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皇冠管理端登3网址(www.99cx.vip):电动汽车进入智能化的下半场竞争,比亚迪危机重重,突破点在哪?

admin2022-09-099

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电动汽车竞争,上半场是电动化,下半场是智能化,已经成为业内共识。


伴随共识而来的,是智能化的军备竞赛,已经进入了严重内卷的战国时代。


而此时的比亚迪,却要面对重重的危机。



什么样的智能化技术体系才是牢固地基?张扬提出,在做自动驾驶过程中,百度始终对于技术坚持三个基本的方向:第一,倾向于软硬一体进行交付,夯实牢固地基;第二,实现数据闭环,持续地提高百度算法的能力;第三,在软件架构上采取SOA架构,即面向服务的架构。



比亚迪危机重重


6月时,王传福曾在股东大会上表示:“新能源汽车的上半场是电动化,下半场是智能化。比亚迪在智能化领域,会像在电动化领域一样,将所有核心技术打通,并进行充分验证。”或许在那时候,王传福就已经暗示了比亚迪要进军自动驾驶芯片自研领域的信号。毕竟自动驾驶一向被认为是比亚迪的短板,而这个短板迟早都得努力补上。


汽车新四化阶段分为电动化、网联化、智能化和共享化,其中电动化和智能化被一致认为是新能源汽车上半场和下半场的关键所在,电动化主要围绕电池、电机、电控等三电技术,智能化则主要体现在智能座舱、自动驾驶等环节。


比亚迪新能源汽车崛起的种种,均诞生在新能源汽车产业从0到1的电动化时代,时势造英雄,草莽时代的英雄只需要敢想敢干再加上一点运气,冲到前面难度不大。但现如今,新能源汽车产业已然步入全新发展阶段,这从新能源汽车的销量上就能窥得一二。


2022年上半年全国新能源汽车销量260万辆,同比增长120%,市场占有率达21.6%,销量飞速提升结果的反面,恰恰说明了新能源汽车已经渡过了初期教育用户的阶段,随着行业企业如雨后春笋般冒出,新技术、新模式不断出现,新能源汽车的“竞赛”就此步入智能化的“下半场”。


汽车电动化时代,比亚迪通过自研三电技术、汽车芯片、供应链垂直一体化等深厚布局,取得销量爆发,以突破万亿市值完美收官上半场,而在下半场这个赛段,比亚迪要面临的挑战还多的多。


目前自动驾驶有两大技术路线,一是特斯拉代表的视觉识别路线,二是华为代表的激光雷达路线。视觉识别是给汽车安装大量摄像头识别周边物体,然后将数据添加至神经网络进行计算,从而引导汽车自动规避障碍,实现无人自动驾驶。激光雷达则是通过激光雷达、毫米波雷达、超声波传感器、摄像头等多层技术融合完成对周围环境的感知。


两者各有优劣,视觉识别价格便宜大家更容易接受,但摄像头容易受光线和恶劣天气影响,造成精度、准确度不佳。激光雷达采集到的数据更精准,但价格较贵。不过无论是视觉识别还是激光雷达,要实现自动驾驶都需借助主控芯片、AI 芯片、操作系统、算法、雷达、摄像头等软硬件支撑,技术极其复杂。


单论芯片,比亚迪半导体积累多年的制造能力自然可胜任,但自动驾驶芯片难就难在算力,自动驾驶级别越高要处理的数据就越多,所需要的算力也越高,这于比亚迪而言是完全空白的领域,比亚迪的智能化时代才刚刚起步。


要赢得智能化“战争”的胜利,该把握哪些技术和趋势?


软硬件一体的重要性


“行泊一体在实现中高级自动驾驶的过程中是技术发展的必然阶段,也是非常有实用价值的产品形态。五年之后,可以想象汽车智能化普及率将和电动化达到一样的水平。大潮将至,我们要做的只能是主动迎接变化,在新变革中继续成为一个赢家。” 在2022年度高工智能汽车市场峰会上, 百度智驾业务资深架构师张扬如是说道。


然而,实现终极的汽车智能化与完全自动驾驶,并不是一蹴而就的。如何稳扎稳打,快速进入商业模式的正循环,是所有玩家都在苦苦思索的事情。

在一轮又一轮产业洗牌中我们可以看到,一些无控制器硬件能力的L2+算法厂商在量产交付过程中纷纷折戟,大浪淘沙之后,成功留下来的多为软硬一体玩家,例如知行科技、福瑞泰克等。


同时,大算力芯片(Orin-X)的出现也再次带来了市场拐点。以小马智行为典型的L4厂商开始自研车规控制器、切入智驾市场。


在软件层面,无论是安波福用43亿美元收购WindRiver,还是华为重金投入AOS/VOS的安全认证,无一不在说明,安全的底层软件已然成为控制器厂商布局的重要壁垒。同样,AI工具链、通信中间件等底层软件的成熟度也成为了决定智驾芯片市场成败的关键要素。


另一方面,芯片算力在摩尔定律已停滞的背景下仍然保持着持续飙升的态势。在芯片从10Tops级跃升至100Tops级,甚至是未来规划的1000Tops级的过程中,AI工具链优化则是隐藏在背后的戏法(众多芯片厂商用结构化稀疏等倍增算力的方案注水);而特斯拉、蔚来等创新车厂也开始从控制器、传感器、芯片到算法追求全面自研。这也完全证明了,只有同时具备软硬件能力,才能在接下来的智能化大战中屹立不倒。

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“自动驾驶算法是自动驾驶的冰山一角,在算法之下有很多的事情需要做。如果下面的基础不牢,上面就会出各种各样的问题。” 张扬强调。


可以说,软硬一体化设计是当前阶段可量产的最佳实践。


首先,此设计模式为产品体验和功能的差异化提供了关键保障:“目前芯片算力普遍不足,需要软硬一体优化异构计算,保证体验。从产品质量的角度而言,如果硬件、软件、上层软件、AI工具链协同开发,在成本可控条件下,使用同样的SOC芯片就可以做出更好的产品。”张扬表示。从市场现状也能看出,大多数高级别辅助驾驶解决方案(如博世、Mobileye)均为软硬一体化设计。


更关键的是,软硬一体设计也是应对汽车量产时间压缩的关键路径。


张扬表示,进入产品智能化之后,交付周期变得非常快,识别需求与对接需求也变得愈加困难。“当我们启动一个项目时,很难一开始就把各种需求对得很齐,项目执行中途一定会有方案细节或者OEM触发的诸多变更。而将软硬件作为一体进行交付能快速适应这些变化,有效解决上述难题。”


数据闭环是关键


对供应商来说,早期用技术优势抢占市场高地,通过率先规模量产来实现数据积累,并快速打造出完备的核心技术储备与先进的解决方案,凭借领先的差异化智能化产品,才能率先卡位市场风口,并构建自身的核心竞争壁垒。


张扬强调,现阶段,实现自有大规模数据训练最为关键,最好的途径便是通过规模化量产,将车端有效数据回传,以迭代算法提高智能驾驶系统的能力。


得益于在Robotaxi、低速泊车场景的大规模量产,百度实现了中国南北城市道路场景尤其长尾问题场景的数据积累,保障了百度ANP智驾系统的充分验证与持续迭代,百度Apollo已经构建了智能化可持续升级数据闭环,保障了自身的核心技术壁垒。



“我们有深度学习框架和完善的仿真平台,模型会随着数据的增加而自动升级,同时我们每天增加很多仿真里程。”张扬表示。


“比如,在城市行车场景和低速泊车场景中,会存在看起来很奇怪的交通信号灯、因灯光昏暗而难以识别的阻车器。一般情况下,系统会由于难以识别这些无法辨认的事物而增加风险。但后来我们通过其他车辆定向采集数据,这些难题都完美解决了。” 张扬介绍。


可以说,基于多年“Learning+数据”的组织能力建设,加持数据到驾驶能力转化通路在线,百度的认知实践领先业内。


SOA是优秀的工程实践


值得一提的是,百度的SOA架构也将赋予整车更多的差异化,将产品特性服务化。例如,可以通过网络实现跨域能力的调度和软硬件资源能力的开放,向客户开放开发接口。比如,基于SOA架构提供数据脱敏的基础能力也可被多个功能调用。


“往往有一些OEM希望参与到汽车智能化的开发过程中,有了基于服务的架构,我们很容易向客户提供SOA的接口,他们以解耦的方式实现定制功能的开发。”张扬介绍。


最后张扬还提到一些能力是自动驾驶中比较原子化的部分,百度会打好基础,而有很多跟终端消费者直接相关的功能,百度乐于以开放的心态与客户一起合作开发。比如威马汽车就利用百度的地图能力,开发了属于自己导航功能。


据悉,百度AVP产品已在威马、广汽埃安、长城落地量产;首个行泊一体的ANP2.0方案已在威马w6搭载,后续还将搭载于比亚迪、东风岚图;ANP3.0计划于明年交付,或将迎来又一个“行业首批”的里程碑。


此外,除了智驾领域,百度还在致力于座舱与驾舱的融合。“座舱某种程度上可以作为一种安全冗余来做一些紧急的刹停和避障功能,最大程度保障系统的鲁棒性。在智驾、智舱、智图方面,我们希望有全面的覆盖。并和我们的客户、合作伙伴一起,使汽车产业智能化的道路能够走得更远。”张扬如是说道。


尾声


从马车到燃油车,从燃油车到电动汽车,从电动汽车再到未来的智能汽车,汽车产业始终处于一轮又一轮的变革之中,行至智能化的篇章,自动驾驶一定会是企业重点投入的方向,同样的,竞争亦会异常激烈。对比亚迪来说,追赶自研自动驾驶芯片这个风口,即便心急,想要吃上“热豆腐”也不是一时之事,后面所要走的路还长得很啊。




来源:高工智能汽车,MIR睿工业,电驹

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