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蘑菇车联模式:自动驾驶商业化的另一种可能

收藏 评论 编辑:王俊 来源:第一车市 时间:2021-10-14 17:30:36

  [第一车市 新闻]放眼全球自动驾驶行业技术和资本狂奔数十年后,商业化落地依然是难题。借鉴共享网约车模式的Robotaxi(自动驾驶车)是最常见的商业路径。然而2021年以来,Robotaxi模式的代表企业谷歌Waymo接连遭遇估值下跌、CEO离职和测试车受阻,通用汽车旗下的Cruise自2020年初首款没有方向盘的无人驾驶小巴,至今没有任何大规模落地计划。自动驾驶未来必然实现,但当下的商业化路径值得被讨论。

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  自动驾驶商业化之难,难在系统。作为一项革命性、颠覆性新技术,自动驾驶具备影响一个国家汽车、交通、能源、制造业甚至综合国力的巨大能量,是一个关系到科技、消费、产业链、政策法规等方方面面的系统工程,所有要素相互作用,缺一不可。

  技术方面,按照深度学习框架下的数据驱动算法迭代逻辑,企业需要常年投入巨额研发和数据集以优化其自动驾驶系统,才能真正进入规模商业化阶段。据美国兰德智库估算,这个里程数据大约是170亿公里。即使一个团队拥有100辆路测车,24小时不间断测试,所需时间也以百年为单位。这也解释了为何Waymo耗时数十年积累的路测里程达2000万英里,仍无法大规模推行。

  商业化方面,市场需求的强烈程度本质上取决于自动驾驶替代人工成本的实际ROI。目前一辆L4级自动驾驶单车改造成本动辄百万,相比之下,可节省的司机成本可以忽略不计。不少业内专家认为,只有在日本、北欧等车司机入较高的地方,Robotaxi才可能更快打开市场。

  最后,任何新技术普及都离不开政策法规监管的重新界定和许可。自动驾驶遇到的政策挑战比135年前汽车初生时更甚,它不仅事关生命安全,更与当今数据安全、国家安全息息相关。安全性短期看不到终点,政策许可便无法放开,改造一辆自动驾驶车的ROI便算不过来。这似乎是一个几乎无法打破的恶性循环。

  破局点发生在中国的一座中部交通枢纽城市——湖南衡阳。这是目前全球规模最大的城市级自动驾驶商业项目,投资总额5亿,项目总里程高达200公里。为衡阳落地方案的是中国本土自动驾驶公司蘑菇车联。凭借全球领先且唯一的“车路云一体化”系统,蘑菇车联今年3月与湖南衡阳市政府签订战略合作协议,城市道路智能升级和全系列自动驾驶城市公共服务车队运营。

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  近日蘑菇车联创始人兼CEO朱磊与创世伙伴资本主管合伙人周炜做客科技播客《硅谷101》,深度对谈自动驾驶商业化面临的问题和出路。朱磊认为,自动驾驶的2.0时代已经到来,但如何商业化是每一个科技创业者逃不掉的问题。自动驾驶本质上是尖端科技与传统交通业的一次深度融合,其商业化应从城市管理的角度来思考。

  以下是部分访谈精选:

  《硅谷101》:你们是如何投身或者关注到自动驾驶领域的?

  朱磊:我是技术出身的人,最早毕业后在百度大概7年多时间,把搜索引擎相关的系统架构都做了一遍,离开百度后去创业;在滴滴待了几年时间,在技术和商业运营方面,这两家公司给了我非常多经验。

  在整个行业发展过程里面,一个是技术驱动,一个是商业驱动,自动驾驶这个领域也非常有意思,跟技术和商业都很相关,所以进入自动驾驶还是很自然的。我们最早是从车路协同切入的。我们觉得无论从车联网也好,还是自动驾驶也好,真正要落地,还是要跟交通做紧密结合。

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  周炜:我是比朱磊要早至少一代的创业者,创业 11 年,做风险投资 14 年。我大概在 93 年开始在大学期间就参与了中国金融科技创业,和团队一起设计了中国第一代自主知识产权的金融支付pos机、盗刷的 pos 机以及一系列相关产品的开发。

  我在 2007 年初加入硅谷最传奇性的风险投资基金之一KPCB(凯鹏华盈),做了主管合伙人十年。KPCB在2000年中期带动了整个绿色科技投资大潮,在能源、电池和车方面参与了很多投资。2017 年我带着团队离开 KPCB 以后,创建了创世伙伴资本CCV,我们也一直很关注这个领域。

  总体来说,我们认为未来自动驾驶是必然会实现的。上一波绿色科技的投资经历了那么多年,很多不成功是因为当时商业路径实现不了。所以我们也非常关注今天谈论的话题:在自动驾驶商用进展中,到底什么样的路径是最合适的。

  《硅谷101》:朱总,在这个行业里,你会如何定位自己呢?

  朱磊:我们定位是沿着两个核心要素做:一是自动驾驶全栈技术的技术服务商,包括自动驾驶核心算法和硬件;另一个是自动驾驶的运营服务商,运营包括自动驾驶巴士、清扫车、巡逻车、Robotaxi,把技术嵌入实际运营场景中,比如自动驾驶公交服务可能需要与公交集团合作,由公交集团采购或租赁自动驾驶车辆,我们运维方案。

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  《硅谷101》:周总,你在投能源项目时有很多离商业化场景太远。早期全自动驾驶商业化也很难,像蘑菇车联同时做自动驾驶技术服务和运营服务会不会更容易商业化?

  周炜:这是个很好的话题。在硅谷,无论是互联网还是AI,需要技术达到很高成熟度后,才会把产品放到市场上;但在中国,过去创业公司一直采用的方式是,当技术还未成熟时,用变通或者混血的方式,提前向市场商用服务,用快速迭代的方式完善产品,这是两个国家创业文化很不同的地方。

  早期一定是硅谷的这个方法占优,但中国公司在提前商用化上会取得先机。在中国自动驾驶领域,高速自动驾驶,和L5要在短时间内大规模实现不太容易,但是在一些特定领域,比如半封闭环境、固定路线等的全自动驾驶是有机会的。三四年前硅谷的一个会议上,我提到过世界上第一个城市范围的全自动驾驶应该在中国出现。行政力量、制度优势结合快速迭代的能力,给中国自动驾驶了领先于世界的实践环境。

  《硅谷101》:现在美国自动驾驶圈内,大家也会觉得中国自动驾驶的落地可能会比美国更快,因为中国的基础设施建设更快,从这个意义上来说,自动驾驶和整个城市的规划、政府的支持有很多的相关性的。

  全球最大规模自动驾驶项目落地湖南衡阳

  《硅谷101》:蘑菇车联在2021年时和湖南衡阳市政府签了大概5亿元的合作项目,这个数字是一个非常大的投资金额。可以大概介绍一下这个项目吗?

  朱磊:的确,中国自动驾驶在大规模的城市级落地上非常有优势。不仅是衡阳这个项目,包括最早我们在顺义、苏州的项目,都是自动驾驶在城市级大规模落地应用上典型的案例。在自动驾驶运营上,以城市为独立单元是一个非常合理的落地方式。

  首先,整个城市的区域管理是统一的;其次,基础设施是一致的;第三,在城市落地时路线环境、交通状况也相对统一。衡阳项目中非常有特色的是,我们了一整套完整的“单车智能+车路协同”方案。车路协同是单车智能化非常好的补充。对于大家最关心的安全问题,我们的方案比以前单车智能化方案做了很大升级。

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  类比来说,我们小时候会经常遇到停电的情况,但现在很少,这不是因为单个电路更稳定,而是因为现在的电路系统都是多套备份,以保证系统可靠性。在单车智能和车路协同上,它配备了多套冗余系统,会极大提升自动驾驶的运营和落地的安全性。理论上可以做到 100% 的安全性,这也是车路协同自动驾驶的最大优势和必要性。

  我们倾向于把自动驾驶方案分为1.0时代和2.0时代,1.0是以单车智能化为核心的自动驾驶技术,2.0时代则是以“单车智能+车路协同”的整套自动驾驶方案。我们现在是很坚决地沿着这个2.0的方案往前推进。

  《硅谷101》:把“车路协同”拆解一下,“车”大家都懂,“路”是指什么?

  朱磊:路侧我们会放几种设备:一是和车上类似的路侧传感器,包含激光雷达、摄像头、毫米波雷达;另一部分设备是路侧的通信设备,包含路侧通信单元RSU、5G 民用网络等通信网络设备;还有一部分是计算设备,如边缘计算的服务器,可以理解成一个完整的交通感知系统。它把用传感器感知到的数据在路侧边缘服务器做实时计算,把结果第一时间反馈给路上的所有车辆,就可以支持自动驾驶车辆,同时也可以为普通车辆更多交通信息,把整个交通做实时的数字化。

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  《硅谷101》:这和5G的铺设是不是一起计划的?

  朱磊:对,5G 是路侧通信方式,一种是5G 的民用网络方式,有一种是C-V2X的车路协同的专有网络方式,这两套通信方案会根据实际情况并行考虑共同使用或者是使用其中之一。

  《硅谷101》:您和湖南衡阳的合作大概包括什么,最终想建成什么样?

  朱磊:衡阳项目是我们在顺义、苏州项目的延续。衡阳项目非常有特点的是,它应该是目前国内甚至全球第一个实现自动驾驶大规模落地运营的城市。

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  我们在实际运营中主要做几件事情:第一,帮助整个城市做基础设施升级,或者叫车路协同的数字道路升级。这部分主要是在路侧装很多传感器和计算设备把交通数字化。这主要是政府新基建相关的内容。

  第二,我们会城市级自动驾驶公共服务车辆的升级和车队运营服务,包含公交、、巡逻车、清扫车等市政公共服务车辆。

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  此外,基础设施建设完成后我们会为普通用户更多服务,包括数字孪生系统、车道级导航、车道级数字信息呈现,让普通用户开车时也能获得更多安全驾驶服务。整方案落地以后,对城市整体数字交通建设都是巨大提升。

  《硅谷101》:大概什么时候可以落地,现在进展到哪个阶段了?

  朱磊:正在快速建设中,估计在今年的Q3、Q4 就可以完整运营起来了。

  《硅谷101》:那你们速度很快。

  朱磊:对,我们基建非常快,大概半年左右就可以建完城市主干道,同时我们会在整个主城区投入约几千台用于公共服务的自动驾驶车辆,帮助公共服务的自动驾驶运营起来。大家参观时,很多公共服务车辆都已经是自动驾驶状态,这应该也是国内在城市级自动驾驶大规模落地上最典型的案例。

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  我们希望借助这个案例设计未来城市智慧交通,借助这个模式把整个方案到更多城市、更多场景。

  《硅谷101》:衡阳道路也安装了传感器,是不是可以防止车辆相撞等事故?

  朱磊:您说的特别对,开车安全性主要有两个核心因素:一是是否看到周围的危险情况;二是看到危险情况后是否有足够时间。一个是信息全面性,一个是决策时效。这两个问题在单车智能化中都会面临理论瓶颈,实践中也会遭遇一些特殊情况。

  比如中国很多城市十字路口没有红绿灯,如果垂直方向两辆车高速驶来,仅靠单车传感器无法感知90度来车,很容易相撞。但如果有路侧设备,路口全局信息就会实时同步到每台车上,在信息全面性上彻底解决了问题。第二,全局信息可以实现预判,也就是提前预知1公里、10公里外所有交通信息。在信息的全面性、决策的时效两方面,路侧的基础设施都会大幅提升自动驾驶车或普通车的安全性。

  《硅谷101》:这对信号传输延时的要求是不是也非常高?

  朱磊:人对一件事的反应时间约500毫秒,在这个设备上一般可以做到300毫秒,现在整套系统架构从路侧感知到车上决策,时间已经可以控制在100毫秒以内,这个时间在行业内绝对是领先的,大概比行业里一般速度快3~4倍,整体延时得到了巨大提升。

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  《硅谷101》:整个过程中也会产生非常大数据,Waymo早期数据量还是靠工程师晚上去车里拿硬盘直接拷。你们怎么传输和储存数据?

  朱磊:一是在传输的通信基础上,5G和C-V2X这些全新的网络,传输速度和传输数据量都会得到巨大提升。

  二是在计算上。以前为了保证计算能力,单车计算的算力一般来讲可能都在300-400TOPs。现在一些新能源车的计算算力都想拉升到 1000 TOPs 这样一个水平。我们实际上单车维持在300-400TOPs就能现有的数据了。 在路侧的整个设备上,因为有非常多边缘服务器,相当于把以前专有的计算机分散到路两端的计算设备上,边缘计算的计算能力也有了巨大的飞跃。

  无论从计算能力,还是数据的传输效率和传输量上来讲,整套方案还是做了巨大的升级。这也是为什么我说单车智能加车路协同可能是自动驾驶的2.0时代的开启。

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  《硅谷101》:要很多边缘数据,技术门槛还是挺高的。周总您怎么看这个项目?

  周炜:我和朱总也聊过这个项目,个人认为车路协同是一个中间阶段,我还是相信伊隆·马斯克的观点的,最终不应该是用这种方式。在技术商用化的过程中,可以通过一些所谓的混合的方式提前实现商用。这个过程中可以积累很多的知识、数据以及相关的资源,让它将来可以做更伟大的事情。

  目前在中国这个环境下,采用车路协同的方式以及衡阳的运营模式是可行的。现在中国政府也在一些地方包括高速路开始考虑车路协同的方式。这个方式涉及了一套新的基础设施搭建,必须和政府合作,还是相当大的工作量,单个企业来做难度太大了。虽然这是一个过渡窗口,但对未来也有价值,只是不能停留在这,要知道在这个过程中积累什么东西,终极目标是进入到下一个全自动驾驶的战场。

  《硅谷101》:现在车路协同训练的数据对全自动驾驶有参考意义吗?

  周炜:路面情况肯定一直都在变化,但我投资了14 年,现在总结曾经错过的一些机会,原因是看问题太终极。我是个骨灰级科幻爱好者,看了太多科幻的结果是,总在想最终模式是什么,就会发现有些东西就是过渡阶段的东西,不是最终的模式和产品,可能就不准备参与。有些东西中间的阶段非常长,这个数据用途有多大要取决于在什么时间点看这个问题,在一个中间阶段的时间点里,这些数据肯定非常有用。

  我也看到很多企业通过技术方案或者说过渡方案,实现大规模的市场化和资本市场的成功。举个例子,中国的平衡车公司九号机器人通过自己做一些比较初级的平衡车产品,大概几百块、一千块的产品,获得To C的市场,但在专利和技术上,和美国的Segway有巨大差距,Segway一直走专业路线,很贵,它的市场始终没有打开,最终是市场化更成功的中国小公司购了Segway所有的专利和产品,变得更强大。

  选择过渡方案的公司,是可能变成一个伟大公司的,前提是要知道自己的目标是什么,而不是陷入自己的过渡方案或者技术解决方案里。最终当新一代的技术成熟以后,很可能就是瞬间的变革,一定要有所应对。

  自动驾驶落地应有城市设计者视角

  《硅谷101》:衡阳模式以前,大家聊起自动驾驶都会说到北京顺义。你们也在顺义北小营镇打造了全国首个 5G 开放式的商用车路协同的道路,很多自动驾驶在做测试时,你们已经有顺义经验了,湖南衡阳项目和顺义有什么不一样?这两次合作中,你有哪些新的获?

  朱磊:首先是规模上的扩大。我们在衡阳hi主城区全覆盖,全球应该还没有这么大范围自动驾驶的落地。第二是整个方案的进阶。从顺义到衡阳,单车智能化加车路协同的两套方案都已经落地得非常成熟。行业内很多观点认为单车智能和车路协同是两条技术路线,我完全不认同,我一直认为单车智能加车路协同是单车智能2.0时代的升级版本,单车智能在任何情况下都应该做到极致,这是技术发展的必然性。

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