长城眼里只有特斯拉
成立825天的毫末智行，一心盯著特斯拉。
4月19日，長城汽車旗下的自動駕駛公司毫末智行，發(fā)布搭載HPilot3.0的“毫末城市NOH”功能。毫末智行聯(lián)合創(chuàng)始人&CEO顧維灝表示：“這將是中國首個大規(guī)模量產(chǎn)的城市輔助駕駛導(dǎo)航系統(tǒng)。”
顧維灝在現(xiàn)場還表示，“我們的產(chǎn)品方案具有更大的適應(yīng)性，可以擴展到更大規(guī)模的城市中為用戶服務(wù)，而不是僅僅停留在幾個城市的范圍。屆時，我們的產(chǎn)品將會覆蓋高速、城市道路、停車場等全場景。在城市NOH上，我們的產(chǎn)品力領(lǐng)先特斯拉在中國的表現(xiàn)。”
不過，毫末還沒有機會與特斯拉在同一市場正面競爭。目前，特斯拉最強的完全自動駕駛功能FSD（Full Self-Drive）只在美國進行大規(guī)模內(nèi)測，國內(nèi)特斯拉僅支持增強版自動駕駛輔助功能（EAP）。
然而，對于特斯拉FSD未來在中國本土可能發(fā)起的新挑戰(zhàn)，顧維灝向虎嗅表示：“我們有信心贏”。而當(dāng)被問到與“蔚小理”相比，毫米的NOH在什么水平時，顧維灝的回答是：“我們沒有看太多的方面，我們覺得特斯拉做得是相對比較好的。”
顯然，毫末眼里沒有“蔚小理”，一心想要追特斯拉。
12年前，長城就開始玩自動駕駛了。
早在2010年，長城汽車就在內(nèi)部進行了ADAS（輔助駕駛）系統(tǒng)的研究。2015年，自主研發(fā)的智能駕駛系統(tǒng)，在長城內(nèi)部的一個科技節(jié)上進行了動態(tài)演示，同年9月首款搭載ADAS系統(tǒng)的哈弗H9上市。2017年2月，長城汽車董事長魏建軍，首次向外界宣布一個叫“i-pilot”的智慧領(lǐng)航系統(tǒng)。
這一命名方式，是師從特斯拉。最早在2013年，埃隆·馬斯克引用了飛機上的自動駕駛儀Autopolit一詞，用于描述特斯拉的自動駕駛技術(shù)。后來的蔚來也學(xué)著取了個名字叫NOP——NIO Polit。當(dāng)然，如今長城汽車旗下的產(chǎn)品上，換用了新的智慧領(lǐng)航命名，叫“NOH——Navigation onHPilot”。
這個H，指的就是毫末智行的毫。
長城的NOH與蔚來的NOP、小鵬的NGP類似，都是起了一個洋氣的名字。但從功能層面來講，大家都是基于導(dǎo)航進行高級別輔助駕駛。雖然馬斯克曾極力反對用縮寫的方式來描述事物，但為了營造一種技術(shù)的獨特性，國內(nèi)廠商們還是流行采用這種縮寫的功能描述方式。
對于普通消費者而言，去了解這些名字背后的技術(shù)細節(jié)，勢必需要一定的學(xué)習(xí)成本。那么能夠體現(xiàn)這些技術(shù)差異的點，就在于——能支持哪些場景下高級別輔助駕駛？
去年，大家都在爭奪“高速”賽道，推出基于高精地圖開發(fā)的高速導(dǎo)航輔助駕駛功能。實現(xiàn)量產(chǎn)交付的，目前包括特斯拉、蔚小理，以及長城的毫末。然而，伴隨著今年的激光雷達和大算力芯片的量產(chǎn)加速，大家開始涌入“城市”賽道，一個勁的想在城市道路上解放駕駛員。
毫末官方對城市NOH給出的表述是：
該系統(tǒng)可根據(jù)導(dǎo)航提供的行駛路線，在城市環(huán)境中實現(xiàn)自動變道超車、紅綠燈識別與控車、復(fù)雜路口通行、無保護左右轉(zhuǎn)等主要功能, 同時也可應(yīng)對車輛近距離切入、車輛阻塞占道、交叉路口、環(huán)島、隧道、立交橋等復(fù)雜的城市交通場景。
看似簡單的幾個場景，但真要逐一攻破，確實相當(dāng)復(fù)雜。
至少，華為就被難倒了。最早把城市輔助駕駛吹上天的，是極狐阿爾法S華為Hi版。去年，僅用一段路測視頻，就成功完成破圈營銷的華為高階自動駕駛ADS系統(tǒng)，在城市里自由穿梭、輕松躲避外賣小哥。然而，原計劃去年12月份開始交付的Hi版車型，至今仍杳無音信。
在被問及毫末的NOH和華為的ADS相比誰更強時。顧維灝打趣的說道：“華為還沒有量產(chǎn)，我們都是跟量產(chǎn)的比。”而聊到小鵬時，他說，“也要看小鵬最后量產(chǎn)出來是什么水平，應(yīng)該說我們還可以。”在與國內(nèi)這些廠商的技術(shù)路線的競爭上，顧維灝始終在強調(diào)一個說法：重感知。
重感知，所對應(yīng)的另一條路線是，重地圖。上述這兩家廠商都是采用了重地圖的路線——基于紅綠燈在高精地圖的位置，在感知上做預(yù)瞄，然后再進行識別。因為，如果有高精度地圖的輔助，車輛可以很好的找到當(dāng)前道路、車道所對應(yīng)的紅綠燈信息。甚至可以通過V2X的方式，獲取紅綠燈倒計時。
但最大的問題，就在于高精地圖的鮮度問題。因為，城市的道路數(shù)據(jù)龐大，這導(dǎo)致了采集量大、更新周期也長。要知道，中國城際高速公路和城市快速路等等加起來也就30萬公里，但全國的城市道路有近1000萬公里。
“現(xiàn)在高精地圖更新，還是用的比較人工的方式，靠采集車上路采集，每周能有一次就不錯了。”某自動駕駛公司業(yè)內(nèi)人士告訴虎嗅。
如果不完全依賴高精地圖輔助，靠單車智能在城市里進行高級別輔助駕駛，最核心需要解決的一個問題就是——如何讓車看懂紅綠燈？因為，紅綠燈識別有四個典型難點：一是小目標檢測、二是狀態(tài)會實時發(fā)生變化、三是形態(tài)各地差異很大、四是綁路困難（如何把紅綠燈與對應(yīng)的道路進行綁定）。
在此前的一段長達11.2公里的毫末城市NOH功能體驗中，車輛對紅綠燈的感知全程都未出現(xiàn)過失誤。尤其是，當(dāng)車輛前方視野范圍內(nèi)，出現(xiàn)多個不同形態(tài)的紅綠燈時。毫末的NOH，能夠精準的找到車輛所對應(yīng)的紅綠燈，將信息顯示在屏幕上，并最終執(zhí)行正確的動作。
比如下圖所示，一條直路上有兩個紅綠燈，一個在左側(cè)位置的豎排紅綠燈，一個在右側(cè)遠處的橫排紅綠燈。對于人來說，可以不費吹灰之力地作出判斷，但對于車來說，并不簡單。
這里，其實就用到了特斯拉一直在走的一條技術(shù)路線——深度學(xué)習(xí)。顧維灝提出，“要解決紅綠燈識別的問題。首先，需要大量的數(shù)據(jù)用來訓(xùn)練學(xué)習(xí)。通過圖像合成和遷移學(xué)習(xí)，加快技術(shù)的迭代，是數(shù)據(jù)能夠快速獲取積累的方法。其中，真實數(shù)據(jù)和合成數(shù)據(jù)混合訓(xùn)練問題，是主要的技術(shù)難題。”
毫末設(shè)計了一個針對紅綠燈檢測及綁路的“雙流”感知模型，將紅綠燈檢測和綁路問題分解成兩個通道。毫末智行技術(shù)總監(jiān)潘興解釋道：“當(dāng)輸入一張圖片，之后會有一個分支，它去處理紅綠燈檢測問題，在圖像上把紅綠燈檢出來。還有另外一個分支，會通過一個注意力的機制，學(xué)習(xí)出來一個Feature Map，表達了這個紅綠燈和車輛所在的道路結(jié)構(gòu)的關(guān)系。”
最后，利用注意力機制（Transformer）將二者結(jié)合，輸出綁路后的目標車道紅綠燈通行狀態(tài)。
當(dāng)然，不光是解決紅綠燈識別的問題，毫末通過基于注意力機制的感知算法，解決掉了車道線檢測、障礙物檢測、道路交通標志檢測等等。以此來盡可能多的采用視覺感知，去完成道路信息的識別，減少對高精地圖的依賴。
這也是為什么，在發(fā)布會上，毫末敢立下“城市NOH功能落地的城市將會超過100個”的Flag。要知道，小鵬的城市NGP在二季度末，也只會在部分城市進行開通。同樣的，華為的ADS目前也僅在上海、深圳等城市，開展基于高精度地圖的高級別自動駕駛功能測試。
而按照長城方面給出的產(chǎn)品規(guī)劃，預(yù)計到2022年底，毫末智行輔助駕駛系統(tǒng)將落地長城汽車34款車型，約占其整體待上市車型80%。未來兩年，搭載該系統(tǒng)的乘用車總量超過100萬臺，是中國唯一短期內(nèi)能達到該規(guī)模的企業(yè)。
但規(guī)模，并不能說明一切問題。
從技術(shù)上來講，在激光雷達、大算力芯片的加持下，利用自動駕駛系統(tǒng)將人安全地從A點送到B點，已經(jīng)不是難點。真正決定是否能夠把軟件功能推向市場的因素是——用戶體驗。因為，讓人工智能按照和人類駕駛完全一樣地方式開車，并不容易。
筆者在體驗毫末城市NOH的過程中，最大的困惑就在于剎車感受上。相比人類來說，機器自主控制的剎車會有明顯的頓挫感。像面對減速停車等紅綠燈的情況時，通常我們?nèi)祟愖约簳捎烷T、靠怠速慢慢往前移，最后一腳剎停。然而，機器會提前進行剎車，把速度降低到安全范圍，最終再剎停。
“現(xiàn)在感知這塊，大家的準確率都是99.999%了。但規(guī)控這塊，產(chǎn)業(yè)界和學(xué)術(shù)界都沒有找到批判好壞的方法論。”一位自動駕駛業(yè)內(nèi)人士告訴虎嗅，剎車的頓挫感可能是來自規(guī)控方面的問題。
毫末智行首席交付官甄龍豹告訴虎嗅，“這是一個正常的表現(xiàn)。我們自己試車的時候也是這樣，我們自己試車的時候歡迎這種問題產(chǎn)生。因為只有每次遇到問題，才是我們最高興的時候，遠遠比遇到一次正常剎停還要高興，因為這代表著我們知道了系統(tǒng)修正的方向，或者知道了系統(tǒng)的問題出在哪里。”
至于體驗感的優(yōu)化方面，甄龍豹表示，“基于MANA（數(shù)據(jù)智能體系）的快速迭代，包括基于現(xiàn)在數(shù)據(jù)閉環(huán)、現(xiàn)在已經(jīng)量產(chǎn)的用戶數(shù)據(jù)反饋，以及跟用戶之間的溝通，我們在快速的迭代下一代的算法。”
在筆者此前體驗文遠知行的Robotaxi、輕舟智行的Robobus時，沒有出現(xiàn)明顯的剎車頓挫感。但考慮到文遠知行和輕舟智行都是標定到了L4級的自動駕駛能力。依賴高精地圖的同時，還在同一范圍內(nèi)、同一路線上不斷打磨了場景，這才有了一個較好的乘坐體驗。
但與上述這些在限定區(qū)域內(nèi)運行的自動駕駛車輛不同，類似毫末城市NOH的這類功能，在推送給用戶之后，用戶會在隨機的時間、隨機的地點去使用它。甚至還需要考慮不同的用戶狀態(tài)，可能今天著急上班，你不能開太慢；今天天氣好，想慢點開等等。這顯然，已經(jīng)不是單純的技術(shù)問題。
這也反映了整個乘用車領(lǐng)域自動駕駛技術(shù)的發(fā)展趨勢——軟件研發(fā)，從一次交付變成了終生迭代。那么，通過數(shù)據(jù)閉環(huán)的能力，不斷地優(yōu)化用戶體驗，就成為了這項技術(shù)永恒的課題。
舉個簡單的例子，現(xiàn)在普及率極高的L2級輔助駕駛，仍然在車輛控制的細膩程度以及對于用戶感受的精準把握方面，存在很多瑕疵。比如很多號稱L2的輔助駕駛，方向盤會左右頻繁擺動、走不了直線。因為在橫向控制方面，譬如居中超調(diào)量、收斂次數(shù)等等參數(shù)，目前都處在一個寬泛的標淮之內(nèi)，沒有成熟的技術(shù)標準做限定。因此，就需要結(jié)合主觀感受去對技術(shù)標準收窄。
這或許也是為什么，小鵬城市NGP早早地就公布了路測視頻，但遲遲未正式交付給用戶的可能原因之一。也包括蔚來，早在2021年1月，就推出了NAD蔚來自動駕駛的概念，但至今認為公布正式的路測視頻，更別提開放給用戶和媒體進行真實道路體驗了。
李斌之前就說過：“蔚來新一代自動駕駛系統(tǒng)NAD的開發(fā)工作進展順利，我們相信NAD將全面超越市場主流自動駕駛系統(tǒng)的體驗。”他所強調(diào)的也是體驗，而非冰冷的搭載車型、行駛里程等數(shù)據(jù)。
但是，凡事總有兩面。
以現(xiàn)有的技術(shù)和經(jīng)驗來說，在城市里落地一個體驗極好的載人自動駕駛很難，但容易的是——做載物的自動駕駛。因為最直接的就是，載物車輛完全不需要考慮用戶體驗，也不用太糾結(jié)事故責(zé)任劃分的問題。而且還能產(chǎn)生穩(wěn)定的現(xiàn)金流，幾乎是自動駕駛公司必爭的賽道。
像目前在上海，美團、京東等平臺都在投放大量的無人配送車。比如在同濟大學(xué)的嘉定校區(qū)內(nèi)，已經(jīng)有無人配送車，正在為校內(nèi)的1萬多名學(xué)生配送每日三餐；再比如嘉定華漪園社區(qū)，京東無人車的協(xié)助志愿者完成物資的運輸工作。
在發(fā)布乘用車上搭載的城市NOH功能的同時，毫末還發(fā)布一款無人配送車——毫末小魔駝2.0，L4自動駕駛能力，具備快速換電、60-100公里續(xù)航里程、智能語音與觸摸多模式交互等功能。
“我們的定位，是全球低速無人配送車生態(tài)的助力者。”毫末智行COO侯軍告訴虎嗅，助力者的定位，就意味著在市場份額上超過了50%以上。“我們的夢想是，真正助力末端物流，甚至整個物流行業(yè)高效的運營，彌補運力、勞動力不足帶來的需要。”
與城市NOH的取勝關(guān)鍵一樣，毫末在無人配送車領(lǐng)域主打還是規(guī)模化能力——目前，保定工廠可實現(xiàn)1萬臺末端物流自動配送車的產(chǎn)能目標，按照毫末的官方說法：這是全球最大規(guī)模的末端物流自動配送車柔性制造基地。
而作為參考，目前號稱全球首家規(guī)模化上路運營、也是車輛交付部署數(shù)量最多的無人車公司新石器，在去年8月完成新一輪融資時，也才公布了近千臺的無人車運營數(shù)據(jù)。也就是說，如果毫末的無人車產(chǎn)能完全消化完畢的話，無人車規(guī)模第一的稱號，又要被毫末拿下了。
誠然，在自動駕駛賽道的頭部名額爭奪中，毫末智行正在全力以赴。但這注定是一場持久戰(zhàn)，技術(shù)的風(fēng)向日新月異、用戶的需求瞬息萬變。創(chuàng)業(yè)路上，仍需時刻保持危機感。
2020年7月，長城汽車董事長魏建軍就曾向自己發(fā)起的質(zhì)疑：“長城汽車能活得過明年嗎？
那年8月，魏建軍參加一場行業(yè)論壇時，再次談到了長城的轉(zhuǎn)型危機：“作為傳統(tǒng)車企，我們也在向蔚來、特斯拉、小鵬等新勢力學(xué)習(xí)，智能化趨勢不可逆，所以在近3年多的時間里長城汽車在迅速變革。”當(dāng)時他身旁坐的正是，小鵬汽車董事長何小鵬、蔚來創(chuàng)始人李斌。
若不是他們在場，或許長城要學(xué)習(xí)目標，就只剩下特斯拉了。
總結(jié)
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