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自动驾驶落地前夜,BAT和华为悉数入局"最后的战场"

作者:  时间:2020-05-08 15:59  来源:36氪

来源:Unsplash

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来源:36氪·未来汽车日报

作者 | 牛耕

鲜为人知的自动驾驶仿真测试市场,正在成为自动驾驶企业最后的决战地。

2020年4月,阿里达摩院推出自己的自动驾驶仿真测试平台。至此,BAT和华为悉数进入自动驾驶仿真市场。国外头部企业谷歌Waymo、通用Cruise,以及小马智行、AutoX、文远知行等中国独角兽企业也已深扎在这一领域。

目前,很多自动驾驶头部企业已完成硬件和算法搭建,只差足够多的路测数据,而仿真测试能让真实路测积累的数据发挥千倍的训练效果。车企希望训练自己的ADAS模型(对应自动泊车、高速路行驶等),纷纷向IT巨头购买云资源和仿真服务。

据去年6月发布的《中国自动驾驶仿真技术研究报告》估计,仿真软件与测试将在5年内达到百亿美元的市场规模。在自动驾驶汽车真正落地的前夜,仿真测试市场将成为新的掘金地。

被AutoX创始人肖健雄形容为“最后的战场”的自动驾驶仿真路测市场,谁能跑到最后?

“日行百万公里”

无人车对路测数据的饥渴程度,用一组数据可以说明:特斯拉CEO马斯克认为,量产一套自动驾驶系统需要跑至少96亿公里,美国兰德智库则认为需要跑177亿公里,相当于在地球和太阳之间往返50多趟。

即使全球最领先的公司能调动100辆车以每小时40公里的速度进行全天路测,完成相应的真实路测也需要500年。要建立自动驾驶系统,全部倚赖真实路测数据是不可能完成的任务。

Waymo的自动驾驶仿真图像 来源:Hard Copy

Waymo的自动驾驶仿真图像 来源:Hard Copy

AutoX创始人肖健雄博士在接受未来汽车日报采访时表示,如果有仿真测试,真实路测的效果可以被放大1000倍以上。

2016年,谷歌waymo的真实路测里程是483万公里,虚拟测试里程长达40亿公里。英伟达CEO黄仁勋也曾公开表示:如果工程师使用仿真测试系统,可以在5小时内完成48万公里的路测。

仿真技术就是在计算机建立的场景内,将真实控制器变成算法,训练自动驾驶算法不断学习的技术。如果每次调整算法,都要线下几十辆车的车队动辄跑数百公里来验证,成本未免过于高昂。有了仿真技术,就可以在计算机里做最初步的验证。

肖健雄告诉未来汽车日报:“无人车需要大量数据去喂,而目前自动驾驶公司已纷纷进入冲刺阶段,数据积累成为核心。”在过去一年里,他最关注的事就是增加真实数据和仿真数据的积累量级。

除了放大路测效果,仿真路测还能覆盖真实路测无法实现的极端情况,如恶劣天气、交通事故等。

智能驾驶通常被划分为ADAS(高级辅助驾驶系统,对应L2、L3级别)和自动驾驶(L3、L4级别)两条路线。前者的仿真路测较为简单,后者的难点在于解耦系统和建立架构。肖健雄告诉未来汽车日报:自动驾驶仿真的门槛颇高,只有本身是自动驾驶领先企业,才知道如何建立更好的仿真系统。

自动驾驶仿真系统模块,模仿自动驾驶汽车的控制模块搭建 来源:51WORLD

自动驾驶仿真系统模块,模仿自动驾驶汽车的控制模块搭建 来源:51WORLD

目前,ADAS的仿真路测需求旺盛,在自动代客泊车、交通拥堵驾驶、园区物流等应用场景已经落地。按中国工信部要求,2020年基本ADAS自主份额要达到50%。高级别自动驾驶的仿真路测也进入研发冲刺阶段。多家头部仿真公司(都是国内初创企业?可以简称为仿真公司吗?)表示,他们的仿真器几乎是为中国路况量身定制。

仿真独角兽企业51WORLD智能驾驶与交通事业部负责人张帆告诉未来汽车日报,由于信息安全、地图安全、车辆生产一致性等考虑,中国必须有自己的仿真路测软件。

巨头悉数入局

包括BAT和华为在内的互联网巨头悉数入局,是仿真路测成为核心战场的标志。

在最先入场的百度,处于Apollo技术框架顶层的Apollo仿真引擎拥有海量实际路况和自动驾驶场景,基于大规模云端计算容量,目标是赋予开发者“日行百万公里”的训练能力。2020年3月,中国首个L4级自动驾驶开放测试基地在重庆开工,百度Apollo自动驾驶测试运营中心将设立,打造“虚拟仿真+封闭试验+开放测试”的全链条能力。

但多位行业头部玩家告诉未来汽车日报:百度仿真平台的开放较为有限,其出发点是为自己的研发服务,会把这一核心能力牢牢攥在手里,算法的匹配性也局限较大。还有玩家表示,如果过于倚赖百度,主机厂将沦为“造壳”的公司(指不掌握软件能力,只生产硬件),这让主机厂有所顾虑。

百度Apollo技术框架 来源:百度Apollo

百度Apollo技术框架 来源:百度Apollo

华为的自动驾驶仿真业务则更希望成为全栈能力的一环。2019年4月,华为云发布了自动驾驶云服务八爪鱼(Octopus),提供模型搭建、训练、仿真、标注等全生命周期服务。其中,仿真的核心卖点是“高并发实例处理能力”:提供超过1万个仿真场景,每日可测试虚拟里程超过500万公里,支持3000个实例并发测试。

行业人士告诉未来汽车日报,华为的仿真技术核心是要让开发者享受到全链条服务,仿真业务本身不是重点。一方面,仿真业务部署在华为云上,能促进云服务的使用,另一方面也能为华为MDC(移动数据中心)提供相应的软件,就像买了计算机要装系统,“而卖硬件才是华为的基本盘”。

华为云八爪鱼(Octopus)自动驾驶服务 来源:世界智能网联汽车大会

华为云八爪鱼(Octopus)自动驾驶服务 来源:世界智能网联汽车大会

腾讯的仿真业务与华为相似,都服务于L2、L3级别自动驾驶,面向主机厂商。2019年11月,腾讯发布了自动驾驶仿真系统TAD Sim,其卖点是使用专业游戏引擎、工业级车辆动力学模型、虚实一体交通流等技术,“让虚拟场景无限接近真实世界”。

有行业人士告诉未来汽车日报,腾讯的基本盘在于卖云服务,很多车企都有自主开发ADAS系统的需求,对云服务有很大需求,腾讯正好布局场景。腾讯的短板在于没有深厚的自动驾驶技术储备,也无法形成HiL(硬件在环)能力。

腾讯自动驾驶布局 来源:2018腾讯全球合作伙伴大会

腾讯自动驾驶布局 来源:2018腾讯全球合作伙伴大会

2020年4月,最晚入局的阿里通过达摩院发布了“混合式仿真测试平台”。官方信息称,这一平台的卖点在于打通了线上固定环境与线下真实路况的鸿沟,能够模仿人类的随机干预。阿里宣称,该平台将推动自动驾驶走向L5量级,但目前公布的细节很少,也未确定是否对外开放。

除了BATH,自动驾驶头部公司也在布局仿真路测。

谷歌旗下自动驾驶公司Waymo的仿真测试软件Carcraft并不对外开放,而是服务于自己车型的大规模测试,目前已完成100亿英里(161亿公里)的仿真路测。2019年底,Waymo收购了英国公司Latent Logic,用于仿真模拟技术的提高。

通用旗下Cruise的仿真平台同样不对外开放,由著名游戏开发者Tom Boyd统领。比起仿真路测里程,Cruise更强调路测的”质量“,也就是覆盖足够多的场景。Cruise还建立了一座虚拟的城市,来模拟“不守规矩的行人和开车乱窜的驾驶员”。

张帆告诉未来汽车日报,市场上主要有三类企业:一类是以百度、Waymo为代表的头部公司,本身对仿真工具有很强需求;第二类是主机厂,有需求但没工具,会考虑使用腾讯或华为的工具,或干脆买小公司(例如上汽通过收购推出的仿真计算云SSCC);第三类是纯商业仿真公司,只服务于车厂。

就技术能力而言,张帆认为,除了BATH、Waymo等巨头,AutoX、文远知行、小马智行等聚焦L4的头部企业也多已完成硬件和算法的搭建,只差足够多的数据来训练算法。这些企业也在瓜分国内主机厂,以战略合作形式提供仿真能力。

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