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汽车智能化变革再提速
  • 作者:鑫星机器人
  • 发表时间:2019-07-17 17:10
  • 来源:雷锋网

继宝马与戴姆勒联盟,通用和本田联盟之后,大众和福特正式结盟,自动驾驶行业已呈三足鼎立之势,竞争已经从单个公司上升为联盟间的竞争。这背后折射出怎样的行业趋势?

智能汽车浪潮袭来,OEM面临的挑战与应对措施

资本和资源正持续向自动驾驶头部公司聚集面向移动出行的自动驾驶研发投入以十亿美元起步,结盟从本质上讲,是为有限的资源投入争取更大的回报确定性。在前年,十亿美金的估值差不多是进入一线阵营的门槛,

而今年,这个门槛已经提升至一百亿美金,而自动驾驶面向出行服务的特点,又决定了在一个单一市场中,例如美国市场,它是一个赢者通吃的行业,排在后面的玩家很难切下一块属于自己的蛋糕来。如果沿着这个趋势

向前推演,将有越来越多的玩家因为进入不了头部阵营,而放弃单打独斗,选择加入某个联盟,或者选择向细分场景挺进,如港口、矿区、干线物流或者最后一公里快递。

虽然终局是自动驾驶商业化,但其实现周期长达十年甚至更多,即使有再多的金主支持,也不可能无限烧钱,如何在这个过程中自我造血,持续产生商业化回报?在开发自动驾驶技术的过程中沿路下蛋,产出智能化阶段

性成果并应用于量产车型的智能化,是一个较为现实的做法。可以说,汽车智能化是一个比自动驾驶更为广义的目标,也是一个更具可落地性的趋势。

日前,大众汽车展示了其首款基于自有操作系统vw.os的车型ID.3,将具备L3自动驾驶能力,可以在高速公路和城市拥堵路段进行自动驾驶。

更早之前,奥迪宣布计划在2019年至2023年间投资140亿欧元(约合159亿美元)开发电动汽车、无人驾驶汽车以及智能化技术,而整个大众汽车集团在该领域未来5年的投资将达到500亿美元。

大众同时宣布,组建自己的软件部门:数字汽车与服务部(Digital Car&Service),“在不远的将来,汽车将成为一个软件产品,大众也将会成为一家软件驱动公司”, 大众CEO迪思在今年的达沃斯世界经济论坛上表示。

而本次结盟再一次显示,德国巨人的转型步伐是坚定的。

此外,丰田和软银建立了一个规模相对较小的合资公司Monet,并将获得其他五家日本车厂的注资。

软件驱动,智能汽车成为四个轮子上的超级计算机

在未来,OEM交付的汽车将不是一个功能固化的产品,而是一个持续进化的机器人,在汽车整个生命周期内,硬件平台能够持续支持软件迭代升级。软件开发的效率和差异化的功能,将决定这场智能化竞争的成败。

特斯拉在这场智能化浪潮中领先,软件高速迭代功不可没,以其Autopilot为例,从Autopilot1.0到2.5,软件版本已经迭代到V9,累计新增和改进功能超过50项,包括自动辅助驾驶、电池预热、自动泊车等功能。而软件迭

代的威力也不容小觑,特斯拉通过OTA升级直接将Model3的刹车距离优化了6米的案例就是最好例证。这在传统汽车开发流程中是无法想象的。

为了提升软件开发效率,从超级中央计算机的角度看,服务导向的系统构架(SOA)将成为主流,这需要打造一个全新的计算构架,满足四个方面的要求:高度开放、一致并且完善的工具链、拥有强大算力储备、极强

的可扩展性,以满足不同等级车型平台的要求。

智能汽车面向的功能多元化,对于算力的需求也是多元的,未来智能座舱所有显示设备的总像素可达1亿,需要强大GPU渲染能力;摄像头和激光雷达则需要强大的AI算力进行感知结构化;决策和控制需要通用 CPU计算

和ASIL-D级别的功能安全,因此,异构计算平台应运而生。

当前的业界有一种倾向,往往会把峰值算力当作衡量AI芯片的主要指标。但AI计算真正需要的是有效算力,比的是AI芯片的每瓦能耗可以处理多大的数据量,能效才是真正的关键指标。

这就要求基于自动驾驶场景的需求,预判算法发展趋势,将算法与AI芯片进行协同设计,并且提供高效的编译器和工具链,对于芯片公司来说,竞争的门槛已经从单纯的硬件提高到软硬件综合能力的比拼。只有极致的软

硬件协同优化,才能提供有效算力高、TDP小的车规级AI芯片。

自动驾驶的地域化特点,决定了北美、欧洲、日本以及中国市场的自动驾驶解决方案有高度的差异化;随着中国市场领先于国际的5G商业化大幕的拉开,基于V2X的车路协同的发展进一步强化了这种趋势。

在这场变革中,中国拥有全球最大,竞争最激烈的单一市场,更有对于新技术充满热情的消费者和强大的产业驱动力量,以及高度差异化的驾驶环境,即使对于已经在海外市场建立了一定优势的国际巨头来讲,都是一个

挑战的市场,无论是老司机,还是新兴公司,只有面向中国的驾驶场景进行高度优化,提供极致性价比、开放灵活的开发平台以及贴身支持,才能赢得这场竞争。