端到端技术,颠覆了自动驾驶竞争的逻辑

发布日期:2024-10-04 23:24

来源类型:华夏时报 | 作者:何禹萱

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当比亚迪腾势品牌负责人赵长江直播新款腾势N7的城区NOA功能时,一堆人在评论区打出了Momenta的名字;

当长城汽车掌门人魏建军在保定和重庆直播城区NOA时,又有一帮人打出了元戎启行的名字.......

能体会得出这些人话语中的嘲讽,无非是说比亚迪、长城借助了供应商方案,不是全栈自研而已。

说实话,这种判断有些刻舟求剑,因为自进入2024年以来,传统车企的智能驾驶系统开始突飞猛进,并隐隐呈现出和蔚小理并驾齐驱之势了。

回避问题,不是解答质疑的正确姿势,那不过是在像鸵鸟一样,把头埋进沙子里,把屁股高高地撅起。

先来直面最大的争议:长城和比亚迪的智能驾驶系统表现确实很亮眼,但是它们并非蔚小理那样的全栈自研

无知者无畏,他们不知道自己在九十九步笑一百步,因为,蔚小理的自动驾驶远远称不上全栈自研。

真正的全栈自研是华为和特斯拉那个样子的。

在车端,要有自己的智能驾驶计算平台和操作系统,通过自研的计算芯片(硬件的底座)和掌握在自己手中的操作系统(软件的底座),通过充分发挥硬件特性、极致压榨硬件性能的一系列算子,实现软硬深度协同。

在这方面,蔚小理和传统车企都一样,依赖于英伟达/地平线的计算芯片和英伟达的Drive OS/地平线的Together OS。

在云端要有支撑云服务的基础设施,包括数据中心、算力集群、计算架构、AI框架和全流程的开发工具链。

蔚小理和传统车企也一样,依赖于阿里云、腾讯云、百度云。

还要有类似于华为八爪鱼那样的云服务,管理数据资产、场景挖掘和数据标注、模型并行训练、生成仿真场景、进行仿真测试,这就是大家经常听到的“数据闭环”或“数据引擎”。

在过去的几年里,传统车企陆续搭建完成了自己的数据闭环,在这一点上和蔚小理没有多少区别。

计算平台底座都一样,云端基础设施和数据闭环都差不多,那传统车企和蔚小理的区别到底在哪儿?

区别在车端自动驾驶软件上!

很多人被传统车企尤其是长城和比亚迪自动驾驶能力的进步惊掉了下巴,他们不知道的是,传统车企缩小了和蔚小理的差距。

三日不见,当刮目相看。这要感谢特斯拉,因为特斯拉引领的端到端技术路线颠覆了本土自动驾驶市场原有的竞争格局。

传统车企和蔚小理的能力差别体现在车端自动驾驶软件上。

不过,自动驾驶软件的说法过于笼统,我们再把它拆分一下。

自动驾驶软件架构如图所示,底层是固件,中间是虚拟机,通过它支持不同的操作系统,再上面一层是操作系统、中间件,最上面一层才是和自动驾驶相关的服务和应用软件层。

在这里面,固件和操作系统由计算芯片厂商提供,虚拟机基本上被QNX垄断了,中间件可以仰仗本土一众中间件开发商,智驾方案供应商和车企主要的发力重点在应用软件层。

在过去几年的时间里,蔚小理所谓的“全栈自研”实际上指的就是“应用软件层”的这一块,他们的领先也体现在这个层面。

不过,随着特斯拉改写了自动驾驶的技术路线,将自动驾驶行业带向端到端的方向之后,蔚小理的领先优势大打折扣了。

我们之前曾经讲过端到端方案的两大特性,一个是全面神经网络化,一个是用一张大网对自动驾驶的感知、决策、执行进行建模。

当软件编码转向神经网络之后,既有的软件代码资产就从昔日的小甜甜变成了今天的牛夫人,车企辛辛苦苦好几年编写的软件代码变成了食之无肉、弃之有味的鸡肋,无论是车企的掌门人们还是被裁掉的码农们,都只能默默地在风中流泪。

分模块进化到了端到端,相当于冷兵器时代进入了热兵器时代,之前一帮打拳的现在都得玩加特林了。

当新势力车企之前积累的软件优势被剥离,它们就和传统车企来到了同一个水平线!

二战期间,法国耗费大量的资源建造了一条固若金汤、但最终没啥卵用的马其诺防线,现在看来,软件代码就是新势力车企在旧时代构筑的马其诺防线。

其实,最近几年本土车企对欧美巨头的弯道超车,又何尝不是绕过了他们在燃油车时代构筑的发动机、变速箱这些马其诺防线呢?

只见新人笑,不闻旧人哭。快速发展的时代列车不会停下脚步,聆听任何人的叹息。

那么,在深度神经网络的AI新时代里,新势力车企、传统车企谁能在自动驾驶的赛道上掌握更大的胜算?

答案显而易见,在数据驱动的自动驾驶时代,谁掌握更多的数据,谁就能占领自动驾驶的高地。

马斯克说了,AI时代,数据比黄金更有价值,全面AI化的自动驾驶系统的能力也隐藏在高质量、海量的驾驶数据里。

数据壁垒体现在数量、质量和分布三个方面,数据的数量取决于销量,数据的质量和分布取决于传感器布局的一致性和驾驶场景的多样性。

华为在四月份的一次行业会议上表示,特斯拉的数据壁垒远超其他厂商。

对照一下这三个因素,特斯拉累计销量超过了600万辆,传感器布局高度统一,而且面向全球销售,具有可以覆盖各种场景的完善分布,怎么不被称自动驾驶行业老师傅?

本土厂商这边,传统车企的销量力压蔚小理,传感器布局日趋统一,由于价格更加亲民,渠道覆盖广大的一二三四线城市,实际的驾驶场景更加丰富多样。

正是因为自动驾驶行业的技术路线转向了更加数据驱动的端到端范式,有了数据优势的传统车企才得以迅速拉近了和蔚小理的距离。

长城汽车4月在保定、7月在重庆进行了两次直播,短短两个来月的时间,能看出长城的智能驾驶系统表现有了明显的进步,其背后原因就在这里。

对于传统车企在自动驾驶能力上的突飞猛进,很多人表示不服气,不要不服气。不只是端到端改写了自动驾驶的竞争格局,大模型也即将重塑智能座舱领域的竞争格局。

届时,新势力不见得新,传统势力也不见得传统!

特洛伊·布伦纳:

8秒前:在车端,要有自己的智能驾驶计算平台和操作系统,通过自研的计算芯片(硬件的底座)和掌握在自己手中的操作系统(软件的底座),通过充分发挥硬件特性、极致压榨硬件性能的一系列算子,实现软硬深度协同。

Danika:

8秒前:区别在车端自动驾驶软件上!

小仓久宽:

6秒前:数据壁垒体现在数量、质量和分布三个方面,数据的数量取决于销量,数据的质量和分布取决于传感器布局的一致性和驾驶场景的多样性。

张翔蝶:

8秒前:不只是端到端改写了自动驾驶的竞争格局,大模型也即将重塑智能座舱领域的竞争格局。