在過去的幾年里,自動駕駛給科技行業帶來了巨大的驚喜。在該行業的巔峰時期,玩家們投入了巨額資金,急切地等待著全自動駕駛汽車大規模生產的那一天。然而,隨著時間的推移,一些公司遇到了量產困難、資金鏈斷裂、自動駕駛安全事故等問題。我們不得不承認,全自動駕駛的道路遠比想象中的困難。到目前為止,該行業仍在朝著這個目標努力。
圖片來源:Apollo智能駕駛最近,恰逢ChatGPT爆炸,蓋世汽車向其談到了這個問題:我們離完全自動駕駛還有多遠?技術和法規都有缺陷,“全無人化”還沒有到來。首先,格士汽車問它,“目前自動駕駛汽車能否實現完全無人駕駛?”查特GPT回答說,“自動駕駛技術已經取得了很大進步,但實現完全無人化還需要一段時間,但自動駕駛技術的發展趨勢非常樂觀。”
這也是業內的主流觀點。在一輪泡沫破滅后,玩家開始變得務實,并逐漸發展出自動駕駛技術。目前,ADAS輔助駕駛技術發展迅速,小鵬、極狐、陌陌等國內玩家已經可以實現更高水平的城市導航輔助駕駛。根據格施汽車研究院的預測,到2025年,中國乘用車L1-L2 ADAS的滲透率預計將達到65%。與此同時,更高級別的自動駕駛系統的市場份額也將逐步上升。全無人駕駛技術也在有序推進,國內外許多地區已經允許自動駕駛道路測試和所有無人車的商業運營。百度L4級自動駕駛運營測試累計里程超過4000萬公里,蘿卜快跑累計訂單量超過140萬。然而,全自動駕駛汽車無法像普通汽車一樣獲得牌照,在開放道路上行駛時尚未達到量產階段。關于尚未實現完全無人化運營的原因,ChatGPT從自動駕駛感知、路徑規劃和監管標準等關鍵技術進行了多項分析。
例如,在感知方面,人們普遍認為激光雷達是實現高階輔助駕駛和未來完全無人駕駛的重要傳感設備。然而,現階段仍有許多問題需要解決,如處理數據的刷新幀率低、響應時間長,不適合在高速等場景中使用;
在惡劣的天氣、灰塵和其他氣候環境中,以及高度重復的場景中,其性能將受到影響。目前,激光雷達也缺乏統一的車輛法規和標準,許多產品的耐用性和可靠性值得懷疑。此外,隨著越來越多的車輛配備激光雷達,激光雷達之間可能存在串擾問題。這些都是激光雷達行業在大規模生產后需要回答的問題。在監管控制方面,廣汽也提出了質疑:
在ChatGPT提到的“復雜交通場景”中,如城市和高速公路,自動駕駛的監管確實存在一定的困難。許多用戶報告稱,智能駕駛系統在超車和并線、識別路障等場景中表現不佳,過于強調安全,決策保守,經常需要人來接管。對于監管問題,ChatGPT認為,目前不完善的法規確實阻礙了自動駕駛技術的推廣。然而,它的答案是相對一般的。
目前,在技術發展不成熟的背景下,自動駕駛法規不允許L4級車輛在開放道路上行駛,德國、日本等法規更為開放的國家也只是在逐步放開L3級自動駕駛的路權。此外,關于權利和責任問題,盡管有規定,但仍需改進。例如,深圳去年出臺的法規規定,自動駕駛汽車有人駕駛時由駕駛員負責,無人駕駛時由車主負責,這很容易導致“人接管系統”的問題。此外,ChatGPT提到的保險制度、國際標準等問題確實是現行法規的不足。L4公司如何盈利?國內外許多玩家都致力于L4及以上的自動駕駛行業,如Waymo、百度、小馬智行等。但在技術和市場不成熟的背景下,這些公司遇到了一定的盈利困難,也在進行戰略轉型。對此,格士汽車還與查特GPT討論了全自動駕駛的市場和商業模式。首先,正如廣汽所問,以Robotaxi為代表的全自動駕駛目前的盈利困難是什么?
來自ChatGPT的答案可以用一句話概括:研發投入過多,但技術不成熟,市場擴張不完全。盡管Robotaxi已經可以在某些地區進行完全無人化的商業運營,但在地點和服務交付時間方面存在重大限制,其收入與其巨額支出相當。值得注意的是,ChatGPT提到了驅動程序服務。司機可以根據交通擁堵情況靈活選擇最佳路線,在乘客有緊急時間時加速,并與乘客聊天。相比之下,無人駕駛的自動駕駛是否有優勢,目前還不得而知。在成本方面,ChatGPT提到了建造高精度地圖。所以,針對這個問題,蓋世汽車繼續追問:自動駕駛一定需要高精度地圖嗎?
ChatGPT的答案是“不一定,但高精度地圖有很大的影響。”城市場景很復雜,有紅綠燈和車道線等信息。僅僅依靠感知需要大量的計算能力。此外,在潮汐車道、陰影道路和隧道等特殊場景中,智能駕駛系統可以很容易地顯示視覺盲點,并需要高精度地圖的輔助。目前,小鵬、極狐等車企已經集成了用于輔助駕駛的高精度地圖。然而,高精度地圖城市試點進展緩慢,無法實時更新,成本極高。業內不少觀點認為,高精度地圖正逐漸從自動駕駛的“拐杖”變成“絆腳石”。因此,一些業內人士已經提出了強調感知而非地圖的口號。理想在L7發布會上多次強調,理想城市NOA將使用BEV算法來擺脫對高p的過度依賴……
決策圖;小鵬表示,到2023年,從高速公路到城市的導航輔助將不再依賴高精度地圖;百度的ANP3.0已經可以在沒有圖像的情況下識別紅綠燈了。也許在未來,正如ChatGPT所說,自動駕駛技術可以獨立于高精度地圖。隨后,蓋世汽車向ChatGPT咨詢了這家全自動駕駛公司的盈利策略。它認為,為了讓Robotaxi公司實現盈利,它需要不斷創新、降低成本、提高使用率、擴大市場份額、推出增值服務、資本運營等方法來滿足客戶需求,提高服務質量,降低成本,擴大市場規模,實現盈利。值得注意的是,高級自動駕駛的落地并沒有達到預期。目前,許多L4玩家正試圖與車企合作,大規模生產汽車級前端裝置,并通過“降維”銷售ADAS系統來獲取利潤。盡管L4的規模還遠未確定,但高級輔助駕駛已經成為發動機制造商競相追求的特征,相應的解決方案也擁有相對廣闊的市場。許多玩家已經在這方面采取了行動,比如小馬智行,它成立了一個獨立的業務部門來運營乘用車輔助自動駕駛業務。去年,文遠智行宣布與博世建立合作伙伴關系,首次明確了自動駕駛解決方案在L2至L3前端汽車量產中的應用。隨后,蓋世汽車就自動駕駛公司在哪些情況下更有利可圖征求了ChatGPT的意見?
來自ChatGPT的回答也與當前行業主流觀點基本一致,商用車自動駕駛的短期盈利前景相對樂觀。所謂商用車自動駕駛主要包括以下場景:干線物流、港口運輸、物流園區、礦區場景、機場場景、終端配送、無人清潔。與復雜的高速和城市場景相比,由于路況簡單、行駛路線固定、限速嚴格,上述場景的技術要求相對較低。人們普遍認為,Robotaxi比開放場景更容易實現大規模落地。目前,在采礦等場景中,一些公司可以實現完全無人化和常態化運營。在無人配送等領域,玩家實現了有效的成本降低,智行已經能夠將自行車成本降低到10萬元以下。因此,與乘用車的自動駕駛相比,業內普遍認為,商用車可以通過自動駕駛更快地達到盈虧平衡點。ChatGPT的觀點實際上是行業共識,從它的回答中,我們可以清楚地看到自動駕駛行業的現狀。乘用車的“完全自動駕駛”仍然是一個遙遠的目標,還有許多技術和監管問題需要解決。然而,實現這一目標的努力從未停止。另一方面,先進的輔助駕駛和商用車自動駕駛逐漸得到推廣和普及。自動駕駛行業可以說是“仰望星空,腳踏實地”。
國產品牌之間的競爭,就像一場無止境的足球賽。年銷量、年盈利、技術實力等指標,是評判每輪賽事輸贏的關鍵。賽事中,吉利恐怕拿的是“追趕反超”的劇本。
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