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特斯拉和小鵬汽車的“激光大戰”

璟琰乀 ? 來源:IT時報 ? 作者:李蘊坤 ? 2020-12-01 17:38 ? 次閱讀

1特鵬之爭背后,既有特斯拉起訴小鵬竊取技術機密的多年積怨,也有自動駕駛發展路線上,視覺派與激光雷達派的互不服輸。

2這次爭論的焦點是激光雷達。國產激光雷達成本一路下探,是一個新的信號

3對于普羅大眾而言,哪種方案并不重要,誰能以性價比最高的方案實現自動駕駛才是正道。

三只中概股造車新勢力股價漲瘋了。

截至當地時間周三美股收盤,小鵬、蔚來、理想分別報收于64.27美元、53.69美元和40.72美元。

“三駕馬車”中尤以小鵬風光,自今年10月30日至今,股價從19.38美元一路上揚,最高一度摸頂至74.49美元,累計上漲超過280%,市值超過百度。

誰會對中國造車新勢力最警惕?傳統車企嗎?不,特斯拉。

盡管特斯拉這幾日股價也是一路飆升,周三收盤時達到573美元,其創始人馬斯克的身價超過比爾·蓋茨,名列世界第二,但他并沒有因此對小鵬掉以輕心。

“SpaceX有使用激光雷達,只是它對自動駕駛毫無意義。”

11月20日,小鵬剛剛發布2021年將采用激光雷達技術,馬斯克便在社交媒體上嘲諷起來。

只是很快,小鵬汽車創始人何小鵬回懟:“明年開始,在中國的自動駕駛,你要有思想準備被我們打得找不著東。至于國際,我們會相遇的。”

特鵬之爭背后,既有特斯拉起訴小鵬竊取技術機密的多年積怨,也有在自動駕駛發展路線上,視覺派與激光雷達派的互不服輸。但對于普羅大眾而言,哪種方案并不重要,誰能以性價比最高的方案實現自動駕駛才是正道。

本周,《IT時報》記者分別試乘了目前在售的特斯拉Model 3和小鵬汽車P7,在不同場景下雙方各有勝負。

但明年才應該是二者“死磕”自動駕駛的元年。國產激光雷達售價已下探到1000美元以下,價格不再是自動駕駛跨不過去的門檻,而特斯拉的全新自動駕駛軟件FSD將正式商用,馬斯克稱,屆時將完成90%的非干預駕駛。

“中國的特斯拉”能在中國打敗特斯拉嗎?拭目以待。

01

試乘:

特斯拉能自動變道 小鵬自動泊車更準

三家互聯網造車新勢力中,目前在售產品只有小鵬P7與特斯拉Model 3價位差不多,在25萬-30萬之間。

傳感器是自動駕駛必不可少的裝配。24.99萬元的小鵬 P7中配版(智享版)車型配有4個環視攝像頭、1個智能感應攝像頭、12個超聲波雷達和3個毫米波雷達,26.99萬元的高配版(智尊版)車型則又增加了9個智能感應攝像頭和2個毫米波雷達。

簡單數數,高配版P7一共有31個傳感器,其中攝像頭和雷達幾乎各占一半。

特斯拉Model 3的硬件配置則明顯少一些,一共有8個攝像頭、12個超聲波傳感器及1個毫米波雷達,購買6.4萬元的全自動駕駛軟件包后,并不需要硬件升級便可以解鎖自動泊車、自動輔助變道、自動輔助導航駕駛和智能召喚的能力。

圖源:特斯拉官網

記者試乘的是小鵬中配版車型,行駛過程中開啟ACC(自適應巡航)功能后,在所處車道上對前車進行自動跟隨,并可以根據前車的速度自動啟停,但如果紅燈等待時間過長,車輛會默認進入自動駐車狀態,屆時再啟動時需要人為踩一下電門。

特斯拉的完全駕駛版則只要一踩剎車,就會自動退出ACC,其工作人員介紹:“傳統ACC只支持60km/h,特斯拉則是全速段可ACC。”

從上路實際體驗來看,特斯拉可以自動變道,小鵬還暫時做不到。領航輔助是當前自動駕駛領域最高的功能,可以自動根據導航路線巡航、自動變道。目前特斯拉NOA已達到量產水平,而小鵬的NGP要到今年底明年初才發。

一位知乎網友評論兩者的自動駕駛功能,圖源:知乎網友明說

如果就雙方均支持的自動泊車場景進行比較,小鵬則明顯更勝一籌,識別出車位后可以自行倒車入庫,而且幾乎停在車位正中間,與邊線對齊。相比之下,特斯拉就做不到這么“中規中矩”,屏幕顯示自動泊車完成時,左邊后輪堪堪壓線,右手邊還空出一大截。

一位負責開發自動泊車功能的小鵬工程師告訴《IT時報》記者,特斯拉的車位識別只用了超聲波,小鵬則把攝像頭和超聲波都用上了,準確率會高不少,“只用超聲波識別很依賴附近參考物。如果旁邊的車停歪了,它也很容易歪。高配版的小鵬還會用到前向攝像頭,可以提前5-6米發現車位,防止經過車位以后再停會被后面的車搶走。”

02

兩條路線之爭

僅從現有L2.5級別的自動泊車,很難真正看出兩者的實力。

馬斯克是堅定的激光雷達反對者,他堅持用攝像頭做特斯拉的眼睛,搭載毫米波雷達和超聲波雷達,收集數據,并利用神經網絡分析周圍環境,也就是說,他認為通過人工智能,可以用“更軟”的方式看清路況和場景,而不需要一個昂貴的硬件設備。

但特斯拉并非沒被打臉。據媒體報道,明明是空無一人的公路,一輛特斯拉Model X卻在大半夜自動進行了剎車,仿佛看見了“幽靈”。

而這個“鬼故事”背后的真相,其實是路邊廣告牌視頻中一閃而過的“STOP”標識,即使閃現時間僅為0.42秒,自動駕駛系統還是會將其判別為停車路標。

在另一場實驗中,搭載了HW2.5自動駕駛芯片的特斯拉還會將投影在路面上的人形圖像識別為行人,從而減速。

激光雷達制造商禾賽科技的一位內部人士認為,事故的根源在于攝像頭終究是通過二維圖像來識別障礙物的,即使部署得再多,精度還是受限于平面,如果因為路面上的光影變化產生誤判,在高速行駛的情況下還可能引發追尾。“所以激光雷達這種三維傳感器要優于二維,因為它既能識別圖像,也能識別立體的障礙物”。

出于安全性考慮,目前正在測試的Robotaxi(自動駕駛出租車),如百度、滴滴等公司,都采用了激光雷達方案。

無人駕駛貨運卡車技術研發商圖森未來聯合創始人陳默也告訴《IT時報》記者,對于他們的L4級別自動駕駛重卡來說,多一種傳感器相當于多一份冗余,由于L4級別自動駕駛可替代司機,利潤較高,所以即使高成本的激光雷達也負擔得起。但瞄準L2級別量產車的特斯拉就很難接受激光雷達的成本,尤其是機械激光雷達,而且一旦確定了純視覺的自動駕駛路線也不大會輕易改變。

但在馬斯克11月24日宣布的即將推出的全自動駕駛(FSD)測試版本中,2D(二維圖像)的問題可能已被解決。

從此前曝光的測試視頻中可以看到,新版的FSD自動駕駛軟件不需要繪制區域地圖,而是通過識別道路特征,將周圍環境圖片進行拼接。

也就是說,通過視覺圖像處理的4D邏輯模擬激光雷達的工作原理,甚至有一個角度,看起來像是無人機從上空看到路況,從而使車輛能夠及時做出反應,路口轉彎、通過環島、狹窄路段自動折疊后視鏡等新功能,都可以自動完成。

新版FSD被馬斯克稱為量子飛躍式的進步,而在對小鵬的隔空喊話中,馬斯克也刻意強調了這點:“他們沒有我們的神經網絡計算能力。”

然而,特斯拉車主想要升級為FSD并不便宜,至少要再加6.4萬元,小鵬的機會則在于,激光雷達不僅有效,而且國產化的步伐正大大加快。

03

國產激光雷達降至1000美元以下

激光雷達一向與“貴”聯系在一起。

中信建投的一份研報指出,激光雷達具有精度高、探測廣的優點,測距范圍可達200米,但是易受雨雪霧等惡劣天氣影響,技術還不夠成熟,而且成本高。

圖源:中信建投證券

以滴滴的自動駕駛汽車為例,配備了1個64線激光雷達和2個16線激光雷達等近20個傳感器,造價在100萬元以上。

不過,激光雷達市場近年來的“國潮”趨勢側面反映出自動駕駛行業的降本需求。

成立于2007年的Velodyne是來自美國硅谷的激光雷達鼻祖,然而2019年終,Velodyne開始淡出中國市場,被國產廠商價格狙擊是主要原因。

從低端的16線產品到高端的64線產品,Velodyne都受到了中國創業公司的圍堵,譬如速騰聚創的16線激光雷達價格只有Velodyne的一半,禾賽科技則憑借一款40線激光雷達從這家美國巨頭口中搶下了百度這塊蛋糕,并聯合百度Apollo發布了“激光雷達+攝像頭”的環境感知套件。

今年9月,禾賽科技推出了圖像級分辨率的128線機械激光雷達,據上述內部人士稱,與美國友商同類產品的70萬元報價相比,禾賽的價格便宜了一半,目前已有客戶開始用128線替代原本的64線,“有不少造車新勢力也和我們建立了合作”。一度采購過Velodyne的圖森未來也將目光轉向了更多國產品牌,性價比和服務是陳默看好中國制造的兩個殺手锏。

小鵬汽車聯合創始人夏珩曾在接受采訪時表示:“激光雷達貴,很大程度上是因為量小。我們希望把激光雷達用到量產車型里去,通過量的提升把物料成本拉下來。如果上萬的采購量,議價能力是非常強的。”

根據小鵬汽車Q3財報,三季度共交付汽車8578輛,同比增長266%,其中定位轎跑且在價格、續航及車型定位上直面特斯拉Model 3的P7實現規模性交付,達到6210輛。

國信證券研報指出,由于P7上量,小鵬單車ASP(平均銷售價格)由Q2的17萬元增長至22萬元。預計 2021年銷量可以保持150%以上增速,但或受Model 3 降價等影響,P7車型10月銷量環比下滑 18%,因此四季度銷量情況極為關鍵。

據陳默推斷,小鵬選擇固態激光雷達的可能性更大,價格大約在500-600美元。固態激光雷達不需要旋轉部件,大大壓縮了結構和尺寸并降低成本,但不能360度旋轉也意味著無法實現全方位掃描,所以需要在不同方向布置多個固態激光雷達。

中信建投研報指出,激光雷達價格已下探至1000美元以內,預計到2022年市場有望增長至40億美元,復合增長率為58%。

圖源:中信建投證券

不少國內企業也都在入局激光雷達,售價8999元的大疆Livox激光雷達正式發售,使激光雷達售價首次降至萬元以下。

今年10月的世界智能網聯汽車大會高峰論壇上,華為輪值董事長徐直軍也明確表示,華為要造激光雷達、毫米波雷達等智能汽車核心傳感器,打造新的傳感器生態。

責任編輯:haq

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