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商业化路径拒绝降维,元戎启行为何选择量产L4?| 自动驾驶未来图景④

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商业化路径拒绝降维,元戎启行为何选择量产L4?| 自动驾驶未来图景④

元戎启行现阶段只能通过与车企合作落地L4级别自动驾驶的量产项目。在这条路径上,他们需要等待的时间也并不短暂。

图片来源:元戎启行

记者 | 伍洋宇

成立仅有三年的元戎启行看似一位行业的后进者,但其相当一部分技术团队脱胎于2017年成立的明星创业公司Roadstar.ai,因而上牌桌之时已经小有积累。

在自动驾驶行业中大多数玩家还在强调性能与表现时,元戎启行开始将焦点引向量产与成本——事实上,这也是L4自动驾驶技术要想商业化落地必须面对的现实问题。

元戎启行的自动驾驶解决方案目前迭代至DeepRoute-Driver 2.0,配备2到5颗固态激光雷达和8个摄像头,并搭载了纯视觉的冗余感知系统,以及云端保障平台、数据保障系统等安全冗余系统,目前最低的硬件采购成本不到1万美元(约合6.41万元人民币),在行业已公开信息中处于成本洼地。

通常而言,算法、系统、软件等成本,可能会随着研发投入周期的拉长而彼此消弭一定差距。因此现阶段要降低自动驾驶解决方案成本,最直接的方法就是缩减硬件成本,例如传感器等核心硬件成本构成。

从这个角度来看,对于实施L4级别的低成本量产,元戎启行VP刘轩认为有三个关键点:跨入量产门槛且成本远低于机械式雷达的车规级传感器“半固态激光雷达”,趋于成熟的英伟达等供应商的车规级高算力芯片,以及高精地图。

刘轩进一步表示,1万美金仅是团队自己的采购价,在公司与车企达成合作的情况下,批量采购的成本甚至可以控制在3000美金左右,即大概2万元人民币。

事实上,无论是激光雷达、车规级芯片还是高精地图,每个领域都已经有较为头部的供应商,这意味着元戎启行所谈论的L4级别量产方案从“配置”的角度很容易被复刻。但刘轩认为,当供应链水平持平时,核心点仍然在于算法和系统。并且,减少传感器的同时也必须保证安全,这就要求软件及算法足够好,两者缺一不可。

从L4降维到L2-L3量产的“两条腿走路”的商业化思路,已经渐渐成为一种行业共识,但元戎启行并没有加入这一阵营。“我们不需要两条腿,一条腿就够了。”刘轩告诉界面新闻记者,“L4我们就可以量产,然后也可以进行自我迭代,(甚至)效率更高。”

元戎启行所指的L4级别自动驾驶量产正是面向车企提供智能驾驶系统的合作模式,这套方案不限于停车或高速路场景,而是适用于全部开放道路场景。不过刘轩坦言,由于法律法规的限制,该方案在产品形态上还是更接近L2及L3级别自动驾驶。

公司表示,目前已经与多家主机厂展开技术合作,并判断其L4级别自动驾驶解决方案量产时间大概在2024年,这是基于车企从推出新车型到定点合作等环节构成的完整周期得到的答案。他们并不希望在L4级自动驾驶黎明到来前,再抽调精力打造L2级辅助驾驶的产品来实现商业化短暂回血。 

“我可能暂时能赚一点钱,但它其实对于L4最终的大规模普及不是特别有利。”刘轩说。

所以究竟是渐进式还是跨越式,元戎启行并不想做一道选择题,他们的策略更像是做两条路线的融合。刘轩认为,公司产品具备L4级别的能力,但贴合用户现阶段对于L2和L3级别的需求,并将成本控制在用户可接受的范围内就已经足够,这与所谓的降维打法有本质上的区别。

在与车企合作和布局Robotaxi之外,元戎启行的另一条商业化路径选择了同城物流,也是智慧物流领域区别于干线物流的另一场景,无人轻卡为这一场景的产品形态。

今年6月,元戎启行宣布其L4级自动驾驶轻卡将为德邦快递提供为期一年的常态化货运中转服务,其商业模式类似于Robotaxi:公司自营一个无人轻卡车队(现阶段配有安全员),以夜晚和固定路线的城市内公开道路为主要运输场景并将按单计费,价格稍低于人工驾驶,不过公司暂未透露营收规模。

每一家将目标置于Robotaxi领域的L4自动驾驶公司,在选择其他商业化场景时都有其独特的考虑,元戎启行也不例外。

元戎启行选择无人轻卡的原因之一,是看重它与Robotaxi等乘用车应用场景的相似性,例如车型的尺寸大小、车辆行驶的路段等,这意味着代码、技术路线等研发成果有较高的可复制性,而干线物流涉及更远的感知距离乃至非刚体的控制问题,暂时没有进入元戎启行的选项之中。 

刘轩承认Robotaxi是一个非常有想象力的赛道,但会不会成为L4级别领域最大的商业化市场还是未知。技术和法律法规固然是这条赛道两座高企的门槛,“(而其中)这个关键点我认为在于谁能够率先实现L4级别的量产,这一点非常重要。”刘轩说。 

据美国兰德公司的一份研究报告,自动驾驶如果想要证明自己已达到安全的理想状态,需要经过110亿英里(约180亿公里)的测试。按照兰德的测算,180亿公里的行驶距离测试,就算100辆自动驾驶车辆以时速40公里昼夜不停地行驶,也需要大致500年才能完成。

这样不切实际的测试流程,让大量自动驾驶创业公司选择用模拟仿真的里程来替代真实里程。这的确可以解决里程累积的问题,但在刘轩看来,它在某些场景总有“自己给自己出考题”的嫌疑,“所以我们会认为,完全开放的自动驾驶很可能是离不开大规模的实际里程的。”

当自动驾驶事故率比人类驾驶员还要低上几个数量级时,或许才是大众真正从心理上接受它的时刻,而真实的测试里程将在其中成为重要的背书。倒推这个目标的现实基础,其实就是海量的L4级别自动驾驶实测数据——这个基础将建立在L4进入量产周期的前提上。

这也是元戎启行想要率先推行L4级别自动驾驶量产项目的根本原因。“在我们看来,如果想要实现Robotaxi的大规模发展,量产可能是一个前置工作。”刘轩说。

而现实问题是,元戎启行现阶段只能通过与车企合作落地L4级别自动驾驶的量产项目。在这条路径上,他们需要等待的时间也并不短暂。

未经正式授权严禁转载本文,侵权必究。

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元戎启行现阶段只能通过与车企合作落地L4级别自动驾驶的量产项目。在这条路径上,他们需要等待的时间也并不短暂。

图片来源:元戎启行

记者 | 伍洋宇

成立仅有三年的元戎启行看似一位行业的后进者,但其相当一部分技术团队脱胎于2017年成立的明星创业公司Roadstar.ai,因而上牌桌之时已经小有积累。

在自动驾驶行业中大多数玩家还在强调性能与表现时,元戎启行开始将焦点引向量产与成本——事实上,这也是L4自动驾驶技术要想商业化落地必须面对的现实问题。

元戎启行的自动驾驶解决方案目前迭代至DeepRoute-Driver 2.0,配备2到5颗固态激光雷达和8个摄像头,并搭载了纯视觉的冗余感知系统,以及云端保障平台、数据保障系统等安全冗余系统,目前最低的硬件采购成本不到1万美元(约合6.41万元人民币),在行业已公开信息中处于成本洼地。

通常而言,算法、系统、软件等成本,可能会随着研发投入周期的拉长而彼此消弭一定差距。因此现阶段要降低自动驾驶解决方案成本,最直接的方法就是缩减硬件成本,例如传感器等核心硬件成本构成。

从这个角度来看,对于实施L4级别的低成本量产,元戎启行VP刘轩认为有三个关键点:跨入量产门槛且成本远低于机械式雷达的车规级传感器“半固态激光雷达”,趋于成熟的英伟达等供应商的车规级高算力芯片,以及高精地图。

刘轩进一步表示,1万美金仅是团队自己的采购价,在公司与车企达成合作的情况下,批量采购的成本甚至可以控制在3000美金左右,即大概2万元人民币。

事实上,无论是激光雷达、车规级芯片还是高精地图,每个领域都已经有较为头部的供应商,这意味着元戎启行所谈论的L4级别量产方案从“配置”的角度很容易被复刻。但刘轩认为,当供应链水平持平时,核心点仍然在于算法和系统。并且,减少传感器的同时也必须保证安全,这就要求软件及算法足够好,两者缺一不可。

从L4降维到L2-L3量产的“两条腿走路”的商业化思路,已经渐渐成为一种行业共识,但元戎启行并没有加入这一阵营。“我们不需要两条腿,一条腿就够了。”刘轩告诉界面新闻记者,“L4我们就可以量产,然后也可以进行自我迭代,(甚至)效率更高。”

元戎启行所指的L4级别自动驾驶量产正是面向车企提供智能驾驶系统的合作模式,这套方案不限于停车或高速路场景,而是适用于全部开放道路场景。不过刘轩坦言,由于法律法规的限制,该方案在产品形态上还是更接近L2及L3级别自动驾驶。

公司表示,目前已经与多家主机厂展开技术合作,并判断其L4级别自动驾驶解决方案量产时间大概在2024年,这是基于车企从推出新车型到定点合作等环节构成的完整周期得到的答案。他们并不希望在L4级自动驾驶黎明到来前,再抽调精力打造L2级辅助驾驶的产品来实现商业化短暂回血。 

“我可能暂时能赚一点钱,但它其实对于L4最终的大规模普及不是特别有利。”刘轩说。

所以究竟是渐进式还是跨越式,元戎启行并不想做一道选择题,他们的策略更像是做两条路线的融合。刘轩认为,公司产品具备L4级别的能力,但贴合用户现阶段对于L2和L3级别的需求,并将成本控制在用户可接受的范围内就已经足够,这与所谓的降维打法有本质上的区别。

在与车企合作和布局Robotaxi之外,元戎启行的另一条商业化路径选择了同城物流,也是智慧物流领域区别于干线物流的另一场景,无人轻卡为这一场景的产品形态。

今年6月,元戎启行宣布其L4级自动驾驶轻卡将为德邦快递提供为期一年的常态化货运中转服务,其商业模式类似于Robotaxi:公司自营一个无人轻卡车队(现阶段配有安全员),以夜晚和固定路线的城市内公开道路为主要运输场景并将按单计费,价格稍低于人工驾驶,不过公司暂未透露营收规模。

每一家将目标置于Robotaxi领域的L4自动驾驶公司,在选择其他商业化场景时都有其独特的考虑,元戎启行也不例外。

元戎启行选择无人轻卡的原因之一,是看重它与Robotaxi等乘用车应用场景的相似性,例如车型的尺寸大小、车辆行驶的路段等,这意味着代码、技术路线等研发成果有较高的可复制性,而干线物流涉及更远的感知距离乃至非刚体的控制问题,暂时没有进入元戎启行的选项之中。 

刘轩承认Robotaxi是一个非常有想象力的赛道,但会不会成为L4级别领域最大的商业化市场还是未知。技术和法律法规固然是这条赛道两座高企的门槛,“(而其中)这个关键点我认为在于谁能够率先实现L4级别的量产,这一点非常重要。”刘轩说。 

据美国兰德公司的一份研究报告,自动驾驶如果想要证明自己已达到安全的理想状态,需要经过110亿英里(约180亿公里)的测试。按照兰德的测算,180亿公里的行驶距离测试,就算100辆自动驾驶车辆以时速40公里昼夜不停地行驶,也需要大致500年才能完成。

这样不切实际的测试流程,让大量自动驾驶创业公司选择用模拟仿真的里程来替代真实里程。这的确可以解决里程累积的问题,但在刘轩看来,它在某些场景总有“自己给自己出考题”的嫌疑,“所以我们会认为,完全开放的自动驾驶很可能是离不开大规模的实际里程的。”

当自动驾驶事故率比人类驾驶员还要低上几个数量级时,或许才是大众真正从心理上接受它的时刻,而真实的测试里程将在其中成为重要的背书。倒推这个目标的现实基础,其实就是海量的L4级别自动驾驶实测数据——这个基础将建立在L4进入量产周期的前提上。

这也是元戎启行想要率先推行L4级别自动驾驶量产项目的根本原因。“在我们看来,如果想要实现Robotaxi的大规模发展,量产可能是一个前置工作。”刘轩说。

而现实问题是,元戎启行现阶段只能通过与车企合作落地L4级别自动驾驶的量产项目。在这条路径上,他们需要等待的时间也并不短暂。

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