通导航地图的几十倍。

可以说,高精地图是过去高级辅助驾驶难以从高速路快速拓展至城市道路的主要原因之一。华为车BU董事长余承东称,高精地图更新周期太长,赶不上高级智能辅助驾驶对更新频率的要求。华为在上海投入一两年,都没采集完城区高精地图。

2021年特斯拉提出基于视觉系统的3D感知自动驾驶系统(BEV+Transformer),让“重感知、轻地图”的技术路径取代高精地图方案,正逐步成为行业主流路线。在这套算法模型下,理论上不需要高精地图,仅依靠摄像头、毫米波雷达等传感器,也能实时获取足够的道路信息。

不过,程鹏向界面新闻表示,“BEV+Transform”本质上是摆脱激光雷达,能够用更为便宜的传感器实现智驾功能,而不是摆脱高精地图。地图能够做到的事情,这套算法模型做不到。

一位自动驾驶行业资深人士告诉界面新闻,目前采用了这一架构的汽车公司实际上都使用了高精地图,完全摆脱高精地图的版本还在规划测试之中。如果往L4级别自动驾驶发展,高精地图仍是必不可少的要素。

“BEV+Transform可以帮助汽车公司实现抛弃高精地图的目标,但是现在实际落地上,各厂商算法还不够成熟,高精地图仍作为一个类似传感器功能,被汽车公司所搭载,以实现智驾安全冗余。”

对于汽车公司追求摆脱对高精地图依赖的趋势,程鹏指出,无图方案将难以保证道路信息采集合法合规,而且还有量产成本难以摊薄以及用户体验难以提升的问题。有图和无图的路线之争,实质上是缺少足够打动汽车公司的“轻地图”解决方案。

四维图新推出的智能驾驶轻量化地图产品HD Lite,将城市道路上采集的要素减少至30余个,相对精度降低到1米,并可以大幅提升覆盖广度和数据鲜度,降低单位数据成本。

据悉,这套地图的采购成本只需精度更高地图的一半。程鹏希望依靠这一极致性价比方案吸引汽车公司搭载使用,通过大量车辆采集信息以做到产品更新鲜度达到日级。

性价比是程鹏强调的重点。在他看来,无图模式带来的另一问题是,将进一步提升系统对传感器与高算力计算平台的依赖,智驾系统的成本可能无上限。

“蔚小理”都在为昂贵的激光雷达和高算力芯片买单。三家在售的车型中,均有车型搭载了激光雷达和英伟达的Orin芯片,而两颗Orin芯片的成本就在4000美元以上。其中蔚来汽车在硬件成本支出上最多,NT2.0平台车型标配33颗感知硬件和4颗英伟达Orin芯片。

一位华为车BU部门的自动驾驶研发人员向界面新闻透露,今年最头疼的事情不是开城数量的多少,而是如何将智驾系统成本降得足够低。只有足够高性价比的方案才能被合作汽车公司接受,从而向更广泛的受众普及。

程鹏告诉界面新闻,汽车公司及用户可以接受的NOP系统价格约占整车售价的3%,这也是当前市面上15万元以下车型NOP渗透率为0的原因之一。

“量产是需要性价比。1至2万元一套的智驾系统很难被用户接受和感知到,最后投入了大量资金和人力研发,却没人买单,公司的研发成本就没有办法分摊。”

配合轻量化地图产品,四维图新推出了一套轻量版领航辅助驾驶系统方案,能够在5 TOPS算力下实现行泊一体以及轻量版NOP功能。程鹏向界面新闻解释,这一方案可以用极少的算力,达到友商100 TOPS算力产品的功能,仅有1.7%的用户较少使用场景需要人为接管。

今年小鹏G6和问界新M7的接连上市,在一定程度上推动了智能驾驶跨过鸿沟向普通大众渗透。接下来20万元以下车型产品也将逐步普及,并在相当近的未来成为汽车公司打造差异化竞争的关键点。

对于既缺乏长期的人才积累,用户群也难以支撑智驾系统高昂成本的公司,四维图新提出的这一轻量化NOP方案或有利于降低这些汽车公司进入智驾领域的门槛。

以下为程鹏与界面新闻等媒体的部分对话,刊发有所删减和调整。

Q:在主论坛时候您直接说,业内“无图”呼声的背后,是无地图资质、无知识产权和无安全敬畏的公司喊声比较大。您认为新势力主要采用的这套BEV+Transform算法是不可信任和不是更好的技术演进方向吗?

程鹏对于BEV+Transform这套技术路线我是认同的,但是算法模型再好,如果看不到足够的信息,就不是技术能解决的。高精地图作为一个超视距的先验传感器,可以提前获取车辆前方的道路信息及交通状况。

BEV+Transform的本质上是摆脱激光雷达,能够用更为便宜的传感器实现智驾功能,而不是摆脱高精地图。地图能够做到的事情,这套算法模型做不到。所以,我不理解(有些汽车公司)要喊“无图”的目的是什么,后来和各家交流,得出结论是丢掉资质,没有知识产权和安全敬畏的团队,喊得越响。

Q:今年汽车行业价格战一直打到现在,汽车公司这边给到我们供应商有多大的成本压力。您提到汽车公司对于NOP的可接受成本范围是整车售价的3%,四维图新是如何将成本压缩到极致,有哪些技术路径方向参考。

程鹏首先我们对应用场景进行了裁剪,算力要求特别高和特别复杂的场景让人接管。第二,将算力应用到极致,不做冗余算力。我们5TOPS算力系统和友商100TOPS算力产品功能相差不大,仅有1.7%的场景无法支持,这样能够提升产品的渗透率。第三,尽可能复用车内传感器,将闲置的算力用到极致。

汽车公司今年的确给到了很大的成本压力,最终还是要依靠技术创新来改变,单靠降价哪个公司都撑不下去。我们财务压力的确很大,但至少目前在做一些有用的事情,只是时间上需要再熬一两年。另外,汽车公司也会洗牌,毛利率也能回归到正常状态状态,回归到商业逻辑。

Q:友商都在追求智能驾驶极致化的场景探索,但四维图新发布的智能驾驶产品砍掉了部分实际应用场景不多的功能,这是基于什么因素的考量?

程鹏量产是需要性价比。1至2万元一套的智驾系统很难被用户感知到,最后投入了大量资金和人力研发,却没人买单,公司的研发成本就没有办法分摊。我们从比亚迪这样的公司学到一些精髓,以消费电子品的新思维满足用户对性价比的要求。长期坚持过度冗余的产品规划,用户却不使用,这种情况需要改变。

Q:高精地图的开发、绘制以及维护成本较高,因此现在高精地图的覆盖率仍然有限,数据闭环问题也很重要,还需要行业协作。四维图新是如何考虑挖掘这部分资源。

程鹏想要维持高精地图每天都能更新,需要靠用户滚动,这也是为什么我通过性价比方式来推量。数据源更多,维护和采集成本反而更低,对算法和模型的要求也会降低,训练也变得容易。这是我们与汽车公司,甚至是视觉芯片厂家共同协作的过程。

过去汽车公司对我们并不重视,但是现在很多都成立了专门的数据闭环合作,甚至引入我们的一些人才,整个关系变得更为紧密和深入。

未经正式授权严禁转载本文,侵权必究。