Tag: 无人驾驶
特斯拉FSD v12开始推送了
“FSD Beta v12将城市街道驾驶堆栈升级为端到端神经网络，经过数百万个视频训练，取代了30多万行C++代码。”在更新说明中，特斯拉如此说道。 换言之，升级到FSD v12后，人工智能将取代工程师编码，在自动驾驶模式中掌管车辆行为。 特斯拉测评博主Whole Mars的测评视频显示，在FSD v12接管车辆的过程中，其会在斑马线前等待行人过完马路，会顺滑地避开车道中停止的车辆，会在左/右转后快速变道；若车主的目的地在一条单行道的左侧，车辆也会直接靠左停车；在路边停着的其他车辆突然开出或在行驶途中突然停下时，FSD v12也会非常自然地及时避开…… 该测评账号称，自己从2020年起便开始测试特斯拉FSD测试版，从FSD v11.4.9到如今的FSD v12.1.2，“这是我见过FSD Beta最大的一次进步”，FSD v12.1.2已在“所有关键方面实现重大改进”。 但同时他也承认，相较于FSD v11.4.9，FSD v12.1.2有更多需要接管的时候——“FSD v12.1.2还没有为全无人驾驶做好准备”。 马斯克曾表示，特斯拉将向用户提供非测试版的FSD v12，不过这次在更新说明中，FSD v12仍未摆脱“Beta”字样。 在一个月前，马斯克透露，由于FSD v12是一个全新架构，特斯拉正在进行额外的测试。它在加州的表现很好，但还需要针对多降雨地区多加训练。 ▌端到端是最大亮点 特斯拉FSD v12是其最重要的一次升级，端到端方案便是它最大的一个卖点。 至于为何选择端到端方案？马斯克之前与上文提到的测评博主Whole Mars连线时，给出了更多细节： “人类就是这么做的，”他表示，“光子输入，手脚动作（控制）输出。”——人类依靠眼睛和生物神经网络开车，对于自动驾驶而言，摄像头与神经网络AI便是正确的通用决策方案。虽说AI神经网络难以解释具体细节，但相应地，人类乘客在打车时，也无法准确地知道司机在想什么，只能看到司机的评价。 端到端的整个算法几乎全部采用神经网络构建，开源证券指出，优势在于其灵活度非常高，应变能力好，上限高，并且可以以高度拟人化的状态驾驶，大幅提升驾乘体验。马斯克2023年8月的FSD v12试驾直播中，整体流程便非常丝滑，FSD v12与人类驾驶员驾驶习惯接近，表现出良好驾驶体验和效果。 分析师进一步飙升，精巧算法、海量数据、大规模算力是FSDV12的必要条件。其中，数据是训练好算法的重中之重，如何收集海量的有效数据，并且通过训练让模型在相应的场景表现出对应的驾驶行为考验着开发者的技术能力。算力是训练自动驾驶模型的基础，特斯拉的算力要在2024年底达到100EFlops。精巧设计的算法也是构建端到端算法的核心环节。 撰文：科创板日报 @郑远方 read more
拆解 🆚 整合，是个大问题！
最近很多汽车相关的科技新闻，都不约而同地提到了「集成化」这个词。 「集成化」的目的是将许多零散的部分化为一个整体。 最早采用一体化压铸技术的车型是特斯拉的 Model Y。它的后车架本由 70 多个零部件焊接而成，但有了 6000 吨级意德拉 Giga Press 压铸机后，后车架就可以直接集成为一个超大零件，制造工序和时间被大大缩短。 最新的电池包系统也在考虑使用CTP（Cell To PACK）。它将电池直接集成到电池包中，从而省去中间模组架构，简化电池包结构，提高空间利用率。 不过，虽然集成化的优势多，但就像把鸡蛋放在一个篮子里，风险也更高。「化整为零」就是考虑现实需求后，降低风险、提升实用性的另一种手段。 比如，中央集中式架构的芯片虽然算力大，但也对制造环境、安全防护有更高的要求。同时，在芯片产量危机下，中小企业难以抢到高端芯片的份额。不少厂家就因此犹豫切换架构。 此外，分体式无人驾驶汽车也被认为是一种有前景的模式。奔驰 Vision Urbanetic 概念车就有一个独立的「滑板底盘」，可以配备两种不同的车身模块。 汽车作为一个庞大的科技产品，要满足不同需求，就必须有所取舍。集成化和去集成化，就像太极八卦的阴阳两极，要形成平衡才好。 出处：微信订阅号 @autocarweekly read more
全自动无人驾驶汽车何时上市？还需要驾照吗？
首先，我们需要明确一下什么是全自动无人驾驶汽车。顾名思义，就是能够在100%场景下实现100%的完全无人驾驶，以当前的汽车等级来说，L5级自动驾驶汽车就属于全自动无人驾驶汽车。 根据分类，人类驾驶员需要参与从L0到L4的自动驾驶。如果人类司机需要参与，他们需要掌握道路交通法的相关规定，因此他们需要获得机动车驾驶执照。 因此L5级自动驾驶完全是无人驾驶的。汽车可以在没有人类驾驶干扰的情况下在任何路况和驾驶模式下行驶，因此无需获得驾驶执照，即全自动无人驾驶汽车不需要驾照。 全自动无人驾驶汽车不需要驾照，可以还人们时间和自由，因此相信大家对于全自动无人驾驶汽车都非常期待。那么全自动无人驾驶汽车什么时候上市呢？ 全自动无人驾驶汽车没有确切的上市时间。不过车企、整个行业乃至全社会都在为汽车实现完全无人驾驶而努力研发，相信这一天已经为时不远。 目前，无人驾驶驾驶级别为L0~L5，从L0到L5，分别为手动驾驶、商店辅助驾驶、半自动驾驶、高空自动驾驶（手动接管）和全自动驾驶（完全无人驾驶）。L3、L4级别仍然需要驾驶员座椅上的人员。L3意味着您可以在某些情况下完全放弃控制，并将其移交给系统进行控制；L4汽车可以通过自动驾驶系统完成所有驾驶操作，并识别环境。一旦无法控制，它可以在没有任何干预的情况下自动停止。从目前的情况看，L3、L4级自动驾驶汽车真的就要来了。 在国内乃至国际无人驾驶领域，百度都是第一梯队。那么百度对于自动驾驶的研发如何呢？2021年，百度和吉利合资成立了集度汽车。一年多过去了，集度第一款概念车马上就要亮相了，预期可实现在多场景下的L4级自动驾驶体验，届时大家可试驾体验。 出处：头条号 @智能汽车机器人 read more
为何特斯拉不使用高精地图
我们可以看到国内外的自动驾驶厂商（尤其是国内的图商）都在布局高精地图，而特斯拉表示并不感冒，完全摒弃掉激光雷达、毫米波雷达等非摄像头传感器，仅采用摄像头进行感知，在自动驾驶领域独树一帜。 这引起了我和领导的讨论，我回去梳理了一下，把思考记录在这里。 一、高精地图可以做什么 高精地图可以看成一个道路环境的模型，记录了道路的三维特征、行车辅助信息（如车道线等）和丰富的语意信息（如交通灯的类型等），通过成为高精定位底图、提供规划素材、强化感知的能力，提高了自动驾驶效果的“上限”。 1）提高定位精度（感知系统的参照物） 通过对比车载定位模块和感知模块的识别结果，确认自己的当前的位置。 2）提供超视距的道路信息，规划素材（提高决策距离上限，解放算力，驾驶体验更平滑） 视觉/感知系统探测距离有限，尤其是车速快时，留给车载电脑的反应时间短。 云端可以基于高精地图对动线规划进行预处理，节省车载电脑的算力。 即使本地算力足够，短时间内及时纠偏，也会牺牲乘坐体验（看见要停再停车，和提前知道要停车提前减速，体验差异）。 视觉范围有限，结合超视距信息，减少局部最优决策。 3）帮助无人车识别车辆、行人位置及障碍物、路牌（给感知质量兜底，让决策更合理） 视觉方案会因为光线明暗、物体颜色等产生误识别，雷达受雾雨（空气中的颗粒）影响产生噪声，高精地图没有，但是传感器发现了，大概率是活动的物体。 与感知“看到的”路牌标线做对比校验，减少误识别。 可以看到，高精地图主要是为感知、决策模块提供“增益”，提高系统的安全、舒适性。 就像一场考试，不押题的这方，不依赖高精地图、甚至仅使用纯视觉的方案的无人车也许只能答60分，或者拼命学习拿到80分。请了家教拿到考纲的这边，借助高精地图，通过其他方式绕过视觉的死点、难点，拿到90分。 二、不想用OR不能用？ 特斯拉选择了这条比较激进的路线，完全摒弃掉激光雷达、毫米波雷达等非摄像头传感器，仅采用摄像头进行感知，在自动驾驶领域独树一帜。 从“第一性原理”的角度来说，即使没有高精地图，高度成熟的感知“视觉”，无人车可以像人类驾驶一样仅用“眼睛”去做出驾驶决策。 我倾向于认为，特斯拉不是“不想”使用高精地图，而是“不能”使用高精地图（也不划算）。 1）面向全球市场的特斯拉，高精地图的制作和维护成本高，效果还不好 高精地图的制作大体上包括采集 → 数据处理 → 人工验证 → 发布等一系列数据制作流程。 ① 采集范围大：采集需要带着设备的车在路面上跑，铺满目标市场的主要道路。 ② 数据处理和人工验证：均需要根据不同地区的情况，制定工艺，需要模型甚至需要人工标注。 ③ 数据更新效果无法保证： 地图不是绘制完了就一劳永逸，在大量无人车投放市场后，可以回传用户车传感器途径道路的最新的数据，保证地图鲜度。 地图后续人工/自动更新的维护和迭代，也会产生大量成本。 2）国内是大体量、统一的市场，制图边际成本低，更新频率有保证 我们可以看到国内的厂商都会选择高精地图的自动驾驶方案。 ① 制图边际成本低：全国的主要干道规格统一“一个标志牌、一种标线，全国通用”。 ② 国内的车流密度也保证了足够的路网覆盖，在达到一定渗透率，不同车厂的传感器信号都汇总给图商/自动驾驶运营商，可以做到高频度的道路刷新。 ③ 地图产业涉及到国家机密，精地图的行业准入门槛很高 目前国内拥有“导航电子地图制作甲级测绘资质”的企业较少。但是也正因为政治壁垒的因素，限制了国外竞争者的加入，这也让国内企业具有一定的优势。 为了避免相关问题，特斯拉用作仿真训练的“短时路网”会被保存在国内的服务器上。 3）相较国外，国内的道路环境更复杂，对安全的要求更高 国外地广人稀，道路环境相对简单； 国内道路车流人流密集，有中国特色的交通参与者（如电瓶车、行人）。 也许你会说，同样是面向全球市场Uber、Waymo、Mobileye、英伟达，都会选用高精地图，市场也许不是主要原因。 是的，Uber的出租车模式意味着车辆调度的自控，只需要满足有大量用户的、主要路线的诉求，Waymo的高精地图基础由谷歌地图发展而来，Mobileye、英伟达为大量的车厂提供软硬件（也许意味着有大量的数据回收）。 而特斯拉作为独立厂商，除了马斯克奉为圭臬的“第一性原理”外，也许彼此之间都不愿意分享自动驾驶的“灵魂”（自动驾驶能力和用户数据），也许他已经选择了足以弥补高精地图缺失的技术方案。 […] read more
伊隆·马斯克：特斯拉新车无刹车、踏板、方向盘
马斯克真是宣传小能手！在最近的会议上表示又再次主动爆料特斯拉2023年推出的全新车型了！ 卓源科技给大家圈出重点，首先是没有踏板！没有方向盘！搭载FSD全自动驾驶系统！这不免有人要问了，这是Robo Taxi吗？是的，这就是特斯拉的Robo Taxi！而且在2023年面世后会量产，让人惊喜的是马斯克承诺届时打车价格会比现在公交车票价还低！ 马斯克还透露了关于新车的三个细节之处，分别是车型设计、量产时间、 关于车型，这款车和特斯拉现有车型截然不同，整个座舱会去掉方向盘和踏板，这意思是新车将不需要司机驾驶，由FSD操控。而量产时间大约在2024年进行批量量产，对于这款车的归宿，马斯克都有了计划，那就是用于无人驾驶出租车，而这个的亮点在于到时候有补贴，而补贴之后比公交车车票费用还低！ 但是Robo Taxi的水平是L5级自动驾驶，但是FSD至今还在测试阶段！ 今年3月份，美国NHTSA修改规定，没有方向盘和踏板也无关紧要了，所以只要FSD继续推进，那这款Robo Taxi就指日可待了！ 出处：头条号 @卓源股份 read more
特斯拉彻底放弃毫米波雷达技术
正当大多数车企还在纠结于应该在自己的产品上搭载多少颗激光雷达，多少颗毫米波雷达时，小雷通过特斯拉官网获悉，从2022年2月中旬开始，特斯拉投放在北美市场的Model S和Model X将不再配备毫米波雷达。 事实上早在2021年5月份，特斯拉发布FSD Beta v9时，就取消了在美国和加拿大市场销售的Model 3和Model Y两款入门车型上所搭载的毫米波雷达，用上了一套仅由8个120万像素摄像头组成的“Tesla Visiom”视觉系统。 如今随着北美市场的Model S和Model X也不再搭载毫米波雷达，这也就意味着从此刻开始，特斯拉在北美市场上已经实现了纯视觉自动驾驶的这一愿景，正式进入了它想要的纯视觉智能驾驶时代。 坚持纯视觉的特斯拉硬刚整个行业 自动驾驶技术发展至今，该领域目前已经演变成了融合感知派和视觉感知派这两条截然不同的技术路线。 除了特斯拉之外，绝大多数车企都属于融合感知派，它们往往会采用激光雷达+毫米波雷达+摄像头等多重冗余感知方案。对于融合感知派成员来说，激光雷达、毫米波雷达已经不再是装不装的问题，而是需要装多少个的问题。 其中，小鹏汽车给旗下售价为20.53万元的小鹏P5 550P车型安装了2颗激光雷达，即将上市的上汽智己L7搭载了3颗激光雷达，本田Legend作为日本首款具备L3级自动驾驶能力的车型，更是搭载了5颗激光雷达。 相比起需要兼顾量产成本，并且并不盲目追求高阶自动驾驶能力的车企，一门心思死磕无人驾驶的RoboTaxi公司则在激光雷达的堆砌上表现得更加淋漓尽致。 其中，以不惜血本堆料著称的AutoX直接在它的第五代无人车上搭载了6颗激光雷达。更有甚者，美国的RoboTaxi公司Zoox更是丧心病狂地在它的自动驾驶测试车上堆了8颗激光雷达。 对于车企、RoboTaxi自动驾驶出行公司疯狂堆砌激光雷达的行为，特斯拉CEO埃隆·马斯克对此是表示嗤之以鼻的。要知道，马斯克一直以来都是坚决反对通过激光雷达来实现自动驾驶，甚至多次在公开场合贬低激光雷达。 马斯克认为，激光雷达昂贵、丑陋，且没有必要，它就像是人身上长了一堆阑尾，阑尾本身的存在就基本是无意义的，如果还长一堆就太可笑了。激光雷达也是如此，它对于自动驾驶汽车来说没有必要。在特斯拉CEO埃隆·马斯克看来，只有纯视觉方案才能实现真正意义上的自动驾驶。 从融合感知技术流派和纯视觉感知技术流派这两大自动驾驶技术阵营的阵容来看，目前绝大多数车企和RoboTaxi自动驾驶出行公司都采用的是前者，而纯视觉感知则由于过于极端，基本只有特斯拉还在坚持使用这一技术方案。 那么问题来了，为什么马斯克会如此嫌弃激光雷达和毫米波雷达，坚定地选择纯视觉感知这一自动驾驶技术方案呢？想要解答这个问题，我们还需要从根植在马斯克思维中心的第一性原理开始说起。 第一性原理存在bug，纯视觉做不到无人驾驶 马斯克曾经说过，第一性原理的思想方式就是摒弃比较的思维，用物理学的角度看待世界，也就是说一层层拨开事物表现，看透本质，再从本质一层层往上走。对于马斯克的这套理论，小雷打心底里表示认同。 要知道，Space X旗下的猎鹰火箭之所以能够以极低的成本飞出大气层，飞向太空，与马斯克的第一性原理有着至关重要的关系。特斯拉之所以能够将纯视觉算法做到如今这种出类拔萃的地步，也和马斯克的第一性原理脱不开关系。 在马斯克看来，自动驾驶是人工智能时代下的产物，而纯视觉感知这一技术路线则无限趋近于人，他希望让每一辆特斯拉都能够成为一个高度的智慧生物，因此特斯拉所有的技术出发点都是以人类的思维来展开。 我们人类是没有类似于雷达的器官的，但是我们只靠眼睛依然能够识别道路上的交通情况，这也是马斯克认为依靠纯视觉方案就能够实现自动驾驶的基础。在马斯克看来，摄像头就像是汽车的眼睛，而神经网络引擎就是脑子，方向盘、油门、刹车就是汽车的手和脚。 从马斯克的逻辑思维来看，这样通过第一性原理完成的设定并没有任何问题。然而，在小雷看来，纯视觉方案的问题恰好是出在了人身上。 特斯拉能够进行360°无死角监控的8颗摄像头+发达的神经网络引擎或许完美模拟人类在驾驶时的所有场景，甚至比带着情绪开车的人类驾驶员更加安全，但是纯视觉方案和人类一样存在一个足以致命的弊端——能见度极低的雨雾天气。 既然马斯克是基于第一性原理来逐步完善它的纯视觉自动驾驶技术方案，那么小雷也以彼之道，还施彼身，以第一性原理来分析分析纯视觉自动驾驶技术方案的弊端。 我们在雨雾天气高频出现的道路边通常会看到这样一块警示牌，上面写着“雨雾天气，减速慢行”。之所以会在这样的地方出现这样的警示牌，主要是因为人们在驾驶的风险系数在能见度较低的雨雾天气成几何倍数增加。 人的肉眼无法穿透雨雾，对远处的路况进行侦测，马斯克用于模拟人眼的纯视觉自动驾驶技术方案自然也无法做到。人类在遇到这种情况时往往会保持高度警惕，在能见度极低的情况下完全可以靠边停车，而纯视觉自动驾驶则要么只能顶着巨大的风险继续前行，要么直接失效，被驾驶员所接管。 说到这里，问题就来了，按照马斯克的野心，他对特斯拉纯视觉自动驾驶技术的野心绝不会止步于动辄就让驾驶员接管的L2级别，而是想着探索L3、L4甚至L5无人驾驶领域。然而，遇到能见度低的雨雾天气就直接失效的纯视觉方案又如何能够继续向上发展呢？ 从自动驾驶发展的技术路线上来看，小雷是坚定不移的雷达感知流派拥护者。小雷认为，想要实现L4级别自动驾驶，那么激光雷达必不可少。 众所周知，激光雷达精度高，探测距离远，可以增强感知系统的冗余性，补充毫米波雷达、摄像头缺失的场景。另外，随着半固态、固态激光雷达逐渐替代了机械式激光雷达，激光雷达的体积也正在不断缩小，成本已经从原本动辄上万美元降低到了1000美元。 特斯拉纯视觉方案是为了降本？ 如上文所言，特斯拉之所以看不上激光雷达，是因为马斯克觉得激光雷达丑陋且昂贵，且没用。然而，马斯克口中价格昂贵、颜值丑陋的激光雷达在近几年有了巨大的变化，并且“激光雷达无用论”也已经站不住脚。那么，为什么特斯拉依然坚持采用纯视觉感知这一自动驾驶技术路线呢？ 在小雷看来，特斯拉采用纯视觉感知的主要原因就是一个字——抠。在小雷看来，“抠门”真的就是马斯克旗下公司的企业文化，以最低的成本获得最高的效益就是马斯克一直都在做的事情。 众所周知，搞航天是个高精尖的事情，“烧钱”也是出了名的厉害，美国NASA每发射一次两级火箭都需要花费1.3亿美金。然而，马斯克的Space X凭一己之力就将火箭发射成本降低了超过60%。 由此可见，马斯克对成本控制的苛刻程度令人瞠目结舌。值得一提的是，同样的情况也出现在了马斯克旗下的另一家公司特斯拉身上。前段时间，特斯拉官方发布了一则名为《特斯拉成本控制的“极佳”定律》的视频，该视频内容围绕特斯拉如何降本增效展开，同时也揭秘了它在生产制造工艺方面的创新。 特斯拉认为，汽车成本的本质在于工厂，而特斯拉最重要的产品之一就是它的超级工厂，每一家工厂的生产效率直接决定了整车的制造成本。例如，特斯拉的大型压铸机独创性地将70余个零部件精简成了1个，这类创新性技术将会不断摊薄特斯拉工厂的制造成本。 除了创新的制造工艺以外，本土化生产也是特斯拉最重要的降本手段之一。到目前为止，特斯拉上海超级工厂的零部件本土化率已经超过了90%，而这也是此前Model 3、Model Y能够大幅降价的底气所在。 在动力电池方面，成本同样是特斯拉引以为傲的4680电池的杀手锏。据了解，这款电池相比起过去能量密度可以提升5倍，续航能力提高了16%，输出功率提高了6倍，但成本却下降了14%。 同样的道理在特斯拉的自动驾驶技术路线上也一样适用。尽管目前的激光雷达价格已经大幅降低，但是在“抠门”的马斯克眼中，上千美金的激光雷达同样也是要钱的。 要知道，目前搭载激光雷达的车型销量并不高，而特斯拉已经有了相当夸张的销量基础。如果每台车都搭载激光雷达，这对特斯拉来说同样是一笔不小的成本。 当然，特斯拉量产车从头到尾都不曾搭载过激光雷达，即便是这次，它取消的也只是毫米波雷达。毫米波雷达的价格并不像激光雷达那么昂贵，那么特斯拉为什么也要取消呢？ 总结 马斯克否定的并不只是激光雷达，而是包括毫米波雷达在内的所有雷达式感知设备。小雷认为，他之所以要取消毫米波雷达，其一是为了进一步降低成本，其二则是为了斩断自己的后路，坚定自己发展纯视觉自动驾驶的决心。斩断自己的后路，就意味着特斯拉除了发展纯视觉感知自动驾驶技术之外就已经无路可退了吗？ 小雷认为也不尽然，因为小雷发现了一个有意思的情况：尽管特斯拉表现上在死磕纯视觉技术路线，但实际上它却已经与激光雷达供应商Luminar建立了合作关系，并且搭载激光雷达的特斯拉Model Y早已经开始上路测试。 […] read more
120公里夜路的真无人驾驶！图森完成全球首次无人驾驶重卡路测
自动驾驶大新闻，从图森传来。 图森未来无人车公司，从美国亚利桑那州图森市为起点、凤凰城附近为终点，完成了一次全球无人驾驶货运乃至全球无人驾驶发展史上的壮举。 其无人驾驶重卡，在全程80多英里——折合120多公里的公开道路上，实现了端到端，一个仓库到另一个仓库的全无人驾驶。 没错，全程无安全员值守和任何人为干预。 走的还是夜路。 整个过程长达1小时20分钟。 全无人路测，历经多种路况和场景 不同于高速干线的自动驾驶货运。 图森这次从美国亚利桑那州图森市附近的铁路港出发，无人驾驶卡车经过长达80多英里的夜间行驶，最终安全抵达凤凰城附近的大型物流配送中心。 过程中，既有城市路况、也有高速路况，还要应对交通信号灯、上下匝道、紧急车道车辆和变道等场景。 此外，虽然夜间开车，路上车流密集度可能没有白天大，但在公路等基建相对老化的美国，挑战依然不小。 图森这次，确确实实展现了技术实力，同时搞出大新闻。 图森方面称，此次全无人化测试是图森未来研发项目中的重要组成部分，该项目将持续到2022年。 此次全无人测试完全由图森未来自主研发的无人驾驶系统操作完成，车内没有安全驾驶员，也没有对车辆进行远程控制和其他交通路况的干预。 为了确保全无人测试的公共安全，图森未来与相关政府监管部门和执法部门保持着密切合作与沟通，并配备了安全保障车辆，确保全无人测试运营的安全性。 当然，这种无人化路测的完成，就是图森技术水平的最好体现。 图森未来总裁兼CEO吕程表示，实现全无人化测试是十分重大的技术里程碑，这不仅展示了图森未来无人驾驶系统的领先性能，也表明了图森在测试过程中对安全和协作的重视程度。 吕程还说，今年以来聚焦投入了大量资源，来推动公开道路无人化路测的落地。 现如今在全球范围内率先实现，再次证明了图森未来在整个无人驾驶重卡领域的领先地位。 图森内部透露，全无人化试运营项目历时超过一年半的开发积累。 目标就是研发满足L4级别要求的无人驾驶系统，并确保其冗余性、可靠性和稳定性能够在公开道路上实现全无人化的安全运营。 而对于图森来说，全无人也是商业化和规模化运营阶段的最重要指标。 在图森今年IPO进程中，其无人驾驶货运网络(TuSimple Autonomous Freight Network, AFN)中，最重要的就是从驾驶位上把人类赶下去。 不论是以前的司机，还是现阶段的安全员。 只有真正把人类司机从卡车驾驶位上赶下去，降本增效的目标才能最大化实现。 图森与其股东车厂合作开发的L4级自动驾驶卡车，将在2024年面市。 届时专门的无人卡车、规模化的商用落地，且完全无人的公开上路运营……带来的就是卡车货运领域，自动驾驶的终极方案。 嗯，一颗赛艇。 出处：见配图水印 read more
自动驾驶公司“Cruise”明年实现商业运营
据TechCrunch报道，通用汽车公司首席执行官玛丽·博拉（Mary Barra）“非常有信心”，认为到2022年Cruise汽车将不再需要司机，因为该公司希望其自动驾驶机器人出租车和送货服务进入早期商业运营。 她的评论重申了本月早些时候Cruise首席执行官Dan Ammann在该汽车制造商的投资者日上提出的时间表。博拉在周三与投资者的财报电话会议上提出的指导意见，是在一些自动驾驶汽车公司准备推出商业服务或扩大现有服务的时候提出的。 相对于其他自动驾驶汽车开发商，Cruise成功的一个关键是它与北美最大的汽车制造商之一通用汽车的垂直整合。她说：“（Cruise）与通用汽车的垂直整合是关键的区别因素。这种技术的无缝整合，加上利用Ultium，以及我们的制造能力，是一个巨大的价值。” 本月早些时候，Cruise公司从加州机动车管理局获得了 “无人驾驶部署许可证”，这是开始接受无人驾驶乘车补偿的关键批准。在该公司能够在旧金山推出其商业机器人出租车服务之前，只剩下加州公用事业委员会的一个许可证。 博拉说：“就在我们说话的时候，Cruise公司离在旧金山向客户收费的全面监管批准只差一个州级批准，而且它仍然是唯一一家拥有在该市提供完全无人驾驶乘车服务许可证的公司。” 她的评论是作为这家汽车巨头第二季度财报电话会议的一部分发表的。通用汽车宣布其第二季度的营收为268亿美元，比2020年同季度的355亿美元下降了25%。下降的主要原因是半导体的持续短缺，导致生产停止，经销商库存减少。通用汽车还报告说，第三季度的净收入为24亿美元，比去年同期的第三季度盈利41亿美元有所下降。 博拉在致股东的信中说：“由于持续的半导体压力，本季度面临挑战。”然而，尽管收益疲软，通用汽车的高管们仍然看好今年的整体前景，他们告诉投资者，全年的收益将达到其调整后的115亿美元和135亿美元的指导价的高端。 编译：cnBeta.com read more
关于自动驾驶，雷达系与视觉系到底谁行？
机器不会犯错，除非机器设计缺陷或接收到的指令本身就是错误的。 1916年索姆河战役爆发，双方在法国索姆河地区展开百万规模的阵地战，英法联军为了一举击溃德军将“坦克”这一新式武器秘密运往前线并投入战场。不过由于产品设计缺陷与士兵操作失当，首批运到前线的49辆坦克实际投入到战场的仅有18辆，其中9辆还被陷在战壕中无法冲击阵地。 而近年来同样作为新物种的自动驾驶也遇到了彼时坦克的境遇——掉链子。在国际上，智能汽车巨头特斯拉自推出辅助自动驾驶功能后，在全球范围内已发生数百起交通事故，累计造成175人死亡，其中有200起事故是由产品设计缺陷从而造成车辆失控造成的，当然人为操作不当也占有不少的比重。 而在国内，近期造车新势力蔚来也爆发了安全事故。上周六，“美一好”公众号发布的讣告，称：“8月12日下午2时，上善若水投资管理公司创始人、意统天下餐饮管理公司创始人、美一好品牌管理公司创始人林文钦（萌剑客），驾驶蔚来ES8汽车启用自动驾驶功能（NOP领航状态）后，在沈海高速涵江段发生交通事故，不幸逝世。” 一石激起千层浪，此次事故也将蔚来与自动驾驶推上风口浪尖，不少人认为此次事故与蔚来此前对辅助驾驶夸大宣传有关。对此蔚来汽车相关工作人对《每日经济新闻》表示：“目前，事故还在进一步调查中，（我们）暂时不做过多回应。”不过《证券时报》消息称：“蔚来汽车品牌部人士回复表示，Navigate on Pilot（NOP）领航辅助不是自动驾驶，后续有调查结果会向外界同步信息。” 不过在事故等喧嚣之外仍有不同声音。“我觉得随着时间推移，人们会越来越习惯或者越来越认识到自动驾驶，其实比人类的这一种驾驶更安全一些。”李彦宏在中国发展高层论坛中谈到自动驾驶时说道。 那么问题来了，自动驾驶究竟是造福人类的伊甸园还是危害人间的潘多拉魔盒？人类如何才能驯服自动驾驶这匹野马？ 01 自动驾驶是如何工作的？ 自动驾驶是一个较为新兴的技术与概念。1999年，美国卡耐基梅隆大学研制的无人驾驶汽车Naclab-V完成了第一次无人驾驶试验，自动驾驶自此进入了人类的世界。不过真正让自动驾驶（辅助驾驶）概念走向大众的还是十多年后的特斯拉。 自动驾驶共有6个级别，L0级是完全由驾驶员进行驾驶操作；L1级别是指特定情况下汽车能辅助驾驶员完成某些驾驶任务；L2级别的自动驾驶能完成某些驾驶任务，但驾驶员需要时刻监视周围环境的变化，遇到危险情况随时准备接管；到了L3级别，驾驶员几乎不用时刻准备接管，汽车可以独立完成全部动作；L4和L5级别是完全自动驾驶技术，汽车已经完全不用驾驶员的操控，不过L4级别只有在高速公路等特定条件下才可完全独立，而L5级别则在任何条件下都成立，包括暴雨、业务、大雾、大雪等复杂环境。 目前虽然自动驾驶技术仍处于早期探索阶段，但专家们普遍认为自动驾驶汽车有五个核心部件：计算机视觉、传感器融合、地方化、路径规划、控制。 图片来源：Forbes 计算机视觉是我们如何使用摄像头来观察道路。人类通过处理一辆基本上只有两只眼睛和一只大脑的汽车来展示视觉的力量。对于自动驾驶汽车，我们可以使用相机图像查找车道线，或跟踪路上的其他车辆。 传感器融合是我们如何整合来自其他传感器（如雷达和激光）的数据以及相机数据，以全面了解车辆的环境。相对于光学相机，有某些测量如距离或速度传感器更擅长，并且传感器也可以在恶劣天气下更好地工作。通过结合我们所有的传感器数据，车辆可以更深入地了解周边环境。 本地化是我们如何弄清楚我们在世界上的位置，这是我们了解世界是什么样子之后的下一步。我们都有带GPS的手机，所以看起来我们已经知道我们在哪里了。但事实上，GPS只精确到1至2米以内。想想1-2米有多大！如果一辆车出了问题1到2米，它可能会在人行道上撞东西。因此，我们有更复杂的数学算法，帮助车辆本地化到1~2厘米以内。 路径规划是下一步，一旦我们知道世界是什么样子，我们在哪里。在路径规划阶段，我们绘制了穿越世界的轨迹，以达到我们想要去的地方。首先，我们预测我们周围的其他车辆将做什么。然后，我们决定要采取哪种策略来应对这些车辆。最后，我们构建一个轨迹或路径，以安全舒适地执行该操作，既算法。 控制是自动驾驶周期中的最后一步，在确定路径规划块的轨迹后，车辆需要达到目的地则需要通过程序控制转动方向盘、油门和制动器，才能实现自动驾驶，就像仙侠剧中需要口念功法才能实现御剑飞行一样。 02 自动驾驶怎样驾驶？ 目前，自动驾驶主要有两条实现路径，其一是以谷歌、华为、蔚来为代表的雷达派，虽然也有用到光学摄像头辅助收集驾驶信息，但核心仍然是靠雷达充当汽车的眼睛；其二是以特斯拉为代表的视觉系，他们车上也有安装包括雷达在内的传感器，可依靠360度的光学相机像人类双眼一样去感知周围的环境才是其灵魂，那么雷达派与视觉系谁更适合自动驾驶？ （一）雷达派 在讲雷达之前可以先了解一下其近亲声纳，最初的深度感应机器人是卑微的蝙蝠（5000万年前！蝙蝠（或海豚等）能够执行一些相同的功能，激光雷达使用回声定位，也被称为声纳（声音导航和测距）。声纳不是测量激光雷达等光束，而是使用声波测量距离。 经过5000万年的生物排他性，第一次世界大战推进了首次大规模部署人造声纳传感器的时间表，潜艇战争的到来。声纳在水中效果优异，声音比光或无线电波传播得好得多（一秒钟内更多）。声纳传感器目前主要以停车传感器的形式在汽车上使用。这些短程（+5米）传感器使一个廉价的方式知道这堵墙离你的车有多远。声纳尚未被证明适用于自动驾驶汽车需求（60m+）的种类。 雷达（无线电方向和测距），很像声纳，是另一种技术发展在臭名昭著的世界大战（WW2，这一次）。它不是使用光或声波，而是利用无线电波来测量距离，这是一种久经考验的方法，可以精确检测和跟踪远至200米远的物体。 图片来源：Forbes 从市场来看，用于自动驾驶领域的雷达主要有两类，一类是毫米波雷达，即工作频段在毫米波频段的雷达（车载雷达频率一般在76-81GHz），测距原理跟一般雷达一样，也就是把无线电波(雷达波)发出去，然后接收回波，根据收发之间的时间差测得目标的位置数据。 […] read more
奥迪“L4自动驾驶”级别新车Sky Sphere亮相
8月10日晚上7点，奥迪Sphere系列概念车的第一款车型——Sky Sphere正式在美国加利福尼亚州奥迪设计中心亮相。 Sphere系列细分三款车型，分别为Sky Sphere（轿跑）、Urban Sphere（大型轿车）以及Grand Sphere（SUV）。它们的亮相展示了奥迪对于豪华运动的新诠释，同时也成为下一代奥迪纯电车型的设计风向标，概念车的量产版本预计在2025年推出市场。 Sky Sphere Sky Sphere是一台轿跑概念车，其设计灵感来源于1930年推出的Horch（霍希）853车型，Horch 853敞篷车车长5.2米，它不仅是20世纪30年代的豪华车象征，更于2009年在圆石滩优雅大展（Concours d’Elegance）获奖。Sky Sphere有着相当夸张的前悬造型、车顶也十分低矮，当然让我惊讶的地方在于这台车的轴距、内饰还能根据驾驶模式的不同而改变。 Horch（霍希）853 Sky Sphere车前翼子板内藏伸缩机构，在Grand Touring模式下，车辆开启自动驾驶模式，车身变为长5.19米的GT车型（最长状态），方向盘、挡杆箱也会折叠起来。而Sports模式车身（轴距）就会缩短25cm，车身高度也会下降1cm，加上后轮转向功能，整台车更灵活更利于操控，方向盘、挡杆箱也会回到最初的状态。 Grand Touring模式 Sport模式 设计方面，Sky Sphere概念车采用了奥迪标志性的轿跑造型，超大并且外阔的轮拱，同时也有Horch 853一样长前舱、短前悬设计，还配备了285/30 R23轮胎，彰显出与生俱来的运动天赋。 车头是个储物格 先看车头，一体式的格栅设计，两侧嗨辅以白色的LED与元素，能在车门打开、关闭时实现功能效果与动态的欢迎图案。GT、Sport模式的切换也会带来不同的灯光效果。而车尾也着重考量了风阻系数，传统的流线型设计融合了跑车与猎装车的设计理念。 因为支持L4级自动驾驶，所以Sky Sphere的车内空间设计也大有乾坤，在Grand Touring模式下，方向盘、脚踏板等控制元件都可以被隐藏，驾驶员和乘客一样拥有飞机头等舱一样的活动范围以及腿部空间。 Grand Touring模式 Sport模式 Sky Sphere的内饰设计在许多方面都受到了Art Deco装饰艺术的启发，座椅采用了多种可持续化生产的材料，如微纤维织物、环境认证的桉木及合成皮革等等。 仪表和中控台上方有着超大的贯穿式屏幕，在GT模式下可以显示多种流媒体，这套车机还能为用户提供个性化的专属服务，例如邀请制的音乐会、文化活动、体育赛事等等。而车门上的小触摸板也能用于控制空调。此外，概念车还配备了顶级的音响系统。 这个车身可伸缩的理念已经足够科幻，不知道动力和续如何？ Sky Sphere采用后轮驱动，系统综合输出功率465kW，扭矩750Nm，整车约60%的重量都分配在后轴上，因此车辆有足够的牵引力和加速性能，百公里加速仅需4s。概念车的电池模块放在座椅后，电池容量达到80kWh，在GT模式下Sky Sphere的续航里程将会超过500km（WLTP）。 最后聊聊底盘，Sky Sphere前后悬挂均为双叉臂结构，上下叉臂材料是质量更轻的铝合金，簧下质量的减少有利于操控，再加上后轮转向技术的加持，相信Sky Sphere的量产版能带来相当不错的驾乘体验。 此外，概念车还装备了奥迪最新的自适应空气悬挂，可以根据车速、加速度改变阻尼以及车身高度，车身高度能有1cm的浮动空间。 SSP平台 Sky Sphere概念车的量产版本基于大众全新SSP平台打造，对于大众，我们最为熟悉的纯电平台就是MEB与PPE，其中PPE是MEB的高阶版，主要给到大众集团内的奥迪、保时捷以及宾利等豪华品牌使用，而MEB就不用多介绍了，大众、斯柯达的电车都会用到。 奥迪表示，PPE平台、MEB平台存在很大的局限性，不能适应Sky Sphere，因此采用了全新的SSP平台。 SSP平台的电子化程度要比MEB或者PPE更彻底，它以汽车电子、软件以及计算机系统作为核心，能为无人驾驶、V2X以及智能座舱等环节提供更好的解决方案。 基于该平台的车型没有科技配置上的高低之分，所有硬件都会预埋在车里，用户需要这个功能就可以通过在线订阅进行开通，就像之前的特斯拉只需要花费2400元开通座椅加热功能那样，所有与舒适性、车机相关的功能都能付费开通。 更为关键的是，SSP平台在2030年就能升级到L4级自动驾驶系统。 SSP平台把软件上升到一个更高的层次，只要有足够的硬件冗余，主机厂就能通过推送OTA升级包更新车载娱乐系统甚至自动驾驶系统，就像现在的智能手机一样。而主机厂也将从汽车销售获利转变为软件付费开通/升级获利。 2026年，奥迪告别燃油车 在发布会上，奥迪不止一次提及到中国市场。 […] read more
百度华为争着合作的车企，居然是极狐
华为自动驾驶7分钟无接管的视频播出之后，百度倍感压力。百度自动驾驶的8年投入、超500辆测试车队、超1200万公里测试里程……在舆论场中，似乎一下被华为比下去了。 百度显然要做出反击。6月17日，百度在北京Apollo Park发布新一代量产共享无人车Apollo Moon。Apollo Moon搭载百度第五代Robotaxi技术，并且以量产商业化应用为目标，预计年内在北京开始投放运营。 Apollo Moon 有意思的是，Apollo Moon是以高端智能纯电SUV极狐阿尔法T为基础打造而成的。而华为7分钟没有接管的自动驾驶车型，则是极狐阿尔法S HI版。 为什么极狐阿尔法车型能让百度、华为都倾力合作呢？ 新任北汽新能源总经理代康伟说，“4年前我们开发极狐这个平台的时候，就打下了兼容自动驾驶的基础。” 代康伟在APOLLO MOON发布会后的媒体恳谈会上发言 极狐阿尔法T产品总监曹琛在Apollo Moon发布会上介绍，由于ARCFOX极狐的智能化IMC平台架构，极狐阿尔法T才能支持第五代Robotaxi无人驾驶技术实现。 百度Apollo Moon想要做什么？极狐品牌能不能从此合作中获得势能，顺势而上呢？ 1 Apollo Moon展示百度雄心 与业界所说的Robotaxi不同，百度将Apollo Moon称为共享无人车。 但Apollo Moon搭载的就是百度的第五代Robotaxi技术。如果套用现在的自动驾驶分级，Apollo Moon已经接近L4级。不过，Apollo Moon带有驾驶冗余设计，车内有紧急按键，一旦自动驾驶失效，“5G云代驾”就会介入代替车辆驾驶。 从第四代Robotaxi开始，百度和车企联手打造前装量产车。Apollo Moon继续前装量产模式。“除了定制的激光雷达和计算平台，所有的传感所有的设备都集中在集成的车身之内，前端的量产程度非常高。”百度副总裁、自动驾驶技术部总经理王云鹏介绍说。 Apollo Moon的感应设备是13C5R2L，即13个摄像头，5颗毫米波雷达和2颗激光雷达。车端的感应器，都具备自检能力和自清洗能力。 Apollo Moon的车顶激光雷达还是后装的 在计算平台上，Apollo Moon搭载百度自研的中央计算平台，算力达到800TOPS。“也实现了主计算系统和备份安全系统一体化设计，同时采用了水冷散热，不仅体积变得更小，而且会更加的简单，更加的安全，整体的噪音也极低。” 王云鹏说。 基于计算平台、感应设备、Apollo GO APP以及此前百度Robotaxi的运营经验，Apollo Moon提出了59项出行服务功能设计。包括，通过自定义的车顶接驾屏来识别车辆；乘客上车时人脸解锁；APP控制车窗及空调；语音交互影音系统等等。 电动性能方面，Apollo Moon 0-100公里/小时的加速时间为4.6s，NEDC续航里程为653km。 “目前我们做到了每两年无人车的成本降一半、能力提升10倍，而今天发布了阿波罗MOON我们再一次做到了上面两点。”百度资深副总裁李震宇说。 此前，百度第四代Robotaxi可以稳定运行2000个小时，Apollo Moon提升到了20000个小时。 成本方面，百度首次透露了价格。Apollo Moon成本价为48万元。 百度IDG副总裁魏东在发布会上介绍，Apollo […] read more
理性看待特斯拉自动驾驶启用激光雷达
特斯拉近期与激光雷达公司Luminar签订了一份使用激光雷达进行自动驾驶测试的开发合同，网上流传的特斯拉ModelY车顶装有激光雷达的照片坐实了这个猜测。马斯克曾称激光雷达为“拐杖”（Crutch），为何特斯拉却在测试激光雷达，这里汽车人参考进行深入解读。 背景：谷歌派 VS 特斯拉派 从辅助驾驶到自动驾驶，最终走向无人驾驶，依据智能化以及联网的水平，衍生出了“单车智能”和“车路协同”两条发展路径。 单车智能的发展路径，全球又分为了两条技术路线，一是依靠激光雷达和高精地图的“谷歌派”；二是以视觉感知和影子模式为代表的“特斯拉派”。 “谷歌派”的代表企业是Waymo，Waymo以激光雷达为主要感知设备，采取了激光雷达、毫米波雷达、摄像头等多传感器融合。 同时，依靠谷歌地图专业的测绘车队，Waymo采用高精度地图进行定位，Waymo主要的产品是L4级别的无人驾驶出租车Robotaxi。 特斯拉不使用激光雷达三个原因 很多人认为特斯拉不使用激光雷达是因为不懂激光雷达，事实上，马斯克在2003年创立了SpaceX，其来往于国际空间站的太空舱就已经使用激光雷达。 该激光雷达由SpaceX设计并制造，而马斯克则是项目的带头人，也是SpaceX的首席工程师。 基于对激光雷达的深刻理解和应用经验，促成特斯拉并没有采用激光雷达。 第一，第一性原理。 马斯克认为人类因为有两只眼睛，可以在任何地方开车，道路是为视觉导航而设计的。 只要使用足够多的真实世界数据，来开发和训练一套模拟人类视觉的神经网络，就能够实现自动驾驶。因此，从第一性原理出发，特斯拉不需要激光雷达。 第二，高精地图是问题所在。 激光雷达需要与高精地图配合，激光雷达本身不是问题，高精地图才是问题所在。 高精地图构建十分复杂，即使是拥有地图和街景的谷歌，创建3D的高精地图并不像看起来那样容易。 绘制高精地图，需要专业的测绘设备及工程师的手动标记，高精地图每个厘米都需要进行3D映射和验证。从一条街道拓展到另一条街道，从一个城市拓展到另一个城市，最终覆盖到所有国家，是一项十分昂贵且挑战的资源密集型工作。 这也是Waymo的Robotaxi目前仅能在少数预先映射的地理围栏城市中运行的原因。 特斯拉希望开发一套自动驾驶系统，可以在世界上任何道路的任何地方使用，而依靠高精地图的激光雷达路线，并不是一个通用的解决方案。 第三，激光雷达的限制性。 激光雷达无法识别颜色，因此无法区分交通信号灯等物体。还是需要配合着摄像头来使用，特斯拉相机及其神经网络计算机可以重建特斯拉车辆周围的3D世界观，这使得激光雷达不必要。 特斯拉使用计算机视觉，仅依赖摄像头即可创建3D世界视图。再加上激光雷达昂贵的售价，以及丑陋外观，也是限制特斯拉使用的原因。 如何看待马斯克使用激光雷达 在2019年特斯拉自动驾驶日上，马斯克透露特斯拉内部曾对激光雷达进行了测试，试图采用激光雷达和高精地图的方案实现完全自动驾驶。 但是，特斯拉很快放弃了该项目，因为激光雷达和高精地图给人一种错误的进步感，是“拐杖”和“愚人的差事”。 单从一辆测试车，并不意味着特斯拉技术路线的完全转向。 汽车人参考认为，特斯拉更有可能使用Luminar的激光雷达来验证其完全自动驾驶功能；或者是在评估激光雷达与其现有摄像头系统相比性能如何。 从另外一个背景来看，特斯拉进入中国市场，已经遇到了数据采集的问题，如果要在中国顺利推行自动驾驶，需要建立本土的数据中心，采用激光雷达并和具有资质本土地图商合作，也是一种备份的方案，最终都取决于特斯拉的选择。 至于说马斯克被激光雷达打脸，或者说马斯克被妥协，还为时尚早。 出处：头条号 @汽车人参考 read more