自动驾驶的商业化未来,离我们有多远?
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自动驾驶的商业化未来,离我们有多远?

不用考驾照的未来,离我们多远?答案就在这里。

3月23日,创业家沙龙第4期——《自动驾驶:不用考驾照的未来,离我们多远?》在北京中关村创业大街黑马学院举行,本次沙龙由创业家及旗下AI垂直号“黑智”联合主办。

近年来,自动驾驶成为了巨头扎堆布局的重点。就在近几个月内,通用汽车10亿美金收购了人工智能创业公司Argo.AI,英特尔用153亿美元收购了Mobileye;陆奇空降百度后,3月,百度重组智能驾驶群组事业部。目前,在全球,20家领先的科技公司,有10几家在进行自动驾驶技术的研发。全球前14家大型车企,有12家也都已经在做自动驾驶。

自动驾驶领域,成为传统车企、科技巨头和创业新秀关注的焦点。但对于自动驾驶,相信大多数人对其还很多的疑问。自动驾驶为何成为创投界的热门领域,它的发展走到了什么样的拐点?真正的无人驾驶车辆上路,离我们还有多远?自动驾驶的安全性应该如何保障,如何明确法律责任?创业公司在其中,又拥有哪些新的时代机遇?

本次沙龙,黑智邀请了智行者科技联合创始人霍舒豪、天隼图像创始人殷开爽、黑马基金执行董事周颖,以及险峰长青高级投资经理杨润心来到现场,对上述热点问题发表看法、切磋交流。

智行者霍舒豪:汽车将成为新时代新的终端

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智行者科技在2015年成立,核心方向是做自动驾驶的智能汽车。我们目前已经和8家车厂合作,在去年推出了两款产品。

汽车的第一属性是交通和运输,但是随着自动驾驶时代的到来,我们认为,它可能会具备第二和第三属性,我们将之定义为终端或者管道。

新的时代,汽车将成为手机、iPad等之外又一个新的终端。在车里,你可以展示各种信息,通过互联网得到各种信息。作为管道是什么意思?打个比方,我们现在用大众点评去搜川菜馆,如果你在自动驾驶车上搜索川菜馆,或者直接跟车说我想吃川菜,这辆车可能自动带你到某一家川菜馆,这就成为一种新的商业模式,可能是一种变现的手段。

我们觉得目前无人驾驶汽车,在现阶段或者短时间内比较快商业化的实现场景有:

1、摆渡车。

2、特种作业车辆(扫地车)。

3、物流用车。

4、农业方面。

智行者的定位,是一个做中央决策系统开发和大系统集成的公司。

整个自动驾驶的链条非常长,从前端的环境感知到中间的中央决策,再到底层的执行,我们公司定位在中间这块,主要做中央系统。所以我们其实是一个AI应用公司,而不是一个平台公司,我们把这些技术运用到一些实际的产品中去。

天隼图像殷开爽:做自动驾驶整体解决方案

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殷开爽:天隼图像集中的业务主要是自动驾驶的场地车。首先从自动驾驶的发展来说,自动驾驶将来一定是往前发展,而且发展趋势不可逆转。从社会上来说,人的本性是贪婪懒惰的,所以不管从金融资本还是技术方面,发展是不可避免的。

现在大家在可靠性上一直犹豫或者探讨,自动驾驶什么时候真正落地进入生活?其实这里面按照目前技术发展情况来讲,要做到可靠性没有问题,但是它存在可靠性成本均衡的问题。如何在有限的成本范围之下,推进自动驾驶技术的推广,这要有一个探讨和探索的过程。

最后法律伦理是属于国家层面的。去年年末,有一个概念叫死亡编程,就是让算法决定一些安全相关的事情,这都是需要探讨和国家层面需要引导有待解决的地方。

对自动驾驶领域来讲,基于现在的现状,天隼提出一个概念,叫小型自动驾驶场地车。针对之前提到的困境,在有限的成本之下,推动自动驾驶技术的发展,封闭环境、结构化道路,小型重量或者低速运行,再加一些精简的传感器配置。传感器的配置不求100%可靠,只求在一定领域或者一定场合下达到要求。在这几个限定条件下,叫小型自动驾驶场地车。

天隼的产品主要关注小型自动驾驶场地车的速度,一定是小于30km每小时,国家对这方面有法律的明文规定。定位问题,像Google采用的是GPS粗略定位和激光雷达可见光精准定位模式。我们直接采用差分GPS的精确定位,这样避免了一些可见光下不可靠,或者一些有待发展的技术问题。再配合一些超声波避障或者线采陆地图,在有地图的条件下,自主规划能力非常有限,但对场地车而言,它的运营场景非常固定。再后来考虑到实际操作,可能会配备一些可视化操作界面。

它的商业化样车的成本不能说非常低,跟传统意义上或者大众认识下的成本来讲,应该能做到零采成本,如果批采的话,成本还有很大的下降空间。

我们希望它的应用场景,应该是人员较少或者应用场景非常明确的地方。最经典的应用实际上是北方边境的巡逻。目前我们希望和一些厂商在特种车辆方面配合,做一些产业升级方面的探索。在这个基础之上,因为传统做科技的公司,没有产线都是轻资产,离不开车厂和传统生产线的配合。

服务上,我们做整体的自动驾驶解决方案,这里面可能要加一个限制条件,就是场地车的自动驾驶解决方案。我们设计整体方案,整车改装,激光雷达等原处理算法和整车运动控制的算法。

我们做了三代整车,每一代之间有一些细微的差别。第一代属于原型,在淘宝上买的普通的高尔夫球车,对它做一些改装,实现基本的自动驾驶功能。这个原型就有两个关键:一个是公共机,公共机要运行一些通用的windows平台或者其他平台下的算法,或者控制算法。然后电控、线控部分,主要是指转向、制动、油门之类的东西。

第二代我们对整个传统车的操纵部件进行了线控的改造或定制,这些部件在公共机或者ECU或者公共机+ECU的结构下做一些线控部件的改装。这样实际上做了一部分的半定制,这里面强调了顶层的ECU,就是目前所有自动驾驶车都是基于改装而来,改装设计对原车和新加系统之件有一个适配,这样就存在一个ECU的问题。ECU实现两种,一种完全公共机,一种是我们定制板卡实现的。

在第三代里,整车上所有部件都是线控的,没有公共机,实际已经接近商业车的形态。这样的整车可以经过一些恶劣工况的考验。

整车控制架构做得比较简洁:一个是多传感器融合一部分,然后是底层ECU,然后是交互单元,实际上就是操作界面。

我们提供的部件也集中在这三块,相比传统的方案,我们的特点在于,把这三块完全做成ECU,做成一个标准部件。ECU跟操纵部件进行接口,跟刹车、油门、转向这些部件进行接口。第三代已经接近或者达到目前普通车载ECU的标准。目前会在批量车上进行采用。

多传感器融合单元,实际上我们用传统工控机的方案把它代替掉,也就是所有的传感器都接到同一块板卡上,按车规进行生产。这样整块板卡完全可以做到小型化、可靠、功耗低。关键能满足车规各种要求,这也是整车进行商业化的必然步骤。

险峰长青杨润心:自动驾驶是大公司还是创业公司的机会?

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大公司可能起到的作用更大,创业公司更多的机会可能是在一些关键的路径上找到自己的解决方案,将来和大公司合作或者有投资收购的可能。

在自动驾驶场景里,下游是车厂,也就意味着自动驾驶的系统要想装到车厂里,可能要2-3年时间。上游在出行上来讲,可能就是滴滴了,它已经垄断了市场。所以作为中间层面,如果要向上下游迁移,通过中间的系统控制上下游,形成一个新的所谓的操作系统,是一件相对比较困难的事情。

自动驾驶环节里的商业机会,可能有四个:

第一个,传感器,尤其像激光雷达这种能够提供高环境感知能力的传感器。如果靠技术驱动把成本降到很低,这是整个行业的重要瓶颈,这是很有价值的。

第二个:多传感器融合的系统。如果激光雷达成本没办法降,是否有可能把很多传感器做一个比较好的融合,给到决策的大脑,让它能够在现有的环境基础上做决策和判断。

第三个:做大脑。自动驾驶为什么有价值?就是把以前人开车的行为习惯,变成集中化的思维。新司机和老司机在能力上有本质的差异,不是因为他们聪明,而是因为开的里程不同。所以如果把很多人的驾驶经验都变成决策和控制系统,这有很强的壁垒。将来大公司如果考虑投资,也会愿意买这样有壁垒的公司。

最后,可能是在细分场景下做完整的解决方案。比如在高速公路环境下,在现有的传感器和各方面条件不成熟时,选择一个未来可以实现的解决方案。

【沙龙讨论】

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为什么自动驾驶在近几年成为风口?

周颖:我觉得这是一个综合的因素,既有经济发展的大背景,也有底层技术的革新,还有资本的驱动。

从世界整体的经济环境来说,其实都需要一些新的刺激点。为什么大家会讲工业4.0、AI,我觉得跟全球经济环境有关。所以在底层技术有一些突破的时候,再加上资本的驱动力,可能会起来一波投资热潮。从舆论上也会有一些引爆点,比如Alpha Go打败围棋高手李世乭等事件的发生。

杨润心:我觉得基本有两个原因:第一个:因为深度学习的发展,使得图像识别的能力提高了。在深度学习出现以前,可能传统的图像识别大概有70%的精准度。因为深度学习的框架实现,使得图像识别的精度大概可以到97%,在这个环境下能做很多事情了。

图像识别到底在什么地方有用?早期的创业公司大都找一些传统的出路,比如在金融、安防领域应用图像识别。但是从长远来讲,自动驾驶其实是图像识别很好的应用场景,也正是因为这个原因,使得自动驾驶有可能实现了。

第二个,也是因为移动互联网整个走到一个相对收尾的阶段。大家发现整个科技来驱动整个社会发展的浪潮是有一个规律的。首先是说在关键的几个底层技术上,有一些突破性的变化。接下来,由这几个底层技术可以形成一个新的设备,接下来这个设备被很多的人普及。比如手机是因为有苹果,在其中有几项关键的技术,比如触摸屏、指纹识别、图像显示等,形成了苹果手机。

自动驾驶在可行性方面面临的核心问题是什么?

霍舒豪:智行者到了2015年这个点,感觉到随着自动驾驶这样一个技术的发展,以及可行的商业应用场景,包括我刚才分享的景区车落地的应用出现,我们觉得自动驾驶已经慢慢有了自己落地的点,所以我们开始进入这个领域。

从这样的应用场景切入,也符合技术的发展特点。像一些场地车和园区里的应用,会有一个比较干净或者比较纯粹的应用环境,它对技术的要求会相对低一些。

在这个应用场景下,我们会积累一些数据、算法优化的迭代,慢慢我们会再进一步过渡。打个比方,我们可以是从园区车、场地车先做起来,然后到城市的高速公路,最后才是终极的目标,到城区道路。这样一个路径的设定,也符合技术的复杂程度或者技术发展的路径。

从目前来看,商用车的需求包括应用可能会更提前一些,因为商用车很多都是卡车,它可能是物流或者货运用,司机的状态比较疲惫。另外在物流业里,人力是一个很大的成本。如果自动驾驶能把这块成本降下来,是非常有价值的。

讲最简单的一个例子,司机只要把车开到高速公路,进入高速公路之后,车辆直接启动自动驾驶,那整个高速公路,司机可能进入一个休息的状态,不用维持紧张疲惫的状态,到高速出口再接管车,在整个过程中都是自动驾驶的话,从某种程度上能降低司机的疲惫,从而降低事故率,是非常有意义的事情。

殷开爽:在我们设定商业场景里,作为自动驾驶商业应用的产品,一个领域是我们说的乘用车,一个领域是我们说的小车,即场地车。场地车可以通过一些限制条件避开前面问题,所以这里面我觉得,技术各方面融合是自动驾驶出现一个热潮必须的条件。

反过来,我认为,以乘用车自动驾驶的发展方向来讲,这里还是需要出现一个非常经典的带头公司。就像苹果公司对智能手机行业的作用是类似的。为什么会在一个时间点出现,我觉得技术是必要条件,但是相关的资本、金融还有一些社会客观经济方面的环境,都是必不可少的。

综合来说,自动驾驶领域这块,我个人的观点,技术目前已经具备了,但是要想实现规模化商用,需要国家层面的推动,以及法律法规的完善,需要各方面的综合。

从工程领域角度来讲,目前技术应该是可行,但有一个最根本的伦理道德问题存在,比如去年非常热的讨论的自动驾驶“杀人编程”问题。如果大家能客观、理性地接受这个问题,可能推广起来相对容易。但是作为消费者来讲,很难平静地接受这种观点。

如果国家出台标准,或者普及性的推广教育也有可能。一般来说,政府的政策都会落后于企业、市场,这块我们也没有任何明晰的概念。

霍舒豪:可行性、可靠性不仅仅关系到技术本身,其实分为两部分:一个是外部,一个是技术本身。

外部是什么意思?对于一种新兴的技术、一个新的产品,可能从外部先对它做一些实践。比如限定它的应用场景,先把它应用起来,让大家慢慢接受。打个比方,高速上专门划一条自动驾驶的道路。

在技术内部上,一个是通过各家公司内部的算法来提升,增加它的冗余。其实到了自动驾驶,安全性放在一个非常重要的地位。因为当一辆车交给一个机器接管控制的时候,它的冗余备份是非常重要的,需要从包括硬件和软件上做备份。

周颖:对于一个产业的变革和颠覆来说,其实它有一些必然性和偶然性的因素相结合。从必然性看,它是一个大的趋势。但是技术的革新是属于趋势的底层,而从技术走到应用的话,中间还是有一个过程。真的要走到产业应用中,可能会涉及成本,谁来生产,大厂商和小厂商之间的博弈等一系列问题。

偶然性是说,在人工智能大背景下,汽车行业在全球来说,它涉及到60多个细分行业。所以要颠覆这么大的行业,如果我们在AI的大背景来说,可能不是一个特别细分或者很巧的入口。

如果没有特斯拉,没有像马斯克这样的人,自动驾驶会不会这么火?如果互联网的红利还那么旺盛,现在资本的聚焦点是不是在AI上面?所以很多时候,我们其实也没有办法对历史做出准确的判断。

谁将最后颠覆汽车产业?

殷开爽:首先这个行业是技术来带动,但是最终落实还是要靠产线。我们技术再好,最终有可能就是车厂的部件提供商。

周颖:我觉得在自动驾驶的产业链上,最后可能还是创新性企业和传统车企的结合。传统老牌的车厂在造车方面有很天然的优势,关键还有钱。初创型企业来荷包真的是很紧张。车企的敏锐度是很高的,一方面他们自己也有创新的团队在积累人才,要做这方面自发研究性的突破,另一方面还会进行外部收购,迅速补足短板。

所以在车厂有资本、技术的双重优势下,互联网企业把整个链条都颠覆是很难的。

杨润心:未来自动驾驶,无论车厂也好,滴滴也好,自动驾驶其实都是他们的下半场,尤其对车厂来讲,他们的压迫感会越来越强。如果我是车厂,我希望自动驾驶不要那么快来,先让我把车卖够再说。不然车就变少了,我要想清楚我自己的决策和定位。

所以在这种情况下,车厂的思考方式就发生了很大的变化。原来有一本书写得特别好,《创新者的窘境》,写得就是大公司往往都是看到了机会,确实没有抓住,小的公司起来了。

但是今天这个时间节点,无论大公司还是小公司,对于自动驾驶的认知水平其实是在同一个水平线上的,大家都知道这个事情很重要,也都知道这个事情触及到自己的根本利益,所以在这种情况下,他们一定会看。

所以包括比如像国内的北汽、广汽、上汽、一汽所有的投资部门,以及滴滴都在看,这就是为什么自动驾驶的创业公司是非常有价值的。但大公司投资小公司唯一的一点条件就是,它是用金钱换时间。如果在未来两三年后,我发现那个时间节点,我要做自动驾驶这个事,我起码要花这么多钱和团队赶上,已经有一家做得很好了,我就愿意投资或并购。将来像车厂、像滴滴,包括零部件厂商收购今天的自动驾驶创业团队,这是一个非常明确的趋势,应该未来3-5年内,会有大量的这种事情发生。

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