GTC 2017 | 一篇文章看懂英伟达自动驾驶解决方案
在美国硅谷圣何塞 Convention Center 的 Keynote Hall，我见证了教主丢出新一代「Volta」 架构的 GPU 「 核弹头」 产品，并公布了和丰田的合作。 这场发布会直接让 NVIDIA 的股价飙升了 18%。那么在新架构驱动下，NVIDIA 的自动驾驶解决方案将会是怎样的布局？ 他们与整车厂和 Tier 1 又是怎样合作的？ 在 GTC 现场，我们专访了 NVIDIA 汽车事业部的高级总监 Danny Shapiro，本文将结合他的讲解剖析 NVIDIA 在汽车行业的布局。 NVIDIA 的自动驾驶平台 提起 NVIDIA 的自动驾驶解决方案，我们就会想起 Drive PX 系列。但是其实，Drive PX 只是 NVIDIA 车载 AI 平台的系列名称。而这个系列目前主要包括两代产品：已经量产的 Drive PX 2 平台，以及已经发布，但是最早要于今年年底量产的新一代平台 Xavier。我们做了一张图来体现这两个平台的关系，以及目前基于这两个平台的整车厂商合作信息： 具体来说，两代平台有如下的区别： Drive PX 2：搭载上一代 Pascal 架构 GPU。已经实现量产，并且已经搭载在 Tesla 的量产车型 Model S 以及 Model X 上。目前 PX 2 仍然是 NVIDIA 自动驾驶平台在市场上的主力军，大部分已公布的使用 NVIDIA 方案的测试车（不管是来自整车厂、Tier 1、科技公司还是高校等研究机构）基本上搭载的都是 Drive PX 2。 Tesla，Audi 和 ZF 是唯有的对外公布将 Drive PX 2 应用在量产车上的公司。 关于 PX 2 平台的更多解读，请参考这篇文章：《开放式 AI CAR 计算平台 Drive PX 2 的烧脑解析》Xavier： 它可以说是 Drive PX 2 的进化版本，搭配了最新一代的 Volta 架构 GPU, 相较于搭载上一代 Pascal 架构 GPU 的 Drive PX 2， Xavier 的性能将提升近一倍。 不过这套 SoC 要到今年年底才能量产。这就带来了一个非常重要的时间契合点： 多家主机厂的高级别自动驾驶量产车的计划都是在 2020 年左右，如果按照这个时间减去整车的研发周期（成熟平台的话一般 3 年左右），那么 Xavier 的量产将正好赶上这拨自动驾驶车的研发流程。这也就解释了为何基于 Xavier 的合作都是有量产车落地计划的。包括本次 GTC 公布的丰田合作，也不例外。 不管是丰田，奥迪还是博世，他们都希望通过这样的合作，让自己的量产方案能够用到 NVIDIA 目前最好的自动驾驶平台。所以说对于 NVIDIA 来说， Xavier 才是真正用来进军车厂量产产品的平台。 … 继续阅读
GTC 2017 | 开放式 AI CAR 计算平台 Drive PX 2 的烧脑解析
毫无疑问，「AI 改变自动驾驶」 这句话近一段时间似乎成了公认的「 真理」，也有越来越多的汽车厂商、Tier1 供应商以及创业公司开始利用人工智能技术推进自动驾驶的发展，我相信他们其中很大一部分离不开利用 GPU 来进行数据收集机器学习训练以及优化具体的场景算法应用。对于做 GPU 的老大哥 NVIDIA 来说，此前年初 CES 发布的 Drive PX 2 平台就是自动驾驶这个场景下诞生的产物。 如果我们简单搜索一下就会发现，在短短两年的时间内，对外公布与 NVIDIA 合作基于 AI 开发自动驾驶技术的公司和团队就涵盖了大部分一线车厂、供应商和明星自动驾驶创业团队，其中包括特斯拉、沃尔沃、奥迪、奔驰、博世、ZF、百度、Uber、PACCAR、Roborace 等。黄仁勋透露，截止目前为止，在全球有近 200 左右的开发者或企业在基于 Drive PX 2 平台开发自动驾驶技术。 在今年的 GTC 大会上，我们有机会深入接触到 NVIDIA 自动驾驶平台 Drive PX 平台的技术研发工程师和产品专家，希望更深入地了解这个平台到底是什么，以及对于开发者来说，吸引力和可能性在哪。 什么是 Drive PX？Drive PX 2 呢？Xavier 又是什么？（上图来自维基百科）DRIVE PX 2 是一个开放式人工智能车辆计算平台，对于车厂和一级供应商来说，可以根据这个平台做快速的、自主定制化的自动驾驶车辆研发。它提供三个功能递进的平台，分别是 AUTOCRUISE、AUTOCHAUFFEUR 和 FULLY AUTONOMOUS DRIVING（全自动驾驶）。此前 ZF 与 NVIDIA 合作推出的 Pro AI 就是基于 Drive PX 2 Autocruise 平台研发的，采用一个 Parker SoC，专为打造从汽车和卡车到叉车和物料搬运车辆等自动驾驶汽车的公司而设计。 从数据上来看，Autochauffeur 的性能相当于 Autocruise「 乘以 2」，另外加了两颗基于 Pascal 架构的独立 GPU，可以实现点对点的自动驾驶；而 FULLY AUTONOMOUS DRIVING 则是将多重全方位配置的 Drive PX 2 系统叠加整合到一台车内实现全自动驾驶。Tesla 与 NVIDIA 合作并且在 2016 年 10 月之后量产的 Model S 车型上搭载的也是 Drive PX 2 自动驾驶平台，但具体是哪种 Drive PX 2 平台，我们暂且不得而知。 那 Drive PX 和 Xavier 呢？从图中可以看出，2015 年 NVIDIA 发布的 Drive PX 应该算是 Drive PX 2 的前身，而在 2017 年初 CES 上发布的 Xavier 则是 Drive PX 2 的「 进化版本」，是一款完整的片上系统 (SoC)，集成了被称为 Volta 的下一代全新 GPU 架构、定制 … 继续阅读
某著名一级供应商没参加上海车展，原因居然是…
德尔福在这次上海车展上很意外的没有参展，但是却在上海嘉定刷起了存在感。 还记得今年 CES 上我们体验的德尔福自动驾驶汽车吗？如今德尔福把其中一辆运到了上海。在上海智能网联汽车示范区，我体验了这辆自动驾驶版奥迪 SQ5，并和德尔福的高管聊了聊。 作为一家 Tier 1 汽车零部件供应商，打造一款高度自动驾驶汽车一方面可以测试技术，一方面是为了告诉车企德尔福的技术很成熟了，欢迎和我们合作。 先来说体验，这次试乘是在封闭园区内，时间约十分钟，场景涵盖了：跟车行驶、带红绿灯的十字路口、进出隧道、 环岛、限速 80km/h 的长直道、行人走过斑马线、靠边停车等等。 坐在后排，其实和坐一辆出租车没什么区别，刹车、转弯都达到了老司机水平。在中控位置，你可以看到各种传感器描绘出的外界环境。出于安全考虑，主驾位置坐着一位工作人员。 很多厂商的自动驾驶汽车都顶着一堆传感器，看上去有点张牙舞爪，但德尔福的这辆车改装得非常彻底。激光雷达、摄像头等传感器被隐藏在保险杠内、翼子板上甚至行李架上，和一辆普通奥迪 SQ5 没什么区别。在车内，也没有显眼线束，自动驾驶系统电脑也被隐藏在后备箱地板下方（备胎位置）。 德尔福方面的高管告诉我，其实这辆车在上周才运到上海，他们只是提前把测试园区的地图数据加了进去，在算法上做了微调，除此之外并无其他变化。 这辆自动驾驶汽车的核心，就是名为「 中央传感定位与规划（CSLP）」 的自动驾驶系统，由德尔福和 Mobileye 合作开发，Ottomatika 公司提供软件算法（路径和运动规划）。Ottomatika 是一家于 2015 年被德尔福收购的公司。 CSLP 自动驾驶系统结构如下： 接下来德尔福要做的，就是让 CSLP 自动驾驶系统有足够的冗余性，满足车规级要求。官方表示，这套系统将在 2019 年量产。不过德尔福方面特地解释，2019 年是指整套系统完全开发成熟，不是指商业化。也就是说，无人驾驶汽车何时上路，得看车企的。 德尔福方面把 CSLP 描述为：第一个完全集成的自动化交钥匙解决方案、业内首个可立即启用的解决方案。（不过目前这套系统的价格肯定不菲…）可以看出，CSLP 自动驾驶系统是一个整体的打包方案。德尔福方面透露，这套系统部分零件是已经量产的产品，比如雷达，并且德尔福认为未来固态激光雷达才是趋势。在研发之初，德尔福虽考虑了「 模块化」 设计，但并不支持深度化定制，因为整个系统「 牵一发，而动全身」。 为了研发 CSLP 自动驾驶系统，德尔福做了一系列的收购和投资： 收购 Control-Tec 公司，一家专注汽车数据采集、分析的公司； 收购 Movimento 公司，一家专注于汽车 OTA 技术的公司； 投资 otonomo 公司，一家收集汽车数据，并将数据规范化、标准化，然后将其提供给车企的公司； 投资 Valens 公司，一家专注于数据高速传输技术的公司。 从德尔福的布局你可以发现，在自动驾驶蓬勃发展的阶段，越来越多有核心技术的「 小」 公司会通过 Tier 1 供应商走向量产。 目前，德尔福的 ADAS 技术已经在很多国产车型上落地，包括别克 GL8 Avenir、长城 WEY 以及长安某些车型。 所以，中国市场已经成为德尔福 ADAS 乃至未来自动驾驶技术的一个主要阵地。未来，德尔福还将在苏州新增一个研发中心，团队规模 500 人，主要负责 ADAS 技术以及车身电子方面的研发。 有意思的是，就在德尔福在上海举办试乘活动的前两天，百度宣布：将向汽车行业及自动驾驶领域的合作伙伴提供一个开放、完整、安全的软件平台，帮助他们结合车辆和硬件系统，快速搭建一套属于自己的完整的自动驾驶系统。 针对这条新闻，我问了问德尔福方面的高管怎么看，对方回答是这样的：这对大家来说是个好事情，德尔福会进一步去了解百度开放的平台到底是怎样的、从德尔福的角度来说，我们致力于为客户提供全面的、集成的、可立即使用的系统，包括软件、算法和传感器，并且能达到车规级要求，这是德尔福的优势所在。 如今，互联网公司、创业公司纷纷开始自动驾驶技术的研发。不过在我们看来，新玩家想要快速上车，选择和德尔福、博世这样的 Tier 1 供应商合作是最佳的选择，因为最懂车企的依然是 Tier 1 供应商。 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）。
地平线机器人成立了上海研发中心，自动驾驶这件事还是离不开路测和数据积累
经常关注 GeekCar 无人驾驶相关文章的同学可能还记得，3 月中旬，博世公司在德国办了一次 Bosch Connected World 大会，这次活动上，自动驾驶被作为一个重点话题来讨论。来自中国的创业公司地平线机器人应邀参加这次活动，创始人余凯博士还登台做了一次主题分享，详细阐述地平线机器人的自动驾驶之路。 而在 BCW 结束之后不久，这家公司在上海又搞出一个新闻：他们宣布在上海汽车创新港成立自动驾驶研发中心。 成立这个研发中心的目的很简单，就是为了加快地平线的自动驾驶技术落地速度。 看看官方新闻稿对于上海研发中心的定位：「地平线上海自动驾驶研发中心将主要定位于 ADAS 和自动驾驶的产品化研发，包括汽车级软件的开发、系统的测试和匹配、整车的集成，以及前装客户的支持服务等。同时，地平线也希望以上海研发中心为依托，通过算法以及大数据处理方面的优势与 OEM、Tier 1 等合作伙伴一道，重构整个产业链，推动自动驾驶产业的高速发展。」按照我们的理解，一方面，汽车创新港所在的上海嘉定，具备良好的汽车产业基础，同时有一块自动驾驶测试场地，在这里设立研发中心，对于地平线机器人来说，可以更方便的进行自动驾驶技术的测试，加快研发进度。另一方面，上海所在的长三角地区汇聚了不少汽车主机厂以及供应商，这些都可能是地平线机器人研发的自动驾驶技术的潜在「买家」，在上海做一个研发中心，也有利于地平线和客户进行接洽，让技术更快落地，实现商品化。 上海国际汽车城集团的总经理荣文伟也表示，「未来汽车创新港将为地平线提供人才、税收、研发实验设备支持等方面的全力支持，帮助其技术落地及产业生态搭建。」前来站台的嘉宾阵容也值得玩味：博世中国副总裁蒋健、英特尔车载市场开发总监徐伟杰。博世是一级供应商，英特尔最近在自动驾驶领域的热门程度也不用再过多赘述，他们在各自的角色上和地平线有所合作。对于此前总部在北京的地平线来说，在上海设立「据点」，离这些合作伙伴（客户）更近了。 在地平线机器人的 CEO 余凯看来，要做自动驾驶创业，从技术创新到测试验证，这是一个密不可分的过程，而在上海，地平线的工作重心会更注重道路测试，今年内他们会在上海部署 50 台车用以测试，而到了 2018 年，他们的目标是部署 1000 辆带有自学习功能的无人车。这些车辆在路测过程中将会产生大量的数据，而这些数据又会帮助地平线的「自动驾驶大脑」变得更好。 说到地平线的自动驾驶技术，他们的产品是嵌入式的人工智能解决方案，在 2016 年 3 月，他们推出了自动驾驶软件系统「雨果」平台，它可以运行于异构计算平台 CPU+GPU 或 CPU+FPGA。按照地平线的产品规划，「雨果」共分为三个阶段，其中 1.0 平台为高斯架构，2.0 平台为伯努利架构，3.0 平台为贝叶斯架构，它们的各自功能如图： 而在 2017 年初的 CES 上，地平线联合英特尔推出了基于单目摄像头和 FPGA 平台的 ADAS 系统，它可以实现的功能包括行人/车辆/车道线以及可行驶区域的检测和识别。这套系统将主要用于前装市场。 上海研发中心的落成，几乎会毫无悬念的加速他们产品的落地速度。同时也证明，对于做自动驾驶研发来说，技术很重要，路测同样很重要。 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）。
大众牵手出门问问，汽车行业巨变就发生在我们身边
在自动驾驶真正来临之前，语音交互被认为是车内人机交互的最佳方式之一。想像一下：你的 iPhone 为什么明明有 Siri 功能却不经常使用？而现在颇为流行的拥有语音交互功能的智能家居（就拎智能电视来讲吧），即便你真的买了也不会总想着去喊它？原因很简单，因为你总是能腾得出手，而不像我们在开车时，很多情况下往往是腾不出手的。 所以，语音交互之于车内的应用场景，更像是一种刚需。有刚需就得积极开拓市场。然后，有趣的事情来了： 4 月 6 日，大众汽车集团（中国）以 1.8 亿美元投资了中国的语音交互创业公司出门问问，成为其 D 轮融资的独家投资方；与此同时，两家公司还将共同成立一家合资公司，双方各持 50%的股份，致力于车载人工智能（AI）的研发。 双方合作的具体细节，官方是这么描述的（些许晦涩）： 「 基于出门问问领先的语音识别、自然语言处理、垂直搜索和主动式搜索技术，以及大众汽车集团在汽车和移动出行的领先地位，合资企业将进一步探索，为未来的智能移动出行提供解决方案。 随后，新的合资公司将为大众汽车集团（中国）旗下多款车型以及其他品牌车型开发产品。第一批的产品将包括出门问问现有的智能后视镜。除了大众汽车集团旗下品牌车型外，双方均表示对其他业界品牌同样持开放态度。」 我们来翻译一下： 出门问问在语音交互上有优势，大众集团是整车厂巨头，双方在一起，想让车内语音交互变得更好。他们准备把共同研发的产品应用在未来的大众车上，当然，成立了合资公司之后，他们还可以把这套东西卖给其他整车厂。 翻译之后，我们可以看到两个值得关注的点： 第一，大众集团投资的出门问问，是一家中国创业公司，而且他们还共同成立了合资公司。 意味什么？出门问问做语音交互，也可以认为是 AI，而大众是国际整车厂，这样的投资、合资组合，在我们印象里，还是第一次。（是不是突然有种油然而生的民族自豪感？）出门问问是由前谷歌科学家李志飞于 2012 年创立的，在大众的 D 轮独家投资之前，已经共计获得 7500 万美元左右的融资。而且 C 轮融资还是由老东家谷歌投的。背书也是很强大~ 而大众之所以会选择一家在语音交互上有潜力的中国公司，我们猜测：他们想要在车内语音交互本土化上做些努力。毕竟中国语言博大精深，方言更是多种多样，还记得那个山东大叔跟安吉星对话的视频么？ 第二，宏观来看，这又是一次传统汽车行业和互联网行业融合的有趣案例，而提到这个，又不可避免的涉及到智能汽车产业链重构的问题。 引入智能化的东西，单单依靠现有供应商体系里的那些供应商们，显然是不够的，这些供应商在「智能化」方面的能力还需修炼，否则，也就不会有上汽和阿里的合作，也就不会有众多国际整车厂的种种投资、布局。在这个时间节点上，车厂们都意识到，必须要和互联网公司合作合作了，即使以前可能对他们嗤之以鼻。 从另一层面来说，汽车至少五年才换代的性情你是懂的。但是，在如今愈演愈烈的汽车智能化时代，如果想要加速智能化的进程，性情得改！传统汽车供应链的静态平衡已经不能满足瞬息万变的智能化的需要，因为已经有一套非常详细的流程，哪怕一点小改动，战线都会被拉得非常地长。（非常详细的磨合流程······）这种速度，怎么能满足车厂们日益增长的智能化需求呢？更何况，用户们早就比整车厂更饥渴难耐了。 据说，在这次合作里，是大众主动「勾搭」上问问的。据说，「婚礼」之后，出门问问近似于把自己的汽车业务转移到了双方的合资公司里。 双方的决心之大，可见一斑。 而另一个值得注意的点是，通过这次投资，大众得以在出门问问的董事会里占有一个席位。因此，他们对这家中国创业公司有了更强的控制力。 另外，我们也应该看到，这次大众和出门问问的合作模式，其实是绕过了传统意义上的一级供应商。（求 Tier 1 们的心理阴影面积）这样的模式这两年在国际上来看并不少见，比如福特和 QNX 的合作。那么，合作路径变得更短之后，会带来什么好处呢？ 举个浅显的例子，如果你在小公司决定要买一卷纸，那就买完跟财务报销一下就行了，但是如果你在大公司要买一卷纸，那就要经过层层审批，担心损害了任何一方的利益。再说的直白点儿，这一件事里，掺和的人越少，可能就越简单。 整车厂要引入某个互联网公司的某项技术，按照传统体系，要让一级供应商来将这项技术进行整合，然后上车，在技术和流程层面，这都会让不确定性变得更大。 所以，我们从大众投资出门问问，以及成立合资公司可以看出，这是大众对于传统汽车产业链的局部打破，就是说，「我不想再把战线拉得那么长了。」当然，成立了合资公司，也不意味着双方今后的日子就会一帆风顺。当初阿里和上汽合作的时候，也经历了相当长时间的磨合期。汽车人，互联网人，终究没有那么「自来熟」。 同时，在语音交互这片蓝海，大众或许也想在汽车智能化时代产业链重构里，在一定程度上扮演起汽车零部件供应商的角色，分上一杯羹。再重温一遍官方对于双方合作细节的描述：「 双方均表示对其他业界品牌同样持开放态度」。毕竟在智能汽车领域，语音交互可能是一个很大的市场。当然，出门问问早就看到了这个市场的机会。通过和他们的多次接触，我们很明显的意识到，进军汽车领域，对出门问问来说是早晚的事。 其实，唯恐被车企甩掉的汽车零部件供应商也在拼命证明自己的实力。早在大众投资出门问问之前，博世其实已经跟出门问问有所合作了。在 2016 年 CES 的博世展台上，双方就展示了在语音方面的合作成果。当时，出门问问的工作人员告诉我们，他们在语音识别与算法上确实在寻求着与更多的汽车相关厂商进行合作…… 出门问问绝对是在下一盘大棋。从智能手表到智能后视镜，他们一步步的在攻占车内语音交互的市场。 最后，通过这次合作，我们可以发现，中国元素正在深度参与到汽车智能化的进程中，未来的好戏肯定不会少。 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）。
专访英伟达 CEO 黄仁勋：「教主」眼中的自动驾驶，到底是什么样？
在 CES 2017 报道英伟达（NVIDIA）的文章《CES 2017 | 详解英伟达 CEO 黄仁勋演讲：「AI 教父」的自动驾驶布局》中，我们已经提到了 NVIDIA 发布的最新 Xavier 平台，以及与博世的合作。其实在 CES 上，老黄卖了个关子：在 3 月份德国柏林举办的 Bosch Connected World 上，他将登台发布进一步的合作成果。事实证明，老黄没有食言，在 BCW 上，博世联合英伟达发布了基于 Xavier 平台的车载人工智能电脑。 关于 Xavier 平台的运算能力，在 CES 的文章中已经有所阐述，在这里就不再具体展开。在 BCW 的发布会之后，GeekCar 有幸与老黄面对面聊了聊，本文将重点结合老黄的发布会与专访，解析他眼中的自动驾驶。 老黄在 BCW 上都讲了什么？ 除了发布车载人工智能电脑，老黄在演讲中还介绍了英伟达在自动驾驶领域的 3 个布局： 1. Deep Learning：GPU 在深度学习领域的应用成就了今天的英伟达。在老黄看来，深度学习驱动下的人工智能，也将成为自动驾驶决策的主要算法结构。 2. HD Map：在高精度地图领域，深度学习也将起到重要的作用。它能够帮助机器更高效的通过传感器收集地图数据 ，例如识别道路特征、提取建筑轮廓、识别道路图形标牌等。 3. AI Supercomputing SOC：这个是英伟达本就十分擅长的硬件芯片。博世将 NVIDIA 人工智能平台纳入到自己的零部件供应商中已经是对其硬件实力的最好证明，这也意味着英伟达的人工智能芯片将开始正式向量产平台进军。 此外，这次老黄还发布了将与卡车制造商 PACCAR 合作，基于 Drive PX 平台发展卡车领域的高级别自动驾驶。 在此之上，老黄又进一步聊了实现 L3 级别自动驾驶所需要的几个环节：Detection（感知）、Localization（定位）、Occupancy Grid（占用空间）、Path Planing（路径规划）、Vehicle Dynamic（车辆运动）、OTA（在线升级）。 可以看到，除去 OTA 之外，老黄的理解与我们之前一再提到的感知、地图、决策、控制有一些类似。但是，这两者之间最大的不同点是在于对「 决策」 的理解。做图像处理发家的老黄，将驾驶决策巧妙的分成了两个偏向图形分析的环节： Occupancy Grid（占用空间）： 这个环节指的是，机器对于周围环境中各元素所处位置与所占空间做出的判断。这个判断既包括当前环境，也包括未来环境。而元素可以是车辆、行人、建筑物等等。 Path Planing（路径规划）： 在判断了周围元素之后，机器将根据这个空间环境，规划出可驾驶的路线。 这样的划分，无疑能够更好的体现 GPU 在图像处理方面的优势。在老黄看来，目前市面上还没有任何一个量产的计算平台能够同时整合上述五个环节，而这正是 NVIDIA 希望在汽车领域攻克的难关。 最关键的部分来了：综合上面的分析，老黄提出， Deep Learning 在高精度地图以及图像识别方面的应用不仅能够优化自动驾驶的决策，更能够帮助降低车辆上所需传感器的成本。 我们之前提到过，除了特斯拉之外，大部分主机厂和 Tier 1 都认为，每一辆实现 L3 级别的自动驾驶车辆需要配备激光雷达。而老黄认为，在 Deep Learning 的驱动下，现有量产级别传感器以及高精度地图技术的潜力将被进一步挖掘，从而在一定程度上打破 L3 级别自动驾驶对激光雷达的依赖。由于目前激光雷达的成本和量产时间是实现 L3 自动驾驶的主要瓶颈之一，老黄相信，我们有可能在今年年底到 2018 年间就实现 L3 级别的自动驾驶，在 2018 年底到 2019 年实现 L4。 在德国当着无数汽车行业的人给出这样的观点，老黄就这样把他的「 黄氏定律」 带到了汽车圈。 带着女儿来专访 演讲之后，在 BCW 场地旁边的一个酒店会议室中，我又再一次见到了老黄。专访的一开始，老黄就给了在座的媒体一个惊喜：「 今天我的女儿也跟我一起来了，有我女儿看着，你们要对我好一点哦。」 这样的画风也让整个专访氛围一下子变成了科技公司的轻松范儿。 在向大家介绍完了自己的女儿之并复盘了一下自己的演讲之后，老黄开始回答起了大家的问题。 在被问到 Intel 收购 Mobileye 的事情时，他首先开玩笑的说：「 他们为什么要买 Mobileye 啊！？」 随后又说：「 英特尔这个决定肯定是有他们自己的原因和考虑的，至于收购后的效果，时间会给出我们结果。」 当有记者问到老黄英伟达如果面临被巨头收购会如何决策时，老黄也开玩笑道：「NVIDIA 一直都在对外出售啊，你们都赶紧来买一点我的股票吧！」 可以看出，对于行业内最近的兼并，老黄并没有表现的很在意。这与他平时果断、自我的行事风格十分相符。 熟悉 GeekCar 的都知道，我们关心的是技术。所以我针对老黄在发布会上的观点提出了两个问题，以下是问答的实录（M 代表 Mark，H 代表 … 继续阅读
除了那 153 亿美元，关于 Intel 收购 Mobileye，你还应该知道这些
就在我正绞尽脑汁研究 Mobileye 去年年底发布的关于 Reinforcement Learning 的论文的时候，朋友圈就被这条新闻点燃了：Intel 以 153 亿美元的现金收购了 Mobileye。这也是以色列科技企业历史上最大的一次并购。关于 Mobileye 在自动驾驶领域的地位，可以关注我在 CES 期间对 Mobileye 的报道：《详解 Mobileye CES 2017 演讲：自动驾驶行业能走向联合吗？》在此不再赘述。其实除了 Intel 的土豪大手笔，关于这笔收购，还有很多值得关注的地方。 在 Mobileye 的 CEO Ziv 以及 CTO Dr. Amnon Shashua 发给员工的声明信中提到了如下几个细节： 1. 在本周一之前， 出于法务上的原因，Mobileye 的管理高层以及董事会都将收购的事宜对员工进行了保密。所以大家也别去向在 Mobileye 工作的朋友打听了，他们也和我们一样被稳稳的老哥们搞了个大新闻。 2. 虽然 Intel 全资收购了 Mobileye，但是与一般的收购不同：在交易完成后，Mobileye 将反过来整合 Intel 的自动驾驶部门（Automated Driving Group，简称 ADG）。 Intel 的 ADG 团队将成为 Mobileye 的一部分，并且还是会以以色列为研发总部。 3. 目前在 ADG 所拥有的大部分技术及员工都将并入 Mobileye，这其中包括：系统工程师、车辆研发工程师、软件工程师、模拟器、地图采集设施、云计算及数据中心等。这些资源将大大提升 Mobileye 的研发实力。 4. Mobileye 将保持自己的品牌名称，但是 Logo 会做出相应的变化以体现与 Intel 的关系。 5. Ziv 和 Shashua 将和之前一样继续领导 Mobileye 的团队以及业务。Intel 并不会派人参与或干涉 Mobileye 的运作，但是 Mobileye 也会主动去学习 Intel 的企业文化及经验。 6. Mobileye 的业务也将维持不变，这其中包括之前已经发布过的和一系列主机厂以及 Tier 1 的合作、芯片业务、EyeQ Roadmap、后装业务等。Mobileye 会借助 Intel 的资源进一步扩充自己在上述领域内的优势。 7. 整个收购的流程最早要到 2017 年底才会完成。在收购完成之前，Mobileye 现团队的业务及工作状态将保持不变。Ziv 和 Shashua 将在仔细分析 Intel 的资源之后，制定详细的整合计划。整合将进一步扩大 Mobileye 的公司规模，包括在以色列及美国境内设立多个新的研发据点。 可以看到，虽然被 Intel 收购，但是 Mobileye 依然保持了他们的独立性以及原有的公司愿景。Intel 将作为一个强大的后盾，持续对 Mobileye 的研发进行支持。 在我们之前关于自动驾驶的文章当中，已经好几次强调了自动驾驶所需要的四个重要元素：感知、地图、决策、控制。而今年发展的重点在「 决策」——暨如何让机器能像人类一样做出驾驶决策。「 决策」 又包括着三个关键部分：硬件性能，软件算法以及数据积累，三者缺一不可。 在此之前，业内还没有公司能够在软件与硬件两个方面都处于绝对领先的地位，数据方面则是各家都在搜集。这也是大家都在抱团合作的原因——为了达到优势互补并在一定程度上共享数据。但在这次收购之后，一个「 软硬兼施」 的新型自动驾驶巨头诞生了。CES 2017 上，Intel 发布了自己的自动驾驶平台 Intel GO，他提供了处理芯片、5G 支持、FPGAS 等技术。现在，Intel 在自己原有的硬件实力基础之上又得到了 Mobileye 的视觉处理算法，这样的整合无疑能够更好的提供高级别的自动驾驶解决方案。 其实，早在年初的拉斯维加斯 CES 上，Dr. … 继续阅读
悬浮屏幕、手势操控、触觉反馈，这就是宝马「HoloActive」黑科技的本质
这次 CES 上，除了自动驾驶，车内人机交互的创新也是我们重点关注的，其中最大的一个亮点，在于宝马。 前几天他们发布了两张图片预告自己将要在 CES 上发布的「 黑科技」，在拉斯维加斯时间 1 月 4 号一大早，他们把这个悬念揭开了一部分。 他们发布了一个名为 BMW i Vision Future Interaction（宝马 i 未来交互）的概念车，确切的说，是一个概念座舱，其中就整合进了备受关注的 HoloActive 技术。官方说法是「 通过手势控制来操作全景显示系统」，用白话来说就是，在一个悬浮「 屏幕」 上，你可以用手势来对它进行各种操作。当然，这个所谓的屏幕，并不是实体液晶屏。 而我们之所以说「 悬念只揭开了一部分」，是因为它今天只能远看，并不能开机进行体验。好在宝马放出了它的技术细节，在这篇文章里我们可以重点从这个方面入手。拉斯维加斯时间 1 月 5 号一早开始有体验环节，到时候我们再通过视频、照片结合文字来详细介绍它的实际操作感受。 这个 HoloActive 总的来看其实包括三部分关键技术：悬浮屏幕、手势控制、触觉反馈。 悬浮屏幕： 与其说是「 悬浮屏幕」，不如用「 悬浮画面」 描述更准确。它是通过折射原理形成的。我们可以用 HUD 来做类比，只不过是把投射位置从挡风玻璃换成了驾驶舱内。 悬浮画面大体上会被投射到前排中央扶手前的半空中，在驾驶座的位置上「 触手可及」。 为了达到需要的显示效果，仪表板里的投影仪发射出来的光线，需要经过微棱镜的二次反射。 按照官方描述，在不同的驾驶模式下，显示界面里虚拟触控功能的选项和数量有所不同。比如在高度自动驾驶的状态下，系统会显示更多的舒适、信息娱乐和通讯功能。这个不难理解，在很多概念车里，中控屏幕也会根据不同的行驶状态给出差异化的显示内容。 手势控制： 手势控制功能在新 7 系、新 5 系上都有搭载，在 HoloActive 系统里，因为并没有实体屏幕这个概念，所以在悬浮画面上进行「 触摸」，其实它的实质就是隔空实现的手势控制。 在这套系统里，一个高灵敏度摄像头负责捕捉驾驶员在可显示范围内的手势动作，尤其是指尖的活动方向。 因为是完全没有物理接触的交互，所以系统需要驾驶员在进行手势操作的时候实时给出反馈。这套反馈机制包括了声音和手指的压力反馈。 触觉反馈的实现，依靠安装在座舱里的超声波设备实现。这个设备会向指尖发送脉冲信号，这样的话，手指就能感觉到轻微的压力。 当然，宝马这套 HoloActive 实际体验如何，现在还不得而知。不过无论如何，它绝对算得上是「 黑科技」 了。就像我们之前评价到的，宝马在人机交互这条路上确实非常敢想，而且越走越远。在宝马看来，HoloActive 代表着未来车内人机交互的愿景，而且这种技术可以通用，对形状设计没有限制。 有意思的是，在我们同一天参加的一场博世新闻发布会上，博世也提到了类似的东西，不知道二者之间是否有关联，还是说只是巧合。CES 正式开幕之后，我们就能了解到更多信息了。 其实，本来以为这次宝马只是展示 HoloActive 技术，但实际上他们带来的却是一台概念车，不仅仅展现了前排的交互理念，同时也带来了对于后排乘客的「 关怀」。其中有两个有意思的技术或概念。 你没看错，后排座椅侧面放的确实是书，米色部分使用了木质 一是被称为「BMW Sound Curtain」 的个性化音效装置，也就是说，乘客、司机可以各自听到自己想听的音频内容，而不会互相打扰。它的实现方式也不难：通过座椅头枕发射出不同的声音信号，于是每个头枕发出的声音仅能被同一坐席上的用户听到。 二是可折叠的后排大屏幕。这个屏幕可以从车子顶篷的位置延伸出来，供后排乘客上网或者连接手机等个人设备。当屏幕不启用时，还能作为补充的光源装点车内氛围。 不过，最吸引人的还是 HoloActive ……毕竟这是我在 CES 上最想体验到的一个技术…… 当然，除了技术层面的交互，宝马也展示了基于车辆和用户服务的内容交互。今年，宝马先后在美国、欧洲和中国上线了自己的云端互联数字平台。在这届 CES 上，这个平台又有了一些新的功能。比如，微软的 Cortona（个人语音助理，类似苹果 Siri）也被加入到了宝马车里，能帮助用户实现预定餐厅之类的助理功能。 亚马逊的 Prime Now 服务也会在之后加入进来，用户可以用汽车完成购物、途中收快递等操作。当用户切换到乘客模式（PassengerMode）的时候，车辆能根据规划路线就能自动判断，在合适的路段转换为自动驾驶模式，用户在这个时间内就可以使用亚马逊 Prime Video 的视频服务。 除了车里，智能家居也和汽车的联系也越来越密切。今年，宝马将会展示一块叫做 BMWConnected Window 的智能家庭终端，能够帮用户在家中规划出行的行程，并且也支持无需接触的手势触控。在去年，宝马就展出过一块叫做 Mobility Mirror（出行魔镜）的家庭终端。看来，宝马对于镜子类的终端，有着很深的执念。 另外，关于自动驾驶，宝马也将展示一辆基于基于全新 5 系的自动驾驶原型车。在特定的路线中，司机可以将油门、刹车和转向的控制权都交给驾驶辅助系统，还支持让双手长时间离开方向盘。据不一定可靠的消息说，这辆 5 系原型车已经能在展馆周围的道路进行体验。如果顺利的话，GeekCar 小伙伴也会在体验之后，再跟大家好好聊一聊这辆车。 总之，今天发布会上展示的一切，我们都能在今年 CES 上看到。最后再分享一个有意思的点：英特尔 CEO 以及 Mobileye CTO Shashua 大神都过来给宝马捧场。这三家在去年达成了一个战略合作，相信大部分人都记得。 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）。
汽车测试场里的黑科技：技术宅如何改变未来城市出行？
说到工业产品的技术创新，汽车算是其中最典型的，而看汽车技术的创新，又离不开汽车零配件供应商。正是这些「 幕后英雄」 和「 汽车极客」，通过不断的研发和测试，默默地推动着汽车行业的技术进步。 这周末，来自德国的传统汽车供应商巨头博世 Bosch，在苏州举办「 第二届博世汽车技术创新体验日」，我们极客汽车的「 老司机们」 当然不会错过这个体验汽车科技的好机会，我们通过直播探秘博世，看看汽车厂商宣传的那些「 科技配置」 都是怎么来的。还有，在进入「 新出行时代」 之时，博世又有哪些创新的「 新计划」。 随着「 自动驾驶」 技术的普及，市面上有越来越多的量产车开始搭载高级驾驶辅助功能，而对于博世来说，对于「 自动驾驶」 的定义是非常严谨的，针对不同阶段有不同的解决方案。对于自动驾驶的商业化推进，「 安全」 则是博世考虑的首要问题。在博世苏州的试车场，我们体验到了博世针对不同场景的辅助驾驶功能，甚至是高速公路上的完全自动驾驶技术。 从目前已经搭载到一般家用车上的近距离摄像头，到搭载在高端量产车上的 3D 环视、开门报警功能、智能安全系统，再到更高级别的全自动泊车辅助技术、高速公路辅助驾驶功能，我们似乎上了一堂博世主讲的自动驾驶进阶课。 这次，我们有机会亲身体验到了在各种新闻、各种车展上出现了很多次的那辆长安自动驾驶车。 这实际上是用量产版长安睿骋改装而来的，之前长安做无人驾驶长途旅行的时候，用到了不止一辆车，它们各自的传感器方案也不一样。这次在苏州的车子，并没有用到激光雷达，而是五台毫米波雷达+一个多功能单目摄像头的解决方案，其中一个毫米波雷达位于车子前保险杠正下方，其他四个位于车身四角。既然是在博世的场子里，不用说你也知道了，这些传感器肯定是博世提供的。事实上，系统的算法也是博世的，而长安负责的是系统整合的工作。 这辆车的自动驾驶主要应用场景是高速路上，在车道内自动行驶、自动跟车、自动变道等等都可以实现。当然它也有一些安全决策机制，比如在 60km/h 以上开启自动变道功能时，如果雷达检测到旁边车道有车辆快速驶来，就会自动停止变道。 在这辆车的大屏幕上，还有一套自动驾驶的人机交互界面，工程师用比较简单的图示，显示出当前车辆的自动驾驶状态。 内饰上另外一个和量产车不一样的地方是分布在档杆两旁的两个大按钮，它们负责在紧急状态下切断系统。左边的按钮用来切断自动转向系统，右边的按钮用来切断整套自动驾驶系统。 在自动驾驶时代，供应商可以卖出更多硬件固然重要（比如假如长安这辆自动驾驶车商品化，一辆车就需要五台毫米波雷达，这是个不小的量），但更重要的是，供应商除了提供硬件，也得在一定程度上参与自动驾驶研发，尤其是当在这方面没有太多积淀的主机厂有做自动驾驶的需求时，供应商的作用就更大了，当然挑战也大：不仅仅要做硬件，在软件、算法方面也必须有所储备。而当他们具备了这些能力时，在自动驾驶供应链体系上也就更有话语权了。 除了高速路的完全自动驾驶，这次我们还体验到了一些低级「 自动驾驶」 和辅助功能，比如自适应巡航、车道偏离提醒等。与之对应的是供应商给出的不同硬件解决方案。 在吉利博瑞上，超声波雷达、毫米波雷达和摄像头这三大块传感器全由博世提供，在这辆车上体验到的 ACC 自适应巡航，给人的最大感受就是「 平顺」。简单的说，可能同样名为「 自适应巡航」，但是同样的功能在不同车子上的体验可能是不同的，有的车子自动加减速会比较柔和，有的则会比较激烈，有的车子对于插入本车道的车辆反应迟缓，有的车子却反应迅速，造成这些差别的很大一部分原因在于对系统的调校。拿手机拍照功能举例，可能很多机型里搭载的都是同一款供应商提供的摄像头，但是拍出来的效果却有差异，这背后就是调校在起作用。至少在我们体验的这辆吉利博瑞上，全车乘客一致感觉到了它在 ACC 功能上的偏平顺调校。 而当我们坐到吉利博越上面体验车道偏离提醒功能的时候，负责讲解的博世工程师也说，他们在提供单目摄像头模组的时候，也会根据车厂的要求，对系统报警的灵敏度进行相应的调整。顺便说一句，很多高端车上配备的远近光灯自动切换功能，工作原理就是通过这个摄像头模组去识别明暗，以决定开启近光还是远光。 正是由于博世拥有了自动驾驶所需的全套传感器技术，并且在汽车传统的电子电气架构、底盘、转向等方面的理解和积累，博世在自动驾驶整体解决方案技术上的优势也逐渐体现出来。 互联化、自动化、电气化的全方位智能交通解决方案一向是博世在中国汽车市场的主要方向，而底盘控制系统事业部、转向系统事业部、汽车多媒体事业部等多部门的协作研发，让自动驾驶时代的用户体验进一步得到完善。例如从传感器的感知到转向系统的执行；从车身的自动驾驶到人机交互的信息呈现。多部门协作将会使得体验上的无缝衔接成为可能。 我们此前在美国拉斯维加斯的 CES 博世展台中体验过的那台博世 2020 概念车，这次创新日也来到了苏州，它是博世对未来出行时代人机交互最好的诠释。（具体体验请点击此处参考此前文章）此外，在原有「 三化战略」 的基础上，博世（中国）投资有限公司执行副总裁徐大全博士的演讲中还提到了两轮交通、商用车和非道路机械设备以及交通服务的新战略。他们甚至成立了最新的「 商用车和非道路机械设备」 事业部。看来博世认为，将互联化、自动化和电气化落地，物流是个非常好的切入点，可以提升物流生态系统的整体效率和安全性。 我们也在活动现场简短体验了装配中置电机、内置三种传感器，并且搭载电池和控制器整套系统的博世电动助力自行车 eBike，无论是在平地、上下坡和颠簸路段，都有着「 逆天」 的平顺性和稳定性，并且聪明地感知到你何时需要助力。毫不夸张地说，这是我所体验过的骑行感受最好的电动助力自行车。 当然，随着城市的进化和汽车保有量的增加，传统意义上的汽车技术已经不能完全满足未来交通进化的需求。博世作为汽车领域技术宅中的佼佼者，也在探寻改变未来出行的方式。例如不久前在德国柏林推出的两轮电动车共享服务平台、在交通服务领域推出的博世紧急呼叫救援服务 eCall、车队管理解决方案、停车场主动管理等服务。我们相信从技术向服务转变、技术宅改变未来城市出行的时代很快就要到了，这时候，我们更想把博世看做「 未来城市智能出行解决方案商」，而不仅仅是「 汽车零配件供应商」。 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）。