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年內(nèi)BEV落地之戰(zhàn):華為遙遙領(lǐng)先,還是蔚小理登上王座?

商界觀察
2023-06-09

落地城市 NOA,是今年最重磅的自動(dòng)駕駛大戰(zhàn)。而 BEV 感知,目前看來(lái)是通往城市 NOA 的必經(jīng)之路。

 

年內(nèi)落地 BEV,已經(jīng)是國(guó)內(nèi)自動(dòng)駕駛頭部玩家的共識(shí)。

 

其實(shí),BEV 是很早就提出的算法,又稱鳥瞰圖或上帝視角。直到近幾年,特斯拉將其用于自動(dòng)駕駛領(lǐng)域,國(guó)內(nèi)車企隨之布局,才受到更多關(guān)注。

 

國(guó)內(nèi)涉足 BEV 的,造車新勢(shì)力有小鵬、蔚來(lái)、理想等,科技公司有百度、華為、毫末智行等。尤其今年 4 月,國(guó)內(nèi)新能源汽車龍頭比亞迪宣布年內(nèi)落地 BEV,將大戲推向高潮。

 

為何要落地 BEV?主要是自動(dòng)駕駛場(chǎng)景發(fā)生了變化。

 

高速場(chǎng)景相對(duì)簡(jiǎn)單,城市場(chǎng)景更為復(fù)雜,感知任務(wù)規(guī)模大幅增加,需要更多地利用深度學(xué)習(xí)。

 

感知層面,傳統(tǒng)的 2D 檢測(cè)已經(jīng)力不從心,只有 BEV 能更好地完成城市場(chǎng)景感知任務(wù),并為下一環(huán)節(jié)的規(guī)劃、控制打好基礎(chǔ)。

 

落地 BEV,最直觀的檢驗(yàn)就是城市 NOA 功能能否在多個(gè)城市大規(guī)模推送。這場(chǎng)感知算法的重大轉(zhuǎn)變,考驗(yàn)的是車企的算法自研功底。

 

進(jìn)入城市,BEV 感知算法興起

 

故事從特斯拉重寫 Autopilot 軟件代碼開始。

 

2019 年,特斯拉推出高速場(chǎng)景下的 NOA(Navigate on Autopilot),小鵬、蔚來(lái)等造車新勢(shì)力緊隨,興起了一小股高速 NOA 技術(shù)潮。

 

直到 2020 年 8 月,馬斯克透露,團(tuán)隊(duì)正在重寫 Autopilot 的底層代碼。

 

又過(guò)了兩個(gè)月,特斯拉推出 FSD Beta ,可以支持在城市道路場(chǎng)景下的 NOA。支撐城市 NO 功能的,便是全新的 BEV 感知算法。

 

為什么會(huì)出現(xiàn)這一變化?

 

毫末智行技術(shù)副總裁艾銳告訴 HiEV," 在特斯拉推出 BEV 之前,大家使用的是前視相機(jī),周視用的很少。高速上,車密度不大,側(cè)后方用一些雷達(dá)也夠了。進(jìn)入城市后,車流量開始密集,僅看正前方也不夠了。BEV 的出現(xiàn), 核心在于需要做 360 度的感知。"

 

特斯拉重寫代碼的同年,蔚來(lái)和小鵬也開始轉(zhuǎn)向。

 

蔚來(lái)引入原 Momenta 研發(fā)總監(jiān)任少卿,任的背景是計(jì)算機(jī)視覺(jué)研發(fā),加入蔚來(lái)后負(fù)責(zé)算法團(tuán)隊(duì),開始在 Mobileye 方案外啟動(dòng)自動(dòng)駕駛自研。

 

小鵬也開始研發(fā)基于 XNet 的 BEV 感知架構(gòu)。2021 年的 1024 科技日上,吳新宙透露,在過(guò)去 6 個(gè)月里,每一個(gè)預(yù)測(cè)和規(guī)劃代碼全是重寫的。

 

對(duì)于兩家重寫代碼這件事,均勝電子副總裁郭繼舜向 HiEV 表示," 周期性重寫代碼是對(duì)產(chǎn)品和系統(tǒng)認(rèn)知提升后的必然階段。在工程化方面,該踩的坑基本都要踩一遍,大家都需要階段性更新代碼和架構(gòu)。"

 

從已有信息看,基于 BEV 研發(fā)全新算法,小鵬們的做法相似。大家均是從靜態(tài) BEV 網(wǎng)絡(luò)算法、動(dòng)態(tài) BEV 網(wǎng)絡(luò)算法部署算法。

 

靜態(tài) BEV 解決的是道路結(jié)構(gòu)還原,感知對(duì)象是車道線、道路邊界、停止線,可以解決部分?jǐn)z像頭被遮擋、車道線模糊等問(wèn)題。

 

動(dòng)態(tài) BEV 解決的是交通參與者的還原和預(yù)測(cè),感知對(duì)象車輛位置、姿態(tài)、尺寸、速度,可以在車輛同時(shí)出現(xiàn)在多顆攝像頭視野內(nèi),可以穩(wěn)定地追蹤和感知出物體的距離和速度。

 

在 BEV 出現(xiàn)前,傳統(tǒng) 2D 檢測(cè)的好處是整個(gè)計(jì)算非常直觀,但整個(gè)投影過(guò)程都是使用軟件的方式,沒(méi)辦法形成端到端,會(huì)出現(xiàn)信息丟失、誤差等問(wèn)題。

 

BEV 的到來(lái),將讓小鵬們獲得更強(qiáng)的 360 度感知能力。

 

不過(guò),這里面的難度并不小。

 

復(fù)雜的代碼,以及昂貴的數(shù)據(jù)標(biāo)注

 

BEV,全稱Bird ’ s eye view,本質(zhì)上多個(gè)目標(biāo)前融合感知方案。

 

簡(jiǎn)單理解,它是將攝像頭等傳感器采集的 2D 為主的圖像數(shù)據(jù),轉(zhuǎn)化為 3D 坐標(biāo)空間下的數(shù)據(jù),從而實(shí)現(xiàn)對(duì)物理世界的真實(shí)還原。

 

特斯拉的做法大致是:

 

基于純視覺(jué),利用 8 個(gè)攝像頭采集數(shù)據(jù),通過(guò)深度學(xué)習(xí)的主干網(wǎng)絡(luò) Backbone 對(duì)各個(gè)攝像頭進(jìn)行特征提取,再通過(guò) Transformer 將 2D 圖像轉(zhuǎn)化為 3D 空間。

 

應(yīng)用的技術(shù)并不新潮。

 

Backbone 的本意是人的脊梁骨,在深度學(xué)習(xí)中被引申為主干網(wǎng)絡(luò)的意思,其主要作用是就是提取圖像的特征。

 

Transformer 最早在 2017 年由谷歌提出,是利用注意力機(jī)制(Attention)來(lái)提升模型訓(xùn)練速度的模型。將 Transformer 發(fā)揚(yáng)光大的是 GPT,也就是 Generative Pre-trained Transformer。

 

通過(guò)BEV 和 Transformer,特斯拉開始獲得全新的 " 上帝視角 " 下的數(shù)據(jù)。并在此基礎(chǔ)上為數(shù)據(jù)加上了時(shí)間戳,形成了 4D 空間。以用于對(duì)目標(biāo)物測(cè)速,乃至對(duì)目標(biāo)物的運(yùn)動(dòng)軌跡進(jìn)行預(yù)測(cè)。

 

可以說(shuō),BEV 改進(jìn)了自動(dòng)駕駛看物理世界的視角,可以更高效、準(zhǔn)確地獲取感知數(shù)據(jù),這為后面的規(guī)劃和控制提供了基石。

 

國(guó)內(nèi)的自動(dòng)駕駛玩家已經(jīng)認(rèn)可了這種方式,并且紛紛布局。

 

與特斯拉不同的是,國(guó)內(nèi)玩家之前的方案中,在攝像頭之外增加了更多的傳感器和定位系統(tǒng),比如超聲波雷達(dá)、激光雷達(dá)、高精度地圖等。

 

方法論相似,挑戰(zhàn)在于融合困難,以及更多的代碼量、數(shù)據(jù)標(biāo)注工作。

 

寫代碼是一項(xiàng)繁重的任務(wù)。

 

小鵬汽車自動(dòng)駕駛副總裁吳新宙披露,城市 NGP 的代碼量是高速 NGP 的 6 倍、感知模型數(shù)量是 4 倍、預(yù)測(cè)、規(guī)劃、控制相關(guān)代碼量是 88 倍。

 

為 BEV 的數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)注,同樣需要大量的工作。

 

舉個(gè)例子,要構(gòu)建實(shí)時(shí)語(yǔ)義地圖,需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行結(jié)構(gòu)性訓(xùn)練,基于 BEV 模型做數(shù)據(jù)的標(biāo)注、分割、分類。僅標(biāo)注一項(xiàng),根據(jù)毫末智行 CEO 顧維灝預(yù)測(cè),BEV 的模型大概需要標(biāo)注 1 億公里的數(shù)據(jù)

 

智能駕駛數(shù)據(jù)服務(wù)商柏川方面告訴 HiEV,數(shù)據(jù)標(biāo)注行業(yè)單人單月的綜合成本約為四千元,千人規(guī)模的標(biāo)注團(tuán)隊(duì)一年成本要達(dá)到 1 億元。

 

另一位從事數(shù)據(jù)標(biāo)注的業(yè)內(nèi)人士向 HiEV 表示, " 要標(biāo)注 1 億公里的數(shù)據(jù),實(shí)際上會(huì)有失效率,按照 50% 的失效率計(jì)算,假定都是簡(jiǎn)單場(chǎng)景,每人每天標(biāo)注 2km,需要一萬(wàn)人的團(tuán)隊(duì)標(biāo)注至少四年的時(shí)間。 "

 

好在,特斯拉已經(jīng)探了路。

 

早前,特斯拉有一支千人規(guī)模的人工標(biāo)注團(tuán)隊(duì),后來(lái)開始增加自動(dòng)標(biāo)注和虛擬仿真等工具。

 

對(duì)此,上述數(shù)據(jù)標(biāo)注從業(yè)人士表示," 特斯拉的自動(dòng)標(biāo)注是行業(yè)風(fēng)向標(biāo),其預(yù)標(biāo)注技術(shù)目前行業(yè)最優(yōu)。加入自動(dòng)化標(biāo)注模型后,假定可以提效 80%,可以將 1 萬(wàn)人團(tuán)隊(duì)的標(biāo)注時(shí)間縮減到一年。"

 

小鵬、毫末智行等已經(jīng)感受過(guò)人工標(biāo)注的成本之昂貴,開始探索自動(dòng)標(biāo)注。其他各家,也可以進(jìn)行借鑒。

 

BEV 帶來(lái)的變化:方案 " 減配 ",芯片合作更緊密

 

BEV 帶來(lái)的第一個(gè)變化,是讓自動(dòng)駕駛配置開始縮減。

 

在沒(méi)有布局 BEV 之前,國(guó)內(nèi)車企是最早通過(guò)高精地圖來(lái)實(shí)現(xiàn)自身定位。車規(guī)級(jí)激光雷達(dá)成熟后,車企又加入了激光雷達(dá)。

 

布局 BEV 算法后,一些車企們開始由原來(lái)的堆砌配置,轉(zhuǎn)為縮減配置。

 

大家發(fā)現(xiàn),BEV 可以實(shí)時(shí)生成語(yǔ)義地圖,進(jìn)而替代高精度地圖,甚至還可以去掉超聲波雷達(dá)。

 

事實(shí)上,小鵬早期并不打算去高精度地圖。

 

吳新宙曾提到,對(duì)于城市場(chǎng)景,高精地圖的鮮度非常關(guān)鍵,小鵬汽車正在和高德地圖一起努力,希望發(fā)布的時(shí)候能夠做到天級(jí)更新高精度地圖的能力。

 

不過(guò),耗資幾千萬(wàn)可以買下高速道路的高精度地圖,但要買下城市場(chǎng)景下的高精度地圖,費(fèi)用又是另一個(gè)級(jí)別。

 

更何況,獲取地圖審批資質(zhì)的效率,也會(huì)耽誤自動(dòng)駕駛向多個(gè)城市推送的進(jìn)程。最終,車企們不得不進(jìn)入自動(dòng)駕駛的縱深地帶,利用技術(shù)甩掉高精度地圖的拐杖。

 

這里面也有一定挑戰(zhàn)。

 

"BEV 去高精度地圖,很多公司不一定能搞定,需要做大規(guī)模的云端場(chǎng)景重建、自動(dòng)化的元素提取。另外,純拓?fù)涞娜蝿?wù)還是很難,很多時(shí)候會(huì)因?yàn)檎趽?、車道線不清晰而難以實(shí)現(xiàn)。" 宏景智駕高級(jí)工程經(jīng)理柴可寧告訴 HiEV。

 

至于 BEV 是否會(huì)去掉激光雷達(dá)?

 

特斯拉的答案是, 利用 Occupancy 占用網(wǎng)絡(luò),以及 4D 毫米波雷達(dá)的點(diǎn)云信息,就能替代激光雷達(dá)

 

國(guó)內(nèi)是另一重景象。

 

國(guó)內(nèi)目前尚未興起去激光雷達(dá)的苗頭。艾銳認(rèn)為,激光雷達(dá)不會(huì)由于 BEV 算法的出現(xiàn)而被替代。

 

" 在夜間,攝像頭根本看不見(jiàn)。激光雷達(dá)是一個(gè)物理傳感器,可以主動(dòng)發(fā)射信號(hào)。對(duì)高端車型來(lái)說(shuō),可以讓車輛多一重安全性。對(duì)于中低端產(chǎn)品來(lái)說(shuō),成本相對(duì)較高,只有追求極致性價(jià)比,才會(huì)去傳感器。" 他解釋道。

 

其實(shí),基于純視覺(jué)還是多模態(tài),本質(zhì)上不是技術(shù)問(wèn)題,而是一個(gè)商業(yè)成本問(wèn)題。從技術(shù)角度,多模態(tài)的效果肯定更好,但從成本角度,多模態(tài)的上車搭載量會(huì)少。

 

BEV 帶來(lái)的第二個(gè)變化,是需要芯片廠商更好地適配,與車企形成深度合作。

 

因?yàn)椋珺EV 方案比較考驗(yàn)芯片對(duì)于算子的支持能力。

 

除了特斯拉采用自研 FSD 芯片外,頭部自動(dòng)駕駛玩家更多地 基于英偉達(dá) Orin X 落地 BEV 方案,且以雙 Orin X 為主,算力高達(dá) 508TOPS。

 

對(duì)此,艾銳表示," 英偉達(dá)的芯片基礎(chǔ)計(jì)算單元是 CUDA,非常小,也非常靈活,對(duì)算子的支持能力非常強(qiáng)。"

 

而如果算力小了,要實(shí)現(xiàn)同樣的幀率,就需要做特別的算子優(yōu)化。

 

事實(shí)上,一套標(biāo)準(zhǔn)的 BEV 算法,現(xiàn)在的很多芯片都不支持,大家在用各種各樣的算子去替換它們,這就需要芯片廠商和主機(jī)廠深度配合。

 

今年 4 月,比亞迪在上海車展宣布基于地平線征程 5 的自研 BEV 方案將在年內(nèi)量產(chǎn)。目前,地平線可以向車企提供 BEV 參考算法,且正在布局 Occupancy 占用網(wǎng)絡(luò)。雙方的合作,將是基于征程 5 落地 BEV 的首個(gè)案例。

 

最后,BEV 技術(shù)的強(qiáng)大感知能力,不僅吸引了乘用車競(jìng)相布局,也在商用車?yán)锩骈_始應(yīng)用。

 

比如,摯途科技的 BEV 方案,便針對(duì)商用車型車身長(zhǎng)、檢測(cè)盲區(qū)較大的特點(diǎn),向車企提供攝像頭選型和安裝位置方案,可以實(shí)現(xiàn)前方 300 米范圍的檢測(cè),且增加了車身和近距離的感知冗余。

 

頭部車企闖關(guān) BEV 感知時(shí),其他傳統(tǒng)車企會(huì)面臨更大的壓力。

 

后來(lái)者,自研還是外包?

 

對(duì)于 BEV 方案,發(fā)力較晚的車企其實(shí)有著更多選擇。

 

一種是自研。

 

要做 BEV 方案,方向大致已定。需要選一套傳感器方案,基于大算力芯片進(jìn)行開發(fā)。另外,還需要自動(dòng)標(biāo)注閉環(huán)系統(tǒng),以及用于數(shù)據(jù)訓(xùn)練的智算中心等等。

 

時(shí)間上,做 BEV 的周期相對(duì)造車更短。

 

" 主機(jī)廠從傳統(tǒng) 2D 檢測(cè)轉(zhuǎn)到 BEV 感知,如果要把數(shù)據(jù)準(zhǔn)備都算上,快的話需要一年時(shí)間。" 艾銳說(shuō)。

 

投入事項(xiàng)明確,周期相對(duì)較短,這決定了車企可以進(jìn)行自研。

 

我們也注意到,除上述幾家布局 BEV 的車企外,其他玩家也在準(zhǔn)備入局。

 

今年 1 月,長(zhǎng)安汽車智算中心 GPU 算力擴(kuò)容集成項(xiàng)目開始招標(biāo)。2 月,吉利星睿智算中心在湖州長(zhǎng)興揭牌。

 

另一種是與供應(yīng)商合作

 

如果看整個(gè)國(guó)內(nèi)汽車市場(chǎng),會(huì)發(fā)現(xiàn)自動(dòng)駕駛方案供應(yīng)商也有其存在價(jià)值。

 

除了造車新勢(shì)力覆蓋的 30 萬(wàn)以上的高端市場(chǎng)外,中低端市場(chǎng)十幾萬(wàn)以上 30 萬(wàn)以下的車,仍然是主流。

 

據(jù) HiEV 了解,毫末智行將基于十幾 TOPS 的芯片運(yùn)行 BEV 算法," 硬件成本上,幾千塊錢就可以做到城市 NOA,類似的產(chǎn)品很快也會(huì)出現(xiàn)。"

 

一些之前布局 L4 的科技公司,比如小馬智行、元戎啟行、商湯絕影等,也在推出 BEV 的方案。這些公司做 BEV,優(yōu)勢(shì)在于之前的算法更易于遷移。

 

理論上,這些公司不會(huì)面臨華為向車企提供解決方案時(shí)的 " 奪走靈魂 " 的質(zhì)疑。

 

" 華為太大了,它有能力做任何事,包括造車。我們很小,而且非常開放,車企不需要擔(dān)心失去靈魂。" 一位自動(dòng)駕駛解決方案供應(yīng)商的高管表示。

 

" 在 BEV 上,我們?cè)敢赓x能車廠,是服務(wù)者的心態(tài)。很多時(shí)候,車廠對(duì)我們感興趣的就是真值系統(tǒng),它一年有幾千萬(wàn)的標(biāo)注預(yù)算,搭載真值系統(tǒng)后,可以降到幾百萬(wàn),肯定會(huì)感興趣。整體上,車企對(duì)我們的感知算法很感興趣。" 柴可寧說(shuō)。

 

" 從技術(shù)演進(jìn)趨勢(shì)看,不是零和博弈。作為一個(gè)解決方案供應(yīng)商,我們的算法、云端中心還是有一定的領(lǐng)先性。" 商湯絕影量產(chǎn)行車智能駕駛研發(fā)負(fù)責(zé)人蔣沁宏表示。

 

如果車企不想重復(fù)造輪子,至少在可見(jiàn)的一段時(shí)間,與解決方案供應(yīng)商合作,盡早進(jìn)入自動(dòng)駕駛的賽道是一個(gè)好的選擇。

 

基于 BEV 的城市 NOA,年內(nèi)將落地百城

 

還記得 2020 年下半年,蔚來(lái)推出基于 Mobileye 的高速 NOP 功能,小鵬則基于英偉達(dá) Xavier 推出了高速 NGP。

 

如今,三年時(shí)間不到,大家又開始比拼基于 BEV 感知架構(gòu)落地城市 NOA 的效率。

 

一個(gè)例子可以看出各家競(jìng)爭(zhēng)的激烈。

 

最近,小鵬發(fā)布了一項(xiàng)名為 " 通勤模式 " 的功能,又被稱為微縮版城市 NGP,可以在無(wú)圖方案的四五線城市使用。

 

" 聽(tīng)說(shuō)我司預(yù)告城市通勤模式之后,有兩家友商已經(jīng)快速?zèng)Q策分別從宣傳和實(shí)際行動(dòng)上致敬一下子。" 小鵬汽車自動(dòng)駕駛產(chǎn)品高級(jí)總監(jiān)劉毅林在社交平臺(tái)上發(fā)文表示。

 

今年以來(lái),各家陸續(xù)公布基于 BEV 的城市 NOA 落地計(jì)劃。

 

小鵬計(jì)劃今年下半年,將在大部分無(wú)圖城市開放變道、超車、左右轉(zhuǎn)能力;

 

蔚來(lái)已經(jīng)推送的 Banyan2.0.0 版本,切換為了 BEV 架構(gòu),下半年將推出帶有城區(qū)能力的 NAD Beta 版本;

 

理想的城市 NOA 將在第二季度內(nèi)開啟推送,并于年底前完成 100 個(gè)城市的落地推送;

 

其他玩家,毫末智行、華為、比亞迪,也將在今年落地 BEV 方案。

 

中國(guó)有 600 多個(gè)城市,按照各家計(jì)劃,年內(nèi)將有接近六分之一也就是近百家城市可以使用城市 NOA 功能。

 

對(duì)于這些大力投入的玩家來(lái)說(shuō),有的需要維護(hù)一早立起的自動(dòng)駕駛一哥的江湖地位,有的蓄勢(shì)通過(guò)城市 NOA 規(guī)模落地打一個(gè)后來(lái)居上的漂亮翻身仗,也有的要證明自己在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域也是遙遙領(lǐng)先,也有的要借助車企,為更大的市場(chǎng)立一個(gè)標(biāo)桿產(chǎn)品,一切都將在下半年出現(xiàn)定論。

 

各家競(jìng)逐城市 NOA 落地時(shí),還有一家真正的巨頭正在候場(chǎng)。目前,特斯拉 FSD Beta 已經(jīng)在海外城市范圍內(nèi)推送,進(jìn)入國(guó)內(nèi)只是時(shí)間問(wèn)題。

 

如王傳福所說(shuō),新能源汽車的上半場(chǎng)是電動(dòng)化,下半場(chǎng)是智能化。

 

在電動(dòng)化競(jìng)爭(zhēng)階段,大家還有傳統(tǒng)造車工藝可供依仗,智能化的競(jìng)爭(zhēng)階段,將是包括 BEV 感知、規(guī)劃、控制,以及智能座艙等在內(nèi)的各個(gè)點(diǎn)位的全方位競(jìng)賽,更加考驗(yàn)車企的軟件研發(fā)能力。經(jīng)歷 BEV 算法落地大戰(zhàn)后,車企的核心技術(shù)將再次重塑。

 

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