智驾升维,如何看产业新潮?数十位行业专家齐聚苏州,为智能汽车发展群策群力

2024年10月27日 16:07   南方财经全媒体集团   邓浩

21世纪经济报道记者 邓浩 上海报道

智驾端到端,车路云一体,作为当前产业里最热的两大赛道,近段时间以来吸引了众多目光。端到端自动驾驶是不是技术演化终局?下一步进化的关键又在哪里?车路云如何克服标准难题和商业化困境?

为了探讨这些问题,10月25日,由苏州工业园区经济发展委员会指导,21 世纪经济报道、同济汽车创业者联盟、中国汽车工程学会汽车智能交通分会主办,21世纪经济报道上海中心、南方财经(苏州)研究中心承办,苏州工业园区智能网联产业促进会协办,浦发银行苏州分行作为特别支持单位的“智驾升维 洞察新局” 产业论坛,在苏州工业园区隆重举办。

苏州工业园区汽车及零部件产业基础雄厚,产业链齐备。在智能网联汽车产业,园区基本形成了整车、零部件、配套汽车电子、智能网联解决方案等领域的产业布局,集聚了30余个细分产业,有100余家重点企业。

论坛伊始,南方财经全媒体集团编委、首席产品官王芳艳在致辞中表示,21世纪经济报道高度关注并支持汽车产业的高质量发展,一直以来都致力于通过论坛讨论、课题研究、舆论宣传等种种方式,深入参与到行业的建设中,为中国经济的高质量发展建言献策,比如不久前就针对智能线控底盘举办了行业沙龙活动(见自动驾驶最后一块拼图:智能线控底盘角力),探索EMB产品的技术演进、产业化及行业标准问题,此次也是作为专注智能汽车产业系列论坛的又一行业盛会。

同济大学汽车学院院长协理、中国汽车工程学会汽车智能交通分会委员冷搏表示,随着“车路云一体化”试点申报与首批城市名单公布,智能网联汽车“车路云一体化”发展路径开始成为重要的解决方案,城市NOA技术正快速落地,越来越多的车企自研芯片、自建模型,加速算法与软件迭代,为端到端大模型上车做到全方位技术支持与研发准备。

浦发银行苏州分行副行长秦少杰,则从银行作为金融服务机构角度出发,表示浦发银行始终牢牢把握科技进步的大方向,落实国家战略,服务实体经济,以扶持科技型企业为己任。希望打造的科技金融产品体系可以与产业链深度合作交流,共同推动智能驾驶技术的创新和发展,建立智能驾驶创新生态体系。

自动驾驶的整车厂探索

在主旨演讲环节,哪吒汽车首席架构师许昕回顾了哪吒汽车的发展历程,表示在技术探索中,哪吒汽车采取的是差异化研发模式,即自研加合作。

“对于自动驾驶,高端的用户体验这部分,核心部分包括感知、定位建图、规控、数据闭环、仿真能力都是全栈的。偏中低端的车型,包括海外的车型,可能会走供应商的模式,因为海外的车型需要满足欧盟或者当地国家的法规,芯片、软件研发等成本比较高,采取一些中低端比较成熟的供应商的东西可能会快一点。”许昕表示。

许昕介绍,哪吒汽车的智能驾驶从不同的成本、算力分为NETA Pilot 2.5、3.0、4.0,Neta Pilot 2.5 更多是低成本车型,使用成熟供应商的部分多一些;3.0 开始,算力部分就能支撑一些自研模块做一些重体验的场景,但仍然混合了供应商的方案;4.0 是目前算力比较高的,之前有用过华为的ADC平台,现在进化到英伟达的 Orin-X 平台。NETA Pilot 4.0从头到脚都是全栈自研的,从操作系统到中间件,到数据闭环、基础设施、核心算法、产品定义、集成测试、合规资质方面,全部都是哪吒汽车独立完成。

对于现在行业火热的端到端自动驾驶,许昕透露,“(哪吒汽车)目前在做的是二段式端到端,为什么做这个事情?一段式在工程上迭代比较困难一点,数据生成也比较困难,但是从工程来讲,先不争论二段式是不是终局,但是从工程上是非常友好的,可以马上去探索它到底有什么用。”

零一汽车智能驾驶合伙人王泮渠,则从新能源重卡的商用车赛道分享了对量产高阶智驾的思考。“在智能驾驶有基于端到端的自动驾驶软硬件的开发,我们最终的目标是实现全球领先的运输机器人公司。”

当前的智驾行业分L2和L4两大赛道,L2和辅助驾驶有关,L4与全无人驾驶匹配。在王泮渠看来,“从辅助驾驶看,目前毫无疑问在整个行业的头部玩家带动下已经实现量产。比如最新的统计看,全国实现L2的智能网联乘用车销量大概每年1000万辆左右,智能化的渗透率达到了50%,后续不管全国还是全世界都会有持续的上升期。”

王泮渠表示,“与此相对应的全无人驾驶,L4以上的赛道目前属于小规模商业化的状态,比如说美国的Waymo运行车的数量600台,国内萝卜快跑不到1000台,这是乘用车领域。商用车领域易控智驾是在矿区的自动驾驶,车队数量也是差不多的,和L2行业上千万台比起来有非常大的差距。”

王泮渠坦言,当前L4自动驾驶算法或者框架不太具备通用性以及跨越性。主要因为目前所有主流L4公司的框架都是分模块化的,而且每个模块的优化目标不一致,导致整个会有系统“1+1<2”这样的问题。此外,模块越多集成带来的工程难度、研发成本也非常大,加之泛化性带来边际成本,最终导致大规模产品落地的困难。

王泮渠表示,“我们认为基于端到端以及大语言模型思路,可能是解决这些问题的道路。”在他看来,端到端有很多种技术路线,主要解决的是框架、成本问题,而大语言模型则主要解决最关键的泛化性问题。

在王泮渠看来,对于自动驾驶这个长尾场景的行业来说,如果利用大语言模型的常识,有可能解决现在见到各种各样的稀奇古怪的Corner Case,再加上数据驱动,能为自动驾驶真的解决最后1%的Corner Case,或者能为整个自动驾驶的算法达到很高的性能,提供很好的基础。

端到端革命会带来什么?

端到端自动驾驶系统对于终端消费者体验而言,可能会有一个跃阶式的提升。

许昕认为,在用户实际用车过程中经常会有高交互强博弈的场景,目前如果要用规则的方法解决的话,情况、场景无法穷举,归纳到算法上则是长尾场景和Corner Case问题。“端到端,尤其是加上VLM,有一个常识推理的内容,大家会认为能够比较好地解决这些场景,对用户来讲,直观体现就是接管率更少、急刹数更少、能开的场景更多,可能车在高交通流的情况下表现得更像人了。”

而对于商用车驾驶员来说,王泮渠认为“从整体的运营效率或者从安全性来说,因为商用车一般体积比较大,或者拉的货比较重,大家天生比较‘惧怕’,因为在路上跑的是运输大宗商品或危险品的车辆。我们认为端到端比如说通用大模型,或者是智驾方案也好,能显著地提升运输安全和效率,不会出现大车乱窜、急刹等,非常危险的场景,因为我们在训练的时候会选择比较好的数据训练它。”

中信科智联汽车事业部技术副总裁吴体龙则认为,乘用车端到端算法技术路线一定是在城市NOA、NOP功能里做支撑的。“对于产品和用户体验,我认为端到端的软硬件的研发成本是要直达用户的。端到端本身不论是对于对接客户的主机厂,还是对于更多的产业从业人员来说,主要是把技术研发的产品定义、规格需求、研发过程中的数据闭环、基础设施建设,这一整个流程里能实现边际成本的工作做好,由此用户对于成本的体验才能有更好的提升。”

而在端到端自动驾驶系统实际落地时还要面对算力和成本的挑战,这也成为业内玩家热烈讨论的议题。

王泮渠认为,“自动驾驶端到端或者大语言模型的思路,不是一个基座模型或者大家说仿真,更多是一个专家模型,所以从算力需求上不会像训练基座模型这样消耗那么高的算力。乘用车本身的场景会更加复杂,我认为千卡到万卡的算力是必需的。对于商用车来说相对简单一些,千卡级别是比较合理的估计。”

许昕则表示,“端到端要不要把VLM大模型加进来是很大的变量。另外从工程实践落地来讲,如果把大模型集成进端到端方案,是不是每个团队都要训练一个大模型,这也有很大的疑问。而且,目前在开源社区里也会有非常好的基座模型,是不是通过基座的模型做蒸馏或者微调,这样算力使用卡的数量实际上可以降低很多。”

吴体龙认为,“相对早期模块化的算法方案,感知和规控本身比较大的变化还是规控侧,这更多是基于Transformer架构计算去演进的,这种架构对于算力本身的需求没有带来特别大的变化,但是对于计算的特点发生了变化,早期是CPU部署会更好,现在更多是基于AI算力做,因此对AI算力的要求会更大一点。对于Transformer和AI BEV特征抽取的结构来说,在计算范式上或者算子的计算特点上,两者并不一样,对于AI算力来说要求更高一点,但是不代表对于算力要求更大。”

此外,对于端到端自动驾驶的传感器使用问题,不少与会专家表示这更多是一个成本问题。因为实际上,传感器总是有性能边界的,比如说遇到雨雪雾、进入隧道以后突然的反光,纯视觉可能不太好处理,激光雷达则可能有遇到电磁波、毫米波的屏蔽。因此传感器最终的部署可能取决于性能、成本、商业策略等多种因素的综合考虑。

博世高阶智驾基础设施研发总监黄罗毅就举例,“前段时间有同事去买车,4S店的销售跟他讲你看这车一看就是好车,因为有激光雷达,结果他买了。买回来跟我们炫耀说我这个车一定是好车,为什么,因为激光雷达贵。”

车路云一体如何焕新机?

随着“车路云一体化”的申报与首批城市名单公布,智能网联汽车“车路云一体化”发展路径开始成为各地共识,也成为下一阶段推动智能网联汽车规模化产业化应用的关键。

苏州网联建设运营部副总经理袁飞表示,公司在车路云一体化领域,主要是承担了苏州市工业园区智能网联的建设和运营工作,“对于车路云一体化,接下来要做深化,主要是更多以车端的需求为牵引,满足车的需要,而不单纯是路、云、车分离开去建设,同时不止针对汽车或驾驶,而是向着交通和整个智慧城市去升华。”

四维图新华东总经理霍敬宇表示,“我们理解车路云是希望把单车智能和云端智能结合在一起,可以去更好地解决单车智能可能没有办法满足复杂危险场景的痛点,比如说道路上的复杂路口、大型弯道、上下匝道,会通过地图数据和云端的算法进行沟通。还有面对行人的鬼探头、极端天气的情况,如何去解决这些危险因素。另外,单车智能整体硬件成本降低的情况下,能够结合路端的设备和算力,来提升智能驾驶的等级,比如说可以从L3到L4。从公司角度来说,面向车路云一体化,我们打造了‘1+2+4+N’的整体方案来全方位满足这一需求。”

银基科技副总裁项链认为,“车路云是智慧交通的迭代升级,让我们的生活和出行可以变得更有效、更安全。在过程中对于驾驶员或者乘客有一个更好的个性化服务。在这里面银基科技立志于做数字钥匙,在车路云协同的时候,我们公司考虑如何先解决人与车的连接,再解决车与车的连接、车与路的连接,再把这些和云端的连接共同串联起来,打通很多的场景。”

星云互联首席产品官王吟松表示,“公司主要的业务领域是C-V2X相关软件、硬件产品,主要是实现车车之间和车路之间的直联通信。车路云一体化一定是三块作为融合的协作系统,从技术点讲,这一次提出的车路云一体化,区别传统的智能交通系统,还是在基于V2X来提供实时可靠的车路、车车之间直连能力,它会成为这一轮区别传统系统的显著特征,也是我们公司在做的业务。”

华设设计集团智慧产业事业部总经理刘建楼介绍,借助于长期对基础设施的理解,华设集团结合车路云的概念要做的事情是通过纵向改善交通,让通行效率有更大的提升。“以南京为例,每天在路上跑的机动车大概有360万辆,目前对于所有的网约车,从2013年开始,有综合的管理平台在相关部门长期进行协调和管理,做了不少工作,其实也是为车路云做了一些前期的铺垫。”

浦发银行总行科技金融部朱瀛从金融机构视角认为,对于整个产业的发展,除了支持和呼吁外,作为金融机构来说还要关心盈利模式。“很多专家谈到,我们很多的技术研发核心的作用是提高整个路网运行的效率、通行的效率包括便捷性,但是这个便捷性,站在金融机构的角度,最后一定还是要有成本的降低,否则经济效应出不来,从现金流的角度来说是运转不下去的。所以我们未来对产业的支持还是要有一个相对比较清晰的盈利模式,后续的投入才会更大。”

关注我们