我國新能源汽車產業肇始于2009年-2012年的“十城千輛”工程,2013年,財政補貼從試點城市向全國無差別鋪開,自此,新能源汽車產業開啟了波瀾壯闊又跌宕起伏的發展歷程。
過去的十年,新能源汽車產業走過混亂、迷茫和狂熱,逐漸步入富有激情的理性期,十年里,國家付出了真金白銀,市場之刃也未對投機者手軟,大浪淘沙始見金。
電動化不僅改變了汽車產業的能源形式,也為智能化打下了基礎,讓汽車工業在底層架構和軟硬件配置上產生了新的突破。英偉達的黃仁勛曾將 AI 產業的拐點描述為 “ iPhone 時刻 ”,這個詞同樣也可以用在新能源汽車身上。
統計數據顯示,新能源汽車銷售773.6萬輛,同比增長36.2%,占汽車銷量的35.65%。今年11月的單月數據顯示,新能源滲透率突破四成,達到40.4%。其中,智能電動汽車銷量環比提高17.7%,占新能源汽車銷量的52.3%。(注:智能電動車,能源類型為純電、插電式混合動力(包含增程式)、且具備L2級以上智能駕駛水平的汽車;)
事實上,智能電動車的發展并不是一蹴而就。十年間,智能座艙從最初為剛需而生的后裝市場,到如今串聯科技公司、各大車企、芯片制造業等各領域;自動駕駛技術,從低級別的探索到主流車企已實現乘用車L2級智能駕駛大規模商業化應用。這場由智能化引發的大變革,正對傳統企業、科技公司、互聯網平臺進行新的洗牌。
01 3G時代,“手機上車”
2013年,iPhone5S與iPhone5c發布。那時,觸控屏才剛剛在熱銷車型中開始普及。當時還沒有現在流行的詞語“車機”,但大屏系統內嵌的服務商店,可以實現在線聽歌、看視頻等功能。
直到2013年底,工信部向三大運營商頒布了4G牌照。經歷了從2G到3G的轉變,消費者更樂于接受高速網絡。那時,4G在智能手機上的普及速度很快,手機導航、音樂、視頻軟件成了每部手機的標配,部分車企與科技公司也開始思考“手機上車”。
尤其是2014年,蘋果推出了劃時代的手機映射軟件CarPlay,可以用風靡全球來形容它的普及程度,于是,榮威360等中國品牌的車型陸續將CarPlay裝入車機中。與蘋果CarPlay相愛相殺的百度CarLife也在一年后推向國內汽車市場。
在3G時代,導航、娛樂等在線應用只能內嵌在大屏幕中。CarPlay搭建了手機生態上車的橋梁,用戶還無需為車機支付額外的流量費。為了讓安卓手機用戶也能在車上使用映射軟件,部分車機開始提供“億聯”,只不過相比于CarPlay的即插即用,“億聯”的操作稍顯繁瑣。
其實,在那個時候,已經有車企開始探索用手機的邏輯來設計車機。2014年,比亞迪推出了基于安卓系統研發的CarPad系統,體驗接近平板電腦,但依然受制于當時安卓系統自身的不穩定性。
2015年3月,政府工作報告提出國家要制定 “互聯網+”行動計劃,推動移動互聯網、云計算、大數據、物聯網等與現代制造業結合…于是,“互聯網+”的概念應運而生。互聯網巨頭競相進軍汽車制造業。最具代表性的當屬上汽集團與阿里巴巴組建的“斑馬網絡”。那時,阿里巴巴已經把高德地圖收入麾下。
同樣是2015年,騰訊發布了“騰訊車聯”,面向車機、手機和車機手機互聯三個領域。這幾年,互聯網公司開始涉足車聯網與智能座艙,語音技術和汽車也有了更多交集。2014-2015年間,科大訊飛發布了第二代語音喚醒技術,簡單說,就是“你好XX”的喚醒操作開始出現,相比按鍵式喚醒,語音喚醒讓乘客體驗語音系統成為了可能。
02 “互聯網汽車”成賣點
“十三五”初期,工信部與發改委發布了《智能硬件產業創新發展專項行動(2016-2018年)》,國家開始推進智能操作系統、北斗導航和大數據等技術在車載設備中的應用,這其中就涉及行車服務、車輛健康管理等方面。這也在國家層面明確了智能網聯汽車的發展方向。
2016年,有“第一款互聯網汽車”之稱的榮威RX5正式上市,部分車型提供10.4英寸的電容屏,觸控為主的操作方式出現在了中國品牌車型上。當時,榮威RX5采用了“YunOS”系統,并內置了高德地圖,可以說將手機導航體驗搬上了車。
以榮威RX5為起點,智能化加持的車機系統不只是“聯網”那么簡單了,導航、娛樂等高頻需求,開始效仿移動設備的交互體驗,系統功能也向生活場景邁進了一步。
2018年,長安與騰訊成立了合資公司——梧桐車聯。阿里與騰訊入局車聯網后,百度也坐不住了。百度與奇瑞基于小度車載OS研發的雄獅智云2.0系統,出現在了星途TX車型上。
在車機方面,阿里、騰訊、百度三家科技公司可謂三足鼎立,各大本土車企也紛紛“站隊”力求1+1>2。于是,2016-2018年間,“XX系”的說法盛行于網絡。
隨著互聯網企業邁入造車大門,以及新勢力產品開啟交付,汽車由“功能”開始向“場景”轉變,新的體驗也層出不窮。另外,加碼智能化的新勢力車企,開始將OTA升級作為產品賣點。
OTA升級分為SOTA和FOTA,這一時期的新勢力車企普遍具備FOTA能力。FOTA可以實現車輛的動力操控、駕駛品質、輔助駕駛等系統級別體驗的整體提升,涉及車輛的核心動力控制系統、安全控制系統、底盤控制系統、車身控制系統等底層范疇。其最直觀的好處之一是“續航變長了”。于是,“可成長的汽車”成為新勢力產品的賣點。
2018年4月,小鵬G3開始交付用戶,從此,精致的系統UI成為多數新勢力的共同特點。同時,觸控+語音的交互方式開始成為主流,甚至座椅調節等功能也能通過觸控操作。
不同于傳統車企與互聯網公司聯手,造車新勢力們基本選擇自研車機系統,并牽手頭部應用供應商,沒有了生態鏈的綁定,車機與功能體驗更契合用戶需求和習慣。舉個例子,在騰訊車機的車型中,你可能會用上QQ音樂,但導航不一定是百度或高德地圖。也就是說,總有幾款剛需的軟件不在你的車機里。
2019年,中共中央、國務院發布的《交通強國建設綱要》提出,加強智能網聯汽車(智能汽車、自動駕駛、車路協同)研發,形成自主可控完整的產業鏈。2020年,國家發展改革委發布的《智能汽車創新發展戰略》指出,智能汽車已成為全球汽車產業發展的戰略方向,發展智能汽車有利于加快制造強國、科技強國、網絡強國、交通強國、數字中國、智慧社會建設,增強新時代國家綜合實力。
在這個過程中,神經網絡芯片、開源開放平臺以及5G車聯網等技術,也被劃為了發展重點,于是,在后續的新車上,圍繞新體驗的技術與創新設計開始逐步落地。
比如在理想ONE上,副駕娛樂屏首次在量產車上出現,加上此后的多次升級,愛奇藝、嗶哩嗶哩等多款娛樂應用,可支持副駕在不打擾駕駛員的情況下播放視頻,也可將視頻發送到中控屏與其他人共享。
2019年,智慧車聯產業生態聯盟(簡稱“ICCE”)正式成立,數字車鑰匙就是該“聯盟”的關注方向之一。2020年華為在北京舉辦了數字車鑰匙線下沙龍,展示了NFC數字車鑰匙和藍牙無感車鑰匙。相比藍牙,NFC鏈接速度更快,功耗更低。在NFC手機車鑰匙出現前,部分車企提供NFC卡片鑰匙。
2020年,小鵬發布了全場景語音交互,多音區鎖定、語義拒識和可見即可說等功能上線。也就是誰喚醒的語音交互聽誰的,同時系統能區分哪句是閑聊哪句是指令,而操作者說出頁面中的部分文字,系統也能打開相應歌單等內容。
與此同時,大眾、寶馬、飛凡等一眾車企也推出了手勢控制功能。系統通過車內攝像頭和紅外傳感器進行手勢識別,并且可通過特定手勢進行接打電話,調節空調風量等操作。
無論手勢控制還是語音手勢融合交互,從上手到熟練需要過程,但不可否認的是,中國車企正嘗試將新的交互方式帶到車內,也在努力將可能有些雞肋的技術,變得讓人更愿接受。
其實不難發現,智能網聯汽車的發展與歷次通訊界的變革都有很深的淵源。2019年1月,華為發布了5G通訊模塊MH5000,同年,工信部向三大運營商發布了5G牌照,5G開始商業化。
一汽、上汽、廣汽和東風集團等多家主流車企先后進入了華為的朋友圈,陸續上市的埃安Aion V、新寶駿RS-3等車型都搭載了華為MH5000模塊。
除了研發通訊模塊外,華為還推出了HiCar手機映射方案,本質上說跟蘋果CarPlay、百度CarLife是同類產品。
2020年,華為正式發布了鴻蒙座艙,對于華為手機用戶來說,一個華為賬號可以串聯家居、手機、車等一系列華為全家桶。目前,AITO問界M5、問界M7、智界S7、阿維塔11、阿維塔12、極狐阿爾法S華為HI版等車型均搭載了鴻蒙OS智能座艙。
2023年12月28日,雷軍在小米汽車發布會上,正式公布了小米汽車智能座艙,該座艙搭載高通驍龍 8295 芯片,基于澎湃 OS 技術,主要由“中控生態屏”、“翻轉式儀表屏”、“HUD”、兩個“后排拓展屏”組成,號稱擁有強大生態,并支持蘋果 AirPlay 及 CarPlay。
時間來到2021年前后,繼AR導航技術后,AR增強現實技術與汽車座艙有了進步一步融合,于是,AR-HUD登場。新一代奔馳S級、上汽大眾ID.4 X、一汽-大眾ID.4 CROZZ,魏牌摩卡和吉利星越L等車型相繼搭載這一技術。
03 自動駕駛的AI時刻
AR-HUD除了能用動態箭頭等圖標顯示導航信息外,還可以標記出加塞的新車。相比畫面顯示在儀表或中控屏的AR導航,AR-HUD信息更加豐富,也有助于降低駕駛員低頭概率。
與此同時,隨著5G的落地,重慶、安徽等地建設了5G+V2X的示范區。V2X即車路協同技術,其中包括信號燈等交通設施,行人與車輛間的通信,借助各端互通的數據,能向駕駛員發出讓行或前方通暢等信息。不少業內人士指出,這項技術未來將推動高階自動駕駛落地。
以目前交通基礎設施的建設情況來看,5G-V2X離商用化還有距離。廣汽、上汽、東風、長安、一汽、北汽、江淮、長城等中國車企進入了技術積累階段,甚至部分市售車型已裝備5G-V2X模塊。
福瑞泰克智能系統有限公司創始人兼董事長張林曾在公開場合演講中指出,電氣化的趨勢一定程度上降低了造車的門檻,使得大家拼殺的主戰場轉移到汽車智能化。而這里面涉及大量的新技術,有汽車方面新的電子電氣架構,也有新的人工智能算法、異構的芯片、數字化網聯化,從車端、網端、云端共同實現智能駕駛。
其實,早在10年前,Google旗下Waymo就開始專注研發無人駕駛技術。在汽車電動化的浪潮中,自動駕駛技術迅猛發展,雖然受限于環境、法規等因素,真正的L4、L5高等級自動駕駛仍難以在短期內量產上路。
2013 年 5 月,馬斯克首次在采訪中談到,特斯拉考慮采用自動駕駛技術。當時,Google 的自動駕駛汽車項目(Google Self-Driving Car Project)已經啟動了三四年時間。該項目由 Google X 實驗室發起,其主導者是 Google 聯合創始人 Sergey Brin,他也是特斯拉的早期投資人之一。Google 做自動駕駛的的目標,是要實現 L4 級別的完全自動駕駛功能,在傳感器層面,Google 采用了當時成本非常昂貴的激光雷達方案。
同年9月,馬斯克公開宣布特斯拉正式加入到自動駕駛賽道。當時自動駕駛乃至輔助駕駛領域中,主流的方案有兩種,一條是 Google 的方案,通過在車端部署昂貴的激光雷達傳感器和芯片以及自研算法,直接奔向 L4。另一種是來自以色列的 Mobileye 公司,采用成本更加便宜的攝像頭方案,同時將視覺算法集成在芯片中,打包出售給車企,缺點是Mobileye限制車企自研算法。而馬斯克選擇了第三條路,自行開發。
彼時,國內的自動駕駛也尚在起步階段,百度開始研究無人駕駛方面的技術,由此無人駕駛車項目開始啟動。核心技術是“百度汽車大腦”,包括高精度地圖、定位、感知、智能決策與控制四大模塊。
與此同時,在全球范圍內,有多家企業紛紛走上了研發無人駕駛汽車的道路。有些是傳統汽車廠商包括沃爾沃、奔馳、寶馬和奧迪等國際知名車企。也有以谷歌為首的互聯網公司來跨界研發。蘋果公司也于2015年2月也被曝出正在研究無人駕駛技術。
2015年12月,百度宣布正式成立自動駕駛事業部,國內掀起了自動駕駛創業潮,涌現出了大量自動駕駛公司。統計數據顯示,自動駕駛企業注冊數量一路飆升,小馬智行、AUTOX、文遠知行等一批國內自動駕駛企業,相繼成立。
這些自動駕駛領域的明星企業們,在創業初期幾乎都將切入點放在L4無人駕駛的商業化運營上,比如Robotaxi。
那幾年,大洋彼岸的特斯拉正在為Autopilot項目招兵買馬,并在 2017 年底對外公開自研芯片計劃。2018年10月,特斯拉在美國面向普通用戶發布了 Navigate on Autopilot(簡稱為 NOA)功能,這個功能主要是在高速場景下實現導航輔助駕駛。馬斯克發現英偉達算力平臺已經無法支持特斯拉第二代硬件平臺(HW2.0)和后續升級平臺(HW2.5)日益變大的算力平臺,特斯拉自研芯片已經準備好替代英偉達芯片。
2019 年 4 月,在特斯拉自動駕駛日上,被馬斯克稱之為FSD Computer的 HW3 正式發布,訂閱了 FSD 軟件包的用戶可以免費升級。馬斯克稱之為“世界上專門面向自動駕駛之目的而設計的最先進的計算機”。
然而,FSD 項目并非設想中那么順利,它在基于視覺圖像的3D 感知碰到了難以克服的障礙。與此同時,整個自動駕駛行業都不斷被商業化的困境拷打,在 2018 年到 2019 年,自動駕駛創業陷入到一片寒冬之中。越來越多人認識到,L4無人駕駛遙不可及,但特斯拉采用的L2輔助駕駛路線還有很大的想象空間。在車企擁抱科技的趨勢下,英偉達一類的科技企業也開始擁抱從L2開始的漸進式路線,并把目光瞄向了國內市場。
那段時間,處于創業階段的中國新勢力車企,一直在積極尋找在智能化方面的突破,尤其是智能駕駛層面。初始階段都采用Mobileye方案的新勢力品牌,在發展過程中發現了自研自動駕駛算法的重要性。
2018 年 11 月,小鵬宣布與英偉達基于 DRIVE Xavier計算平臺合作;2020年4 月,搭載英偉達 DRIVE Xavier 自動駕駛計算平臺的小鵬 P7 上市。伴隨著AI和自動駕駛技術的落地,在中國汽車行業電動化與智能化的轉型浪潮中,中國市場正在成為自動駕駛落地的一片熱土。
2019年,華為成立了華為智能汽車解決方案 BU,并且將自身在芯片、云計算、軟件等各個領域的能力面向智能汽車進行賦能,其中包括智能駕駛的重中之重——華為自研昇騰 AI 芯片的 MDC 智能駕駛計算平臺。
不過,算力只是基礎,想完全發揮出算力,也需要與之匹配的算法。2021年,特斯拉在 AI Day 2021 中談到了 Transformer + BEV 方案,并在自動駕駛領域引發了廣泛討論與關注。
BEV全稱是Bird's Eye View(鳥瞰視角),實現方法是把原本攝像頭2D的視角通過算法校正和改變,形成基于上帝視角的俯視圖。從本質上來說,BEV算法就是將傳感器輸入轉換到統一的俯視角度下進行處理。這里的傳感器不只有攝像頭,還有4D毫米波雷達、激光雷達等,算法把它們的信號融合,最終形成一個上帝視角。在計算機里面處理這部分信息時,也會基于上帝視角去進行規劃決策和控制。
Transformer作為一種基于自注意力機制的深度學習模型,它的作用是給這些按照時間序列進入的特征和信息賦予權重。于是,結合Transformer 和 BEV 的優勢,我們可以構建一個端到端的自動駕駛系統,實現高精度的感知、預測和決策。
其實,國內的自動駕駛企業如毫末智行在2021 年3月就已經開始嘗試將 Transformer 應用于感知算法中。自此之后,國內的不少車企和算法公司也紛紛開始基于Transformer來做算法改進。由此,Transformer+BEV 的方案,成為蔚小理、華為、百度等一眾企業在自動駕駛走向量產落地的過程中紛紛采用的一條范式路徑。
不得不提的是,在2021年特斯拉在提出BEV之前,一眾車企都是高精地圖路線的擁躉,但高精地圖的成本與局限性逐漸暴露,之后,各大車廠陸續開始通過 BEV算法和得到的信息構建語義地圖,最典型的應用就是城市NOA功能。
在自動駕駛領域,繞不開的兩家科技企業就是百度與華為。目前百度的自動駕駛技術主要采用攝像頭作為主要傳感器,通過計算機視覺和深度學習技術對圖像進行分析和理解,以實現自動駕駛。這種方案具有低成本、易部署等優勢,百度通過積極推進與汽車廠商的合作,提供自動駕駛技術解決方案,來擴大其在自動駕駛領域的影響力。
華為主要采用激光雷達+攝像頭作為主要傳感器,通過獲取高質量的圖像和深度信息來感知周圍環境。這種方案具有更高的精度和可靠性,華為高階智能駕駛系統ADS2.0目前已經不需要依賴高精地圖。此前,車企們為了展現自己的自動駕駛能力,通常會在車輛上安裝多個激光雷達,而華為在問界車型上則是減少了對激光雷達的需求,增加了對攝像頭以及超聲波傳感器的要求,并進一步優化算法來實現更強的城區NOA功能。如問界M7便是搭載的1個頂置激光雷達、3個毫米波雷達、11個高清視覺感知攝像頭及12個超聲波雷達。
在2022年9月的Tesla AI Day上,特斯拉公布了在感知算法層面的占用網絡(OCC,Occupancy Network)。和BEV鳥瞰視角相比,OCC解決了不識別就不能作為障礙物的問題,能夠更好地理解和處理三維空間數據,從而實現更精確和高效的操作,顯著增強理解周圍環境的能力。2023年10月,極越對外公布了與百度聯合研發的國內首個OCC(Occupancy Network )占用網絡技術。
作為“純視覺”方案的核心技術之一,OCC是一種基于學習的三維重建方法,通過產生3D體素,將這些3D體素與3D重建體素(Nerf離線訓練得到)進行比較,從而實現感知識別,既能辨別出“不能碰的物體”又能發現“可以碰的網格”。
極越CEO夏一平介紹,極越的高階智駕已經進入2.0階段,BEV+Transformer的“純視覺”不再借助激光雷達,并逐步降低對高精地圖的依賴程度,配合OCC技術,幫助車輛更準確地還原3D場景,可以獲取比激光雷達點云分辨率更高的三維結構信息,同時還能減少漏檢、誤檢并彌補視覺所不具備的空間高度信息,適應更為復雜的駕駛環境,大幅提升泛化能力。
在2023年上海車展期間,理想汽車也宣布,理想智能駕駛進入3.0時代,技術上采用基于Transformer模型架構的BEV、Occupancy感知算法,解決動靜態障礙物和道路真實環境重建問題,計劃2023年底,不依賴高精地圖,城市NOA推送100座中國城市。
在2022年Tesla AI Day上,有“特斯拉自動駕駛之父”之稱的AI總監Andrej Karpathy缺席,2023年初,他本人在社交網絡上官宣“重新回歸 OpenAI”。在這之前,OpenAI于2022年11月底發布 ChatGPT (語言模型,其中GPT—Generative Pre-Trained Transformer,生成式預訓練Transformer模型),成為全世界最受關注的AI公司。
面對 ChatGPT 的一夜爆火,英偉達的黃仁勛表示:AI 的 iPhone 時刻已經開始。初創公司競相構建具有顛覆性的產品和商業模式,老牌公司則在尋求應對之策,生成式 AI 引發了全球企業制定AI 戰略的緊迫感。
其實,在ChatGPT大火之前,GPT就已經用在了其他領域,比如2021年7月的CodeX,也就是CodeGPT,可以用于代碼生成,提升寫代碼的效率,還有2021年12月發布的WebGPT,可以讓GPT利用搜索引擎,主動搜索結果并匯總整理出答案,比如微軟發布的New Bing搜索。
從本質上看,GPT是在求解下一個詞出現的概率,即每一次調用都是從概率分布中抽樣,并生成一個詞,這樣不斷地循環,就能生成一連串的字符,用于各種下游任務。
當ChatGPT之風吹到中國,國內的車企與算法公司也正密切關注它的動向。理想汽車宣布在語音助手“理想同學”中加入了其自研的 Mind GPT,支持聲紋識別、內容識別、方言識別、出行規劃, AI 繪畫、AI 計算等功能。此外,華為、毫末智行、商湯科技這樣的自動駕駛算法方案公司也在深入探索 Transformer和 GPT在自動駕駛領域的諸多可能。
在2023年上海車展前夕,毫末智行發布行業首個自動駕駛生成式大模型DriveGPT,逐步融合感知和認知模型,提出實現端到端自動駕駛的技術演進目標。據了解,毫末DriveGPT主要用于解決自動駕駛的認知決策問題,后續會將毫末多個大模型的能力整合到DriveGPT中。毫末的目標是在DriveGPT這樣一個統一的生成式框架下,做到將規劃、決策與推理等多個任務全部完成。
事實上,在汽車行業智能化浪潮中,汽車供應鏈也在發生深刻變革。汽車供應鏈也將發生顛覆性變革。
在智能汽車時代,汽車電子架構從多個分系統,演變到由傳感器+域控制器組成的集中系統。域控制器成為車輛的智能大腦。而在域控制器中,自動駕駛芯片則是智能大腦的核心。
從2016年開始,國內掀起了AI芯片研發熱潮。地平線、黑芝麻智能、西井科技、芯馳科技、深鑒科技、四維圖新等企業都是國內自動駕駛芯片創業大軍中的典型代表。國際巨頭英特爾、高通、英偉達、AMD等企業也都在基于芯片技術,打造自動駕駛的通用技術平臺。智能汽車會帶來整個行業供應鏈的變革,由一個垂直的供應鏈關系,走向圓桌式的協同的產業生態。”地平線首席生態官徐健曾表示。
結語
在新能源轉型下半場的比拼中,智能化被看作是重頭戲,智能座艙和智能駕駛成為各家比拼的賣點。過去的十年里,以BAT為代表的互聯網科技巨頭高調入局智能汽車戰局,以博世為代表的傳統Tier1巨頭也在加速布局智能化核心技術;大型車企為了保持新時代汽車產業的領先地位,通過自研、收購等方式構建智能化核心競爭力。
在“中國新能源蓬勃十年”系列的回顧中,我們梳理了國內的傳統車企是如何探索的;海外品牌又是如何錯失先機的;中國的造車新勢力如何抓住時代紅利脫穎而出,又是如何在洗牌的大浪淘沙中出局的;智能化在改變汽車行業格局的同時,是如何顛覆汽車產業鏈的。智能化與電動化勢不可擋,汽車行業轉型的車輪滾滾向前。我們相信,主機廠與汽車產業鏈在擁抱變化中,將勾勒出中國新能源下一個蓬勃十年。
藍鯨財經 文|車市物語 曼達
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