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兩年將實現大規模自動駕駛?專家說不太現實

2017-07-26

  在大約兩年內,所有特斯拉車主將能實現“上車睡覺,到站醒來”的自動駕駛場景。這是特斯拉 CEO Elon Musk 2個月前在TED大會上放出的豪言。這夢境般的場景真的能在兩年內實現嗎?自動駕駛汽車究竟什么時候能真正帶著消費者上路?

  在 PingWest 在硅谷舉辦的 SYNC2017 大會上,來自和米資本的管理合伙人谷懿 (Amy Gu),自動駕駛平臺研發公司PolySync CEO Jason Hartung,專注Level 4全自動無人駕駛公司PlusAI的CEO David Liu,以及英偉達自動駕駛首席解決方案架構師 Peter Pyun,就來自就自動駕駛的軟件基礎設施、安全性、自動駕駛領域初創企業的發展等話題進行了分享,提出了多個頗具啟發性的觀點。

  

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  自動駕駛領域的軟件基礎設施究竟有多重要?

  相較于傳統汽車行業,自動駕駛可不再僅僅是一門硬件生意,它需要眾多軟件基礎設施做支撐,正如Josh所言,傳統汽車行業內,單獨一家公司就能造出高質量的汽車,而在自動駕駛領域,需要一支“行業大軍”才能解決所有軟硬件問題。

  與此相伴的是越來越多的軟件行業人才涌入自動駕駛行業,成為行業創新的生力軍,甚至可以說,行業正處在一個從硬件行業過渡到倚重軟件行業的轉換階段。谷歌、蘋果等技術公司進入了傳統屬于硬件領域的汽車行業。諸如特斯拉,其為人所樂道的OTA遠程升級軟件系統,才是它區別于傳統汽車廠商的重要特征。

  Amy 站在投資人的角度認同了這一趨勢:軟件是自動駕駛領域致勝的關鍵。她所領導的和米資本投資了多家自動駕駛領域的軟件公司。行業內,軟硬件公司樂于建立合作關系,自動駕駛軟件公司并購案頻繁發生,OEM廠商壓力重重主動擁抱新技術。自動駕駛領域正如數年前的智能手機領域一樣,以硬件為基礎的軟件開始發展、繁榮。

  關于自動駕駛的基礎軟件系統,Peter 則認為重點在端到端的深度學習,通過“數據采集、訓練、推斷、反饋、調整”的迭代算法模型訓練機器,不斷優化自動駕駛各個環節的用戶體驗。Peter介紹,運用其計算平臺、深度學習模型,英偉達為豐田、奧迪、特斯拉等500多個合作伙伴提供服務。

  研發自動駕駛領域軟件,哪些業務可以外包,哪些需要自己完成?

  對于工程量龐大的自動駕駛行業,沒有一家能單獨完成整個系統,此時,外包就顯得很自然。一般來說,外包業務通常是重復的、枯燥的工作,具備核心競爭力的業務不會外包。

  那如果一項業務重復枯燥,但同時又具備核心競爭力呢?諸如數據的采集、標注、管理工作,枯燥費力,其中部分流程甚至不需要有專業學位的員工就能完成,但數據作為其核心競爭力業務,在英偉達就不會外包。Peter認為,在關鍵部門關鍵業務領域,無論如何,都要在公司內部配置專家、人才,可以在專業人士的管理下外包一些邊緣業務,但核心業務一定不能外包。他提到,目前,Level4全自動駕駛軟硬件最低配置標準并不明確,到2020年左右,全自動駕駛最低配置明確之后,企業外包哪些業務將會逐漸明確。

  什么樣的自動駕駛汽車才能被認為是安全可靠的呢?

  自動駕駛安全問題一直是大眾和媒體關注的話題,安全性,是自動駕駛行業的關鍵點。沒有安全性,自動駕駛汽車就不具備上路、被消費者大規模運用的可能。那么什么樣的自動駕駛汽車才能被認為是安全可靠的呢?

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  Amy認為,安全不是絕對的,而是相對的。在語音識別領域,Siri和Alexa已經日益被人們接受并運用到生活之中,其中很重要的一點在于,這些語音助手的語音識別錯誤率比人類識別錯誤率5.9%還要低。同樣,談論自動駕駛領域安全性需要有對比、有標準。Amy說,“據某機構統計,現在人工駕駛的安全比例約為94%,自動駕駛尚無相關統計數據,如果自動駕駛的安全比例能夠達到94%以上,事故比例小于6%,那么就可以認為,自動駕駛是安全的”。

  安全性實際上還涉及行業信任問題,如果一輛車發生事故,消費者不會認為這是某一輛自動駕駛汽車的問題,而會對整個行業有所懷疑。也因此,安全性至關重要,解決安全性問題就解決了行業信任、自動駕駛汽車真正民用的基礎問題。正如Peter所說,“誰會讓自己或者自己家人去乘坐一輛聽起來就不安全的汽車呢?”David在現場表示,自動駕駛安全性問題并非可以一蹴而就,需要時間,需要越來越成熟的工程能力。

  自動駕駛領域軟件基礎設施有哪些商品化方式?未來企業的差異化優勢體現在哪些方面?

  網絡效應、市場地位以及品牌形象,是企業尋求差異化的慣常方式,在Josh和David看來,在自動駕駛領域,誰第一個實現自動駕駛民用并且牢牢占領用戶心智,就會獲得領先優勢。

  David提到,完成自動駕駛復雜系統的組裝是難度很高的一項工程,即使是以最創新的方式,每次技術嘗試都正確,也要花大約5年時間、花費5千萬到1億美元之間。也因此,在這場和時間賽跑的比賽里,率先完成這套系統和解決方案的企業將獲得一段時間的領先優勢,領域的領先者也將更有可能是領域的領頭羊。

  從軟件行業發展來看,最初沒有人知道甚至沒有人相信免費開源軟件能夠賺錢,但事實證明,免費開源軟件可以賺很多錢。其中的關鍵就在于軟件行業對服務和用戶體驗的重視。普通消費者需要的不是代碼和算法,而是基于代碼和算法提供的服務和體驗。Amy和Peter認為,用戶體驗會是贏得用戶喜愛的關鍵,蘋果、安卓已經證明了這一點,用戶樂意為好的體驗付更多錢,在服務和體驗上有優勢的企業將會獲得領先優勢。

  

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  自動駕駛領域有谷歌、蘋果、Uber等科技巨頭,福特、通用等OEM廠商,還有很多創業公司、誰才是自動駕駛行業的領頭羊?初創企業要如何同巨頭們競爭?

  現場嘉賓都認為,谷歌具有一定的領先優勢,但整體來看,現在僅僅是行業初期發展階段,市場格局尚未確定,初創企業只要在一個細分市場,找到正確的發展路徑,比谷歌更加深耕細作并做得更好,那就是機會。如Amy所言,“在垂直領域,不同問題有不同答案,初創公司的機會正在于這些不同問題的不同答案里”。

  事實上,相較于硬件行業,軟件行業是一個初創公司更容易涉足并創新的行業,也因此,對于眾多軟件初創企業來說,在自動駕駛行業剛剛興起的時候,其機會并沒有被巨頭所擠壓。

  來自英偉達的Peter深信,自動駕駛領域大大依賴于數據計算、處理、運用,是以數據為基礎,以計算引擎為核心的行業,諸如英偉達這類在運算方面領先的企業,是未來自動駕駛行業的重要一環。

  自動駕駛汽車上路之日為何時?

  Elon Musk曾大膽預言,在兩年左右,所有特斯拉車主將能實現“上車睡覺,到站醒來”的自動駕駛佳境。這夢境般的場景真的能在兩年內實現嗎?但事實上,自動駕駛涉及到傳感器、數據、算法等諸多方面,而安全性問題又尤為重要。因此,兩年內實現自動駕駛汽車真正大規模上路也并非那么容易。

  Peter認為最快五年,或者十年,自動駕駛汽車會真正被大規模應用,只要Level4的全自動駕駛被證明可行,軟硬件標配、內置外包業務都會漸漸明確。屆時,市場會分為奢侈品市場和常規市場,如Uber和Uber black。他說,“路上的車輛會減少到十分之一或者五分之一,至少半數汽車會消失,我們的生活會發生巨變”。

  中美自動駕駛領域有何不同?

  作為一家在中美都有業務的自動駕駛公司CEO,David在談到中美自動駕駛領域有何不同時,他說,“路況不同,交通規則不同,因此,軟件結構怎么搭建,傳感器、數據怎么處理都不盡相同”。他特別強調,相較于就自動駕駛談自動駕駛,其公司還致力于將自動駕駛相關技術運用到商業、農業等其他領域,使相關技術產生更大價值。


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