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谁能成为自动驾驶领域的主宰者  [复制链接]

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2020-05-14来源: EEWORLD


翻译自——eetimes


在自主驾驶的领域里,通往L4级和L5级自动驾驶汽车的道路仍然漫长而曲折。


多家领先的汽车整车厂和技术供应商推迟发布自动驾驶汽车,就是充分的证据,一个更有力的迹象是,科技公司和汽车整车厂已经开始意识到,如果“没有生态系统”的支持,全自动汽车的开发是不可能实现的。


虽然每家公司的承诺可能各不相同,但汽车制造商和科技公司已经开始合作,以应对让自动驾驶汽车安全驾驶的挑战。这种务实的做法与5年前形成鲜明对比,当时新兴市场充斥着风投资金,充斥着夸夸其谈的AV主张和市场预测。


如今,随着投资界对L4和L5的热情开始消退,以及疫情对整体经济的侵蚀,由炒作和廉价VC资金支撑的AV创业公司将会蒸发。


然而,有一个明确的结论是:那些已经在AV平台的开发并进行了大量投资,而且还小有成就的公司并没有放弃他们自己的全AV堆栈开发梦想。他们将其视为一生中最大的技术挑战,这是决定他们长期命运的因素。


在过去的五年里,有大量的新闻报道了众多汽车制造商和技术供应商为了追求自主驾驶之梦所做的周旋和交易。


回顾过去,我们会想,现在所有的交易和合作关系处于什么阶段?究竟取得了哪些进展?


《EE Times》获得了汽车技术咨询公司IHS Markit研究总监兼首席分析师Egil Juliussen的帮助,对AV市场的变化进行了评估。我们的目的是找出仍在开发自己的AV软件的幸存者。我们想要探索他们项目的对象、内容、地点和时间。


首先我们要理清各主要参与者之间的合作关系网络。这张关系网是比较混乱的。为了搞清楚这一切,Juliussen把AV这个混乱的局面分成了三个部分来讲解: Robo-taxi, OEM以及高科技软件平台。


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Robo-taxi平台


在“机器人出租车”中,Juliussen列出了8家公司,包括现有的打车公司,如优步、Lyft、滴滴,以及aptivo - nutonomy、FiveAI、Oxbotica和ZMP Jp等其他公司。


在这些公司中,Juliussen着重指出了三家似乎正在取得进展的公司: Aptiv-nuTonomy、滴滴和优步(Uber)。Zoox和Aptiv-nuTonomy被认为他们已经拥有自己的AV软件组合。


Zoox成立于2014年,一直在开发一款全新自动驾驶汽车,目标是机器人出租车市场。不过,目前Zoox已经为丰田Highlanders升级了自动驾驶系统。它正在旧金山金融区和北海滩地区进行试验。


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另一家公司Aptiv(前身为Delphi)三年前收购了NuTonomy,这是一家麻省理工学院的附属公司,专注于开发自动驾驶汽车和自动移动机器人的软件。


去年9月,Aptiv宣布与现代汽车成立40亿美元的对半持股合资企业。该交易于2020年3月完成,这被视为一场资本经济的政变。


然而,当原始设备制造商开始与机器人出租车平台供应商和高科技软件供应商就AV达成多项协议时,双方的关系就此变得混乱起来。


例如,在全AV组合方面,现代汽车的方向感仍不清楚。韩国汽车制造商很可能同时押注于aptivi - nutonomy和Aurora这两匹黑马。


Aurora是一家于2017年1月成立的初创公司,他们正在开发一款名为Aurora Driver的全音视频播放器。现代汽车是Aurora的早期投资者之一。Aurora此前曾表示,计划扩大与现代汽车的研发项目,开发一个自动驾驶平台。现代汽车表示,它与aptivo - nutonomy的新合资企业不会影响它与Aurora的关系。但现代汽车不愿示好,也不愿透露与奥罗拉合作的具体细节。


OEM平台


OEM平台包括:GM-Cruise、现代(Hyundai)、大众、福特-阿尔戈(Ford-Argo)、宝马、梅赛德斯-奔驰(Mercedes-Benz)和博世(Bosch)、沃尔沃和丰田(Toyota)。所有人都在测试自己的自动驾驶汽车。


这些汽车制造商如今的处境各不相同。拥有自己的AV软件平台的汽车厂商包括:GM-Cruise(基于Cruise的AV软件平台),Ford-Argo(基于Argo的人工智能的全AV堆栈以及丰田。沃尔沃可能有一个合作伙伴,但它此前宣布与匈牙利布达佩斯的软件平台供应商AImotive(前身为AdasWorks)合作。


宝马与英特尔/Mobileye的AV软件平台联姻。如前所述,现代与Aurora和aptivo - nutonomy的三角恋关系仍然不稳定。


大众在没有自己的AV软件平台的情况下,去年夏天放弃了Aurora,转向了福特的Argo.ai。


高科技软件平台


在这个领域包括了整个高科技部分,Juliussen列出了Waymo, Aurora, Argo.ai, AImotive,美国的Drive.ai以及日本科技黑马公司——Preferred Networks,此外还有百度阿波罗,AutoX, Momenta, WeRide 和 Pony.ai.


领先的AV芯片供应商——英伟达(Nvidia)和移动眼(Mobileye)也在开发自己的软件平台。当然,还有特斯拉,它正在打造自己的全AV堆栈。


在这个拥挤的赛道里,Waymo, Aurora, Argo.ai, Intel/Mobileye, Nvidia ,Drive.ai.属于第一集团。


去年6月,苹果拿下了Drive.ai——这是一家2015年在加州山景城成立的初创公司,致力于开发使用人工智能的自动驾驶系统。


百度Apollo是一个基于大量生态系统玩家的开源AV平台。


公共数据不足


现在,在AV市场中最棘手的问题是:谁有一个可靠的AV软件平台?由于AV软件平台开发者的信息披露甚少,唯一可能提供有关AV前景的数据是加州机动车辆管理局(California Department of Motor Vehicles)发布的AV脱离接触报告(AV disengagement reports)。


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根据法律,任何在加州公路上积极测试自动驾驶汽车的人都必须披露驾驶里程和人类司机被迫控制车辆的频率,这一紧急时刻被称为“脱离”(disengagement)。


车管局将其定义为“当检测到自动驾驶技术故障时,或当车辆安全运行需要自动驾驶车辆测试驾驶员脱离自动驾驶模式并立即手动控制车辆时,自动驾驶模式停止工作。”


安全专家认为,这种方法往往会微妙地鼓励测试操作人员尽量减少干预,从而导致不安全的测试。其中一位专家Phil Koopman直截了当地表示:“脱离是安全测试的错误标准。”


然而,Juliussen认为,AV的脱离报告有助于行业了解自动驾驶汽车的准备程度,如果不是安全本身的话。


截至去年年底,有65家公司获得了加州机动车管理局的试驾许可。Juliussen指出,虽然567辆车是“合格的”,但只有420辆AV在街上行驶。


由Juliussen提供的一条曲线图,显示了自2015年- 2019年以来每个AV平台的脱离接触数每年的变化。然而,Juliussen对百度的数据的有效性表示怀疑。


据报道,百度去年行驶了108,300英里,却向加州车辆管理局报告,它的车辆在两次脱离之间行驶了18K英里。包括Juliussen在内的许多行业观察人士对此表示怀疑,因为百度似乎在说,它的AV软件突然变得比Waymo和通用汽车安全得多。


美国主要的AV软件平台


Juliussen列出了美国五个主要的AV软件平台,提供了每个AV软件平台项目的范围、有针对性的AV用例和测试区域。


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这些公司大多声称他们的AV软件平台将在2021年到2022年之间“准备就绪”。Waymo是个例外,该公司去年秋天宣布在亚利桑那州某些地区推出“完全无人驾驶的Waymo汽车”。


目前每个AV平台开发者使用的AV数量各不相同。Waymo的用户数量最多(超过800人),Aptiv超过120人,Aurora超过50人。


然而,在疫情期间,美国所有在真实街道上的试驾都已经暂停。


Waymo在其网站上发布消息称,“我们在亚利桑那州的所有Waymo One骑手服务目前都处于暂停状态,包括我们由训练有素的司机提供的服务,以及我们在早期骑手项目中提供的无人驾驶服务。”但是Waymo补充到:“虽然我们的服务仍然暂停,但是从5月11日开始,亚利桑那州人将会看到一些Waymo的车辆重新上路。”这是我们安全恢复运营的第一步,从我们的测试车队开始,负责任地继续为Waymo One骑手服务。”


疫情肯定会影响AV软件平台开发的进程,其影响方式在很大程度上是未知的。最近,AV行业开始传播一种新概念,“如果有什么不同的话,这次疫情表明了对自动驾驶汽车的需求可能比预期的要大。”


Juliussen表示些许赞同,“我认为现在比以前更需要AV,但许多AV参与者将没有财力继续早期的投资水平。”主要的高科技公司可以这样做,比如谷歌,英特尔,和一些中国公司。大多数汽车制造商不得不做出一些选择,比如投资于纯电动汽车或电动汽车,他们可能会在每个细分市场削减一些,直到汽车销量接近正常水平。”


Juliussen补充道:“从战略角度来看,电动汽车EV可能比AV更重要,除非他们想要给特斯拉更多的市场份额。”


加州是全球自动驾驶的“圣地”,几乎全球所有自动驾驶公司,都云集在此展开路测。


每年的2月份,美国加州车辆管理局(DMV)都会对外界公布一份自动驾驶“脱离报告”(Disengagement Reprot)。根据相关法律法规,这些获得允许在加州测试自动驾驶汽车的公司,必须每年披露司机控制汽车的次数。


因此,通过DMV的年度自动驾驶车辆“脱离”报告,几乎可以了解整个自动驾驶领域的情况。所谓自动驾驶模式“脱离”,DMV定义了如下场景:


自动驾驶模式未能成功激活;在自动驾驶模式下,需要驾驶员进行人工干预。


从 2015 年起,对于自动驾驶测试,加州机动车管理局(DMV,Department of Motor Vehicles)要求获得自动驾驶路测资质的公司每年1月1日之前都要上交一份自动驾驶“年度报告”,总结测试过程中所经历的所有自动驾驶脱离Disengagement事件,这些“自动驾驶脱离报告”(下文简称“脱离报告”)。


该报告的重点即为“脱离”(Disengagement)二字,以此来衡量自动驾驶技术的成熟度。


加州DMV对“脱离”Disengagement的应用场景作了两重定义:


1)被动脱离PDE (Passive Disengagement)


当自主驾驶相关技术检测到故障无法继续执行时,自动驾驶模式被迫退出、断开控制,且要求驾驶员立即人工接管。


2)主动脱离 ADE (Active Disengagement)


自动驾驶控制系统未检测到任何故障,但驾驶员监控运行工况时为保证车辆安全行驶采取人工干预,主动触发自动驾驶模式的退出,实现对车辆的手动接管控制。


前者要求自动驾驶系统需要有完整的诊断机制,后者是对高阶自动驾驶车辆测试员的要求,即自动驾驶测试员需要根据自身的判断对车辆进行介入,手动控制车辆。


除此以外报告里面的要求评判维度有:


总的系统脱离报告

脱离时的环境和测试条件

当时的位置和环境(比如高速路、乡村道路和停车设施)

气候条件、道路环境的简要介绍

每台车的在公共道路条件下所行驶的总里程

自动驾驶提示报警到驾驶员接管的时间间隔


包括48家获得加州路测资格公司从2017年12月到2018年11月的路测情况。公司每年上交给DMV报告中,会含有测试车辆的数量、测试里程,以及在测试中脱离的次数,而脱离次数是指在自动驾驶系统遇到无法处理的情况时,驾驶员的人工干预次数。需要指出的是,所有数据都是企业自己提交,DMV目前也尚未有标准流程验证数据的准确性。虽然各个公司对“脱离”的定义不同,但是从数据中也能看出公司各自进展如何。



整体来看,Waymo是2017年12月到2018年11月在加州测试里程最长的公司,总里程达127万英里,是前一个周期测试里程的三倍还多,每1000英里脱离率(即每一千英里人工干预次数)也从前一年的0.179上升到0.09。通用旗下自动驾驶公司Cruise去年在加州的测试里程为447,621英里,每1000英里的脱离率也从前一年的0.8上升到0.19。两大公司都在积极推出自动驾驶出租车服务,Waymo已于去年12月份在凤凰城郊区开始了商业化服务,但是依然配有安全驾驶员,尚不知何时才能实现真正的无人驾驶。虽然Cruise尚未正式推出商业化服务,但是表示今年将推出相关服务。



以下汇总提供路测数据的25家公司脱离报告中的关键数据如下表:



从图表的数据对比能够看出来,在加州的自动驾驶的路测方面,谷歌的MPI (Miles Per Intervention)仍然处于领先水平,不仅测试里程数达到1,271,587英里,而且“脱离”次数为114次,即每11154英里需要人工干预一次。


从图表中可以看出苹果公司的MPI很低,即 每1000英里的脱离数量为871.65次,大约每1.1英里就有一次脱离。


当然,也有观点认为,这份报告并不能全面体现各家厂商的自动驾驶研究进展,脱离次数还受到很多其他方面的影响,并且有的公司并不只在加州这一个地方进行测试,评价一个公司的自动驾驶技术高低的数据总量及数据维度并不全面。


很多厂商,例如通用,包括谷歌等,除了在加州境内测试,也在密歇根州、亚利桑那州和内华达州等等其他州或者国家进行自动驾驶路测。


其次,测试道路类型不同,对自动驾驶的难度要求也不同,像博世集团的测试道路就包括了城市道路、街道、乡村道路等复杂路况,而像通用、奔驰、日产的测试道路也基本集中在城市道路和街区道路等非标准道路。


最后,路测的数据来源也会不同,特斯拉在报告中指出,其虽然没有在加州进行大量道路测试,但是其在全球的仿真装置、实验室、测试车道和公路上进行了测试工作,目前已经收集了逾10亿英里Autopilot开启时的行车数据,这使得它掌握有大量实际路况中的行车数据。


但鉴于自动驾驶相关测试指标的多样性,路况的复杂性,加州的年度报告可能不能全面覆盖,但是加州作为批复路测资质最多的城市,其提供的数据样本在目前所有允许自动驾驶测试的地区当中还是最为完整的。


自动驾驶功能脱离的主要原因分析


环境因素对自动驾驶车辆运行至关重要。在不同环境条件下(包括不同的地点、天气、路面类型等因素)实现全自主驾驶,要求自动驾驶技术足够的智能与鲁棒,以处理所有可能遇到的运行工况。脱离报告中所涉及的道路环境状况综述如下:


1)地点:街道、州际公路、高速公路、乡村道路、停车场。


2)天气:晴朗、多云、雨天、晴朗夜晚 。


3)路面状况:干燥、潮湿、有洞或凸起等不佳状况路面,车道线不清晰,路面交通标记褪色不清,以及新铺路面。

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