本文來(lái)源:智車科技

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剛剛發(fā)布的中國(guó)官方首份自動(dòng)駕駛路測(cè)報(bào)告——《北京市自動(dòng)駕駛車輛道路測(cè)試報(bào)告(2020年)》顯示,路測(cè)車一年跑了221萬(wàn)公里!從測(cè)試?yán)锍炭?2020年百度Apollo仍排名第一,為112萬(wàn)多公里,小馬智行排名第二,近4．2萬(wàn)公里,而車企測(cè)試?yán)锍踢h(yuǎn)低于出行技術(shù)公司。不難看出,在自動(dòng)駕駛的漫漫征途上,誰(shuí)是率先商業(yè)落地者已初見(jiàn)端倪。

新一代無(wú)人車輛正在引領(lǐng)MaaS(出行即服務(wù))走向大眾;用于此類車輛的傳感器正在形成產(chǎn)業(yè),未來(lái)15年預(yù)期CAGR可達(dá)51%,高端傳感器技術(shù)和原始計(jì)算能力已成為當(dāng)前這波市場(chǎng)浪潮的中心。

夢(mèng)想已照進(jìn)現(xiàn)實(shí)

據(jù)世界衛(wèi)生組織(WHO)統(tǒng)計(jì),全球每年有約135萬(wàn)人死于道路交通事故,不幸的是,其中九成以上的交通事故是因駕駛不慎所致。以北京市為例,在早晚高峰時(shí)段,高速路堵成停車場(chǎng)已經(jīng)司空見(jiàn)慣,每年因交通擁堵帶來(lái)的直接、間接經(jīng)濟(jì)損失高達(dá)數(shù)千億元人民幣,已成為不可忽略的社會(huì)問(wèn)題。此外,隨著科學(xué)技術(shù)和醫(yī)學(xué)的不斷發(fā)展,人口老齡化問(wèn)題也已迫在眉睫。自動(dòng)駕駛技術(shù)的進(jìn)展可以在很大程度上解決這些問(wèn)題。

2017年7月,百度董事長(zhǎng)李彥宏乘坐的無(wú)人駕駛汽車開上北京五環(huán),成為該領(lǐng)域第一個(gè)吃螃蟹的人,也收到了史上第一張無(wú)人駕駛罰單。

現(xiàn)在,夢(mèng)想已照進(jìn)現(xiàn)實(shí),曾經(jīng)在科幻電影中才能看到的自動(dòng)駕駛汽車服務(wù)場(chǎng)景,正在走進(jìn)人們的生活!物流、園區(qū)、廠區(qū)、港口等場(chǎng)景,無(wú)人駕駛車已在為人們提供服務(wù);但在高速公路等場(chǎng)合,自動(dòng)駕駛技術(shù)尚不夠成熟,仍有待進(jìn)一步研究和驗(yàn)證,而今天部署的低速車正在為明天的高速無(wú)人駕駛車積累寶貴的經(jīng)驗(yàn)。

今天,全球汽車都在向電動(dòng)化、智能化轉(zhuǎn)型;隨著高精度地圖、5G通信技術(shù)及物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展,各個(gè)國(guó)家和地區(qū)也針對(duì)自動(dòng)駕駛技術(shù)的路測(cè)、法律法規(guī)制定了適應(yīng)性政策,自動(dòng)駕駛也加快了步伐,而無(wú)人駕駛出行已走在了前面。

“變革的浪潮正涌入我們的城市和街道”,Yole成像業(yè)務(wù)總分析師Pierre Cambou表示:“出行定義了人類長(zhǎng)久以來(lái)組織社會(huì)的方式,如今我們的世界正在被新一代無(wú)人車輛所重塑。兩年前,它似乎還無(wú)足輕重,而今卻即將改變我們所熟知整個(gè)世界。”

出行方式面臨五大限制

行業(yè)專家認(rèn)為,目前的移動(dòng)出行方式正面臨著五大限制,其中最被詬病的是行人安全性的不斷惡化。另外四大限制是:公共運(yùn)輸正面臨著效率與成本方面的挑戰(zhàn);交通擁堵和擁有車輛的成本令汽車作為重要出行方案的地位黯然失色;航空出行雖在快速擴(kuò)展,但城市到機(jī)場(chǎng)的交通狀況依然堪憂;所有現(xiàn)有出行方式都會(huì)產(chǎn)生二氧化碳排放,變革迫在眉睫。

監(jiān)管機(jī)構(gòu)和消費(fèi)者都愿意做出改變,無(wú)論是自上而下還是自下而上。Cambou的看法是:“出行產(chǎn)業(yè)必須進(jìn)行調(diào)整,而且這將為一些企業(yè)帶來(lái)巨大的機(jī)遇。在這方面,自動(dòng)出行無(wú)疑可以符合所有要求。無(wú)論是自動(dòng)汽車、短途接駁還是電動(dòng)VTOL(垂直起降)飛機(jī),所有這些新型方式結(jié)合在一起,將在城市內(nèi)部、城市到郊區(qū)和城市之間提供‘MaaS’。當(dāng)然,從前的出行方式并不會(huì)消失,就像在電視普及后電影院依舊存在一樣�！�

全球出行技術(shù)的變遷

開發(fā)ADAS(高級(jí)駕駛輔助系統(tǒng))技術(shù)的汽車制造商們?nèi)缃翊蠖歼x擇了攝像頭加雷達(dá)的技術(shù)。爭(zhēng)議一直存在,特斯拉首席執(zhí)行官埃隆·馬斯克的觀點(diǎn)是:“就汽車業(yè)而言,激光雷達(dá)只是白費(fèi)力氣�！�

毋庸諱言,車企的主要顧慮是成本和長(zhǎng)期穩(wěn)定性問(wèn)題,但這并非無(wú)人車輛關(guān)注的焦點(diǎn)。后者的重點(diǎn)是即時(shí)可用性、性能,以及其傳感器組件的可支持性。無(wú)人車輛的傳感器數(shù)據(jù)流完全受限于下游運(yùn)算能力。前幾代的運(yùn)算能力在數(shù)百Top(處理器每秒一萬(wàn)億次運(yùn)算為1Top)范圍,而最新型無(wú)人車輛則達(dá)到了上千Top的量級(jí)。算力的增加與“超越摩爾定律”有關(guān),需要更先進(jìn)的處理器芯片,所需運(yùn)算能力將隨著數(shù)據(jù)流輸入的平方而增長(zhǎng)。

無(wú)人車輛技術(shù)催生相關(guān)產(chǎn)業(yè)

Yole預(yù)計(jì),傳感攝像頭、雷達(dá)和激光雷達(dá)的數(shù)量增長(zhǎng)將大大慢于無(wú)人車輛計(jì)算機(jī)性能的增加。為了避免無(wú)價(jià)值的數(shù)據(jù),無(wú)人駕駛專家們需要利用“更好的”數(shù)據(jù),也就是能帶來(lái)其他信息類型的傳感器,已增加信息的質(zhì)量而非數(shù)量。除了工業(yè)級(jí)攝像頭和雷達(dá),他們更在大量使用激光雷達(dá)、導(dǎo)航級(jí)GNSS(全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng))設(shè)備和IMU(慣性傳感器),近期更多見(jiàn)的還有熱紅外(IR)攝像頭。

這些傳感器都價(jià)格不菲,因此所產(chǎn)生的市場(chǎng)收入在2024年之前將達(dá)到9億美元,2028年之前為34億美元,2032年之前將達(dá)到170億美元。

仔細(xì)觀察目前的形勢(shì),Yole的分析師們對(duì)2024年傳感器市場(chǎng)收入的預(yù)期是:激光雷達(dá)將達(dá)到4億美元,雷達(dá)為6千萬(wàn)美元,攝像頭為1．6億美元,IMU為2．3億美元,GNSS設(shè)備為2千萬(wàn)美元。不同類型傳感器之間的分布情況在未來(lái)15年內(nèi)或許會(huì)發(fā)生變化。

2020-2032年無(wú)人車輛傳感器系統(tǒng)收入預(yù)測(cè)

在Cambou看來(lái):“預(yù)期的增長(zhǎng)速度會(huì)十分驚人。全球2019年無(wú)人車輛產(chǎn)量是幾千輛。我們預(yù)估在2032年以前年產(chǎn)量將增至40萬(wàn)輛,累計(jì)會(huì)有10億輛無(wú)人車輛行駛在道路上�！�

未來(lái)15年內(nèi),增長(zhǎng)預(yù)測(cè)的依據(jù)是51%的CAGR。截止到那時(shí),與無(wú)人車輛生產(chǎn)相關(guān)的總收入將達(dá)600億美元,其中的40%將來(lái)自于車輛本身,28%來(lái)自于傳感器硬件,28%來(lái)自于計(jì)算硬件,剩余4%則來(lái)自于系統(tǒng)集成。這意味著在未來(lái)15年內(nèi)將圍繞無(wú)人車輛技術(shù)構(gòu)建所有相關(guān)產(chǎn)業(yè)。

無(wú)論如何,傳感硬件的總收入將在2032年達(dá)到170億美元,相比之下,計(jì)算硬件的收入應(yīng)該會(huì)在同樣的數(shù)量級(jí)范圍。當(dāng)前的汽車銷售額為2．4萬(wàn)億美元,這自然是諸如谷歌、百度、亞馬遜和優(yōu)步這樣的互聯(lián)網(wǎng)巨頭追求的目標(biāo)。這些公司大都受到MaaS市場(chǎng)的吸引,該市場(chǎng)有望在未來(lái)十年內(nèi)達(dá)到2．4萬(wàn)億美元市值。而自動(dòng)駕駛的總附加值將在2032年之前達(dá)到3．5萬(wàn)億美元,其中個(gè)人所有的自動(dòng)駕駛車輛帶來(lái)的銷售額將達(dá)到1．1萬(wàn)億美元。

商業(yè)模式,落地才是王道

自動(dòng)駕駛本身是引領(lǐng)當(dāng)代汽車與技術(shù)深度融合的技術(shù),難度之大可想而知。它猶如一場(chǎng)漫長(zhǎng)的馬拉松,怎樣才能有的放矢,把控自如?從目前自動(dòng)駕駛落地情況看,不論國(guó)內(nèi)國(guó)外,基本上還主要是低速場(chǎng)景,都是先易后難,力求盡快實(shí)現(xiàn)商用落地。

例如國(guó)內(nèi)的易成智行,已開發(fā)出支持L2-L4自動(dòng)駕駛應(yīng)用平臺(tái)的車規(guī)級(jí)域控制器(DCU),首先實(shí)現(xiàn)的是安全性更高的封閉、半封閉場(chǎng)景無(wú)人接駁車的落地,以解決短途出行最后一公里問(wèn)題,讓用戶在短途旅行或中轉(zhuǎn)站搭乘便車到達(dá)最終目的地,應(yīng)用范圍包括校園、產(chǎn)業(yè)園區(qū)、主題公園、廠區(qū)、醫(yī)院等;另外還有解決各行業(yè)存在作業(yè)安全隱患問(wèn)題的無(wú)人駕駛物流車和低速自動(dòng)駕駛清掃車等專用車輛。

低速自動(dòng)駕駛應(yīng)用場(chǎng)景

無(wú)獨(dú)有偶,踏歌智行也在開發(fā)專有駕駛機(jī)器人+線控的混合駕駛執(zhí)行技術(shù),以適應(yīng)多種車型和礦區(qū)環(huán)境。這些無(wú)人駕駛產(chǎn)品既可在新車出廠前預(yù)裝,也可對(duì)在役車輛進(jìn)行現(xiàn)場(chǎng)改造,涵蓋大型礦用自卸卡車、寬體自卸卡車、普通自卸卡車等不同品類和品牌的礦山運(yùn)輸主力車型。5G無(wú)人駕駛技術(shù)在礦山的商用落地有效減少了人員成本投入,提高了運(yùn)輸效率,確保全天候運(yùn)輸?shù)陌踩�運(yùn)行。

特種車應(yīng)用場(chǎng)景

值得一提的是,這類出行公司也在與頭部主機(jī)廠開展多方面合作,建立供應(yīng)鏈、渠道等方面的生態(tài)優(yōu)勢(shì)。這些實(shí)踐活動(dòng)讓我們看到,自動(dòng)駕駛所涵蓋的范圍并非私家車自動(dòng)化那么狹窄,而是一個(gè)更廣闊的應(yīng)用天地。

乘用車從ADAS到自動(dòng)駕駛的過(guò)程或許很漫長(zhǎng),也許我們這輩子也不會(huì)開上一輛屬于自己的自動(dòng)駕駛汽車,但在不久的將來(lái),你或許就能體驗(yàn)到一次更完美、更高效率的出行。