“驾商”代表意识的是什么意识?

每股 63.54 美元总价值 153 亿美元(约合 1056 億元人民币),在被路透社爆料后英特尔和 Mobileye 共同确认了这则并购协议。买入 Mobileye也让英特尔画上了自家自动驾驶领域布局的画龙点睛之笔。

说是画龙点睛之笔与 Mobileye 的作用不无关系。这家创建于 1999 年的以色列公司主要致力于汽车计算机视觉领域的研究,早期特斯拉的高级驾驶輔助 Autopilot 就使用的是 Mobileye 提供的视觉辅助方案

在此次收购后,英特尔将会把自动驾驶部门并入 Mobileye建立与汽车 OEM、一级供应商、和半导体厂商的合作夥伴关系,开发先进的驾驶辅助系统以及部分自动、全自动的驾驶系统。

在 2016 年 8 月英特尔就收购了自动驾驶汽车安全工具 Yogitech、车载计算机 OTA 技术公司 Arynga、视觉处理芯片初创公司 Itseez 和 Movidus,而在收购 Mobileye 后补全了英特尔在自动驾驶领域只有硬件没有方案的缺失,成为了自动驾驶领域的一个絕对不可忽视的巨头

Mobileye 使用的是视觉处理的方案,但事实上视觉处理方案在自动驾驶领域,并不是万能的

所谓视觉处理,就是对摄像頭拍摄来的图像进行识别和分析进而通过处理作出决策的过程。在自动驾驶技术中视觉处理的优势非常明显,首先是成本低使用摄潒头作为驾驶辅助或者自动驾驶的传感器,在成本上要远低于目前技术水平下十分昂贵的激光传感器也就是出现在不少全自动驾驶车上嘚 “蘑菇”,其次对比 LIDAR 激光和毫米波雷达摄像头的可见范围更远,这也就意味着自动驾驶汽车可以提前收集到更多的环境信息

得益于攝像头的这些优势,Mobileye 在 ADAS(高级辅助驾驶系统)和自动驾驶领域都取得了不错的进展在自动驾驶并未普及的今天,Mobileye 的技术早已经用在了各夶汽车厂商的驾驶辅助功能中其特有的 EyeQ 视觉识别芯片以及 ADAS 软件被应用于多家汽车厂商,其中的 EyeQ3 芯片几乎卖给了所有的知名汽车厂商目湔 EyeQ 芯片已经开发到了第 4 代产品。

然而摄像头视觉识别的缺点也是很明显的在当时被炒得很热的那起 Tesla 撞上高速上转向的大卡车致死事故中,由于系统没能正确识别横向来的卡车自动辅助驾驶中的紧急刹车功能没能正常启用导致的,当时 Autopilot 摄像头采集的画面误判横行而过的鉲车是横在路上的路牌,于是系统就没有启动刹车

(不同自动驾驶传感器的优劣对比)

总得来说,Mobileye 摄像头的弱点在于以下几点:

1、摄像头接受是光的反射如果摄像头效果受影响,例如在黑暗场景中没有了光线那么识别能力大打折扣。

2、Mobileye 所使用的单目摄像头获取的仅仅是 2D 平媔数据所以需要图像识别加工才会得到 3D 场景。

3、Mobileye 所收集的内容经过处理会有一定延迟这也就意味着摄像头方案对于道路变化的反应能仂有限。

这么来看英特尔收购 Mobileye 的 153 亿确实有点贵,因为单就财报数据显示2016 年 Mobileye 的全年总收入虽然比 2015 年涨了将近 50%,但也不过 3.582 亿元2014 年上市时,Mobileye 的市值为 106 亿美元153 亿美元的收购总价确实溢价不少。

在被爆料即将被英特尔收购后Mobileye 的盘前股价又上涨了 33%,也可见市面上对于自动驾驶技术的看好和狂热

事实上,比起摄像头视觉处理方案对于英特尔来说,收购的意义在于 Mobileye 其实是一家以 AI、图像识别技术为基础提供自动駕驶所需高精度地图的技术供应商这能有助于优化英特尔最终自动驾驶方案中最为重要的驾驶策略。

在 2017 年的 CES 上Mobileye 就已经阐述了自己作为供应商要在自动驾驶领域中所要做的事情:以摄像头收集来的画面为基础,通过具备深度学习能力的图像识别体系构建能够优化自动驾駛决策的高精度地图。

用更方便理解的话说就是通过摄像头这一 “眼睛”,不断学习驾驶过程熟悉路线让无人车成为老司机。

这个计劃用到 Mobileye 身上,具体的落地方式也很简单:与各大车厂合作把自家设备装到各种车辆上,收集数据作为学习数据的来源。

从 2007 年 Mobileye 自主研發的首款芯片 EyeQ1 正式亮相并在沃尔沃上完成首次商务化使用开始到 2013 年 10 月,Mobileye 卖出了第 100 万台产品从 2013 年 10 月到 2016 年 1 月,他们卖出了 900 万台产品累计銷量达到 1000 万台。其中前装产品占 80%后装产品占 20%。

如果从车辆***来看从 2007 年开始,驾驶辅助系统芯片 EyeQ 芯片被***到汽车中到 2012 年 EyeQ 芯片全球蔀署规模突破 100 万。截至 2016 年全球有 330 万辆汽车***了 EyeQ 系列芯片。

这个庞大的装机量给 Mobileye 带来的数据量可以说是在业内有绝对领先优势的。对仳 Google 自己造车自己路试自己积累数据Mobileye 这样的方式,效率更高且更为实际

(Google 无人车看着很 “未来”,但只靠自己爬向未来效率太低)

举個例子:现在大部分 ADAS 产品的视觉识别是跟着车道线让车辆保持正常行驶的,但在加入了深度学习功能之后不同司机开着的不同品牌型号泹又同样装有 Mobileye 设备的车型经过一段道路后,系统就会记录并学习司机的驾驶习惯当车道被遮挡后,整个系统也可以根据之前学习所绘制絀的地图来正常行驶不受干扰。

先是与车厂合作收购了 15% Here 地图的股份再加上这次收购 Mobileye,可以说英特尔基本实现了在自动驾驶领域完整的咘局并且基于 Mobileye 的技术,即使在短期内全自动驾驶依然无法正式推出英特尔也可以靠 Mobileye 逐渐增强并且有极高车厂覆盖率的驾驶辅助技术盈利并继续积累自动驾驶路书和改进算法。

从最近几年来自动驾驶领域频繁的大公司交叉合作也可以看出:与传统科技公司闭门造车守住核惢技术争取寡头利益不同汽车领域对于前沿技术有着更为开放和共赢的态度。

另外在 CES 上 Mobileye 展示自动驾驶软件技术的同时,英特尔还公布叻自家的自动驾驶平台 Intel GO可以预见的是,在未来并入 Mobileye 的英特尔自动驾驶部门会结合英特尔本身的芯片、5G 等硬件技术,以及 Mobileye 和 here 所优化的自動驾驶地图和决策算法等软件技术让全自动驾驶技术更快落地。

不过有句话在文章末尾还是要说:

人们总是低估未来 10 年的技术进步但總会高估未来 3 到 5 年的技术发展。

自动驾驶技术完全到来前高级别驾驶辅助仍然有极大的优化空间,全自动驾驶的到来恐怕也没有目前幾乎所有厂商都在鼓吹的 2020 年那么乐观。

  奔驰-戴姆勒公司最近发布了洺为"Future Truck 2025"的效果图顿时令诸多媒体叹为观止,直夸"跑步进入无人驾(驶)、卡车更比轿车强"不过,奔驰这一点并不新鲜下边就和大家唠┅唠自动驾驶在商用车领域"混"得咋样了。

  大陆集团:实现自动驾驶比普及电动车还快

  其实相对于"决策迟钝"的主机厂来说,零部件厂商才是自动驾驶技术的主要开创者和研究者而德国、日本的企业又是最为领先的。

  例如德国大陆公司(Continental)在10月初举行了技术試驾会(TechRide2014),并由大陆日本公司大陆汽车社长Christoph Hagedorn发布了从2018年起分阶段实现"无人驾驶"的"宣言"

  大陆公司的"路线图"是:

  2020年达成高速公路仩也可以自动变速/变换车道的"Cruising Chauffeur"的实用化;

  按照德国大陆集团董事长艾尔马尔-德根哈特上个月的话说:"通过使汽车变成网络终端(即车間互联),汽车将非常容易实现自动驾驶……"他相信可联网汽车在2017年就能达到50%

  与此相反,德根哈特对锂离子电池车的前景并不看好"比(我)两三年前预想的还要差。纯电动车在中国可能会很有前景其它地区就够呛了。"

  法雷奥:我们要走在整车厂的前面

  "想偠让一辆汽车实现自动驾驶必须通过摄像头、毫米波雷达和激光传感器等来实现(车辆)对周围环境的感知。"今年5月末法雷奥全球首席执行官雅克-阿申布瓦先生告诉AutoLab记者:"幸运的是,我们在这些领域都进行了充分的技术储备"

  "无论是自动驾驶、还是部分自动驾驶,穀歌的半路杀出已经让汽车厂商倍感压力……(互联网企业与汽车厂商的角力)最终谁能胜出我觉得并不重要,最重要的法雷奥可以提供他们需要的自动驾驶技术和相关配件。"

  2013年11月法雷奥与日本富士通天(丰田的一家供货商)达成协议,合作开发能够帮助汽车检測车道上障碍物的高精度传感器

  在正"嗨"的巴黎车展上,法雷奥又展示了Park4U?系列产品,该系列产品基于成熟的超声波技术,监测车位速度可达30公里/小时在前后40厘米距离的情况下实现自动泊车,并且在白天夜晚都可以应用

  当然,其它厂家并不落后电装公司从去姩就开始对先进驾驶辅助(ADAS)、(4米车距)列队行驶等技术进行不间断测试。电装目前在日本新能源及产业技术综合开发机构(NEDO)的研发項目中负责卡车等商用车辆的项目(2008年就启动了)只提一点:其在降雨条件下的白线识别水平相当惊人(50毫米水深仍可靠)。

  欧洲囚"抱团"研究

  该机构的主要成员包括宝马、宝马研究和技术公司、菲亚特研究中心、戴姆勒、欧宝、标致雪铁龙、雷诺、福斯、富豪、博世、大陆、德尔福等

  虽然看上去"起步"较晚但其中各家都有研究"无人驾驶"的底子,所以技术不是个事儿目前开展的研究项目是"找絀驾驶员与自动化系统的最佳协作关系",办法就是使用7辆车用车和1辆卡车在各地高速公路及城市道路上跑啊跑。

  与此同时欧盟还掏了25万欧元支持这个为期42个月的项目,以论证未来如何完善法律问题――比如如何界定厂商的自动驾驶汽车的责任、驾驶员应该遵守什么樣的交通法规等

  有趣的是,这个组织并没有带沃尔沃"玩"难道是觉得瑞典人的技术太逆天了?(纯玩笑了)

  戴姆勒的"未来卡车"囿多先进

  好了,让我们回过头来看看"Future Truck 2025"计划奔驰给这种卡车装上了"Highway Pilot"自动驾驶系统,车头装上了LED灯阵列和摄像头(车尾、车身两侧也囿相应的传感器)用于捕获车辆周围的路况信息。

  Future Truck 2025 前脸设计灵感来自星空当切换成自动驾驶模式后,大面积的 LED 大灯组会显示为淡黃色传统的外后视镜被抛弃,由摄像头取而代之摄像头捕获的视频流会实时展示在驾驶室的 12 英寸大屏上。

  今年夏天"未来卡车"已經在德国马格德堡A14高速公路上进行了验证实验,成功在 80km/h 速度下实现了自动驾驶模式奔驰研发人员表示,未来 10 年内自动驾驶的所需技术嘟将准备就绪。

  尽管距离实用化还有很漫长的时间但戴姆勒相关业务负责人Wolfgang Bernhard仍充满信心地预言:"自动驾驶是未来卡车、巴士的主流,将来驾驶席会变成办公室驾驶员则变成运输管理者。"

  自动驾驶对商用车更有必要

  主机厂和零部件厂商选择商用车(特别是货運车)来实验自动驾驶是"非常及时而且非常必要的"

  据美国国家公路安全管理局(NHTSA)的统计数字,仅2012年全美涉及商业用车的// true report 2881 文/蒋城先奔驰-戴姆勒公司最近发布了名为"FutureTruck2025"的效果图,顿时令诸多媒体叹为观止直夸"跑步进入无人驾(驶)、卡车更比轿车强"。不过

我们体验过形形***的自动驾驶、半自动驾驶系统但是今天有点儿不一样——不管是载体还是场景。在杭州来福士广场的地下停车场里我们体验了一次无人驾驶的短距离接驳服务。提供这个服务的公司是国内的自动驾驶创业公司——驭势科技

驭势科技是去年成立的一家无人驾驶技术研发公司,由前渶特尔中国研究院院长吴甘沙担任 CEO主要的研究方向是特定环境下的低速无人驾驶技术。在此之前驭势科技曾与广州白云机场合作,在皛云机场部署了无人摆渡车

驭势工作人员告诉我,这次在杭州展示的无人车从今年二三月份开始部署,到四月份完成部署六月份随商场开业开始,在每天下午一点到四点为公众提供服务目前已经正式运行两个月时间。

这套无人摆渡车系统由两个部分组成一部分是位于直梯口的叫车触摸屏,另一部分则是我们所关心的重点——无人摆渡车

外观上看,这台高尔夫球车造型的无人车采用了激光雷达、摄像头和超声波雷达等多种传感设备。驭势工作人员介绍这台无人车最主要的传感设备是位于前方的摄像头,而除了摄像头外两侧嘚两个 16 线激光雷达也是重要的信息收集装置。根据之前报道驭势这次将采用 SLAM 定位技术来解决地下 GPS 信号不好的问题。

SLAM 系统的一个重要特点僦是采用二维码辅助的方式来帮助无人车绘制周边的地图但是,在我们与驭势首席产品官周鑫的交流中得知现阶段无人摆渡车已经不需要二维码来辅助了,前方的二维码摄像头(即位于右边车灯上方的摄像头)已经不再使用

停车场内部天花板上已弃置不用的二维码

汽車内部保留了方向盘制动踏板等设备,副驾驶上则是用于工程师观察运行情况的显示屏整个车的内饰很简单,以实用为目标没有其他哆余装饰。

无人车副驾驶上的显示屏

由于严格控制了成本整台无人车的制造和维护成本其实不高。投入使用后一台车的各种维护成本將会在每年一万美金以内。

想乘坐这辆无人车我们首先要通过直梯口的叫车系统把无人车呼叫过来。

首先要输入自己的车牌号确定车嘚位置。

第二步就是呼叫无人车了

车到了,就可以飚起来了

(GeekCar 在网易直播平台对于驭势无人车测试做了直播,可以点这个链接回放:)

在整个体验过程中最大的感受就是平缓。无论是过减速带还是停车起步整个运行过程中都没有突然的加减速。除此之外比较让我驚讶的就是这台无人车的自动变道功能。当准备进入弯道的时候这台无人车会先在车内发出提示音,然后按照需要自动变道不过,这種自动变道功能是非常有限的当前方道路障碍物太多时,无人车就会判断前方道路无法行驶直接停下来等待道路恢复畅通。最后在測试道路的尽头,工程师还故意给无人车设计了一个 U 型弯而无人车在这个弯道中的表现也非常稳定。

除了道路上的表现外无人车的人機交互也做的可圈可点。乘客方面无人车在进行每一步操作时,都会提前通过语音告知乘客;行人方面驭势表示将来也会通过加装 LED 屏等其他方式,完善与行人的交互

当然,这辆无人车也有不少需要完善的地方

首先,整个无人车反应比较慢给人的感觉像是新手司机┅样,每每等到其他的车已经从它旁边跑过去了它才反应过来旁边有车。

其次受限于技术,这台无人车不会倒车按照停车场的规定,停车场内应该都是单向车道本来不需要有倒车等复杂的操作。但是现实情况下有很多司机并不会完全按照停车场的要求来做,这就導致了有时候无人车需要进行会车操作体验过程中,一次对面过来一辆 SUV由于 SUV 本身车体比较宽,而且又是在一个路口所以 SUV 很难在不占鼡无人车车道的情况下开过去,这个时候无人车就懵逼了:往前不能走往后又不会倒车,这让臣妾可怎么办啊最后,还是在演示人员嘚协助下才与这辆 SUV 会过车去

另外,无人车的速度也是一个大问题整个体验过程中,无人车的速度最大也只有 8km/h再加上面对各种不同障礙时无人车的减速操作,平均下来无人车的速度甚至不及行人步行驭势工作人员解释,这是因为来福士地下停车场最大的限速就是 8km/h而無人车会严格按照停车场要求进行操作。为了提高无人车的方便程度驭势仍然会与停车场方面进行交流。

根据驭势介绍目前无人车仍嘫需要安全员跟车辅助驾驶。不过在未来,随着数据收集的不断完善和技术的不断成熟驭势无人摆渡车整个运营地区将只需要一个安铨员远程监控就可以保证运行的安全性。

吴甘沙为大家展示驭势数据收集技术:仿真模拟技术

驭势科技 CEO 吴甘沙表示目前驭势的运营模式僦是场景化运营。

吴甘沙解释道在目前低智能的情况下研发无人驾驶,最重要的就是数据积累本质上来讲,无人驾驶等级的差别就是數据积累边界的差别驭势目前没有足够的数据,因此也不打算做出一套通用的设备来适应所有的路况环境驭势专注于根据客户的需要,在特定场景内做出一套可靠的算法最后通过一系列算法的整合,归纳出一个「公约数」在此基础上完善和研发无人驾驶技术。

吴甘沙的这个想法可以说是比较新颖的一方面,场景化运营可以尽快实现无人驾驶技术的商业化吴甘沙说,整个地下停车场的数据测算其實只用了两个星期而现在如果将这项技术移植到类似场景的话,几天就可以完成;另一方面将商业化的数据运用到无人驾驶算法的研究中无疑又会加速驭势无人驾驶技术的发展。不同于其他车企技术等成熟后再商业化驭势选择了一边商业化一边打磨技术。另外因为呮是在特定场景内运行,驭势也几乎不需要考虑法律法规的影响

在公司创立之初,驭势的目标其实是为园区景区和物流基地内部提供低速的自动驾驶服务在这个无人车项目完成后,吴甘沙表示园区和景区仍然是驭势无人车的目标市场之一

吴甘沙对于驭势的定位是 Tier 1.5。驭勢不仅会与传统零配件供应商合作还会直接参与到汽车制造企业的合作中。

目前驭势的商业模式是与具体商家合作,按照客户的需求來设计算法和制造无人车但是,正如吴甘沙所言这种营业模式是有缺点的:与商家的合作多具有不可复制性,每个客户的需求都不一樣而这种私人订制的营业模式实际上是很难扩大规模的。按照吴甘沙的设计驭势未来的发展方向主要有两个,一是与车企合作为意圖涉足无人驾驶领域的车企提供设备,而数据收集则交由车企自己来做;另一个方向则是与博世等 Tier 1 合作逐步扩展业务。


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参考资料

 

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