小鹏汽车: 如何打造未来真正的AI汽车

尽管智能化浪潮在重塑整个汽车产业链, 尽管电动汽车是汽车行业外来者进入的绝好切入点, 但以小鹏汽车为代表的造车新势力仍然将智能驾驶作为与传统车企的核心差异点. 与传统车企在智能驾驶包括自动驾驶领域的布局和探索相比, 新创车企在做什么?与传统车企的差别究竟在哪里?

当下做好L2.5级的实用功能

'AI+ 互联网+ 电动汽车' 是这个时代一个巨大无比的机会. 小鹏汽车的主要创始人员早在2014 年就发现了这一机会, 就在当年, 小鹏汽车正式诞生. 如今, 发现这一机会的企业和创始团队已经越来越多, 包括传统汽车巨头也在迎接这场变革.

差异化发展是一家新创车企必须要考虑的重要问题之一. 小鹏汽车联合创始人兼总裁夏珩在2018 未来汽车展暨未来汽车开发者大会上明确表示: '我们要在人工智能和汽车的结合里找到我们的差异化, 我们为年轻的用户打造高颜值, 高品质, 高智能进化的AICar. '

小鹏汽车一直将自己的产品定位为智能车, AI Car, 必须具备会感知, 会思考, 会互相学习以及与环境沟通的能力. 小鹏汽车董事长何小鹏不止一次提到, 互联网汽车的核心在于AI 能力. 可升级, 可安全进化的自动驾驶与互联网能力是智能汽车的重要基础之一. 但如何将智能硬件, 软件设计真正与一辆车完美融合并能够升级, 拓展却是当前行业面临的不小的挑战, 小鹏汽车则从这里看到了做出未来真正的AI 汽车的机会.

目前, 行业内常用美国国家道路交通安全管理局(NHTSA)(Level 0-Level 4)或美国汽车工程师学会(SAE)(Level 0-Level 5)对智能汽车的分级标准来判断车辆的智能化程度. 级别越高则显得技术越先进. 但于小鹏汽车而言, 眼下要落实的仅仅是在中国做出L2.5级的自动驾驶.

何小鹏在多个场合展示了小鹏汽车G3 的自动泊车功能, 他认为, 如果一项智能化功能能够解决的场景不超过5%, 解决用户使用场景不超过10%, 就意味着用户使用频度和使用惯性非常低下. 所以, 小鹏汽车的目标是让一项功能不仅有用, 而且做得让用户喜欢用, 要用, '我想解决一个问题, 看小鹏汽车将来的自动泊车功能, 是不是能够按照设计目标, 解决74% 的用户场景. '

为了实现这个目标, 小鹏汽车做了很多尝试和努力. 以其即将批量交付的产品为例, 小鹏汽车G3 配置了双目前向摄像头, 双目侧向摄像头, 四个环视摄像头, 三个毫米波雷达, 12 个超声波传感器和两个舱内智能摄像头, 一共25个智能感应设备. 车顶也配有相机, 可以360°记录周围影像. G3 还提供OTA 云升级服务, 支持远程下载和升级小鹏汽车官方验证的各种应用, 实现通过专属APP 远程控制门窗, 空调开启以及车辆监控预警.

另据何小鹏介绍, 小鹏汽车的产品上有20 个传感器专门为自动泊车服务, 如果实现自动驾驶还需要更多的传感器. 小鹏汽车的自动泊车功能不仅能实现垂直停车, 还能侧边停车, 斜位停车, 无论停车场是否有停车线, 地下停车场是否有GPS 信号, 都想能够解决接近80% 的场景, 能够完全自动停进去. 除了这种非规则的场景定位, 小鹏汽车的自动泊车功能还希望增加记忆和召唤功能, 使车辆能够深度理解停车位, 比如用户个人喜欢的停车位, 喜欢的停车轨迹等.

备战2020年的L3级

到2020年, 小鹏汽车将实现L3级自动驾驶汽车量产落地. 这一节奏与一些传统车企的L3 量产时间表大致相当.

据了解, 为落实这一目标, 6月23日, 小鹏汽车与德赛西威签署战略合作协议, 意在共同研发L3级别自动驾驶系统. 自此, 小鹏汽车将成为国内首家预定德赛西威最新款自动驾驶域控制器的主机厂. 资料显示, 该控制器硬件搭载了国际顶级自动驾驶芯片, 具备世界领先的运算和处理能力, 为小鹏汽车自动驾驶算法和系统的开发提供了强大的硬件平台. 在此基础上, 集成自主研发的中国式自动驾驶软件系统. 此次小鹏汽车预定的自动驾驶控制系统采用了2018年最新发布的AI超级计算芯片, 据称是高级自动驾驶超强大脑, 可融合处理来自车辆雷达, 摄像头, 激光雷达和超声波等传感器的感知数据, 并在设计上符合ISO26262道路车辆功能安全规定等严格的汽车标准. 双方合作的L3级自动驾驶系统将提供低速代客泊车, 中速塞车辅助巡航(Traffic Jam Pilot)以及高速代驾三大针对国内驾驶环境痛点的智能化功能.

在德赛西威眼中, 小鹏汽车是中国式自动驾驶研发投入最大的主机厂之一. 而何小鹏看重的, 则是德赛西威此次提供的自动驾驶系统搭载了国际顶级的AI 芯片, 让2020年实现L3自动驾驶的量产落地的目标可期, 更为以后大规模量产具备六维感知能力的高智能互联网汽车奠定基础.

不仅是合作伙伴, 目前小鹏汽车已在硅谷, 广州, 北京, 上海, 郑州等多地建立生产和研发中心, 落实全球化的企业布局. 在人才储备上, 小鹏汽车在智能网联和自动驾驶领域的 '进人' 速度也在加快. 据了解, 小鹏汽车到现在已经有接近2000人的团队, 到年底预计接近3000人, 其中有35% 的人员在做互联网及自动驾驶研发, 即未来两年将投入超过600人的研发团队与很多国际一流的企业一起合作开发. 到2019年, 小鹏汽车将打造一个超过5000人的团队, 有接近一半是做互联网, 自动驾驶和服务运营的人员.

打造AI Car的思考

'通过AI 的赋能, 我们小鹏汽车要做具有适合中国城市的自动驾驶能力的汽车, 小鹏汽车现在从L2到L3到L4 的自动驾驶在同步开发, 我们将L2-L3的过程称之为L2.5, 我们的系统会逐渐往L3, L4演变. ' 夏珩透露了小鹏汽车关于打造AI Car 的一些重要思考.

小鹏汽车一直将自己的产品定位为智能车, AI Car, 必须具备会感知, 会思考, 会互相学习以及与环境沟通的能力. 小鹏汽车董事长何小鹏不止一次提到, 互联网汽车的核心在于AI 能力. 可升级, 可安全进化的自动驾驶与互联网能力则是智能汽车的重要基础之一.

首先, 小鹏汽车将采用高性能芯片+ 自主创新的软件开发. 他表示: '做自动驾驶的开发, 一定用高性能芯片才能达到大的计算量的需求. 这方面小鹏汽车已经自己开发超级计算平台, 在合适的时间会公布出来. '

其次, 小鹏汽车非常重视海量的中国场景大数据. 鉴于中国的道路环境和中国用户的使用习惯不一样, 包括中国的交通标志(车道线, 红绿灯等要素)与国外均存在不小的差异, 在这个过程中如何用海量的中国场景大数据进行学习, 优化和升级进化小鹏汽车的自动驾驶系统, 是非常重要的努力方向. 夏珩进一步解释说: '这也是为什么小鹏汽车率先交付内部员工车辆, 为的是获取大量的数据进行分析研发. '

第三是AI Car 的 '六维' 感知. 对智能汽车而言, 感知非常重要. 包括自我感知, 精准定位的感知和预测的感知等.

小鹏汽车的产品已经搭载了语音控制, 实时路况导航, 手机远程遥控, OTA 远程升级等功能, AI 不仅应用于自动驾驶上, 也将赋予小鹏汽车闭环整合的智能网联能力. 此外, 小鹏汽车还在开发流程, 产制造中引入了AI.

还有系统的安全设计, 开发网联车是否会不安全正是很多人担心的问题. 对于如何打消这类顾虑, 夏珩表示, '很多汽车公司很少有顶级的网络安全专家, 而小鹏汽车从华为, 小米招聘了很多顶级的网络安全专家, 包括在我们下一代车型里面还有专门的安全芯片, 这个是我们跟很多车厂不一样的地方. 此外, 我们还雇佣了很多的黑客从各个维度, 各个角度攻击我们几百辆试运行的车辆, 迄今为止, 我们的汽车非常漂亮地保证了我们的联网安全. '

如何打造中国特色的自动驾驶

在整体设计思路上, 据小鹏汽车自动驾驶研发副总裁谷俊丽介绍, 小鹏汽车的首款量产车G3 的智能化功能采用集成+ 自主研发方案, 即集成一部分别人已有的技术, 在此之上研究AI, 使得功能进行扩展, 这一策略的好处是在造车初期承受的技术风险有限.

但到了第二代车, 小鹏汽车将更大胆地解放思路, 采用国际最尖端的芯片, 自主研发芯片和软件, 以实现自动驾驶中国场景的落地.

打造中国特色的自动驾驶是谷俊丽上任以来反复提到的目标. 她认为, 自动驾驶的核心在于算法, 算法来源于数据, 数据则来源于场景. 要解决亚洲乃至中国的自动驾驶问题, 一定要从场景中出发, 从场景中搜集海量的驾驶大数据, 然后, 把AI 算法在驾驶场景数据上演变, 提升, 不断创新, 解决越来越多的问题, 在高性能的芯片中持续进行实时计算.

由于亚洲的驾驶场景有其独特的密度和复杂度, 谷俊丽表示, '这就决定了我们要用定制传感器架构更多的传感器, 更高密度的传感器来解决这个问题. 即结合驾驶场景数据, 结合AI, 结合高性能芯片跟传感器架构, 解决中国乃至亚洲自动驾驶问题需要一套垂直的软硬件系统, 也是小鹏汽车会着重打造的一个垂直系统. '

在传感器层面, 通过多维摄像头, 多维进行测距的雷达, 超声波以及其它的传感器进行异构多重传感器的融合, 能够达到多场景, 全范围, 无死角的覆盖, 谷俊丽指出, 这是在亚洲驾驶必须要具备的, 比如遇到加塞, 碰瓷等情况, 国内的很多场景要求的车辆的感知能力要更强.

据了解, 小鹏汽车G3 上已经有超过10 几种传感器, 下一代车上会使用超过30 种传感器. 有了这些传感器, 还需要通过AI 进行复杂场景的感知和高级决策. 谷俊丽提出: '我们的驾驶能力不一定要依赖云端或互联网的, 而是依靠我们自己的AI, 高性能的计算芯片, 实现与本地车的实时交互, 能实现自己的驾驶功能, 这是我们产品的个体智能. 通过我们的车和其它车辆进行互联, 通过和云端进行互联, 来获取更多的信息, 这个信息可以用于自我学习获取群体智能. '

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