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大疆主攻L2+和L3,做人民需要的智能駕駛

2021-05-08 09:47
智能相對論
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文|智能相對論(aixdlun)

作者|leo陳

自從和車圈外的朋友聊過許多“造車趣事”后,每次我剛和朋友提及其他的互聯網科技公司,他們很快會問:“這家公司也有造車吧?”朋友下意識地反應,反而證明了造車已經火出圈,大家對跨界也見怪不怪了。

今年上海車展也是比過去任何一屆都出圈,特斯拉與維權車主的爭執(zhí)差點喧賓奪主,華為跨界、大疆出乎意料參與進來,它們已然成為了行業(yè)內外關注的焦點。

4月19日,大疆在上海車展正式對外發(fā)布汽車智能駕駛業(yè)務子品牌——大疆車載,在此之前的12日,大疆就已官宣正式進軍智能駕駛汽車領域,向汽車企業(yè)提供自動駕駛解決方案,為車展預熱、造勢。

大疆車載相關業(yè)務其實已有5年鋪墊,大疆孵化子公司Livox的激光雷達也在小鵬P5上迎來前裝量產。這些事件過去有些時日,選擇在錯峰時間討論,其實希望挖掘到包括大疆入局原因在內的更多信息。先會飛,再學跑,大疆會和智能汽車碰撞出怎樣的火花?

主業(yè)倒逼、技術順延,大疆入局是一次雙向交匯

與百度、小米等其他科技公司不同,大疆旗下大疆車載明確了Tier 1的定位,主要專注于智能駕駛系統(tǒng)及其核心零部件的研發(fā)、生產、銷售等服務。對于大疆的入局,除了智能汽車這個賽道火熱外,目前來看還有兩個重要原因:

一方面,無人機賽道即將遇到發(fā)展瓶頸,大疆選擇尋求新的突破口。

據官方介紹,大疆車載正式立項的時間是2016年;2018年獲得深圳第一批智能網聯汽車測試牌照;2019年大疆車載品牌正式啟用,同年12月首座車規(guī)級智能制造中心建成,將大量的技術成果落地轉化為產品,并開始按照車規(guī)級標準進行檢測、認證。

如此長的時間線中要探尋大疆入局原因,一個關鍵節(jié)點其實是2016年。因為這是大疆車載項目的啟動時間,必然有一個契機在這里。

據前瞻產業(yè)研究院的數據顯示,2013-2017年,大疆主業(yè)無人機銷售額持續(xù)增加,從8.2億元增至175.7億元,年度增速最高近300%;2015-2017年無人機銷售額的增長并未停滯,仍維持在60%以上。

而在2016年,大疆創(chuàng)始人曾表示,無人機市場即將接近飽和,大疆的收入達到200億元便要見頂。這樣來看,「智能相對論」認為大疆啟動大疆車載項目,不算是因為當下遭遇發(fā)展瓶頸,更像是創(chuàng)始人認為無人機紅利即將消失,做出前瞻判斷。

入局時機尤為重要,近兩年無人機市場增長明顯乏力,大疆就開始頻繁布局其他新領域,包括向農業(yè)植保無人機等領域拓展、推出教育機器人,但這一塊的表現難令外界滿意。

一位業(yè)內人士告訴「智能相對論」,“從時間點看,當初大疆在無人機領域的切入時機較為精準,而做教育機器人等明顯是后來者,很難完全站穩(wěn)腳跟。不過大疆開始涉及智能駕駛的時機是合適的,到現在發(fā)布算是踩上了汽車智能化浪潮!

另一方面,大疆在自動駕駛與控制方面有技術積累,業(yè)務順延至智能駕駛不算違和。

「智能相對論」特意去扒了扒專利,發(fā)現大疆這五年里把在無人機領域積累的視覺、算法等經驗,用于了智能駕駛的產品落地。

智能駕駛方面的專利上,大部分都與傳感器硬件和視覺識別算法有關。比如,“用于自主駕駛的感測組件”配置多個激光雷達單元來感知車外情況,以輔助自主駕駛。

針對“車道”這個早期比較陌生的部分,大疆比如有“用于車道監(jiān)控和提供車道偏離警告的系統(tǒng)和方法”、“車道線地圖的維護方法、電子設備與存儲介質”等,對車道相關數據進行分析監(jiān)測,做出預警,以實現智能駕駛的準確執(zhí)行。

除此之外,大疆還有關于駕駛模式切換的專利。比如“用戶在可移動物體的手動控制與自動控制之間切換的技術”、“一種自動駕駛車輛的報警控制方法、設備及自動駕駛車輛”等,大疆會獲取駕駛狀態(tài),確定其是否滿足切換標準,相當于監(jiān)測和判斷車主是否應該接管汽車。

這也意味著,大疆在L3級別以上自動駕駛是做了戰(zhàn)略布局的,因為L3以上需要頻繁切換駕駛模式。只是L3、L4會是大疆在中長期去實現的目標,先從L2開始逐步推進。若我們落腳到整個智能駕駛解決方案來看,映射出大疆車載怎樣的發(fā)展思路?

主攻L2+和L3,大疆要做人民需要的智能駕駛

在產品端,大疆車載在2021上海車展上展出了大疆智能駕駛D80/D80+、大疆智能駕駛D130/D130+、大疆智能泊車三大駕駛場景下的智能解決方案。

對比前兩個方案,D80+和D130+相當于D80和D130的加強版,其中D80+在D80傳感方案基礎上增加了5個攝像頭和一套激光雷達,D130+在D130的基礎上增加了1個攝像頭和一套激光雷達。

第三個方案針對智能泊車場景,有三個細分選擇,都配有5個攝像頭、1個毫米波雷達和12個超聲波雷達。主要區(qū)別還是在于是否搭載激光雷達,其中P1000需搭配激光雷達,可實現中長距離自主泊車和自主召喚。

這反映出大疆的部分發(fā)展思路:不同于特斯拉純視覺或者其他車企以激光雷達主導,大疆在這兩條路線上都有押注,OEM可以根據自身需求做出選擇。

不過,我們可以發(fā)現,大疆更加強調的是視覺方案,采用單目或雙目攝像頭,而將激光雷達作為額外選擇。這恰好對應其產品方向,更多聚焦于L3以下輔助駕駛,復用自身在無人機領域積累的經驗。

這和華為ADS有所不同,華為的方案是用L4的系統(tǒng)架構去做L2體驗,實現“降維打擊”。搭載3激光雷達和400 TOPS的算力,不過駕駛員依然是駕駛主體,系統(tǒng)幫助其更安全的開車,而非在特定場景為其駕駛汽車。因此,大疆車載的發(fā)展并不激進,更偏向于保守。

在「智能相對論」看來,大疆這樣主攻L2+、L3,對應可能是走長期“性價比”路線。把產品價格給打下去,將智能解決方案推向更多車企和用戶。

有一個證據是,大疆和主機廠上汽通用五菱達成合作,聯手打造“人民的智能駕駛”,而大疆車載那句口號“為所有人,提供安全、輕松的出行環(huán)境”和它十分符合,代表著大疆的差異化定位:以低成本,達成高性能。

特斯拉官網列出的智能駕駛選裝價格:增加版自動輔助駕駛3.2萬、完全自動駕駛6.4萬;配置華為ADS高速公路自動駕駛基礎版的極狐阿爾法S,售價高達38.89萬元,如果要搭載華為ADS自動駕駛高階版,售價還要再加近4萬元。當下低成本解決方案的缺位,給了大疆錯位競爭的機會。

定位反映在產品設計思路上,表現形式就是此前提到的大疆主推的視覺方案。不用完全依賴于激光雷達、高精地圖、GNSS和RTK信號、V2X信號,大疆依靠視覺算法獲得場景深度信息,依靠視覺SLAM獲得位置信息,來達到智能駕駛的目的。

相對而言,其解決方案的研發(fā)成本會更低,加之較簡單的傳感器搭載,成本下探帶來的想象空間是很大的。

低成本的可推廣性更強,由此可以輻射到更多主流車企,按照對應的需求來設計性價比較優(yōu)的解決方案。有別于當下“堆料開發(fā)”的方式,這個選擇目前也更適應主流車企的開發(fā)流程,測試并符合車規(guī)后快速實現前裝量產。

在這個過程中,項目合作會形成“開發(fā)+測試驗證”閉環(huán),積累豐富的量產經驗。而L3級以下市場,本身是實現規(guī);淖羁旆绞,商業(yè)落地還會反過來成為產品進一步降成本的關鍵。

在此之前,大疆創(chuàng)新內部孵化的Livox在激光雷達上就有著“性價比”的路線,也拿到了小鵬P5的前裝量產訂單,幫助小鵬進攻低價格區(qū)間內的消費群體。Livox借助大疆在整個電子行業(yè)供應鏈的原始積累,其轉鏡方案更好地實現了成本控制。

再參考大疆在早期消費級無人機市場,以及后期進軍無人機To B領域的價格戰(zhàn)策略,大疆車載極可能圍繞“性價比”路線有更多新動作。

避L4、L5鋒芒,但做減法有時比做加法更難

大疆和上汽通用五菱已達成深度戰(zhàn)略合作,一起完善智能駕駛系統(tǒng)的落地,不是走簡單的友商采購零件模式。這對于大疆只是一個開始,尋求突破仍需和更多車企進行深度綁定。

首先值得肯定的是,大疆主攻L2+、L3,是可以在智能駕駛藍海中尋得一定的市場份額。因為汽車零部件需要長時間測試,一旦測試通過采用,換部件的過程比較長。因此業(yè)務有著很強的粘性,一旦雙方合作達成,能夠幫助大疆在客戶端持續(xù)積累優(yōu)勢。

相對目前市場對于L4、L5高技術層級的追逐,大疆其實是在做減法的。實際上,其采用的是ODD(設計運行區(qū)域)的技術策略,比如D80/D80+、D130/D130+有具體的時速和區(qū)域限制,智能泊車方案也針對的是不同距離的場景。

在「智能相對論」看來,大疆這是在以一個個功能場景而非能力等級去劃分智能輔助駕駛。大疆將ADAS結構簡化,當汽車到達特定的場景去識別,并將相應的功能調動出來自動執(zhí)行。

有時候想,這也許是當下合理的選擇。如果一些場景連續(xù)性很難實現,就應該讓駕駛員主導,不輸出高級別但體驗不足的自動駕駛。這比讓人覺得可以自動駕駛,但又要隨時接管的體驗和安全性會更好。

讓所有汽車如同小米手機推動智能機普及一樣,都能用上L2+智能駕駛能力,光這樣就足夠解放司機大部分精力,同時大幅提高安全性。

但這樣,大疆下一步會面臨的問題是,如何說服更多車企使用這套解決方案。Tier 1處于被國際寡頭壟斷的局面,全球前十大汽車電子供應商占據了70%的市場份額,其中博世、Mobileye釋放的競爭威脅反而比華為更大。

大疆做減法還體現在將激光雷達作為冗余,并非現有方案的絕對剛需硬件,而用視覺算法降低自動駕駛對硬件的依賴。不過目前,在看到智能駕駛系統(tǒng)正式上車之前,這套系統(tǒng)的成熟性還有待觀察。

其選擇的路線技術難度本身不小,對大疆研發(fā)團隊提出高要求。更多依靠視覺去實現路線規(guī)劃,需要通過深度學習使系統(tǒng)構建對外界的認知。要去理解定位信息、交通指示、交通規(guī)則,還不無法確定大疆的這套算法可以完美實現它們。

當下大疆至少有基礎實力向智能駕駛汽車跨界,而這塊蛋糕正是需要這些科技公司入場,才能越做越大。大疆究竟要在汽車這個賽道上走多遠,就要看野心有多大了。

聲明: 本文由入駐維科號的作者撰寫,觀點僅代表作者本人,不代表OFweek立場。如有侵權或其他問題,請聯系舉報。

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