科技企業頻“秀肌肉”：無人駕駛大比拼
進入2020年最後一個月，今年持續火爆的無人駕駛，依然消息不斷。
“終於可以不用安全員了，責任重大啊。”12月7日晚8點，百度公司董事長兼CEO李彥宏更新了自己的百家號動態。當日下午，百度獲得北京市首批無人化路測通知書的消息傳出，它意味着未來其相關無人車在測試時可以取消安全員。
而在這一消息傳出的第二天，2020阿波羅生態大會上，百度一舉推出囊括智艙、智駕、智圖、智雲在內的“樂高式”解決方案，其中輕量級的Apollo（參數丨圖片） Lite解決方案尤爲引人注意。取消了激光雷達，代之以10線攝像頭的配置，也標誌着百度純視覺應用方案的正式亮相——傳感器和算量更輕、感知力更強，當然更重要的是，成本也更低。
除了百度之外，其他國內無人駕駛科技企業也消息頻傳。儘管深圳市交管局稱，AutoX並未獲得其發放的測試牌照，但後者公佈的車內全無人、無遠程遙控的Robotaxi車隊在12月3日還是刷了屏。文遠知行近日則曬出其Robotaxi相關數據，稱一年內安全完成超過14萬次出行，服務用戶數超6萬。
“經過了前幾年的技術研發和初步實測，我認爲今年和明年將是自動駕駛廣泛路測的階段，”中南財經政法大學數字經濟研究院執行院長、教授盤和林向21世紀經濟報道記者分析稱，“一旦進入實測階段，自動駕駛行業整個格局將會呈現巨大的變化。”
黃金期前夕“秀肌肉”
12月3日，在廣州舉辦的2020世界智能汽車大會上，國家發展和改革委員會國際合作司副司長高健表示，我國智能汽車行業正迎來發展的黃金期，中國將成爲世界第一大智能汽車市場。
高健表示，車聯網方面，預計2025年全球聯網汽車數量將接近7400萬臺，其中中國的聯網汽車數量將達到2800萬輛。自動駕駛方面，截至今年6月，全國17個城市已累計發放約282張自動駕駛路測牌照。
業界的態度也相當樂觀。今年9月，李彥宏甚至直接放話稱，5年之內無人駕駛技術將大規模商用。滴滴出行創始人兼CEO程維則表示，到2025年，搭載自動駕駛的共享汽車有望在滴滴平臺普及超過100萬臺。
摩根大通研究分析則稱，2019年至2025年，中國L1到L5級的輔助駕駛和自動駕駛市場規模將實現33%的年均增長率，並於2025年達到約71億美元。
不僅是數字的提升，從技術實現而言，經過了長時間帶安全員的路測後，行業終於開始思考怎樣變身真正的“無人車”。
在今年9月的百度世界大會上，百度發佈Apollo“5G雲代駕”功能：當無人車遇到難度較高的路障時，可向“5G雲代駕”求助，後臺控制艙的雲代駕司機可當即接管，遠程操縱車輛迴歸正常行駛。AutoX近日放出的全無人、無遠程遙控的Robotaxi車隊，同樣標誌着這一努力方向。
東南大學交通法治與發展研究中心執行主任顧大鬆則向21世紀經濟報道記者指出，明年無人駕駛的測試深度、測試城市數量都可能上到新一個臺階。
所謂測試深度，既包括目前業內已經在探索取消安全員，也包括測試道路及測試面積的增加。“明年許多城市看到自動駕駛趨勢，可能會進一步鋪開測試，這個趨勢是比較明顯的。”
技術路線不一
車路協同被視爲極具前景的路線，國內佈局也在提速。“車路協同非常強大。”一位行業內觀察人士向記者表示，“單車傳感器可能因各種因素導致誤識別及誤判，但車路協同對路況把握的精確度則高很多。”
不過考慮到當前車路協同仍處於規劃建設狀態，目前行業處於相對早期。
發展時間更長的單車智能路線，則強調車輛本身的能力，目前業內分爲融合感知模式和以特斯拉爲代表的視覺識別模式。包括谷歌、百度等企業均採用融合感知模式，傳感器中除了攝像頭、毫米波雷達、超聲波雷達之外，還加入了激光雷達。純視覺模式則主要依賴攝像頭感知，完全模擬人類視覺。
從感知原理而言，激光雷達打點反射的方式可以精準判斷物體的存在，從而構成後續行車快速決策的基礎。攝像頭的原理則是將感知的二維畫面轉變爲三維畫面，隨後判斷物體體積再進行行車決策，“這種方式對算力的要求很高。”有業內人士告訴21世紀經濟報道記者。
該人士同時指出，視覺識別方案的觀測距離大約爲200米，激光雷達則能夠實現500米範圍內的360度觀測，並在200米距離內實現釐米級精度。因此從可靠性上而言，要實現高達99.999999%的車規級安全性，顯然融合感知模式更優。
但相對於視覺識別方案而言，融合感知模式顯然也更貴。該人士透露，目前市面上最貴的64線及128線激光雷達，單個可能需要超過80萬元。國產企業禾賽科技的產品價格在萬元級別。
相較之下，特斯拉方案中的360度環視攝像頭單個僅幾十元至數百元，毫米波雷達價格區間在千或萬級別，超聲波雷達價格更是低至不到10元一個。要實現車規級安全性，特斯拉方案全部套件可能不到1萬元，而融合感知方案則需要幾十萬元。
或許這也是百度進一步推出Apollo Lite輕量級方案的原因之一，這意味着百度也踏上了純視覺識別的路線。據介紹，該方案採用10路攝像頭，擁有超過30個深度學習網絡，然而整體算力小於30TOPS。同時，面對複雜城市道路，該解決方案支持L4級別自動駕駛。
“這個方案的推出，其實是爲了滿足主機廠需求。”一位接近百度的人士告訴21世紀經濟報道記者，當前城市道路還無法進行完全無人駕駛，而是側重輔助駕駛，這種L2+場景下其實可以簡配，而L4級別技術的Apollo Lite用在L2+場景下綽綽有餘。
“激光雷達因其空間信息豐富等優勢，一直是無人駕駛的主旋律，然而它存在缺乏RGB圖像的遠視分辨率等缺陷，也是制約行業發展的瓶頸，”盤和林評論道，“百度此次做出的轉變是一個革新性的嘗試，既克服了激光雷達的弊端，也能夠顯著降低成本，從目前來看這種環視方案的應用前景更好。”
但這也不意味着融合感知模式就此退場。“視覺識別要想完全清晰地識別路況需要算力提升，但實現車規級安全性的算力，業內目前認爲並不樂觀。”前述觀察人士告訴21世紀經濟報道記者，“如果未來隨着國產激光雷達量產爬坡實現成本大幅下降甚至等同於當前視覺識別方案，感知融合模式必然會進一步普及。”