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華為神秘軍團 盯上了特斯拉

頭圖來源:華為官方社區截圖頭圖來源:華為官方社區截圖  

  來源:車市物語

  只用一年半,神秘華為從“門外漢”成為了汽車動力的軍團核心供應商。

  華為的盯上電驅動系統已經聲名鵲起。隨著問界M5的神秘上量,華為DriveONE在新能源乘用車電驅動市場有了約2%的軍團份額(2022年4月數據)。

  據華為相關負責人透露,盯上這只是神秘起步,還有本土傳統車企、軍團新勢力以及合資車企等15家OEM的盯上20余款配套車型會陸續上市。

  華為的神秘技術能力再一次得到印證,但汽車圈沒那么好“混”,軍團被業界飽受關注的盯上華為自動駕駛業務卻走得緩慢,依然難以大面積鋪開市場。神秘

  使用華為全棧智能汽車解決方案的軍團極狐 阿爾法S(ARCFOX αS)華為HI版售價高達40萬元,顯然不是盯上走量車型。早前,業界盛傳華為已與某歐洲汽車品牌簽約,將在后者的國產車型上搭載華為ADS系統(高階自動駕駛全棧解決方案),但目前此事并未有實質性進展。

  一直以來,自動駕駛技術被車企視為“靈魂”,但華為在這個領域的出貨渠道似乎非常有限。面臨被動局面,華為如今給出了一個以盈利為目標的新答案——開“天眼”。

  #上

  華為的神秘軍團 有了“賺錢”新任務

  5月底,華為第三批軍團正式亮相。

  承載華為計算機視覺算法及AIoT主要能力的機器視覺團隊成功“進階”至軍團行列。這也意味著,機器視覺這一曾以安防為主的業務板塊提升至了一個全新的高度。

  早在兩年前,華為就對機器視覺業務進行過完整的業務描述,將其定位為“萬物感知入口、行業數字化抓手、智能世界的眼睛”。

機器視覺軍團成立 | 圖片來自華為社區截圖機器視覺軍團成立 | 圖片來自華為社區截圖  

  按照任正非的說法,軍團要打破現有組織邊界,快速集結資源,穿插作戰,提升效率,做深做透一個領域,對商業成功負責,為公司多產“糧食”。

  說白了,軍團要打破隔閡去掙錢!

  而機器視覺軍團的一個任務引起了汽車圈的關注。

  在機器視覺軍團成立后,華為開始了大規模的人才招聘,涵蓋了軟件開發工程師、圖像開發工程師、圖像算法工程師、AI算法工程師等28個崗位。

機器視覺軍團招聘信息 | 圖片來自招聘海報截圖機器視覺軍團招聘信息 | 圖片來自招聘海報截圖  

  “圖像效果場景自適應、弱光/無光場景圖像效果增強、人臉/車牌/紅綠燈增強算法”、“車輛視覺”等這些與汽車相關的熟悉字眼,出現在了多個崗位要求中。

  可見,華為機器視覺軍團已經將汽車視覺感知能力作為重點方向之一。

  當業界聚焦華為毫米波雷達、激光雷達整合能力時,華為卻在強化視覺感知能力。難道在智能駕駛的發展路徑上,汽車視覺感知更容易鋪開市場?更容易賺錢?

  余承東,作為華為終端BG CEO、華為智能汽車解決方案BU CEO,他的公開發言,似乎在印證華為的“轉變”。

  5月上旬,在極狐 阿爾法S(ARCFOX αS)華為HI版發布會上,余承東稱,華為ADS將加強對視覺傳感器的應用,以快速實現對城市場景的覆蓋。另一層面,華為也不會過度依賴高精地圖和車路協同。

  華為的這種選擇,不禁讓人聯想到特斯拉。

  華為難道要走特斯拉那套純視覺的單車智能自動駕駛路線?華為未必會這樣“極端”,畢竟余承東此前還多次提到特斯拉方案存在的缺陷。但有一點可以確定,未來數年內,華為已經將汽車視覺感知能力作為自動駕駛發展的戰略方向。

  當國內車企和自動駕駛公司已共識多傳感器(攝像頭、毫米波雷達、激光雷達等)自動駕駛融合方案之時,華為這種快速的重心轉移,到底有何原因?

  #中

  高精地圖的“深坑” 短期難填滿

  正如余承東所說,自動駕駛的未來,不應該依賴高精地圖、車路協同。

  在他看來,過分依賴于高精地圖、車路協同,智能駕駛的能力就上不去。特斯拉的成功經驗給其他車企打了個樣,自動駕駛不一定依賴高精地圖,甚至連雷達都不需要。

極狐 阿爾法S(ARCFOX αS)華為HI版 | 圖片來自極狐官網極狐 阿爾法S(ARCFOX αS)華為HI版 | 圖片來自極狐官網  

  在這種方案中,高精地圖對實現高級別自動駕駛確實提供了很大便利。目前,在乘用車領域,高速公路和停車場已經成為高精地圖的主要落地場景,高速領航輔助駕駛和自主泊車也順勢成為廠家宣傳的重要賣點。

  誠然,目前整個行業的技術水平還無法擺脫對高清地圖的依賴。但隨著自動駕駛技術的發展,高精地圖的局限性也在逐漸擴大。尤其面對復雜的城市路況,高精地圖的“上帝視角”好像被蒙上一層迷霧,一步一步靠近馬斯克所認為的“糟糕方案”。

  “覆蓋不全,更新不及時是當下高精地圖面臨的主要挑戰。隨著場景的擴大,高精地圖的‘精度’可以說正在被稀釋?!眹鴥饶承聞萘嚻笞詣玉{駛負責人楊濤(化名)向車市物語說道。在他看來,想在城市里實現高級別自動駕駛,目前最好的方法就是加強感知定位能力。

  “自動駕駛系統對于高精數據有著幾乎完美的品質追求,需要特殊的工藝流程來保證數據精度和品質,同時需要打造高精數據源和眾包更新能力的建設。降低數據更新成本是高精地圖時代的核心競爭力?!彼木S圖新副總裁張建平曾說。

  但目前市面上主流的采集方式還是以高精地圖采集車來完成,通過安裝在車端的激光雷達、攝像頭、輪速計、IMU等裝置收集道路信息。不管是設備還是人力成本都很高。而且在后期更新上,這種投入是持續的,不是一次性的。

  為了滿足用戶對新鮮數據的需求,市面上出現了另一種采集方式——“眾包采集”,也就是特斯拉所采用的方式。借助用戶車輛上的攝像頭采集信息,反饋更新,實現數據繪制的自動化和數據化。但這種形式在國內要獲得“入場券”,那就是準入、合規上的問題。

  面對高精地圖當下的處境,視覺的實時感知不失為一種好辦法。就像余承東所說,特斯拉的成功經驗可以說給其他車企打了個樣。而華為在視覺感知上已經布局多年,依靠自己是可以改善現狀的。

  機器視覺軍團的成立,一定程度上也佐證了華為的想法。華為現在要做的,就是不依賴高精地圖,讓視覺感知占據上風。

  #下

  低成本+軟件優勢

  針對上述問題,行業內引申出兩個概念,“重感知”、“重地圖”。

  在輕舟智航聯合創始人、CTO侯聰看來,重感知還是重地圖,這并不是一個技術問題,而是一個商業問題。在輕舟智航的解決方案中,未來一定會通過更強的感知去降低對地圖的依賴性,但這需要分階段去完成。

  既然是商業問題,低成本也就成了自動駕駛路線選擇的關鍵因素。視覺感知的低成本,業內有目共睹,特斯拉就是最好的例證。

  除了華為,長城汽車毫末智行今年也有類似動作。這也讓業內很多人將華為、毫末智行放在了特斯拉的行列。

毫末智行NOH | 圖片來自官圖毫末智行NOH | 圖片來自官圖  

  今年4月份,毫末智行在AI DAY上正式發布了NOH城市版領航輔助駕駛系統。而這套系統最大的特點便是“重感知,不依賴高精地圖?!备鶕聊┲切蠧EO顧維灝的解釋,毫末智行自動駕駛的進化更多依賴數據智能體系MANA的進步,其中依賴視覺數據感知智能的進化是關鍵。

  毫末智行希望通過MANA定義和使用數據智能,并借助長城汽車這一龐大的量產平臺,對車輛所產生的數億自動駕駛里程的數據進行智能分析,以支持更大規模的應用。

理想L9搭載6顆800萬像素攝像頭 | 圖片來自汽車之家理想L9搭載6顆800萬像素攝像頭 | 圖片來自汽車之家  

  除此之外,百度Apollo號稱成本48萬的量產Robotaxi,背后也是純視覺自動駕駛技術的支持;豐田不久前也宣布乘用車要走純視覺自動駕駛路線,并稱有助于降低成本,擴大技術規模;理想L9在宣傳階段同樣沒有提及毫米波雷達,反而一再強調800萬像素攝像頭。

  當然,除低成本之外,華為將重心轉移至視覺感知上,還能讓其軟件能力得到最大程度的發揮。

  視覺感知能力的提高,可以有效降低對地圖高精度的要求?!疤厮估曈X感知能力很強,所以對地圖精度要求可以降低一點?!蹦硞鹘y車企自動駕駛產品線負責人王楠(化名)向車市物語說道,“這是由感知、定位、地圖一起協作決定;感知定位精度高,地圖精度就可降低;反之地圖精度要求就很高?!?/p>

  比亞迪董事長兼總裁王傳福說,“電動化進程在加速,現在不是大魚吃小魚,而是快魚吃慢魚,只有在快的過程中才能超車?!边@句話用在如今華為身上也再合適不過。華為此時的“轉身”,儼然就是要成為一條“快魚”,通過視覺感知的布局掌握話語權。

  曾經“痛批”特斯拉純視覺方案的車企以及自動駕駛公司們,面對成本以及其他一些限制因素,如今態度上多少有些偏轉。也許它們不會完全套用純視覺方案,但勢必會重視起視覺感知的成本優勢。

  華為此舉,會在國內自動駕駛市場掀起多大風浪呢?

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