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2017自动驾驶行业的8大“星光时刻”:百度阿波罗计划,“阿尔法巴”上路……

雷锋网易建成2018-01-02 13:25事业线
自动驾驶新创公司融到的资金,其中一部分便是来自汽车制造商和供应商疯狂的跑马圈地,因此大手笔收购成为业内常态。

汽车行业正在发生巨变,自动驾驶为行业开辟了一片新大陆。

美国著名智库布鲁金斯学会(Brookings Institution)搜罗了自动驾驶领域各利益相关者在过去三年(2014 年 8 月至 2017 年 6 月)发生的投资和交易行为,自动驾驶共计 160 笔投资,总额达 800 亿美元。

自动驾驶新创公司融到的资金,其中一部分便是来自汽车制造商和供应商疯狂的跑马圈地,因此大手笔收购成为业内常态。

例如在今年,英特尔豪掷 153 亿美元收购 Mobileye;福特 10 亿美元投资的自动驾驶公司 Argo.ai 宣布收购激光雷达公司 Princeton Lightwave;通用汽车收购激光雷达公司通用汽车宣布收购 Strobe ;德尔福 4.5 亿美金收购自动驾驶新创公司 nuTonomy……

与此同时,奥迪推出首款 Level 3 级别自动驾驶车型 A8、凯迪拉克超级巡航(Super Curise)完成脱手驾驶穿越美国之旅、通用汽车 Bolt 无人驾驶测试版车型批量下线。这也让我们看到自动驾驶从概念向产品的逐渐落地趋势。

在整个自动驾驶汽车产业欣欣向荣蓬勃发展之时,2017 年即将过去,雷锋网整理和总结过去一年发生在自动驾驶行业的热门事件,他们上过媒体头条,也刷屏过你的微信朋友圈——正是这若干个「星光时刻」构成了自动驾驶的未来走向。

1、英特尔收购 Mobileye:算法加芯片是通往 AI 未来的关键路径

今年自动驾驶行业最大的收购案是英特尔以 153 亿美金的价格收购 Mobileye,这笔收购案轰动了整个行业。

这一重塑行业竞争格局的收购案背后,折射出的行业趋势是:算法加芯片是通往人工智能未来的关键路径。这表明,在自动驾驶时代,谁同时掌握算法和芯片,谁就能在产业化方面获得巨大的竞争优势。

而英特尔通过对 Mobileye 的收购,将成为前者登陆自动驾驶新大陆的前哨站。

观察人士评价:Mobileye 肯定意识到单纯以计算机视觉技术为主不足以实现无人驾驶。因此希望利用英特尔的技术、资本及其他资源优势来帮助其在未来的自动驾驶领域做得更大,让一个技术型公司最终在恰当的时间站在风口上。

Mobileye CEO Amnon Shashua 在今年 10 月的一次分享中也部分印证了上述判断:我们谈论自动驾驶不是某个产品,而是整个行业。一家公司如何凭借一己之力做完整个行业的事情?所以 Mobileye 需要背靠大公司,借助更多资源来推动自动驾驶。

被收购后的 Mobileye 如何继续站在风口?一是与英特尔研发一种结合英特尔芯片和 Mobileye 技术的新型自动驾驶系统;二是与英特尔、宝马一起在 2021 年推出最高级别(SAE Level 4 /Level 5)的自动驾驶汽车。

而备受期待的 EyeQ 4 芯片和 Mobileye 苦心打造的 REM 产品,明年都将看到成果落地。从 ADAS 到自动驾驶,明年会是 Mobileye 大展拳脚的时刻吗?

2、百度阿波罗计划:行业的「及时雨」

今年 4 月 19 日,百度在上海车展推出「阿波罗计划」,宣布开放自己的自动驾驶技术。简单来说,阿波罗计划是百度将所有与智能驾驶相关的技术打包,然后以阿波罗计划的名义,逐步对外开放。

这样,汽车行业以及自动驾驶领域的合作伙伴(车企、供应商和创业公司)能够使用百度开放的软件平台,硬件参考平台,搭建一套属于自己的自动驾驶系统。

据雷锋网了解,「阿波罗计划」的原型是「数据开源」战略,最初由百度美研的一名工程师向李彦宏提出,这个背后基于两个背景:一是应对去年百度自动驾驶工程师离职潮,数据开源是应对人才流失的唯一办法;二是自动驾驶要获得政府认可,数据需要透明。

百度总裁陆奇正是「阿波罗计划」的操盘手。这个计划的灵感来自谷歌主导的智能手机系统 Android,通过对手机系统开源,让其他手机公司可以对其进行定制。这也是陆奇在各个公开场合所表达的:让阿波罗计划成为「汽车界的安卓」。

到目前为止,阿波罗平台已经获得了 73 家公司支持,不但有中国汽车公司如奇瑞、长安和长城,还有美国科技公司与德国汽车巨头,其中不乏英伟达、英特尔、微软、福特、德尔福、大陆、博世、戴姆勒等鼎鼎大名的公司。

作为中国自动驾驶的中坚力量,百度开放后的自动驾驶世界会变成怎样?对整个产业会造成多大影响?百度可以凭借阿波罗计划打一场自动驾驶技术的翻身仗吗?这些问题,至少在 2017 年我们还没有得到答案。

多数乐观者们认为,「这是一场及时雨」。自动驾驶行业需要「送水人」,传统车企们想进入自动驾驶却面临重重技术壁垒,百度率先对外开放其在自动驾驶领域的核心技术能力,打破了自动驾驶领域的高门槛壁垒,赋力传统车企推进自动驾驶的落地进程。

从自动驾驶的竞争者转型为自动驾驶行业「赋能」的服务者,2018 年,百度的阿波罗计划还能给行业哪些惊喜?这肯定是我们最为期待的。

当然,如果你对百度阿波罗有更多兴趣,2018 年 1 月 16 日,雷锋网在美国科技大本营硅谷举办 GAIR 硅谷智能驾驶峰会上,我们邀请了百度智能驾驶事业群组总经理李震宇,他将出席并带来主题演讲,欢迎报名参与,到时将有机会和他来个面对面交流。详情请访问 https://gair.leiphone.com/gair/gairsv2018。

3、德尔福拆分:打造自动驾驶「神经」和「大脑」

虽然德尔福的动力总成系统部门仍然可以保持盈利,带来营收,未来前景也十分明朗,但自动驾驶,移动服务和汽车互联的蓬勃发展让德尔福看到了更多的机会。

今年 12 月 5 日,德尔福宣布完成对其动力总成业务部门拆分。母公司正式改名安波福(Aptiv)公司,而拆分出来的公司叫德尔福科技(Delphi Technology)。通过业务上的分拆,业内人士评价这一举动为「迎合市场,顺势而为。」

分拆之后,安波福将聚焦于互联汽车和自动驾驶汽车业务;德尔福科技则专注内燃技术、软件和控制、以及电气化。

从自动驾驶角度看,安波福将聚焦两个方向:一是针对汽车厂商,主要以 Level 3 级别(SAE)自动驾驶为主;二是继续投入研发 Level 4/5 级别自动驾驶,发力自动驾驶按需出行(Automated Mobility on-Demand,简称 AMoD)服务。

过去两年,安波福已围绕「大脑」和「神经系统」进行了一系列部署

从技术层面讲,安波福将专注于汽车的「神经」和「大脑」的匹配。「神经」主要负责数据的传输,「大脑」主要负责数据的处理分析。

在安波福的理念中,它不是一家商业公司,而是一家科技公司。

现在,安波福在做的便是打造非常重要的尖端科技。从 2015 年收购的自动驾驶软件公司 Ottomatika,到今年收购的自动驾驶初创公司 nuTonomy,这背后反映的一个趋势是软件、算法对于自动驾驶的重要性越来越凸显。

投资、并购、合作、联盟与拆分,这是汽车供应商德尔福在自动驾驶领域布局的 5 个关键词。这也是在自动驾驶时代,汽车供应商德尔福应对汽车创新,率先给出自己的思考。

4、激光雷达:向「新型」传感器进化

除了固态化是激光雷达未来的产品方向外,在 2017 年,激光雷达在应用和落地方面呈现多个发展趋势:

一是多个激光雷达耦合:

今年 CES Asia 上,速腾聚创向外界展示了一套针对高速公路环境下的多激光雷达耦合解决方案。多激光雷达耦合是指多个混合固态激光雷达经过合理设计布局,通过激光雷达联合标定以及数据同步处理,达到自由组合混合固态激光雷达点云密度变化的目的。

实际上,通用、苹果、Drive.ai 等众多研发自动驾驶的公司都在采用这种方式。

二是激光雷达融合摄像头:

今年出现了更多提供多传感器融合技术的供应商。

这里包括 DeepScale(不开发传感器,对外提供参考设计加软件的传感器融合解决方案),但更突出的一类公司是自己在研发传感器并开发传感器融合方案的公司,如位于硅谷的激光雷达公司 Innovusion。

今年 12 月,Innovusion 向雷锋网展示了一款激光雷达与视觉融合半固态激光雷达样机 Hi Def LiDAR。

与视觉的融合是 Innovusion 产品的一大特色——在车内的实时点云上,我们可以看到视野中的每个三维立体的像素点。除了 RGB 信息,每个点都带有空间坐标和反射值信息。同时在软件和硬件层面对传感器进行融合,可以提高系统的运算效率,融合得到的数据也是过去任何一种单一的传感器难以达到的。

第三个趋势,激光雷达公司开始与汽车厂商或 Tier 1 高度捆绑。

今年 7 月,Velodyne 宣布与全球最大的汽车安全公司 Autoliv 签署协议,后者加入 Velodyne 的 Tier-1 生产计划(Tier-1 Manufacturing Program),双方将利用各自优势生产满足汽车厂商需要的车规级激光雷达。在更早之前,Velodyne 已经获得福特联合百度的 1.5 亿美元投资。

除了投资激光雷达公司 Quanergy,德尔福在今年还分别投资了两家激光雷达公司 Innoviz 和 Leddar Tech。TetraVue 在今年拿到了博世的投资;Luminar 拿到了丰田的投资。

通用则直接收购激光雷达公司 Strobe,福特投资的自动驾驶公司 Argo AI 也收购了一家激光雷达公司 Princeton Lightwave。

在国内,禾赛拿到了百度的投资,速腾聚创则获得了国内某一线车企的强力支持。

另一方面,提升激光雷达的生产效率、在关键模块上的 ASIC 化并缩减成本已经成为行业共识。今年,Velodyne 和 Quanergy 先后对外表示,预计将在明后两年实现年产百万台规模激光雷达。

从趋势来看,激光雷达已经成为自动驾驶传感器领域竞争最为拥挤的赛道,多家公司先后推出了自己的激光雷达产品。

一方面。机械式激光雷达的竞争显然已经到达巅峰。另一面,新型固态激光雷达的竞争才刚刚开始。作为自动驾驶最不可或缺的传感器,2018 年,这些激光雷达厂商还将带来技术和产品上的哪些新进展,将是所有自动驾驶公司最为关心的问题。

5、「阿尔法巴」上路

乌镇互联网大会的前一天,12 月 2 日上午,4 辆名叫「阿尔法巴(Alphabus)」的智能驾驶公交车正式在深圳福田保税区的开放道路进行试运行。

乌镇互联网大会原本是最吸引媒体目光的一次盛会,但在阿尔法巴上路的第二天,各种「震惊体」作标题的文章纷至沓来,热度直逼乌镇那张著名的饭局合照。

「始料未及。」海梁科技董事长助理穆毅告诉雷锋网,海梁科技正是阿尔法巴背后的技术团队。

「没想到媒体会如此轰动,我自己的朋友圈,包括家人的朋友圈,已经被那个事情(「震惊体」文章)刷屏了。」他说,当时很多媒体都来求证这件事情,他们花了好几天时间才对外界解释清楚:阿尔法巴是「有人驾驶、试验线路、只针对特定人群开放。」

更夸张的是,几天后,还有专门从北京、上海等地的民众特地飞来深圳,想要体验这辆「无人驾驶」的阿尔法巴。

海梁科技董事长胡剑平——这位在公共交通领域有超过 30 年经验的行业老兵向雷锋网表示,阿尔法巴不仅仅是一辆车,更是一套智能驾驶公交系统。未来他的目标是希望将这套智能的驾驶公交系统广泛用于国内的公共交通汽车上。

「我们不是像网络所说『要打响消灭司机的第一枪』,我们真正的愿景是公共交通优先。」在谈到公司使命时,胡剑平这样告诉雷锋网,「我们不造『富人的玩具』,科技应该普惠普通大众。」

阿尔法巴热度的余温尚在,以至于雷锋网在好几个公共场合都听到有人讨论此事。明年 6 月,阿尔法巴还将推出 2.0 版,将比 1.0 版的性能和体验有大幅度提升。

在雷锋网看来,阿尔法巴在深圳路试,是一次有益的尝试,意味着智能驾驶公交时代序幕拉开,同时也在一定程度上增强了普通大众的接受程度。另一方面,这仅仅是一个开始,要真正实现理想的无人驾驶公交,还需要克服法律法规和技术上的死角。

台湾自动驾驶运营公司 7starlake 总经理丁彦允告诉雷锋网,要想让无人驾驶巴士落地运营,有四个要素需要考量:基础建设的成熟度、系统科技的稳定度、监管法规的配合度和社会大众的接受度。

7starlake 在台北夜间试运营

在丁彦允和团队一年半的努力下,7starlake 在今年 5 月宣布与法国 EaseMile 共同研发的 EZ10 无人驾驶(SAE 自动驾驶标准 Level 4)巴士引进台湾。目前已经在台湾多个地方进行试运营。

放眼全球,自动驾驶的商业化落地已有渐卷全球之势。据彭博社的一份调研报告,自动驾驶项目已经在全球 47 个城市开展运营试点,其中 22 个城市已经开始着手布局自动驾驶的相关政策法规、规划以及治理条例等。

一个趋势是,自动驾驶技术将率先在公共交通领域落地。自动驾驶的推动者认为,自动驾驶汽车作为民众在乘坐巴士、地铁或其他公共交通后,是解决「最后一公里」的交通手段。未来自动驾驶汽车还将取代出租车和公共交通系统,提供移动出行服务。

6、北京自动驾驶政策出台:产业发展从可能向确定转变

12 月 18 日,北京市交通委等 3 部门联合发布《北京市关于加快推进自动驾驶车辆道路测试有关工作的指导意见(试行)》、《北京市自动驾驶车辆道路测试管理实施细则(试行)》两个文件,正式也是首次为北京地区的自动驾驶在开放公路的测试工作提出了管理规范。

此前,从事自动驾驶企业一个难题是不能开展自动驾驶路测,如今颁布的这两个文件是国内第一部关于自动驾驶方面的法规,这带来的一个信号是,将加速自动驾驶产业发展。而政策落地之后,自动驾驶的真正落地将不再遥远。

当然,北京并非首个出台自动驾驶新规、允许无人车在开放道路测试的城市。全球首个允许无人驾驶汽车上路测试的地区是在美国加州——这也是目前是全球无人驾驶汽车测试的主要基地。

2014 年 9 月加州开始颁布无人车路测许可后,截至目前共吸引了 49 家公司前往路测,覆盖传统车企、零部件供应商、科技巨头和初创公司。

2017 年 9 月 6 日,美国众议院一致通过美国首部自动驾驶汽车法案(H.R.3388),而德国则在今年上半年通过了首部自动驾驶汽车法律。

各国政府相继推出与自动驾驶相关法律条文,在业内看来,这是破冰之举,政府在法律法规层面的跟进,使得产业发展从可能性向确定性的转变。

如今,北京作为首个「吃螃蟹」的城市,率先实现政策落地,这对上海、深圳等国内一线城市的政策出台会有非常大的拉动意义。到明年,可能会有很多城市效仿北京的做法,同时也会出台更多、更具体的规则和标准。

7、百度起诉前员工背后:自动驾驶领域人才流动越发频繁

12 月 22 日早间,百度以「侵犯商业秘密」为由,将其前高级副总裁、自动驾驶事业部首任总经理王劲及其离职百度前就透露的自动驾驶创业项目「景驰科技」告上法庭,并索赔 5000 万元。这成为「国内自动驾驶的第一案」。

在自动驾驶领域,前东家起诉前员工,百度并非首例。

今年 2 月,谷歌旗下自动驾驶公司 Waymo 起诉前高管 Anthony Levandowski。后者曾是 Waymo 的高管,在离职后创办了自动驾驶卡车公司 Otto,随后该公司被 Uber 以 6.8 亿美元收购。

同期,特斯拉将 Autopilot 项目前主管 Sterling Anderson 告上法庭,连带一起卷进诉讼的还有前谷歌自动驾驶项目负责人 Chris Urmson,他在离开谷歌后与 Anderso 创办了自动驾驶初创公司 Aurora Innovation。

在前东家将前员工更告上法庭之前,业界巨头们纷纷对这样的自动驾驶技术公司进行了兼并与收购。

去年 8 月,Uber 收购了自动驾驶卡车新创公司 Otto,该公司创立仅仅 7 个月,就卖出了 6.8 亿美元的价格。通用汽车去年 3 月份买下了自动驾驶初创公司 Cruise Automation,这笔交易到去年 7 月以将近 10 亿美元成交。今年 2 月,福特计划向从前 Uber 成员成立的创业公司 Argo AI 投资 10 亿美元。今年 10 月,德尔福以 4.5 亿美金的价格买下自动驾驶初创公司 nuTonomy。

这些业内顶级工程师们明白,这类大公司愿意花大价钱购买他们一手创立的公司,因为自己才是真正值钱的筹码。许多工程师也看透这一点,他们纷纷出走另立门户,通常一个仅有十几名员工的自动驾驶新创公司短时间之内就能卖到数亿美元。

随着近两年自动驾驶蓬勃发展,这一领域的人才流动也越发频繁。

据 Autonews 的报道:前特斯拉 Autopilot 团队成员 Andrew Gray(上图为他个人履历),在特斯拉的两年职业生涯后,他于 2015 年 9 月加入 Cruise Automation。在通用宣布收购 Cruise Automation 之前,Gray 转投 Otto,而在 Uber 收购 Otto 后,他又成为了 Uber 自动驾驶工程师。

这个例子仅是自动驾驶人才流动的缩影。对于某些工程师来说,他们也许更加偏爱初创公司,但这类公司最终的结果也难逃被大公司「吞并」的命运。

8、特斯拉研自研 AI 芯片:掌握自动驾驶主动权

2016 年 1 月,芯片界的传奇微架构工程师 Jim Keller 加入特斯拉,出任副总裁,负责 Autopilot 自动驾驶系统的软件和硬件。

Jim Keller 曾先后参与 Alpha 21164 和 21264 两款处理器的设计。他是 AMD Athlon K7 架构的关键人物,AMD K8 的首席架构师;他主持设计了苹果 A4、A5 两代移动处理器。加入特斯拉之前,他是 AMD Zen 核心负责人。

今年 12 月,特斯拉 CEO Elon Musk 首次对外证实研发 AI 芯片一事。特斯拉自研自动驾驶芯片,反映的是随着自动驾驶的蓬勃发展,计算需求由通用转向专用,由训练走向落地。

对于量产的自动驾驶车而言,计算核心必须是嵌入式的,不仅要满足计算性能,同时要满足低功耗需求,成本也要可接受。

这意味的是,自动驾驶系统所需要的芯片,由原本不计代价、不惧高功耗追求绝对算力的 GPU,走向低成本、低功耗、高性能的 ASIC。

在 Jim Keller 加入特斯拉之前,雷锋网听到一个说法是,Jim Keller 打算自主创业,筹划创建一家 AI 芯片公司。但后来这位芯片大神不知为何改变了主意,跑去给 Elon Musk 打工。这也让特斯拉成为独享 AI 芯片的汽车公司。

对特斯拉而言,尤其是在自动驾驶时代,自研芯片是成为自动驾驶垂直整合企业的重要一步,它对特斯拉意义重大:

首先,控制芯片的研发和生产就能减少特斯拉对供应商的依赖,在关键时刻不会被掣肘。

其次,自研芯片,特斯拉可以根据不同的需要定制自己想要的产品。

第三,一旦 AI 芯片量产,它还能成为特斯拉的一大利润来源,既可以售卖,也可以将相关技术授权给其他公司。

最后,在自动驾驶产品体验上也能更上一个台阶。业内最好的例子就是苹果,它对软件、硬件和服务进行了完美的垂直整合,这也是安卓系统一直望尘莫及的。

特斯拉有了自动驾驶专用 AI 芯片的加持,会不会离 Elon Musk 曾在公开场合表示的「全自动驾驶将在两年内实现」的愿望又更进一步?

*本文作者易建成,由新芽NewSeed合作伙伴雷锋网授权发布,转载请联系原出处。如内容、图片有任何版权问题,请联系新芽NewSeed处理。

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