自动驾驶的“Y"型路口

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2020-06-19 评论 ()

有了新的基础设施,自动驾驶会远远落后吗?编者按:本文来自微信公众号“凯旋创投”(ID:keytonevc),由凯旋创投36氪授权发布。

以“烧钱”而闻名的自动驾驶领域最近受到了很多关注。

一方面,特斯拉被批评过于激进,因为人们一直怀疑又一次自动驾驶仪坠毁。另一方面,中国的汽车驾驶公司最近发布了许多关于融资的好消息。此外,新基础设施的东风已经到来,政策和落地密集,迎来了新一轮的有利发展。

在“Y”路口发展自动驾驶的优势和挑战是什么?

凯轩是一家初创公司。幻视智能创始人于博士和凯轩创投合伙人博士刚刚完成新一轮融资,分别从企业家和投资者的角度回答了一些关于自我驾驶的问题。

Q1自动驾驶的商业化:今天自动驾驶技术发展面临的核心挑战是什么?

于:自动驾驶有巨大的社会效益和经济效益。社会效益是指通过自动驾驶改善国有企业交通系统的拥堵和事故。主要经济效益是自驾车出租车的形式可以大大降低人工成本,提高车辆运行效率,从而从容提高经济价值。

然而,现阶段全球自主驾驶面临的主要挑战在于具体商业路线的实施,这不仅实现了商业价值,也凸显了产品的优势,这需要大量的探索。目前,普遍的认识是从一些特定的场景和应用中逐步实现商业化。这种途径首先更加现实,然后才能实现商业价值,并在此过程中验证产品。

Q2,从投资角度看自动驾驶的未来发展?

叶涛:市场上有两条自动驾驶的主要路线。一条路径是渐进的,以特斯拉为代表,基本假设是汽车的自动驾驶与人类驾驶相同,眼睛用来判断周围的环境。因此,如果汽车足够智能,汽车周围的摄像头可以代替人。基于这个假设,自动驾驶仪有一个从L1到L5的路线图。

另一条路线是一步走的方法,以谷歌为代表。所有的测试和开发都针对L5。辅助驾驶阶段被完全跳过,没有商业计划。对于初创公司,也有两个阵营。

从投资角度来看,尽管我们对无人驾驶持乐观态度,但我们认为,这项技术可能还需要10年才能达到L5阶段。因此,从投资的角度来看,我们更倾向于一个渐进的自我驱动的公司。每一个额外的进展阶段都有其商业价值和意义,并且会得到汽车工厂的认可,这也将产生销售收入。在技术进化的过程中,我们将继续自我生成,反馈研发,不断发展。

中国的自动驾驶第三季度:中国自动驾驶市场的特点是什么?

于:过去20年孕育的最大机遇是移动互联网。我们认为未来20年最大的机会是人工智能。这无疑是一个改变人类未来的大好机会,今天它仍然是投资和创业的主线。人工智能带来的变化是全方位的,包括IOT、自动驾驶仪、机器人等。其中,自动驾驶仪是着陆的关键点。

与世界相比,中国汽车驾驶市场的特点是对汽车驾驶的高度认可。从政府、汽车工厂到企业和公众,中国一直对新事物持开放和支持的态度。其次,中国的工作条件和道路条件相对复杂,对自动驾驶提出了更多的技术挑战,与世界相比,这也是中国更困难的地方。第三,中国有大量使用自动驾驶的场景。从登陆的角度来看,中国有着明显的优势和很强的应用需求。

Q4:中国企业在自动驾驶领域面临哪些机遇和挑战?

俞:事实上,在自动驾驶领域,中国与国外在资金投入和技术实力上还有一定差距,这对本土企业提出了更高的要求。然而,另一方面,自动驾驶领域需要更高的地理属性和人工智能技术,而中国在这两个领域具有领先优势。

目前,开展自主驾驶研究的国家数量有限,基本上是发达国家,但它们的交通状况与中国仍有很大差异。中国的交通状况复杂,数据覆盖面更广。此外,中国在人工智能技术方面并不落后,人才积累的效果更加明显。因此,利用中国在人工智能技术方面的优势,结合中国复杂的交通条件带来的海量数据研究,中国本土企业仍然有很好的机会。

Q5。新的基础设施对自主驾驶的发展有什么意义?

叶涛:今年国家大力推进的新基础设施建设,为自驾车企业的发展创造了前所未有的窗口期。自动驾驶恰好位于5G、人工智能和大数据中心的交汇处,蕴含着巨大的潜能。可以预见,汽车驱动产业链的上下游将有更大的发展空间。

目前,各地的基础设施都在更新。城市可以整合更多的自驾车模块,为自驾车提供更多的信息化道路和交通环境,加强车辆与道路的协调。此外,新的基础设施还可以约束企业和政府部门,如汽车公司、通信运营商和道路基础设施部门。各方的“重”参与也更有利于自动驾驶技术的发展。

同时,自驾车企业的创新探索也为新基础设施的发展提供了基础。自驾车将成为智能交通的重要组成部分,推动整个智能城市的建设。

关于自动驾驶的未来Q6:自动驾驶离我们有多远?

俞:整个汽车行业与完全开放道路的无人驾驶汽车的商业化运营还有很大差距。然而,到2024年,无人驾驶自动驾驶将在有限的路段和有限的场景中实现,这是有望实现的。因为它需要大量的技术验证,甚至是法律法规的配合,才能完全向商业运营开放,我预测它将需要大约10年的时间。

问题7:未来,自主驾驶技术在发展过程中会面临什么样的困难?

叶涛:目前,绝大多数自动驾驶的商业着陆都是辅助驾驶。使用场景大多是封闭的、低速的、相对自由的特殊环境,如送货车、叉车、重型卡车等。未来,商用车将逐步发展,应用场景将更加丰富。

不管是哪种情况,自动驾驶仪总是会面临软件和硬件之间的结构性矛盾。汽车和手机是不同的。理论上,该算法将不断创新,软件将以高频率迭代升级。然而,由于芯片是装在汽车上的,集成在芯片上的算法的更新将被延迟。这是一个伴随自动驾驶技术发展的系统性问题。

因此,这就涉及到“度”的考虑,如何使自动驾驶仪芯片随着算法的发展保持较高的有效利用率成为需要解决的核心问题。

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