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83407dd95e2fb5f746adbd09fd2ba7ab 德國慕尼黑,一座與汽車發展息息相關的城市。前兩天,一場突如其來的簡短發表會,卻有可能成為自動駕駛汽車乃至整個汽車業的一次重要革命。原因在於這場發表會的三位「巨頭」:百年汽車大廠BMW、處理器領導者 Intel、以及名氣不大但掌握著自動駕駛關鍵技術的以色列科技公司 Mobileye。

三家公司組成了夢幻團隊,目的很簡單:到 2021 年,要聯合生產自動駕駛汽車。

5 年,把人類從駕駛座趕出去

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圖片來自 Gizmodo

掐指一算,距離三家設定的目標「做出量產的自動駕駛汽車」還有 5 年時間。由於三家公司各自已經在這個領域有了一定的積累,所以他們有一份到時預計完成的目標發展計劃:

  1. Eyes Off(閉著眼睛開車):解放駕駛員的雙手與眼睛,讓汽車能夠安全地完成基本的駕駛行為;
  2. Mind Off(開車時)讓駕駛員完全信任汽車,將開車的時間用來幹其他事情(mind off)。
  3. 全自動駕駛,將人類從駕駛座上淘汰掉。

同時三家還打算聯手打造一個開放的標準平台,供其他汽車廠商,以及可能會從自動駕駛技術中獲益的行業使用。當然,打造標準的同時也可能會帶來一定的利益。

具備高度自動駕駛功能的原型車將會在短期之內成為現實,BMW希望在 2017 年將其拓展為一個具有規模的車隊,透過不斷地測試提高決策演算法、圖像識別技術的精度。

 

跨界桃園結義,自動駕駛三足鼎立

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圖片來自 Koouoo

自動駕駛領域的三足鼎立之勢已經呈現。

首先是 Google。相對看重自動駕駛技術的長遠發展,所以會使用雷射、高精密度地圖、雲端計運算等成本極高的技術開發自動駕駛汽車,在此期間也不依賴任何汽車公司。

其次是特斯拉,在電動車平台上選用成本較低,容易大規模應用的自動駕駛技術。完全依靠自己進行軟體工具開發,配合對外採購的成熟感應器、模組,實現自動駕駛。

最後是全新的BMW、Mobileye、英特爾合作模式。這三家公司均有著自己的長處——汽車研發與生產、圖像識別 ADAS 技術、強大的計算晶片技術。

然而在開發自動駕駛汽車這件事情上,每一方都需要來自另外兩家公司的支援,於是就有了這次發表會上公佈的戰略合作。

 

競爭力分析

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圖片來自 Riverparkinc

相比BMW和 Intel,Mobileye 名氣的確小很多,但實際上這是一家從 1999 年就開始深耕 ADAS(圖像識別技術開發高級輔助駕駛系統)領域的「專家」。

其一系列產品的基礎原理也非常「直接」:給汽車前方安裝一個普通鏡頭,然後經過一些必須的調整和校準之後,再利用在鏡頭中的晶片直接根據鏡頭拍攝的圖像資料獲知汽車外部的各種訊息。

Mobileye 現在已經可以透過這個簡單的鏡頭實現行人碰撞預警、車道偏離預警、前向碰撞預警、車距監測、智慧燈光切換、道路標誌識別等功能。

這套系統真正強大之處在於獨立開發的圖像識別算法以及 EyeQ 系列計算晶片,首款商用系統甚至用了 8 年時間進行開發。

對於BMW而言,能夠透過合作獲得如此成熟可靠的一套技術,遠比讓工程師團隊從 0 開始更加明智。

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圖片來自 Investores

其產品已經被大規模應用在奧迪、大眾、沃爾沃等多家整車製造商的汽車上,特斯拉和寶馬也名列其中。根據 GeekCar 報導,目前 Mobileye 累計銷量已經達到 1000 多萬台,其中 80% 為前裝產品,20% 為後裝產品。

當然 Mobileye 也有很大的侷限性。在沒有與汽車廠商合作時,Mobileye 能做的只是透過安裝在車內的圓形螢幕、手機 App 發出蜂鳴聲,向駕駛員提示潛在的安全風險,無法代替駕駛員完成反應。

有了這次合作,Mobileye 既可以獲得英特爾全系列系列處理器的強大計算能力支援,也可以深度接入BMW的汽車裡,將自己精準的安全檢測結果轉化為有效的自動駕駛決策。

除此以外,以BMW為代表的傳統汽車廠商有著「特斯拉」們觸不可及的優勢——銷量。銷量對 Mobileye 而言不僅意味著錢,還代表著大量「實戰」經驗。基於單個鏡頭圖像識別的 ADAS 能有多高的精度和可靠性,取決於在研發過程中系統採集並學習的圖像資料量。

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NVIDIA Drive PX 2,圖片來自 Vrworld

而對於 Intel 來說,選擇合作跟同行 NVIDIA 所帶來的啟發有著「千絲萬縷」的關係。後者作為另外一個全球級計算晶片製造商,這兩年的轉型之路的確順風順水。

在平板手機市場遭遇「滑鐵盧」的 Tegra 系列處理器反而被自己高性能帶來的高功耗拖下了水,但在將應用轉移到汽車之上,直接煥發出了第二春。娛樂大腦 Drive CX 和自動駕駛大腦 Drive PX 兩條產品線幾乎將所有汽車廠商劃為了獵物。

得益於 NVIDIA 在顯卡多年的積累,再加上 GPU 在圖形處理方面的先天優勢,其內建 Tegra 系列 ARM 處理器競爭力十足,這也是為什麼就連 Tesla 也會選擇 NVIDIA。就在今年的 CES 上,NVIDIA 還發表了一套具有學習功能的自動駕駛技術,該技術透過讓車輛自行分析路面狀況實現自動駕駛。

 

為什麼是 ADAS?

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圖片來自 Crankydriver

BMW、Mobileye 和英特爾的這場發表會更顯平淡無趣。平淡之處在於這 3 家公司不過是將自己本來就已經擅長的技術和產品,透過戰略合作的方式在應用層面上推進到新的高度。同時,也讓傳統的 ADAS 系統走到了自動駕駛的舞台上。

ADAS 是一系列用於汽車的輔助駕駛技術統稱,簡單如倒車雷達,複雜的則有盲點檢測、自適應巡航、車道保持等功能。目前在眾多中高端車型裡,ADAS 系統幾乎成為了標準配置。

相比科技公司激進的自動駕駛發展策略,用 ADAS 教育消費者適應自動駕駛技術的發展更符合BMW等大型汽車公司的漸進式思維。

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圖片來自 The Verge

最近發生在特斯拉 Model S 上的一場事故也證明了漸進式策略的一種優勢,儘管特斯拉自動駕駛的安全係數很高,但它任何一場事故的負面評價都會因為其自動駕駛特性得到放大,因為消費者需要時間適應一台能夠自動轉向、剎車的汽車。

既然 ADAS 系統是傳統汽車公司進軍自動駕駛的關鍵一步,自然也就不難理解為何 Mobileye 會得到此般青睞。

Mobileye圖像識別技術開發的 ADAS 在目前主流的多項 ADAS 技術中恰好處於一個性能、成本的平衡。正是由於便宜而且性能夠用,所以鏡頭一直都是在 ADAS 系統中佔據主要地位的傳感器,比如用多個 Mobileye 開發的鏡頭,配合 77G 毫米波雷達以及車身 8 個超聲波傳感器實現高度自動駕駛功能的特斯拉 Model S。

如前文所言,Mobileye 不僅擁有可靠的技術,還有超過 1000 萬台的銷量,這些被整車製造商安裝在原裝車上的鏡頭已經源源不斷地採集了大量的資料,這些資料成為了支撐 Mobileye 產品可靠性的基石。但要實現 100% 自動駕駛,深度機器學習將會是一個需要長時間踰越的門檻。

 

野心滿滿的BMW,需先解決電動車技術問題

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圖片來自 Hollywoodreporter

5 年邁向自動駕駛,按照目前科技的發展速度並非不可能,但除了和 Mobileye、英特爾合作開發自動駕駛技術,BMW目前更應該思考一下如何推動自己往電動汽車的轉型。

無論是特斯拉還是 Google,都無法對自動駕駛汽車的量產時間打包票,所以BMW這一次不僅沒有落後,反倒有扳回一局的機會,但是以特斯拉為代表的電動汽車已經真真切切地對BMW等汽車廠商形成了一點威脅。

在 3.5 萬美元,續航近 345 公里的的入門級電動車 Model 3 要到 2017 年才能交付之前,BMW更應該思考一下如何將自己對汽車的理解和積澱延續到電動車時代。

 

最後

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圖片來自 The Verge

雖然沒有大動作的發表會,雖然沒有實際的合作成果,甚至連三家 CEO 的合照都沒有一張,但是這次「戰略合作」卻反應出了一則重要的訊息:傳統汽車廠商開始正視新汽車廠商如 Tesla 即將帶來的衝擊。

就拿 Intel 和 Mobileye 來說,實際兩家尋常的產品策略中一直都持有開放的態度,而整件事最為著急的不是別人,正是BMW。因為現實的問題就擺在面前:賣的最好的消費電動車來自 Tesla。

我們有理由相信,在未來的一段時間,還會有更多的傳統汽車廠商有所動作,當然,無論怎麼發展,消費者永遠都是最終的受益者,因為自動駕駛的到來也將加速。

 

 

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