宝马牵手天猫精灵的背后逻辑：物联网和汽车该怎么结合？
不久前的 CES 上，宝马宣布和天猫精灵的合作正式落地，搭载「 家车互联」 功能的新款宝马汽车将于 2019 年 10 月量产上市，包含 3 系、5 系在内的宝马主流车型，都将陆续接入天猫精灵的语音交互及 AI 服务能力。 在那个时间节点，CES 上有很多重磅消息同时发布，导致这个消息在当时并没有引起太大的波澜。但是豪华品牌和中国互联网公司的组合，背后其实还是能分析出不少的信息点的，下面详细说说。 2018 年 4 月 23 日，阿里巴巴人工智能实验室 AI Labs 发布了「 天猫精灵汽车 AI+计划」（Aligenie Inside Car）, 并且宣布了三家豪华品牌的合作伙伴，分别是戴姆勒、奥迪以及沃尔沃。 5 天之后，也就是 28 日，宝马也宣布加入「 天猫精灵汽车 AI+计划」，将与天猫精灵智能语音助手实现互联，在 BMW 云端互联中加入车家远程服务。 虽然宣布的时间比其他三家稍晚一些，但目前来看宝马的落地速度反而最快，这也标志着宝马在中国市场实现了智能语音助手在车内的整合。宝马也成为了首个实现深度整合天猫精灵的豪华品牌。 双方合作的原因其实不难解释，中国市场从来都是宝马最重要的细分市场之一。整车智能化是这几年，中国市场的一个主旋律。从本土主机厂、供应商的产品逻辑就能看出，车联网的升级迭代速度很快。智能语音交互、强大的生态服务能力会在这几年逐渐成为汽车标配的功能。在这一领域，国外品牌的迭代速度明显落后于自主品牌。另外，同样是外国主机厂之间，也存在着同样的竞争压力。这样一来，很多国外主机厂其实对本土的智能化有很大需求。 而主机厂在选择供应商的时候，其实考虑的不外乎技术、生态资源、适配能力这几个标准。 当把视线聚焦到语音交互这个领域，这本身是一个地域性很强的功能项。无论是语言的本地化适配、或者链接生态的衍生，历史都证明国外公司大概率搞不定中国市场。所以这么一来，双方合作的必然性就有了。 而从天猫的角度来看，国内外的竞争压力也不小。 根据去年的一份数据报告来看，截至 2018 年 7 月，天猫精灵的出货量达到 500 万台，仅次于 Google 以及 Amazon 位居全球第三。2018 年 11 月公布的一份数据显示，支持天猫精灵连接的智能硬件品牌近 400 家，可连接设备数量超过 7500 万。 从过往的很多报道中就能看到，Amazon 和 Google 这两家公司在这块业务都有自己的布局，重心也开始从一开始的后装硬件向前装转移。 而在国内，天猫精灵的对手也不少。我们能够很快想到的就有小米的「 小爱同学」、百度的小度以及腾讯叮当。很容易就能看出各家比较的还是背后的生态资源以及整合能力。BAT 三家不用多说，小爱同学背后则是整个小米生态链的支持。 实际上，各家目的都差不多，都是想把汽车这个未来「 最大的智能硬件」 纳入自家的物联网生态圈。 但是对于这些头部企业来说，我始终不认为大家在技术上会有特别大的差距，语音交互也基本都是采用了」 本地+云端「 的混合语音方案。随着车辆硬件、云端服务能力的稳定提升，大家最终会到达类似的使用体验。 所以说，智能语音交互最后竞争的落脚点往往不是技术而是场景。 这就很考验供应商对于产品本身服务能力的整合以及适配主机厂的技术实力。这也是阿里巴巴 AI Labs 发布「 天猫精灵汽车 AI+计划」 的最根本原因，迅速整合出一套能够迅速适配到各种不同车型的智能语音解决方案。 最后随便说几句。对现阶段的智能汽车来说，内置谁家的语音助手还远不能影响用户的购买决策。毕竟物联网的竞争才刚刚开始，整车智能化的程度也还有很大的提升空间。所以说，我们现在还不能把汽车完整的融入物联网的大生态圈里面。 对于汽车厂商来说，提升车内细节功能的体验很重要。但总体来说看，这件事需要整个物联网生态的同步进化，才能真的把包括汽车、家居、个人移动智能终端在内的各种设备实现无缝链接，统一使用体验。无论是基础设施的建设还是用户使用习惯的普及等等，都是很复杂的问题。 不过有豪华品牌开始迈出第一步，就是个好现象。 原创声明： 本文为 GeekCar 原创作品，欢迎转载。转载时请在文章开头注明作者和「来源自 GeekCar」，并附上原文链接，不得修改原文内容，谢谢合作！ 欢迎关注 GeekCar 微信公众号： GeekCar 极客汽车（微信号：GeekCar）& 极市（微信号：geeket）。
从幕后到台前，拜腾的第一家体验店透露了哪些信息？
当我们讨论新造车企业的时候，「 更懂用户」 往往是一个很普遍的差异点。和传统车企把交付作为服务的终点不同，新造车企业会更关心用户的使用体验以用来迭代产品，也会有更多持续性的服务计划。而这样的运营模式，很关键的一个落脚点就是线下体验店。 今天，又有一家新造车企业的体验中心开业了。在上海， 拜腾汽车首家用户体验店「BYTON 空间」 举行了开业典礼，并且将在 1 月 20 日将正式对用户开放。 BYTON 空间的开业，可以看作是企业从幕后到台前的关键一步。毕竟从这个节点开始，用户就有了了解品牌以及产品的官方线下渠道。我们也能从体验店的设计理念，看出拜腾对于品牌、用户运营有什么样特别的玩法。 「 直营+合伙人」 先来说说拜腾线下店的一些关键信息，涉及拜腾对于销售以及售后的整体规划。 根据拜腾总裁兼联合创始人戴雷博士的介绍，拜腾空间是线下销售服务网络的一部分。整个线下的销售和售后体系包括了 BYTON 空间城市展厅、BYTON 空间中心店和 BYTON 服务中心三种形式。 BYTON 空间城市展厅：是品牌和产品的展示中心，将为消费者提供咨询、体验与销售等服务，并承担标准化服务流程建立、创新服务体验设计的功能。今天开业的 BYTON 空间就属于这一部分。 BYTON 空间中心店：覆盖产品售前、销售、交付、售后等全流程服务项目； BYTON 服务中心：主要承担车辆交付和售后服务。 在整个运营体系中，拜腾会通过 App、微信、官网、呼叫中心等建立在线直销渠道，配合线下体系组成拜腾的销售业务。 不过和其他的新造车品牌不同的是，拜腾并没有选择全部直营的方式来运营线下门店。而是 采用「 直营店+合伙人店」 结合的形式。 BYTON 空间城市展厅主要会以直营的形式运营，而更多服务于销售以及售后的 BYTON 空间中心店和 BYTON 服务中心，则会和当地经销商合作，也就是「 合伙人店」。戴雷告诉我，经销商更懂当地用户，这是比直营店有优势的地方。 为了保证体验一致性，拜腾会为合伙人店确立统一的销售流程和标准，全程参与合伙人店核心岗位的招聘与员工培训。合伙人店提供基础设施和人员，销售和服务功能可以灵活组合。 到年底前，拜腾计划开设 25-30 家线下实体店，覆盖北京、上海、广州、深圳、南京、重庆、杭州、成都等国内一、二线城市。第二家 BYTON 空间将于今年年中落地重庆，北美和欧洲的主要城市的建店也会随后进行。 「 直营+合伙人」 的模式，很大程度上能减轻初期渠道布局的困难，对于新品牌来说这是至关重要的。但如何保证每一家店的用户体验，特别是一个主打高端形象的品牌来说，可能会是个潜在的隐患。随着用户数量的增加，初期以及后期体验的一致性，也会是个长期且具有挑战性的命题。 BYTON 空间怎么运营？ 接下来聊聊我对首家 BYTON 空间的观感。 BYTON 空间地址选在了太古兴业汇商圈。作为一个高端商场，兴业太古汇周边 500m 范围内已经集中了包括拜腾、威马、蔚来汽车以及特斯拉在内的电动车品牌。虽然各家的售价、产品和目标用户不完全重合，也说明这些品牌对于曝光度以及地段的诉求是类似的。 整个 BYTON 空间面积大约 600～700 平方米。对于新造车企业来说，这个面积不算大，特别是在体验过蔚来汽车动辄几千平米的空间之后。所以很大的一个问题是，如何在有限的空间里实现更多功能？ 戴雷告诉我，BTYON 空间的设计理念是「 每一分钟，每一平米」。地段要比面积更重要，但投入也要合理，不会大规模烧钱。从这个角度也能看出德系创始人对于品牌的影响，对成本、效率更加重视。 整个 BYTON 分为四个区域，分别是欢迎区、产品体验区、活动区和休息区四大功能区域。 欢迎区是参观者与 BYTON 空间发生联接的第一步； 产品体验区将通过展车、智慧墙、AR 体验台和 VR 体验装置等向用户展示拜腾的前瞻科技； 活动区与休息区将定期举行丰富的主题分享与亲子活动，为用户打造宾至如归的舒适体验。 仅仅从空间规划以及理念上来看，对照蔚来汽车以及威马等品牌的体验店，我们很容易就能发现很多概念都有些雷同，大家都比较注重用户体验以及沟通、希望打造生活空间化的品牌店。 所以说，运营方式会是体现品牌调性的关键。 根据工作人员介绍，BYTON 空间的定位是联接智能生活方式的空间。用户可以自由地联接新科技、新知识与新朋友。具体来说，用户可以通过 AR/VR 技术和模拟机沉浸式体验拜腾创新的用户界面和多维人机交互，联接新科技。 同时，与传统 4S 店和销售交流的单一模式不同，用户可在 BYTON 空间内与拜腾的管理层、工程师及设计师面对面交流，就电动车领域的专业问题进行探讨，联接新知识。 另外，BYTON 空间还有 14 名 BYTON 体验伙伴，将为每位到店用户提供「 一对一」 的专业服务，并分享新兴技术与潮流趣事，联接新朋友。 基于这样的服务模式，用户能够很直观的理解到拜腾的理念、产品。在戴雷看来，产品本身才是拜腾最大的竞争力，特别是智能化这个细分领域。不得不承认，拜腾的 48 寸大屏有着很强的视觉冲击力，能给人智能化程度很高的印象，和当初 Tesla 上市时搭载 17 寸大屏给人的感觉类似。 但智能化只是一部分，更关键的还是生产制造。用户最终还是为了产品买单，体验中心也是为了产品服务。所以说，拜腾的重心还是会在量产上面。 关于量产和工厂，拜腾首席执行官兼联合创始人毕福康博士也表示，目前，整车测试工作已经全面开展。南京智能制造基地的五大车间厂房已完成封顶，正在陆续进驻设备。今年 6 月份的 CES Asia 上，拜腾 M-Byte 就将正式接受订单开启预售，预计年底开始交付。 最后随便说几句。坦率来讲，BYTON 空间并没有给我很强烈的「 惊喜感」。无论是功能分区或者整体风格，都会有一种似曾相识的感觉。特别是对于产品不那么熟悉的用户来说，当在几百米范围内连续看到这样几家类似的体验中心时，这种感觉会更强烈。 当然，这并不是说 BYTON 空间不好，仅以现阶段来说，我见到了几乎所有可以加入的科技元素，透过 AR/VR 技术以及展示产品零部件和设计的方式，也能让用户有机会了解更多的产品细节，能看出拜腾对于 BYTON 空间的重视。当然，BYTON 可能也需要在运营上，能够做出更多体现品牌调性以及风格的内容，这样才能给用户留下更好的印象。 距离交付还有将近一年时间，在这段「 产品中空期」 内如何把品牌形象、产品理念更多更好的传播给潜在用户，会是 BYTON 空间需要面对的不小挑战。特别是 2019 年被看作新造车企业的大批量交付的「 元年」，竞争才刚刚开始。 原创声明： 本文为 GeekCar 原创作品，欢迎转载。转载时请在文章开头注明作者和「来源自 GeekCar」，并附上原文链接，不得修改原文内容，谢谢合作！ 欢迎关注 GeekCar 微信公众号： GeekCar 极客汽车（微信号：GeekCar）& 极市（微信号：geeket）。
从逸云到斑马，观致的车联网之路
2018 年 12 月 23 日，搭载斑马智行系统的观致 5 SUV 智云互联（AliOS）版上市。 在某种意义上，这一天也正式宣布了观致在车联网领域自主研发的逸云系统的边缘化，甚至可以说是彻底的失败。 对于一个在上市之初获得行业大量好评的车联网系统，逸云的失败也能看出这些年车联网行业的发展变化。 在这篇文章里，我想试着分析在这几年里，观致逸云到底经历了什么，以及为什么会被竞品超越最终走向边缘化。 一股清流 在上市之初，逸云绝对算是车联网系统里面的一股清流。 逸云基于 WinCE 系统开发，使用了微软的 Windows Azure 公有云平台，产品搭载 8 英寸的电容屏，并且拥有 3G 联网能力。在那个时间点，主机厂普遍不太重视车联网系统，逸云在硬件上绝对是领先的。 而在功能上，逸云系统包括了多功能云导航（提供语音导航、兴趣点搜索等功能）、云管家服务（可预约 4S 店保养；驾驶行为和油耗实时监控，可通过在智能手机查看）、安全驾驶服务（紧急道路救援等）、云分享服务（与社交媒体互联，并与智能手机同步）。另外，用户能够通过付费方式获得获取包括实时路况、实时停车场信息以及地图更新的增值服务。 在官网上，观致对于逸云系统的介绍是这样的：「 为车主带来全新数字移动互联的生活方式。提供 30 多种行业领先的功能，打造车生活的独特体验。通过网站和移动应用，可与车主的移动设备在车主、爱车、经销商与个人数码世界之间建立前所未有的紧密连接。」 不得不否认，逸云的产品理念足够领先。在 2014 年，当大多数主机厂还执着于开发车机内部功能的时候，逸云已经开始通过微软的云平台，提供给用户包括手机、车机、网页等各个终端的信息互联服务。熟悉车联网的人可能都知道，这样的理念在近几年才开始逐渐普及。这也是我认为逸云在当时是一股清流的一个主要原因。 在前装车联网领域，2014 年什么话题最热门？可能是 CarPlay 以及 Andriod Auto 这样的手机车机互联技术，并且都还没能大规模落地。至于车机本身，很多车企的产品甚至连导航功能都没做好，更不用说是基于云端的多终端互联功能。 但我们也都知道，一套车联网系统是否好用需要多个维度来衡量。产品理念的优秀并不能保证成功，特别是在汽车行业。这是后话。 而对于观致来说，也的确对逸云投入了足够多的资源和精力。 一位负责过逸云系统开发的朋友告诉 GeekCar，观致逸云是按照国际一线主机厂商的车联网投入标准，进行产品规划的。所以，逸云系统在起初获得好评不是无缘无故的。当然，这也为逸云之后的一蹶不振埋下了伏笔。 为什么会失败？ 接下来说说逸云边缘化，甚至逐渐被斑马取代的原因。其实并不复杂，最主要还是观致的整车销量疲软。 作为第一个敢在 10 万以上级别和合资品牌竞争的中国汽车品牌，观致的优缺点都足够明显。在产品层面，做工、设计以及用料都很扎实，在某些层面甚至有能力媲美、赶超合资品牌。但是在营销、渠道以及用户口碑建设等方面，从零开始做一个品牌的难度太大。 观致遇到了几乎所有能遇到的困难，例如品牌接受度不高、经销商渠道建设太慢等。长期处在一种「 叫好不叫座」 的状态，这对于一个新品牌来说绝对压力巨大。虽然前后几任「 母公司」 都试过输血来维持观致的运转，但事实证明，观致的问题并不是用钱就能简单搞定的，而这些问题，在很长时间内都持续困扰着观致。 销量的疲软，最直接的后果是资金压力剧增，这直接导致了观致在研发上持续投入的能力不足。 对于操作系统来说，持续的更新能力是保持产品体验和竞争力的基础。特别是移动互联网时代，「3 天一个小迭代、5 天一个大版本」 是很多手机 OS、App 的常态。这背后需要的是系统本身的可迭代能力以及厂商的持续投入。在车载 OS 领域，虽然产品更新频率不能和移动 OS 相比，但背后的逻辑是一致的。 再来看逸云，作为一套基于 WinCE 系统开发的车机产品，观致在一开始就投入了巨大的研发成本。在当时，WinCE 系统还是一个比较合适的解决方案，特别是微软在 Build 2014 上宣布「Windows in the Car」（类似微软版 CarPlay）的计划，能够看出微软对于车载领域的野心和计划。 但随着时间的推进，WinCE 系统在车内已经基本退出了主流的行列。现在比较主流的操作系统基本就是 Android、Linux 以及 QNX。换句话说，无论是开发者数量或者说生态资源，WinCE 都已经很难和其他系统竞争。 对于观致来说，这样的大环境导致了一个困局。如果投入更多资源来维护的话，WinCE 可能依然还能够保持一定的竞争力，但投入产出比显然很低。作为观致这样的自主初创新品牌的企业，本身就已经背负了很大的资金压力，再去投入大量资源开发维护车联网系统，显然不是明智选择。所以从这个角度看，换成斑马也合情合理。 另外，用户数量的长期不足对产品本身的体验也会有很大影响。逸云在设计之初规划的很多功能，例如基于云端的分享、社交都需要大量用户来维持。一旦用户数量不足，那么这些功能就相对鸡肋了。长此以往，用户口碑下降也是必然的。 再看现在，无论是在系统持续升级或者新功能的开发上，逸云都已经被竞品拉开不小的差距。在 iOS 的 App Store 里，逸云的版本还停留在 3.9.1，软件还没适配 18:9 的屏幕比例，上次更新还在一年前。 事到如今，我们很难再去说，没有免费流量导航、自然语音交互、手机 App 远程控制以及在线 OTA 升级的系统，是好的车联网系统了。 所以，改变也就到了必须开始的时候。 和斑马的新故事 事实上，在 2018 年初，业内就传出观致要和斑马网络合作的消息。直到 6 月 22 日，双方正式签署战略合作协议。到了年底，双方合作的首款车型，也就是观致 5 智云互联版就已经上市。 从合作的落地速度就能看出，双方的效率很高，这里面有几个原因，下面会提到。 先简单说说系统功能层面的变化。搭载斑马智行系统的车机屏幕变成了 10 英寸，具备语音交互、智能互联、智能硬件、阿里生态、增值服务等五大核心亮点，用户还能享受终身免流量服务（其中娱乐流量每月赠送 1 个 G）。关于这套系统的体验，我们不再赘述，很多人也已经在各种车型中体验过。 至于为什么会是斑马？原因其实不难理解。 首先，斑马拥有很强的第三方资源，特别是背靠阿里的互联网资源。无论是云服务、娱乐生态、支付生态、导航、高精度定位、AI 语音等等功能，斑马都能直接从阿里获得国内最优秀的资源接入。对于车机系统来说，这就直接代表了更强的服务能力，也是获得更好用户体验的基础。 2018 年 9 月 13 日，斑马宣布完成首轮超 16 亿融资，并且公布了全面开放战略，包括技术开放、业务开放、生态开放、股权开放四大领域。9 月 22 日，斑马又在云栖大会上宣布推出整车个性化开放平台（T.O.P），能够满足车厂个性化需求。斑马智行 Plus、斑马智行 Pro、斑马智行 Lite 三大版本能够快速适配 … 继续阅读
CES 2019 | Mobileye 祭出 EyeQ5 芯片，但这几个合作同样重要
在 CES 上，自动驾驶技术已经不能算是一个新概念了。每年都会有大量相关厂商在此展现自家的最新技术，Mobileye 就是其中很具有代表性的一家。 今年，Mobileye 虽然没有发布重磅的新产品，但还是有一些信息值得关注。 先来说说几个重要的合作。 首先是和北京公共交通集团、北太智能宣布达成合作，将在国内推出一套商业化的公共交通自动驾驶解决方案。根据三方规划，这一解决方案预计将于 2022 年初步部署。 具体分工是这样的；北京公交集团负责运营；北太智能负责系统集成、大数据处理和分析；Mobileye 则会提供一套 L4 级别的自动驾驶套件。 下面来说说这套驾驶套件。这款 L4 自动驾驶套件是一个由硬件、驾驶策略、安全软件和地图数据所组成的一站式自动驾驶解决方案。该端到端自动驾驶技术解决方案能够为车辆提供自动驾驶能力，从而有效减少汽车事故的发生。 在硬件上，自动驾驶套件使用了 Mobileye 最新的 EyeQ5 芯片，能够为实现车辆的完全自动驾驶提供必要的硬件支持，还会提供摄像头、电缆、调制解调器、GPS 和其他机械部件。 在发布会上，Mobileye 也宣布 EyeQ5 将会在 2021 年率先由宝马实现装车。 软件层面，自动驾驶套件会使用 Mobileye 专有的强化学习算法，使车辆系统具备类似于人类的驾驶技能，通过该技术的感应和计算平台，可以拥有超越人类的视觉能力和反应速度。借助 Mobileye 的驾驶策略技术，安装了自动驾驶套件的车辆，能够在复杂的路况下，根据道路上其他人工驾驶车辆的情况，执行相应的操作。 在自动驾驶套件中还会搭载责任敏感安全模型（RSS）。关于这个模型，GeekCar 之前也有过介绍。简单来说，这个算法模型通过将人类的驾驶安全意识模型化，能够确保自动驾驶汽车做出可进行形式验证的安全决策。 这里补充一个新闻点，在 CES 现场，Mobileye CEO Amnon Shashua 教授也宣布把 RSS 模型的概念应用到旗下的 ADAS 产品中，被称为自动预防制动（APB）系统。这套系统可以看作是 AEB 系统的加强版，会通过算法模型确定汽车在什么状态下会发生危险，从而提前作出制动、减速等操作。 除此之外，Mobileye 还和英国地形测量局（Ordnance Survey）公布了一项旨在为英国组织机构和企业提供高精度定位数据的合作协议。 借助 Mobileye 的技术，车辆能够收集道路交通网络和路侧基础设施的大量位置数据。然后将收集到的数据与现有的地理空间数据集互为补充，从而绘制出英国道路及周边区域的高精地图。这样一来，英国地形测量局和 Mobileye 就可以提供源自位置智能的定制化解决方案，使现有和发展中行业的企业能够更智能的开展业务。 在现场，Shashua 教授也表示，「 使用地图改善企业与城市之间的协作有助于提升城市的智能化水平，让城市道路更安全。」 除此之外，Mobileye 还宣布了和长城汽车的战略合作。在未来的 3～5 年时间内，Mobileye 会向长城汽车提供 L0-L2+级 ADAS 系统。双方还将基于中国的道路场景，联合开发 L3 以及更高程度的自动驾驶系统。 从以上的信息可以看出，Mobileye 开始把更多的精力放在了产品落地、商业化的规划上。这也是自动驾驶技术将会在未来几年内，需要面对的很大问题。毕竟自动驾驶企业那么多，做不好这些的肯定会被淘汰。 原创声明： 本文为 GeekCar 原创作品，欢迎转载。转载时请在文章开头注明作者和「来源自 GeekCar」，并附上原文链接，不得修改原文内容，谢谢合作！ 欢迎关注 GeekCar 微信公众号： GeekCar 极客汽车（微信号：GeekCar）& 极市（微信号：geeket）。
CES 2019 | 高通发布第三代骁龙汽车座舱平台，顺便还聊了聊 V2X
和智能手机一样，我们对于智能汽车的想象，越来越倚重于车载芯片。因此，最近几年的 CES 上，我们都会重点关注一家公司——高通。 第三代数字座舱平台 2016 年 CES，高通发布了 820A 车载芯片。到了 2019 年 CES 上，高通再次在汽车产品上放出大招：他们发布了第三代骁龙汽车数字座舱平台。 下面这张图片，有助于你快速了解高通骁龙的 1-3 代座舱平台： 从 2014 年开始，历经 5 年，高通完成了三次迭代。我们刚才提到的 820A，实际上就是他们的第二代智能座舱平台产品，至于第一代产品，则是采用了 602A 芯片。 下面我们来详细解读一下这次发布的第三代平台。 它有几个关键词：高度集成化、支持人工智能、高并发、虚拟机支持、多系统支持、实时性支持。 为了满足不同需求，高通把第三代平台又分为入门级 Performance、中端 Premiere、高端 Paramount 三个不同级别。性能差异主要表现在视觉体验、音频体验、智能导航、车辆安全、AI 能力这几个方面。 根据官方的介绍，第三代骁龙汽车数字座舱平台在业界领先的骁龙 820A 平台的技术基础上，具备异构计算功能，集成了多核人工智能引擎 AI Engine、 Spectra ISP 图像信号处理单元、第四代 Kryo CPU、Hexagon 处理器和第六代 Adreno GPU。AI Engine 还优化了包括 CPU、GPU 和 Hexagon 处理器在内的所有主要核心。因此，这个全新的座舱平台能够支持沉浸式的图形图像多媒体、机器视觉以及 AI 等功能。 值得一提的是，Hexagon 处理器包括 Hexagon 向量扩展内核 HVX（Hexagon Vector eXtensions）和专门面向 AI 计算的张量加速单元 HTA（Hexagon Tensor Accelerator），能为自然语言处理和对象分类等边缘计算及机器学习提供 AI 加速。这也是不久前，高通在发布骁龙 855 时给出的 AI 解决方案。 另外，平台还拥有保护个人和车辆数据的安全处理单元（SPU），拥有基于摄像头的视觉增强高精定位和计算机视觉处理能力，能够支持车道级众包行驶数据地图构建等多种场景，也能给用户提供驾驶中必要的数据及建议。 骁龙汽车数字座舱平台支持： 高度直观的 AI 体验：AI Engine 支持驾乘人员的个性化设置、车内虚拟助理、自然语音控制、语言理解，以及自适应人机界面 情境安全： 面向智能驾驶辅助系统，包括车内监控和超高清环视监控 更智能的导航： 支持视觉辅助定位和多模卫星定位系统 GNSS 的车道级导航，AR 导航系统 丰富的视觉体验： 在一辆汽车中支持多个屏幕，包括超宽全景显示屏、可重新配置的 3D 数字仪表盘、AR HUD 和超高清媒体流传输 沉浸式音频： 提供卓越的音频体验，包括针对每个用户而定制的个性化多音区、清晰的车内交谈环境，以及具有引擎噪声抑制功能的主动降噪与回声消除 平台兼容主流 hypervisor 第三方方案并提供虚拟化平台解决方案，从而帮助主机厂对复杂度不断提升的仪表与中控的集成开发。另外，新平台的三个层级均采用相同的软件架构和框架层，方便主机厂为不同档次的车型配置统一软件定义，统一用户体验。同时，新平台还提供对 Android、Linux 以及实时操作系统（RTOS）的支持。 在发布会现场，高通也展示了基于第三代数字座舱平台开发的概念驾驶舱。同时，高通也已经开始向外界提供第三代座舱平台的样品。开发者可以通过高通骁龙汽车开发套件 ADP（Automotive Development Platform ）进行第三代汽车座舱方案的评估、演示和开发。 显而易见的是，高通希望通过提供满足不同需求的解决方案，来抢占更多的汽车市场份额。作为在手机、通信领域有着很大市占率的芯片企业，高通有着自己的优势。但环顾目前各个的玩家，无论是老牌的 NXP、英特尔、英飞凌等，还是新加入战局的英伟达等，个个强大，结果远不到明朗的时候。 还有 Amazon Alexa 和 V2X 下面聊聊高通发布会上除了座舱平台之外的信息。 在现场展示的模拟驾驶舱里，还集成了高通和 Amazon Alexa 合作的车载语音解决方案。利用 Alexa 的自然语言处理以及语音识别能力，高通开发了全新的车载语音解决方案，能够实现更自然的人机语音交互以及车载虚拟助手等功能，用户能通过语音完成包括导航在内的车机功能。另外，高通还整合了包括 Amazon Music、Prime Video、Fire TV 和 Audible 在内的多个应用，都能通过语音进行交互。 最后说说 V2X。 作为未来自动驾驶中很关键的一部分功能，V2X 技术的应用能够在很大程度上促进自动驾驶的落地。而在短期内，V2X 的应用能够让车辆提前获取外界道路、车辆等信息，尽可能降低事故发生的概率，提升道路的安全以及驾驶效率。 高通推出的 C-V2X（Cellular-V2X）技术，则希望通过蜂窝式无线电通信技术完成通信，但不使用蜂窝网络、基站以及服务器。在发布会上，高通也展示了和奥迪、福特、杜卡迪等合作伙伴的现场演示，后续也会在更多地区和国家进行推广。 原创声明： 本文为 … 继续阅读
那些被寄予厚望的固态激光雷达，为什么 2018 没有火？
（原文作者：大胃李，孙恺；仅作转载，不代表 GeekCar 观点）固态激光雷达的元年 Hesai PandarGT 3.0 实测点云图（五道口某高校）导语：固态激光雷达一直被视为自动驾驶和 ADAS 行业的皇冠明珠，凭借其低成本、高可靠性和高分辨率的特点，一直被业界寄予了厚望。 固态雷达真正优势在哪里？市面上的固态激光雷达公司面临的挑战都有哪些？禾赛新发布的第三代固态雷达 PandarGT 3.0 可否解决这些难题？ 本文将逐一给出答案。 迟迟没有出现的固态激光雷达元年 激光雷达行业有个怪现象 —— 每年 CES，都会有人会煞有介事地说，机械雷达要被淘汰，明年会是固态激光雷达的元年！一年又一年，固态雷达公司的 PPT 更新了一版又一版， 承诺的 next month 的交货期明日复明日 ，时不时还冒出哪家初创固态公司巨额融资的新闻。「 目标成本 50 美元！」 —— 一副马上要改变世界的兴奋。 而现实呢， Waymo 头顶上还是顶着一台高线数的机械雷达 。世界各地陆续投入商业化运营的载人载货无人车， 无一例外地选择了机械雷达 。禾赛稳定可靠的机械雷达销量不仅没有受到固态雷达的影响，反而在 2018 年实现了业绩数倍的增长。 Lyft 无人车搭载禾赛激光雷达 Nuro 无人送货车搭载禾赛激光雷达 什么是固态激光雷达 激光雷达（LiDAR）是用激光来进行三维扫描的传感器，被广泛应用于无人车和机器人的各个领域，通常是一辆无人车上最贵也是最重要的传感器，售价高达数万美元。 固态激光雷达（Solid-State LiDAR）理论上是完全没有移动部件的激光雷达。典型技术路线如光相控阵（Optical Phased Array）和 Flash，被认为是纯固态的方案。 近年来，业界也会笼统地把非完全旋转的激光雷达统称为「 固态」。 这些技术方案往往会有一些微小的移动部件，严格意义不能算固态，但它们同时又具备了固态雷达性能上的很多特点 ，如分辨率高、有限水平 FOV（前向而不是 360°）等，因此在讨论的时候被大家统称为「 固态雷达」。 固态雷达核心优势和面临的挑战 分辨率高 固态雷达最明显的优势是超高的分辨率 。相比于机械雷达固定的垂直角分辨率（Velodyne 128 线雷达是 0.11°），固态雷达由于采用了连续扫描的方式，其垂直和水平角分辨率在低帧率（比如 5Hz）下可以做到 0.03°，生成「 图像级」 的效果，是机械雷达无法比拟的。 Hesai PandarGT 3.0 实测点云图（最近距离 20cm）装调效率高（易量产）传统机械雷达中，40 线对应 40 个发射和接收装置。在线数增加过程中，装调时间会显著增加。相比之下，常见固态雷达的技术方案只包含一个（或者几个）激光发射器和接收器， 因此可以大幅降低其装调工艺中对不同线校准所产生的工作量，提高生产效率 。 除了这两点，固态雷达其他本应该有的特性（测距远、可靠性强和成本低），现有市面上所有的固态雷达产品都很难同时满足，这就决定了这些固态雷达方案在短时间内很难被产品化。几乎所有的固态雷达公司的交货日期都在不断延期就不足为怪了。 那么，固态雷达还必须具备哪些特性，这些特性有可能被实现么？ 测距远 Flash 鉴于其全向发光的物理极限，测距只能不超过 50m，暂且不提。其他固态激光雷达最核心的元器件是光学转向机构，而这些转向机构往往由于元器件成熟度所限，无法做到足够高的光学效率。相比机械雷达成熟的测远性能（近日禾赛官宣的 Pandar40P 做到了惊人的 200m@10%反射率，几乎已经是机械雷达的物理极限），根据最新的公开信息，市面上多数固态雷达的测远性能还在 30-65m@10%挣扎 。这一定程度上解释了很多固态雷达公司喜欢在室内做 Demo 的原因，30m@10%的产品在封闭的室内做 Demo 效果可以很好，但测远距的问题一上路就会暴露出来。 Hesai Pandar40P 实测点云鸟瞰图 这就带来另外一个悖论，一个只能测 30m 的固态雷达，还有必要做那么高分辨率么 ？固态雷达分辨率高最大的价值是远距。在 200m 处，32 线的机械雷达线垂直间距为 1.2m，固态雷达可以缩小为 0.1m，让 200m 外的行人扫到的线数，可以从 2 线提高到 15 线。相反，30m 范围内，32 线的点密度已经足够， 固态就会显得杀鸡用牛刀 。 可靠性强（易过车规）「 固态雷达没有旋转部件，容易过车规。」 这句话被重复了一百遍，仿佛就变成了真理。然而，它却是一个无法被证明的猜想。全世界迄今唯一过车规的激光雷达，是 Valeo 的一款机械旋转的雷达。汽车上旋转部件有上百个，并没有阻碍它们过车规。 相反，固态雷达的扫描器器件往往是一个不成熟的全新的零件，会面临更多的量产工艺和可靠性的问题，在成熟的供应商出现之前，这个核心部件可靠性的问题是很多固态雷达公司一道无法逾越的鸿沟。「 不稳定」，「 无法量产」 是过去两三年里固态雷达公司的普遍状态。Demo 可以很美好，但是想要把一个全新的设计做到和传统雷达一样稳定可靠，是非常有挑战的事情 。 成本低 固态雷达得益于简单的结构和较少的元器件数量，成本会有所降低。然而，鉴于很多固态雷达公司为了提高性能，选用了昂贵的激光器（数千美元的光纤激光器）或者昂贵的扫描机构，反而导致整套系统成本更高。加上固态雷达无法独立完成 360°扫描，多个雷达的拼接也会进一步增加系统成本。 禾赛：第三代固态雷达 PandarGT 3.0 PandarGT 3.0 实物图（H×L×W：96mm×113mm×126mm）… 继续阅读
文远知行 A 轮再获数千万美元融资 商汤科技和农银国际跟投
2019 年 01 月 04 日，文远知行 WeRide 宣布 A 轮融资再获两家重要机构跟投，分别是商汤科技 SenseTime 和农银国际 ABC International，本次跟投的融资金额达数千万美元。随着 10 月雷诺日产三菱联盟 Alliance RNM 的战略领投、多家国内外顶级投资机构的跟投，文远知行 WeRide 现已分别在汽车主机厂、AI 技术、国家级银行机构和海内外资本等关键领域得到头部企业的高度认可，并在资金、技术与战略等多方面陆续开展合作，凸显了 L4 级别自动驾驶头部公司的先发优势，为文远知行 WeRide 率先迈进自动驾驶 2.0 时代提供坚实的保障。 在自动驾驶从项目展示向落地运行的递进过程中，文远知行 WeRide 凭借一直以来的技术优势、开放与合作的态度，不断开拓自动驾驶产业上下游新的合作伙伴，率先打造由头部企业组成的自动驾驶生态圈。 文远知行在 A 轮便得到商汤科技这家 AI 头部企业和农银国际这支国家队的支持，将有助于文远知行 WeRide 未来的发展奠定更加坚实的基础。文远知行 WeRide CEO 兼联合创始人韩旭表示：「 自动驾驶的投融资已经进入到不仅比拼技术实力，还有商业落地能力的阶段，与商汤科技、农银国际达成本次合作，是市场对文远知行 WeRide 领先全国的 L4 级别自动驾驶技术及铁三角商业模式的再次肯定。」 文远知行 WeRide 的 A 轮融资以战略投资为主，通过不断完善自动驾驶生态圈的建设，为下一阶段的规模化落地运行做好充分的准备。文远知行 WeRide 计划在 2019 年完成 500 辆无人驾驶车的改装，积累 500 万 公里的无人驾驶行驶里程，并逐步在广州、安庆等城市与合作伙伴进行常态化的试运营和商业化落地的尝试。
创新奖得主 RoboSense(速腾聚创) 携全面升级的车规级 MEMS 固态激光雷达 M1 再现 CES2019
2019 年 1 月 4 日，作为 CES2019 创新奖得主的自动驾驶激光雷达感知系统提供商 RoboSense(速腾聚创)，宣布将在 CES2019 上，公开演示全面升级后的 MEMS 固态激光雷达 RS-LiDAR-M1。它是由 RoboSense 专门为自动驾驶量产车而设计的车规级固态激光雷达，能为自动驾驶车辆提供突破性智能感知能力。 早在 CES 2018 上，RoboSense 就率先展出了第一代 MEMS 固态激光雷达 RS-LiDAR-M1Pre。2018 年 5 月，该产品首次搭载到菜鸟的无人物流车上，亮相阿里菜鸟全球智慧物流峰会，成为全球首款搭载到无人驾驶车辆的固态激光雷达。目前这款固态激光雷达产品已经开始向全球顶级 Tier1 & OEMs 进行送样。 经过一年潜心研发，此次 CES 将公开演示的 RS-LiDAR-M1，通过全新光机系统设计进一步激发出 MEMS 技术的巨大潜能，让 M1 在探测距离、分辨率、视场角、可靠性等全方位取得突破性「进化」，进一步印证了 RoboSense 在 LiDAR 感知技术的能力。 水平视场角达提升一倍，达到 120° 全新光机系统的设计，令 RS-LiDAR-M1 水平视场角相比前代产品 M1Pre 提升近 100%，达到惊人的 120°。通过采取不同的安装方式，可满足 L3-L5 级别的自动驾驶需求。使用 5 个 RS-LiDAR-M1 合理分布，即可实现汽车无盲区 360°感知覆盖，并在汽车前方获得双 LiDAR 感知冗余，满足 L5 级别自动驾驶需求。以目标量产成本 200 美元计算，5 颗 RS-LiDAR-M1 硬件成本只要市场上最高线束的机械式 LiDAR 的 1/100，更加符合自动驾驶量产车对 LiDAR 的成本要求。 RS-LiDAR-M1 视场角提升至 120°，分辨率之高可清晰分布栏杆栅栏等细小物体 距离达 200 米，点云效果实现飞跃 1550nm 与 905nm 的激光器光源之争，更多在于成本与性能的博弈。对于低成本的 905nm 光源激光雷达来说，要做到足够的探测距离是需要攻克的技术关卡。RS-LiDAR-M1 在 905nm 激光器基础上实现了探测距离极限的突破，距离达到 200 米。 RS-LiDAR-M1 匠心独具的 LiDAR 系统，带来巨大量变，在最终输出的点云效果上更是表现显著。 光机系统与信号处理技术方面的大幅升级，让 M1 在探测能力大幅提升。即使栏杆栅栏等细小物体，RS-LiDAR-M1 也能清晰分辨。 RS-LiDAR-M1 以低成本的 905nm 光源达到 200 米探测距离 「RoboSense 的 RS-LiDAR-M1 激光雷达感知技术是一次巨大飞跃，」RoboSense 联合创始人 Mark Qiu 表示。 「 我们坚持开发低成本高性能的车规级激光雷达，推动 LiDAR 市场结构发生改变——LiDAR 不仅仅应用在全无人驾驶车辆，它也可以在辅助驾驶上发挥它的优势，让车辆低成本探测到外界的环境信息，保障驾驶的安全。」 RoboSense 在 CES2019 上展出 RoboSense 作为 CES 2019 创新奖获奖者。RS-IPLS 针对更安全的自动驾驶量产车而推出的首个基于硬件和软件算法的解决方案，它包括第一代 RoboSense MEMS 固态激光雷达 RS-LiDAR-M1Pre … 继续阅读
中国首家干线物流联合创新中心成立
当我们讨论自动驾驶落地的时候，很多时候会下意识的把注意力集中在乘用车领域。不过其实在另一个领域中，自动驾驶的落地可能会来的更快一些，也就是商用车物流的场景。 相对简单的应用场景是商用车更快能实现自动驾驶的主要原因。考虑到中国巨大的物流市场，那么尽快把干线物流实现自动驾驶商用化，就有了很强的必要性。 为了尽快实现这个目标，在 12 月 19 日，中国首家干线物流联合创新中心在上海国际汽车城汽车创新港正式启动。 首批共有 12 名成员单位加入进来，包括福田汽车、长春一汽、联合重卡、商用车控制系统供应商威伯科 WABCO、激光雷达供应商 Velodyne LiDAR、数字地图供应商四维图新、自动驾驶科技公司主线科技、商用车管理平台 G7、腾讯科恩安全实验室和上海交通大学自动驾驶实验室。 从这份名单可以看出，整个产业链中从技术供应商、主机厂、运营者都参与了进来。 我们也都知道，自动驾驶作为一个复杂的产业，要实现商业落地不容易。除了解决技术问题之外，政策、运营场景、商业模式也都需要完善。 具体怎么做？ 当然，联盟成立我们看过很多，还是需要具体看看到底要做什么，怎么做。 作为联合发起人之一的嬴彻科技宣布将率先开放投资千万的数辆联合开发样车，并以此作为自动驾驶技术测试研发平台，为各成员单位、高校、初创公司和物流公司提供二次开发、验证算法和场景体验等一系列服务。 与此同时，联合创新中心将在智能网联汽车道路测试管理规范 (试行) 的指导下，充分利用上海汽车城和其他测试区等资源，结合干线物流的特点，以嬴彻的自动驾驶卡车测试用例为基础，各成员单位开放测试用例，共同建立一个开源共享的测试用例管理平台，对全行业开放。这仅仅只是个开始，后续期待更多成员加入，共同打造自动驾驶研发平台，为成员单位和产业创造研发测试环境。 随着国内自动驾驶技术和智能网联的发展，封闭或开放测试区在各地蓬勃发展建立。但迄今为止国内尚无一个真正具有商业化运作意义的运营示范区，缺乏一个有车，有路，有货的真实运营场景。针对这一需求，联合创新中心将邀请更多的社会资源加入，积极与地方政府，路方及物流运营公司密切合作，高效利用社会资源，规划建造运营示范区，打造服务体系和相关配套措施，来共同推动中国商用车的产业化进程。 未来，创新中心计划将在新能源领域进行拓展，发挥成员单位在干线物流的场景优势，邀请更多气体、能源公司、路方及地方政府共同合作。 小结 自动驾驶从来都是一个复杂的命题，从技术到场景再到运营，这里面需要解决的问题有很多。虽然目前来看，我们连技术层面的问题都还没能解决。但是这些问题从来都不是独立的，也是需要通过完整的场景进行验证。从这个角度看，类似干线物流联合创新中心这样的组织，只要真的能够加速自动驾驶落地，那这样的合作确实很有必要。 原创声明： 本文为 GeekCar 原创作品，欢迎转载。转载时请在文章开头注明作者和「来源自 GeekCar」，并附上原文链接，不得修改原文内容，谢谢合作！ 欢迎关注 GeekCar 微信公众号： GeekCar 极客汽车（微信号：GeekCar）& 极市（微信号：geeket）。