聚光燈持續(xù)掃射著智能電動車產(chǎn)業(yè)，難免留有“盲區(qū)”，它可能很快就到來，但未被發(fā)覺，可能長久未變，但依然主導(dǎo)規(guī)則，我們稱之為“未來之見”“未知之見”，這就是我們“PowerOn未見”欄目的由來，致力于呈現(xiàn)汽車產(chǎn)業(yè)的關(guān)鍵“盲區(qū)”。

 

ChatGPT的問世，在科技行業(yè)掀起風(fēng)暴，也在汽車行業(yè)攪動了暗流。

春節(jié)期間，理想汽車高管們沒有心思完全放松，CEO李想緊急組織了戰(zhàn)略會，討論ChatGPT風(fēng)靡之下，公司的智能化走向。最終，管理層得出結(jié)論，“AI技術(shù)路徑逐漸清晰”。

過往，理想以嚴(yán)苛的成本控制著稱，對前沿技術(shù)的投入稍顯謹(jǐn)慎。但ChatGPT的上線成為理想戰(zhàn)略變化的分水嶺。春節(jié)后一開工，李想就發(fā)出全員信，“公司在2030年成為全球人工智能行業(yè)的領(lǐng)導(dǎo)者”。

智能駕駛是理想人工智能公司愿景的核心抓手?；诤虲hatGPT同源的Transformer大模型，理想汽車計劃在今年底，落地不依賴高精地圖的城市領(lǐng)航輔助駕駛（簡稱“城市NoA”）功能。據(jù)36氪了解，理想智駕業(yè)務(wù)的高管為交付進(jìn)度簽下了“軍令狀”，研發(fā)團(tuán)隊也已進(jìn)入高強(qiáng)度的半封閉作業(yè)模式。

扛著智能“大旗”的小鵬汽車，也隔空叫陣，號稱今年三季度推出“全自動駕駛XNGP”。據(jù)36氪了解，為提速智能化研發(fā)，小鵬汽車甚至在百度發(fā)布類ChatGPT產(chǎn)品“文心一言”后，破天荒同意和百度云推進(jìn)合作。這相當(dāng)不易，小鵬汽車通常被認(rèn)為站在“阿里陣營”。

蔚來官方雖然未公開發(fā)聲，但有工程師向36氪直言，城市NoA的落地節(jié)奏“肯定不會比同行慢”，2021年，蔚來就在搭建BEV+Transformer的技術(shù)架構(gòu)。

特斯拉和國內(nèi)新造車公司的技術(shù)軍備賽，也加劇老牌車企向智能化絞入資源。一位智能駕駛技術(shù)配套商向36氪描述了行業(yè)心態(tài)，“頭部造車公司都在推，其他車企沒有，就顯得落后?！?/p>

為此，比亞迪董事長王傳福不惜炮轟“自動駕駛是忽悠，是皇帝新裝”。但36氪獨(dú)家獲悉，這家2022年的新能源車銷量之王已經(jīng)和大疆車載等公司合作，快速推進(jìn)城市NoA產(chǎn)品落地。

NoA的全稱是Navigate on Autopilot，從命名不難看出，這套功能的發(fā)起者是特斯拉，最早在高速上應(yīng)用：以導(dǎo)航地圖為牽引，車輛可以在高速路況中，完成自動變換車道、超車、啟停、進(jìn)出匝道等操作。

如果將這套高速NoA能力遷移到城市道路呢？從停車場的自動泊車到高速NoA，再到城市NoA，全場景自動駕駛的雛形已然可見。

不管是光環(huán)加身的特斯拉，還是銷量大戶比亞迪，無不需要從汽車制造的每一個環(huán)節(jié)摳出每一分錢，以賺取利潤。自動駕駛顯然是更為夢幻的商業(yè)圖景。有“摳廠”之稱的理想汽車也在春節(jié)溝通會上罕見放言，“All in自動駕駛”。

行業(yè)的一個共識是：城市NoA是輔助駕駛的天花板，也是自動駕駛的門檻。換句話說，只有解決場景最為復(fù)雜的城市NoA難題，自動駕駛才有可能真正到來。

而車企想要攻破城市NoA，必須先加入一場“技術(shù)宗教”：去高精地圖。

高精地圖：是依賴，也是枷鎖

“下半年，我們能在數(shù)十個無圖城市釋放XNGP?！毙※i汽車自動駕駛副總裁吳新宙說。這在一年前還是難以想象的。

XNGP是小鵬汽車的新一代輔助駕駛系統(tǒng)，其中的核心功能就是城市NoA（小鵬的命名是城市NGP）。因為高精地圖的牽絆，2022年9月至今，小鵬僅在上海、深圳、廣州三個城市開放。而在擺脫高精地圖依賴后，這家公司推出城市NoA的速度一下子提升近10倍。

高精地圖被喻為自動駕駛的“拐杖”，定位精度可達(dá)到厘米級，是對物理世界的精準(zhǔn)映射，能告訴自動駕駛車輛周邊交通環(huán)境如何、具體在哪條車道、前方哪里減速、何時提前變道，還能提供紅綠燈、限速指示牌等信息，幫助車輛完成行進(jìn)規(guī)劃。

但依賴往往也是枷鎖，沒有了高精地圖，高級輔助駕駛功能就會立馬失效。

為一勞永逸獲得高精地圖，小鵬汽車曾于2021年斥資2.5億元收購一家高精度地圖公司，以獲取地圖制作資質(zhì)。據(jù)36氪了解，長城汽車、蔚來汽車、小米汽車等，無不尋求過資質(zhì)收購的路徑。

但高精度地圖本身的缺點(diǎn)相當(dāng)明顯：高昂的成本投入、漫長的更新周期，以及對政策強(qiáng)依賴。

小鵬汽車素來主打“智能”標(biāo)簽為搶跑城市NoA，小鵬汽車率先用上了高精度地圖、激光雷達(dá)等技術(shù)，他們有過切膚之痛。

有小鵬人士告訴36氪，從2021年開始，公司就撲了上百號人在廣州開發(fā)城市NGP，“光是一條幾十公里的城市道路，就調(diào)了近兩年。這不是一個簡單可復(fù)制的模式。”

高精地圖的制作和裝車成本成為車企難以承受之重。

“高精度地圖的采集制作成本大概在3000元/公里，按每城一萬公里城市道路來計算，建圖成本在3000萬左右?！备呔鹊貓D的昂貴主要源于動輒上百萬的專業(yè)采集車，不過，多位地圖業(yè)內(nèi)人士透露，現(xiàn)在為了搶奪市場，圖商報價不再像以前那么高。

但除了建圖，地圖上車還會有一筆裝車費(fèi)用，“按單車地圖使用成本來看，5年周期，高速路的高精度地圖會收600元~800元/輛，城市道路大概是1200元-1500元/輛?！毕喈?dāng)于一臺車均攤的地圖成本費(fèi)用超過2000元。

真正掐斷車企對高精度地圖念想的，還是高精度地圖對政策的強(qiáng)依賴。

小鵬汽車員工告訴36氪，小鵬原本想法是通過收購圖商來自建地圖，但不夠幸運(yùn)的是，收購江蘇智圖不到一年，隨著國家對甲級測繪資質(zhì)的收緊，江蘇智圖沒能通過評審。小鵬汽車只好與高德地圖合作。

解決了資質(zhì)問題，還要面臨地圖更新問題。一位地圖測繪方面人士告訴36氪，高精度地圖的每一次更新都需要送審，從數(shù)據(jù)采集完成、制作完畢、到監(jiān)管部門審核完畢需要一定時間，“國家級別的審核是20個工作日，地方審核可能快一兩個星期，整個審核流程下來，起碼都得一個月?！?/p>

上述小鵬人士就因此碰過壁，“城市NGP前期基于高精度地圖做了很多開發(fā)，想在2022年上半年推出，但圖商總拿不到地圖的審批文件，非常折騰。前前后后搞了好多輪，最后推遲了半年才發(fā)布。”

這在車企搶攻城市NoA的背景下，更加難以接受。城區(qū)道路幾乎實時變化，理想狀態(tài)下，“車企希望高精度地圖每天更新，甚至是小時級、分鐘級更新?！?/p>

一場“去高精度地圖”運(yùn)動終于在2023年初上演。

3月24日，華為終端BG CEO余承東在春季發(fā)布會上率先開了炮，“高精地圖更新太慢了，且一個城市一個城市獲取的速度也太慢。我們連上海市的一條小路都要折騰很久?！?/p>

小鵬汽車也宣布，今年下半年在全國大部分城市開放智能駕駛功能XNGP，擺脫高精地圖的限制。毫末智行、小馬智行、元戎啟行、輕舟智航、大疆車載等智能駕駛供應(yīng)商們紛紛喊出“輕地圖”宣言。

當(dāng)然，去高精度地圖難以一蹴而就，需要經(jīng)歷由奢入儉的漸進(jìn)過程。

小馬智行相關(guān)技術(shù)負(fù)責(zé)人告訴36氪，目前還沒有哪一家企業(yè)真正做到完全去掉高精地圖，“再好的感知能力，現(xiàn)階段也很難在車道線、可通行區(qū)域識別的準(zhǔn)確率和距離上完全代替高精度地圖?！?/p>

有公司采用了務(wù)實做法：高速路上繼續(xù)依賴高精地圖，而在城市中沒有高精地圖的路段，再依靠實時感知技術(shù)?！案咚偕系母呔貓D成本更低（單車幾十塊）、更成熟，能讓駕駛體驗更穩(wěn)定，為什么不用？”

36氪從行業(yè)了解，高精度地圖一般分為靜態(tài)圖層和動態(tài)圖層，當(dāng)前的高精地圖主要圍繞靜態(tài)圖層展開，一般包含道路級（Road）、車道級（Lane）、道路部件（Object）三類信息。動態(tài)圖層則建立于靜態(tài)圖層之上，包括變化的交通標(biāo)志（如紅綠燈狀態(tài)、潮汐車道等）、道路交通情況，這也是高精度地圖更新的難點(diǎn)。

去高精地圖也會分層級進(jìn)行：首先不再依賴高精地圖獲取動態(tài)圖層；其次，對于車道級信息中的半徑、曲率等幾何信息也不再依賴，而主要采用其中的路線節(jié)點(diǎn)等拓?fù)湫畔?；此外，不再完全依賴高精地圖中的限速標(biāo)識、路面箭頭等道路部件信息，更多采用實時感知的結(jié)果。

擺脫高精地圖依賴的潘多拉之盒已經(jīng)打開，智能駕駛的感知、決策、控制等都面臨一場技術(shù)重構(gòu)。

跟隨特斯拉，超越特斯拉

和今天風(fēng)靡全球的ChatGPT出自O(shè)penAI公司一樣，智能駕駛“去高精地圖”的底氣，也和OpenAI不無關(guān)系。

Andrej Karpathy是Open AI的首席科學(xué)家兼創(chuàng)始成員，他還曾經(jīng)有過另一重身份：特斯拉AI高級總監(jiān)、自動駕駛負(fù)責(zé)人。在斯坦福師從李飛飛期間，Andrej Karpathy主攻的正是自然語言處理與計算機(jī)視覺的交叉領(lǐng)域。

2017年，Andrej Karpathy從Open AI加入特斯拉，度過了5年職業(yè)生涯（今年2月重回Open AI）。Andrej Karpathy曾在各種行業(yè)會議等場合，描繪出了特斯拉的智能駕駛要素：大模型、大數(shù)據(jù)、大計算中心。

2021年特斯拉的AI Day上，Andrej Karpathy宣告特斯拉基于Transformer將攝像頭2D圖像拼接轉(zhuǎn)化成3D圖景，最后生成汽車周圍道路環(huán)境的鳥瞰圖 “Bird's Eye View”，簡稱“BEV”。由此引發(fā)大模型技術(shù)在智能駕駛行業(yè)的廣泛落地。

Transformer 是眾多算法大模型中的一種，最初用于處理NLP自然語言處理，現(xiàn)在也被廣泛應(yīng)用于圖像識別領(lǐng)域。ChatGPT中的"T"正是指Transformer大模型。

“就像人用眼睛看世界一樣，基于Transformer的BEV能將2D圖像轉(zhuǎn)換成3D立體空間?！?/p>

同時，Transformer大模型算法具備并行計算能力，能夠很好處理多個攝像頭帶來的海量數(shù)據(jù)。用業(yè)內(nèi)人士話來說就是，“在算力足夠的情況下，數(shù)據(jù)越多，Transformer處理效率越高，是一個遇強(qiáng)則強(qiáng)的大模型選手?！?/p>

國內(nèi)公司今天的去高精地圖方案，無不基于特斯拉這套Transformer+BEV的技術(shù)框架。

有小鵬汽車人士告訴36氪，也是2021年看到特斯拉引入Transformer的BEV效果之后，內(nèi)部才真正決定去掉高精度地圖，并搭建了XNet感知系統(tǒng)。理想汽車CEO李想在溝通會上直言，從特斯拉把模型跑通以后，內(nèi)部才開始正式All-in當(dāng)前的技術(shù)路線。

當(dāng)然，挑戰(zhàn)不容忽視。此前的技術(shù)方案有高精度地圖兜底，各家產(chǎn)品差異并不明顯，而去掉高精地圖這條拐杖，就直接考驗各家的算法和工程能力。

首先，車輛感知系統(tǒng)的負(fù)擔(dān)會急劇上升，需要檢測城市道路上模糊的車道線、形態(tài)各異的紅綠燈和異形障礙物等。

一位智能駕駛算法工程師向36氪舉了個例子，輕地圖后，需要車輛的感知模塊實時判斷哪個紅綠燈，控制的是哪條對應(yīng)車道，“人有時候都會弄錯，更何況是車輛。”

同時，基于Transformer大模型的BEV技術(shù)，還要解決海量的數(shù)據(jù)問題。上述算法工程師告訴36氪，城市NoA系統(tǒng)基本上都用了多個800萬像素攝像頭，要把這么多攝像頭的數(shù)據(jù)實時拼接、融合成3D空間數(shù)據(jù)，非?？简炂囆酒嬎隳芰退惴▋?yōu)化能力，“硬件算力夠不夠？帶寬夠不夠？數(shù)據(jù)能不能實時同步？如果工程能力不夠，照樣做不出來?！?/p>

有小鵬內(nèi)部人士透露，目前看，公司基于“重感知、輕地圖”的系統(tǒng)，已經(jīng)基本達(dá)到類似高精度地圖的方案效果。這也讓小鵬汽車敢于豪賭一把：下半年將在數(shù)十個城市上線XNGP功能。而有智能駕駛業(yè)務(wù)員工透露，目前的計劃是“全量推送”。

要知道，特斯拉可用于城區(qū)的FSD系統(tǒng)在2020 年 10 月向部分員工和早期種子用戶推送，此后一直迭代到2022年底，才在北美地區(qū)全量推送。

而據(jù)36氪了解，蔚來和理想汽車等公司相對保守，即便年底推出城市NoA功能，也不會大面積鋪開，而是像特斯拉一樣，先優(yōu)選一批專業(yè)用戶，逐步釋放。

去高精地圖方案，不光考驗感知技術(shù)，規(guī)劃和控制也面臨一環(huán)扣一環(huán)的挑戰(zhàn)。

小馬智行相關(guān)技術(shù)負(fù)責(zé)人表示，去高精地圖，只在線感知，意味著對于車道線、可通行區(qū)域等的獲取結(jié)果變差了，“比如車道線的精度沒有那么高了、識別的距離變短了，下游的決策和控制環(huán)節(jié)就要有為感知不準(zhǔn)確兜底的能力，對決策控制的要求更高?！?/p>

有蔚來工程師也向36氪介紹，原來方案中，車輛的規(guī)劃、控制系統(tǒng)可以用高精地圖給出的可行駛區(qū)域找到最優(yōu)行車路徑，規(guī)控環(huán)節(jié)幾乎可以“無腦”相信地圖輸出的靜態(tài)道路結(jié)果。

而去掉高精地圖后，車輛需要在感知和規(guī)控環(huán)節(jié)之間，新建一份局部實時地圖，告訴車輛可行駛的邊界到底在哪里，“這意味著研發(fā)流程和團(tuán)隊架構(gòu)也需要變化?！?/p>

行業(yè)的競速還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不止于此。除了城市NoA系統(tǒng)層面的技術(shù)重構(gòu)，數(shù)據(jù)獲取和加工的生產(chǎn)力重構(gòu)，也將加劇行業(yè)格局的分化。

技術(shù)公司與自研車企，搶數(shù)據(jù)“雪球”

頭部造車新勢力最早跟進(jìn)這場變革。

小鵬汽車工程師向36氪表示，從2021年下半年起，小鵬開始搭建基于Transformer的BEV視覺感知系統(tǒng)XNet?！凹夹g(shù)框架的搭建大概用了12個月，然后再用6個月時間將系統(tǒng)迭代成熟，以及提升一些工程化的性能指標(biāo)?！?/p>

為處理XNet的海量數(shù)據(jù)標(biāo)注，小鵬開發(fā)了全自動標(biāo)注系統(tǒng)，曾經(jīng)2000人一年的標(biāo)注量，現(xiàn)在16.7天可以完成。此外，小鵬汽車還與阿里云合建自動駕駛智算中心“扶搖”。

一位小鵬汽車員工表示，最初小鵬為智算中心規(guī)劃了20億元啟動資金，最后考慮到建設(shè)成本以及回報周期，選擇跟阿里云合建?！凹幢愫腺Y方式，成本也需要10多億。”

上述員工告訴36氪，目前小鵬汽車內(nèi)部有兩個感知團(tuán)隊：一個團(tuán)隊仍然采用高精度地圖方案，將城市NGP功能推送給G9、P7、P5車型用戶，以“影子模式”的方式來收集行駛數(shù)據(jù)；而在測試端，團(tuán)隊在采用Transformer大模型+導(dǎo)航地圖方案來開發(fā)城市NoA功能。

基于大模型、計算中心、大數(shù)據(jù)三件套，小鵬汽車的智能駕駛數(shù)據(jù)驅(qū)動模式得以建立，“通過已售車型的‘影子模式’收集數(shù)據(jù)，在自動標(biāo)注體系和‘扶搖’智算中心的加持下，系統(tǒng)可以快速修正。”

理想汽車也從今年以來，加速了城市NoA開發(fā)節(jié)奏。該公司智能駕駛產(chǎn)品總監(jiān)趙哲倫說，確定路線之后，“理想智能駕駛大部分研發(fā)工程師都在參與這件事，新系統(tǒng)對于數(shù)據(jù)驅(qū)動、數(shù)據(jù)閉環(huán)的要求非常高?！?/p>

CEO李想此前也在春季發(fā)布會上介紹，智能汽車正在從軟件1.0時代進(jìn)入2.0時代。未來車企在智能駕駛方面主要比拼三個方面：

一、降低車端的計算平臺和傳感器成本，盡可能做到每輛車標(biāo)配智駕系統(tǒng)；二、比誰在“端到端”閉環(huán)數(shù)據(jù)更多；三、在訓(xùn)練芯片被限的情況下，完成整個大模型的訓(xùn)練。未來自研車端算力、云端訓(xùn)練芯片，是人工智能企業(yè)必須要面對和投入的部分。

投入似乎取得一定成果。李想在電動百人會的演講中表示，自動駕駛一年要做大概1000萬幀圖像人工標(biāo)定，成為 6元-8 元/張，一年下來成本接近億元，但使用軟件 2.0 大模型，通過訓(xùn)練方式進(jìn)行自動化標(biāo)定后，“效果非?？膳拢^去一年做的事情基本上三個小時就能完成，效率是人的1000倍?！?/p>

在上述企業(yè)看來，依靠海量數(shù)據(jù)驅(qū)動，云端算力、大模型建立起來的數(shù)據(jù)閉環(huán)是城市NoA系統(tǒng)中最難被追趕的部分。

但在商業(yè)世界，從來不是搭建一條技術(shù)鏈路和一支團(tuán)隊，就可以高枕無憂。至少，第三方智能駕駛技術(shù)供應(yīng)商不會應(yīng)允。

近日，大疆車載就公布了其純視覺城市領(lǐng)航輔助駕駛方案。基于雙目視覺技術(shù)，大疆車載表示，可以在城市固定道路率先實現(xiàn)點(diǎn)到點(diǎn)自主行駛。而憑借軟硬件一體化能力，大疆車載將城市NoA的價格“卷”到了低點(diǎn)：方案成本在5000元-15000元之間。

此外，輕舟智行也宣布，可以基于單顆地平線征程5芯片推出入門版城市NoA，以及36氪獲悉，Momenta也將基于英偉達(dá)方案，推出萬元級城市NoA套件。

“就是要逼車企放棄自研這條道路?！?/strong>一位智能駕駛技術(shù)公司高管對36氪果斷表示，“起碼以后車企自研30萬（元）以下的車型都不劃算。”

除了從性價比上撕開口子，技術(shù)供應(yīng)商們也沒有輕易被數(shù)據(jù)閉環(huán)攔在門外。

雖然車輛數(shù)據(jù)都屬于車企，智能駕駛技術(shù)公司獲取存在難度，但技術(shù)供應(yīng)商們都會建立一套工具鏈，部署在車企機(jī)房，和車企共享數(shù)據(jù)。

“哪怕這個數(shù)據(jù)最終不一定真的給我們，但也可以做產(chǎn)品迭代，既然合作，雙方都是有一些訴求的。”一些技術(shù)方案公司負(fù)責(zé)人告訴36氪。

純視覺與高精度地圖之爭、底層技術(shù)與生產(chǎn)力層面的重構(gòu)、車企自研與技術(shù)供應(yīng)商的賽點(diǎn)爭搶，都在加速催化著城市NoA的質(zhì)變。

日前，芯片公司地平線創(chuàng)始人余凱分享道，ChatGPT給業(yè)內(nèi)很大啟發(fā)，它通過更大的數(shù)據(jù)、更大的模型，利用文本歷史，去預(yù)測下一個詞的概率。

“同樣的事情，也可以發(fā)生在自動駕駛上，通過結(jié)合當(dāng)前的交通環(huán)境、導(dǎo)航地圖、駕駛員整個歷史駕駛行為，來預(yù)測下一個駕駛動作。從大量的、無監(jiān)督的、不需要標(biāo)注的行為里面去機(jī)器學(xué)習(xí)，構(gòu)建一個自回歸的駕駛大語言模型?！?/p>

這是個令人激動的想象，也并非不無可能。在大模型、大算力、海量數(shù)據(jù)的催化下，自動駕駛行業(yè)正在進(jìn)入“ChatGPT時刻”。

過往的行業(yè)現(xiàn)實的確殘酷，36氪曾獲得比亞迪的市場調(diào)研數(shù)據(jù)，智能駕駛在購車決策中排到第11名之末。

但同樣也有讓人振奮的消息，理想汽車人士向36氪透露，其高速NoA功能在高速路里程的使用占比已經(jīng)超過50%，而他們的目標(biāo)是，城市道路也要做到同樣水平。

就連站出來炮轟“自動駕駛為忽悠”的比亞迪，也開出了近百萬元年薪從鑒智機(jī)器人招募人才，而與供應(yīng)商的合作方案中，也有意部署自身的影子算法。

自動駕駛是一場不知道何時會勝利的戰(zhàn)爭，但所有玩家都知道，新一輪的號角已經(jīng)吹響。

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