蔚来自研自动驾驶芯片,意料之外也是情理之中

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今年8月,前Momenta研发总监任少卿入职蔚来汽车,任助力副总裁,直接向李斌汇报。与此同时,蔚来还宣布计划进行超过17亿美元的股票增发,其募得资金将用于自动驾驶技术研发。而今天早上,有消息称蔚来计划自主研发自动驾驶计算芯片,将会投入几十亿人民币,尽管该项目还未经过董事会讨论,但是李斌似乎意向明确,并且蔚来已经组建了独立的硬件团队“Smart HW”来负责此项目。

听到这个消息,笔者之前迟迟难以得到解答的疑惑,突然就明白了。

前一阵,笔者参加了蔚来领航辅助(Navigate On Pilot,NOP)Beta版本的体验活动,这套系统基于NIO Pilot自动驾驶辅助系统、导航系统、高精地图,使得车辆可以根据导航路径规划,在大部分高速公路和城市高架路等路段实现自动变道、超车、自动进出匝道和切换主干道等功能。

从功能上来说,蔚来这套NOP完全是按照特斯拉领航辅助(Navigate On Autopilot,NOA)作为范本来打造的系统;从体验上来说,蔚来NOP和特斯拉NOA还是有些区别。

激进还是保守?

NOP系统其实本质上是在L2自动驾驶基础上,加入了自动变道和道路(车道)规划功能,即在原有的自适应巡航、车道保持和打转向变道功能基础上,融合导航路线和高精地图的指引,完成适用道路的半自动驾驶。

实际体验下来的感受可以总结为一句话:变道平顺,规划清晰,交互优秀,但实用性不强。

自动变道是NOP系统的核心功能,在蔚来系统中可以调节“变道是否需要人工确认”的设置。如同特斯拉NOA一样,如果设置为“需要人工确认”,那么当NOP系统判定需要变道时,会给予提醒,用户需要打转向灯进行确认操作,然后车辆开始根据周围车况和道路环境进行变道;如果设置为“无需人工确认”,那么系统会在判定需要变道时,直接进行变道。

个人认为,如果需要“人工确认”才能变道,那么本质上与原有的自动驾驶辅助系统并无二致,因为用户完全可以在车道保持和自适应巡航基础上,根据需要直接打转向进行变道,所以此时NOP带不来什么体验上的提升。

所以全程测试都是基于变道“无需确认”的设置来体验的。

NOP系统的自动变道,单从变道过程来讲,转向比较平顺,车内乘员感受比较自然,不会出现什么不适和突兀感。

同时,系统决定变道时,周围的车况和道路环境也处于一个比较安全的情况。

由于蔚来的NOP系统采用了百度的高精地图,所以能够在出匝道前很远就对其进行车道规划,提前进行向右并线,从而使得出匝道相对比较顺利;另外也是得益于高精地图,一些多级匝道,NOP也能应对良好。

当然,进匝道的过程,本质上就是一次自动变道过程,所以体验相对也不错。

说到这,其实不免有人会产生疑问,这么说蔚来的NOP功能做的都挺好,怎么说不太实用呢?

原因在于使用场景问题。

在高速路段或者环线上行驶使用L2级别自动驾驶,其意图在于车辆接管大部分的油门刹车和方向盘任务,从而节省体力;如果用户并不着急,或者在拥堵路段,L2这样的辅助系统已经足足够用,能够带来非常大的体验提升。但问题是,如果用户有些赶时间,同时又想节省体力,每当需要变道超车或者下匝道,都需要人工接手,非常影响整体体验,很容易让用户产生“还不如都自己动手”的感觉。

而NOP功能即是为了满足这种类型的场景,车辆如果遇到慢车,则自动进行变道超车,快到下匝道口,自动进行向右并道,从而顺利驶入匝道。本质上,除了尝鲜新奇的用户,愿意使用NOP功能的,都是为了在节省体力同时,能够相较于L2级别自动驾驶更加节省时间(以及不错过匝道口)

如果说在车况相对较好的情况下,NOP尚且能够胜任,但是在稍微车多的环境下,NOP就暴露了一定问题。

比如平时变道或者入匝道口,如果车辆较多,由于蔚来NOP出于“安全”考虑,所以只会在距离十分宽裕的情况下完成自动变道,导致如果不人工接管,则车辆几乎将匝道入口全部行驶完都难以并线成功。

(NOP入匝道最后自己动手操作)

这里面有两点原因:其一是安全车距问题,蔚来出于对实际刹车安全和相关法规的考量,将变道判断的条件设置的相对苛刻,就导致了NOP核心功能自动变道受限制较多;其二是硬件算力或软件问题,系统对于“安全与否”的考量时间较长,导致错过变道“窗口期”。

(自动变道的安全车距判定)

在当下这个时间节点,用户接受自动驾驶系统的核心难点即是信心问题,

而作为NOP体验的最关键基础,自动变道的安全与否和果断程度其实都决定着用户对其的信心。虽然蔚来为了增强用户信心,当自动变道失败时会通过NOMI进行语音提示“哎呀,NOMI有些害怕呢”,提示用户车辆因为车距等安全原因无法执行变道,让用户充分了解车辆非常清楚周围行驶环境;但是如果为了做到“绝对”安全,导致多次变道失败,会大幅削弱用户使用的欲望。

相比之下,在特斯拉NOA功能中,车辆变道则非常果断且激进,比如向左变道,有车辆遮挡,特斯拉会采取加速或者降速找到空隙并完成变道。这种体验会些许引起乘客不适,但对于驾驶者而言,随着逐渐了解到NOA变道的能力上限,会越来越相信这套系统,甚至能够部分替代自己完成超车的操作,从而使得用户使用NOA的欲望上升。

这种体验差别蔚来的技术人员不会不知道,但蔚来仍然选择这种策略背后另有原因。

不行也得行

作为中国新造车势力中目前发展最好的一家,也是成功撬开国产豪华车市场的车企,蔚来想要紧追特斯拉的脚步,自动驾驶是无如何都躲不过去的必经之路。那么既然特斯拉在自动驾驶技术路线上已经趟出了一个方向,蔚来“从善如流”追随标杆无可厚非。

问题在于,路线可以学,但软硬件才是核心。

2014年特斯拉自动驾驶硬件第一代(Hardware 1,HW1)采用的是Mobileye Q3芯片,随后在2016年和2017年特斯拉采用了英伟达的PX 2和PX 2升级版,最终在2019年升级为自研芯片FSD。之所以有这些变动,表面上看是技术路线的不同,Mobileye以视觉处理为主,深度学习(神经网络)为辅,NVIDIA则是以深度学习为主,计算机视觉为辅,而特斯拉想要走的是深度学习为全部,普通的计算机视觉处理不需要,甚至也不需要HD地图和激光雷达的数据处理,所以市场上有的芯片贵的原因用不上,自己所需的大量深度学习算力又不够,只能自研。

但是这个过程中,特斯拉是入场较早的,能够在供应商那里拥有一些话语权。而就在特斯拉2016年因为事故与Mobileye分道扬镳后,2017年英特尔就以153亿美元高价收购了Mobileye,希望作为芯片制造巨头,在自动驾驶领域分的一杯羹。

蔚来就是在这个节骨眼前后,给ES8装上了Q4芯片。乍一看,蔚来踩着特斯拉曾经走过的脚印发展,起码方向是不会错的,以Mobileye提供的芯片和开发套件作为起点,开始研发视觉为主的自动驾驶系统。

这里需要弄明白一个事情,就是Mobileye芯片的主要功能就是通过摄像头和雷达传回的数据,分析出周围环境,并给出可行驶区域,决策层面由蔚来负责(恩智浦芯片和自研软件层)。但是这其中有个巨大的问题,就是Mobileye为了保证自己的利益,数据进入芯片如何处理车企并不知晓(像黑盒),只是得出个数据结果,车企只能进行微调,也就是说核心部分的软件处理算法,车企没有任何主导权。

由此导致的问题就是,如果车企想要添加特别的独立功能,就需要耗费大量金钱和时间成本,另外升级优化也受到供应商速度的制约。这也是为什么蔚来在北美的自动驾驶团队发生多次离职、裁员事件,最终决定将研发重心全部移回国内。

不仅如此,同时期与Mobileye合作的还有宝马、大众、日产、福特等厂商,这些大车企相比于蔚来,在与Mobileye谈条件时明显要“硬气”很多,蔚来并不能吃到什么独占红利。

所以蔚来要想继续这条路,得分两步走。

其一,先抱紧Mobileye的大腿,将基础夯实,用既有的硬件架构,尽快磨练软件研发实力。所以前有2019年蔚来宣布与Mobileye战略合作,除了将作为第一家搭载Q5芯片的车企外,还双方协同研发L4级别以上的自动驾驶系统和车队;后有蔚来在同年加速NOP系统的研发,并为此投入大量财力人力。

其二,即便能够第一批搭载Mobileye Q5芯片,整体来看,其芯片的算力仍与NVIDIA和特斯拉存在差距,加之研发阶段的“黑盒”数据处理,蔚来想要在自动驾驶领域立足,或者进一步打造蔚来“智能化”的标签,就必须要“两条腿走路”。也就是一边和Mobileye合作同步进行研发和装载入车,另一方面需要自己设计研发适合自己的自动驾驶芯片。

这件事虽然将会耗费大量资金和时间成本,但是由于短时间内产品的功能点可以由Mobileye的合作来实现,所以即便看起来是件费力不讨好的事情,蔚来也很可能孤注一掷进军自研自动驾驶芯片。

另外Mobileye也不会因此不合作,因为他们也有既得利益。Mobileye的技术路线中REM(Road Experience Management)是很重要的组成部分,通过车载摄像头进行收集数据,然后对数据进行标注和压缩记录下来;另外这些数据整合在一起可以形成“Roadbook”的高精地图,从而用于Mobileye的自动驾驶研发所用。

目前Mobileye在中国的REM进程很慢,亟需有车企能将大批量搭载他们芯片的车辆行驶在道路上,加上蔚来的NOP系统,双方都可以获得自己所需的利益。

所以本质上,虽然目前蔚来NOP距离实用性还有些距离,但是却是整个大框架规划的必经之路;起码会有很多用户出于新奇进行使用,这样一来蔚来就可以收集大量数据用于今后的研发;与Mobileye的合作不仅能够保证眼前的产品竞争力,也能同时当作“陪练”继续给蔚来自动驾驶做基础;最终蔚来很可能要走向自研芯片,才有可能保证自己在市场中的长远竞争力。

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