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智能汽车,为何离你那么近那么远

2017-08-02

  百年来,传统汽车产业终于迎来巨大变革,这场来自AI(人工智能)命题的造车运动正在掀起新一轮的热潮。

  为了在这一巨无霸产业之下争夺先机,传统车厂和互联网车企开始纷纷发力和布局,造车运动开展如火如荼。“汽车是一个现有的非常庞大的产业,国际市场规模35万亿,国内市场高达10万亿。而人工智能技术,对汽车产业来说,是前所未有的颠覆,也是一个难得的机会,让更多企业能够入局参与。”蔚来资本合伙人朱岩说道。

  然而,对更多的车企来说,让智能汽车(包括自动驾驶、无人驾驶汽车)这一概念切实落地并非易事。时至今日,从造车运动吹响号角开始,已有不少企业偃旗息鼓、黯然离场。在这场看似机遇的背后,是一道道坎横亘在车企面前,只有攻破这些重重关卡,企业才能最终拨云见日。

朱岩:人工智能技术,对汽车产业来说,是前所未有的颠覆,也是一个难得的机会。

  无人车太烧钱,心有余力不足?

  所有造车问题的原点,都与资金有着千丝万缕的联系。智能汽车从概念到落地,从落地到量产,再从量产到销售,是一段相对漫长的距离。而在这之间所走的每一步,都需要资金的支撑。

  手握现金储备2300亿美金的苹果可谓实力雄厚,然而,在信誓旦旦宣布进军无人车领域之后,仅在研发阶段便开始节节败退,最后不得不下调对无人车的预期,宣布造车计划失败。

  相比之下,乐视汽车的造车计划则有点“拿钱赌明天”的意味。乐视汽车消耗上百亿人民币,随着资金的帽子扣不住乐视无人车的这个漏洞后,曾经如火如荼的造车计划也开始陷入未知时限的中止之中。

  蔚来资本合伙人朱岩对此表示:“如果要做整车,投入确实是很大的,所以对于很多新创车企,一定要对汽车的制造和做整车的难度有敬畏之心。真正能把一辆车从研发到最后做出来送到消费者手中,没有几十亿、上百亿人民币甚至更多资金的投入,都是很难的。”

  从前期的配件购置和产品研发,再到后期的品牌建设和售后维修,无不需要消耗大量的资金。这是一个烧钱的游戏,没有资金,根本无法坚挺地走到造车计划的下半场。

  首先,硬件成本是制约智能汽车实现量产的因素之一。单单是百度使用的激光雷达就高达50万人民币,而谷歌在其无人车原型中使用的Velodyne雷达售价也高达7万美元。

  “自动驾驶层面,比较重要的硬件组成是传感器,像激光雷达这样的传感器,还是非常贵的。这样一个传感器的价钱就基本达到了一驾豪华车的程度。对量产来说,确实有很大阻力。”朱岩表示。

  从研发成本上来看,智能汽车的投入也非常高昂。仅从无人驾驶工程师的工资来看,就高得令人咋舌。据谷歌的公开资料中显示,在过去的若干年时间内,他们向原自动驾驶汽车项目的负责人之一莱万多斯基一共支付了1.2亿美金的薪水。同样,国内车企的开价也不低。百度无人驾驶部门的两位技术骨干离职后创立的无人驾驶创业公司,仅在PPT阶段其估值就超过1亿美元;再看拥有2000人左右研发团队的蔚来汽车,虽其未公布研发成本,但从其不惜重金从捷豹路虎挖角相关人才的做法来看,想必其投入只会高不会低。

  烧钱不可怕,产出比才是重点。而目前的问题,恰恰在于高额成本与预期销量之间的期望不匹配。从目前已有准量产车的品牌来看,车企在考虑到市场接受度和投资收益回报之后,智能汽车是否还能实现高性价比,是车企实现量产的最大困扰之一。从当前来看,重金注入后,量产车成本均摊将难以实现高回报,这在业内也曾引起过比较广泛的争议与讨论。

  然而,即便到这一步,资金的担忧仍未就此戛然而止。车企造车,智能汽车作为新品牌,需要被市场逐渐认知,后期打造品牌影响力上的投入必不可少。而维修和售后服务也将会是车企的另一笔高额支出。

  此前特斯拉的财报中就有一笔资金走向颇引人注意,有人指出,这是特斯拉花了大量资金在维护服务问题以及相应延迟上,诸如解决无人驾驶引发的安全问题,以及端到端反馈慢引起的车辆行驶问题等等。

  可见,资金的挑战,对车企来说是由始至终的。而居高不下的成本压力,也是一个行业初期发展必经的过程,只有逐渐积累形成规模效应后,才能最终守得云开见月明。当然,车企形成联盟,彼此形成互助模式,有助于这一天提前到来。

   “我们正在关注车联网配件领域,能够大幅降低成本的、新型的传感器的方案和公司。事实上,如果这个传感器能用半导体去做的话,就不会造价这么高。因为,半导体这个行业会迅速地把成本降低,会有很强的规模效应。在成本降低以后,实现量产就很有可能。”朱岩表示,他对智能汽车的未来充满信心。

  从设计到落地,究竟要走多久?

  这是一项新的挑战,因为设计师们需要接受汽车工业史上100多年来首次出现的巨大变革——将自动驾驶汽车作为一辆汽车的主要功能。

  设计是汽车制造中的关键流程。以丰田汽车为例,一个非主要零配件的设计标准就是一本1000页的书,可见其繁复之程度。而面对智能汽车来说,让挑战升级的是,设计师必须再开脑洞,颠覆以往的固有认知,让自动驾驶技术重塑其设计思维和模式。“挑战来自于有那么多技术——信息、娱乐、汽车互联,我们要能控制它们。”捷豹路虎的设计总监卡勒姆(Ian Callum)曾说过。

  沃尔沃设计副总裁英格拉特(Thomas Ingenlath)也曾表示,现在的他需要花更多的时间,来考虑电子设备的布局和屏幕大小。作为设计师,英格拉特现有1/3的时间都花在了与研发、数字、电子部门的人一起研究新技术,并与之探讨如何将这些功能进行呈现。

智能汽车, 为何离你那么近那么远

  “比如,设计之初,设计师就要考虑到自动驾驶的功能,预留传感器的位置;如何缩小电动机占用的空间,扩大车内乘坐者的使用空间;又或者,哪怕仅仅是如何将汽车传感器的位置安装得更隐蔽—点,这些设计师都要考虑。随着技术和功能的提升和完善,车企还要给现有的汽车做升级。”朱岩举例道。

  困难不仅仅体现在智能汽车的设计上,其工艺的实现也是一大难题。传统车企燃油车的设计周期较长,从设计到上市一般需要5、6年的时间。一辆整车从设计研发到量产交付,需要经历千万道工序。

  “设计一款车跟造一款车差别很大的,车企最好找到好的代工企业来帮忙制造。”朱岩表示。对车企来说,直接使用行业的成熟成果,寻找合适的供应商合作是较为合适的办法。然而,新的问题又来了,智能汽车工艺的复杂性以及需求量小的特质,往往会令供应商避而远之。怎么才能获得优质供应商的青睐,是令不少车企感到头疼的问题。

  而从已经造车成功的车企来看,发布车型后的工艺验证和测试工作也需要一定的周期。对于量产车来说,最重要的是能够经受得住各种考验,具有十足的安全可靠性。因此,寻找场地测试、在不同环境下检验等,都需要一套制定好的方案和流程来实现。据了解,奥迪A7测试自动驾驶技术的可靠性,就足足花费了8个月的时间。

蔚来在全球已拥有2500多人,其中研发人员占比超过50%。

  从这个角度来讲,车企需要有较超前的思维,在这方面提前做好布局。“其实,只要你设计得好,供应链体系管理得好,一般功力达到一定水平的企业都能造出高品质的汽车。而且,从汽车设计的时候,就已经决定了最后消费者的满意程度和销量了。”朱岩曾在采访中表示。

  攻克技术难,难于上青天?

  从牛顿的万有引力到中国的四大发明,毫不夸张的说,任何一项技术的创新或变革,无不引发或带来一些争议。一项新技术想要在原有的社会土壤里生根发芽,就必然要接受环境对其的考验。

  智能汽车的发展正在经历这样一个考验重重的阶段。从某种程度上来说,智能汽车就是一个机器人系统,有控制、感知和路径规划三大方面的内容。来自奇点汽车的总裁助理高华在接受《世界经理人》采访时表示,智能汽车中的控制系统中,最为重要并且受到关注的就是“智能网联”,但由于智能网联技术门槛非常高,同时涉及到类似于自动驾驶技术的开发,所以国内的车企会直面来自政策法规的限制、测试条件的局限、高水平技术人才稀缺等多方面的挑战。

  在感知系统方面,国内车企面临着不可回避的技术壁垒——核心的传感器技术及相关产品几乎都来自于国外,中国的车企难以掌握最为尖端、核心的技术。除此之外,在环境感知技术方面,目前中国的智能汽车还无法适应复杂的驾驶场景,不能有效感知行驶环境,这与国外车企、研究机构所掌握的技术相距甚远。车企还要考虑的是,引进的传感器在融合和被整合到关键汽车功能之后,能否适应国内所有道路条件、各种环境的导航系统。

  国图顾问有限公司(MapKing International Limited)CEO吴永辉(Stanley Ng)分享了在路径规划系统方面的难点,智能汽车的路径规划在涉及到局部路径时,考验着系统是否具备即时处理信息的能力,一旦检测到突发状况,如何快速地调整行车线路,这些都是路径规划系统当前需要优化的难点。

  以上智能汽车在技术领域表现出的不成熟,对于非专业的消费者而言,转化成为了对智能汽车续航里程、安全性能的担忧。车企若要从根本上解决问题,只能专注于提高技术水平、优化制造材料。从全球新能源汽车的发展来看,由于技术更新较快,消费者对于产品更新换代的接受能力仍然受限,消费者的用户思维难以在短时间内转变,在观念上没有真正接受无人驾驶等高科技技术在汽车终端的应用。

  “成熟、量产终将是智能汽车发展的大趋势。”高华指出,对技术和互联网背景的企业而言,本身就拥有技术和人才的优势,在技术开发和数据服务上会有所作为。而作为传统的车厂,在技术和人才上可以和科技公司合作,更快将智能网联汽车落地。同时,行业的发展也会催生大量第三方技术服务公司,专注于开发更先进的传感器、更高性能和更低成本与功耗的芯片平台,甚至可以像Udacity一样帮助行业快速培养人工智能方向的人才。

  行业建立核心的技术联盟迫在眉睫,原因是智能汽车涉及的范围和领域非常广,在车联网等方面都需要企业与很多同行协同合作,国家及行业标准的制定,也需要结合行业中现有企业的技术能力、应用水平、市场需求等实际情况。“智能汽车终将驶入寻常百姓家,给我们未来的交通和出行体验以及行业生态带来巨大的变化。”高华说道。

  解放双手与安全驾驶,二者不可得兼?

  在不久前举行的2017百度AI开发者大会上,百度创始人、董事长兼首席执行官李彦宏无人驾驶汽车事件引发了广泛的关注。视频中,李彦宏乘坐在一辆无人驾驶汽车的副驾驶位置,在长达15公里的路途中,这辆无人驾驶的汽车行驶平稳。但是,中国法律规定,驾驶员双手脱离方向盘属于违法行为。据了解,中国《道路交通安全法》还没能够把无人驾驶的问题纳入考虑,相关的配套法律体系也是如此。

  智能汽车的安全性再次被提及,自动驾驶的初衷是提高交通安全率,但在其普及之前,保障驾驶安全是首要目标。城市与乡镇不同的建筑规划,使得路况差异大,如何让车辆在不同的状况下适合自动驾驶?如何保证自动驾驶时汽车的行驶安全?智能技术背后,需要对人进行大量的行为分析和学习,也需要“传感器融合”与大数据的处理。

  一些公司已经开始进行对这方面的测评,比如凯迪拉克的Super Cruise使用了摄像头,以保证驾驶员有接管车辆的充分准备;IBM公司的研究员最近申请了一个AI系统专利,它可以判断在任意场景下,由人还是系统来控制车辆更为安全;特斯拉同样用了一系列传感器,帮助驾驶员监督Autopilot的状况。

  除此之外,路径规划系统同样能够起到规避驾驶危险的作用。国图顾问有限公司能够提供比较强大的信息容量、当地语音驾驶指导和3D操作界面,为驾驶者提前获取信息并规划出安全的行驶路径,但是,以上功能需要依托强大的4G甚至5G网络,才能够准确发送SMS坐标、天气灾害信息等。

  对于自动驾驶技术的普及,中兴智能汽车执行副总裁田锋也分享了他的观点,“智能化、网联化对传统汽车行业冲击的强度会比很多人所认为的更加强烈,也更加迅速”。汽车市场预测自动驾驶技术会在2030年来袭,但事实上,自动驾驶技术已经趋于成熟,需要改变的是消费者的观念和社会环境对新技术的接纳与支持。

中兴智能汽车执行副总裁田锋:未来,汽车将越来越像一个“可以移动的手机”。

  然而,目前的法律法规却无法跟上科技发展的步伐,无人驾驶面对的法律缺失在全世界都是一个难题。智能汽车领域技术更迭速度非常快,相关标准和法规要能够实时跟进技术更新的步伐,为高科技概念的落地与应用保驾护航。目前,中国政府也已经开展了对于无人驾驶问题的法律研究,工信部网站已经正式对外发布《关于征求<国家车联网产业标准体系建设指南(智能网联汽车)(2017年)>(征求意见稿)意见的通知》,目前已经初步确立了不少意见。

  无论是攻克技术难关,还是系紧安全绳索,智能汽车领域始终需要大量的资金与人才的投入,正如田锋所感慨的,以制造业为代表的实体经济,在升级换代过程中需要大量的投入研发、机器设备、引入智能机器人等,然而鳞次栉比的高楼大厦占去了越来越多的有形资本,甚至将大量的人才也变相地拉入了水泥钢筋的“战场”上,这对像智能汽车这样的制造业而言无疑是一种打击与损失。

奇点汽车iS6定位于纯电动中大型SUV,其目标消费人群将是泛90后人群。”。

  据公开资料显示,总体预测,汽车总量销售仍会持续增长,而智能汽车的渗透率则会越来越高。不管怎样,造车路上虽困难重重,但其爆发之日,或早或晚,都终将到来。

  图 / 中兴智能汽车、奇点汽车

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