10/25
2021
Monday
屠格涅夫
凡事只要看得淡些，就没有什么可忧虑的了；只要不因愤怒而夸大事态，就没有什么事情值得生气的了。
1、梅赛德斯- AMG EQE 低伪谍照曝光 2、Rivian 面向预订者提供认股福利 3、大众 ID.5 GTX 将于 11 月 3 日正式亮相 4、Silence 推出 S04 电动小型车 5、奥迪首次展示融合 V2X 自动驾驶相关技术
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【粤语版】实战小鹏VPA｜426米避让行人19次 车库里的“自动驾驶体验”
看了 @飞机先生 谈的「华为 」与「Robotaxi 」，觉得这些概念最近令我们都有点混乱。当然很多问题其实也不是技术问题，主要还是运营的问题。所以也跟着聊几句。 一、先聊一下 Robotaxi 1、平台服务商起步的时候都希望通过自研解决技术问题 本来 Robotaxi 是一个平台服务性质的产业，而自动驾驶汽车则是一个科技产品研发生产性质的产业。按道理当这些产业成熟以后，这两类型的企业都应该各自干专业的事儿，相互依存，做平台的直接选用现成科技产品即可。 但这都是开创性的领域，所以现阶段肯定没那么轻松。 在开始的时候，做科技产业研发的公司，特别是做这种颠覆性产品的，肯定不是来自于传统那种不希望被颠覆的大科技企业，所以都会遇到财力不足，被人说没短期利润，将来利润点也肯定被质疑的问题。所以，基本上都得像艺术家那样，被有执念的投资者供养着。 做平台的就算想包养一个这样的作为合作伙伴，也很难下得了手。但平台商的野心大，资本大，扩张的迫切感很强，等不及纯技术公司的成果，所以都会一开始就“自己来”。“自己来”的轨迹很多种啦，很多也是靠吃掉现成的技术团队来起步的，这就不聊了。后续变成自己的，那好处也是不言而喻的。 但到了自动驾驶服务平台这个概念上，当然难度是很大的。并不是当初摩拜研发那台共享自行车那么简单快速就能服役。Robotaxi 的目标是全无人驾驶汽车的规模化，实现更低的人力运营成本可以服务更大面积的社会需求。要达到这个真正能运营的目的，周期会很长。尽管这些平台商早就做好了心理准备，但估计是实际进度还是超过了他们的承受能力。 2、自研成果未见，则被另一种节奏打乱 到了现在这个阶段，另外一波不同节奏的东西也在打乱原来的执念，令目标是平台服务商的如坐针毡。那就是各种科技产业的公司，都在量产车上用循序渐进方式渗透多种类型的自动辅助驾驶应用，而且已经开始看到运营的雏形。 现在实际上没有人在乎你究竟是叫 L2+，还是 L3，还是 L x …. 你喜欢叫我 L2+ 也成，叫我 L3 也没意见，叫我 L0 都行，随你。反正，在百公里接管率这种指标上，高速上从百公里几次，陆续会降低到百公里低于 1 次，然后接下来还说要努力做到每千公里个位数。更要命的是，明年（2021），这种东西开始杀入到市区里面来了。 然后你硬要加个指标限制？也很好办啊，你说啥我就照做，你说脱手才叫 L3？那日后说允许 L3 的时候我就把方向盘握感提示延长甚至取消不就完事儿了？反正不管你搞什么形式上的规限和嘴皮上的概念，对于技术开发领域的步伐和路径都不会有啥影响。形式上的东西，兵来将挡，你啥规矩都能应付。 这种短时间内进入市场的节奏，令原来那些雄伟规划的产业链全部都瞬间不适应。 先举个局部例子，例如最近红火的激光雷达。原来海外老一辈传统权威的激光雷达厂商，这么些年都在给自动驾驶公司研发团队和各种科研机构乃至大学实验室，供应那些性能指标很完美，价格很昂贵的机械激光雷达，从未收到来自传统主机厂提出的短期量产车需求。本以为安逸过着自己的小日子，结果措不及防，突然这两年冒出一些不知哪里来的新面孔，已经信誓旦旦在明年就要推出若干款车规级别量产车上路了，客户也不是来自什么百年奔驰丰田这些。导致阵脚大乱，现在也得立刻立项开始往这种小型化方案去做研发了。 3、无法坚守的就纷纷撤退了 这对于那种必须要等到不需要方向盘的车子上街，才能产生经济效益的平台投资项目来讲，耐心的考验实在太巨大。谁能够坚持住呢？而再看看眼前，其实之前搞的一些技术成果，也具备一定的能力，可以在眼前就已经铺开的这种从 L2+ 开始延伸的市场里面有点作为，于是就会萌生了改变策略的念头。开始从长远的平台服务转而将现有科技产品乃至团队卖掉套现了。就出现最近美国网约车巨头 Lyft 将把旗下自动驾驶部门以 5.5 亿美元出售给丰田这样的事儿。而它的对手 Uber 的自动驾驶部门，早在去年 12 月已经决定出售了。 二、聊聊最近以华为为首的供应链模式 当然，上面说的例子，是在美国。而在中国国内目前还是百花齐放的状态，例如滴滴并没有迹象要放弃自研的自动驾驶项目，而是变本加厉加快进度。而且其他专注开发这类的科技公司也依然有不少在保持正常发展中。更有华为百度这种同时提供针对量产车的 L2+ 延展搭载方案的供应商，貌似是打算通吃日后各种层面形形式式的自动驾驶汽车市场，Robotaxi 我要吃，量产乘用车我更要吃。 所以在中国市场，目前讨论得最多的也是集中在究竟主机厂是依赖供应商的模式以后能活得更好呢，还是有自研能力自己掌控的模式可以活得更好？ 对于这一点，我个人是更倾向于具有自研能力的主机厂产品会更有竞争力，作为个人选择，我也会优先选择主机厂自研的产品来购买。 因为这是属于产品的一项核心服务，很需要根据用户反馈不断迭代，不是一锤子买卖，而且涉及各种运营策略，主机厂也很需要自己掌握这方面大数据进行研发和运营，如果自己控制不了的话根本搞不定。在供应商手里的话，后续产品也很难有差异化的竞争力，起码是自己把控不了这些差异化。供应商也很难面对不同品牌不同诉求来满足针对不同用户群的各种个性化开发。之前社区里面有个网友说得好，不会有哪家手机厂会把系统交给外人来做的，也是同样道理。 所以，最近很火热的华为现象，我觉得那些不涉及丰富体验需求的部分，华为作为供应链会给予很多厂家提供更好的选择，例如更快速的充电效率方案等，但至于说自动驾驶系统这类和用户交互面积较大的应用，如果仅希望依赖类似华为提供方案，日后也是很难在市场立足的。
华为并不“强势”，苹果未必干得过小米——车展自动驾驶随笔 15 则
我也说说激光雷达 《平民价格的车规级激光雷达！它来了》 今年开始，激光雷达又成了新的一个话题，因为它开始陆续搭载在价格较便宜的乘用车上，很多人都有机会接触到它了。但它究竟有什么用处，很多人还是不太了解。因为在交流中发现，很多人对毫米波雷达有多大能耐，视觉系统有多大能耐，也是含糊不清，那么多了一个叫激光雷达的，它能带来什么改变？就更不清晰了。 最近通过参加拜访大疆的交流学习，也了解到了一种皮毛，对于我这种门外汉来讲，梳理了几个概念。浅白地跟大家分享一下，也希望得到专家们的纠错和指导。 激光雷达给予自动（辅助）驾驶系统最大改变应该是安全性方面的保障。但我想一开始先转到另外一个关注点上，那就是对自动（辅助）驾驶系统的算力分担。 相对拥有激光雷达的系统，如果是纯视觉方案的系统，需要耗费大量算力用于对影像的实时分析工作。通过对实时视频画面的分析，类似 AR 应用那样换算出 3D 空间里面的目标物体，包括物体大致的 3D 模型，大小尺寸和在眼前场景中的位置以及活动轨迹等等，交由决策系统进行下一步的算法运算来处理。 目前在北美路试的 FSD BETA 可以说是拥有最强自动驾驶能力的一个纯视觉系统，摄像头所捕获的场景画面实时被强大算力的 HW 3.0 换算成虚拟实景数据，令系统的决策机构指挥着汽车来应对这些路况进行行驶。而近日比较热议的特斯拉经过墓地出现一些虚拟人物的话题，也是因为视觉系统通过影像信息对一些物体轮廓误判为人物造成。 在通过对激光雷达能力的了解之后，我发现，当你拥有了激光雷达，它可以不需要占用车里原有 ADAS 系统算力芯片的工时情况下，直接给决策机构送上一个眼前各个目标物的 3D 模型信息，包括这个东西的大小形状和位置数据。这样对于 ADAS 系统来讲太省力了，系统可以直接交给下一步决策算法来处理就行了，不需要根据那些影像信息进行重构 3D 场景模型。 如果再抠细一点来讲，激光雷达扫描到一个实物的点，会返回一个实物点的精准位置信息数据，获得这个数据不需要额外算力。但基于视觉系统画面上的一个点，仅是一个像素，需要算力通过画面进行重构成一个 3D 场景，来分析这个点在场景里面是不是属于一个实物身上的。如果是实物那么具体的位置数据也只能靠分析而不是精准的，还得需要毫米波雷达的数据来对照获得。另外，目前的视觉算力对于路面上物体究竟是不是某个投射的阴影都没法 100% 确认，存在大量误判和漏检的可能。而相比之下，激光雷达直接反馈的数据就省事太多了。 当然，数据过来了具体怎样用，那是系统算法层面针对不同需求去决定，如果要进一步辨认还可以再让摄像头去确认更详细信息都无妨，例如激光雷达发现有一个类似人的模型出现，那么摄像头进一步可以看他究竟穿什么颜色的衣服。但对于例如 AEB 等对安全性和辨认速度和准确性要求很高的系统，在不需要有太高算力的自动驾驶芯片支持下，也能立刻准确接收到有一个人的信息即可，他穿什么颜色已经并不重要了。激光雷达的实时高效而且基本无疏漏的信息反馈，对这方面需求太有用了！ 另外，例如小鹏目前 XPilot 3.0 系统所采用的英伟达 Xavier 芯片算力是 30TOPS，远远落后于特斯拉 HW3.0 的 144TOPS 算力，但如果加入激光雷达，那么在识别周边一百五十多米范围的 3D 场景能力上，就不会受到这个算力差距的影响，反而还比目前用 30TOPS 算力来单纯做视觉再加毫米波雷达的方式，有更多的算力冗余进行其他更复杂的算法功能。激光雷达就好像对于现有自动（辅助）驾驶的一个强力外援那样，分担了很重要而且很繁重的工作！ 而回到安全保障的话题上，激光雷达的特点几乎都是针对毫米波雷达和摄像头能力局限所产生的痛点而存在的。受光照，天气等环境因素影响甚微，而且识别速度快，数据精准，基本上不会出现漏检现象。昨天写过一篇心得提到，高速上静止目标物这种行业难题眼前的 ADAS 系统都无法解决，那么当日后都有了激光雷达之后，就几乎可以得到完整的解决方案。还诸如遇到短距离强行别车等场景，以往毫米波雷达根本无法反应，激光雷达配合侧前摄像头的话，做到更智能地自动避让甚至自动卡位，也不是不可能的。 总之，激光雷达的好处非常多，在以前，最大的缺点自然就是成本太高，消费不起，而且不是车规级产品，只能出现在各种科研测试车身上。但从今年起，半固态或接下来全固态车规级的产品将真正装到较大量零售的乘用车上，这可是一个重大的改变。第一台比较便宜的车型很可能就是小鹏代号为 D55 的小轿车，可能产品会命名为 P5。并且它搭载的 XPilot 3.0 是一个现成已经交付的 ADAS 系统，激光雷达可以作为外援直接加入到它的体系中，给予原有系统起到增强的作用。理论上这样的软件开发周期会更短，比赋予一个全新开发的系统，真正获得的效益会更快能够体现。所以，很期待今年年底这类产品真正走入车主生活的那一刻会带来怎样的不同感受！ 反观，目前依然有些厂家还停留在将样板车的车身周围布满不可能实现车规量产的机械激光雷达，来测试开发所谓日后非常完善的自动驾驶系统，满足那个目前虚大空的口号目标，显然这已经完全不是一个节奏下的产物。
来点干货！告诉你小鹏P7眼中的世界，浅谈自动驾驶物体识别问题
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飞机先生#飞机先生唠唠#结合小鹏飞行汽车投资的最新进展，我们借这个话题聊一件还比较有趣的事儿：
···小鹏 出行生态···
小鹏布局陆地上能开的智能汽车、到天上飞的飞行汽车、到陆地能跑的机器人，属于铁打的「程序员」情怀，把生态聚焦在智能出行上。
它们服务于不同群体、满足不同的出行方式，促成了一个生态，并且它们也拥有许多共性。例如它们可能享有同一套补能方案，同样需要智能驾驶、软件算法等，当然部分智能化硬件也是相似的。
这也是今年 1024 科技日的焦点。
···蔚来 电动车生态···
虽然蔚来当前重点只是聚焦在智能汽车，但涉及到汽车出行的每一个方向都想做大、做强。
例如补能体系，有独立的 NIO Power；例如蔚来周边，有独立的NIO Life；例如驱动体系，有独立的XPT平台…
它们甚至是可以独立于蔚来品牌，服务于其它任意品牌。比如我们熟悉的换电平台、超充、加电、电驱系统等，只要你出钱，都可以和蔚来合作。
有没有可能未来蔚来的智能驾驶系统、蔚来门店、电池外供都能够独立呢？
··· 小米 信息生态···
借小米汽车最近官宣的内容，我们对小米汽车生态的猜想也不难。
小米目前聚焦在智能手机、智能家居到智能办公三大领域，显然当汽车摆脱机械化步入智能化时，小米入局已是必然。
背靠小米背后的用户体系、销售网络、生态体系，那么我们可以结合雷总的话作为总结，小米是基于“信息产业”生态，也是利用新的资源重组，也能反哺智能手机、反哺智能家居…智能汽车也是智能生态中的一个子生态。
···比亚迪 制造生态···
比亚迪看似一个在电子代工领域起步的代工厂，随后却成为一个实干家，颇为难得。而独立的生态也与蔚来相类似，比亚迪独立的电池体系、半导体体系、e平台 3.0…
自给自足以外也能够对外售卖。
这里更有趣的是对比最近想造车的富士康，与其说造车不如说富士康想“借机”成为手机时代的汽车代工厂，为它们提供一个“样品房”。
这是工业生态上的对决。
再细分还有很多，包括苹果、华为、百度…但我们在其中也能找到一些共性，传统车企的转型大多集中在制造，包括电池、智能汽车的架构等；新势力车企基于智能汽车出发，有更多的构想，甚至特斯拉对外太空的探索；互联网企业更多把智能汽车作为另一个互联网“宿主”，期待着下一个互联网变革时代…
它们彼此都有各自的“长处”与“短板”，所以智能汽车的终局改写的不仅仅是单一汽车形态，而是关乎出行方式、互联网、改变用户习惯…的一场世纪变革。- 飞机先生#飞机先生唠唠# 如何看待“华为造车”即将开启的新模式，傲图？
华为将基于「傲图」打造全套的华为智能汽车解决方案，自己筹划品牌规划、设计以及营销等。这一次合作模式被总结为“这是华为自己造的一款车，只是没有挂华为的车标而已。而金康赛力斯作为合作方只负责代工生产。”
···软件科技公司和汽车公司的合作模式，现在看已经颇为微妙···
这不禁让我们回想起过去的计算机时代。
一开始影响大家购买决策的是硬件，各种品牌的电脑搭载各自专属的软件。
而微软的出现打破了这一局面，统一的软件能够在各个不同的电脑品牌中运行，并且微软开放了程序接口，让各路软件供应商加入这个生态，开发相应的软件程序，这时候做硬件的厂商做的再好，没人愿意做生态，也就没有想用了。
而微软越做越大，硬件优先也转变为软件优先，游戏规则出现大反转。
手机时代也同理，但手机时代出现了苹果，苹果坚持了软硬件一体化，但后面大家认为也正因此苹果才成就了整个生态帝国。
···这样的规律在汽车时代也在重演···
首当其冲是科技公司，把智能驾驶、智能座舱两种生态模块安置在车辆上，负责测试、运营以及管理，汽车公司降级为OEM，华为目前的思路就是要走到极致（金康赛力斯完全只负责代工生产）。
第二是当前 Tier 2 公司，例如当前部分芯片公司，地平线。取代他们的可能不是市场有更高性能的芯片，而是有另一家开放的“windows”，把他们的客户和市场的用户全部抢走。
所以我们发现很多车企也打起了生态的算盘，试图保住用户流量，完成数字转型，避免重蹈覆辙。
类似地平线也在发力软件生态的布局，让更多车企加入组成生态圈，成为下半场的竞争的核心，否则你造的再好的硬件也没有人会在上面开发。
我们看到目前许多软件服务、软件付费等也顺势开启，特别是部分传统车企，以前卖铁，现在卖软件，特别洋气。
···但我的想法是：单纯从卖软件收益早已是互联网时代的过去式···
汽车的赛道中更加激烈。
各路大军就此汇集自成一派，有输掉互联网的微软、有在互联网已风生水起的苹果、谷歌、小米等， 还有很多新的企业以颠覆出当前的互联网业态的方式出现。
而为何我们不能接受 华为 就是其中一种？可以确定的是，它们不会像类似字节，重蹈覆辙翻炒互联网红利；它们也不会凭借软件付费走到最后。
新的游戏规则是在新的生态中颠覆新的交互模式，掀起新一轮的流量竞赛，而这在汽车的终局中赌注更大、变数自然也会更大。
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