今天小编分享的汽车经验:大疆车载沈劭劼:企业使命决定我们走高性价比路线,欢迎阅读。
文丨李安琪
编辑丨李勤
大疆车载带着 20 余款量产车型加入智能驾驶战场,规模效应开始显现。
" 我们的企业愿景是,为所有人提供安全、轻松的出行体验。‘所有人’很重要,企业使命决定了我们会走这条路线。"
3 月 17 日,鲜少露面的大疆车载负责人沈劭劼在电动汽车百人会活动上,首次接受媒体采访时,谈到了做 " 高性价比 " 的初衷。
他认为,走高端路线肯定没有错," 但一个企业总会需要看自己擅长什么东西,更容易做成什么东西,以及手头资源会决定我们到底选择哪个方向,我们就按照这个方向去做。"
跟华为智驾只能覆盖 30 万元以上车型相比,大疆车载的 " 高性价比 " 相当明显。
去年,凭借 7V(7 个摄像头) +32 TOPS 算力的基础版配置,大疆车载实现了城市记忆领航、高速领航驾驶等 L2+ 智驾功能,方案成本 5000 元左右。目前已经落地五菱宝骏云朵灵犀版,iCAR03,悦也 Plus 等车型。
但性价比不意味着只做低端车型。
在 3 月 17 日活动演讲中,沈劭劼在基础版方案之外,宣布推出更新版「7V+100TOPS」、高配版「10V+100TOPS」两个配置,两个方案均搭载了高通智驾 ride 芯片产品。
图源:大疆车载
" 我们会在基本盘守住的情况下,不断地尝试去做更厉害的技术、更厉害的产品。" 沈劭劼在接受采访时说道。
据他介绍,大疆车载两个中、高配版本可以实现 " 无高精地图、无激光雷达 " 的城市领航功能,以及其他所有 L2+ 智能驾驶功能。其中,中配版本系统硬體成本 7000 元。
市场层面,三款配置能覆盖 8 万~25 万车辆市场区间,并且油车电车不限。上汽大众途观 L Pro 成为首款搭载大疆车载智驾方案的燃油车。
此外,沈劭劼还表示,大疆车载过往虽然更多使用纯视觉方案,但其实是在成本相对受限的背景下作出的选择。随着算法更新、更大算力芯片平台出现," 对于激光雷达,我们一点都不抗拒。"
他透露,大疆车载内部还研发了一个「惯导三目及激光雷达总成」,可以替代市面上的 " 激光雷达 + 前向摄像头 " 方案,并且成本降低 30%~40%。随着该方案成熟以及与 L3 异构網域控制器的组合配置,在 2026 年左右,大疆车载会把 L3 级自动驾驶能力下放至 25 万级别车型上。
稳固基本盘后,大疆车载与华为的正面较量,已经在不远处。
以下是 36 氪汽车等对大疆车载负责人沈劭劼的部分采访,经编辑:
问:大疆车载的高阶智驾方案基于高通芯片打造,这也是高通智驾芯片的首次量产,大疆车载有什么开发经验或者心得吗?
沈劭劼:这其实是大疆车载对于适配芯片的风格。高通 8650 是非常好的芯片。之前我们成行平台基础版用的是德州仪器的 TDA4-VH,当时我们做到了芯片量产首发、智驾系统量产首发和车型量产首发,三个东西同时进行。
这次基于高通 8650,我们可能不会这么极端地把三个东西同时量产,但我们比较乐意做第一个吃螃蟹的人。
问:听说大疆车载是比较信仰数学的团队,能用数学就尽量不用神经网络,但越往后规划控制模块也会更多用 AI 算法,包括端到端,大疆车载的态度和做法是怎样的?
沈劭劼:其实神经网络还是数学、概率论那些。大疆车载的底色偏向机器人公司。机器人是用自动化解决实际物理问题,至于方案里具体用了什么样技术,我们并不非常纠结。前期受制于技术成熟度以及可用算力,基于规则的算法更多,后面随着网络压缩以及各种各样芯片大算力平台,我们对应的技术也会更新。
之前会有人问,大疆车载是不是纯视觉派?基于机器人派的风格,我们只想做一个好用的产品,我们不纠结这个东西。如果成本相对受限的产品就用视觉,甚至是把毫米波雷达,超声波雷达都砍掉的纯视觉,我们也有这个方案的量产车型。但对于激光雷达,我们一点都不抗拒。
问:跟华为相比,大疆车载怎么能做到高性价比?优势是什么?
沈劭劼:高性价比是从我们企业使命导出来的——为所有人提供安全、轻松的出行体验。" 所有人 " 很重要。我们希望做到科技平权,使命决定了我们会走这条路线。
当然,走高端肯定没有错,但一个企业总是会需要看自己到底擅长什么东西,更容易做成什么东西,以及手头资源会决定我们到底选择哪个方向,我们就按照这个方向去做。
实话实说,高性价比方案非常难开发,当然我们有比较独特的惯导双目技术,从而解决了很多纯视觉很难做到的测距问题,这背后不仅只是选了哪个芯片、传感器,它是一种企业文化和工程师理念。
在大疆车载,在大疆,对于能够把工程做好,能够用很受限的资源去做成非常厉害的事情的工程师,我们是非常推崇的。从绩效考核、晋升等方面,整个组织文化给足够多的支持。同时,也鼓励他们做更前沿的研究,让有才华的同学们发挥能力。
这是工程能力和数理基础、高精尖算法两头一起碰撞,碰出来了比较独特的文化。工程师就会觉得做高性价比是一个符合公司使命,也是符合自己使命愿景的东西。做成高性价比,工程能力以及支撑工程能力背后的企业文化才是最关键的事情。
问:过去大疆车载主要做中低端市场,接下来在 20 万以上高端市场有怎样的思考和布局?
沈劭劼:我们最开始从下往上打,我自己是做移动机器人出身的,所有做机器人的都会有一个梦想——造高达这种全自动的东西。所以我们会在基本盘守住的情况下,不断地尝试去做更厉害的技术、更厉害的产品。
问:大疆车载这次高阶方案自带激光雷达,激光雷达是自研吗?会软硬一体打包给车企吗?商业模式是怎样的?
沈劭劼:我们的思路并不跟其他激光雷达公司一样又做了一个激光雷达,这样没有竞争力的。我们的思考是,如果有一个额外的传感器信息源,能不能让整个系统效能达到最大化?以前激光雷达集成过程中的标定等问题有没有更好的解决办法?原来激光雷达有没有性能上的过度设计?如果把这些过度设计去掉能不能便宜,甚至便宜到跟视觉系统差不多?
问:大疆车载的惯导三目及激光雷达总成的产品,能替代掉现在市面上最主流的激光雷达 + 前车摄像头?
沈劭劼:纯视觉系统稀缺有一定局限性,但局限性远没有大家想象的那么大。特别是立体双目的构型,即使前面的影像不是太好,只要点云、深度能出来,其实很多安全性兜底就能做得到。在成本受限的情况下,我们选择一个最好的手段而已。
关于激光雷达,我们有很多思考。比如双目本身有点云,激光雷达也有点云,两个点云有什么区别?如果说密度,视觉的密度比激光雷达还高,但是双目点云是越远越差的,激光雷达点云精度不会随着距离变远而变化。
视觉的点云有时候在深度断层会有拖影,拖影对检测车辆行人没什么影响,但是对一些朝向估计、精确驾驶意图估计会带来影响,这时候额外加入激光雷达,是为了解决我们认为真正需要解决的问题。比如用更高精度点云去把车辆的意图估计能够估得更准。这个也是我们做集成式激光雷达的原因之一。安全性上也有所考虑,但主要是某一些极端情况。
总体来说,它看起来像是增加了一个激光雷达,但背后肯定不只是很笼统地增加冗余,而是一个个案例分析后得出来的,里面既有安全向的,也有性能向的,也有体验向的。
问:大疆车载独立一年以来,对业务各方面进展有什么评价?
沈劭劼:独立经营之后我们发展挺好的,今年大概会有二十多款搭载大疆车载系统的车型上市,里面既有油车,也有电车,油电同智,这应该是业界比较少见。
问:英伟达、地平线等在做智驾芯片的公司在涉足軟體,您怎么看待这种现象?这种做法似乎具备一定优势,在您看来优势如果真的存在,会有多大?
沈劭劼:大家都是想为伙伴交出东西。这也跟每个公司擅长什么东西,不擅长什么东西相关,如果本来軟體能力就很强,做多一点点能够让客户变得更好,为什么不试一下呢?
我们也会经常想这个问题。我们一直在往传感器方向努力,没有往芯片方向走,很明显这是由我们自己懂什么不懂什么,以及手头资源决定的。
智能驾驶有四座大山:芯片算力、传感器、軟體算法能力、数据闭环能力。四座大山都得跨过去才能做好,每家公司有自己擅长不一样的东西,我们擅长传感器和軟體,以及系统集成和硬體能力,有的公司特别擅长数据那一环,有的更擅长芯片和对应的算法,但四个象限都全的不太多,大家肯定会让自己擅长的东西最大化。
问:大疆车载也基于端到端算法做智能驾驶,这方面你们有什么优势?
沈劭劼:对于端到端,我们是比较谨慎乐观的状态。本来一个系统里面有好多模块,但现在基本上感知就是一个大网络,决策规划还没有全部合起来,但在 100TOPS 的方案上,我们决策端也会用一个网络全拼起来。
但是感知和决策规划还是两个网络。实话实说,目前端到端还比较早期,我还不敢夸下海口,但是我相信我们的技术能力,可以把这两块拼起来。
拼起来的过程需要谨慎,毕竟这么多车得天天交付,总不能说拼起来之后会出现一些不可解释的误差。所以是属于一种比较谨慎乐观的态度。
我们自己并不是大模型基因,也不是从大模型方向出身,所以我们更擅长于把有限资源用好,以及先进算法能够对工程问题看得清楚,从而在根本上规避可能出现的各种各样风险,走得相对比较稳健一点。
问:华为跟车企有三种合作模式,大疆车载和车企合作会有哪些模式?
沈劭劼:我们更多秉承的是,如何让车企以尽量低的代价,来获得他想要的智能驾驶产品。这里的代价既包括 bom 成本,也包括开发成本。
具体展开,我们既有全栈式交付,所有传感器 + 網域控 + 軟體全部是我们交付,也会有包括双目 + 網域控,再集成额外其他传感器的半全栈交付,也会有我们把軟體写在其他家網域控上面,再进行功能落地的。我们本身非常灵活,关键是能不能多快好省把车交付出去。
我们也会在同一个企业、某一个车型上进行全面交付,同时展开一些更深入,可能耗时更长的、偏车企研发赋能的合作,我们并不太纠结某个特定的模式。
问:大疆车载在主机厂客户的布局考量是怎样的?
沈劭劼:目前已知的合作车企,基本上都跟我们愿景同频,尽可能争取主流车型等,但是油和电我们不太纠结。我们也还没有直接出海的车型,之后会跟随合作伙伴车型一起出海。
问:大疆车载两个高阶方案都提到了城市记忆领航功能,之前友商也提出了 AI 代驾、通勤 NOA 类似功能,花了很大力气来解决城市各种路口的困难问题,但实际收益似乎不那么大?想听听您对这个功能的理解。
沈劭劼:如果能做到任意点到点城市领航,肯定是比记忆领航要好的,但是如果算力资源不是太足的时候,我们总不能在城区直接放弃了吧。
记忆领航为比城市点到点更容易落地,车辆行驶过一次之后,依靠人的驾驶经验,可以在车上把轨迹存下来,而且进行联合优化,例如一些在大型路口的感知距离、奇形怪状红绿灯的感知,这些任务所需要的资源会大幅度下降,所以我们会在 7V+32TOPS 方案去做。
再往后更大算力的平台,我们是能够做到无图城市领航的,在这些平台上会保留记忆领航的功能,更多是出于反正做都做出来了,是功能连续性的选择。