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10万的车加1万就能用城市NOA,这玩意靠谱吗?

发布日期:2024-02-13 04:17    点击次数:204


如果加 1 万块钱,让 898 的秦 plus 多个 NOA ,你会买吗?

什么?不买?还嫌贵?

这里面可包含了基础 L2 和高速城区 NOA 。

要知道,比亚迪原本的车道居中辅助、偏离预警、主动刹车这些基础 L2 配置加起来都要 1 万块,腾势的高速 NOA 更是卖到 1.5 万。

这么看还觉得贵吗?有时候多找找自己原因,有没有认真工作。。。

好好好,不开玩笑。

事情其实是这样的,最近,大疆车载收到了来自比亚迪和一汽抛来的橄榄枝。

以后的比亚迪的秦 plus 、宋 plus 、海鸥、海豚这些,甚至一汽的红旗,说不定就能用上大疆的城市 NOA 了。

这里不了解智驾的差友可能会问:

大疆什么时候也开始做智驾了?凭啥要比车企自己做的还牛 X ?

其实咱们拿华为做对比就好理解了,这个大疆车载和华为汽车事业部( 车 BU )都是在 2019 年成立,它的资历一点不比华为浅。

论技术和研发实力,大疆车载也完全有实力能和华为车 BU 掰手腕。

而另一边,比亚迪、一汽等传统车企离智驾第一梯队还是有些距离,和这些跨界做智驾的相比,传统车企的自研技术还真未必有优势。

所以在智能车的下半场,比亚迪急需找人合作。

可是,大疆的智驾能力还没有经过多少产品验证,比亚迪它们为什么不选择更成熟的华为智驾呢?

还别说,比亚迪此前还真找过华为的车 BU 谈合作,结果被华为婉拒。。。

这倒不是因为华为不给面子,主要是,华为到现在还没做过 20 万以内车型的高阶智驾,如果要把它的那套系统落地到比亚迪,成本就太高了。

相比华为,大疆做智驾的思路从一开始就是追求性价比,降低成本、尽快普及,所以与比亚迪不谋而合。

比如在今年 CES 上,大疆就展示过自己的 “ 成行平台 ” ,它既没有激光雷达,也没有高精地图,用的芯片是高通骁龙 Ride ( SA8650P ),仅提供 100 TOPS 的算力,确实是非常 “ 丐版 ” 。

不过,根据官方给出的测试视频,这套系统不仅包含高速城区路况的超车绕行、自动避障,还有记忆泊车功能,大家有的它也基本都有。

如果换华为来做,先不说必备激光雷达,智驾芯片估计会用自家 MDC 810 ,算力达到 400 TOPS ,按照终端价格,一整套 ADS 2.0 大概需要花 1.8 万。

而大疆这边,根据已经搭载在宝骏云朵上的灵犀智驾,总共用了 7 颗摄像头, 1 颗毫米波雷达, 12 颗超声波雷达,与普通版的差价只有 1 万。

要知道,这 1 万里面还包含了普通 L2 级智驾,所以只论高阶智驾的话,估计成本在 5000 左右。

可咱们最关心的还是用的问题,你这价格低会不会就不安全呢?

毕竟,连目前的主流智驾方案都不完美,那缺胳膊少腿的丐版 NOA ,估计就更难用了吧。

其实从车主的录像来看,宝骏云朵在高架上也能做到一镜到底非常流畅,但在安全性上,还看不出它和其他智驾谁优谁劣。

大伙儿的争议在于,大疆为了降低成本选择 “ 纯视觉 ” 方案,取消激光雷达,会不会不太靠谱?

要知道,目前车企的智驾降本方案,基本都和这枚激光雷达有关,但智驾是否安全,可不仅仅由一枚激光雷达决定,还有各种算法和逻辑,这里面牵扯的内容多了去了。

要解释清楚这个的问题,我们就得从智驾的成本战开始说起。

时间拉回到 2004 年,当时美国国防部为了打造无人驾驶的军车,发起了 DARPA 无人驾驶挑战赛,虽然参赛队伍各显神通,但没有一支能完成比赛。

这时,一家名为 Velodyne 的音响公司,开始在车上搭载激光雷达,扭转了局面。

在 2007 年的另一届 DARPA 中,有 7 支车队成功过关,并且其中的 6 支用的都是它家的激光雷达,因此 Velodyne 也就一炮走红,成了车载激光雷达的始祖。

那激光雷达为什么这么有用呢?

其实所有的传感器,都存在不完美的地方,比如说,摄像头只能捕捉 2D 图像,在夜晚、雨雾、逆光等情况下,识别能力非常有限。

而超声波雷达的探测距离很短,对物体形状几乎没有概念,只能用作倒车雷达。

毫米波雷达虽然可以探测目标的速度和距离,但对物体的形状也很难区分,在复杂环境中很容易 “ 谎报军情 ” 。

所以,融合方案最终还要加上激光雷达,它通过发射激光扫描周围世界,可以测得每个方向的距离,精度和真实世界的 3D 打印差不多。

但问题就是这玩意儿比较贵。

到 2017 年, Velodyne 主销的 16 线、 32 线、 64 线激光雷达,分别定价在 8 千、 4 万和 8 万美元,谁买的起搭载这玩意儿的车?

如果想要智驾能力更强,这里的 “ 线 ” 还得更多。线束多一倍,价格就会翻一番,成本一直下不去的话,感知技术的发展也基本就卡在这儿了。

所以,为了避开激光雷达,马斯克做了一个违背祖宗的决定:只用摄像头。

按他的说法,人只靠双眼就能驾驶汽车,凭啥 AI 还需要各种传感器?

所以在 2022 年 Tesla AI Day 上,特斯拉介绍了占用网络( Occupancy Network ),将原本类似 “ 即时战略 ” 的 BEV (鸟瞰图)迭代成了《 Minecraft 》的草方块世界,基本能达到激光雷达的效果。

然而,本来想着纯视觉能省大钱,结果它在实践层成本却越来越高。

原因在于,特斯拉还要对这个纯视觉感知的神经网络进行训练和维护。

首先,为了满足算法所需的算力,就要对芯片开刀,特斯拉从 2014 年开始就自研芯片, 2019 发布了 FSD 自研芯片,算力高达 600 TOPS 。

而且在 2021 年,特斯拉还打造了专门用于训练的自研芯片 D1 来构建 Dojo ExaPOD 超级计算机。

那做这玩意儿需要多少钱呢,马斯克说:每年至少需要几十亿美元的投入。

可与此同时,在 2020 年,多传感器融合方案这边却出现了转机,由于激光雷达国产化,市面上激光雷达的价格被瞬间 “ 抹零 ” 。

华为车 BU 就在这年对外宣称,他们的目标是 “ 将激光雷达的成本降低至 200 美元,甚至是 100 美元。 ”

过去, Velodyne 用的都是机械式激光雷达,价格贵不说,也容易坏。

而现在,华为和禾赛等国产供应商,采用的是半固态激光雷达,通过转镜技术,就可以达到过去旋转的效果。

而且,更离谱的还有二维转镜, 1 根线还可以当作 100 根线来用,比如华为的等效 96 线激光雷达,把激光雷达的成本彻底打下去了。

所以现在的车载激光雷达,成本也就在千把块钱左右。

以至于一些车企说, “ 4 颗以下,请别说话 ” 。看似财大气粗,实则是搭了激光雷达国产化的顺风车。。。

看到这里,其实我们就清楚了大疆和华为的路线区别。

华为专攻多传感器融合方案,拥有激光雷达就更容易解决智驾的感知问题,因此可以不断挑战智驾能力的极限。

而大疆的纯视觉路线,用较低的上车成本解决实际问题,能更快普及,但问题在于它的难度更高,未来究竟能达到怎样的效果尚未可知。

就算是纯视觉的先驱者特斯拉,现阶段遇到的问题也不少。

不过,大疆既然能将其搭载到实车上,并获得许多车主认可,至少能说明,它的基本功能是成熟的。脖子哥也是很好奇,它能够达到怎样的高度。

毕竟不会有人在买一台秦的时候,选择加两三万块钱上智驾吧?

撰文:TC 编辑:脖子右拧 & 面线 封面:



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