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热议 ADAS 的发展

发布时间:2022/03/29

北京的天空微微飘下了几粒雪花。

今天非常荣幸,能请到四位在视觉感知领域的杰出代表,他们分别是 Maxieye,Minieye,魔视和极目智能,欢迎他们加入“梦想家”节目。

虽然我们人很多,但尽量讨论一些简单的问题,不要太深奥,主持人讲道。

 

 

1. 跨界

我了解到各位之前都是在商用车领域,做辅助驾驶,也叫商用车双预警,为什么都纷纷跨界到乘用车市场?

Minieye:商用车市场的战争,2020年基本已经打完了,市场份额也比较明显,谁是谁的客户也比较清楚,后面要做的就是为现有的客户服务好,由攻转守。

Maxieye:我不这样认为,我想说的是商用车的战争可能第一阶段刚刚打完,但是并没有完全结束。包括我们,和在座的几位都还在这个市场里厮杀。

2020年我们在商用车市场的出货量在十几万套,2021年的出货量基本翻倍了,今年会继续保持快速增长。

极目智能:我比较认同 Maxieye 的说法,其实商用车的战争并没有完全结束,只是大家去追求更大的市场,所以才会跨界到乘用车市场。

我们更多的出货量是在后装市场,当然也有前装市场,只是量比较小,去年的出货量在十几万套的规模。

前装市场比较容易大规模出货,一个客户可能就有几万套的规模,后装市场我们需要和保险公司,危化品运输公司、物流车队公司和公交车队公司 ,一个一个去谈。

目前我们公司,基于视觉的 DMS 产品还独家供货给了小马智行 L4 车辆,图森未来以及滴滴自动驾驶车辆,也能说明大家对我们的认可。

魔视:我们和极目智能差不多,在后装市场出货量比较大。主要包括公交车、渣土车以及危化品车这类存量车辆,给它们提供前视 ADAS、DSM(疲劳驾驶)和BSD(盲区监测)等产品的应用。

 

 

(魔视 APA 测试图片)

不过我们在乘用车辅助驾驶市场,已经和中国前9的主机厂都签有合作,主要布局的是 APA 和 AVP,我们从2018年就开始做泊车产品,到现在已经有3年多了。

我有一个疑问,主持人讲道,你们既然做了好几年商用车市场,为什么不直接还沿着商用车往上做,从 L2 一直做到 L4 ?商用车因为行驶路线和场景单一(主要在高速公路上),不是被认为最有价值,也最好落地的吗?

 

魔视:商用车其实没有大家想得那么好做。主机厂对于成本把控的非常严,他们对于一个安全功能产品最大的支付意愿也就1000元左右。所以你让大家花个1000元装个双预警,没有问题,但是你想让大家花5000元装个AEB,其实很多商用车主机厂都不是很乐意,所以国内商用车AEB市场并没有起量。

其次,商用车线控领域的两个老大哥,威伯科和克诺尔,始终垄断着商用车的线控技术,虽然我们已经大量完成了和国际Tier1的对接,从线控底盘角度来讲,不会成为制约量产的瓶颈。

但是总是寄人篱下,而且如果有一天这2个老大哥也发布辅助驾驶产品,对于线控的适配肯定比我们好,我们基本就没办法玩了。

极目智能:是的,你看国内很少有公司做商用车高级辅助驾驶,为什么?虽然说商用车行驶环境比较单一,但是无论从感知,规划决策,线控等各个角度看,都差乘用车一大截。

做纵向控制还可以,一旦牵扯到横向控制,你的感知距离,车辆的定位和运行轨迹预测,其实都难于乘用车,说直白点就是比较难升维,所以大家选择换一个战场。

乘用车领域,还有特斯拉,蔚小理等标杆企业,至少在教育市场和用户接受度方面,大家有一点感觉;商用车领域,一个标杆企业都没有,推广起来太难了,用户教育远远落后于乘用车市场。

法规开放得也很慢,不像美国,四十几个州都允许无人化的商用车测试,运营。中国现在的测试道路少得可怜。

大家都知道,商用车的这波辅助驾驶热潮,其实是法规推动的,2018年要求营运客车装双预警,2019年要求营运客车装AEB,2021年要求卡车装AEB。

法规推动的一个特点就是快,但是也会产生一些后遗症,有时候反而会限制市场的发展,让终端用户反感这个东西。法规推动过后,可能会留下一堆烂摊子,后期可能还会拆除重新再搞。

综合几方面看,商用车升维太难了,或者说,根本就没办法从 L2 一直做到 L4,所以大家都纷纷转向乘用车升维道路。

Maxieye:就像极目之前说的,商用车的底盘技术以及中间件都牢牢握在国际零部件巨头手里,国产 ADAS 厂商产品与底盘适配的能力有待提高。

之前国内主机厂面对 Mobileye 时,要么接受,要么就是无产品可用,因为大供应商不会在乎买方的一些需求。这对于建立一个自主可控的供应链非常不利,所以我们纷纷投入视觉感知领域,弥补中国在这方面的不足。

2. ADAS 市场

喔,原来是这样啊,主持人讲道,那你们认为乘用车 ADAS 市场怎么样?

Minieye:未来三年一定是乘用车 ADAS 的黄金发展期,从我们在座的几位都在大力布局,就可以看出我们对乘用车 ADAS 市场的重视程度。

 

 

(Minieye 视觉感知产品)

商用车 ADAS 业务是我们在自动驾驶领域的第一桶金。从今年我们拿到的乘用车项目数量,以及量产落地的时间点看,自动驾驶元年真的到了。接下来的1-3年内,乘用车 ADAS 市场将加速进入成长期。

极目智能:我并没有那么乐观,从我了解的情况看,我认为未来5-10年高级辅助驾驶能全部上车已经很不错了。

从结果出发,ADAS 的落地应用远不如行业先前预想的那么迅猛,大家低估了技术在实际落地过程中的困难。很多人讲 ADAS,但是有多少人用 ADAS,ADAS 的开启率有多少,我相信非常低。

主要原因是用户对 ADAS 的期望,和用户实际体验的矛盾,在体验的时候,有时候真的是谈不上对用户有价值,更多的是在干扰或者说在乱报,包括一些品牌大厂做的产品也脱离不了这样的情况。

我们2011年就和现代合作,但考虑到前装周期很长,需要5年左右的周期去支撑,而且那个时候主机厂都不是很重视,所以我们最后决定自己单独做。现在的话,和主机厂合作,量产的话最少也得3年。

魔(笑着说):我持中间的态度。我们之前和主机厂都是低头说话,地位很低。现在好了点,有主机厂主动找我们合作。我们从2018年开始搞泊车,Minieye 从2017年开始搞智能座舱,到现在都还没有大规模地铺开,我们对于这个时间是有心理预期的。

这种预期与现实之间出现的巨大割裂,我们都体验过。从自动和自主泊车而言,本身是一个循序渐进的发展过程。主机厂对于辅助驾驶的成本也在不断地调高心理预期,之前1000元就是个顶了,现在万元左右也可以接受。

Maxieye:确实,从成本方面来讲,一套自动驾驶系统可能要数十万,而辅助驾驶系统最多可能也就万把块钱,这中间的鸿沟需要慢慢的调整预期。

和商用车市场不同,乘用车并非法规推动,而是完全市场化。这决定了这个市场可能更慢,不是2-3年就可以大规模推出并能得到很好验证的商业模式。

还有一点,之所以我们从商用车转向乘用车,是因为之前我们可能主要做双预警,不涉及规划和控制模块(加上 AEB 推行起来太难了),现在我们转到乘用车,就是为了完善规划控制模块的能力。

3. L4 VS L2

主持人笑着说,其实这样辩论挺好的,要是大家都一窝蜂地看好一个方向,反而会出问题。你们如何看待 L4 公司的降维打击?

Mxieye:其实我们并不惧与 L4 公司竞争。L4 的公司是通过持续的融资,在未来五到十年,用投资人的钱去搞研发;我们是边落地边赚钱,边成长。

我认为有几个本质的问题,导致我们和 L4 公司不可能存在竞争。我们服务的对象是主机厂,而 L4 公司服务的对象是出行公司,我们和主机厂是绑定的,而 L4 公司和出行公司是绑定的。

所以我们的主要竞争对手是国外 Tier 1 公司,不是 L4 公司。L4 的竞争对手包括出行公司,当然也可以理解为我们和 Tier 1 公司也和主机厂存在竞争关系。像博世一样,他全球40万员工,比中国任何一个主机厂规模都大,而且汽车的每个零部件他都可以做,包括汽车生产线,但是他就是不做最后的集成,而是做 Tier 1 商。

我们的竞争对手是博世,大陆;而 L4 公司的竞争对手除了出行公司,也包括主机厂。因为 L4 公司最终也是做集成的,你可以理解为自动驾驶公司最核心不是算法,而是多线程,多进程的通信和计算资源调度,是工程化问题。

主机厂和 L4 公司最后可能都变成系统集成商。

所以竞争关系得分清。L4 公司最终的出路一定是出行服务,而我们最终的服务一定是帮助车企更好的卖车。所以我认为,无论从自身的定位,还是从大家最终的目标,根本不存在竞争关系。

另一方面,L4 的成本和 L2 的成本观根本不同。对于 L4 公司而言,他们是必须要加激光雷达的,但是一个半固态激光雷达最便宜也得2000美金,主机厂和消费者目前阶段根本就承受不了。

对于主机厂而言,一个安全功能他们能接受的价格也就是千把块钱。做出行可能对量产和成本的要求不是那么重要,但是对于主机厂而言,如果价格太贵,根本卖不出去,所以他们更多的考虑,量产,安全和成本。

最终 L4 公司只能通过运营的方式,把硬件的成本收回来;如果是面向 C 端,更多的是体验,或者直白点,就是卖车,成本还是一个很关键的购车因素。

 

(Maxieye 高级辅助驾驶架构图)

特别是一些 L4 的公司也开始搞辅助驾驶,我觉得是定位和战略不清,很多人都认为从 L4 到 L2 是一马平川,但其实这个领域的门槛很高,不是高在技术,更多的是考验工程化能力、渠道反应能力、碎片化需求的解决能力。

魔视:确实,我们知道如何在保持低成本的同时去满足用户需求,帮他做更细节的提升。但 L4 公司下探很难做到这一点。举一个简单的例子,5R1V 这种方案,他们根本就不知道怎么做,因为数据架构完全不同。

L4 下探到高级辅助驾驶通常会采用比较豪华的传感器阵容,考虑到主机厂对于成本的接受度,这样的配置往往只能搭载在中高端车型之上,量其实很小。

另外一个方面,就是巨额的人力成本以及算力成本。作为定点合作企业,我们必须专门驻场,和主机厂人员一起调试,因为很多本地化的细微场景,都需要大量人力投入。

算法和架构也必须不断的裁减和调整,并在十几 TOPS 的算力上跑的很安全,这其实很考验我们的耐心和能力。

当然如果他们认为他们可以做到这些,欢迎加入我们,一起和像博世一样的国际 Tier 1竞争。

主持人接着问道,那你们认为和博世相比,你们凭什么能成为新的 Tier 1 供应商。

Minieye:博世一方面掌握着汽车底层的核心技术,一方面他们也自己做 ADAS 产品,但是我们并不怕他们,就像 Mobileye 一样。

博世擅长的是做批量化的产品,但是一旦遇见琐粹的事情需要处理,就会显得捉襟见肘,这些正好是我们擅长的。

魔视:对,国外零部件供应商的驾驶辅助系统产品,在国内市场往往“水土不服”。行业内已有共识,ADAS 系统需要进行深度的本地化适应开发,才能在感知-决策-执行等环节更为贴近中国路况。这成为诸多国内汽车零部件领域弯道超车的机会。

加上目前国际 Tier 1 主要精力都放在了合资品牌,对于国内自主品牌车投入精力并不大。

极目智能:我也比较认同。估计过个1-2年,我们和他们在主机厂的地位就能平起平坐。虽然像博世也有很多的软件开发团队,对软件的投入量虽然很大,但实际上在单点的能力上稍显不足,会受到整个市场和机制的掣肘。

我们会跟主机厂进行技术上和软件上的深度合作,攻克一些工程化的挑战项目,短期内博世还没有这个能力。

主持人点点头,刚才的问题有点严肃,我们找点轻松的话题,我知道几位在创业之前,都是视觉领域的专家,能讲一下你们的产业经历吗?

Minieye:我们的前身是6个小伙伴在新加坡政府做的一个 ADAS 项目,后来发现了这个创业机会。特别说一下,到目前为止(从2013年开始),我们6个小伙伴依然在一起。

最近我看到朋友圈的一条创业总结很经典。视觉专家都沿着 Mobileye 的步伐走;做光电研究的都沿着 Velodyne 的步伐,去做激光雷达。

视觉感知和激光雷达感知其实有很多相似之处。当然了,像禾赛和速腾,无论融资还是估值都比我们高很多,只能说他们选择了一个好的市场。

我们也是争议最大的两大帮派,以特斯拉为代表的视觉为主的感知方案和以 Waymo 为代表的激光雷达为主的感知方案。

在构成上我们也一样,都是选择了在 FPGA 芯片上嵌入深度学习算法,做芯片化的处理。我们可能因为成本和算力的原因,需要把底层的操作系统,算法和模型进行适度的裁减,让它足够轻量化,在有限的车规级的计算平台上跑得安全。

一颗 AI 芯片几百美金,一个半固态激光雷达几千美金,没有哪个主机厂敢轻易上车,成本太贵了。

魔视:是的。FPGA 对于我们初期确实帮助很大,我们为此专门组建了一个 FPGA 团队,在座的各位公司也是一样,有专门的团队负责 FPGA 软硬件协同的研发,把算法工程化地落地。

不是有一个玩笑这样讲,我们以“深度学习+ FPGA”抗衡了 Mobileye 在中国的发展。其实把算法做到 FPGA 里面不好做,很多公司都没有做通,但我们都做通了。

随着摩尔定律的发展,完全可以把 X86 架构在电脑端的计算能力,复制到嵌入式芯片中。

Maxieye:对,认同。虽然 FPGA 芯片虽然没有 ASIC 芯片稳定,安全,但是得比较着来,未来在域控计算单元上布置 FPGA 芯片是大势所趋。虽然我们花了很多的精力,但是也加速了我们的计算速度。

很多人好奇我们为什么不用双目摄像头,其实是成本不允许。双目摄像头加上算力,成本可能是单目的2倍多,主机厂根本不会接受这样的成本;而且双目摄像头体积太大,太占前视空间,用户会感觉到压抑,也不好安装。

我们坚持平权时代,让每个用户都能感受到智能驾驶的魅力,毕竟高端车型毕竟还属于小部分。

时间也不早了,我再问最后一个问题,你们认为 L2 和 L4 最终的结局会怎样,或者说,谁在未来更有优势?

Minieye:我感觉是 L2+ 辅助驾驶肯定会大规模先落地,目前主机厂对于这块很重视,而且每家都在做定点。

L4 的话,因为成本和法规的问题,可能未来几年内都不会落地。

极目智能:我个人感觉是不确定。目前虽然有很多的主机厂在做定点,但都是拿一些新车型做定点,真正出量的车型其实都还没开始做定点。

其实 L4 公司现在也在享受 L2+ 高配置的红利,现在很多车型无论是摄像头,毫米波雷达,还是激光雷达都已经上车了,这其实是在减轻 L4 的硬件成本。

(极目全国产化 L2 智能驾驶方案)

包括我们的L2+ 辅助驾驶方案,都在尝试将摄像头与其他传感器进行融合,比如激光雷达,研究怎么把多种传感器的组合内耗降到最低,打造更加适合自动驾驶的感知系统。

而且根据 L4 公司的披露,大概在2023年,或者2024年就会推出新一代的感知硬件方案,目前看,整体的成本基本都能到40-50万左右,这是包括车的价格。

所以我在想,现在的高级辅助驾驶基本也得到2023年,2024年才会出现真正意义上的 L2+ 量产车,到时候谁是主流,还是未知数。

Maxieye:我对 L2+ 还是很有信心的。2016~2018年那段时间,可以说是忽如一夜春风来,一下子资金都涌入自动驾驶赛道。但到2019年,迅速降温。

2020年下半年,高级别辅助驾驶又开始火热,我觉得三十年河东,三十年河西。2020年到2023年辅助驾驶会很火,L2 和 L4 的碰撞会在2024年开始。

到底到时候谁占上风,还得具体看。

之前我们讲,如果跟不上特斯拉的步伐,那么未来可能会有更大的挑战。特斯拉现在是全视觉,我们是否也应该跟上?我觉得马斯克思考的,一方面是自己的视觉感知确实很超前,另一方面还是成本问题,所以把其它传感器都去掉了。

成本太贵,消费者最终其实并不是很买账。

其实每个路线都有每个路线的优势,我们因为技术落地比较快,能够更快形成现金流,如果未来2到3年能实现IPO,则能够撬动更多资源。

魔视:我认为不是很好判断。我们从2018年开始做 APA,到2022年了,这个功能还不能大规模的量产上车;Minieye 从2017年开始做乘用车 DMS,做智能座舱,到现在其实装载量很低。

为什么,我觉得DMS需要保证两点:第一是可用的,第二是好用的,原则是宁可漏掉一点也不要误报,有时候用户会很反感不停的误报,最后直接关掉。

所以,我认为乘用车 ADAS 还有很长的路要走,不是1-2年就能快速提升的。我相信大家都有自己公司的规划,只是都没有说出来而已。

之前有人说 L3 是炮灰,因为与 L4 相比,他还是人机共驾模式,出了责任,司机还得背,不如 L2+ 责任分的清楚。但我冥冥之中有种感觉,L2+ 有可能也会成为炮灰,我们花费了大量的人力做这个,最后可能得不偿失。

这个真不好判断,我还是少讲点,免得得罪了整个辅助驾驶的人。

当然我们 ADAS 厂商也在力争业务升维,但不会像 L4 公司一样激进,会慢慢来,先在工程机械,港口的无人驾驶等场景陆续切入。

主持人笑着说,我能明白你讲的逻辑,不过确实有点道理。我也觉得高级辅助驾驶可能没有大家预期的发展那么快,L4 也没有预期的那么慢。

大家都点点头,露出无法言表的笑容。

谢谢各位抽出宝贵的时间,参加这次节目。好的,今天的节目到此结束。

四位好哥们边走,边讨论着离开了演播室。

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