作者:古往今来 编辑:Mark 出品:红色星际(ID:redplanx) 头图:城市图片 欢迎各位收看"晚上9点半"节目,非正式的线上讨论会,以下是部分的分享内容。 古:关于自动驾驶运营这块,现在各家公司都在做,但每家都有各自的特点,毋庸置疑,运营是自动驾驶最终落地非常关键的一个点。 但在运营过程中也会遇到了非常多的挑战,因为无人化技术还有诸多的不确定性。如果不能实现无人化+收费这两个因素,很多时候的一些经验可能价值就不是特别大。 对Robotaxi来说,我觉得它需要2个载体,一个是商业环境,一个是硬件环境。如果我们把Robotaxi当成一个软件公司,第一它可能得找一个车厂做硬件,第二还要找一个商业环境做运营,这样才能凑成Robotaxi这个生意。 目前市面上分几个流派,第一个是高举高打,把它当成一种实际的业务在往前推进;第二个是跟投资人把故事讲清楚,表明自己是要做怎样的事情;第三个是出行公司,既做运营也有自己的战略布局。 对于国外市场而言,Waymo还是有一些科技理想,他是希望科技改变人类的生活。Cruise被GM收购以后,和国内公司有些类似,第一可以提高公司的估值,第二对他未来的出行业务也会有好处。 往:我觉得运营很重要,但我有一个问题,就是运营的界限是什么?比如平时车队测试的管理,除了车队、司机、安全员这些管理外,还会涉及到什么? 古:每家公司的边界肯定不一样,运营肯定都有测试这个属性,也有PR属性。 刚开始时,大家只是测试,但是随着逐步深入,遇到的事情越来越多,很多企业现在对运营的管理范围也会放得越来越宽。 我个人理解,运营到最后是给自动驾驶建立一套规则和ODD区域,要找到合适的区域和合适的用户,这样才可以大幅降低技术的难度和成本。 比如哪条道路能盈利,遇到的环境比较简单,运营在这里边发挥着很大的作用。通过运营把市场复杂度认知到了,再跟产品协同,然后给算法更多的输入,这样就可以减轻算法的难度。 往:我讲一下自动驾驶卡车运营这块。作为行业从业者,大家肯定都希望早点落地。 卡车和乘用车不一样,卡车更多的是商用,现在很多的新车型也开始上装L1~L2的一些功能,但主要针对的还是一些高端车型,一些定制化的市场,也有一些是政策驱动的。 但有个问题,卡车加了智能硬件之后特别贵,像现在智能卡车整个保险的上线率,去年一整年大概有4.2万台,这个数字其实并不是很大,但以后肯定会越来越多。 L4的企业现在有两个路线,一个是在一些比较高频需求的场所,比如说港口、矿区,一方面可以规避政策的一些风险,也可以提前做测试,甚至把后装的车投入应用,另一方面也可以适当的卖一些车,做一些营收,这是一个路线。 第二个路线,就是把自己的方案降级到L3或者L2,以辅助驾驶的名义去做一些相对合规的干线测试运营,在这种情况下,车可以上正式号牌,也可以创造一些营收。 我觉得挑战主要有两个方面。第一个是路权和准入的挑战,卡车真正的需求在干线上,干线高速真正有物流需求的往往是长线的,这种长线就会涉及到高速公路,涉及到跨地区、跨省市。 这个目前从政策上来说,我觉得要达到那样的协同是非常难的。我个人认为最终的突破口还是在工信部的准入上面,如果这个口打开之后,可能很多问题才会迎刃而解。 第二个大的挑战还是在技术上,大家能不能做到真的把人拿下来,把方案慢慢地收敛,把一系列的认证完成,把量产的部分去完成,我觉得这个是最核心的。 其实物流企业对L4公司挺开放的,特别是合作层面,不管是在美国还是在国内,自动驾驶卡车跟不同类型的物流公司建立合作的速度还是很快的。 在不影响他们本身业务的情况下,让一些智能卡车加入到现在的车队,做一些运货或者测试,他们还是很欢迎的,因为他们也有创新的需求,而且给你的费用也不会比传统卡车高,所以我觉得物流公司还是比较开放的。 但是由于运力的限制、技术的限制,托运人也不会大规模的外包给你。 今:我总结一下,刚才讲的主要是三方面,一个是技术,跟Robotaxi一样,把人拿掉才能达到降本增效。第二是车,要量产,这样成本才能降下来,而且量产还能提高车辆的运营稳定性。第三个是路权,乘用车大家其实更像是一个局域网,但是货运走干线物流,这个难度更大。 为什么卡车推行起来很难,我觉得有这么几个原因,第一个是政府的动力问题,政府没有强大的动力来做这件事。第二个原因,就是不同地方政府间的协同是一个大问题,举个例子,测试牌照不能互认,在一个地方测试拿到后,去其他城市还需要重新测试,比如,长三角在2019年的时候就签了一个互认协议,而且江浙沪三地的关系算是比较近的,但是到现在这个互认协议也没有真的落下来。 我个人觉得牌照互认之所以不能实行,最大的问题就是里面牵扯的利益太大,目前阶段,牌照的收益还是很大的,特别是一些考试机构,非常赚钱。 往:对,我比较认同。Robotaxi可以从几条路开到全域,这来自于各个城市对于创新政策的竞争,比如北上广深,一个城市开的越多,另一个城市就会比它更多,他们有招商引资的需求,所以动力很强,而且竞争也激烈。 对于卡车,现在这种做法根本就连不成网,比如说北京想做,但河北不想做,但是高速的运输或者干线物流的运输必须得大家连成网。 主要是因为地方上没有太多的利益去推动这块,最终还得靠国家去推动。 今:是的,目前阶段,我观察到的是,物流公司对智能这块的参与是不多的,他们还是一直在观察,因为他们本来做的就是成本生意,一分一毛都看得特别重,而且物流的毛利率特别低,在毛利这么低的行业里,做这种科技创新是很难的,至少目前阶段还没有能说服他们的理由。 来:我站在用户角度看这个问题,用户到底希望我们的自动驾驶车辆是一个什么样的驾驶行为,能够提供给用户一个什么样的驾驶体验,这个车应该怎么开,比方说遇到黄灯,什么时候应该杀停,什么时候应该过,这些是运营人员应该看清楚的。 举一个策略的例子,最简单的比如说交规,大家都知道自动驾驶车辆是应该符合交规的,但是交规本身的描述并不是特别的清晰。 比方说左转和直行车辆的交互,不能说我感知范围里面有直行的车辆,就一直让他,我就一直不走,这是不现实的,因为我们需要考虑到通行效率,怎么最有效地要把用户送到目的地,这个是用户需要的。 所以我们就需要去找特征,比方说信号灯的信息,比方说我和交互车辆的相对位置、相对速度、相对角的一些关系等,然后通过数据的挖掘,去确定这些特征的一些参数,然后基于此,给出一个驾驶策略。 面对长尾场景时,我们会先用ODD限制,但不可能等所有的长尾问题都解决之后,才大规模的去做运营。 这里就有两种辅助手段,第一种是云端的5G驾驶,有危险场景之后,我们可以用云端的安全员去把控一些少见的长尾场景。 第二种方式是交规,现在虽然线上的一些算法模型不可解释,但我们可以用最后一层交规去兜底,保证我最后做出的驾驶行为,不是一个违反交规的行为。 到最后一定是得法律法规加持,比方说只要L4的车是按照交规走的,那这个责任就不能由L4车辆承担。 古:但这里也有一个问题,就是现在中国的交规是保护弱者的,这件事情和自动驾驶之间又是矛盾的。而且中国各个地市的一些执法力度很不一样,这也是一个非常大的问题。 我觉得我们还是得在数据模型的可解释性方面下功夫。我们得制定一个数据驱动的评价标准、评价方式,光靠路测其实是很难解决长尾问题的,最后还得靠仿真,靠线上测试。 往:通过数据模型训练之后,肯定要在仿真里去跑,去检验这个模型到底效果如何。但现在仿真也有一个问题,仿真系统里障碍物和障碍物之间的一个交互关系,其实做得并不好。 我觉得计算机之所以能发展得比较好,是因为编译器的存在,它能瞬间告诉你是对还是错。但现在仿真还不能当一个编译器用,它的准确度也制约了这个行业的发展。 理论上仿真应该是加速自动驾驶技术研发非常重要的一点。通常情况下,我们是先把算法做出来,再放到车上,然后安全员再给个反馈,但这个链路太长了。 仿真肯定是自动驾驶的一把利剑,但现在的问题是,业内仿真系统都做得不是特别好。而且我认为,以数据驱动出来的一个训练模型,你要想验证它,一周肯定是验证不出来的,这就大大的降低了数据驱动这件事情的研发效率。 本来数据驱动是想要让迭代研发效率更快,但是因为各种测试验证的手段不完善,反而制约了这个事。 大家之前的思路是,业务决定ODD,ODD决定算法,算法最后确定硬件的成本。但是现在由于技术的制约,可能没办法完全按照业务的思路去做推进。 目前阶段,在仿真系统方面有2个问题:一方面是一些障碍物的交互问题,这个确实没有办法完全复制现实世界中,各个交互物体的意图;另一方面是和路测的差距,L4车辆的硬件仿真可能相对来说会难一些,而且现在很多公司都同时开发好几个不同的车型,这个难度就更大了。 今:现在国内还有很多第三方想做这个事,他们想把各家路测的数据收集起来,包括从官方去把一些Corner Case,一些事件的东西全部收集起来,去建一个大的平台来做仿真,但是好像都没成。一个重要的原因是,各家接口、模型都不一样,统一不起来,没法标准化。 我感觉那些人不懂这个东西,因为这根本就合不起来。 来:还有一个方式,就是车路协同。 往:目前阶段,对于运营而言,V2X作用还不是很大。特别是信号灯这块,从结果上来看,还达不到车辆自动驾驶需要的级别,而且有些信号灯经常延迟。目前市面上虽然也有一些项目,但都是偏政府侧的,偏Demo性质。 我也发现自动驾驶算法模型在泛化过程中,主要取决于当地动态的交通参与者,静态上也许还比较容易,花点时间都能解决,关键在动态参与者上,各地的情况都不一样。 而且我们对动态障碍物做出决策的时候,有时会用到动静态的信息,所以如果静态的拓扑发生变化,再去泛化的时候,可能会导致和动态障碍物交互的结果完全不同。 最近好像成立了很多新公司,但我觉得这些公司很多还在走老的套路,写了代码之后先搞一台工程车出来,然后测试,想办法做一个Demo出来,让投资人来看,其实投资人经过一轮一轮的洗礼,他已经不感冒了。 但是我觉得行业发展到今天,可能新公司不一定要这么走,因为现在大家逐渐往量产上靠了。现在最好的模式是拿着商业单子倒着找潜在的可能性,去匹配主机厂的需求或者是往零部件方向去。 这样我觉得还是有机会的。 -END-