无人驾驶的商业化之路

佐思汽车研究 2018-07-12 17:33 次阅读

2018年6月21-22日,由布谷鸟科技、佐智汽车主办,艾拉比智能、ADI亚德诺半导体、索喜科技赞助支持的“2018第二届智能座舱与智能驾驶峰会”在深圳福田区绿景锦江酒店举办。易成自动驾驶CEO宋朝忠在会上做了《无人驾驶的商业化之路》的主题演讲。

易成自动驾驶CEO宋朝忠

宋朝忠:今天在这里给大家介绍易成自动驾驶的思考。去年8月份,佐思的一位老总说,自动化驾驶是还没有盈利就已经变成红海的行业。很多人做无人驾驶解决方案,商业化是不得不面临的问题。大家知道,随着资产新规的执行,在2018年到2019年下半年,将变成资本的寒冬,这两年资金链非常紧张。作为无人驾驶的创业公司,思考如何能够商业化,将是非常重要的。

自动驾驶作为解决方案,最早要到2020年才能实现量产的突破。比如说做L3的功能模块,做L3的平台,提供L3的单元。有些企业直接搞L4无人驾驶,他们会用豪华的传感器、非常好的算法,拼装一辆能在路上跑的无人驾驶车,它的商业化就更难。(L4无人驾驶)要实现量产,预计要到2025-2030年,这给企业带来很大的资金压力。

无人驾驶的现状

图片来源:易成自动驾驶

1、基础设施不够完善

商业化首先要考虑商业化的难点,技术不够成熟、成本非常高、法律不完善、基础设施不够完善,都是难点。比如:高精地图,现在还没有条件做全中国的高精地图,这样给无人驾驶带来很大的挑战。

2、技术不够成熟

很多用户心目中认为,既然是无人驾驶,是机器的,要比人安全很多。我记得上次Uber事故以后,深圳的各种电台都在讨论无人驾驶行不行,要不要推迟几年?社会的可接受程度很关键,大众对无人驾驶的要求非常高,他们认为这个东西是绝对安全的。

3、成本非常高

比如要做高速公路的无人驾驶解决方案,传感器的高速公路探测距离至少需要200米。如果倒推一下,激光雷达至少要64线或者100线,这样激光雷达的价格大概需要50万元以上,这就对无人驾驶上路带来挑战,成本降不下来,就很难商业化。

4、法律不完善

无人驾驶法律、政策还不清晰。比如我们国家把自动驾驶L3作为人工智能的典型应用做推广,推广时首先要认定车怎样才是L3自动驾驶?比如L3功能,哪些功能归属这个级别?虽然对于L3功能做了大量的定义,但在检测的时候,还不好认定,因为规则还没有讨论清楚。

L3级别自动驾驶车,出了事故,责任归谁?现在最乐观的估计,自动驾驶的法律体系大概到2019年下半年才能梳理完成。法规层面限制了自动驾驶的产业化。

近期的自动驾驶商业化

图片来源:易成自动驾驶

基于这些考虑,必须把自动驾驶方案做其他应用模式。虽然从远期看,无人驾驶的市场规模很高,在全球能达到5000亿美元的市场规模,中国可以占到20%的市场份额。这里面,其实核心组件、激光雷达、视觉摄像头都有很大的市场潜力。比如组合定位单元,就可以在2025年达到400、500亿的市场,这种组合单元要满足企业的要求,成本应该在一千以内,售价不能超过两千元,否则就不能实现(规模化应用)。

如果定位太依赖于GPS或者RTK,未来会有很多挑战。若天上的卫星受到各种干扰,都将导致信号经常出错。汽车对事故的容忍度这么低,怎么保证一直不出错呢?

所以我们用精度不要求那么高,但是能做初步的定位,运用大量的视觉或者其他定位技术,融合协助定位,满足L3无人驾驶的定位要求。未来几年,我们公司就专门为L3自动驾驶推出基于视觉或者惯性导航的定位单元。

图片来源:易成自动驾驶

图片来源:易成自动驾驶

如果把场景限定到特定区域的自动驾驶,则商业化完全可以操作。在园区搞无人驾驶,我们进入了快速实验的阶段。深圳市一个大型公园一直想做无人驾驶运作。无人驾驶可以在这个地方应用,有几个很简单的理由:

一是低速行驶,严重事故的概率低了。

二是成本降下来,符合行业的需求。

三是园区内的场景比想象的复杂,可以做很多技术和经验的积累。

园区落地情况

我们公司提供的园区无人驾驶解决方案里,避障、红绿灯、等人的功能都是要解决的问题,易成无人车已经和湖北黄石等地有合作,上海一家企业准备买我们几十辆园区无人驾驶车,做其他的应用。

易成自动驾驶的解决方案在今年可以落地,它的功能、成本、性能都满足量产要求。但做这个车有很多难题,许多问题都要解决。

园区自动驾驶的三大难点

图片来源:易成自动驾驶

1、场景难点

汽车行业有一个问题,比如说我们现在做一款激光雷达,激光雷达一般是网线连接,网线对交换机的平均无故障时间是1万个小时。一台车每天工作8小时,意味着每天出错的概率有千分之一,投一千辆车会有一个出现故障,这肯定不行。

既然是作为车卖,怎么保证它各种场景下的绝对可靠?在游乐园里有小朋友从边上跑过来是很常见的场景,如果采用豪华传感器成本很高,怎么保证方案成本低的情况下能检测这种情况。

2、 技术难点

作为方案本身它有很多模块和硬件,每个硬件都不能保证所有的性能没有问题,不管是定位还是传感器都有可能出现问题。因为树荫或者其他情况造成定位有问题,在很多情况下也不太可靠。

硬件性能指标很好,但在实际应用的时候信号经常会飘。怎么解决?系统里各个模块如果出现问题,应该怎么做保护?要对车做各种大量的分析才能保证车足够的安全。做园区车也要借鉴ISO26262和ISO16969标准体系,做园区车的安全要求和乘用车比,没有丝毫降低。

3、商业化难点

现在的自动驾驶车在最近一年内还要配安全员,市场的盈利点在哪里?怎么打动用户使用这款车?降低成本?或者它为园区带来更好的科技感,让园区更有吸引力?市场需求如何挖掘,也是一个难点。

我们可以看到,园区无人驾驶车的售后服务会比一般的车辆维护成本高,比如安装、调试、售后服务等,这都需要采取措施解决。换句话说,做园区车要把很多场景归纳明白,将汽车安全考虑清楚,将商业模式研究非常透彻,才可以做好商业化。

易成公司在车的安全上、成本上做得比较好。我们做了详尽的市调分析,车有上百种模式,每种模式要做到最高的安全性。针对安全性,我们做了很多设计。做园区的无人驾驶,需要特别关注做功能安全,怎么实现接近于ASIL-D的要求?需要从环境入手,也需要从车本身的组件入手。

易成自动驾驶团队成员多数有汽车相关工作经验。我对于怎么做汽车设计分析很清楚,郭博士对人工智能很熟悉。易成市场运营负责人,之前在科大讯飞参与过一百多个智慧城市部署。

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原文标题:易成自动驾驶:园区自动驾驶的商业化之路探索

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