对话三位自动驾驶创业者：自动驾驶的商业化还要迈过哪些坎？

钛媒体联合创始人万宁与三位嘉宾对话，从左至右:易道科技的、地平线的、汽车大脑Yolanda Du。一年一度的CES ASIA如期而至。作为CES组委会官方合作媒体，钛媒体已经连续五年对上海举办的CES ASIA进行了报道，今年也不例外。作为汽车生态圈的持续观察者，钛媒体以独特的技术视角，圆满结束了由ITValue主办的“未来出行技术沙龙”，力求为技术实现探索更多商业规律。本次CES ASIA 2019钛媒体未来出行技术沙龙论坛分为三个部分，分别是“5G时代的智能互联网连接”、“自动驾驶技术的未来商业化”、“未来出行新方式”。我们邀请了各个行业的嘉宾共同探讨，包括“百年老店”福特等汽车厂商，以及产业链上下游的相关技术供应商。钛媒体集团创始人赵在会上表示，“新的出行方式已经成为大家越来越关注的话题。钛媒体在技术和商业领域有着多年的丰富经验，希望未来能和大家一起探索，在未来出行的方向上做出更多有价值的探索。”在“自动驾驶技术的未来商业化”第二场对话环节，各路嘉宾观点碰撞激烈，不仅干货满满，而且金句频出。Auto Train的首席运营官Yolanda Du直言不讳地讲述了自动驾驶首次登陆的场景。从2C端来看，可能会慢一些，自动驾驶落地较快的场景可能是低速公园等2B环境。“比如低速园区这样的专车，每辆已经几百万了，即使配备了自动驾驶，对2B场景和车辆公司也没那么敏感，他们更愿意为此买单。”低速园区同步也解决了自动驾驶代替人的问题，直接代替人工驾驶，更愿意加速自动驾驶的落地。地平线公司的副总裁张玉凤也持有类似的观点。他认为，愿意为自动驾驶终端付费的不是消费者，而是B端客户，“自动驾驶出租车这样的细分行业可以解决运营成本的问题，尤其是在人力成本高的地区。此外，在干线物流领域，在劳动力、燃料消耗和安全方面也存在许多挑战。目前，许多外国初创公司正在挑战干线物流中的L3级自动驾驶，这也是一条可以在较短时间内带来商业回报的潜在路线。“当然，自动驾驶的落地也面临现实和骨骼问题。星易道科技有限公司创始人兼CEO赵洁感叹道，“人类的技术可以达到天上月亮，但是当把一项技术变成一个东西或者系统，供百万辆汽车使用的时候，其实应该有一些关于实现目的、服务对象、你的环境、基础的假设。最后要列出假设，作为这件事的出发点。这应该从更多的角度来看，并确定“这项技术最终可以转化为产品。”Auto Brain的首席运营官Yolanda Du也表示，让自动驾驶成为人人可用的通用技术仍需要克服几个主要障碍，“如果可以将大规模生产推广到用户端，有几个关键问题需要解决。第一，我们一直看到的比较多，比如硬件配置，可能很难降低成本，使用高成本的激光雷达，很难。第二，硬件传感器方面，很多还没有过车辆规范级别，比如激光雷达，还没有过车辆规范级别，会有重大问题。”。"地平线副总裁张玉凤也直言不讳地指出，安全是自动驾驶的首要因素，不仅包括硬件的功能安全，还包括系统的信息安全，以及道路设施的建设和完善。以下是钛媒体联合创始人、ITValue创始总监万宁与三位嘉宾的对话原文，由钛媒体略加编辑:万宁:我的链接叫未来自动驾驶技术商业化。首先，我想邀请几位嘉宾参与讨论。第一位是易道科技有限公司的创始人兼首席执行官赵洁，第二位是地平线的副总裁张玉凤，第三位是汽车大脑的首席运营官·尤兰达·杜。赵先生一直从事雷达工作。我们也知道雷达是中国自动驾驶领域非常重要的传感器，包括激光雷达和毫米波雷达。能否非常清晰地解释一下这两种技术的区别，以及未来在中国的自动驾驶应用中会如何发展？赵洁:谢谢你，万先生。首先，从毫米波雷达和激光雷达的角度来看，两种技术是有区别的。对比之下，大家会发现他们各不相同。我不知道到底是怎么回事。我们从比较明显的特征来对比一下。第一，在环境适应性方面，毫米波雷达的优势最明显:全天候工作，在暴雨、大雪、大雾中基本不受影响。此时，根据工作频带的不同，包括相机在内的光学器件将会出现故障。这和物理性质有关。用什么算法不能解决这个问题，是物理问题；其次，从产业化的角度来看，由于毫米波雷达在汽车领域有40年甚至更长的发展历史，所以我们今天使用的毫米波雷达设备是车载标准甚至更低成本的实现，没有问题。而激光雷达更多的是用来解决技术问题，甚至是在科技阶段，所以这中间有一个时间的问题；三、为什么人们会认为毫米波雷达分辨率不够？原因是过去的应用背景有关系，以前识别一辆车就够了。因此，我们认为技术有很大的潜力。万宁:在自动驾驶到来之前，毫米波雷达+5G技术是否也能完成对自动驾驶的基础支持？赵洁:这也是我们公司延伸的一项技术。交通运输中的高分辨率雷达可以提供对道路上这些车辆的速度和交通流量的高分辨率感知。通过这些，我们觉得要实现智能交通，首先要实现道路和车辆两方面的智能。未来还有雷达技术的进一步实现，通信雷达。汽车在路上感应到的信息也可以连接，这就是物联网。万宁:问我地平线那边。今天，我去展厅看了一上午自动驾驶平台的使用情况，包括你一直在合作的那些平台。所以我想知道，毕竟自动驾驶是一个很长的连接。地平线参与的环节有哪些？你对整个自动驾驶生态系统的理解是什么？张玉凤:国内也有一些知名的雷达设备厂商，比如激光雷达、何塞科技，都是基于智能学习处理的。也有一些创业公司利用视觉感知和超声波雷达结合控制来实现慢速自动驾驶。“我们正在与视觉、激光雷达和超声波雷达等制造商合作。对于赋能来说，如何利用工具帮助合作伙伴解决问题，自动驾驶本身就是一件具有挑战性的事情，每年可能要花费10亿美元。行业内的玩家往往会更频繁地聚集在一起。可以看到本田和Cruise合作的例子。”。从安全角度来说，确实也需要不同的传感器来配合。刚才赵总也提到毫米波雷达有它的优势，还有全天候，目视雷达。视觉非常丰富，没有色觉，仅靠传感器很难实现闯红灯。万宁:我再问一下Auto Brain。例如，当涉及到为公园中的自动驾驶提供解决方案时，我想知道您为什么专注于该领域？Yolanda Du: Auto Brain也是一个提供服务的技术解决方案服务商。从刚才提到的战略角度，两条腿走路，一条腿直接和乘用车厂商合作，比如专注于特定环境下高速公路的自动驾驶。此外，企业还需要生产，产生良好的现金流，考虑落地场景。他们还需要实现低速场景下的自动驾驶。从自动驾驶的角度来说，前面提到过，可能是端到端，也可能是走固定路线。从着陆速度的角度来说，它可以让我们有一个更好的着陆场景。在低速场景下，Auto Brain开发的低速园区特种兵实现了点对点自动驾驶，完全无人驾驶。在商业化的过程中，我们为整车厂提供产品，并为每辆车支付技术开发费。对于企业来说，我们走高速和低速都可以，可以带来现金流。万宁:换句话说，在有限的园区内，低速自动化线上有很好的商业应用基础。在这个层面上，园区自动驾驶比全社会化自动驾驶更有可能实现？尤兰达·杜(Yolanda Du):从两个角度来说，说实话，如果你的技术足够好，你相信它会在世界上不可战胜，那就没有问题。我想我们是从两个维度来说的。一个是技术。我们一定要知道如何打通这个技术，从L3到L5，然后用L5进行量产方案，因为从技术路径上来说，并不是低速就可以跨越的，换句话说，低速自动驾驶和高速自动驾驶在技术上是两条腿。重要的是要知道技术的诀窍，未来的困难在哪里，以及如何表明立场。这是从技术角度。从商业运营的角度来看，其实如前所述，高速公路更多的是一个客车厂，因为最终面对的是2C端，对于自动受理的受理能力有限。这种接受能力会对产品在安全性和价格方面有所考虑。从2C端来说，可能会慢一些。如果你在低速行驶……rk，它可能是一个2B应用环境。从B端比如专车，一辆车就已经几百万了。即使增加了自动驾驶，它对2B的情况和汽车公司也不那么敏感，他们更愿意付费。低速园区同步也解决了自动驾驶代替人的问题，直接代替人工驾驶，更愿意加速自动驾驶的落地。张玉凤:我们也看到了刚才提到的几个场景，比如低速和客车的停车自动化系统。另一个场景是乘客区的自动驾驶出租车。美国也有好的飞行员，包括中国。在拉斯维加斯，头部玩家部署了几十辆车，从去年到今年做了五六万多辆载人出租车。与移动出行伙伴合作，基本都是L4自主，区域有限，路线有限制。对于乘用车来说，辅助泊车系统其实是可以收钱的。对于运营来说，短时间内做出自动驾驶出租车还是一个付出的过程，无论是人力还是财力。系统可能需要一段时间来缓慢释放安全驱动程序。“包括Waymo在内的其他玩家都在朝着这个方向前进，这一定是在引领我们的技术方向。”。作为合作供应商，我们可以看到这个行业的发展，以及L4脱方向盘时的明显进步。愿意为此买单的终端不是消费者，而是客户。以出租车等细分行业为代表，自动驾驶可以解决运营成本问题，尤其是在人力成本高的地区。在另一个方向上，干线物流也面临着寻找司机的困难，包括油耗和安全方面的诸多挑战。目前，许多国外初创公司正在挑战干线物流中的L3级自动驾驶，这也是一种在较短时间内带来商业回报的潜在方式。万宁:到了L5，一定是在一个社会信息环境里。而是我认为在易道这边使用雷达，或者你是典型的建立社会信息环境的企业，也可以通过环境雷达为车辆提供感知。这部分会为我们未来实现更快的业务落地带来一些很好的辅助。在这方面你有什么策略？或者如何寻求合作？赵洁:我们正在解决的主要问题实际上是基础数据。对基础数据的一个要求是足够，这是指提取各种特征。这本身就是我们的技术优势。这种优势会变成什么样的产品？在这里，我们需要与我们的合作伙伴讨论，他们是我们的Tier1供应商还是主机制造商。我们公司成立至今，在主机厂和Tier1的合作中，一直在谈自动驾驶的美好。但是，当我们实际了解对方的需求时，比如某个功能对毫米波雷达有需求时，我们的大部分客户其实并不清楚。所以在这里，说到技术，人类的技术确实可以达到天上和月亮。但是，当一项技术最终转化为百万辆汽车使用的东西或系统时，其实应该有一些关于实现目的、服务对象、你的环境、基础的假设。最后，我们应该列出假设作为这件事的起点，这需要对技术有更多的看法，并在它可以转化为产品之前对它进行定义。所以和合作伙伴的合作，产业链上下游都是非常丰富的，但是实施路径必须非常严谨，每前进一步都必须伴随着非常安全或者可靠的保障。所以这就是我所认为的自动驾驶，或者说环境意识，或者说汽车意识，无论多么美好的一个愿望都要实现，那么为什么还要具体实现底层基础的可靠性呢？“这些条件一定要说清楚，否则就是铺张浪费，或者产品执行会有很多问题。”。万宁:自动驾驶看起来很棒，但是做起来感觉很骨感。不仅仅是技术本身，我们的技术已经做了很多储备。正如Yolanda Du所说，我们在L5上做了很多技术探索，也在环境、法规和信息方面做了很多工作。

标签：大众合创本田福特发现

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