Robotaxi颠覆未来出行?玩高阶智驾你先搞懂这些!

新能源洞见 2024-10-13 18:29:08

—— 入门到精通,手把手教你;搞懂高阶智驾,实现人车合一

开弓没有回头箭!无人驾驶网约车,抢先于私家车驶入自动驾驶的快车道。

领跑的Robotaxi能为真正意义上的无人驾驶扫清障碍吗? 面对“纯视觉、端到端、大模型、激光雷达感知融合”等技术词儿,你似懂非懂,总觉得对高阶智驾没摸透,不好选?

放心吧!看完这篇通俗易懂、包教包会的文章,结合Robotaxi这场低成本的体验盛宴,你会轻松找到最适合自己的高阶智驾方案。

引言:新能源车的十月围城

2024年10月,中国新能源车市场再掀风暴。这一次,战火从地面燃至高空。

地面上,一边是众多当打之年的明星车型和40多款新车扎堆长假,一边是消费者与股市齐飞的热情和钱包。金九银十的旺季角逐,在国庆期间达到了巅峰。订单纷至沓来,周销频破纪录,锁单即是爆单。

与此同时,“油电之争”后的又一轮战役——智能驾驶技术和商业模式的竞争,正在向更高阶的无人驾驶“空战”延伸。10月11日,全球瞩目的特斯拉Robotaxi Cybercab登场,而中国市场的无人驾驶网约车竞赛早已卷上天,萝卜快跑更是开启以海外布局之势正面硬钢。

从萝卜快跑、文远知行到小马智行,这些品牌不仅继承了中国新能源车技术遥遥领先的优良传统,还进入了收费运营阶段,并通过政府主导的试点项目加速优化,比特斯拉提前入场。

他们的突进,更让用户对即将真正到来的高阶智能驾驶时代激动不已。

1.三大先驱,闯出一片天

中国的无人驾驶网约车赛道上,萝卜快跑、文远知行和小马智行是当前的三大主力玩家。

萝卜快跑:两个全球之最

依托百度Apollo平台,萝卜快跑已经成为全球最大的自动驾驶出行服务商;其覆盖几乎整个武汉地区的100%全无人驾驶服务,让这座著名的城市摇身一变成为全球最大的无人驾驶服务区。

“中国完全进入了下一个科技时代!” 一位在国庆期间体验“萝卜快跑吃遍武汉”活动的外国游客兴奋地说道。

截至2024年7月底,萝卜快跑在全国11个城市落地运营,累计提供700万次出行服务,已在北京、上海、深圳和武汉实现全无人驾驶示范。

其全球首个支持L4级别无人驾驶的大模型Apollo ADFM,凭借多模感知与多源规划,提升了在复杂城市场景下的安全性,安全水平比人类驾驶员高10倍以上。今年推出的第六代萝卜快跑无人车,仅售20万元,并具备10重安全冗余,“安全标准直逼国产大飞机C919”。

文远知行和小马智行:齐头并“行”

虽然文远知行和小马智行没有萝卜快跑的天然流量红利,但技术出身的它们依然在这个竞争激烈的赛道上闯出了名堂。

对于尚未生活或工作在Robotaxi示范区的用户,文远知行的名字可能还不如其新入职的凭借脱口秀走红的“打工人赵晓卉”耳熟能详。不过,这家公司早在2017年成立,专注于L4级别无人驾驶技术,业务覆盖自动驾驶出租车、货运车、环卫车等多个领域,已在全球7个国家、30多个城市展开运营和测试。

小马智行则成立于2016年,现已成为中国估值最高的自动驾驶公司。业务主要集中在自动驾驶出租车、卡车货运和智能驾驶技术。到2024年4月,小马智行的自动驾驶测试里程超过3100万公里,其中完全无人自动驾驶的里程超过300万公里,且是全球首家同时在中美两国推出无人驾驶服务的公司。

随着深圳、上海、江苏、杭州等地的自动驾驶地方立法推进,技术快速突破,叠加政府的产业配套和政策扶持,以Robotaxi为先驱的无人驾驶应用在中国的落地进程,从城市覆盖、测试规模、服务单数等方面,正快速追赶甚至在部分领域实现了对美国的超越。

2.从私家车到Robotaxi,距离有多远?

与Robotaxi运营商深度定制的L4甚至L5级别的无人驾驶车型不同,国内大部分新能源车的智能驾驶还停留在L2级。这个级别的智能驾驶系统,如自动泊车、自适应巡航、车道保持辅助等,已成为主流配置。

近两年,车企间竞争最激烈的莫过于NOA(自动辅助导航驾驶),这个功能虽备受追捧,但依旧归属于L2或L2+级别,驾驶员仍需时刻保持注意力,随时准备接管车辆。乘用车智驾领域,华为ADS、小鹏XNGP等已跻身第一梯队,而蔚来、极越等品牌紧随其后。下右图为“电车通”实测国内主流汽车品牌智驾能力分级梯队,仅代表一方观点。

然而,相比于一张表格就能看懂的智能驾驶分级,消费者面对“纯视觉、端到端、大模型、激光雷达感知融合”等复杂的专业术语,往往困惑不解。从身体和APP上获得了对“萝卜小马”们的感性体验后,在选购高阶智驾私家车时,销售们经常挂在嘴边的这些看似应该能帮助他们做出选择的理性词汇,却让人越听越糊涂,又常常不好意思问个清楚,最终无法找到最适合自己的高阶智驾配置。

先用最易懂的方式解读这些概念,然后帮你轻松选出最适合自己的高阶智驾!

纯视觉:只用眼睛看世界

就像你只靠眼睛观察四周,纯视觉技术完全依赖摄像头捕捉环境信息,通过计算机视觉识别物体、车道线和交通信号。它需要不断训练,就像婴儿逐渐学习认知周围的世界。但在低光、复杂天气等条件下,纯视觉的表现可能会不如意。

激光雷达感知融合:再加上耳朵和手杖

激光雷达、摄像头、毫米波雷达等传感器共同作用,能“看到”物体,还能“感知”它们的距离、位置和速度。这样,即便在夜间或恶劣天气中,也能准确判断周围环境,补足了纯视觉的缺点。

端到端:丢掉驾校手册,自学成才

“端到端”与前面两个感知环境的概念不同,它解决的是如何开车的问题。传统方法像是驾校的规章流程,按照固定的操作步骤应对每一种情况;端到端更像是让一个新手直接上路开车,凭借不断积累的经验,在复杂环境中学会如何应对。这种方法灵活多变,但需要海量数据和训练来让“虚拟司机”学会安全驾驶。

大模型:学有余力的童鞋了解一下

“大模型”又是与前面三个技术活儿不并列,但都能搭配的一个概念。如果继续打比方,那它就是司机的大脑,是经过深度训练后见多识广、异常聪明的大脑。以下是吐血整理的纯原创举例。

大模型+纯视觉=老司机凭借经验,就能推测出前方的模糊物体可能是什么;大模型+激光雷达感知融合=老司机能提前预感行人的出现或绿灯即将变红灯;大模型+端到端=老司机一路畅聊全凭直觉开到家,过程全然不记得但一路安全。

3.技术路线对决:安全或性价,适合才最好

在讨论当前国内乘用车的智能驾驶方案,尤其是高阶智驾的选择时,我们必须细化L2到L2+级别之间的技术路线。根据佐思汽车研究的数据显示,2024年1-7月,L2等级乘用车的市场占比最高,达到了42.6%。这个级别的主流配置为“1V1R”方案,V代表摄像头,R代表雷达,而后续出现的L则指激光雷达。

往上看,L2.5级(高速NOA功能)和L2.9级(城市NOA与记忆行车功能)占比分别为3.6%和7.9%。其中,L2.5级主流配置是“6V1R”,代表车型有理想L7和L6等;而L2.9级则以“7V3R1L”配置为主,代表车型为问界M7、M9等。要讨论高阶智能驾驶,L2.9级别无疑是我们重点关注的领域,以下讨论均针对这一级别展开。

纯视觉路线:20-25万元区间的高性价比选择

摄像头成本低廉,且随着规模效应的扩大,软件部分的成本也被有效摊薄。这使得特斯拉、乐道、宝骏云海等品牌能够在25万元以内的价格区间,提供接近L3级别的高阶智能驾驶体验。这种技术路线主打高性价比,让用户以相对低廉的价格享受更高级别的智能驾驶功能。

硬件配置差异不大,各品牌在这一路线的竞争焦点就落在软件能力上。低成本的方案在感知精度和场景覆盖上必然存在局限性,这使得算法的强弱成为决定性因素。特斯拉在2023年率先提出的“端到端”技术,正是以对大模型训练理念的创新,彻底改变了智能驾驶的竞争规则,也使特斯拉在国内车企还没完全反应过来时,就拉开了时间差。

正因如此,国内众多车企对特斯拉FSD(完全自动驾驶)是否能入华保持高度警惕。它的到来不仅意味着技术领先,还可能迅速改变整个市场格局。刚刚在美加市场提前大幅降价超30%的FSD,无疑是未来国内高阶智驾领域的最大变数。

视觉+雷达方案:25-30万元区间的平衡之选

相比纯视觉路线,视觉+雷达方案在智能驾驶系统中寻求更优的感知平衡,代表品牌包括极氪、极越等。摄像头和雷达的优势互补,提升了感知距离、环境适应性和精度。雷达在复杂路况和低能见度如雨雾天气条件下,能有效弥补摄像头的不足,确保车辆行驶的安全性能。

然而,由于缺少了激光雷达的高精度和广覆盖能力,这一方案同样依赖于强大的软件算法,来实现对感知场景的精准还原。

比如,极越在今年推出的V2.0软件版本,搭载于极越07上,就依靠百度Apollo大模型的加持,显著提升了系统的综合性能,实现了两点间的智能移动、变道避让合二为一、智能限速等功能。

如果你追求更高智能驾驶体验,又不愿为昂贵的激光雷达买单,这是一条合适的中间路线。在橄榄型的消费模型中,视觉+雷达的平衡策略,可能会成为更多车企高阶智能驾驶发展的方向之一。

激光雷达感知融合:30万元以上的高端智驾之选

激光雷达+视觉+雷达的路线无疑是智能驾驶领域的高端选择,以超越其他方案的感知精度、场景覆盖和距离识别能力为特点。这一方案通常起步价在30万元或稍低,也是国内众多Robotaxi的主流配置。

激光雷达能以极高的精度构建周围环境的三维点云图,尤其在高速行驶、复杂城市环境以及夜间、雨雾等恶劣天气下,其表现显著优于传统摄像头和毫米波雷达。这使得全场景NOA和城区NCA(导航控制区域)等高阶智驾功能得以实现。

然而,激光雷达的高昂成本是这一顶级方案的主要挑战。尽管价格逐渐降低,但仍远高于摄像头和毫米波雷达,尤其是高性能的固态激光雷达。因此,搭载此方案的车型大多在30万元以上。采用出厂标配城市NOA方案的有理想L7/L9、问界M9、小鹏G9和哪吒S等;采用硬件预装,后期通过OTA实现城市NOA方案的有问界M7、蔚来ES6和小米SU7等。

为了充分发挥更强大的硬件效能,复杂的软件算法显得尤为关键。多维度数据需高效融合并实时处理。例如,问界M9搭载的“7V3R1L”方案结合华为的鸿蒙智驾系统,能实现全国无高精地图的城区NCA功能,成为高端智能驾驶的标杆。

如果你追求极致的智能驾驶体验,准备好至少30万元,为这个象征着未来汽车在智能驾驶领域的终极方向买单吧。当然,你也要做好思想准备,科技平权必然让这个高端配置逐渐成为更多车型的标配,并引发新一轮的技术革新。

4. 算力:高阶智驾的“脑力”

到此为止,我们对高阶智驾方案的选择,还停留在感知能力的技术路线层面。如果继续以打比方的方式探讨下去,就得深究高阶智驾这位“老司机”的思考速度和反应灵敏度究竟来自哪里。没错,这就是决定“脑速”的算力。

算力的基础单位是“TOPS”(每秒万亿次操作)。算力越高,系统就能处理更多的传感器数据,从而提高对环境的感知、决策、反应速度。例如,有些车型采用几十TOPS的芯片即可应付城市道路,而高阶智驾往往需要数百TOPS的芯片来应对复杂路况和高速驾驶场景。如果一辆车的算力超过1000TOPS,那几乎可以被称为车载芯片中的“顶配选手”。

当前,智能驾驶的算力依赖于英伟达、高通、华为等厂商的车载AI芯片,这些芯片以强大的并行处理能力,将雷达、激光雷达、摄像头等传感器的数据融合为统一的驾驶决策。但高算力还需要通过软硬件的优化让算法高效运行,这才是智能驾驶的“真功夫”,如同大脑的“智商与情商”之间的平衡。

2023年首届中国智驾大赛广州站的16款参赛车型中,高速NOA前三名分别是小鹏G6、问界M5和阿维塔11,而算力最高的蔚来ET5却未能站上领奖台。这一结果证明,智能驾驶不仅是硬件的肌肉秀,必须让算力聪明地运转起来。

无人驾驶已经到来,高阶智驾触手可及。Robotaxi只是为我们提供了一场低门槛的高阶智驾预习。相对于简单粗暴地“堆硬件上价值”的无人驾驶网约车,“螺蛳壳里做道场”的乘用车高阶智驾才是异彩纷呈。即便是特斯拉的设计激进之作Cybercab,也无法以千篇一律的身躯承载数十亿人个性化的出行体验需求。

选高阶智驾,如同为自己择一位能长期陪伴的挚友。人车合一不仅是技术的融合,更是驾乘者与座驾之间心有灵犀的默契。无论是预算有限的年轻一族,还是追求极致体验的高端玩家,最终的选择都在于你如何在安全性与性价比之间做出权衡,在于车企的研发实力和技术风格是否能够与你的智能体验需求完美契合。

在这场无人驾驶的变革中,你才是真正的主角。

三个小贴士:

高阶智驾不是硬件的一锤子买卖,更要看后期优化,尤其是城市NOA功能。有的出厂时只预留了硬件,完全靠后期OTA,对比下有没有良心推送。

无图NOA(无高精地图导航辅助驾驶)能选则选,会导致后期使用成本下降。毕竟当下没有显著增加购车成本,但未来获益可期。

安全冗余是保障车辆在极端情况下还能安全运行的关键策略。备用的硬件、算法甚至制动系统,相比销售关注的保单,是你更应关注的珍贵的“主动险”。

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