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自动驾驶场景下的轻舟云FDN

自动驾驶正照进现实。

“车子开得很平稳,智能化程度很高。”一位来自长沙的B站UP主在体验百度Apollo RoboTaxi服务后评价道,他感慨:“科技正在将不可能的事情变为可能。”

不知不觉中,自动驾驶已经真真切切走入大众生活。如今,长沙、上海、广州等城市的特定区域内都可随手呼叫一辆“无人车”(带有安全员),在武汉、北京等城市,无人巴士、自动驾驶配送车等形式的服务也在同步展开。离大众生活较为遥远的矿区、港口、高速公路中,也能看到各类自动驾驶车辆正在“忙碌作业”。

不只园区、工厂、小区、机场等封闭场景,高速公路、城市道路等开放环境下,自动驾驶技术也正“发光发热”。美团首席科学家夏华夏认为,商业化场景决定了“非无人”方案成本,“此成本高低,决定了(无人方案)规模化落地的快慢。”那么如何选择最合适的场景,从理想走入现实?图森未来合伙人兼高级副总裁吴楠以“无人物流”场景举例称:“会优先解决货运量大,道路及交通场景最简单,政府及政策支持力度最强的区域的需求。”

而诸多场景中,自动驾驶商业化落地还面临诸多不确定性,哪些将率先实现商业化?每个场景最合适的商业模式是什么?之后还将遇到哪些新的挑战?企业应如何应对?以上种种,都在等待企业和业界共同探索。

一个向好的信号是,无论是关键硬件成本、政策放开程度,还是企业对自身方向的明确,都已较之前大为改善。

成本下降

成本高昂,一度是自动驾驶商业化落地进程上的“拦路虎”。

据法国市场研究机构Yole估算,自动驾驶汽车在2018年的改造成本约为20万美元——几乎相当于一辆超跑的价格。这其中,各类传感器、计算单元等元器件都价格不菲。

如今,情况正悄悄发生改变。

随着工艺技术进步,关键模块成本不断降低,曾经一度为市场霸主的国外激光雷达正逐渐被国产品牌所代替。“现在激光雷达的成本已经降至原来的1/4,甚至1/10。”中国电动汽车百人会智能网联研究院朱雷在“自动驾驶商业应用场景线上高端研讨会”表示:“固态激光雷达的发展将进一步降低其成本,并增加使用寿命。”

这进一步降低了RoboTaxi整车改造成本。“预计目前整车价格在百万元以内,甚至80万元内。”朱雷称。与两年前20万美元的改造费相比,成本已急剧缩窄。

(Robotaxi/百度Apollo)

RoboTaxi之外,无人配送小车发展也较为明显。据百人会《自动驾驶应用场景与商业化路径系列研究报告》统计,目前国内头部企业在全球范围内已部署上百辆测试车,随着激光雷达、线控底盘、计算平台等关键硬件逐步国产化,其成本预计从目前的40万元至60万元降至8万元至15万元。

朱雷预测道:“未来3年内,无人配送可能会实现量产落地。”

美团首席科学家夏华夏也持同样观点:“未来3-5年,低速无人配送可以不需要通过烧太多钱的方式实现规模化应用,现在应该在安全和防护方面做更多投入。”

而对于同处限定场景的自动驾驶矿车而言,成本或许没那么重要。以目前每辆矿车千万元级的造价成本为衡量标准,百万元左右的改造费用似乎“不值一提”。限定场景中,较少的车辆与相对宽容的道路法规,使矿区自动驾驶商业化的实现看起来更为容易。

但在某些对价格敏感的场景中,自动驾驶系统较高的成本仍限制了产品的经济性。据百人会调研,目前无人环卫成本水平每年要比普通环卫高出10-30万元,无人巴士则至少需要7年时间才能实现成本回收。

“场景化”凸显

发展至此,自动驾驶的“场景化”趋势越来越明显。

根据市场空间、企业发展重点等因素,《自动驾驶应用场景与商业化路径系列研究报告》中将自动驾驶应用场景分为RoboTaxi、干线物流、无人配送、无人环卫、无人公交、封闭园区物流、自主代客泊车七大类型。

另一个有望率先实现商业化的是封闭物流场景。目前。其在矿区、港口等环境中已具备商业运行的条件——环境简单、车辆较少、受法规限制小,能够通过自动驾驶与遥控驾驶相结合的方式运行,且造价高昂的车辆对硬件成本价格并不敏感。种种因素叠加,封闭物流场景的商业化进程备受业界关注。

但由于矿区、港口与机场等场景的特殊性,在该场景中运营的自动驾驶技术可迁移性较差,且以“我国300多个港口、200多座矿山、200多个机场”的封闭物流场景数量计算,其市场空间有限,这也是相关企业所面临的独特“场景问题”。

新的挑战

与两年前相比,国内自动驾驶环境已发生较大改善。

随着大量设备联入网络使得传统云数据中心已经无法负担沉重的数据压力,同时,万物互联技术的不断发展催生出大量延迟敏感型应用,他们对网络有着更高的要求,例如:自动驾驶、VR/AR、物联网等新型应用场景。边缘云计算通过在边缘侧进行数据的处理与分析,极大降低网络延时并缩减网络带宽,能满足万物互联时代下多样化需求。随着边缘云计算市场的兴起,越来越多的巨头开始发力边缘云计算市场。其中深圳清华大学研究院下一代互联网研发中心推出的功能分发网络,简称FDNFunction Delivery Network)受到了广泛的关注。轻舟云FDN是深圳清华大学研究院下一代互联网研发中心边缘云计算领域最新的研究成果。致力于打造满足5G和物联网时代高带宽、延迟敏感等新型应用需求的算力自动调度系统。轻舟云FDN平台的出现打破了以往用户需要自己购买服务器部署节点资源的情况,轻舟云FDN提供全托管式服务以及“一键式”接入,用户无需再关注底层的复杂性,只需要关注业务本身。FDN边缘云计算平台在帮助用户降低延迟的同时也节省了成本。同时,FDN平台支持更多功能的扩展,能更好的满足5G和物联网时代多样化的应用需求。

北京、上海、广州、武汉等多地均已出台自动驾驶测试政策,并建立智能网联示范区,供企业进行实际路测以迭代技术。2020年初,国家相继出台的《汽车驾驶自动化分级》、《智能汽车创新发展战略》、新基建、交通强国等重要政策,更是对自动驾驶领域的“利好”。

5月19日国务院新闻办发布会上,交通运输部副部长刘小明表示,自动驾驶已成为全球新一轮的科技创新和产业变革的重要领域,交通运输部将坚持“鼓励探索、包容失败、确保安全、反对垄断”的原则,积极推进自动驾驶技术的研发试点和应用工作。种种迹象都表明,自动驾驶的重要性已完成从地方层到国家层的转变。

但以真正规模化商用为维度来衡量,多家自动驾驶企业负责人还是不约而同将“政策法规”视为商业化进程中的一大阻碍。

就无人配送领域而言,虽然看似量产时间最近,但由于车辆属性的难以界定,其仍游离在现有的交通监管体系之外,后续发展还需相关政策推动。

在驭势科技联合创始人彭进展看来,自动驾驶实现规模商业化需要满足“法律和技术上规模可行、高频刚需、算得过账”三个条件。目前,企业的运营车辆还无法在智能网联示范区和开放路测路段以外的区域“随意游走”。

“只有解决车、路、运营等一系列问题后,才能称为真正的规模化商业应用。”吴楠表示。其中,“路”便是指能够合法合规上路行驶的路权,以及道路、港口、物流园区等场景对自动机驾驶车辆基础设施和作业流程的支撑。但国内对卡车的管理严格,截至目前发放过的自动驾驶重卡路测牌照不足10张,除北京能够载物测试外,其他城市只允许自动驾驶卡车空车测试。受限于此,图森未来主要在美国运营。

“政策不开放的话,企业运营难以做到真正‘无人’那一步,”张力称,“但如果运营、技术达不到一定标准,政策也不会开放。”

二者的相辅相成对自动驾驶企业技术水平和运营能力都提出更高要求。吴楠认为,满足高等级自动驾驶要求的量产车辆,要具备满足功能安全要求的线控底盘、供电系统、传感器系统等硬件及软件系统等冗余,与此同时,企业也要具备保障自动驾驶系统作业的全流程运营能力——既能支撑正常运营,也要及时处理安全事件。

即便是看似更容易实现的自动驾驶配送小车,其技术难度也并不低。夏华夏表示,多传感器融合对计算平台的性能提出非常高的要求,目前美团通过根据运行场景选择部分传感器信号计算的方式来解决。而在安全方面,身处城市场景的自动驾驶低速配送车会遇到各种情况,”鬼探头、有人‘调戏’小车,都是常见情况,这需要我们车辆底层的‘小脑’具备识别和应对这类人的能力。”

在中国快速发展近10年后,自动驾驶逐渐走入新的“分水岭”——“量产”、“场景”、“运营”成为新的关键词。如何在变革中抓住新的发展机会,还需要企业和业界共同去探索。

下一阶段竞赛的大门已经打开,谁将脱颖而出?

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