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高精度地图的中国战事,一切才刚刚开始

发布日期:2020-08-04

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来源:新车讲一讲

微信号: LateCarTalk 

作者:Chris Zheng


各位好,我是魔法工坊的 Eric,今天由我来和大家聊聊高级辅助驾驶系统中关于高精度地图的中国战事。

 

故事一共有三个,分别是 Mobileye 的故事、特斯拉的故事和中国新造车的故事。

 

听完这三个故事,我相信你对高精地图甚至自动驾驶这场游戏的玩法,都会有一个基本的判断。

 

Mobileye 的故事  


Mobileye 是一家非常强悍的公司,这公司到 2019 年团队也就 1700 人。1700 人,大点儿的新造车公司规模可以轻松超过 Mobileye,但是在全球汽车行业的 ADAS 视觉感知领域,Mobileye 有非常恐怖的统治能力。


对于关注 ADAS 的朋友们来说,我相信很多人都把 Mobileye 创始人 Amnon Shashua 当男神。

 


Amnon 每年都要在 CES 大会上做主旨演讲,他是技术出身,同时兼任 Mobileye CEO、CTO 和董事长,对 ADAS 有深刻的技术洞察能力。

 

Amnon 是汽车行业最早喊出「激光雷达点云路径的高精地图就是咸鱼」的大佬,在 2016 年的 CES 上,Amnon 说高精度地图这个东西,谷歌和车企都做不来

 

然后他拿出了 Mobileye 一套基于摄像头的、可扩展性更好的高精地图方案,叫 Road Experience Management,简称 REM。

 


REM 通过车辆前方的摄像头,采集行驶路径的几何信息和其他静态语义场景(比如路标、交通灯等),来绘制高精度地图。

 

REM 有三个最牛的优势:

 

Mobileye 本身是 ADAS 领域的霸主,它可以挟视觉以令车厂,「强迫」大量的车厂参与到 REM 的众包地图联合绘制当中。


因为只依赖摄像头,所以 REM 可以以很高的频率绘制和更新高精度地图。

 

Mobileye 用算法滤掉了大量无关信息,通过算法压缩,REM 的信息密度小于 10 KB / 公里

 

海量车队、更新极快、成本极低,看起来好像处处冲着 Google 式的高线数激光雷达点云地图的软肋打,其实你仔细想,REM 的本质在于实现高精度地图的商业化

 


Google 这公司什么都好,就是 Google X 实验室孵化出来的项目,99% 不具备商业化的可行性。

 

当然,REM 相对 Google 式的高精度地图还是有不足的:精度大约为 10 cm,而 Google 激光雷达地图的精度,用特斯拉高级 AI 总监 Andrej Karpathy 的话说,系统甚至可以看到路边树上叶子的纹理。

 

到 2020 年的 CES,Amnon 对 REM 业务做了一个概括性的总结:Already operational and is proving to be atrue segment game changer(已经投入运营,并正证明是真正的细分游戏规则改变者)

 

这个总结,就很过分,再往下看,Mobileye 的执行力更过分。

 


到 2020 年 Q1,REM 地图会覆盖掉整个欧洲,到 2020 年年底,覆盖美国大部

 


中国呢中国呢?

 

REM 在中国的故事留到第三 part 讲吧。

 

特斯拉的故事  



Mobileye 在 2016 年公开了 REM,大约在同一时间,特斯拉开始筹备特斯拉自己的 REM。

 

到 2018 年10 月,特斯拉 Autopilot 在美国推出了一项功能,叫自动辅助导航驾驶(Navigate on Autopilot)。

 


所谓自动辅助导航驾驶,是指车辆可以自动驶入和驶出高速公路匝道或立交桥岔路口,自动变道超过行驶缓慢的车辆。

 

对照新造车 Top 3,特斯拉的 NoA 也就是蔚来的 NOP(Navigate on Pilot)、小鹏的 NGP(Navigation Guided Pilot),理想…理想汽车肯定也在推进,只是没公开罢了。

 

为什么说这个功能很重要?

 

从技术角度来说,这样一个高速场景下的半自动驾驶功能,需要融合车载导航、Autopilot 和高精地图

 

那特斯拉的 NoA 有没有应用高精度地图?

 

我给你们看一个特别简单的例子,这是一位美国的特斯拉车主拍的照片,Model 3 屏幕上显示 1000 英尺外有交通灯

 


1000 英尺 = 305 米,而特斯拉 Autopilot 前置摄像头最远探测距离只有 250 米。显而易见,「1000 英尺外有交通灯」这个信息,并不是 Autopilot 摄像头探测到的,而是由特斯拉的高精地图提供的

 

这说明特斯拉的自研高精地图方案在美国已经跑起来了。

 

另外,虽然特斯拉直到 2020年 Q2 才卖出了第 100 万台车,但哪怕从 2017 年(2016 年 10 月 Autopilot 2.0 投产)算起,特斯拉在美国的保有量已经突破了 50 万台

 

这些车跑在路上会以极低的成本绘制、更新高精度地图,就像那些搭载了 Mobileye 芯片和摄像头,绘制 REM 地图的车队一样。

 

特斯拉在中国呢?

 

2019 年 6 月 6 日,特斯拉在中国推送了自动辅助导航驾驶(NoA);但是在 9 月 17 日的四维图新用户大会上,四维图新的 CEO 程鹏说特斯拉没有用到四维的高精地图,就是普通车载电子地图

 

特斯拉在中国启动了自研的高精地图?No。

 

特斯拉用了来自百度的高精度地图数据,众所周知,特斯拉的车载导航做得也是一言难尽。

 

前面说了,NoA 这个功能,需要车载导航、Autopilot 和高精地图的深度融合。特斯拉中国上来就在导航和地图上都打了折扣,这什么概念?

 

五仁月饼难吃,这还不如五仁月饼呢!五仁月饼的材料分开都很好吃,只是做成月饼难吃,特斯拉这个 NoA,它无论拆开还是合体都一言难尽。

 

从车主的反馈来看,过去这一年 NoA 在中国的迭代,也就是从 50 分到 60 分,从「不可用」到「可用」的升级,跟「好用」没什么关系。

 

那么,特斯拉中国为什么不启动自研的高精地图呢?

 

新造车的故事  

 

2020 年的蔚来 NGP、2021 年的小鹏 NOP,2022 年的理想版 NoA,会陆续到来,但在具体的实现路径上,上述三方又有很大的不同。

 

我先解决第一 part 和第二 part 的**问题:Mobileye 和特斯拉在中国的自研高精地图进展怎么样了?

 

其实前文的图里已经有提示了,Mobileye 还没开始。没错,虽然欧洲和美国马上全覆盖了,但中国还没开始。

 


Amnon 有一页 PPT 专门聊 REM 在中国,第一句话是 Data harvesting agreements in China complyingwith regulatory constraints(中国的数据收集协议符合监管要求).


什么监管要求?

 

2019 年 8 月,国家自然资源部发布了**版的《外国的组织或者个人来华测绘管理暂行办法》,第六条简单来说是外资一律不得在华测绘,除非合资

 


Mobileye 一看二话不说就和紫光集团成立了合资公司。紫光的背景很简单:一家拥有**导航电子地图制作测绘资质的国有企业

 


从这种 PPT 来看,在和紫光合资后,Mobileye 已经和上汽就 REM 在中国的落地达成了合作。但你仔细体会和蔚来合作表述,涉及 L4 级自动驾驶,但没提到 REM。

 

那按照商业化时间顺序,我们先说蔚来。

 

显而易见,蔚来并没有加入 REM 在中国的绘制大军,那蔚来是不是有自研高精度地图方案?

 

从商业化时间判断,蔚来不用 REM 也不会自研的理由是同一个:时间上来不及。

 

至于第三方图商就很好猜了,从高精地图数据质量的角度考虑,蔚来的选择大概率在百度和高德中选。加上百度的股东关系,蔚来 NOP 大概率会和特斯拉一样,搭载百度高精度地图。

 

接下来是 2021 年 Q1 上市的小鹏 NGP,也没有太多悬念,仍然是股东关系,高德的高精度地图。

 

最后是理想,理想的大招从理想 ONE 就开始憋了。

 

理想 ONE 的前向感知是一颗单目摄像头,但前挡风玻璃上有两颗摄像头。这个设计意图是很明确的:专用摄像头采集路测数据,绘制自研的高精地图

 


2019 年,理想申请的乙级互联网地图服务资质获批。这就是一盘大棋了。

 

特斯拉理想自研,蔚来小鹏选择第三方供应,这两者的区别在哪儿呢?

 

Mobileye 最强悍的地方在于搭建起了一套体系:搭载 EyeQ 系列的车型收集数据-匿名加密上传到云端-生成高精度地图-分发到车上-为车型提供感知和定位支持。

 


这个体系的优势在于,凡是加入 REM 项目的车型,都会从其他不同品牌的车型中受益,这是一个迭代极快,并且会随着保有量的增长迭代越来越快、覆盖越来越广泛的全球级高精地图项目。

 

如果不加入 Mobileye,那你的对手就是 Mobileye。这就是前文所说「强迫」的含义。Mobileye 马上就完成全覆盖了,如果一家车厂身处欧美,跟 Mobileye 做对手的压力是很大的。

 

特斯拉觉醒比较早,几年前开始布局,打破了 Mobileye 的封锁,建立起了自有的数据迭代体系。

 

但在中国,由于众所周知的原因,一切才刚刚开始。

 

具体的说,Mobileye 已经开始,特斯拉还没开始,新造车们准备如何开始?



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