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      實現規模化營收考驗產業鏈,智能駕駛的商業化與產業化落地還有多遠?丨CCF-GAIR 2018

      導語:自動駕駛在出行領域如何落地及其商業化時間表。

      實現規模化營收考驗產業鏈,智能駕駛的商業化與產業化落地還有多遠?丨CCF-GAIR 2018

      雷鋒網按:2018 全球人工智能與機器人峰會(CCF-GAIR)在深圳召開,峰會由中國計算機學會(CCF)主辦,雷鋒網、香港中文大學(深圳)承辦,得到了寶安區政府的大力指導,是國內人工智能和機器人學術界、工業界及投資界三大領域的頂級交流盛會,旨在打造國內人工智能領域最具實力的跨界交流合作平臺。

      雷鋒網CCF-GAIR 2018 延續前兩屆的“頂尖”陣容,其中智能駕駛專場由一場大會報告、兩個圓桌討論、九大主題演講組成,共計22 位來自產學研的嘉賓將分享他們的實踐與心得。本文為下午圓桌-智能駕駛商業化與產業化的編輯與整理。

      在智能駕駛商業化與產業化的圓桌上,蔚來資本合伙人朱巖作為圓桌的主持人,與 G7 總裁馬喆人、AutoX 創始人兼 CEO 肖健雄、詩航智能 CTO 劉振宇、景馳科技運營副總裁張力、盼達用車科技商務總監蔣齊共同探討了智能駕駛的商業化與產業化的話題。

      出行服務/物流/快遞服務「蛋糕」有多大?

      時至今日,沒人會懷疑,自動駕駛會形成一個難以估量的龐大市場。而當終點的旗幟如此明顯,賽道也就變得格外擁擠。過去幾年,無論各大傳統車廠,科技巨頭還是供應商,都在以一種軍備競賽的心態開足馬力,在自動駕駛的路上跑馬圈地。

      現如今,在分食自動駕駛這盤裹挾著巨大利益的蛋糕時,不同團隊其實早已在不同路面上厲兵秣馬。例如按照不同場景:有人盯準乘用車市場,就有人覬望商用車市場;有人希望讓自動駕駛穿梭于鬧市之間,就有人希望讓自動駕駛卡車來往于高速路的兩端,或者在港口碼頭等封閉低速環境下默默耕耘。

      1、G7智慧物聯網

      實現規模化營收考驗產業鏈,智能駕駛的商業化與產業化落地還有多遠?丨CCF-GAIR 2018

      * G7 總裁馬喆人

      作為卡車車聯網公司,目前G7平臺上實時連接的車輛已經超過70萬臺,例如圓通、中通、申通、百世、韻達等快遞公司的車都在G7平臺做管理。G7平臺上能夠實時看到的數據,例如發生貨車事故的車輛、冷鏈運輸貨物因途中溫度控制不當發生融化,行駛的車輛偏離路線造成異常停車等等。

      去年,G7發布了安全機器人產品,數據顯示,部分車隊因為使用安全機器人,事故率下降了70%,G7借助物聯網+AI,實現了技術賦能應用場景的巨大進步。除了AI在安全管理上的應用持續提升,G7還考慮重新設計車輛。

      4月份,G7和蔚來資本、普洛斯成立了自動駕駛的卡車公司,目的是在未來幾年內造出自動駕駛卡車,使總體成本下降30%以上。目前取得的初步進展有G7設計的智能掛車,可以通過自我感知,測量車廂溫度和稱重。此外智能掛車由于自動連接了油卡和ETC,可實現自動核算得出利潤。G7通過自我感知、自動連接和自我學習技術,使整個物流鏈條的管理效率提升了10倍左右。

      G7不做交易也不做物流,本質是給物流公司提供服務,而且一直主張構建開放平臺。目前市場上80%以上的卡車公司都和G7有開放平臺的協議,例如解放、東風、Scania、Volvo等都和G7建立了合作。

      2、AutoX

      實現規模化營收考驗產業鏈,智能駕駛的商業化與產業化落地還有多遠?丨CCF-GAIR 2018

      *AutoX 創始人兼 CEO 肖健雄

      AutoX 創始人兼 CEO 肖健雄是 MIT 人工智能實驗室的博士。創業前,他是學術圈里的明星人物,周圍的朋友和同事喜歡稱他為 Professor X(「X 教授」)。學生時代,肖健雄曾先后獲得包括 ECCV(歐洲計算機視覺會議)、Google Research 在內的最佳論文獎等。2013年從 MIT 畢業后,他在普林斯頓大學計算機系擔任助理教授,后創辦了普林斯頓大學計算機視覺和機器人實驗室(Computer Vision and Robotics Lab)。

      去年6月,他離開普林斯頓大學創辦 AutoX,一家為自動駕駛汽車提供軟件(包括感知、決策和控制)解決方案的科技公司。AutoX 的商業主線是,自動駕駛其實不是來代替人類工作,而是讓這個運力池增大,肖健雄將其闡釋為平民化自動駕駛,即讓自動駕駛連接城市衣食住行等日常需求。

      肖健雄認為自動駕駛做為一種賦能技術,與互聯網類比最為貼切。與互聯網一樣,自動駕駛上的科技突破,會帶來生產力的飛躍,從而賦能各行各業。另外,自動駕駛作為一個行業,有著很多可顛覆的細分領域,包括無人出租車,無人同城物流,無人高速貨運等。

      根據這些場景,AutoX 給出了基于三款無人駕駛車的LBS解決方案:同城低速物流配送車,同城全速物流配送車,和同城 L4 級自動駕駛乘用車。針對同城物流,肖健雄表示,自動駕駛同城物流方面有很多優先落地的優勢,首先是同城物流的行車速度慢,技術難度小,安全性高,然后同城配送范圍小,小范圍可以立刻投入商用,最后在電商、零售發達的今天,末端配送需求超過干線運輸100倍以上,模式更具可復制性。

      3、詩航智能 

      實現規模化營收考驗產業鏈,智能駕駛的商業化與產業化落地還有多遠?丨CCF-GAIR 2018

      *詩航智能 CTO 劉振宇

      2018年5月,深圳一家L4級自動駕駛公司-詩航智能科技有限公司創立,詩航智能是一家在深圳創立的自動駕駛合資公司,其背后是深圳金語科技有限公司和日本ZMP株式會社。金語科技是一家傳統汽車電子制造商,生產汽車的導航、安全、娛樂類產品。ZMP是日本自動駕駛的代表性企業,有超過17年的自動駕駛研發的經驗和4年的上路測試經驗。

      如今詩航智能已經獲得了ZMP的技術授權,定位為Tier 2,并在初期專注于商用車領域的落地。此外,詩航也會和國內其他上下游企業合作,完善自己的解決方案,例如芯片公司或者傳感器公司等。

      4、景馳科技

      實現規模化營收考驗產業鏈,智能駕駛的商業化與產業化落地還有多遠?丨CCF-GAIR 2018

      *景馳科技運營副總裁張力

      去年3月份,王勁從百度自動駕駛事業部離職,隨后創辦景馳科技。緊接著,景馳組建起了包括CFO、CTO、首席架構師在內的高管團隊。

      公司成立后,景馳先后拿到了洪泰基金、聯創投資、啟明創投在內一千萬美金以上的投資;2017年6月份,景馳科技成為加州DMV榜單上第34家拿到加州路測資格的公司;2月26日,王勁辭任景馳科技CEO,并全面退出景馳,韓旭接棒并擔任CEO;公司成立8個月后,景馳落地廣州,建立了一支29輛車的車隊,美國5輛,中國24輛,廣州生物島開始自動駕駛試行運營;上個月,景馳完成了廣汽GE3暴雨天路測,雷鋒網新智駕獨家報道了該測試,此款廣汽景馳GE3國產自動駕駛車由景馳獨立改裝完成,配備由景馳自研的L4級別自動駕駛技術。

      未來景馳會進一步擴展運營的團隊,據新智駕了解,安慶是景馳的一個運營中心,未來也將大力投入安慶的運營計劃,目前的運營的模式也在進一步探索當中。

      5、盼達用車

      實現規模化營收考驗產業鏈,智能駕駛的商業化與產業化落地還有多遠?丨CCF-GAIR 2018

      *盼達用車科技商務總監蔣齊

      2016年6月,力帆集團發布“智藍戰略”,新能源汽車租賃服務被列入戰略計劃。當時力帆的思考是,新能源汽車不是一個很成熟的產品終端,其不成熟之處在于電池技術和應用環境。但車企推廣新能源汽車的趨勢不可阻擋,所以需要找到一個模式去承接這樣的規模化發展。

      接著,盼達用車應運而生,成為戰略的落實者,盼達由力帆控股投資。相比于其他沒有主機廠資源的分時租賃企業,盼達的一大優勢是,身后站著力帆這樣一家整車制造廠。

      盼達目前投入的運營車輛是向力帆定制的,根據分時租賃的特性,這些車輛取消了鑰匙,減少很多物理環節,通過前裝車聯網實現無人值守,同時搭建起分時租賃云平臺,所有的運營車輛信息都可以進行實時監測,而且,車聯網云平臺產生的行駛數據在未來也可以進行深入挖掘。而為盼達提供車聯網服務以及運營后臺的公司就是無線綠洲,作為力帆股份的子公司,配合起來顯然要比盼達再找第三方合作伙伴更為輕松。

      5月24日,百度和共享汽車運營商盼達用車在山城重慶啟動共享汽車自動駕駛示范園區項目,正式宣布自動駕駛共享汽車的落地運營。接下來,二者合作的盼達自動駕駛共享汽車將開始示范運營,普通用戶即可體驗二者共同帶來的出行新技術。不過,現階段因為有法律法規的限制,車上還是得配上安全員。

      自動駕駛最先大規模應用的場景

      實現規模化營收考驗產業鏈,智能駕駛的商業化與產業化落地還有多遠?丨CCF-GAIR 2018

      *蔚來資本合伙人朱巖

      朱巖:車輛是用來載人和載貨的,各位都選擇了汽車行業的不同領域,到底哪一場景會是自動駕駛最先大規模應用的場景?

      肖健雄:自動駕駛行業有一個特殊點,就是技術要求非常高,包括人工智能技術。雖然載人與載貨車、高速與低速場景,最終都是自動駕駛要落地的場景,但是每個場景中都有很多的難點需要突破,例如低速載貨車,它的路況就非常復雜,尤其是低速場景下的行人,還有大量穿梭馬路上的摩托車和自行車。當然低速載貨車也不是沒有好處,假如發生事故,不會造成很嚴重的人員傷亡。

      所以說,有些場景可以用來實驗,真正落地恐怕困難重重。因為無論任何情況下,安全是首位的,沒有安全的保證,就無法落地實現。

      馬喆人:載貨一定會比載人早一步落地。因為載貨場景比較清晰,例如城際配送,從物流園區到高速公路再到物流園區,基本不駛入居民社區;另外一個是室內低速配送,技術實現相對簡單。

      大規模運用方面,規模化運營比自用價值空間更大,原因是運營本身可獲得更好的價格空間,使技術趨于成熟。有精確數據表明,無論是乘用車隊、出租車隊還是貨車車隊,都有巨大人力成本,而自動駕駛在某種程度上可以取代人力或降低人力勞動強度,從而降低人力成本。此外,在貨運領域,目前的自動駕駛技術已經達到L3級水平,車輛可以自動駕駛,人只是作為后備緊急救援情況下的安全員。     

      劉振宇:關于誰率先落地商用化問題,只有保險公司真正參與進來,才能揭曉答案。我們有個原則是沒有百分百技術,但有風險可控的技術,一個技術能商用化一定是在風險可控之內的。就算發生事故,也要明確具體出事故的概念,風險可控在商業上其實就是保險公司愿意給你承保,就代表可以正式商用了。因為保險公司需要算出事故概率是多少,需要多少賠償金。

      所以我認為自動駕駛物流車會比乘用車先商業化,因為物流行業的風險是可計算的,保險公司是可以算出故障率是多少,要賠多少錢,所以只要保險公司愿意給出明確的參數就是可商業化了。

      張力:不管是物流行業、出行行業還是出租車場景,從技術角度來看,還有一段路要走;從商業模式角度出發,運用自動駕駛技術替代駕駛員,也有一段路程要走。無論是研究哪個場景,其實是大家推動自動駕駛發展的角度不同,沒有好壞之分。

      蔣齊:我認為載人和載貨是倫理問題,對汽車來說是沒有分別的。因為載人和載貨都會對第三方產生損害,所以主要是評定造成的傷害程度。

      購買汽車還是購買服務?

      朱巖:剛才各位都從不同的角度做了判斷和思考,每個企業的方向選擇也非常不一樣,但不管是載人還是載貨,自動駕駛如果能早日到來,對整個汽車行業的效率提升有著非常好的幫助。值得注意的是,消費者在購買汽車時,是購買汽車本身還是購買服務,各位的想法是什么?

      張力:未來汽車的新能源化、共享化、網聯化以及自動駕駛化,是不可改變的潮流。就共享化而言,有報告顯示,2030年,汽車共享化能達到30%,意味著未來個人購買車輛的意愿可能會降低。

      蔣齊:盼達用車作為新能源汽車分時租賃服務提供商,也是基于汽車共享化越來越普及所考慮的。

      朱巖:目前很多企業都在布局汽車共享化,這是一個大的發展方向。但是還有一大發展方向就是共享車輛和私家車并存,隨著自動駕駛的發展,人們更愿意擁有一輛智能化汽車,對此怎么看?

      肖健雄:共享車輛和私家車并存,將是未來發展形勢。單純的共享車輛無法滿足人們出行隱私方面的保證。

      劉振宇:私家車滿足三個需求:出行、儲物和娛樂,而共享汽車考慮更多的是運營成本,很難提供儲物和娛樂需求。

      朱巖:互聯網企業和主機廠在出行服務生態中的競合關系是怎么樣的?

      馬喆人:目前OEM也在為轉型積極做準備,而且OEM所積累的實力不容小覷。如果簡單地把自動駕駛分層級:第一層級是技術應用,把自動駕駛技術具體應用在車輛上;第二層級是把成熟的自動駕駛車輛合理運用到市場中,實現落地運營。

      針對第一層級,未來自動駕駛公司假如沒有找到合適的場景實現落地運營,可能會和OEM之間回歸到Tier1和主機廠的關系,OEM做主導,掌握數據。

      整體來看,大型互聯網公司會做兩件核心事情,一是變成控制大場景的一部分,未來會看到互聯網公司和運營公司走在一起,無論是貨運還是客運,目的是掌握最終場景;二是互相圍繞數據進行交換,形成以地圖數據、駕駛行為數據、道路數據和車流數據為基礎的主要數據陣營。

      蔣齊:運營商和主機廠在做數據交換時,主機廠一般不會增加額外的傳感器和設備。而運營商會添加這些設備,例如定位功能除了提供GPS,還包括差分服務,隨后把查分后的數據返還給圖商,圖商再運用返還的數據做智能調度。雙方數據交換越來越多,維度越來越多,將實現雙方共同發展。

      自動駕駛落地及其商業化時間表

      朱巖:什么時間點,成本達到什么水平,才能全程參與到載人的運營過程中?面對如滴滴和Uber這樣的公司,作為自動駕駛新興運營平臺企業,如何破局?

      張力:和出行公司的合作,主要針對出租公司、分時租賃公司和網約車公司。其中出租車的成本控制在35萬元以下(包括車輛和改裝的設備),運營四年,是能夠取得利潤的。但是自動駕駛公司和主機廠的路線不同,自動駕駛公司是在保證百分百安全的基礎上,不斷降低成本,具體的成本控制包括各種傳感器以及激光雷達。

      朱巖:各位所做的自動駕駛服務,什么時間會大規模的推廣到市場上?

      蔣齊:考慮到法規等各方面原因,具體在2020年左右可以實現洗車、維修和能源等輔助性項目。

      朱巖:分時租賃,自動駕駛換電,高速公路行駛這些呢?

      蔣齊:不一定是分時租賃,只要配備了自動駕駛技術的車輛在很多場景都可以實現,網約車就是其中一項。具體場景,首先會選擇短距離的低速場地。

      劉振宇:預計L2.5級自動駕駛車輛應用會在2019年年底,2020年實現L4級自動駕駛車輛在半封閉場景運營。

      張力:預計今年和明年能做到100-200輛的L4級自動駕駛車輛在特定場景中的應用。

      肖健雄:目前公司的產品基本已經完成,具體包括同城低速物流配送車,同城全速物流配送車,和同城L4 自動駕駛乘用車。今年底會推廣到市場上,大規模的推向市場會在明年底。

      馬喆人:G7專注在城際重型卡車領域,第一階段目標是L3級自動駕駛卡車,此外還包括卡車車身的設計重構,預計在2021年實現規模化運營。值得注意的是,真正的量產離不開關鍵零部件的產能,例如激光雷達和車載計算平臺等產品,只有零部件能夠穩定的大規模提供時,我們才能真正實現大規模量產。

      總之,自動駕駛領域的激烈競爭目前已經愈發顯著,除了傳統車企,供應商以及諸多科技公司也邁出了自己在自動駕駛方面重要的一步,并制定了量產時間表。可以預見,未來的汽車出行模式,也會隨之向智能化、自動化的方向演變。或許在不遠的將來,電影當中的場景就會真切地出現在我們身邊,成為人們日常生活中的一部分。

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