Navigant research 再发自动驾驶排行榜：Waymo、Cruise 领跑，百度排名提升
最近，那个著名的研究机构 Navigant research 又发布了最新一年的自动驾驶竞争力排行榜。Waymo 和通用旗下的 Cruise 毫无悬念地处于领跑位置，而百度则是唯一一个上榜的中国公司。 和以往一样，这个排行榜分为两个维度：图中横轴代表「战略/策略」，纵轴代表「执行」（可以理解为落地速度）。 评判这些公司的维度包括：愿景、市场化策略、合作伙伴、量产策略、技术、销售、市场份额、产品质量和可靠性、产品组合等等。 在这个榜单里，并不是所有自动驾驶团队都「有幸」上榜，Navigant 只是列出了一些有代表性的公司、联盟。 这些公司被分为四类：领导者、竞争者、挑战者和追随者。 领导者：Waymo、Cruise、福特。 竞争者众多，包括：安波福、英特尔-Mobileye、百度、丰田、大众集团、戴姆勒-博世、雷诺日产三菱联盟、宝马-英特尔-FCA 联盟、现代汽车、沃尔沃、Uber、Zoox、Navya 等。 挑战者：苹果、特斯拉、Voyage Auto。 追随者：无 在战略层面（横轴），前五名分别是福特、Waymo、Cruise、安波福、百度。 在执行层面（纵轴），前五名分别是 Cruise、Waymo、戴姆勒-博世、福特、大众集团。 我们再来看看之前两年 Navigant research 给出的排名。 去年： 前年： 对比来看，能发现一些有趣的「趋势」，比如： 1. 在 2017 年，Navigant research 报告中的「领导者」还都是整车厂，到了 2018 年，这个阵营里整车厂、供应商、科技公司扎堆，而到了今年，「领导者」完成洗牌，Waymo 和 Cruise 登顶，也算是众望所归。 2. 特斯拉是真的不受 Navigant research 待见，2017 年还算是「竞争者」，最近两年在图中排名都是倒数。建议特吹拉黑警告。 3. 这里重点说说百度。在这三年里，百度的排名逐年提升。作为榜单里唯一上榜的中国企业，Navigant research 对百度的认可，也符合 Apollo 计划日益成熟的事实，以及中国自动驾驶领域领军者的地位。 相比去年，在这份榜单里，百度在战略、执行这两个维度上都取得了进步。尤其是在最近的半年里，Apollo 计划在商业化落地上给我们留下了深刻的印象：2018 年 11 月的百度大会上，百度 Apollo 宣布将与一汽红旗共同打造中国首款 L4 级自动驾驶量产乘用车，同时，与沃尔沃以量产为目标打造深度定制 L4 级自动驾驶乘用车。而到了 2019 年年初的 CES 上，百度自动驾驶商业化又迈出了里程碑一步：推出 Apollo 企业版，为车企提供包括高速公路自动驾驶、自动泊车在内的前装自动驾驶功能，当时确认的前装合作客户包括福特、长城、奇瑞、比亚迪、北汽、汉腾等。 其实不只是百度，对于所有自动驾驶车企来说，2019 年都是在商业化落地过程中极为重要的一年，Waymo 也在 2018 年年底推出 Waymo One 自动驾驶网约车服务，就足以说明问题。 很显然，百度 Apollo 和 Waymo，分别领跑中、美自动驾驶行业。 我们也很好奇，到了明年，这个榜单又会有怎样的变化呢？ 当然还是得提一句：还不存在，也不可能存在一份绝对客观、可度量的自动驾驶排行榜。其实从 2017 年开始，Navigant research 的榜单就受到很多质疑，所以，不可不信，也不能全信。
地平线宣布获得 6 亿美元 B 轮融资 代替估值 30 亿美元
2019 年 2 月 27 日，地平线 (Horizon Robotics)，一家成立于 2015 年具备全球领先边缘人工智能芯片技术的 AI 创业公司，公告由 SK 中国、SK Hynix 以及数家中国一线汽车集团（与旗下基金）联合领投的 B 轮融资，获得 6 亿美金左右的投资，估值达 30 亿美金。 参与本轮融资的其他机构与战略合作伙伴包括：中国泛海控股集团旗下泛海投资、民银资本、中信里昂旗下 CSOBOR 基金和海松资本等。同时，本轮融资还获得了包括晨兴资本、高瓴资本、云晖资本和线性资本等现有股东加持。 这也是继 2017 年下半年获得由 Intel 领投的超过 1 亿美金的 A+轮融资之后，成立仅三年多的地平线再次获得重量级投资。 至此，2018 年全球排名前三的半导体企业中有两家成为了地平线重要股东。而国内数家一线汽车集团给予地平线的上亿美金投资，也成为中国车企目前在人工智能领域最大规模的投资。 本轮融资正式宣告地平线成为了全球最有价值的专注于人工智能芯片和边缘人工智能计算的初创企业。 地平线创始人、CEO 余凯博士表示：「成立三年多以来，地平线致力于成为边缘人工智能芯片和计算平台的全球领导者，让智能驾驶汽车等各种智能终端 On the Horizon，让每个人的生活更安全，更美好。目前，地平线创立之初倡导的软硬结合与边缘计算已经成为全球人工智能领域的重要趋势。本次融资引入的重要战略伙伴和资源将进一步加速地平线的研发和商业化步伐，打造 On the Horizon 的生态型商业模式，做 OEM，Tier1 供应商，集成商和行业解决方案商背后的赋能者，积极参与自动驾驶、智慧城市、智慧零售、智能机器人等重要领域的伟大进程，与合作伙伴们共同迎接全球智能化时代的到来。」SK 中国总裁吴作义先生表示：「地平线在全球范围内有着卓越的技术产品实力与顶尖的人才阵容。尤其是在人工智能处理器以及自动驾驶领域的杰出产品与方案令人印象深刻。SK 集团在 5G 网络、半导体，自动驾驶和智慧城市等领域有着领先的产业布局。相信此轮资本层面的战略合作能激发更多创新，推动双方的产业格局的互补与优化，为全球自动驾驶与通信产业带来新惊喜。」产品 2017 年，地平线大规模流片并发布了 中国首款边缘人工智能处理器 ： 专注于智能驾驶的地平线「 征程」 系列处理器 专注于 AIoT 边缘计算的地平线「 旭日」 系列处理器。 2018 年，地平线成功将其技术先发优势转变为独特产品路径，依托其独特的软硬结合人工智能处理器技术，地平线相继发布了 Matrix 自动驾驶计算平台 与和地平线 XForce 边缘 AI 计算平台 。其中地平线 Matrix 自动驾驶计算平台于 2019 年初获 CES 创新奖。目前，地平线 Matrix 自动驾驶计算平台已向世界顶级 L4 自动驾驶厂商大规模供货，成功开创了中国自动驾驶芯片类产品商业化落地及开拓全球市场之先河。 2018 年底，地平线推出依托 Matrix 计算平台的 地平线 Navnet 众包高精地图采集与定位方案 等具备强大市场竞争力的软硬一体解决方案，并已开始逐步落地。在智能驾驶领域，地平线与全球汽车市场顶级 Tier1 和 OEMs 的合作关系不断拓展纵深，合作伙伴包括奥迪、博世、长安、比亚迪、上汽、广汽等。 市场 在 AIoT 领域，地平线 「 旭日」 系列处理器 已成功赋能 20 多家领先的设备供应商，这也使得地平线「 旭日」 成为 2018 年全年国内出货量最大的边缘人工智能处理器之一。依托搭载旭日处理器的智能摄像头产品及解决方案，地平线已助力多个国家级开发区智慧城市、智慧交通建设，赋能多个智慧社区、智慧楼宇，并支持 SK 电讯、百丽国际、永辉超市、龙湖地产等合作伙伴实现智能化升级。 而不久之前，搭载地平线自主研发的 增强语音抽取（Enhanced Speech Extraction，ESE）方案 的小米 AIoT 领域重量级产品——小爱触屏音箱正式发布，地平线提供了完整的设备端语音前端信号处理和唤醒解决方案，让小爱触屏音箱能听见更能听清，这标志着地平线智能语音技术在国内市场实现重量级合作落地。地平线边缘计算人工智能芯片和软件方案正朝着「 综合环境感知+多模人机交互」 的全面 AI 能力加速前进。 从此次融资的结果来看，可以看出半导体和汽车集团巨头对人工智能以及自研芯片的重视，这方面的技术储备对公司来讲就像发动机对燃油车一样重要。 2018 年 6 月 6 号，Nanalyze 公布了世界上十大智能初创公司的名单，其中有 5 家来自中国，3 家来自美国，不敢说在未来的人工智能领域中国会有多大的领先优势，但至少从现在来看，中国是有很大的机会来提高在全球的竞争力的。
2019 年后，自动驾驶的新变量在哪？
在看过我们今年的 CES 报道之后，你可能会有一个感觉：自动驾驶领域基本上已经没有什么新概念或产品出现了。的确，在经历了 3 年多的火爆之后，自动驾驶圈重新回归了冷静。各大技术供应商开始专注于将之前发布的概念落地到真实市场当中。 但这并不意味着自动驾驶行业发展的停滞，只是行业当中的新变量从媒体的聚光灯下移到了幕后的供应链中。而在我看来，这些新变量才会更加接近我们终端用户的生活。 在今年 CES 期间，我们专访了大陆集团底盘及安全事业群系统与技术部高级副总裁 Ralph Lauxmann，希望从他的视角来解读这些幕后的新变化。 L2 与 L3 之间的边界 在经历了 2018 年 L2 的爆发之后，大家都在期待着前装 L3 的尽快到来。但事实上今年 CES 中，在前装领域唱主角戏的却是 L2+这个级别。对于这个趋势，Lauxmann 从三个维度为我们进行了解读。 用户维度：在 L2 阶段，所有驾驶辅助功能的实现都有一个先决条件——驾驶员会作为最终的安全冗余，他需要时刻关注前方的路况，在必要时刻能够随时接管驾驶权。但在 L3 阶段，系统将在部分场景中负责最终的安全冗余，从而让驾驶员的注意力完全解放。实现这个责任制的转移对于现阶段的技术来说仍然具有很大挑战，因此 OEM 才会与供应商一起去探索在不转移安全责任主体的前提下还有什么新的 ADAS 功能可以发掘。这也就是 L2+诞生的根本原因。 技术维度：L2+的发展同样也需要自动驾驶技术的进一步提高。最直观的体现就是传感器的增多。传统 L2 主要依靠前视摄像头加毫米波雷达的组合。而在 L2+乃至 L3 级别中，环视摄像头及雷达则变得必要（因为要构建完整的周边驾驶环境模型），也就是说系统需要先对众多传感器的数据进行融合计算，构建环境模型之后，才能够实现后续的功能。也正是为了便于实现多传感器融合计算，自动驾驶的计算单元才会从传感器端逐渐转移到了现在的中央域控制器上。这种技术路线的进化也需要更多的时间去完善。 政策维度：由于我们之前提到的责任主体转移，因此 L3 相关的政策制定也就会更加谨慎。这其中涉及了用户信任、系统验证、场景划定等等因素，是很难在短时间内就规范化的。对于中国政府来说，他们希望能够在现阶段 L2 以及 L2+的普及过程中尽可能多的收集相关数据和案例，从而为 L3 相关政策的制定打好基础。 Lauxmann 认为上述这三个维度使得 L2 以及 L2+功能至少在未来 3 年的时间内仍然会占据前装市场的主流。至于 L2+的具体定义，现在行业内也没有准确的答案。OEM 都希望能够找到属于自己的特色 L2+功能（例如特斯拉的 Autopilot 以及通用的 Super Cruise），供应商们也在为了满足客户需求而绞尽脑汁。 例如大陆集团在今年 CES 发布的一项自动车门技术。通过搭载的超声波传感器和智能制动系统，车门可以实现自动开关，并且规避旁边的障碍物。这项新技术也获得了 CES 2019 的智能汽车及自动驾驶领域的创新奖。 L4 究竟何时到来？ 除 L2+之外，今年 CES 另一个出现频次很高的东西就是 L4 级以上的出行工具了，基本上每一个 Tier 1 供应商的展台上都有这么一个无人驾驶的「 盒子」。例如大陆的 CUbE、博世的 IoT Shuttle、采埃孚的 e.GO 等。 这些「 盒子」 无一例外都是应用在特定场景里的出行服务，也就业内常说的 MaaS（Mobility as a Service）。与之相伴的还有 V2X 技术，也就是我们常说的「 车路协同」。大陆集团此次 CES 就展示了智能城市内的十字路口解决方案，以及同时支持 DSRC 与 C-V2X 的互联模块。 在 Lauxmann 看来，L4 出行服务最先落地的会是一些货运场景。比如这两年在中国市场发展的物流机器人。对于这种最后一公里范围内的特殊场景，大陆集团也在 CES 上展示了一个「 机器狗」Demo，它平时可以装载在 CUbE 内，并只在最后一公里时才负责启动运送物品。 不过对于我这种每天被帝都交通折磨的人来说，L4 什么时候能在城市载人出行场景中应用，才是最值得关心的问题。而 Lauxmann 的解答是：「 我不认为 L4 载人出行服务短期内能在北京或者上海这样的大城市中落地，甚至十年后都很难。原因是大城市内的交通场景太复杂，L4 车辆很难无缝衔接，并且城市已有的基础设施也很难快速完成车路协同的改造。」 既然在大众市场商业化困难，那为什么现在还有这么多公司去尝试做 L4？在 Lauxmann 看来，还是因为 L4 让汽车供应链的结构更加多元化了。虽然 L4 到来后仍然会需要技术解决方案的供应，但是构建这套方案的参与者可能要远超出传统汽车供应链的范畴，除了大陆集团这样的汽车企业，可能还会包括百度、华为这样的互联网科技公司、英伟达、英特尔这样的半导体公司以及滴滴、UBER 这样的出行服务商等等。 自动驾驶时代的商业变量 到了 2019 年，自动驾驶行业已经明显的分成了两个领域： 前装领域，针对 L0 到 … 继续阅读
详解 ENOVATE「天际」首款量产车 ME7：除了 500km 续航，还有什么值得关注？
就在昨天，中国的电动车市场正式迎来了又一个新的高端品牌——电咖旗下的 ENOVATE，这家由前乐视汽车 COO、前上汽大众总经理张海亮博士主导的新造车公司自诞生之日起就吸满了行业的眼球。 昨天的发布会可以说是 ENOVATE 自创立以来对外公布信息最多，且也是最重要的一次，这其中不只关于品牌，更重要的是关于他们的首款量产 SUV ME7。本文我们结合发布会和高管专访，梳理了所有关于这款产品的技术以及智能化核心信息。不过，首先咱们还是要从 ENOVATE 这个品牌说起。 从昨天开始，ENOVATE 有了一个中文名字——「 天际」，它取自「 天际线」 一词，象征着人类生活边界的最高最远处。张海亮希望这个名字能突出他们团队不断探寻更好出行方案的初心。 同时，ENOVATE 还正式发布了他们的品牌 logo——水平平行的三道横杠。 它是字母「E」 的变形，不过你肯定还能联想到其他的东西。通过我在朋友圈的调查，联想对象主要包括「 少先队大队长」、「 乾卦」 还有特斯拉 Model 3… 说完品牌发布，接下来我们就要进入本文的重点，ENOVATE 天际汽车首款量产 SUV 产品 ME7 的解读，我们将从外观设计、动力系统、驾驶辅助以及座舱互联四个部分来分别展开。 外观设计 整车尺寸 4655mm x 1963mm x 1640mm，轴距达到了 2825mm； 风阻系数 0.28； 前后贯穿式 LED 大灯，前方发光式品牌徽标，且在徽标周围还有一圈 U 型呼吸灯； 21 寸大轮毂。 在设计上，ME7 由前保时捷 918 Spyder 的设计师 Hakan Saracoglu 操刀。外观风格上偏向运动，并能明显看出「 德系车」 的设计风格。至于用户接受度见仁见智，个人觉得实车还是很好看的。 值得一提的是整车尺寸，从长度上来说 ME7 是与奥迪 Q5、宝马 X3 以及奔驰 GLC 同一级别的五座 SUV。但是它的轴距和车身宽度都要明显高于同级别燃油车，宽度甚至比车长超 5 米的蔚来 7 座 SUV ES8 还要多 1 毫米。 这种长轴距+宽体的结构是电动车的一种独特设计语言，例如捷豹 I-PACE 在 4682mm 的车长情况下，轴距和宽度也分别达到了 2990 和 2011mm。Model 3（车长 4694mm）的轴距和宽度也分别有 2875 和 2088mm。 这样的设计主要能够带来两种好处，第一是可以增加车内座舱的空间；第二是能够在整车底盘上留有更大的空间用来布置电池，从而实现更高的续航里程。 动力系统 基本信息： 搭载来自博世的永磁同步电机，单电机功率 170kW； 四驱高性能版的百公里加速达到 4.9 秒，功率 320kW； NEDC 续航 500km，等速续航 700km。 从电机和百公里加速的信息来看，ME7 将会有两驱单电机和四驱双电机两种版本，功率分别为 170kW、320kW。目前公布的 NEDC 续航里程应该是各版本中的最高值。 ENOVATE CTO 牛胜福博士透露：ME7 的电池供应商为万向 123，采用了软包、622 的三元锂结构，52Ah 电芯，电芯能量密度将达到 258Wh/kg。得益于之前提到的长轴距宽体设计，ME7 可以搭载 70KWh 容量的动力电池，已经接近于特斯拉 Model 3 长续航版本的 75kWh 容量。 ME7 的 500km NEDC 工况续航数据，如果放在现在来看，属于国产电动车里的顶级水平，不过这辆车真正量产交付还需时日，到那个时候，它在续航上的优势应该会被弱化。 从电池参数上来看，这应该是万向 123 目前能提供的最高规格的电池产品。而为了保证量产产能，ENOVATE 也正在寻找第二电池供应商。 驾驶辅助系统 基本信息： 搭载 Pilot Assist ADAS 系统，可提供 … 继续阅读
福布斯发布 2018 中国最具创新企业榜单，有哪些汽车相关公司上榜？
6 月 19 日，福布斯中国和数据分析公司易观发布了「2018 中国最具创新力企业榜单」，针对不同领域的发展现状、竞争情况和发展趋势，选出了各领域中有创新力并且持续成长的企业。 入榜的共有 7 家汽车领域企业，还有和汽车相关的两家 AI 服务商，他们是 百度 Apollo、斑马智行、驭势科技、图森未来、蔚来汽车、小鹏汽车、宁德时代、商汤科技、地平线。 蔚来和小鹏是这里面仅有的两家新造车整车厂。 在汽车领域，福布斯中国认为，「 行业已经迎来了数字化变革时期，对整车厂提供技术解决方案，是技术公司的新方向。」 在选入榜汽车企业时，评估角度主要包括企业的技术实力、产品创新，以及商业化能力。而在 AI 服务商领域的评估角度除了技术实力外，还有资源整合能力，以及商业化能力。 评估角度的具体定义如下： 技术实力： 主要评估研发投入、专利贮备、研发团队背景； 资源整合能力： 主要评估对数据的整合能力、应用场景的介入能力； 商业化能力： 主要评估技术产品化能力、渠道资源及推广能力。 下面我们把榜单中的 9 家汽车相关公司罗列出来，进行简要介绍，或许能解答「 为什么是他们入榜」 这类的问题。——实际上 GeekCar 直接向易观问了这个问题，但是他们的回复是：做这个榜单的人已经离职了。 蔚来汽车 从评选标准看，蔚来入榜不是一件让人惊讶的事情。 在技术创新上，随着 2017 年 12 月蔚来的 ES8 上市，他们推出了车载人工智能系统「NOMI」、 自动辅助驾驶系统 NIO Pilot，让 ES8 成为全球首装 Mobileye EyeQ4 自动驾驶芯片的车型。同时，蔚来还发布了电能服务体系 NIO Power，它换电模式的技术能力在业内不乏质疑，但是整个系统至少已经包含了 300 项技术专利——其中有 RGV 专利换电平台，三电系统自检等首创能力。 团队方面，蔚来的团队成员来自玛莎拉蒂、福特、宝马、马自达等传统车企以及思科、微软摩托罗拉等科技公司，且核心研发人员具备 20 年以上的行业经验，并曾主导独立研发 5 款以上量产车型。 从商业化能力来看，蔚来汽车的投资方阵容强大，不仅有刘强东、李想、李斌本人等互联网名人，以及红杉、高领、IDG 等投资机构的支持，而且这家公司背靠百度和腾讯，是 BAT 选出的棋手。当然，腾讯的多次领投保证了蔚来和自己的关系更亲，而不是和百度。无论如何，这些背后的人物和企业，让蔚来的渠道资源和推广能力看起来具有极大优势。 这个榜单如果没有蔚来，确实有点儿说不通。 小鹏汽车 小鹏汽车属于阿里系，和蔚来一样也是背靠 BAT 的一家。 技术创新不是小鹏的优势，他们之前还曾一度被称为「PPT 造车」。除了外观设计，他们可能把最多的精力放在了自动驾驶/辅助驾驶上。目前，小鹏汽车自动驾驶研发副总裁是前特斯拉技术专家谷俊丽，她领导小鹏的自动驾驶研发团队进行人工智能创新和自动驾驶软件的研发。 团队方面，小鹏汽车由何小鹏、夏珩、何涛等人发起，团队主要成员来自广汽、福特、宝马、特斯拉、德尔福、法雷奥等整车与大型零部件公司，以及阿里巴巴、腾讯、小米、三星、华为等互联网科技企业。 商业化进度来看，小鹏倒是不算太慢。2017 年 10 月 12 日，他们的首款量产车型小批量下线；2018 年 1 月，内部交付了 39 辆新车；3 月 7 日，他们的首座超级充电站在广州建成。今年 4 月，小鹏的纯电动 SUV G3 开始线上预定，按照计划他们会在今年之内开始交付新车。 目前，小鹏汽车是和海马进行代工合作，同时正在布局自建工厂。 如果说蔚来是最能融资的新造车公司，那小鹏汽车就可以排第二。他们的投资方有雷军、俞永福、李学凌、傅盛等名人，还有阿里巴巴、神州优车等跨领域的大公司。资方的战略投资决定了小鹏汽车不用担心研发生产的资金问题，同时也给他们的量产新车的销售提供了有利渠道。 百度 Apollo 百度 Apollo 计划于 2017 年推出，是基于百度的大数据技术、深度学习算法、高精度地图系统等打造的自动驾驶开放平台，可以说是百度在汽车行业最重要的项目，某种意义上来说也是百度转型的最重要项目，技术实力不用说。 商业化上，推出一年来，Apollo 平台进行了多次的更新升级，并且有博世、金龙、比亚迪等上百家汽车产业链企业作为自己的生态联盟伙伴。 百度 Apollo 平台此前和雄安新区签订了战略协议，将加入雄安新区智慧城市建设。2018 年底，他们计划实现无人巴士「 阿波龙」 的小规模量产。在刚刚过去的 CES Asia 上，百度 Apollo 展台的火爆程度证明，如果在中国聊自动驾驶，Apollo 是一定不能缺席的一个重要力量。 斑马智行 斑马网络公司，很多人并不陌生，它由阿里巴巴与上汽集团于 2014 年合资成立。斑马智行则是由斑马网络公司推出的基于 AliOS 的互联网汽车解决方案。 从荣威 RX5 开始，斑马系统已经在将近 60 万台量产车上落地，由此产生的数据量难以估算。 目前，上汽集团旗下自主品牌荣威、名爵、大通等都搭载了斑马系统，落地车型包括荣威 RX3、RX5、RX8、i6、ei6、名爵 ZS、名爵 6、大通 D90 等等。另外，东风雪铁龙、福特等品牌也将在今年推出搭载斑马系统的「互联网汽车」。 如果谈及「互联网汽车」这个概念，上汽阿里合资的斑马公司，算是最早的践行者之一。 宁德时代 宁德时代可以说是现在中国甚至全球最炙手可热的电动汽车动力电池和储能电池供应商，他们有材料、电芯、电池及电池回收等多项产业链核心技术。 他们的动力锂电池在全球市场份额领先，客户遍布宝马、大众、戴姆勒、上汽、吉利、宇通等多家国内外车企。 … 继续阅读
NVIDIA 为什么要暂停自动驾驶车的测试？
自上个月 Uber 自动驾驶车事故发生之后，行业内已经产生了一系列的连带效应。在继丰田之后，上周 NVIDIA 也在举行硅谷 GTC 峰会期间对外透露他们已经暂停了 NVIDIA DRIVE 自动驾驶系统的路面测试。 在今年 CES 上，NVIDIA 公布了与 Uber 合作无人驾驶出租车的计划。顺理成章的，大家也会将这次 NVIDIA 暂停自动驾驶系统路测的决定与这个合作联系在一起。不过在我看来，NVIDIA 这么做有着更深层次的原因。 Uber 的事故与 NVIDIA 有何联系？ 先说实锤：肇事的 Uber 无人车确实使用了 NVIDIA 的 GPU。不过，看过我们之前解读文章的同学都应该知道，NVIDIA 的自动驾驶平台涵盖了从计算硬件到软件到开发者 SDK 等众多模块，Uber 到底用了哪些？ 在上周 GTC 的媒体专访中，老黄透露：Uber 的自动驾驶车从 2016 年上线开始就一直都在使用 NVIDIA 的 GPU SOC 作为运算硬件，但是在软件上则是一直在使用 Uber 自己研发的算法，甚至都没有使用 NVIDIA 的 SDK。 之前我们解读 Uber 事故视频的文章中就有分析过：此次事故的产生原因很有可能是来自于算法的判断错误，而并不是来自于硬件故障。因为如果是硬件出现故障，那么当时车辆的系统应该会报警让驾驶员接管，甚至停车，而不是以 60 多公里的时速继续行驶。 所以，从目前公布的信息来看，将 Uber 自动驾驶事故的锅直接甩给 NVIDIA 肯定是不合理的。那么问题就来了，为什么 NVIDIA 要在这时暂停他们的自动驾驶路试？ NVIDIA 暂停自动驾驶路试的真正原因 首先，我们从技术的角度看。作为一家供应商，NVIDIA 自己改装自动驾驶测试车进行路试的主要目的是为了向客户展示自己平台的能力。而不是像 Uber 那样是为了收集更多的数据。因此相较于其它车厂或者是出行服务商来说，路试对 NVIDIA 来说并没有那么的重要。 而从行业的运作模式上来看，NVIDIA 这个决定就有一个更深层次的意味，那就是：表明态度。 在去年的 3 月份，我曾经在柏林的博世物联网大会（Bosch Connected World）上采访过老黄，当时他对自动驾驶的落地的看法还是很激进的：认为在 2019 年就能实现 L4，并且行业也不应该过分依赖激光雷达作为核心传感器。彼时的老黄，在汽车这个垂直行业才刚刚起势。 而在与车厂、零部件供应商打了 1 年的交道后，CES 2018 上的老黄，已经有了明显的变化。他不再去强调自己对自动驾驶落地时间的理解，反而是着重去讲 NVIDIA 解决方案在安全领域尤其是车规级落地上面的最新进展。 老黄已经理解：与科技公司不同，真正能打动这些汽车厂商的，是解决方案的安全与稳定性，因为这是他们做自动驾驶的根本。想要去赚汽车厂商的钱，就得按照他们的规则办事。 老黄是芯片大牛，是 AI 教主，但他更是一个精明的商人。车企这样的大客户，NVIDIA 是一定要去拿的。 此次 Uber 的事故，其核心问题很可能就出在 Uber 的技术路线过于激进。这也恰恰证明，车企之前相对的保守的策略不无道理。 接下去的很长一段时间内，自动驾驶的「 安全」 问题又会成为整个汽车行业和舆论关心甚至是质疑的焦点。在这个时候选择暂停路测，其实是老黄给自己的众多汽车客户们吃了颗定心丸：表明了 NVIDIA 足够重视自动驾驶安全的态度。 「 安全」 已经变成 NVIDIA 的主要产品策略 今年 GTC，老黄发布的汽车相关消息并不多。其中最重要的就是 DRIVE Constellation 这个模拟平台。 你可以把它看作是 CES 上发布的 AutoSIM 的补全版，AutoSIM 是在 DRIVE Constellation 平台上运转的模拟器软件，它能够通过硬件在环和软件在环两种形式对自动驾驶的算法进行模拟测试及验证。 这其实就像是给一台自动驾驶车带上 VR 眼睛，让其在完全虚拟环境中进行驾驶。这套与数据中心结合的技术一旦落地（DRIVE Constellation 将在今年第三季度交货），也可以大大减少自动驾驶车在算法不成熟的情况下到实体道路上测试的必要性，从而进一步保证实际道路的交通安全。 从起初不断在汽车行业推广 GPU 和 AI 的能力，到现在强调安全并将业务向软件不断拓宽。老黄和 NVIDIA 的改变说明自动驾驶行业正在从起步阶段的爆发期，到现在的成熟发展期。 车企越来越务实，同时竞争对手也在越来越成熟。在这样的大环境下，安全和「 软硬结合」 的产品策略或许就是老黄的新突破点。 原创声明： … 继续阅读
从发布 ProAI 到换帅，采埃孚在规划什么？
今年的 CES 上，采埃孚正式发布了他们的量产版 ProAI 产品线。在我看来这可能是本届 CES 上最重要的一款自动驾驶产品，因为他是 Tier 1 供应商拿出的第一款真正意义上可量产的车载自动驾驶计算电脑。本文将围绕 ProAI 产品线，在解读其产品特性的同时，我们也将进一步解析采埃孚所规划的布局。 ProAI 是怎样的一种存在？ 采埃孚官方将 ProAI 称之为「 控制器」，这个名称让我们联想到了奥迪新 A8 所搭载的 zFAS 「 多域控制器」。两款产品虽然都是提供自动驾驶相关功能的核心计算与控制，但是在架构上却有所不同。 zFAS 一共整合了 4 种来自不同品牌的计算单元，其中包括 Mobileye EyeQ 3（负责前置摄像头处理），英伟达 K1（负责四周环视摄像头以及车内驾驶员状态检测），英特尔 Altera Cyclone V（负责多传感器融合，如激光雷达）以及英飞凌的 Aurix TC297T（负责整个系统状态检测及冗余）。 而 ProAI 则主要以 NVIDIA 的 Drive PX 平台为定制核心，如同我们 CES 报道时所说，ProAI 这次公布了三代的产品规划： 第一代 ProAI： 这代产品已经可以量产，其基于 NVIDIA DRIVE PX 2 AUTOCRUISE 平台，可提供 L2 级别自动驾驶能力。 按照之前 NVIDIA 的介绍，AUTOCRUISE 是 Drive PX 2 平台中最小的一款产品。其使用了一个 Tegra Parker SoC。这块 SoC 基于 16nm 工艺制造，搭载 6 个 ARM CPU 核心以及一个 Pascal 架构 GPU 核心，能够提供 1.5 TOPS 左右算力，功耗为 10w。 第二代 ProAI： 此代将实现 L3 级别自动驾驶功能。其基于 NVIDIA 最新的 XAVIER SoC。这块芯片由 12nm 工艺制造，搭载了 8 个 ARM 64 CPU 核心及一个 Volta 架构 GPU 核心，提供 30 TOPS 算力，功耗为 30w。目前 XAVIER 芯片还处在样品试制阶段，距正式量产还需要时间。 第三代 ProAI： 这代可以看作是二代 ProAI 的叠加版，其可以搭载多个 XAVIER SoC。从而提供 L4 至 L5 级别的自动驾驶功能。 在采埃孚的 CES 展台上，我们看到了 ProAI 的展示样品。下面的图片中就是第三代 ProAI： 这块样品当中集成了 … 继续阅读
我们总结了 2017 年自动驾驶行业变革趋势
说起今年的自动驾驶行业，可谓是充满了大新闻。如果要逐一总结大事件，那估计都能出本书了。但是我们还是试着在几千字的篇幅里把今年自动驾驶领域的几个趋势和热点事件做做解读。 传统车厂的反击 对于传统车厂来说，务实才是做生意的根本。大家都承认自动驾驶会是未来，不过发展自动驾驶的前提是不能影响现阶段的产品开发与销售。 很好的例子就是福特，他们在今年年初以十亿美元收购自动驾驶初创企业 Argo.AI，高调发展自动驾驶。结果其前 CEO Mark Field 却因过度强调科技转型、忽视现有产品而被董事会弹劾下台。新 CEO 上台后声明将推迟原先指定的 2021 年推出 L4 自动驾驶的计划。 在欧洲，一直十分重视自动驾驶的沃尔沃也将自己原定于今年启动的自动驾驶测试项目「Drive Me」 推迟到了 2021 年。可以说面对自动驾驶，传统巨头们已经从狂热渐渐追逐，变成了冷静规划。 不过可不要以为传统车企放弃了在自动驾驶领域的反击。他们把精力都放在了其最大优势：量产产品上。今年 7 月在巴塞罗那上市的新奥迪 A8 是一个强劲的反击信号：它是全球首款搭载了 L3 级别自动驾驶的量产车，可在不高于 60km/h 的速度下，在法律允许的区域内实现自动驾驶。（也有人认为奥迪 A8 只做到了 L2.5 级别）在我看来，新一代 A8 所承载的最重要意义是奥迪对于自动驾驶供应链的整合。除了搭载激光雷达、摄像头、毫米波雷达、超声波雷达等传感器之外，新 A8 自动驾驶的核心控制单元——由德尔福整合的 zFAS，对于控制器更是像一块强大的主板：集成了 Mobileye 的 EyeQ、NVIDIA K1 GPU 以及 Altera Cyclone FPGA 等各路芯片于一身。 新 A8 证明，不管是科技公司、Tier 1 供应商，还是芯片供应商，只要想让自己的自动驾驶的技术在量产产品上落地，最终还是要回到统一的汽车供应体系下。大家要一起与车厂合作，而不是各自为战。 除了 A8 之外，今年发布的凯迪拉克 Super Cruise，奔驰 Drive Pilot 等也都是非常成熟的半自动驾驶解决方案，这里不赘述了。感兴趣的可以看看我们另一篇总结文章：《2017，这几辆车让我们离自动驾驶更进一步》零部件供应商的转身 一直以来，汽车行业的 Tier 1 供应商们都给人一种闷声发大财的低调印象。不过今年他们的风格变了。 自动驾驶涉及到感知，地图，决策，控制等多个环节，纵使是 Tier 1，也不可能自己搞定一切，因此想要给车厂这个客户爸爸提供满意的解决方案就必须找别人合作。而这些合作伙伴中，又有很多行事高调且来自于汽车行业之外的科技公司。所以对于 Tier 1 们来说，不管是从技术体系、合作模式，还是宣传策略上，都面临着转型。 最直接的方式就是与科技公司结盟。在这一年中，你能数得出来的 Tier 1 巨头几乎都拉到了自己的盟友。博世和采埃孚联手英伟达和百度，大陆和德尔福则加入到了宝马、英特尔的阵营。 更有甚者，直接选择变身为科技公司。9 月份德尔福正式将自己的动力总成业务分拆，成为「 安波福」（Aptiv）和「 德尔福科技」 两家公司。其中安波福的定位就是一家聚焦于汽车前沿创新领域的科技公司。关于具体情况，可参考我们的文章《从德尔福分拆之后，安波福第一次面对媒体，他们说了什么？》从技术上讲，上述供应商也都与各自的盟友一同公布了成果。比如 博世在上海车展期间公布了与国内三大图商共同合作的云端路书 BRS，通过孵化器与更多初创公司合作。再比如 大陆的 CUbE 无人车 等等。 源于自身的供应商角色，以及对自动驾驶和整车开发的了解，Tier 1 供应商们在车厂和科技公司之间起到了非常重要的整合作用。现阶段，科技公司的自动驾驶技术——不管是硬件还是软件——最终得以在车厂项目中 SOP，都离不开 Tier 1 的功劳。因此我们在后续的分析中还会频繁看到他们的身影。 芯片公司的角力 说起今年自动驾驶领域最大的新闻，我觉得当属英特尔斥资 150 多亿美元收购 Mobileye。这样的手笔既说明芯片业的巨大价值，也说明芯片公司做自动驾驶的决心。 英伟达以及英特尔都已经在今年相继公布了了自己在自动驾驶领域的产品。今年，英伟达公布了其 Drive PX 旗下的最新产品 Xavier 以及未来的下一代产品 Pegasus，并基于 Xavier 分别联合博世以及采埃孚推出了车载 AI 超级电脑。关于英伟达产品的解析可以看我之前的文章：《GTC 2017 | 一篇文章看懂英伟达自动驾驶解决方案》英特尔方面，他们通过收购了 Altera 以及 Mobileye 获得了 FPGA 架构以及 EyeQ 芯片。据英特尔透露，Mobileye 的最新一代 EyeQ5 芯片能够提供每瓦特 2.4 DL TOPS（万亿次/每秒）的效能。这比英伟达公布的 Xavier 效能要高出 2.4 … 继续阅读
体验地平线智能驾驶产品——中国的芯片梦能在汽车上实现吗？
记得从 PC DIY 时代开始，自主研发计算芯片就一直是很多中国公司的梦想。那时候还没有「 科技媒体」 这个概念，我常常看的是一本名叫「 大众软件」 的杂志。其中经常会出现一些对「 中国芯」 研发情况的报道（多为 CPU），不过最后都是昙花一现，没能掀起什么波澜。 很多年过去了，虽然 AI 又一次把芯片炒热，但大家似乎已经默认，自研芯片是一个很难搞的事情。在多年摩尔定律的快速迭代与竞争下，连 AMD 这样的昔日明星也会被英特尔和英伟达等巨头压得翻不了身，更何况是国内的初创公司？ 所以当地平线这家做 AI，并专注于智能驾驶的初创公司对外宣称要自主研发计算芯片时，行业内自然是充满了质疑。今天他们终于正式发布了自己的芯片产品，「 中国芯」 这三个字又一次出现在了我的眼前。 自主研发的视觉处理芯片 地平线此次发布了两款芯片，均是以视觉感知处理为核心。分别为面向智能驾驶的「 征程」（Journey）系列处理器，以及面向智能摄像头的「 旭日」（Sunrise）系列。 在规格上，两款处理器都是基于地平线的第一代芯片架构：高斯，能够提供 1 TOPS 的计算性能，支持 1080p 30FPS 的画面解析，每帧可以对 200 个目标进行检测和识别。能耗为 1.5W。由地平线自主研发，台积电代工。 从功能上说，征程是一款支持 L2 级别驾驶辅助功能的后装 ADAS 处理器。并不是车规级的前装产品。 本周一 GeekCar 曾在地平线位于北京中关村总部的周边实际道路上体验了基于这款处理器的实车装载 DEMO。 这个 DEMO 装载在一辆比亚迪电动车上并配合了一个前置单目摄像头。车内的一台笔记本电脑上显示了系统对于摄像头所捕捉到的画面分析结果。在中关村附近的四环路上，这套系统可以准确地捕捉到画面中的车辆，行人，道路标示，车道线，红绿灯等。对颇具中国特色的快递三轮，外卖摩托也有很好的识别效果。 根据地平线的介绍，这套 DEMO 所使用的软件算法来自于他们开发的雨果平台，针对中国的架势环境做出了很多优化。值得一提的是，DEMO 只展示了 ADAS 中视觉感知与识别的部分，并没有假如感知之后预警与提示等执行层。 前装的产品做得怎么样了？ 可以看出，视觉芯片加上算法的核心竞争力使得地平线与 Mobileye 的产品逻辑非常相似。但是，坦率地讲，对于现在的汽车行业来说，只发布一个后装的 ADAS 产品肯定是不够的，前装自动驾驶才是我们正真正关注的点。 所以在专访地平线智能驾驶负责人余轶南博士时，我们重点问了这个问题。他告诉我们这次发布后装产品其实是有两个目的： 第一是切入国内庞大的后装市场，在中国后装市场还是非常有钱赚的。 第二则是向行业展示他们芯片的能力，为下一代前装的产品预热。 余轶南透露地平线下一代基于 FPGA 的伯努利架构前装处理芯片将于 2-3 年内在量产车型上上市。按照汽车行业整车研发周期的时间来推算，目前地平线应该已经在与车场合作量产车型的项目了。 地平线下一代的前装产品与 Mobileye 的 EyeQ 系列相似，都是专注于视觉感知的功能芯片。车厂需要将其整合进自己的域控制器当中（域控制器还包括决策控制芯片、UI 处理芯片等）就如同 Audi 的 zFAS 整合 EyeQ 芯片一样。因此从供应链的角度来说，地平线是一个 Tier 2 供应商，他们也在积极与中欧美日四大汽车产业的 OEM 和 Tier 1 合作。目前公布的伙伴包括长安、奥迪、博世等。 余轶南告诉我们地平线在汽车领域的目标就是与 Mobileye 对飙。他坦承 Mobileye 目前在前装领域有着丰富的经验。不过 AI 时代会给他们他们更多的机会来追赶。未来地平线的方案中也会搭载与 Mobileye 类似的 3D 解析以及辅助地图定位的路书采集技术。 在 GeekCar 看来，地平线作为中国的一家创业公司。其优势和重点还是在本土市场，尤其是希望大力发展智能驾驶功能的自主品牌。 自研芯片的机会 说起自己研发芯片的原因，余轶南给出的答案很简单：他们在创立地平线时发现市面上已有的芯片解决方案都无法很好的满足他们的软件算法要求，所以他们决定自己做。 「 当时市面上的通用处理器比如 CPU 或者 GPU，都不是专门为 AI 计算设计的，你如果想把他们的运算能力充分利用出来是很难的，一般的效率下能发挥 25%左右的能力就已经很不错了。而我们的芯片能够一直保持在很高的能力发挥效率（发布会给出的数字为 96%）」。 余轶南告诉我们。 「 在之前的半导体行业中，例如 CPU、GPU、DDR 这样的芯片，国外的公司在技术以及生态方面已经非常成熟了，并且自身进步也很快，所以我国自主研发的芯片除了在某些涉及国家安全的特殊领域之外都没有太多的应用。」 在被问道为什么现在这个时候适合做自研芯片时，余轶南说道。 「 而在 AI 领域的芯片上，大家相当于回到了同一起跑线上，那么我们中国的企业就有更多的机会了。另外从地域上来说，我们的方案对于中国的市场会有更好的适配，并且本土的政策也会给到我们更多的支持。」 正如余轶南所说，虽然目前的 AI 计算领域中，英伟达和英特尔这样的芯片巨头影响力还是很大。但是像谷歌这样的科技公司也已经公布了自己的计算芯片。 前段时间传出特斯拉由于能耗原因将放弃英伟达的解决方案，转而研发自己的自动驾驶芯片，更是为芯片领域加了一把火。余轶南也承认，特斯拉的新闻出现后，又有很多客户联系他们咨询芯片方案。 在今年 10 月，地平线公布了由英特尔领投的 A+轮融资。未来地平线的芯片产品有可能会由英特尔的晶圆厂来生产。在明年初的拉斯维加斯 CES 上，地平线也将联合 Intel 共同发布基于 FPGA 的前装 DEMO，对于众多汽车公司，这或许才是他们关注的重点。 事实证明，特斯拉对传统芯片巨头发起的挑战是一个强有力的信号：自动驾驶领域的芯片与算法竞争才刚刚开始。从这个角度来看，当初地平线选择自研芯片的道路虽然充满了挑战，但是同时也获得了更多的机会。或许 PC 时代的「 中国芯」 之梦，将来真的会在汽车上实现。 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 … 继续阅读