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自动驾驶天生要跨越国界——元戎启行CEO周光专访

自动驾驶天生要跨越国界——元戎启行CEO周光专访

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导语:
今年9月在德国慕尼黑举办的国际汽车及智慧出行博览会(IAA Mobility 2023)迎来了史上众多的中国企业,参展中国企业总数达50余家,比2021年大约翻了一倍。这其中不仅有大量整车企业,也包括许多自动驾驶服务提供商,在现场颇受瞩目。
展会期间,《第一财经》采访到参展的自动驾驶企业元戎启行的CEO周光,一起聊了聊自动驾驶技术出海那些事。   
         
周光是元戎启行创始人兼CEO。元戎启行成立于2019年,专注于研发和应用高阶智能驾驶技术,目前已经与多家车企进行合作,推动智能驾驶汽车量产。  
【Y】= 第一财经
【Z】= 元戎启行CEO周光    
【Y】:元戎在这次展会上宣布把出海首站放在德国,明年将在德开展业务。自动驾驶技术出海和整车出海还是有些不同,元戎是从什么时候开始考虑出海这件事的?
【Z】:自动驾驶天生是要跨越国界的。我们原来有种误解,认为自动驾驶依赖于高精地图数据,地图没做好要出海成本就很难,但实际不是这样。从现在往回看已经很清楚,高精地图方案是自动驾驶早期阶段的过渡方案,当机器还不是很智能的时候,把地图做得精细一点,能降低机器决策的难度。但是我们最终还是要把机器做得足够智能,不会一直持续依赖高精地图,因为这个东西太贵了。
地图贵这个事情,现在看可能感受不深,高精地图一年收个几百块大家感觉好像还能接受,但这是有前提的,这些地图目前都还仅仅覆盖很少的几个城市。如果覆盖城市一多,再算上定期维护成本,假设一周维护一次,那整体成本就已经很高,最后就不是几百块钱的事了。  
我们在欧洲不太可能拿到收集高精地图数据的许可,如果走这个路线那几乎就没法拓展欧洲市场。
HDmap与SDmap的区别    
综合各种因素,我们从一开始就明确要把重点放在摆脱对高精度地图的依赖上。元戎现在做的Mapfree方案是一种不依赖高精地图,只需要搭配普通导航地图就能使用的方案。这里头的核心思路是把机器训练得像人一样会看路,这样它就到什么地方都能自己认路、自己开,不需要受地域限制。我们从2019年成立就开始这方面的探索,技术出海是很顺理成章的。
【Y】:在欧洲做自动驾驶和在国内有没有哪些比较大的区别?
【Z】:主要还是道路情况不一样。像德国的高速公路基本不限速,你开到200公里/小时也没人管,而我们在国内高速跑时速上限是120公里,肯定不能拿国内算法直接搬去德国用,要另外做适配。具体我们会和各家主机厂合作一起做路测,在这个过程中不断调优算法。
元戎启行对智能驾驶系统进行德国本地化调整
【Y】:欧洲的车企现在也开始越来越多地关注自动驾驶领域,这段时间在欧洲实际感受如何?
【Z】:现在大家基本上都愿意去接受自动化了,今年这方面感受尤其明显,区别只是时间表快慢不同。我了解到的情况是到2025、26年海外车企会开始在自己的量产车上搭载一些自动驾驶功能,并且在上市后持续迭代。
元戎启行参加IAA Mobility2023
像ChatGPT的出现对大家刺激是比较大的,车企们意识到AI的力量还是很强,对自动驾驶的信心加强了,觉得这个方向短期内会有比较大的进步。
【Y】:接下来几年您觉得自动驾驶技术的发展方向是什么?
【Z】:最近几年的重点肯定是先突破城市级别的NOA,让城区里的车能跟着导航自动开到目的地。高速上的自动驾驶其实已经比较成熟了,现在比较难突破的就是城市道路,因为城市道路里意外情况比较多,怎么在确保安全的前提下让车跑起来,要动脑筋。我们在行业里比较早提出一个思路叫作“交互博弈”,就是一辆车在开的时候会影响到其他的车,我们让自动驾驶算法把它自己的影响考虑进去,这样它和其他车交互的时候就会更聪明,对其他车的行为判断也会更准确。
元戎启行无高精度地图方案挑战深圳华强北复杂路段     
另外一个很重要的维度就是乘坐体验。同样是自动开到一个目的地,一辆车开得很顺滑,另一辆开得很粗暴,用户的体验是完全不同的。在确保能开到目的地的前提下,怎样让整个行驶过程体验更好、更舒适,也是接下来体现产品实力的关键。而且这个方面还可以做出很多差异化个性化的体验,你比如宝马的运动模式和奥迪的运动模式体验就不一样,这些都可以通过自动驾驶算法来调节。
不论是性能还是体验,预计未来三到五年内行业格局会有比较大的变化,到时候不同梯队的公司之间会拉开明显的差距。
【Y】:现在像ChatGPT这样的人工智能都需要大量地堆算力,在自动驾驶领域堆算力管用吗?
【Z】:自动驾驶的算力问题比较特别。ChatGPT的算力芯片理论上可以无限地堆下去,但一辆车上的自动驾驶芯片的算力却有天然的限制,功耗太大汽车就带不动了。以现在电动车为例,一辆车上的电池容量通常在70千瓦时,带一个几百瓦功耗的大算力芯片可能还可以,再多就比较吃力,车辆的续航会受到显著影响。  
现在的问题其实不是芯片本身的算力不够强,而是自动驾驶算法对这个芯片算力的利用不够充分。如果一个算法只需要100TOPS的算力就能完成原先300TOPS的工作,我们为什么还要把精力花在堆算力上呢?更值得花力气的是优化算法,降低算法本身的功耗。
【Y】:目前国内车企的价格竞争越来越激烈,在自动驾驶产品方面,成本和价格的情况怎么样?
【Z】:总体来说成本是在不断下降。以前做一个完整的自动驾驶解决方案,软件硬件加一块儿,要几万美元,足够买辆车了。但现在我们做一套这样的产品,只要2000美元,基本上大众价位的车型都能够装配,未来成本不会成为限制自动驾驶功能量产的瓶颈。
目前元戎启行智驾系统的硬件成本为人民币7000-14000元
当然,从车企角度来说,仍然会想采购更便宜、性能更好的产品。这归根结底还是需要自动驾驶企业去优化算法,比如说我这个算法只需要7个摄像头就能达到别人家8个摄像头的功能,那我的成本肯定更低,在卖给车企的时候也会有价格优势。

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