如果说电动化引领了汽车产业变革的上半场,给中国汽车市场注入了一针强心剂,那么以智能化为主导的下半场同样在中国激战正酣。
随着大模型和人工智能技术与汽车的深度融合,使得自动驾驶成为新一轮科技和交通革命的主战场。在这个技术飞速发展的时代,2024开年爆火的Sora不仅吸引了科技界的目光,同时也给自动驾驶领域投下了一颗重磅炸弹,结合Sora的视频生成技术,让端到端自动驾驶似乎找到了捷径。
特斯拉攻克端到端,技术引领时代
特斯拉作为全球自动驾驶的领导者和行业先锋一直在技术上引领行业,在 2020-2021 年到来的的大模型时代,特斯拉引领自动驾驶行业迈向新篇章,提出了BEV+Transformer的创新算法。特斯拉将BEV和Transformer结合,并且首次实现了该算法的商业化落地。相比于传统自动驾驶算法,BEV+Transformer大模型在感知能力有了极大进步。随后在2022年,特斯拉在算法中加入占用网络。占用网络的基本思路是对周围环境进行分析从而获得体积占用率,以此为基础实现实时感知。时间来到2024,特斯拉最新的FSD V12版本采用端到端方案,这是完全基于大模型和数据驱动的方案。端到端自动驾驶的核心思想是将车辆从传感器中收集到的信息直接输入到一个整合的深度学习神经网络中,该网络经过处理后直接输出自动驾驶汽车的驾驶命令,包括方向盘转角、方向盘转速、油门踏板开度、制动踏板开度等。
国内目前仍处在 BEV+Transformer到占用网络的演变进程上,特斯拉则已经走在端到端方案的路上。中国智驾企业只有承认差距,正视差距才能缩短差距迎头赶上 。
华为引领中国智驾崛起,无图方案“遥遥领先”
华为是目前智驾领域发展速度最快的玩家之一。2022年7月,搭载华为智能辅助驾驶解决方案系统ADS 1.0的极狐阿尔法正式发布,标志华为正式落地城区级别的智能驾驶。2023年4月16日,华为正式发布ADS 2.0,在算法层面实现了巨大突破,目标直指不依赖于高精地图的城区智能驾驶功能。华为ADS 2.0能够快速实现无图智能驾驶NCA,主要还是依赖两个算法,「识物」的GOD 2.0网络和「识路」的RCR 2.0。华为ADS 2.0进一步升级GOD网络,道路拓扑推理网络进一步增强,有点类似于特斯拉的占用网络。
大疆主打纯视觉,倡导智驾平权
大疆作为全球领先的无人机企业,其在智能驾驶领域的纯视觉路线同样引人关注。大疆的纯视觉方案基于其在无人机领域积累的视觉技术,通过摄像头实现对周边环境的感知。
大疆的纯视觉路线具有以下特点:首先,成本低。相较于激光雷达等传感器,摄像头成本更低,有利于大规模商业化推广。其次,识别精度高。大疆在视觉算法方面具有深厚的技术积累,能够实现对周边环境的精确识别。最后,系统简单。纯视觉方案避免了多传感器融合带来的系统复杂性,有利于提高系统的稳定性和可靠性。
近期大疆成行平台在已量产的「7V+32TOPS」基础版配置上,推出「7V+100TOPS」及「10V+100TOPS」两个配置,其中「7V+100TOPS」配置,有望让15万元级别的乘用车都拥有全国都能开的城市领航功能。据悉以上三个配置今年均有新款量产车落地,为「成行平台」全面覆盖市面主流8~25万多种动力车型提供支撑,满足广大主流车型消费用户对高阶智能驾驶日益增长的功能体验需求。
毫末贴上性价比标签,助力车企智能化革命
作为自动驾驶领域一家成立不到五年的初创公司,毫末智行以极致性价比的产品定位找到了属于自己的智驾市场。毫末与特斯拉的的技术路线类似,特斯拉坚持大模型、大数据和大算力以及走端到端的技术路线,毫末与其思路不谋而合。在AI自动驾驶领域,毫末是大模型研发和应用的先行者。去年4月11日,毫末正式发布了业内首个自动驾驶生成式大模型DriveGPT,中文名雪湖·海若,成为大模型技术落地自动驾驶新范式。成立四年多来,毫末已成为中国量产自动驾驶领军者。截止到2024年3月,毫末乘用车智能驾驶产品 HPilot 搭载车辆超过20款,用户辅助驾驶行驶里程突破1.3亿公里。毫末HP170、HP370、HP570三款千元级辅助驾驶产品,有着极高的性价比,可满足高、中、低价位不同车型的量产需求。
有行业人士认为,毫末快速跻身中国自动驾驶前列梯队,归功于技术、工程化能力以及丰富的量产经验。2024开年,有消息称毫末又获得两家主机厂合同。据悉,其中一家为头部主机厂大规模量产订单。
特斯拉、华为、大疆、毫末等企业在智能驾驶领域的独门绝技,展示了目前全球智驾行业的多元化发展。特斯拉的端到端技术一骑绝尘,华为的无图方案、大疆的纯视觉路线以及毫末的性价比战略,各有千秋。在这场江湖混战中,中国智驾企业能否与特斯拉抗衡,还有待时间的检验。但可以肯定的是,随着技术的不断进步和市场的日益成熟,中国将继续在智能驾驶的道路上稳步前行,为世界汽车产业的未来贡献中国智慧和中国方案。
来源:第一电动网
作者:圆周智行
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