关于高阶自动驾驶的激辩:数据、成本、商业模式,谁能率先走上普及之路?

AI、5G、芯片、算力、算法……这些热词频繁出现的地方正是2021世界人工智能大会,在汽车产业中,与人工智能最接近的细分领域就是自动驾驶,在AutoByte主办的WAIC智慧出行论坛上,集结了自动驾驶行业的顶尖精英,当大佬们齐坐在一张圆桌上,争论和激辩是不可避免的,同样做自动驾驶,华为智能车云与AutoX对数据的追求有什么不一样?嬴彻科技与的卢技术谁容易让用户买单?

数据、有效数据以及高质量数据

所有的争论核心是“我们距离高阶无人驾驶的普及还有多远”,技术、数据、成本等等,不同维度的考量都是自动驾驶公司绕不开的话题(www.touLie.com.cn)。

自动驾驶最重要的一环就是收集数据,而多大的数据量可以实现自动驾驶?“这个问题没有一个统一的答案。”华为智能车云CTO喻杰认为,要分场景来看,如果是做Robotaxi需要的数据量更大、产品更复杂,如果做一个封闭园区,相对来说好一些,产品比较可控。“我们对于数据的积累追求是无止境的,我们要不断提高自己的能力。”喻杰同时提出,“我们还要强调数据的有效性,如果在封闭园区不断转圈也可以积累很多里程,但是出去对于别的场景可能就是无效的。”

AutoX创始人及CEO肖建雄表示认同,“业界大家经常觉得数据越多越好,其实这有个前提条件,就是有效数据越多越好,另外有效数据很重要的一点,就是高质量的数据越多越好。”

但同时肖建雄表示,拥有大量数据之后如何分析、学习是更大的难题。“比如说我们在做无人驾驶,有激光雷达、毫米波雷达等等,这么大的数据量每个小时可能产生超过1TB的数据量,这是有效数据。”肖建雄做了一组简单的计算:每台车每小时产生超过1TB,假设每天就跑10小时,一台就有10TB的数据,你有几百台车,每天就有将近1PB的数据。这些数据需要先有人来标注,才能让机器学习,而如此庞大的数据是没有任何一家公司可以标注完的。“全世界我没有看到任何一家公司敢号称有1PB的数据全部被标注过,1PB的数据只是几百台车跑一天10个小时的数据。”

“所以我们觉得数据领域,整个行业有很大的误区,以为越多越好,不在乎质量。”肖建雄强调,“其实恰恰相反,大家一定要在乎数据的质量,只有保证数据质量情况下一切才有意义。” 这也解释了AutoX在第五代产品上为什么要配备超前强大的算力和存储空间,记录高质量的数据,有效处理这些高质量数据,有效进行高分辨率的高清的仿真,在仿真器里多次使用,只有这样才能真正发挥数据能力。

看到AutoX身上豪气地搭载50个高清车规级传感器,嬴彻科技CTO 杨睿刚提出了一个质疑,“是不是传感器越多就有越多的有效数据?”

杨睿刚表示,做量产的自动驾驶是戴着“紧箍咒”的自动驾驶,要考虑的不光是安全、舒适性,还得考虑到车规级的硬件、功能的安全,特别重要是要考虑到成本。“只有在成本可控的情况下,自动驾驶技术才能够普及,这一点我在嬴彻做自动驾驶深有体会。我觉得我们现在已经过了通过堆料来做自动驾驶,我们必须在成本可控的情况下做可量产的,能让大家普及的自动驾驶。”

此言一出,圆桌上陡然增加了火药味。肖建雄的反驳,“不是说传感器越多越好,但是一定要够,不够绝对没有办法无人驾驶。而且不是个数的问题,比如说物体都没有很好精确地看到它,那不可能无人驾驶。”

高阶自动驾驶普及,2-3年还是5-10年?

正如的卢技术有限公司创始人兼CEO张英所言,“自动驾驶未来要克服的问题,不仅仅是法规问题、技术问题,更大的坎儿等着我们,是消费者如何理解你,如果你的消费者不买单,你永远也是零。”

在这些自动驾驶行业精英的眼中,我们距离高阶无人驾驶的普及还有多远?

“我们定义一下什么是高阶自动驾驶?如果是L3以上,其实比较大的挑战,当然技术层面上肯定是有的,另外一个就是法律法规方面。”喻杰认为,出于技术上的考虑或者法律风险上的考虑,高阶自动驾驶的实现还需要比较长期的过程。

“如果是说一个区域,比如说Robotaxi在深圳某些地方已经实现了无人驾驶,这个数字是个负数。”肖建雄给出的时间相对明确,他指出,“如果是整个城市,我觉得是相当近的未来,可能2-3年时间内是可以实现的;但是如果全中国无人驾驶,可能需要时间,可能需要长达十年的时间才能普及到全国这么多的城市、城镇。”

杨睿刚对普及自动驾驶的时间认知则是5-10年,他表示,“高阶自动驾驶现在就有,纯无人矿卡在澳大利亚那边开了三五年了。如果说要变成普及的大家都可以感受到的,不管从技术来说还是法律法规上来说,我个人觉得至少得有5-10年才能真正感受到脱手,车真正变成大玩具。”

最后杨睿刚总结称,在座诸位都相信自动驾驶已经不是未来的问题,而是现在的问题,所有人对于高阶自动驾驶的普及还是很有信心的,但是道路很漫长,前程也很艰巨。

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