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对话顾剑民博士:自动驾驶热度“滑向低谷”,寒冬未真正到来 | 自动驾驶这十年

本文作者:于胜越 2019-01-30 17:12 专题:自动驾驶十年
导语:目前自动驾驶还是正常范围内的重新审视,只是行业回调。

对话顾剑民博士:自动驾驶热度“滑向低谷”,寒冬未真正到来 | 自动驾驶这十年*法雷奥中国首席技术官顾剑民博士

“2018年前半部分,自动驾驶到达Gartner曲线中的第一个峰顶,接下来,气候要变了”,当时法雷奥中国首席技术官顾剑民或许已经预料到自动驾驶热度即将“滑向低谷”。

先来介绍一下Gartner曲线:从1995年起,技术咨询机构Gartner公司每年会根据技术发展周期理论,描绘新技术的发展周期曲线,也被称作Gartner曲线。

对话顾剑民博士:自动驾驶热度“滑向低谷”,寒冬未真正到来 | 自动驾驶这十年

*图片来源:Gartner

其显示任何一个新事物、新技术,通常先迅速发展上升,到达巅峰后下降。下降原因在于:当人们对一件事情越来越了解后,会发现还有更多未知的事情,所谓开始“回归理性”。顾剑民提到2018年自动驾驶热度下降的种种迹象:

  • 下半年,科技企业、初创公司的估值正在回调;

  • 投资者对于行业的热情正在削减;

  • 关于更高级别自动驾驶难以实现的讨论越来越多:去年年底,Waymo CEO John Krafcik 亲口承认,自动驾驶技术很难,且L5级自动驾驶的终极阶段是一种有点不合理的期望,甚至没有必要。

“种种下降迹象一点都不奇怪,任何事物都同理。”

顾剑民将此类比股市:疯狂砸钱、蜂拥而入、纳斯达克一直向上走,这并不是个好现象,人们开始担心“是否是泡沫”;相反,股市回调在某种程度上意味着风险相对降低。

当下的自动驾驶正处于顾剑民所讲的“回归理性”阶段:“这种情况下,行业开始重新审视哪些必存,哪些是真正的泡沫。”

所以,关于“自动驾驶寒冬”这一说法,顾剑民并不完全认同:“真正的冬天是公司倒闭、失业率上升,而目前看来自动驾驶还是正常范围内的重新审视,只是行业回调”。

审视阶段,2018年,行业内一波接一波的声音传出:L5级自动驾驶的终极阶段是一种理想形态,最终只可能无限接近而无法完全达到。Waymo CEO John Krafcik 亲口承认“自动驾驶技术很难”。

“公众除了关注Waymo高管的言论外,更重要的是观察Waymo实际行动”。顾剑民提出个人观点:一方面Waymo宣扬L5级自动驾驶很难,另一方面其也在积极开展L4级自动驾驶落地,并向更高级别发力,所以并不排除,Waymo正在使用这种方法来告诉行业更高级别自动驾驶很难,但其已做好准备。

“形象的说,它用这种方法来吓退其他竞争者。”

雷锋网(公众号:雷锋网)新智驾了解到,John Krafcik在对外表达不乐观态度的同时,去年10月,Waymo已在美国凤凰城开始自动驾驶出租车商业化运营服务测试。在这期间,John Krafcik的确承认了自动驾驶技术和商业模式上的难点,例如Waymo本意是直接实现真正取消驾驶员的无人驾驶出租车,但后期依旧配备了驾驶员(安全员)。

对话顾剑民博士:自动驾驶热度“滑向低谷”,寒冬未真正到来 | 自动驾驶这十年

在顾剑民眼中,“这不是偶然现象,否定之否定,螺旋式上升,是人认知自动驾驶的正常过程”。

正如Gartner曲线所示,“跌入谷底”并不等于永远消亡,从萌芽期、过热期、低谷期、复苏期、到成熟期,这是人认知新事物、新技术的正常过程。因而面对L5级自动驾驶,顾剑民一面乐观,一面谨慎。

车企、一级供应商的自动驾驶观

5年前,顾剑民在沃尔沃汽车亚太区担任研发总监,先后负责整车工程,底盘与主动安全,成本管理,战略、前瞻工程和概念开发等领域的工作。

当时深深烙印着安全基因的沃尔沃内部对于自动驾驶的认知是:从传统被动安全减少碰撞的损伤,到通过主动安全功能减少碰撞的发生,是自然延伸,因而自动驾驶是关于主动安全技术的研究。

这影响到顾剑民最初对于自动驾驶的印象和理解:主动安全是传统意义上被动安全的延伸,自动驾驶是主动安全技术的自然延伸,而自动驾驶最主要目的及原因即安全。

因汽车对于安全的特殊性要求,传统车企正在谨慎拥抱新技术,来保证车辆安全。

顾剑民总结当下汽车行业玩家在自动驾驶方面的布局:

当前阶段,一方面部分车企,包括新势力造车正在瞄准L3/L4级自动驾驶商业化落地;而公众看到更多的是,车企及一级供应商积极推进ADAS,即L1/L2级自动驾驶。因现阶段实现L1/L2级自动驾驶量产商业化更为现实,且ADAS类似于主动安全的延伸,可有效减少交通事故发生率,这是一级供应商当局者顾剑民的判断。

《中国智能网联汽车技术发展路线图》颁布规定,至2020年,驾驶辅助/部分自动驾驶车辆市场占有率达到50%。在顾剑民看来,对于L3级自动驾驶及ADAS功能实现而言,这是一个强大的推动力。雷锋网新智驾了解到,国内自主品牌如广汽、长安、上汽、北汽计划在今年实现L2级自动驾驶汽车量产;新造车企业也在发力具备L2级别的智能汽车量产。在ADAS量产上车方面,各大厂商已不约而同将今年作为“时间底线”。

而面对L4甚至更高级别自动驾驶,车企表现出保守态度。站在一级供应商角度,顾剑民解读了下游车企的发展路径:传统车企在先进自动驾驶技术方面更加注重安全,习惯循序渐进实现更高级别自动驾驶;另一层面,市场能否接受新技术、能否实现真正的盈利,是主机厂的考虑。

顾剑民谈及电动汽车问世往事,其对通用于1996年推出的电动车EV1印象深刻。早前一则详细记录EV1从出生到神秘没落的历程的纪录片《Who  killed  the  electric  car 》(谁杀死了电动车)上映。当时,关于“阴谋论”的说法此起彼伏。顾剑民对此论调不以为然,而将更重要的原因归属于:早期市场无法接受较为先进的电动汽车技术,商业模式无法落地。

“这也正是为什么当下多数传统车企在先进技术方面采用渐进式路线,而非一味追捧,突飞猛进。”在顾剑民看来,车企一大顾虑即过早或过度投入革命化的新技术并不一定能被市场接受。

而面向L3/L4及更高自动驾驶,Waymo是传统车企发力的导火索。2009年,谷歌开展自动驾驶项目(后独立,并改名为Waymo),因其雄厚的资金支持以及互联网巨头的地位和知名度,使得Waymo形成了鲇鱼效应,进阶成为这场汽车行业革命的领头羊,带火了自动驾驶相关研究。紧接着,特斯拉宣称利用车辆已有的毫米波雷达加摄像头,通过OTA更新,即可实现L3/L4级自动驾驶。

“传统车企担心落后,这同其他任何技术革新的模式一样,电动化、自动驾驶同理。”这是顾剑民的逻辑。公众可以看到部分车企选择弯道超车,例如通用投资Cruise,直接进击L4级自动驾驶。

另一边技术层面,激光雷达、毫米波雷达等传感器技术及深度学习、软件算法逐渐成熟,为行业玩家进军更高级别自动驾驶提供支撑。

顾剑民谈及一级供应商法雷奥近几年为应对未来出行而开展的动作:围绕电气化、自动驾驶与网联汽车、数字化移动出行三方面的技术革新,法雷奥集团旗下舒适及驾驶辅助系统事业部、动力总成系统事业部、热系统事业部、视觉系统事业部四大事业部,自动驾驶就主要归属于舒适及驾驶辅助系统事业部。

2017年,法雷奥在全球申请专利数超过2000份,产品订单量为276亿欧元,而其中50%的订单来自于创新产品和技术。在传感器层面,法雷奥落足两点:谱系全面、量产。目前其传感器业务覆盖从雨量传感器到超声波传感器、摄像头、毫米波雷达、激光雷达等。其中,SCALA激光雷达孕育7年完成上车量产,这是汽车行业内首个也是至今唯一一个量产的激光雷达。

对话顾剑民博士:自动驾驶热度“滑向低谷”,寒冬未真正到来 | 自动驾驶这十年

在当局者顾剑民眼中,传感器的发展呈现出集成化、多功能化和智能化的趋势,从单一传感器的简单叠加到多传感器的冗余融合。顾剑民重点提到激光雷达:激光雷达同其他传感器一样,都会经历成本降低的过程,而成本降低速度多快,取决于激光雷达技术和使用量。法雷奥SCALA第三代固态激光雷达即将在2021年或2022年左右量产。

软件算法层面,深度学习是近年来人工智能领域取得的最重要的突破之一。由于车辆行驶环境复杂,当前感知技术在检测与识别精度方面无法完全满足自动驾驶发展需要,深度学习被证明在复杂环境感知方面有巨大优势,其自学习特征在自动驾驶视觉、毫米波雷达、激光雷达甚至驾驶员状态识别等方面有广阔应用前景。

“当然,距离工程化应用方面仍然还有很多技术困难需要克服。”

顾剑民也提到深度学习面临的难点及局限性,深度学习在感知功能层面拥有其优越性,但其并不适用于决策层面。顾剑民进一步解释:例如在冰激淋销量高的海滩,游客被鲨鱼致死致伤的发生概率较高。这其中存在一定关联关系。深度学习会依此判断,减少冰激淋的销量,鲨鱼致死致伤概率将会降低。这显然不存在。

“深度学习并不适用于决策算法,因其没有可解释性,并不完全适合所有领域,这也是需要行业解决的一大问题。”这是顾剑民对于深度学习的认知。

寻求一个技术和商业模式的切入点

国家大力推广的电动化有着政策导向和财政补贴支持;而自动驾驶和智能网联属于纯粹商业化层面,由不同领域间的跨界碰撞引起。这是两者间相当大的区别。自动驾驶商业化落地话题提上日程,顾剑民对自动驾驶商业模式进行了解读。

自动驾驶实现真正意义上的商业化,取决于自动驾驶技术与商业模式之间的契合度:如果一项技术先于商业模式且未实现可持续盈利,则技术无法实现落地;如果商业模式抢先,而没有相应技术支持,商业模式也无法长久支撑下去。

“寻求一个技术和商业模式的契合点,自动驾驶才能真正的活下去。”这是顾剑民的逻辑。

顾剑民将当下自动驾驶商业模式分为两大类:To B商业运营的自动驾驶及To C个人用户。相对直接面向用户的自动驾驶汽车,顾剑民更看好面向前者。“To B商业运营的自动驾驶可能会领先于To C个人用户”。

To C端模式即针对个人驾驶、私人拥有的汽车(包括特斯拉及传统车企),业内多数玩家支持从主动安全ADAS做起,循序渐进发展自动驾驶。但对于个人拥有车辆而言,成本性价比敏感,且自动驾驶商业需求并不迫切,所以打通L3/L4及更高自动驾驶仍需一段时间。顾剑民也并不否认,To C端模式目前已迎来搭载ADAS的快速增长期。

To B端自动驾驶商业化运营,即将自动驾驶车辆提供给专门的运营商(包括Waymo),例如自动驾驶出租车、园区物流车或用于交通运输的班车货车。由于这类自动驾驶可以省掉驾驶员,长时间运营节省大量成本开支,而商用企业可承受相对较高的自动驾驶成本。

面向To B端自动驾驶商业化运营,法国初创公司Navya推出的无人驾驶小巴Arma已在全球20个国家进行商业运营,其中包括法国、德国、新加坡、澳大利亚、美国等。而法雷奥则是Navya的投资方,也为其提供激光雷达等多种传感器。

对话顾剑民博士:自动驾驶热度“滑向低谷”,寒冬未真正到来 | 自动驾驶这十年

顾剑民特别提到自动驾驶领域中的初创公司玩家,并对其如何“活下去,活得久”进行了分析。

以自主泊车为例,除初创公司外,包括法雷奥、博世在内的成熟一级供应商均在进行相关技术研发。在顾剑民看来,对于初创公司而言,简单复制技术并不能帮助其实现盈利之路,一级供应商相比前者在同整车厂合作、工业化方面更有优势。

自动驾驶要达到几万、十几万的量产,需要依靠工业化量产经验保证可靠性及质量。而在量产项目上,车企更依赖传统一级供应商,相反初创公司可以完成一个技术样本,但很难实现真正意义上的量产,也很难满足车规级、工业化苛刻要求。目前科技公司、初创企业同整车合作,大多通过一级供应商和整车建立服务关系。

“初创公司不是超级英雄,不可能达到面面俱到,什么都要做的初创企业并不一定拥有不可替代性。”

在顾剑民眼中,对于初创公司而言,其必须在某领域深耕,形成技术壁垒,具备技术强项。这意味着未来当其自动驾驶技术被利用,或公司被收购,这项技术将是初创公司最大的潜在价值所在点。

毕竟Waymo及百度已在多方面布局自动驾驶,例如Waymo已经开始自主研发激光雷达,其底气在于背后拥有几百亿甚至几千亿的雄厚财力。然而初创企业并不具备如此强大的资金储备。“对于初创公司而言,集中强项建立技术壁垒,不仅是在过冬期,任何时候都一样。”这是顾剑民的逻辑。

十年自动驾驶,喜忧参半

对于如何总结自动驾驶十年成长史,顾剑民思考了数天,最后抬手敲定“喜忧参半”。

一方面,自动驾驶使得出行更加安全,为司机带来的是更便利的出行方式及更自由的时间利用。随着自动驾驶技术的不断发展,驾驶员的角色会从单纯的驾驶任务中逐渐脱离,最后作为乘客体验驾乘感受。

2009年至2018年10月,Waymo无人车行驶里程已突破1000万英里;Uber和百度等公司也开始积极地探索自动驾驶技术;自2013年起,包括通用、福特、日产、奔驰、宝马、沃尔沃、特斯拉等在内的整车公司都在研发各自的自动驾驶汽车技术。近几年来,在自动驾驶圈(主要是传感器、算法和人工智能等领域)的初创企业如雨后春笋层出不穷,部分已经升级为独角兽。目前,已经有部分量产车实现了L2自动驾驶功能;2017年11月,迎来了第一辆L3级别自动驾驶的量产车:全新奥迪A8。

雷锋网新智驾了解到,法雷奥投资与合作的Navya已推出Autonom Cab自动驾驶出租车,其Remote Park4U全自动遥控泊车系统,也可直接通过手机实现一键自动泊车和泊出。

对话顾剑民博士:自动驾驶热度“滑向低谷”,寒冬未真正到来 | 自动驾驶这十年

十年间,自动驾驶不断演进而带来的安全和便利,是顾剑民口中“喜”的部分。同时不幸的是,以特斯拉为主的L2自动驾驶车辆卷入了几起车毁人亡的交通事故;Uber也发生了自动驾驶车辆在公共道路上测试验证时的第一起意外死亡事件。自动驾驶是否是个泡沫、自动驾驶商业盈利模式如何实现,市场能否接受,仍是业内玩家担忧之处。

自动驾驶没有结束的时间表

在顾剑民眼中,由于公众对泡沫的定义不同,这导致人们对自动驾驶行业是否存在泡沫产生不同的看法。其分析了当下两种截然不同的观点。

一方面,Gartner曲线显示2016年前后,自动驾驶得到主流媒体的吹捧,接近期望曲线的峰值,导致人们对这项技术不切实际和过高的期望,随之而来的是超规模的人才流动和资本投入,而自动驾驶距离成熟和普及至少需要10年。

但是,另外一小部分人认为自动驾驶行业从未出现泡沫,由于自动驾驶技术从演示验证到商业化需要重资产投入,从而大幅度拉升了竞争门槛。

“倒啤酒时,首先出来的是泡沫,这并不奇怪。”

这是顾剑民的观点。“最近的自动驾驶不一定都是泡沫,当人们客观地解读自动驾驶近期出现的转折,反而对今后自动驾驶的健康发展和成熟落地提供一定帮助。”

谈及划定未来自动驾驶实现的具体时间画像一事,顾剑民拒绝了。严格意义上说,其认为自动驾驶没有结束的那天。

“如果从传统动力,即汽油机更新层面看,从一百多年前到今天为止这项技术仍在不断变化中。”

顾剑民以此描绘未来:自动驾驶有开始,但并没有一个结束的时间表,换句话说,当L5级自动驾驶实现时,我们就到此结束了,这种事情很难甚至不可能发生。

“未来的汽车场景将是围绕着为顾客提供更安全更舒适的车内驾乘体验展开,这是一个循序渐进且有客观规律可循的过程,没有结束或实现的时间表,因为我们永远行进在汽车技术变革的路途中。”

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