首页 / 资讯 / 科技

余承东都搞不定,智能驾驶是伪命题?

创融界 时间:2023-04-03 10:07:13
智能驾驶技术侧的纵向研究重要,但如何实现自动驾驶的可持续发展,商业化落地是目前必须解决的问题。

智能驾驶技术侧的纵向研究重要,但如何实现自动驾驶的可持续发展,商业化落地是目前必须解决的问题。

落地、落地,还是落地。

智能驾驶也好,智能座舱也罢,如今汽车智能化技术的发展,已经来到了十字路口。而如何切实商业化落地,令消费者明确地感知到智能化的好处,便是现在所有车企都在头疼的事儿。

毫不夸张地说,哪怕强如华为,狂如余承东,也不得不在智能驾驶的发展上,迂回向前、暂时退避。

日前,中国电动汽车百人会论坛正式在北京召开,造车新势力、传统车企、芯片企业、Tier 1等产业链各公司,都有参加。就连最近被华为“点名批评”的余承东,也出来说了说“心里话”。

华为造不造车,如何去造车,行业市场内部早已众说纷纭。就像余承东说得那样,哪怕此时把问界前面的华为标志拿掉,其切入汽车行业的本质,并没有发生变化。

而除此之外,更让笔者深思的是,余承东说了另外一句话——

阿维塔的未来未知,但此时余承东所阐述的事实,无论是刚刚闹掰的广汽,还是“产品定义有问题”的北汽,都已经基本放弃了华为HI模式。

这也就意味着,帮助华为进入汽车行业的HI模式——智能驾驶,并不能被现在市场所接受。

试想一下,华为如此强大的品牌力、号召力,竟然也没能将智能驾驶的标签跑通透,足以可见市场消费者对于智能驾驶的“抵触情绪”。

退一步讲,或许也算不上抵触,而是行业在教育消费者时,智能驾驶的触角并没能深入到用户内心。尽管确实会有消费者“选装”智能驾驶,但大概率不会将其作为买车的基本条件,甚至比智能座舱的优先级还要低上一筹。

那么这样的背景下,智能驾驶不就变成了一个伪命题?

01 智能驾驶,需要去伪存真

技术上,人们总是将智能驾驶分成两种。一种是Waymo、Cruise等Robotaxi公司主导的高阶自动驾驶,试图一步到位,跨越式实现;另外一种便是特斯拉为首的渐进式自动驾驶,通过数据的积累,依旧逐渐完善出无人驾驶的功能。

相对比而言,两者各有千秋。所以,在目前的中国汽车市场上,既有特斯拉的追随者,以造车新势力为多;也有直接冲击高阶智能驾驶的Robotaxi公司,向国外大厂看齐。

而除两者之外,还有一条中国特色气息浓重的路线——车路协同。

相对于如今市场上车企们所注重的单车智能,车路协同路线的不同之处在于,其基础设施的属性。也正是因为这一属性,导致了车路协同路线多是政府侧在推动,并当做基础设施布置。

“聪明的车,智能的路,智慧的城市”便是车路协同路线的愿景,但这个过程却需要付出更多的额外成本。正如国家智能交通系统工程技术研究中心首席科学家王笑京所说:车路协同是增值服务吗?是否应该市场化?

无利不起早,车路协同的未来或许会给交通带来更多的方便、安全,但如果没有足够的利益引导,很难保证其可持续性发展。而这也是王笑京呼吁“车路协同、自动驾驶应该考虑以市场化为主”的原因所在。

现在各地政府都在花费成本搞车路协同示范区,但后续资金、后续维护却没有具体方法去解决。

换句话说,目前有些城市已经兴建了几百个路口的通信设施,但却没有产生显性收益,甚至消费者还不能感受路的智慧,其设备就即将退休报废,那么更新的资金谁来掏?是否需要某一企业持续维护并收取服务费用?

如此一看,车路协同难普及的症结,或许并不是技术问题,而是一个典型的经济问题。

与之类似,关于单车智能的发展,也就是如今车企们鼓吹的L2+++级自动驾驶,是否也存在某些“本末倒置”的问题——车企们是否真正在通过智能驾驶,解决消费者的普遍问题?

谈到现如今的汽车智能,完全可以用“堆料”二字描述出普遍现象。加装多颗激光雷达、配置多颗大算力芯片,说好听了是安全冗余,但多出来的硬件成本,是否也加倍放在了消费者身上?

智能驾驶当然不是伪命题,单车智能和车路协同都不是。只不过如今的矛盾在于,现实市场需求与技术发展、营销宣传产生了偏差。

从功能上来说,智能驾驶能够帮助司机“开好车”,缓解疲惫,是优质服务。而如果这一服务与价格的成本代价太高,人们的容忍度并不会简单的随之提高。

只有车企们去除虚伪的包装,留给消费者切实的智能驾驶功能服务、满足诉求,才是其可持续发展的关键。

02 商业化,才是真正的确定性

简单来说,智能驾驶属于人工智能技术在车端的一种应用,而如今的AI圈子也发生了一件大事——Chatgpt火热出圈。

与之相同的是,智能驾驶技术同样需要算力、数据方面的积累,才能量变引起质变。然而市场总是残酷的,事实证明,只有切实满足商业化,才是智能驾驶的确定性与长期主义。

中国电动汽车百人会论坛上,地平线创始人余凯,为智能驾驶泼了一盆冷水:“我觉得十年以后连L3都不会真正实现。”

对此,余凯举了人骑马的例子作为例证。他认为,未来人和车的关系,就是人和马的关系。如果马撞了人,责任在人;相对应的,自动驾驶的车撞了人,责任也在于驾驶者。

“如果车企承担了自动驾驶的事故责任,所有车厂都会偃旗息鼓,不敢投入研发。”

总得来说,高阶智能驾驶不能切实进行商业化落地,原因包括很多方面,比如:政策不完善、隐私不能保证、责任无法划分、技术不成熟……

但归于一处,其实还是利益划分的问题。

L2+之所以声量越来越高,高速NOA、城市NOA也陆续有车企开放,其原因便是可以在满足各种政策、技术的条件前提下,商业化利益发挥作用,进而实现了正向推动。

只不过依旧需要注意的是,商业化的前提也存在着2个前提条件:其一,技术可用;其二,消费者会用。

亦如华为凭借鸿蒙系统的加持,掀起了智能座舱的新风潮,其中便是技术的加持和消费者的适用。不同的是,智能驾驶对于技术安全性的要求更高,消费者感知方式也有所不同,所以只能暂时“降级商业化”。

随之而来的问题也不少,就比如昂贵的激光雷达,是汽车的必需品吗?实际情况是,如果有人愿意为智能汽车买单,激光雷达就是很好的冗余,大算力芯片也是一样。

显而易见,多年的发展之后,智能驾驶技术正在逐渐释放出确定性。这一过程,由车企战略转变、消费者观念转变为基础,以技术的切实商业化落地为手段,推动新能源汽车向着智能汽车的方向发展。

而无论是特斯拉、小鹏这样的车企也好,还是地平线、黑芝麻这样的芯片供应商,甚至整个汽车产业供应链,都会随着智能驾驶“确定性”的出现,注入更多的活力。

尽管总会有人对智能驾驶不屑一顾,认定其不够成熟,是伪命题,但广义的智能驾驶时代已经到来,大市场、车企、消费者都已经做好了准备。

请相信,那将会成就一个科技普惠、智能平权的汽车行业,更会越来越好。

评论

还未登录?马上去 登录 后评论

全部评论总共{{comment.total}}条
  • {{item.c_AuthorUsername}} {{item.c_CreateTime}}

    {{item.c_Content}}

    {{item.c_ReplyCount}}
    • {{item.c_AuthorUsername}} {{item.c_CreateTime}}

    没有更多了

    还未登录?马上去 登录 后评论

没有更多了