本文转自汽车之家姚嘉的原创文章
2017年7月,百度CEO李彦宏坐在一辆无人驾驶汽车里,车辆开上了比四环多一环的北京五环路。当日也因此产生了两条刷屏式新闻,第一条是中国人自己的无人驾驶技术来了,而第二条是:它违章了,并且吃了罚单。
2017年,百度在重复了多次将集团新的战略方向定为“All in AI”之后,推出了首个开放性自动驾驶系统平台:Apollo计划(阿波罗),简单来说这个平台能够协同车企完成针对车辆的自动驾驶开发,同时也能够对接硬件技术商,以承上启下的形式打造出一套开放性的平台。在去年的百度世界大会上,李彦宏许下承诺:将在一年内完成量产无人驾驶汽车。
百度All in AI,一年办了两件大事?
不看广告看疗效,L4级无人驾驶都能干点啥?
押宝AI芯片,中国“芯”百度能添几分力?
百度双持自动驾驶系统和芯片,海外市场会不会买帐?
时光荏苒,稍纵即逝,一年之后,曾和李彦宏一起许下承诺的百度智能驾驶事业群组总经理陆奇离职了。但在上周,百度仍如期带来了他们自己允诺的无人驾驶量产车,一同而来的还有多个吸人眼球的信息:全球首款L4级别无人驾驶驾驶巴士,并已实现量产能力;将出口国外进行商业化运营;同时,中国自主研发的首个AI芯片“昆仑”发布,秒杀同级。
消息振奋,举臂欢呼,当日在很多媒体的报道中都提到:百度把吹的牛实现了,百度是全球首家实现无人驾驶汽车量产的公司,中国芯有救了!但在刷屏式的新闻背后,一些质疑声音也随之出现:这辆L4级的无人驾驶到底能干嘛?缺“芯”的中国半导体产业,这次真的能成功么?
百度L4级无人驾驶巴士到底能干嘛?
此次百度已经实现量产的L4级无人驾驶巴士名叫“阿波龙”,与金龙客车合作,由后者负责生产。阿波龙车身长4.3米,宽2米,由于没有驾驶位,车厢内共8个座位,核载14人(其中含6个站位)。采用纯电动动力系统,续航达到100公里。但现阶段这辆车在应用上还仅限于封闭场景,所以不要妄想能够在家门口的大街上见到它了。
另外,通过与日本软银集团的合作,明年这辆无人驾驶巴士会进入到日本市场,但应用场景仍然相对单一。在百度官方的说明中,阿波龙在日本市场会用于核电站工厂内的人员接驳,以及服务于部分封闭式社区,主要的功能体现还是替代摆渡车的作用。
关于生产方面,百度官方提到目前的量产数量达到了100辆,这对于汽车制造业来讲并不算是一个具有说服力的数字。况且目前已经下线的车辆从客观角度上看,仍还处于“道路测试”的工程车状态,即便是进入封闭式商业化运营也还需一段时间的测试。在大会上,百度也没有在这个方面给出过多的说明。
所以从上面的应用模式和量产状态两个信息点能够看出,已经实现量产化的百度L4级无人驾驶巴士其实在行业中并不算多么惊人的技术成果。反之,相似的技术产品在美国以及日本等市场都已经有了先例,毕竟针对封闭或固定路线场景而设计的无人驾驶汽车,相比真正在开放公路上应用的车辆有着完全不同的技术高度。
在封闭道路上的自动驾驶技术与在开放道路上相比,对于技术的需求不在一个维度上。首先是对车辆计算能力、高精度地图的支持、图像识别率以及网络基站等技术的依赖性更低,其次在封闭环境中对车速和行进轨迹更易控制,两个方面都大幅降低了运营的技术难度,能实现的安全冗余也更充足。但反之在开放性道路上,上述的每一个技术难度都会成几何式的增长。
当然受限于法律法规,自动驾驶在开放性道路上的应用还未被彻底放开,也证明政府以及车企对于这项技术的保守态度,所以自动驾驶技术公司当前也只能在封闭性场所或者合规的道路上进行测试。在面对真正能投入到开放性道路上的自动驾驶技术而言,仍有大量的阶段性测试需要慢慢攻克,车企在此方面也十分谨慎,例如特斯拉至今仍在推迟新版Autopilot自动驾驶系统的更新。
从很多维度上讲,自动驾驶会因为应用环境的不同而受到不同的技术挑战,但也正如我们前文所说的,对于中国自主研发的无人驾驶技术的突破,百度实现了从无到有仍然令人感到欣慰。但就“阿波龙”来说多少显的有些雷声大雨点小,更像是“断章取义”的用“L4级”来博得我们的眼球。大会后有人在网上吐槽,具备L4级无人驾驶的阿波龙在技术性难度,甚至不如去年李彦宏在五环路上乘坐的那辆车高。
PPT造车与PPT造芯
除了无人驾驶巴士之外,百度在当天还发布了自主研发的首款AI芯片——昆仑。在百度官方的信息中,这款芯片在数据层面可以说秒杀竞争对手,尤其在深度计算能力层面,“昆仑”要优秀于英伟达在今年发布的DRIVE Xavier芯片八倍之多。但这一切的数据仍然只是停留在发布会的演示稿中,看不见也摸不着,可对于很多“吃瓜群众”而言,恍惚中让人觉得中国“芯”在一夜之间突然成功了。
百度昆仑芯片官方数据与英伟达芯片对比 |
信息 | 百度昆仑 | 英伟达DRIVE Xavier |
制程 | 14nm | 10nm |
功耗 | 100W | 30W |
运算能力(DL TOPS) | 260 | 30 |
生产 | 三星 | 英伟达 |
其它 | 未知 | 8核CPU × 1 512核Volta GPU X 1 深度学习加速器 视觉加速器 8K HDR 视频处理器 |
在官方信息中,我们也没有查阅到该芯片的相关架构信息,仅提到了会支持百度当前的自研的PaddlePaddle AI系统框架。有外媒在会后表示:“与芯片巨头企业英伟达NVIDIA、英特尔或高通不同,百度没有透露任何有关其芯片架构的细节。即便在官方数据上要远远领先于英伟达DRIVE Xavier芯片,但这也仅仅是在文档层面,并没有任何其它信息来证明这颗芯片的真实能力以及应用手段。”
一套完整的自动驾驶解决方案包括了由软件到硬件的多维度配合,其中自动驾驶计算平台也由多个部分组成,目前全球一线车企基本已经有了稳定的技术提供商,而百度想要芯片和系统两手抓,即便技术能够全面落地,在口碑层面如何获得当前市场中车企的青睐也将是个问题。而在计算平台这个领域,目前百度想分占得一席之地同样是相当艰难的。
相比自动驾驶系统,芯片开发仍然是一个承上启下,环环相扣的技术体系。中兴事件之后再次体现了中国在“造芯”之路上举步艰难的状态,而问题也基本都出在了对上下游技术的掌握不足,低端“芯”成了中国甩不开的一口黑锅。但面对AI市场爆发,对高端芯片的需求量还会持续增加,百度选择自研要抢市场的同时,或许也是无奈之选。
以此次百度“昆仑芯片”的对手英伟达DRIVE Xavier芯片为例,也曾是百度自动驾驶系统的芯片合作商。但其目前已经经历了三次的技术迭代,同时配套的计算平台也对应获得了持续的升级,包括其它辅助性技术的加入,例如深度学习加速器、视觉加速器以及视频处理器等等,技术的环环相扣才最终成就了一颗芯片。
而在目前百度给出的信息中,对于昆仑芯片在其它技术方面的信息少之又少,加上试产要放到2019年,目前来看,这个所谓的首款自研AI芯片仍然还停留在“PPT层面”。但即便明年成功试产,也仅仅只是万里长征的第一步胜利,心急吃不了热豆腐,中国目前在半导体行业的技术能力,不要说一步赶超,就连试错都要有一段很长的路要走。
总结:心急,中国企业的通病
在百度开始投入到“All in AI”的这段时间以来,我们的确看到了这家科技企业为之付出的努力,但对于当下快节奏的市场变化,只有真正的技术落地甚至迭代,才能换来相对的市场盈利效果。谁会在一件不赚钱的事上耽误时间呢?百度自己肯定也深知这一点。
在今年的百度AI开发者大会上,其官方表示:“到2020年,市场中60%-70%都将是智能联网汽车,而百度认为在车联网上的变现会更快一点,同时在这一方面百度也有优势。但自动驾驶还处于比较雏形的阶段,这部分的商业化没有这么着急。”
在与车企的合作方面,百度也深知与海外企业合作的重要性,守着家门口的几家制造商难以将市场份额过大,即便是所谓的“雏形期”,但与海外市场的技术结盟在也尤为关键。目前百度和现代已经有了深度合作,此次大会上又宣布与比亚迪联合打造开放车辆认证平台,比亚迪将向百度开放车辆信息接口,让百度可以获得更为深层的数据,效仿“安卓系统”的开源信息互通可能会是一条变现思路。
过去一年里百度在自动驾驶领域有收获也有成长,但这并不意味着一家企业可以在如此短的时间里就形成稳固的技术壁垒。反之,中国企业“操之过急”的性格似乎在百度身上又一次体现,总想更快的让市场看到结果,也总想在短时间里获得成就,是好胜,还是急于求成?但终归不能一口吃个胖子。对于百度,我只想表达一句祝福:十年不长,只争朝夕。
该贴被huang.wang编辑于2018-7-18 14:22:36