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[科技知识]智能驾驶的意义到底是什么？为什么各大公司都在重点发展这项技术？ |
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在进入智能电动汽车时代以后，各大厂商将原本的宣传重点从发动机、变速箱等迅速转向电池技术、智能驾驶技术，芯片、算法、感知硬件等快速发展，驱动这技术发展的… |
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这个问题很大，这里我以一个智能驾驶从业者的角度和这几年工作的感受去理解这个问题。 1.由点及面的蝴蝶效应 NBA的15-16赛季，库里创造了单赛季402个三分的神迹，不讲理的三分、一过半场的logo，赏心悦目。从那个赛季开始，NBA联盟的格局发生改变，一个小球、三分的时代开始到来，不再收缩联防，扩大防守、包夹才是正道。 |
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logo三分 同样在16年，AlphaGo横空出世，击败了当年围棋界的世界第一李世石，17年接着又战胜了不可一世的天才少年柯洁。一边是挠头冥思苦想的人类，一边是冰冷的机器，此番场景，令人唏嘘不已，AI技术真的这么强大了么? |
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AlphaGo大战李世石 紧接着，AI技术的浪潮开始席卷工业界，改变最大、引起行业变革最快的当属汽车行业，传统车企都开始讲智能化，国外的Google、Tesla、国内的百度等互联网大厂也开始入局，国内的新造车势力也在那个时刻诞生。 AI技术的本质就是模拟人脑，取代人的眼、手、脑。那AI技术的本质是什么呢？我认为就是神经网络，神经网络类似大脑的突触，每一层需要受到外界环境的刺激，激活其行为，得到最终的反馈结果。而神经网络影响最大的领域是计算机视觉, 成本低、效果好、在传统方法的基础上有了质的提升。 |
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神经网络在工作 计算机视觉背后带来的产业链是巨大的，问题里提到的智能驾驶技术，芯片、算法，无一不跟计算机视觉有关。 智能驾驶技术：智能驾驶技术中最基础也是最重要的模块—感知，其中的核心就依赖于计算机视觉，在消费级的乘用车，视觉的比重越来越高。 芯片：计算机视觉需要大量的并行计算和处理大量的图片数据，这对于芯片的算力和性能提出了较高的需求，类似Nvidia、地平线这样做AI芯片的企业格外受到市场的追捧。 算法：基于计算机视觉，出现了许多独角兽（Mobileye、Momenta），他们提供智能驾驶行业的解决方案，算法是他们的护城河，以视觉算法起家，达到一定壁垒，赢得甲方的认可和资本的青睐。 上述讲这么多，可以看到，AI技术（神经网络）的单点突破，促进了计算机视觉技术的大幅发展，进而引入到智能驾驶行业，带动了包括感知硬件、算法和芯片等的发展，每一个领域都诞生了相应的独角兽公司，也带动了整个汽车行业的变革。 2.智能驾驶于行业、于消费者、于社会的意义于行业：从业者利好、诞生独角兽 对于从事这个行业的工程师来说，是利好的，薪酬提升，选择面广。以下大部分企业（独角兽）都是近些年诞生的： 视觉感知方案：Mobileye、MomentaAI芯片：Nvidia，地平线 RoboTaxi\RoboBus\RoboTruck：小马智行、轻舟智航、图森未来新能源车企：特斯拉、小鹏、蔚来传统主机厂新品牌：智己、极氪、岚图 上述这些企业互有交集，也有竞争关系，总得来说，主机厂在寻求变化和更新，高阶的智能驾驶是它们的最终目标，除了自身的改进革新之外，也离不开一众芯片、算法、传感器厂商的支持，智能驾驶的时代，谁也不能单打独斗，合纵联盟才能突出重围。 于消费者：更多的选择面、解放双手双脚 选择面更广：以前消费者考虑更多的是国外品牌的合资车型，在智能化的加持下，车内的人机交互、辅助驾驶功能等趋于成熟，现有的国产品牌的产品力迅速提升，甚至与国外车企在这一方面有拉开差距的趋势，BBA也不再那么香。 |
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上海车展吸睛的几款车型 带来更切实的舒适体验：驾驶汽车是一个不断重复且相对刻板的肢体行为，并不需要高智商和敏捷的反应力，驾驶员的驾驶行为主要就是完成制动、加速、匀速、转弯这些简单的操作，智能驾驶如果能将消费者从市区的拥堵场景和长途旅行的高速场景中解放出来是很有意义的。 于社会：新的经济增长点，利于民生 不得不提杭绍甬智慧高速公路，这条高速采用了车路协同、云控平台、5G通信网络等技术，同时在规划阶段就考虑到自动驾驶车辆通行，将在国内首次开辟自动驾驶专用道设计，这是真正在给智能驾驶的应用落地铺路。 这样的一条智慧高速公路提供了大量的就业岗位和上下游产业链的发展，为智能驾驶企业提供落地场景，促进智能驾驶企业的发展，最后也服务于交通、运输行业，可谓一举多得。 3. 现阶段的智能驾驶技术真的能提高舒适性和安全性么？ 不考虑体验和安全的智能驾驶技术就是“画大饼”。智能驾驶的终极目标一定是让消费者能够安全舒适的达到目的地，但凡影响人类体验乐趣的，都要通过技术手段把它解决掉。 一个很典型的上下班的通勤场景，汽车能够自行来到用户楼下，中间通勤过程能够安全稳定的通过城区和高速的公共道路，并在到达公司后自行前往停车场停靠，这就是将碎片的独立功能模块包括泊车模块、Pilot辅助驾驶模块做好的同时，将功能场景连接起来，就实现了Door to Door场景。 |
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Door to Door场景 在上述通行过程中，日常的找停车位和泊车效率体验感都极差，而出现的辅助泊车、360环视系统对新手司机在狭窄环境下驾驶是极其友好的，能够做到对周围环境的一目了然，提升泊车体验；而高速场景下，长时间单一的视觉环境极易产生倦怠感和放松注意力，在现有高精度地图、强大感知硬件和算法的加持下,推出的领航辅助驾驶功能能够大幅减轻驾驶过程中的疲惫感。 |
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低速自主泊车 上述两个领域是现阶段各厂家正攻克的难点，新品牌智己在此基础上进一步升华，打造Door to Door的功能，它会一次性将停车场、高速和城市场景全部串联起来。通过遍布车身周边丰富的传感器，实现覆盖全场景的端到端路径规划、驾驶行为决策和车辆控制，最终将车辆自动从起点停车场驾驶至目的地停车场。 与此同时，如何让车变得更人性化也是一个值得思考的问题。比如增强人车沟通的信任增强体验，能够为用户提供更优的驾乘体验和个性化的人机互动，不再将车局限为代步工具，而是移动的“第三空间”。 |
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移动的第三空间 现有的车型更多的是通过语音提醒告知驾驶员当前的车辆状况和意图，但这仍然不够，语音交互的延迟，语音交互表达的局限性等都会让用户无法完全信任车辆。而智己提出了人与系统间的“信任增强”沟通能力，结合多维感知信息和全方位动态预测技术，通过屏幕、语音、声音、DLP大灯、安全带震动等多层级人机交互，实现接管预判和提醒，极大程度降低驾驶者整体紧张度，同时消除不必要的焦虑和担忧。 |
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用户增强体验4. 百尺竿头，更进一步 在当今这个崇尚堆料、硬件预埋的智能化时代，希望车企能够不忘初心，注重场景化，注重用户体验，智能汽车的最终目的是帮助用户解决出行焦虑和痛点。无论是从辅助驾驶层面，还是座舱内的体验上，把最好的一面给到消费者，能够为用户打造一个安全、从容、自由、随心的人性化智能驾驶。 |
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智能驾驶重新改变出行方式和交通工具的属性 从直立双足行走到驯化动物代步，再到发明机器，人类的驾驭对象从自己到生物再到机器，一直都在追求更快和更远。 |
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时至今日，在交通通行速度和范围已经达到极高水平、交通网络越来越复杂的时候，人类想寻求更大的本质上的通行突破，必须把自己从驾驭者这个角色中彻底解脱出来，这也是我心目中，促使智能驾驶诞生的初始驱动力和终极使命。 为什么说下一个突破必须改变驾驭者这个角色？因为人虽然作为个体，具有极其强大和全面的感知/决策能力，他们与单个交通工具结合后确实可以发挥出极高的运动效率。但以汽车为例，当全球汽车保有量已经来到十亿这个量级的时候，无数驾驶者参与的交通路网将因为驾驭者也就是人本身的个体差异而变得纷繁复杂且低效。比如大家常提的一个词：幽灵堵车。 幽灵堵车——当所有汽车看上去都在匀速前进时，其实这个状态是非常不稳定的。只要有任何一点扰动的援引，比如仅仅由于某个司机刹车、突然变道或者超车造成短暂的停顿，就会在这辆车的后方引发一连串的停顿，形成一个虚拟的堵车点。这个堵车点会堆积大量汽车，逐渐蔓延到很远的后方，形成“蝴蝶效应”。 |
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而一旦智能驾驶能够将感知、决策和执行等权力赋予人类以外的个体，使得它们在拥有以上相当能力以外，具备人类无法实现的超高一致性，必将在很大程度上提升出行效率。 而我们人类除了可以获得效率提升带来的额外时间，更可因为从主控者变成被服务者在整段出行时间中都以新的角色来支配时间。交通出行将被赋予更多的可能，交通工具也会被定义为新的空间。 |
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路漫漫其修远兮，智能驾驶是未来出行话语权之匙 刚才我描述的场景，其实算是智能驾驶相对明确的一个终点。然而，在到达终点之前有无尽的黑暗与摸索，这个过程是极为痛苦的。 智能驾驶的一个驱动因素是因为人类在实际驾驶中千差万别的判断和决策逻辑，但这个差异性同样存在与智能驾驶逐步普及和进化时，人们对于智能驾驶的接受度和使用方式。 当下智能驾驶的实际能力和传播策略常常存在较大的不对等，最终导致了激进用户过于大胆滥用和主体用户相对保守不敢用这两个极端局面。这其实并不利于为智能驾驶构建良好的舆论环境、采集更多有效数据和加快技术的迭代。 一个清晰的趋势和一段未知的过程，谁能够突破迷雾率先到达终点，谁就将在未来新形态的出行下拥有话语权。谁又敢说这一次出行革新的意义会小于当年汽车对于马车的替代呢？ |
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而我认为，在当前这个相对混沌的时期，领先者的做法应该是双线出击，一方面能够以合适的力度引导和鼓励用户，逐步参与相对可靠性较高的智能驾驶体验中去；另一方面，以终点为目标，不遗余力地推进富有前瞻性的新技术研发，走在用户期待和行业水平之前，这样才能在最终战局中跑在前面。 加速推进，行业先行者是这么做的 成都车展上，我注意到了上汽高端品牌智己汽车在这方面的思考和做法。 |
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智己提出了一个非常有意思的智能驾驶概念：Door To Door Pilot，也就意味着人从离开私人空间进入公共空间开始的所有行程，全部可以交付给智能驾驶来实现。 它将串联智能召唤、 AVP（代客泊车）、Highway NOA（高速智慧领航）以及城市 NOA（城市智慧领航）的功能，在驾驶员监督下，根据预设的导航规划，完成车辆自动从停车场泊出至上车点-经城市道路NOA-高速路NOA-城市道路NOA-至下车点，车辆自动从停车场泊入的全程自动辅助驾驶 |
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当然我们也注意到，这里面描绘的不少场景已经逼近了相当高阶的智能驾驶，也许有朋友会问，这个D2D Pilot是不是太激进了呢？ 其实我们仔细看智己首车L7的软硬件配置和技术迭代特点，不难发现它分步式阶段式演进的特点，我愿称之为：短期保持合理性，长期保留可能性。 当前智己L7配备了英伟达Xavier+5R12V12U+高精度IMU+高精地图的超强感知解决方案，其中5个毫米波雷达和7个高像素周视摄像头具备75-500m的超长探测距离以及28°-120°的超大FOV，结合Xavier 30+Tops的强大算力，在当下堪称配置拉满，也是被目前表现出色的头部玩家验证过的一套可靠组合。这一点确保了上市产品的可用性，会让用户更放心更愉悦地去使用，而不是使配置成为鸡肋。 而智己L7并没有止步于此，它还提供了兼容激光雷达的软硬件架构冗余方案，包括算力达到惊人的500+ Tops的英伟达Orin X和 双激光雷达，以及全域八大冗余系统安全覆盖（感知、控制、 制动、转向、电源、通信、天线、定位），这意味着智己L7具备极强的自我升级能力，在法规、算法、数据等条件的不断更新和进步的情况下，其智能驾驶能力将随着输入优化而得到极大的强化。高速NOA、城市NOA、记忆泊车、代客泊车等高阶智能驾驶功能也将持续OTA推送给用户，让用户拥有“常开常新”的优异体验。 而这些高阶功能的落地，则与技术迭代特点分不开关系。智己选择了与头部智能驾驶科技公司合作打造智能驾驶产品。 一方面以量产自动驾驶方案获取数据和商业化应用，另一方面也以这些收获反哺其完全无人驾驶方案。这种模式命名常被命名为飞轮式进化，即随着量产数据、数据驱动的算法以及两者闭环自动化的不断积累和迭代，data driven不断升级，驱动体验升级。同样也是两条路线并行并且互相助力的。 一方面对于当前的用户负责，提供可靠而有吸引力的先进技术，另一方面保留未来升级的可能性并积累大量数据、不断迭代，两家公司在路径实现的规划上思路相当一致，又分别是各自领域内的头部玩家，如此强强联合，在当下的竞争中取得了相当好的站位，也令我们非常期待智己相关产品上市后的智能驾驶表现和持续进化能力。 如希望获得新能源最新的市场分析和产品研究，欢迎关注我@僵尸丹顿，持续追踪分享解析最热门的新能源产品。 |
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引言 这几年国内汽车行业的格局着实发生了不小的变化，前有蔚来、小鹏、理想相继成功上市，并取得了相当不错的成绩，后有华为、中兴、小米等越来越多的消费电子、互联网企业开始 涉足汽车领域，开启了造车之路。 华为、小米这些“搅局者”发力的重点并不是行业老玩家们深耕的动力总成、底盘等领域，而是需要基于大量数据，通过软件持续迭代的汽车智能化领域。汽车智能化领域中智能驾驶有着相当大的想象空间和商业化前景，因此受到了各大公司的热烈追捧。 智能驾驶三大场景及技术演进 智能驾驶的技术栈并不简单，包括地图、定位、感知、规划、控制等领域，但这都是工程师需要关心的内容，用户是感觉不到这些东西的，他们能够感受到的是在什么场景下能够使用智能驾驶。从行业发展来看，智能驾驶应用的场景有这么三种：高速、环路智能驾驶；自主泊车；城区智能驾驶。 高速、环路智能驾驶 在长途旅行或一线城市的日常出行中，高速、环路上的驾驶往往占据了驾驶员大部分的出行时间。 由于高速、环路的场景相对单一，不会有频繁的红绿灯路口、不会有太多人车混行的路口，所需要面临的突发状况相对集中，整体上比较容易做到安全和舒适的平衡，因此成为各大整车厂重点发力的方向之一。配合上用户输入的导航信息，智能汽车可以自动进行超车换道和进出匝道，而不是简单地沿着车道巡航。 2019年5月Tesla通过OTA的方式向国内车主推送NOA功能开始，高速、环路的智能驾驶功能就进入了人们的视线。随后不久国内造车新势力也紧跟Tesla的步伐，蔚来推出的NOP，小鹏推出的NGP，理想、智己等造车新势力的NOA功能也正在路上。 目前已经量产的导航辅助驾驶在高速上尚有一些无法很好解决的场景，比如高速巡航时突然出现的施工区域改道或停在护栏边上的故障静止车，这些都有可能因为辅助驾驶系统的漏检而出现事故，所以用户在使用时一定要清楚这套系统的边界，保持谨慎。 智能泊车 相信很多驾龄不短的司机都有过“开车五分钟，停车两小时”的可怕经历。很多时候，面对只有零星几个空车位的停车场，我们很容易像没头苍蝇一样碰运气找车位。有时候找到了空车位，但周围的车停的东倒西歪，导致入口太窄，停进去很难不碰到周围的车，只能放弃继续寻找。 |
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面对消费者找车位难、停车难、取车难的这些痛点，研发智能驾驶的公司瞄准了这个拥有巨大潜力的市场——智能代客泊车（Automated Valet Parking，简称AVP）。相比于高速智能驾驶来说，智能泊车集中在相对封闭的停车场中，场景也不会像开放道路那么复杂，整体风险可控。 城区智能驾驶 相比于高速、环路和停车场的场景，城区场景是智能驾驶领域更加复杂,也是智能驾驶领域最难处理的场景之一。 智能汽车在城区道路或乡间小路上行驶时，将遇到随意横穿的行人、骑行人，异型车（拉货三轮车、工程车）、静态障碍物（水马、锥桶、垃圾桶、临时栅栏等）、路面小物体（三角警示牌、石块等）等。除了各种奇葩的障碍物外，还可能遇到弱光、逆光、暴雨、大雾等场景。 |
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纯视觉的智能驾驶方案漏检以上任一目标，在智能驾驶时都有可能造成严重后果，而毫米波雷达由于角分辨率的限制，对于以上场景的检测信噪比太低，如果贸然拿来使用，会造成很多的虚警和误杀。因此以视觉+毫米波雷达为主传感器方案的智能驾驶方案，在这些复杂场景下的安全隐患还是很大的。 由于城区智能驾驶的难度很大，目前只有像智己和极狐这样的极少数几家整车厂在公开道路上进行了城区智能驾驶的测试。 智能驾驶的全场景闭环 无论是主流的车企，还是以消费电子、互联网企业为代表的“搅局者”都认识到打通城区/高速环路/停车场全场景闭环的重要性。全场景的闭环则意味着汽车可以在不用驾驶员干预的情况下，依次完成自动驶出停车场，城区自动驾驶、高速环路自动驾驶、再自动驶入停车场完成泊车的整套动作，这将极大提升驾驶员的驾乘体验。 很多车企在设计智能驾驶路线时，会先梳理出一个用户故事线（User Story）来帮助他们更好地进行技术规划。下面这张图是智己汽车对于智能驾驶全场景闭环的理解，这幅图有一个生动的名字D2D（Door to Door，门到门）Pilot。 |
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通过串联智能召唤功能、 AVP（代客泊车）功能 、 Highway NOA（高速智慧领航）功能 以及City NOA（城市智慧领航） 功能与一体的辅助驾驶，完成整套驾驶任务。AVP、Highway NOA和City NOA任一块功能的确实都将使得整个驾驶任务被打断。 智能驾驶的硬件升级 在前面城区智能驾驶的场景中我们提到了基于视觉和毫米波雷达的智能驾驶解决方案虽然能够实现简单的城区智能驾驶功能，但是或多或少地存在安全隐患，影响驾驶或者交通参与者的安全。而激光雷达的加入就是为了帮助智能汽车解决这些潜在的安全问题。 如果将摄像头类比成人类的视觉，那激光雷达就可以类比成人类的触觉。激光雷达发出的激光线束就像人类伸出去的手，摸在路面上、墙壁上。多传感器冗余，尤其是激光雷达的加入，能够更好地保障智能驾驶的安全。 从近期发布的，拥有智能驾驶能力的车型来看，安装了激光雷达的车型都不是顶配就是次顶配，中低配的车型在购买后，并没有升级硬件的途径，这使得这款车型的智能驾驶上限有限，可能从技术上就无法实现更高阶的智能驾驶功能。毕竟汽车不像手机这样的电子产品，无法做到一到两年就换新，这使得预算不够但又希望爱车在未来能升级智能驾驶功能的车主纠结好一阵子。 这就是智能驾驶领域中一个常被忽视的问题——硬件升级。消费者对硬件升级的需求摆在那里。因此如何让汽车具备硬件可升级的能力，应该是各大车企需要考虑的问题。 目前我所知道的车企中，只有智己汽车对硬件升级做了技术规划。他们从传感器和计算平台领域设计了兼容激光雷达的软硬件架构冗余方案。如下为智己汽车与智能驾驶相关的传感器布局，在这些传感器中，3个激光雷达可以选择以硬件升级的方式进行安装，这样就为那些中低配车型提供了硬件升级的可能性。 |
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除了激光雷达传感器的硬件升级之外，智己汽车还能进行计算平台的升级。主控芯片由Nvidia Xavier (30 TOPS) 升级为Nvidia Orin X（500+TOPS），实现从十万亿次/秒级别到百万亿次/秒级别的算力飞越，以此来支撑更高级别 的智能驾驶功能落地。 总结 智能驾驶的意义到底是什么？ 对于用户来说，当全场景的智能驾驶实现的那一天，他们出行的舒适度和效率都会极大提升，会有越来越多的用户为这些服务买单。 对于造车企业或者技术提供商来说，智能驾驶技术的市场蛋糕很大，谁能够更早地占领智能驾驶市场就意味着未来挣到的钱也会更多。 经历了移动互联网浪潮的洗礼后，无论是造车企业，还是消费电子、互联网公司都深刻意识到数据这些原本在汽车上看似不那么重要的能力，越来越凸显出它们的价值。他们当然不愿意错过智能汽车这个“数据终端”。智能驾驶又作为智能汽车上最重要的数据中心，也理所当然地成为各大公司竞相追逐的领域。 |
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这是一个追本溯源的问题。 仔细想想，新事物存在的意义，皆可以从“社会问题”和“商业问题”两个角度，去寻找相对清晰的答案。 |
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社会问题：我们需要越来越多的“机器人”。 这是一个“高周转”的社会，而且会像陀螺一样，越转越快。 人的工作效率存在上限，为了跟上社会的周转率，必须借助工具。 而且，手中需要的工具应该越来越高效，终极状态就是可以替我们做事的“机器人”。 社会存在老龄化问题，很多年轻人又不愿生孩子，劳动力的补充是一个隐患。 我们能做的：一方面，人的劳动力尽可能补上来；另一方面，机器需要承担更多的劳动。 |
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智能驾驶，往更远的层次讲，就是机器将枯燥的驾驶任务替代掉。 那么，高周转的社会，能往回倒退吗？几乎不能！ 往回走，大概率意味着经济衰退。 当社会无法再生产更多的产值时，“内卷”也就开始了。卷到最严重的时候，就是哄抢、争斗，在国际间引发的就是战争。 一战、二战，本质上资源的再分配。为啥要再分配，就是因为没有新增的资源了。 其实，往AI智能发展，也是为了创造更大的产值，让整个社会朝着可增长的方向去。 |
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商业问题：可持续发展下去的前提是“盈利”。 自动驾驶是一条非常漫长的道路，在这个过程中，怎么解决阶段性的盈利问题？ 目前的L2智能驾驶系统，基本是以增加配置的方式，提高车价，获得一定的收益。同时，保留OTA持续更新的能力，以持续为用户提供升级服务，并获得持续的收益。 那么，用户真正可以获得什么？便利、安全，朴实无华的两个词。 “便利”代表的是省心。第一次使用ACC自适应巡航系统，可能有一些紧张和怀疑，但熟练使用之后，在长时间的高速路段，确实可以减轻驾驶疲劳。 目前，诸多车企的智能驾驶解决方案，开始渗透到繁忙城区、停车场等场景区域。 繁忙城区，是相对比较难的场景，因为不确定的因素多。 有时候想想，那句话很有道理，人是最大的“黑盒”，人的很多操作反而是最难预判的。 在遵守规则、信息透明这两点上，无条件站队“机器”。 |
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但这个阶段不能跳过，那就得解决问题。 以智己汽车智能驾驶系统为参考，主要做了3件事： 硬件冗余，12个摄像头+5个毫米波雷达+12个超声波雷达，尽可能多的收集路况信息；算法核心，rule case+corner case的解决方案，借助数据持续迭代；策略思维，在策略决断上，参考真人驾驶的思维，不搞突然袭击。 除了便利，用户也可以获得安全加成。很多未感知到、未准确判断的风险，其实机器比人的识别能力强。 有一个大概的展望，人机共驾状态下的智能驾驶，其体验效果和成熟度会越来越好。用户感受到了价值所在，也会乐意为之买单。 |
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再往后走，进入更长远的阶段，L4/L5级自动驾驶实现了。 真正可以做到解放时间，也就是把用户驾驶的时间完全解放出来。 出行本身的成本会降低，但车上消费的商业宏图更广阔了。 节省出的时间，既可以创造更多的产值，也可以创造更多的消费场景。在车上看视频、打游戏、吃饭睡觉，都将释放庞大的商业消费潜力。 这就绕回了最开始的那句话。 这是一个“高周转”的社会，而且会像陀螺一样，越转越快。智能驾驶越来越成熟，是社会陀螺越转越快之后的产物。 欢迎关注 @李梦晨 ，一个朴实无华的汽车行业从业者。 |
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你与智驾系统，就像你和坐在你副驾的男友，智能驾驶的意义在于当你在启动智驾功能时，智驾系统要像一个男孩子一样满足女生的三种“情绪价值”。 |
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第一种价值：实质性的驾驶支持 很残酷的事实，男友如果无法在情绪上、生活上、经济上给出支持，那不要这人永远是正确的选择，这就是男友的真正意义和价值。智驾系统也是一样的，我总要在启动某一个功能的时候，我的，手，脚或者其他精神消耗，至少有一个得到可靠缓解，才能被称为一个有意义的智驾系统。 但这里面的重点，除了“缓解”，其实潜在的还有“可靠”，很多时候“男友”可能可以给你解决非常多的问题，但每一个都“不靠谱”，这其实会带来额外的“精神内耗”。感觉做了很多很好，但哪一个都没有让人满意，这有时比啥都没做要来的更糟糕。 第二种价值：有理智的功能约束 首先，是智驾系统自身的约束，这其实和第一种价值是矛盾的，智能驾驶产品的开发一般都有两种风格，我在 “有使用过 ACC （自适应巡航）的车主吗，使用感受如何，用处大吗？”里做了具体的描述，总结就是： 第一种：我启动了一个智驾系统.......靠要出去了....接管......我启动pilot....咋么还不刹车......接管.......我启动pilot......已退出pilot....我启动p....已退出...启动.....退出......算了.......自己开吧 第二种：我启动了一个智驾系统.....靠好牛逼......加个速.....靠好牛逼......过个急弯......靠这都行......双手拿手机开始直播.....老铁们，看我和车多......哐哐..咚.......卡.....叮叮........卒 这里体现的就是“智驾系统对自身的约束”过多和过少的后果，人其实很不理智，正向反馈过多，就会对真实情况有过于乐观的估计。这和“渣男”提供的“情绪价值”非常类似。但好的系统（男友）其实不仅是对自身长处的了解，还要对自己的弱项有更清晰的认识并诚实的表达出来。只有这样才能保证刚才我们说到的“可靠”。因为外部环境的不确定性，无论是男友还是智驾系统都不是100%情况可用的。 其次是系统对“你”（司机）的约束，男友经常管教你，听着就不像是一件好事，这对于智驾系统来说也是类似的感受，但是长期来看，对“你”的管束，有时候反过来是在帮你。智驾系统当前一个最大的社会性问题就是，在管束缺失的情况下，司机对环境逐渐消失的警惕性所带来的伤亡事故。就像你男朋友对你百般宠爱，体验看着很好，但最终导致你身材失调，情绪预期拉高，依赖感激增，最后对个人往往不是一个好事。 第三种价值：低压力的人机沟通 智驾系统需要学习成本低。如果一个系统没有即时的提示反馈，进入过程繁复，或者交互按钮不符合人体工程学，则都会是问题。就像你百般主动，费劲心细去了解男友，但他还是故作神秘或者难以捉摸，那确实会令人抓狂。 第一和第二种价值还存在权衡，因为用户自己可能也不确认自己在追求的是一个东西的“上限”还是“下限”。但第三种沟通的价值就只应该是走向极致的存在，沟通其实是权衡上述两种价值的“催化剂”。 这种沟通如果要做到极致，在智驾系统当中，往往不是单一维度的，你需要在软件，硬件，售后等各种方面做好工作。所谓极致就是这个道理。沟通越到位，两者的关系，不管是和你的另一半还是和智驾系统，都是会变的越好的。 从价值到一个具体产品，我们举个栗子 情感讲了这么多，我们从一个产品角度出发来具体看一下，这里用我试驾过的凯迪拉克CT5的新一代SUPER CRUISE超级辅助驾驶系统来作为案例，具体看一下。 CT5搭载的新一代SUPER CRUISE超级辅助驾驶系统，相比上一代系统，新增指令变道辅助功能、自动变道辅助功能，同时还升级了驾驶员监测系统眼球追踪功能。 这次用新一代的CS，我们以内环和中环作为主要的测试路段，选较空的时段做了一个高速的人驾测试，CT5作为一个主打运动的车型，人工驾驶的操控感确实没啥可挑剔的，底盘稳、转向手感好、高速过弯非常自信。但这次之所以拿CT5的新一代SUPER CRUISE超级辅助驾驶系统来说明是因为，在操控之上，他是同级燃油车中唯一具备L2+级辅助驾驶且可脱手的智驾系统。和其他产品相比有独到的部分，我们在产品风格讨论中会扩展。 回答几个问题 这个智驾功能给我提供了什么实质性的支持？ 其实很简单，在高架高速的限定区域内，我的手不用扶着方向盘，脚不用备着刹车，只需要放空了手脚，呆呆的看着前方就行了。就这么一个很纯粹的答案，但难的是第二个问题。 这个智驾功能如何维持可靠以及必要的约束？ 首先，就是驾驶员监控系统，这是这个过程里最关键的一环。就是下面的这个小摄像头。我们深入分析这个问题，在一个高速高架工况下，只要系统约束我眼睛不长时间离开外部环境，其实任何工况下，我的手和脚都有足够的反应时间回到原来的位置上，因此手脚放空的问题不大。 同时，又因为不涉及急弯的情况，摄像头本身在这个位置上也不会因为方向盘转动过大而被遮挡，整个过程从产品的整体设计上来看“正正好好”。 |
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其次是对系统自己的约束，SUPER CRUISE超级辅助驾驶系统 在融合策略上仍然是谨慎的，在车道检测方面，高精度地图和车道线感知任何一个不work，或者有偏差，都会认为没有车道。同时雷达和视觉任何一个对目标检测不一致也会认为不work。这种设计如果不额外进行处理，可能会降低智驾的使用范围，并且推高接管率。但还是回到上一个问题。 我得到的价值是什么？是手脚离开，必须保障我手脚离开的这段时间内，我是“安心”的。这比冒险在单个失效情况下继续让整个系统工作，更重要。 最后就是对司机的约束，我驾驶的时候，也刻意测试了这个这个工况，模拟我看手机的状态，并且不对系统告警作出反应（当然眯着眼睛一直看着路面，提醒，养成好的驾驶习惯，不要冒险 doge），然后，系统退出，方向盘变红，双闪跳动，车辆降速、屁股高频震动，极其响亮的中文警告声充斥车厢，差点没把sos（远程客服支持）触发了，顺带还送了我一个“礼物”，当次驾驶周期内，不再让我进入该系统的惩罚。 |
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看上去很刻薄，不就看了下手机嘛。但其实这是一个智驾系统非常重要的组成部分，因为刚才说了，眼睛看路是这个系统对司机的唯一要求。如果用户不遵守这个，则整体系统安全就得不到保证。我在功能安全的讲解中也多次说明安全是什么。他是一个层次系统，司机本身也是安全的一部分。这里就不展开了。 相信我，开车开小差只有，没有和无数次两种状态，这是人性。而根据墨菲定律，总有一次需要你为此付出代价。而智驾系统只是永远把你限制在“不开小差”这个状态，是为你好。更何况如果真的出现了突发的身体状况（主体管控失效），这个系统还能够通过触发远程客服来保命。 |
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这个智驾功能在沟通上做了什么？ 刚才说到的屏幕告急、语音提示、屁股震动（印象深刻）其实已经体现了多维度沟通的特点，但这些其他车也都会有，这里其实只想说一个体现“极致”的案例，就是下图这个彩色光带。 |
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因为针对智驾进入和退出这个关键交互项，现有手段都或多或少的有些问题。语音可能声音很小，且“滴滴滴”的声音，我并不能判断发生了什么，屁股震动同样有这个问题。然而视觉上如果通过弹窗或者图标来告知我，第一，我的驾驶视线很少在导航车机上，第二，导航上密密麻麻的提示，我也不能马上抓住重点。 然而一个在驾驶视线范围内，通过颜色（绿转红，红转绿）的变化，来表达唯一概念就非常的明确。哪怕我第一次驾驶，也直接就领会了这个灯的用途。这种在方向盘上动刀子的做法，是需要增加额外的硬件和架构设计的，成本无法和增加一个图标相比，但这就是极致的沟通所特别需要关注的细节。 随便说说产品风格 其实所有智能驾驶系统里，大家其实都非常关心一个系统的交付表现和他的潜力。但是资源有限，必然是有偏移的。这里选择凯迪拉克CT5来说明，正是因为其是很少见的，走风格一的企业，在主打功能交付上集中了力量。运动车型最在乎的操控上，因此在我试驾的铂金版上配置的“宇宙无敌四件套”（MRC电磁悬挂、mLSD后桥限滑差速器、Brembo四活塞卡钳和米其林PS4S轮胎）都是聚焦操控的调整。而在智驾层面，SUPER CRUISE其产品功能在当前市场下并不能说是最丰富的，但是在他聚焦的“脱手”这个事情上，它从硬件到软件都做到了极致。这就够了。 |
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回到我们的话题本身，智驾的意义其实很纯粹，就是降低司机在驾驶过程的精神消耗。而智驾发展的难点就是，当功能被触发时，当用户准备好让出控制权时，所有的软硬件都要配合无任何风险的完成司机交代的哪怕很小的一个任务，日积月累，让司机真正信任你。 就像你信任你的男友一样。 ---------------------- 以上，如果对智能驾驶感兴趣，欢迎关注我。 |
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感谢 @StevenYu 邀请，又是一个我最爱回答的题目。 智能驾驶的意义就是：懒。一、懒惰的推动懒，推动了科技和文明的进步。 这句话听起来感觉不可思议，但是实际上就是这样，从手洗衣服到洗衣机，从扫帚拖把到扫拖一体机，从算盘到计算机，这些都是人类文明和科技进步的产物，但是从实际体验上来看，他们解决的核心问题就是懒惰。 手洗衣服从浸水、打肥皂、过水再到晾晒过程繁多，现在洗烘一体机可以一键操作。 原来扫地和拖地的过程，现在你上班的过程中，机器人都在家里帮你搞定。 原来要背口诀的算盘使用，现在只要计算机上直观操作。 从上面可以看见，所有的进步都极大的降低了繁杂的程度，从某种意义上来说，让你可以更懒了。 二、智能驾驶的意义 在目前看来，智能驾驶的条件已经逐渐成熟，在逐渐解决了飞机、轮船的自动驾驶问题之后，科研人员开始聚焦这个最大众的交通工具——汽车的自动驾驶可能，面对汽车所面对的复杂场景，很显然，想要一步实现全自动驾驶是不可能的，需要一个循序渐进的过程，于是智能驾驶就孕育而生了。 对于用户来说，智能驾驶类似于你的驾车助理。按照智能驾驶水平的不同，智能驾驶可以给你的车辆提供多种等级的辅助驾驶能力： 1.一级智能驾驶能力场景 比如在L1场景下，智能驾驶可以提供自适应巡航，让你的车辆在驾驶过程中自动根据前车的距离来调整车速，保持和前车的距离并实现跟随前车移动。这个工况的意义在于在保持关注的情况下，驾驶人员的腿部可以从频繁切换油门刹车中解放出来，大幅度的降低驾驶疲劳。比如下面的视频中，车辆在拥堵的高架路段，利用自适应巡航功能，就可以自动实现跟车操作，避免了拥堵路况脚步频繁切换的疲劳。 2.二级智能驾驶能力场景 又比如在L2场景下，智能驾驶可以提供车道保持功能，也就是说在上面的自适应巡航的基础上，车辆可以自动保持在标定的车道线内，对于用户体验来说，就是可以适当放松控制方向盘的力量，尤其是在长途单一情况的驾驶情况下，减缓驾驶人员的手部疲劳和神志紧张。比如在下面的视频中，在40公里的高架环线上，驾驶人员使用“自适应巡航”+“车道居中”功能，很好的降低了驾驶的疲劳程度，仅仅三次人工干预就跑完了全程。 3.二级PLUS智能驾驶场景 在进一步的高阶辅助驾驶过程中，通过将高精地图融入，为车辆提前知道前方路况进行了准备，所以，目前部分主机厂的产品推出了地图导航辅助驾驶功能，比如蔚来的NOP和小鹏的NGP已经特斯拉的NOA（特斯拉NOA不依赖地图），这些功能可以实现在导航路段的情况下， 车辆自动完成切换道路和变道超车等操作，让驾驶员只要保持对车辆行驶的关注，在紧急情况下及时接管即可。在下面的视频中，小鹏的NGP功能在500公里的高速超长途行车过程中表现优异，极大的缓解了驾驶人员的疲劳，而蔚来的NOP表现也非常好，100公里的高速上基本完成了正常的行驶。 4.主动安全智能场景 除此之外，智能驾驶还在主动安全性上面做了很多努力，为驾驶员提供更多的预警和干预措施，加大了行车安全性，比如我们所熟知的“自动刹车”功能，就是车辆检测到前方有碰撞可能的情况下，首先会通过仪表盘和声音向驾驶员发出预警，比如下面的视频中，当车辆和前方车辆距离过近的情况下，仪表盘上的模拟现实系统模拟的前方车辆就会变黄，提示驾驶员距离可能过近。 但是如果距离提示后，车辆的距离依然未能减少，甚至碰撞的风险加剧，在这个时候，车辆会启动主动刹车功能，强制进行车辆制动，以避免或最大程度降低碰撞带来的伤害。比如在下面的视频中，前车突然减速，因为距离过近，后车立即采取了紧急制动操作，避免了和前车碰撞的可能。 甚至在一些特殊场景下，利用智能技术，也可以极大的增强驾驶员的行驶安全性，比如在高速上前方遇到静止的细小物体（比如损坏的轮胎），通过摄像头检测可以实现更早期的警告驾驶员，让驾驶员提前做好准备。 又或者说在行车过程中，驾驶员难免会有分神或者疲劳等情况发生，那么我们通过车内摄像头实现对驾驶员的注意力检测，并及时发出提示，来干预驾驶员的情况，这对避免驾驶疲劳造成的事故也是非常有用的。 所以，同过上面的例子，我们可以看出，智能驾驶技术正在多个场景下不断的渗透进驾驶员的操作中，取代或者辅助驾驶员来完成驾驶任务，提供更好的驾驶体验，这其实是一个场景化的自动驾驶过程，就是从最简单的功能做起，从部分辅助做起，开始逐个逐个的实现完全的驾驶自动化。 三、为什么各大巨头纷纷入场1.巨大的市场 根据公安部通报的权威数据：一季度新注册登记新能源汽车46.6万辆，与去年同期相比增加34.8万辆，增长295.20%；与2019年一季度相比增加21.6万辆，增长86.76%。新能源汽车新注册登记量占汽车新注册登记量的6.21%。 |
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最重要的部分就是，新能源汽车只占到目前新车登记量的6%，也就是说全国卖出去的车，每100辆才有6辆是新能源汽车。但是，根据去年年底我国发布的《中国汽车市场中长期预测（2020-2035）》（《预测报告》）显示，中国未来五年汽车市场将呈现稳定增长趋势，到2025年销量达到3000万辆。在此基础上，中国新能源汽车销量占比也将达到新高度，实现20%的份额目标，有望取得600万辆的销量成绩。这意味着在未来5年的时间中，中国新能源汽车销量需要提升470万辆，占汽车整体销量份额需提升近15%。 |
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绝对量从180万辆增长到600万辆，这其中大概是420万辆的绝对值，420万辆是什么概念？我们来看看2020年全年我国车企销售量的统计： |
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也就是说到2025年这四年的时间里，这个新能源车的增量几乎等于四分之三个上汽集团的销量，快要等于东风集团+广汽集团的销售总量，等于已经深耕新能源市场很多年的比亚迪全年销量的10倍。而这个数据还是建立在这些头部车企都是在同时销售几十款车型的情况。如果我们分到车型来看，我们再来看看2020年各类车型的销售统计： |
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可以看到最高的车型轩逸销量为53万辆，朗逸销量为41万辆，哈佛H6销量为37万辆，即便是整个前十名的销量加起来大约在350万辆左右，还不足增量目标的420万辆。而这已经是当前我国市场上最畅销的销量前十之和。 再具体观察到新能源车型，我们再来看看2020年，新能源车型的销售统计： |
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从上述数据可以看出，即便是排在销售首位的特斯拉，全年销量合计数量也尚不足14万辆，按照这个数量，我们的市场在2025年，还可以容纳将近30个今天的特斯拉中国的销量。如此广阔的空间，完全容纳下新加入的小米汽车和现在的蔚来、小鹏、理想等品牌。面对如此天量的市场，这些巨头当然要把他作为一个风口去积极的介入进去，毕竟有足够大的市场才有足够多的故事可以讲。 2.新势力的实践 从目前实践中的情况来看，也证明了上面的这个观点，举个例子，特斯拉每一次降价前，很多媒体都会喊国产新势力要玩，现在特斯拉都降价了很多次了，model3和Y都进入了20+的区间内，但是包括蔚来、小鹏、理想基本上没有受到更多的影响，销量始终呈现出一个增长的态势。比如，蔚来6月交付数达8083台，同比增长116.1%，创历史新高。小鹏汽车截至6月的交付数据显示，其月度、季度及半年度累计交付量均创历史新高。其中，6月交付量达6565台，环比增长15%，同比增长617%。 |
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3.资本市场的操作 和销量同步的是近两个月来国内造车新势力的股价和市值增长。蔚来一个月来区间涨幅近50%；理想汽车自5月11日以来区间涨幅也超90%。小鹏的股价也接近翻了一翻。这些都证明了，资本市场对于巨头入场这件事，并没有更多额外的担心。 所以，智能驾驶的新赛道充满了想象，非常值得一看~ |
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关于未来的意义，分为两半，一半藏在自己正在走的道路中，一半藏在别人走过的道路中，智能驾驶的意义，也是一样。 一、在新能源领域，我们尝到甜头，在智能领域，我们要划分蛋糕 我是2010年上的大学，当时汽车在国内市场发展如火如荼，我自己也很喜欢汽车，所以毫不犹豫报考的车辆工程，等我读完本科四年来到2014年，情况已经发生了一些微妙的变化，但市场依旧火热，偶尔还是会听到双薪、三薪的好消息传来，等到我读研毕业的时候，已经鲜有听见三薪了，整车厂的待遇在互联网大厂、华为这些企业的衬托下，就显得寒碜了起来。而且在我读研的时候，接触了各种新能源汽车发展的乱象，粗制滥造、骗补层出不穷，当时的我可谓是心灰意冷，觉得汽车产业毫无出路，开始对自己当初的选择产生了怀疑。 但时间来到2021年的今天，我们的新能源销量已经占到全球销量的40%以上，位居全球第一位，锂电池全球产量占比超过70%。 |
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比亚迪市值超过奔驰、蔚市值超过通用的壮观景象，也出现了被消费者认可的豪华品牌。 |
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中国汽车产业从品牌到核心零部件都实现了原本燃油车时代未曾达到过的高度。 如果说在传统新能源时代，我们是没有希望的追赶者，在新能源时代，我们已经是有力的竞争者甚至主导者了。 但是，新能源对汽车的改变仍旧是停留在汽车属性之内的优化，效果是有限的，汽车领域真正的革命，在智能化，而这场革命的先觉条件就是自动驾驶的实现。 因为只有在自动驾驶实现之后，车的属性才能发生真正的变化，人才能从驾驶这一项危险、繁重的体力劳动中解脱出来，主机厂甚至其他领域的科技公司才会去思考“当人不用驾驶了，可以在车里干点什么”这个命题，而这个命题的背后，隐藏着一个宇宙。 |
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我们肉眼可见的例如有办公需求，休息需求、娱乐需求，同时也有一些我们所不能预见的场景和机会。就像手机的摄像头，我们当年能想到的是摄像头会变得像素越来越高，但是想象不到的是摄像头不仅可以用来拍照，还可以用来扫码。 二、谁将成为汽车领域的下一个小米？ 站在2021年的今天思考智能汽车的问题，向过往寻求参照，无论从什么角度，都会指向那个我们熟悉的智能手机崛起的故事，因为两者有太多相似之处。 都是现代人类不可或缺的工具，且都不是从无到有的诞生，都是在原有的基础上进行改进，都是因为科技智能的赋能，都是硬件和软件的结合体，都是重要的人机交互的接口。 曾经为手机打开无限之门的法器是底层的智能操作系统，在此基础之上，从此通信、出行、医疗、教育、娱乐等等，都发生了天翻地覆的改变。 |
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那么对于汽车而言，什么东西将发挥如同智能操作系统一样的作用呢？ 是给车机也刷一个智能操作系统吗？显然不是，不然装安卓pad的技术路线早就革命成功了。那是什么呢？其实就是智能驾驶。因为车和手机不一样，车使用起来，是需要占据了你所有体力和精力的，稍有不注意，就有可能产生生命财产损失。所以，不把人从驾驶这个行为中解放出来，汽车永远不会成为一个能成为一个拥有无限可能的设备。 智能操作系统为手机生活提供了广阔的可能性，而为汽车生活提供广阔可能性的就是智能驾驶。 |
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过去十年，最成功的手机品牌，说是小米，应该没人反对，在一个被外国巨头把持、国内山寨机泛滥的市场中，通过十年的时间，从一个创业公司发展成世界五百强，做到全球销量第第二，这是这个波澜壮阔的时代带给小米这家企业的力量，所以，雷军一直说，创业一定要顺势而为，将自己的产业基金名称命名为“顺为”基金。 |
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三、行业企业的发展，跟我们用户有什么关系呢？ 上面说了很多意义，其实大多数是针对企业和社会的意义，但是最终为这项技术买单的还是终端消费者。那智能驾驶对我们普通消费者有什么意义呢？ 我说一个我自身的变化。 曾经的我一度很排斥现阶段的智能驾驶，因为我不能将驾驶这件事完全交给它，但是我如果买了这项功能，钱也花了，功能还不能用，那我在开车的时候总充满着一种想开而不敢开的焦虑，非常难受。 直到有两次经验，一次是在我没注意的时候，智能驾驶帮我避免了一次追尾事件，虽然车也是我开，但是当我出现分神的时候，能够帮我避免一些损失，这个时候我就想，哪怕只避免了一次这种事故，这笔钱我都花得值了。 另一次是跟朋友开高速，相比于长时间自己开，手搭着方向盘，油门刹车基本扔给车辆，对于自己的疲劳感，确实有很大帮助，开五六个小时的高速也不怎么觉得累，当时简直大型真香现场。 所以，这两件事改变了我对当下智能驾驶的一些看法，之前我是一种非黑即白的判断逻辑，认为你开不了，那就完全由我来开。后来，经过一段时间的相处，其实现阶段的智能驾驶辅助是需要根据具体场景来使用的，比如高速场景，还是能提高不少舒适性的。 这个过程就像人与人之间一个互相了解，互相建立信任的过程，在互相了解的过程中，不同的厂家的做法也不尽相同。 例如我知道的智己汽车在这方面就做得很好。首先在产品体验上，根据我之前的工程车体验以及跟工程技术人员的沟通，其一直把“像人一样开车”当作是对智能驾驶操作的标准和要求，从成果来看，确实在一些变道、避让的时候做到了这一点，果断且柔和，很少出现突兀的的动作，想要从体验上实现这一点，其实是对感知、算法和执行都提出了巨大的要求。 |
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其次在功能设计上，智己汽车设计了一个叫做置信度的功能，有点类似于Wi-Fi信号，满格时，表示车辆对当下环境拥有较强的把控能力，当只有一格甚至没有信号时，就表示车辆对当下的环境和交通状况不太具备把控能力，就需要人类投入较多的注意力来完成驾驶了。这样人类和车辆有一个及时的互相了解窗口，能够更好的互相配合，来完成驾驶这项工作。 |
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综上，从社会角度讲，智能驾驶的技术突破能够提升社会效率，减少交通事故，从企业角度讲，背后隐藏着巨大的商业机会，这也是各大企业不遗余力研究智能驾驶的原因，从消费者角度讲，首先从观念上正确理解当下智能驾驶的功能，寻找合适的场景，即使是现阶段的智能驾驶也是可以提升行车安全性和舒适度，另一方面，在保证安全的前提下，多尝试使用智能驾驶系统，增进了解，最终找到一个合适的与车合作状态，充分享受科技带来的成果。 没有什么美好是一蹴而就的，但总是不放弃对美好的持续追求，才让我们的生活变得无比的美好。 |
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一、汽车行业的底层逻辑正在转变 为什么各大厂商将原本的宣传重点从发动机、变速箱等迅速转向电池技术、智能驾驶技术？ 因为汽车行业的底层逻辑变了 这一变化的影响堪比汽车取代马车、智能手机取代功能机，属于里程碑级的重大事件。 我们回忆下，10年前人们买车，最重要的考虑因素是什么？除了品牌之外，一定是三大件了。 当年，无论是网上还是线下，懂车的人都会说，买车一定要看三大件，即发动机、变速箱、底盘。 |
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图片源自网络 在传统汽车时代，除了外观内饰这些看得见摸得着的部分之外，汽车发动机、变速箱、底盘这三大件的水平直接决定了一款汽车的动力、操控、舒适、可靠、耐久等一系列直接性能指标。 随着功率的上升，燃油发动机的技术难度、研发成本是非线性快速提升的。与燃油发动机匹配的AT变速箱，其难度更甚于发动机。在传统汽车时代，普通小企业根本无力参与燃油发动机、自动变速箱的技术竞赛。 |
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图片源自网络 但是到了纯电车时代，三电系统的技术壁垒并不像燃油发动机、AT自动变速箱那么高，相对以较低成本达成4秒甚至3秒级别的0-100km加速能力，噪音、环保水平也远超燃油动力，这是燃油车时代无法想象的。 更重要的是，纯电动力系统实现了更高的整车电气化水平，以计算机控制车辆的动力、制动、转向等操作相比燃油时代更加容易，这为实现汽车智能化打好了基础。 未来汽车的竞争摆脱了过去以马力论英雄的模式，开启了以智能化作为核心竞争力的新时代。过去的汽车拼的是马力、操控，未来的汽车拼的是智能化水平。 二、智能驾驶并不是新事物 早在20世纪60、70年代，欧美发达国家已经开始进行了无人驾驶汽车技术的研究工作。 1971年，斯坦福人工智能实验室 (SAIL)制造的Stanford Cart成功的进行了首次无人驾驶试验。 |
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图片源自网络 1995年7月，卡内基·梅隆大学开发的NavLab-5自动驾驶车从匹兹堡行驶到圣地亚哥，全程达2800英里（约4500公里） |
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图片源自网络 2009年，互联网巨头谷歌启动了无人驾驶项目，后续独立成为今天的Waymo公司。 |
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图片源自网络 在21世纪10年代以前，智能驾驶、无人驾驶大多还是存在于各大高校、科研机构中，离商用还存在着一定的距离。2010年以后，陆续有量产车搭载了ADAS（高级驾驶辅助系统），这是量产智能驾驶的雏形。 三、智能驾驶技术路线之争1：循序渐进还是一步到位？ 以特斯拉、小鹏、奥迪等为代表的新老势力车企，均选择了以L2 ADAS作为起点，依靠大数据不断完善模型，逐步渐进式迭代发展达到L4、L5级别高阶自动驾驶的技术路线。 |
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图片源自网络 而Waymo为代表的科技公司，主张一步到位，直接实现L4。但至今waymo并未如预期那样顺利实现L4，距离完全实现成熟的商业化更是还存在较大的差距； |
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图片源自网络 同时，特斯拉NOA、小鹏NGP、蔚来NOP等一些已经实现量产的高阶领航辅助驾驶系统能够有效的落地和持续迭代，显得更加务实、更能看到成熟商业化的可能性。 四、智能驾驶技术路线之争2：外购还是自主研发？ 在智能驾驶初期阶段，外购解决方案是主流。知名智能驾驶系统供应商Mobileye拥有包括宝马、奥迪、通用、日产、蔚来等在内的数十家主机厂客户，核心产品EyeQ系列芯片在2020年的出货量高达1930万颗。 |
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图片源自网络 在HW1.0时代，特斯拉曾经也是Mobileye的重要客户。Model S依靠Mobileye EyeQ3芯片构建了最初的智能驾驶系统。 但很快，特斯拉不满足于EyeQ系列芯片封闭的软硬件体系，于2016年终止与Mobileye的合作，开始打造自己的智能驾驶系统。2019年，推出了自主研发的FSD芯片和基于此芯片的HW3.0硬件。 |
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图片源自网络 特斯拉自研智能驾驶的技术路线，带来的好处是明显的： 其一，能够基于自身产品特点，开发差异化明显的智能驾驶算法体系。比如特斯拉坚持的全视觉系统，在很多场景下取得不逊于激光雷达方案的效果； 其二，智能驾驶需要依据采集的道路数据不断迭代更新，只有将核心算法和关键数据掌握在自己手中，才能确保软件、数据不断进化，并通过OTA更新为用户带来不断提升的使用体验； 目前主流智能驾驶车企如小鹏、蔚来、智己等均选择自研核心算法+开放硬件平台+定制配套摄像头、雷达等关键零部件的做法，兼顾效率、性能、成本的平衡，这将是未来一段时间头部智能汽车企业最主流的解决方案。 五、智能驾驶永远的追求：更安全、更舒适便利 对于用户而言，智能驾驶带来的实际利益最重要的是安全性、舒适便利性。 安全，是智能驾驶最基本的要求。为了提升智能驾驶的安全性，一些头部智能车企在技术方面做了很多工作。 |
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图片源自网络 例如智己的IM AD自动驾驶系统，包含全冗余可拓展性系统架构，通过控制器、感知、制动等十大冗余系统安全覆盖，针对智能驾驶中可能存在的各种风险准备了应对措施，下面以几项关键冗余措施举例说明。 1、控制器冗余 与特斯拉HW3.0的双FSD芯片方案类似，智己IM AD平台提供两套智能驾驶控制器互为备份，在一个控制器发生故障时，另一个可以立即无缝接管车辆，保证智驾系统时刻在线。 |
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图片源自网络2、感知冗余 感知系统相当于智能驾驶的“眼睛”，如果眼睛出了问题，看不到、看不清，是会出大问题的。智己IM AD系统包括12颗摄像头+5颗毫米波雷达+12颗超声波雷达构成的多源异构感知体系。 摄像头负责多目立体视觉感知，包括前向的车辆、行人、道路、交通标志、红绿灯等识别，探测距离最远达400m以上，周视摄像头可识别100m范围的目标，满足变道、转弯、下匝道等场景需要。 毫米波雷达负责远距、中距的目标探测，配合中近距离超声波雷达，构成多层次、多梯度的感知系统。 并且智己IM AD系统还支持激光雷达升级，未来可通过增加激光雷达实现更高层级、更精准的感知。 |
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图片源自网络3、制动冗余 智己L7搭载大陆MK C1一体式集成制动系统及HBE冗余制动系统。在紧急制动情况下两套系统进行相互状态校验，当主系统失效时，HBE将接管车辆，仍然可以发挥助力作用，反之亦然。 |
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图片源自网络4、自研智驾算法 除了硬件层面的设置，智己IM AD系统在软件算法层面针对安全、舒适便利性也做了专门的设定优化。 在安全性方面，智己IM AD采用可持续自动学习强化的Data driven算法，能够实现诸如防加塞、自动躲避障碍、追尾报警等等各种功能，有效提升智能驾驶辅助系统整体安全。 在舒适便利性方面，IM AD能够实现Door to Door Pilot（点对点导航），涵盖智能召唤，城市NOA，高速NOA、AVP自主代客泊车等多种综合智能驾驶场景，实现全程、全方位的智能驾驶辅助能力，有效的减少驾驶者的工作强度，解放驾驶者的时间和精力。 |
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图片源自网络六、总结 智能驾驶同其他新技术一样，在发展初期阶段也遇到了许多的问题，遭遇了很多的质疑。但无论如何，智能驾驶的大趋势已然形成，汽车未来的核心竞争力是智能化水平，智能驾驶是智能化的关键一环。 对于用户而言，智能驾驶的重大意义在于提高安全性、减少人类驾驶员犯错的几率、降低人类的劳动强度、解放驾驶者的时间和精力。 目前的智能驾驶，正处于向L3及以上水平高阶智能驾驶过渡的阶段。虽然目前的主流智能驾驶辅助系统还无法实现完全的智能驾驶，但是在使用方法正确的情况下，已经能够很大程度的提升安全性，减少驾驶者的负担。相信随着技术的不断进步，实现完全自动驾驶也并不遥远。 我是阿福，车企产品经理，经常分享实用的汽车选购、汽车行业相关知识。如果你对一切汽车相关的东西感兴趣，请关注我。 |
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智能驾驶的意义，这个题目很大。以我浅薄的知识和驾驶观，认为主要有三点： 首先是在于共同进步。 我们要理解智能驾驶的意义，得先区分清楚一件事：智能驾驶≠无人驾驶。智能驾驶是一个漫长的技术进步过程，伴随着驾驶者理念一同跟随进步。可能很多你过去曾经未曾注意到的小细节，或者注意到但是不会联想到智能驾驶的小细节，其实都是智能驾驶的一部分。 比如时间倒回到1999年，奔驰率先在量产车（W220的S-Class）上应用了ACC自适应巡航，现在看来简直是标配的东西，在当时无疑是划时代的智能驾驶跃进。 |
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同样的，当1978年人们第一次在第五代奔驰S-CLASS（W116）上用上ABS，当1988年人们第一次在奥兹莫比尔 Cutlass Supreme上用上战斗机同款的HUD，当1991年人们第一次在丰田Soarer上用上倒车影像，我们都可以认为是智能驾驶的技术和驾驶者的驾驶理念共同进步的过程。 智能驾驶是一个过程，是技术一步一步慢慢踩出来的，而无人驾驶只是一个终极结果。 其次在于公平公正。 我们从来都说，驾驶是一种特权，而不是一种普惠的人权。而智能驾驶可以一定程度上化解这种特权，让更多人公平地享受最新科技。这里面包含两层意思。 第一层意思：很多残障人士是无法驾驶的。但智能驾驶的发展，有望一定程度上改变这一现状。当智能驾驶高度发展后，驾驶员这个概念将愈发弱化，每个人都是乘客，而残障人士也有更大的可能独自使用智能汽车出行。 第二层意思：驾驶人开车在路上，其实是驾驶着一个有着巨大动能的危险物，驾驶人相对路上其它的弱势交通参与者，也是在行使一种特权。而整个智能驾驶的体系也致力于削减这种特权，通过各种各样的传感器和算法，尽量保障每一个交通参与者的安全。 科幻小说从来都喜欢把科技的发展刻画的冷冰冰，而我却始终觉得人类发展科技时其实充满了温情。 所以才谈到第三点意义，在于场景构建和时间拉伸。 谈及智能驾驶的意义，一定不能只谈驾驶。智能驾驶的目标是把人从驾驶这件事抽离开来，这样才能构建更多的生活场景，让使用者的时间得到更好的调配。 换句话说，智能驾驶的意义和终极目标是取代驾驶，真正把车变成一个移动的空间。 总而言之，智能驾驶不只是未来，智能驾驶是现在进行时。这场马拉松的终点是无人驾驶，但路上的每一步都是必须要一步步跑下来的。从这样的视角去看当前各家汽车公司在智能驾驶上做的尝试，才能更加理解为什么大家都在奋勇争先。 我们就以魏牌摩卡工程样车搭载的针对城市场景、城市交通情况打造的辅助驾驶功能——毫末城市NOH为例，看看智能驾驶当前进展到什么程度了。此前魏牌连同毫末智行已经连续发布了HWA高速辅助驾驶、NOH高速智慧领航辅助系统。深度融合车载导航系统、高精地图和高速驾驶辅助，实现在高速和城市快速路上的智能驾驶覆盖。 首先，感知能力永远是关键因素，是一套优秀智能辅助驾驶系统的根基。毫末城市NOH搭配12个摄像头、3个激光雷达、5个毫米波雷达、1个RTK差分定位设备，硬件上在当下是拉满了。 |
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感知能力的背后，数据是人工智能最大的驱动力，也是智能进化过程中最大的成本。毫末智行推出的智能数据体系MANA（雪湖），是中国首个自动驾驶数据智能体系。MANA涵盖TARS（数据原型系统）、LUCAS（数据泛化系统）、VENUS（数据可视化平台）、BASE（底层系统）四个子系统。其中： BASE 包括了数据的获取，传输，存储，计算，以及新的数据分析和数据服务。 TARS 是一些关于计算的核心算法原型，用于感知、认知、车端建图和验证的实践。 LUCAS 是对算法在应用场景上的实践，包括高性能计算、诊断、验证、转化等核心能力。 VENUS 是数据可视化系统，包括软件和算法的执行情况，对场景的还原，以及数据洞察等能力。 |
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而支撑这样海量数据的，就是「小魔盒3.0」自动驾驶计算平台。作为全球算力最高的可量产自动驾驶计算平台，平台单板算力达360TOPS，可持续升级到1440TOPS。除此之外，毫末的MANA超算中心也正在筹备中，未来将形成更强大的数据处理能力，以此来推动算法的快速迭代，中国自动驾驶将进入超算中心时代。 |
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说了这么多，魏牌摩卡工程样车上搭载的毫末城市NOH实际体验如何？最近在北京顺义区的一段路测很直观地体现了智能驾驶现阶段发展的较高水准。基础的跟车通行、红绿灯识别、路口简单通行等场景就不提了，我们直接举一些连人类司机都较为苦恼的博弈片段： 左转博弈对新手司机是一个比较苦恼的场景，左转让直行，停在哪里让，让多久，什么情况下可以出发通行。看下毫末城市NOH是怎么处理的。 环岛在车辆较少的路段是效率极高的通行手段，比红绿灯更受好评。但是在车辆聚集区的环岛通行就很麻烦了，涉及到多个方向的会车、多次变道，尤其对于中型环岛来说还要涉及到非机动车的预期外窜行。下面这个视频是在顺义居民区汇集的老环岛石幢环岛的多次测试，可以看到毫末城市NOH已经可以完成非常复杂的环岛操作。 环岛都这么轻松，避让路边切入车辆自然是不在话下。 比避让切入车辆更难的是行踪不定的非机动车和行人，我们驾车时最可怕的「鬼探头」、「死亡摇摆」等各种突发情况，毫末城市NOH可以处理到这个程度。 那么，在行人正常通行没有鬼探头的时候，是否能做到礼让行人？答案是可以。 回到我们最初的题目，智能驾驶的意义究竟是什么？看到上面这些视频，你一定能更深切的理解，我们是怎么和技术一起共同进步，是怎么尽可能做到公平公正，以及可预期的未来，我们如何能够在车上构建更多的场景，拉伸自己的时间。 魏牌和毫末智行一直在深耕智能驾驶相关的硬件、软件、大数据信息。最近的城市NOH测试，给我们呈现的是一个站在当下时间节点的高质量答卷，更是一幅朝向未来十分清晰明了的智能驾驶蓝图。而魏牌摩卡将率先搭载这一功能，很快和消费者见面。 |
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说个不一样的视角吧。 为了赚钱。 大家还记得可以放荷塘月色可以点烟可以亮跑马灯四卡四待只要500块的山寨机吗？ |
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作为手机的基本功能，无论打电话还是收发短信，甚至最基本的智能上网，它们都是足以胜任的，为什么被淘汰了？ 因为它们太便宜了，手机厂商没有利润可赚，必须有意无意的人为制造更多更花哨的功能，吸引消费者掏钱。 现在的智能机，每天盯着屏幕几小时，其中有多久是真正用来打电话收发短信的？ 而人们购买普通手机的预算，从几百元，到千元，到两千元，到三千元，现在的iPhone更是近万元。 功能的提升，让整个行业受益。 汽车也是类似。 智能驾驶的意义是什么？ 用一个时髦的词，叫：提高客单价。 现在汽车也从高不可攀的价格跌到难以置信的价格，乘用车联合会的数据显示，10万块的车已经成为消费者的主流。 如果这个价格继续下探，就可能和千元机一样，整个行业很难吃饱。 如何提升附加值？ 拼命的往上增加功能，并且把这些功能做成行业共识：智能驾驶、车联网、大屏幕... ... 功能塞的越多，才有可能提高整个行业的价值。 这就是智能驾驶受到广大主机厂追捧的真正原因。 |
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而且智能驾驶不是一蹴而就的，低端车有个自动泊车和自适应巡航就很方便了；中级车能到L2甚至L3，车主就很舒适；高端车追求全自动驾驶，车主砸钱买新功能。 |
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