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绝地求生辅助官网 整套L4暴降至1万元,成本史上最低,能力靠谱吗?

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绝地求生辅助官网

贾浩楠 发自 副驾寺智能车参考 | 公众号 AI4Auto

成本史无前例得低,产品界限逐渐模糊。

这是L4自动驾驶商业化的最新趋势。

来自自动驾驶明星创业公司轻舟智航,为人熟知的标签是无人小巴头号玩家。

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最新的L4自动驾驶套件,包括软硬件在内,总成本1万元,是有史以来的最低价,甚至比大多数乘用车上选配的辅助驾驶还便宜。

而搭载这套方案的产品,也突破了以往客运或货运的界限,有了车企“平台”开发的味道。

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这样的探索不是轻舟智航一家在做,无论是Robotaxi还是无人配送玩家,低成本和平台化成了趋势。

这样的势头也指出了一个尖锐的矛盾:

AI司机能力泛化足够好,成本又足够低,那么希望从L2入手升级的自动驾驶路线,还有必要坚持下去吗?

成本1万的L4,能力怎么样?

把自动驾驶成本做到足够低,然后在不同场景的产品上释放,这其实就是百度为代表的的一众L4玩家常说的“降维打击”。

但“打击”的前提是能力水平,而低成本不免让一部分人担心是不是通过“简配”实现,那么轻舟智航的这个史上最低成本的L4,能力到底怎么样?

可以从实际表现、硬件配置和产品特征3个角度来看。

轻舟放出了一段在苏州老城区闹区市内的路测实录,从场景来看,这套产品其实已经符合“城市领航辅助驾驶”的定义。

也就是说能够根据导航信息自动规划线路,自主处理红绿灯、交通标志,人车混杂、不规范行为、狭窄道路等复杂路况。

按照日常用车流程逐一来看。

首先是停车场的自主召唤:

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上路之后,DBQ V4可以实现城市环路场景下的领航辅助驾驶:

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这些功能如今并不能称得上是惊艳,毕竟领先的自动驾驶公司,甚至是主机厂都已经将停车辅助、高速领航量产。

轻舟智航DBQ V4的能力,官方认为是应对城市复杂道路复杂场景,尤其是车道线不明显,人车混行的场景。

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比如挑战苏州老城区狭窄的巷弄,还是在主副驾都完全无人的情况下。

像是隧道,无保护左转这样的场景,应对流畅:

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除此之外,还能够在极限狭窄的情况下通行:

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遇到障碍物时,能够等待合适时机通过:

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另外在夜间场景,系统除了受到目标识别上的干扰,同样也得兼顾其他目标的行为预测行驶策略博弈。

在测试实录中,出现了正常车道被违停占道,使得本车不得不借道通行,同时对向又有来车的复杂博弈问题:

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而轻舟DBQ V4系统表现得亮点在于,并不是一味谨慎低速,而是根据动态的速度、距离信息判断是加速通行还是停车避让。

而且,过程中还成功识别避让了在机动车道上穿行的两轮低速目标。

成本1万元的轻舟智航L4级自动驾驶系统,能力就是这样,你认为能称得上老司机吗?

硬件配置上,DBQ V4的最高配置有5个激光雷达、4个盲区雷达、6个毫米波雷达、12个感知摄像头,实现360度无盲区、无死角的感知能力。

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这样的硬件配置在量产乘用车上也算得上是豪华,量产选配至少也得数万元,但轻舟智航如何能把成本控制在1万?

据官方透露,关键在于所用零部件的国产化,比如来自地平线的车载AI芯片,以及国内某供应商的固态激光雷达。

你肯定注意到了,前面说DBQ V4的“最高”配置是5个激光雷达,这其实是轻舟这套方案独特的产品形态,能根据不同车型、不同客户的需求,灵活配置激光雷达、盲区雷达的数量和布置方式,而且都能保证无盲区的感知能力。

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这样的产品策略,表明轻舟智航正在拓展除小巴之外的其他L4级技术落地场景,同时像是一种宣告:

L4成本已经走足够低,应用场景可以是小巴,可以是Robotaxi,也可以是乘用车,甚至也可以用在商用车,这样的情况下,辅助驾驶可能会被降维打击。

L4反击战

这样的趋势已经再明显不过:

技术上,L4玩家正在努力打造通用的AI司机,底层感知、决策核心相同,传感器方案、数据也能最大程度复用。需要改变的,只是根据不同车型的控制要求适配。产品上,逐渐模糊过去载客是载客,运货是运货这样功能明确区分的形式,而是推出车型平台,按照不同用户需求扩展成不同功能的移动设施。

换句话说,AI司机更加纯粹,核心技术和具体功能正在逐渐剥离,“一条大河灌溉所有田地”。

比如轻舟最新的龙舟Space,既可以是拉客的无人巴士,也加装货舱变成物流配送车。

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而这种趋势的基本成立条件,正是L4自动驾驶成本的不断降低。

立足L4的公司,受制于场景难度和政策准入,过去几年在商业化上一直不如L2顺利。

L4要保证1%的长尾场景处理能力,需要足够数据对算法进行训练,而以往高性能激光雷达、算力平台的成本,导致大规模的测试车队不可能实现。

但AI司机的安全可靠性提高,根本途径还是得依靠“数据收集——训练——部署——反馈”的闭环能力,规模量产实现不了,有效数据的收集就慢,成本也居高不下…

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不过现在L4套件成本降到1万,甚至已经进入了普通家用车都可以承担的水平,L4能力的释放,其实只是一个时间问题。

随着核心传感器成本降低,L4自动驾驶玩家开始反向进入更多场景,可以是乘用车上的L4功能,可以是无人小巴,也可以是Robotaxi,甚至可以是商用车。

这样的优势,是L2技术栈短时间内不具备的。不过眼下L2还是占有政策和市场先发的优势。

所以悬而未决的问题只剩下一个:

谁的数据处理和技术迭代更高效?

谁就可能最先实现自动驾驶终局目标。

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