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加速實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛,需要怎樣的一朵“云”?

 cheyunwang 2023-07-19 發(fā)布于北京

城市自動(dòng)駕駛似乎一直是當(dāng)前自動(dòng)駕駛領(lǐng)域一條不可逾越的鴻溝。

然而今年,小鵬陸續(xù)開放了城市NGP;采用華為方案的問(wèn)界、阿維塔緊隨其后,也在5座城市開放了2City NCA城市智駕領(lǐng)航輔助系統(tǒng);理想同樣在近期開始了北京和上海的城市NOA內(nèi)測(cè)。

幾個(gè)領(lǐng)頭羊率先進(jìn)入了國(guó)內(nèi)自動(dòng)駕駛的第二個(gè)階段,開始包圍城市。同時(shí),工信部上個(gè)月將啟動(dòng)智能網(wǎng)聯(lián)汽車準(zhǔn)入和上路通行試點(diǎn),明確表態(tài)推動(dòng)L3級(jí)及更高級(jí)別的自動(dòng)駕駛功能商業(yè)化應(yīng)用,在政策層面對(duì)智能駕駛產(chǎn)業(yè)加大投入。

一時(shí)間,自動(dòng)駕駛的熱度又高漲了起來(lái),人們紛紛探討城市自動(dòng)駕駛實(shí)現(xiàn)的時(shí)間點(diǎn),自動(dòng)駕駛無(wú)疑又將成為今年汽車行業(yè)的一大主題。

雖然國(guó)內(nèi)自動(dòng)駕駛持續(xù)高速發(fā)展,但真正實(shí)現(xiàn)高階自動(dòng)駕駛?cè)匀挥泻荛L(zhǎng)的路要走。自動(dòng)駕駛商業(yè)化落地加速,數(shù)據(jù)成幾何式增長(zhǎng),如何讓軟硬件融合匹配、如何更高效處理車輛產(chǎn)生的大數(shù)據(jù)、上下游企業(yè)如何進(jìn)一步打通協(xié)同等等,都是目前自動(dòng)駕駛?cè)匀淮嬖诘男袠I(yè)痛點(diǎn)。我國(guó)自動(dòng)駕駛發(fā)展走向下一步急需形成突破。

01

破局的方向在哪里?

目前,我國(guó)主流車企已經(jīng)基本達(dá)到較為基礎(chǔ)的L2級(jí)自動(dòng)駕駛水平,滲透率和裝配率都大幅提升。部分位于發(fā)展前列的車企更是已經(jīng)開始推出具有導(dǎo)航領(lǐng)航功能的輔助駕駛,不過(guò)因?yàn)檎叻ㄒ?guī)的原因,我們?nèi)匀环Q其為L(zhǎng)2+級(jí)自動(dòng)駕駛。

在這個(gè)基礎(chǔ)上形成突破,我們首先需要知道自動(dòng)駕駛未來(lái)發(fā)展的幾個(gè)關(guān)鍵技術(shù)層面。

首先,相比過(guò)去實(shí)現(xiàn)單一的自動(dòng)駕駛輔助功能,向更高階段自動(dòng)駕駛能力發(fā)展,必須要擁有平臺(tái)化和體系化的研發(fā)能力,就像整車平臺(tái)一樣,利用研發(fā)平臺(tái)實(shí)現(xiàn)對(duì)感知層、決策層和執(zhí)行層的統(tǒng)一規(guī)劃和模塊化管理,從而大幅提升各項(xiàng)功能和系統(tǒng)協(xié)同的開發(fā)效率,有效降低開發(fā)成本。

其次是數(shù)據(jù)的支撐。作為訓(xùn)練自動(dòng)駕駛算法的基礎(chǔ),數(shù)據(jù)已經(jīng)成為自動(dòng)駕駛發(fā)展的核心競(jìng)爭(zhēng)力之一,對(duì)于自動(dòng)駕駛公司來(lái)說(shuō),數(shù)據(jù)閉環(huán)迭代能力和合規(guī)安全的數(shù)據(jù)庫(kù)尤為重要。像發(fā)展迅速的特斯拉FSD,就是依靠龐大保有量的車輛提供的大數(shù)據(jù),構(gòu)成了特斯拉“重算法”策略的研發(fā)基礎(chǔ)。但這目前仍是我國(guó)自動(dòng)駕駛相對(duì)的薄弱環(huán)節(jié),數(shù)據(jù)體量和協(xié)同能力仍有很大發(fā)展空間。

在此基礎(chǔ)上,就要說(shuō)到近些年來(lái)愈加火熱的話題——AI技術(shù)和算力。有了AI算法的加持,在自動(dòng)駕駛各個(gè)層面進(jìn)行數(shù)據(jù)處理分析和決策控制,并自我迭代升級(jí)持續(xù)優(yōu)化算法,將大大加速自動(dòng)駕駛研發(fā)的速度,成為未來(lái)起到?jīng)Q定性的因素。尤其是今年以大模型為代表的AI技術(shù)的推出,讓我們看到了AI更大的潛力和與自動(dòng)駕駛領(lǐng)域結(jié)合的可能,各家車企也在紛紛加碼AI技術(shù),加大投入自研各自的算法。

當(dāng)然,針對(duì)AI的技術(shù)儲(chǔ)備歷來(lái)是科技巨頭們的強(qiáng)項(xiàng),國(guó)外有微軟和OpenAI的GPT、谷歌的PaLM、Meta的Llama,國(guó)內(nèi)也開始迅速發(fā)布自研產(chǎn)品,出現(xiàn)了百度文心一言、騰訊混元大模型、阿里通義大模型、華為盤古大模型等。

這里需要著重提一下華為近期剛剛發(fā)布的盤古大模型3.0,除了支持千億級(jí)參數(shù)量、提升算力之外,它相比其它模型更注重規(guī)?;?wù),面向金融、制造、氣象、政務(wù)等大行業(yè)場(chǎng)景。這也是與ChatGPT和其它語(yǔ)言模型最大的不同,能真正對(duì)大型企業(yè)和行業(yè)形成質(zhì)的改變,就像是從“作坊式”到“工業(yè)化”的升級(jí)。這其中自然也包含了汽車制造和自動(dòng)駕駛,AI大模型的算力支持必然將大大提升自動(dòng)駕駛發(fā)展的加速度。

說(shuō)到這,我們注意到未來(lái)破局的方向涉及到了兩個(gè)關(guān)鍵的技術(shù)點(diǎn)——平臺(tái)化和AI技術(shù),或者可以概括為現(xiàn)在流行的云計(jì)算概念。

簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō),云計(jì)算通過(guò)網(wǎng)絡(luò)“云”將巨大的數(shù)據(jù)計(jì)算處理任務(wù)分發(fā)給多個(gè)服務(wù)器系統(tǒng),通過(guò)分布式計(jì)算、并行計(jì)算、云端儲(chǔ)存?zhèn)浞莸染W(wǎng)絡(luò)技術(shù),利用云端計(jì)算平臺(tái)并深度結(jié)合智能AI算法,同時(shí)處理大量數(shù)據(jù)并合并計(jì)算結(jié)果,從而擁有高度靈活、可擴(kuò)展、高效率的優(yōu)勢(shì)。

從研發(fā)階段的測(cè)試優(yōu)化,到實(shí)際應(yīng)用感知硬件產(chǎn)生的大數(shù)據(jù),云計(jì)算都可以很好地解決快速儲(chǔ)存、處理巨大工作負(fù)載的問(wèn)題??梢灶A(yù)見,云計(jì)算將會(huì)在未來(lái)我國(guó)自動(dòng)駕駛發(fā)展的過(guò)程中起到關(guān)鍵性的作用。

而事實(shí)上,當(dāng)下云計(jì)算已經(jīng)滲透到自動(dòng)駕駛的全流程,無(wú)論是新勢(shì)力還是傳統(tǒng)車企,目前自動(dòng)駕駛賽道走在前列的品牌,都是依靠了背后來(lái)自亞馬遜、華為、英偉達(dá)、地平線等公司的云計(jì)算技術(shù)??梢哉f(shuō)如今的自動(dòng)駕駛已經(jīng)進(jìn)入了云計(jì)算的階段,未來(lái)只會(huì)有更多車企加大投入到云計(jì)算的領(lǐng)域中。

02

中國(guó)自動(dòng)駕駛需要一朵怎樣的“云”?

就像自動(dòng)駕駛方案一樣,過(guò)去直接從Tier 1供應(yīng)商打包的方式已經(jīng)不適合中國(guó)市場(chǎng)上百花齊放的品牌,越來(lái)越多的車企開始自研算法。云計(jì)算也是如此,云的選擇將成為自動(dòng)駕駛行業(yè)相關(guān)企業(yè)成敗的關(guān)鍵。那么中國(guó)自動(dòng)駕駛到底需要怎么樣的云計(jì)算平臺(tái),才能最有利于中國(guó)自動(dòng)駕駛又快又穩(wěn)地發(fā)展?

對(duì)于中國(guó)車企來(lái)說(shuō),考慮到自動(dòng)駕駛在未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì),必然將呈現(xiàn)出車輛自身硬件感知和云端儲(chǔ)存計(jì)算協(xié)同工作的形式,因此一方面要依靠自身實(shí)力掌握核心技術(shù),另一方面則要進(jìn)一步加強(qiáng)與科技公司的深度合作,選擇具備“高效快速”和“安全合規(guī)”等特性的云,通過(guò)加大建設(shè)專有云、優(yōu)化云端數(shù)據(jù)閉環(huán)迭代能力,加大模型訓(xùn)練、仿真模擬和數(shù)據(jù)合規(guī)的投入,通過(guò)技術(shù)實(shí)力形成整個(gè)產(chǎn)業(yè)的進(jìn)化和突破。

大模型和云計(jì)算的基礎(chǔ)就在于算力,而自動(dòng)駕駛更是需要穩(wěn)定的算力。目前來(lái)看,我國(guó)AI大模型發(fā)展,包括自動(dòng)駕駛在內(nèi),在算力上并沒(méi)有優(yōu)勢(shì),但未來(lái)自動(dòng)駕駛對(duì)算力的需求只增無(wú)減。而且不要忘了,我們還要考慮到來(lái)自大洋彼岸的斷供和制裁因素造成的影響,未來(lái)使用亞馬遜云、微軟云等服務(wù)或?qū)⒍际艿较拗?。因此算力也是我?guó)自動(dòng)駕駛一個(gè)待突破的瓶頸。

對(duì)于國(guó)內(nèi)車企來(lái)說(shuō),解決算力問(wèn)題還需要借用科技巨頭的強(qiáng)大研發(fā)實(shí)力,而且目光必須投向國(guó)內(nèi)科技企業(yè)。在AI算力上擁有足夠的實(shí)力和技術(shù),且能夠與自動(dòng)駕駛行業(yè)緊密結(jié)合的,可能華為云在現(xiàn)階段是最好的選擇。

首先,華為本身在通信、光電行業(yè)擁有絕對(duì)的技術(shù)和市場(chǎng)優(yōu)勢(shì),尤其手握AI和5G技術(shù),華為對(duì)于如今需要依靠大量車載通信和軟件算法的自動(dòng)駕駛來(lái)說(shuō),恰好“專業(yè)對(duì)口”。同時(shí)華為早在2013年就成立了車聯(lián)網(wǎng)事業(yè)部,一直潛心研發(fā)汽車電子和高階自動(dòng)駕駛相關(guān)技術(shù),尤其在云計(jì)算、AI、大數(shù)據(jù)技術(shù)迅速發(fā)展下,目前從車聯(lián)網(wǎng)到自動(dòng)駕駛研發(fā)算法,大模型支撐,昇騰AI云服務(wù)等都可以提供全套的自動(dòng)駕駛解決方案。

更重要的是,華為還擁有強(qiáng)大的資金實(shí)力。依靠手機(jī)、通信等業(yè)務(wù)的盈利,華為擁有持續(xù)投入大資金的能力,這也將是未來(lái)解決算力的必要因素。而事實(shí)上,華為現(xiàn)在已經(jīng)建立起了相當(dāng)?shù)脑朴?jì)算和算力基礎(chǔ),前不久發(fā)布的昇騰AI云服務(wù),已經(jīng)擁有2000P Flops的單集群算力、高達(dá)90%的千卡訓(xùn)練30天長(zhǎng)穩(wěn)率,可以為自動(dòng)駕駛發(fā)展提供穩(wěn)定高效的AI算力支持。

因此,華為與我國(guó)車企在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域有著天生的合作基礎(chǔ)。而且正像上文中提到的,依托昇騰AI的算力底座,華為盤古大模型3.0能提供行業(yè)規(guī)模的云計(jì)算服務(wù),幫助解決整個(gè)中國(guó)自動(dòng)駕駛行業(yè)的算力問(wèn)題,未來(lái)也還將有更大潛力。

如此看來(lái),云+AI的綜合實(shí)力對(duì)我國(guó)自動(dòng)駕駛的發(fā)展顯得尤為重要,找到最適合的那朵“云”,也是關(guān)系到我國(guó)自動(dòng)駕駛未來(lái)在國(guó)內(nèi)外市場(chǎng)破局的關(guān)鍵。就在本月21日,華為還將在烏蘭察布舉辦一場(chǎng)華為云智能駕駛創(chuàng)新峰會(huì),相信屆時(shí)還將會(huì)有自動(dòng)駕駛和盤古大模型相關(guān)的黑科技和重磅產(chǎn)品亮相,我們期待一下。


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