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 红英 发表于: 6 天前|显示全部楼层|阅读模式

[纪实·新闻] 无人驾驶技术已成熟,中美AI大国争夺最后窗口期

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  : 中关村在线
  
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  近期,前百度高级副总裁、百度自动驾驶事业部创始人及总经理王劲带着他仅5个月的创业公司“景驰科技”集中亮相于中国业界。专注于无人驾驶技术的景驰科技于2017年4月3日在硅谷诞生,一个月后即完成首次封闭道路无人驾驶测试,再一个月即获得加州GMV路测牌照,一周后又完成首次开放道路无人驾驶测试,在创业的第5个月就在硅谷高峰时段的车海中通勤。
  2017年9月15日,就在景驰科技完成硅谷高峰时段通勤后7天,王劲出现在北京由华创资本举办的分享会上。王劲呼吁,无人驾驶是人工智能皇冠上的明珠,借助汽车产业的规模,将对国民经济产生重大影响。而现在已经进入无人驾驶的大国冲刺期,“因为无人车最主要的竞争不在汽车上,而将会在人工智能上,中美两国将会在这个战场上做一个决战”。
  然而,从景驰科技的飞速进展来看,实际上中美两国在人工智能方面的决战并不体现在技术本身,而是在于数据、立法、国民素质和市场接受度、产业生态与商业模式、基础设施等非技术方面。实际上,无人驾驶技术已经成熟,大国的竞争在整体产业环境,而最后的窗口期正在快速关闭。
  无人驾驶之争不在技术
  无人驾驶是自动驾驶的最高阶。通常来说,自动驾驶分为四阶,分别是L1到L4,L4为完全自动驾驶即无人驾驶,汽车能够自己操作所有与安全性相关的驾驶功能,并在整个行驶过程中监测道路情况,驾驶者只需提供目的地或导航信息而不需要任何其它的操作。
  对于自动驾驶来说,核心技术是ADAS高级驾驶辅助系统,而在L1到L4的不同阶段,ADAS也呈现不同的技术演进特点。ADAS主要由感知、判断和执行三大功能结合而成,涉及到的软硬件技术包括摄像头、雷达、夜视系统、算法层和执行层。
  其中,更为核心的是雷达和算法层。车载雷达主要包括声波雷达、毫米波雷达、激光雷达等。超声波雷达探测距离近,主要用于泊车系统。毫米波雷达探测距离远、精度高,是ADAS的核心传感器。Plunkedt Research估计,到2020年全球车载毫米波雷达出货量将达7200万、预计单价降至800元。而更受关注的激光雷达成本过于高昂,激光雷达厂商Velodyne等正在加紧量产,未来在产量达到10万个时,单价有望降到千元美元水平。
  而在ADAS执行层,随着电动车的到来而进一步简化了汽车的操控系统,通过计算机电信号来操作转向、刹车和加速等都变的要容易很多。而电动车既不需要发动机也不要变速箱,整个制造的门槛也有很大幅度的下降。
  在算法层,过去两年以谷歌研究院、微软研究院、IBM研究院、百度研究院等为代表的人工智能研究机构在算法开源方面做了很大贡献。而算法之争在很大程度上也是人才之争,在这方面中国有着很大优势,很多人工智能专家都来自中国。因此,算法也不再是无人驾驶的门槛。
  景驰科技能够在创立后短短五个月就实现硅谷高峰期的无人驾驶通勤,正是因为基于上述电动车硬件、传感器、算法等技术条件的成熟。
  五大维度的竞争决战
  所谓“功夫在诗外”。对于无人驾驶来说,真正的决战战场在数据、立法、国民和市场接受度、产业生态与商业模式、基础设施投资等。
  在王劲看来,数据与商业模式的选择是一体的两面。王劲非常强调共享出行这个商业模式,也就是无人驾驶并不针对私家车,而是间接的B2B2C模式,共享出行涉及出租车、网约车、电动车分时租赁等行业。共享出行正在颠覆革新交通出行方式,第一财经商业数据中心(CBNData)发布《2017中国共享出行行业大数据观察》显示,到2018年中国仅汽车共享出行年市场容量有望由660亿元增长至3800亿元。
  景驰科技选择的无人驾驶技术创业方向,即指向以共享出行为代表的ToC主流市场。实际上对于无人驾驶来说,最容易在最短时代内变现的模式是ToB商用无人车,包括封闭路段内的物流、货流、客流等,这些领域已经有现成的企业愿意投资商用无人车。但景驰科技并不选择商用无人车这个相对容易的方向,重点在于获取数据。
  商用无人车虽然容易变现,但由于规模小而无法获得海量数据。而以共享出行为代表的主流市场,一旦成功建立商业模式,就能带来源源不断的数据。对于人工智能算法来说,数据才是真正的生命线,只有源源不断的数据,才能真正优化人工智能算法,最终获得大规模的算法成功。
  在立法方面,随着无人驾驶技术的不断发展演进,无人驾驶的立法变得十分重要。截至2015年,美国已经有16个州启动无人驾驶立法。内华达在2011年授权无人驾驶车运营,是全美第一个授权无人驾驶的州。之后,加州、佛罗里达、密歇根、北达科他、田纳西、华盛顿特区等州相继通过了无人驾驶法案。
  2017年9月6日,美国众议院一致通过了两党法案《自动驾驶法案》,预计今年秋季能获得国会通过。该法案除了统一监管、隐私保护外,还允许无人车在没有通过联邦机动车安全标准检测的情况下上路,因为目前的安全检测标准是针对人工驾驶设计,该法案为此推出了豁免权,第一年最高配额为2.5万辆、3年内达10万辆。该法案还不允许任何一个州独立立法阻止无人车上路。《自动驾驶法案》表明了美国立法者推动自动驾驶汽车商业化的决心。
  中国在无人车的立法方面还落后于美国。在“十三五”规划中,强调要加强无人驾驶交通工具技术基础研发和前沿布局,今年6月国务院《新一代人工智能发展规划》,指出要重点研究无人机自主控制和汽车、船舶、轨道交通自动驾驶等智能技术。在今年7月百度AI开发者大会期间出现的“李彦宏乘无人车上北京五环”事件,北京交警随即介入调查,凸显了我国无人车立法还需要补课。
  在国民与市场接受度方面,中国消费者对于新事物有更高的接受度,市场前景看好。更为重要的是中国有完整的互联网生态,而数字内容与软件占据了无人车价值构成的60%。国务院“互联网+”和车联网发展创新行动计划推动了车联网技术研发、标准、5G技术等发展,交通部的《交通运输行业智能交通发展战略》对于智能交通体系的规划与布局等,都拉动了我国无人车产业生态、产业环境和基础设施发展等。
  小公司撬动大市场
  无人驾驶所带来的机遇已成为产业与各国家共识,但是目前在无人驾驶领域尚无主导企业,整车厂商以及苹果、谷歌、特斯拉、百度、阿里、腾讯等科技巨头纷纷加大布局,预计特斯拉、谷歌、苹果、百度、乐视、宝马、沃尔沃、本田、博世等在2020年前推出量产计划。
  王劲透露,景驰科技计划明年在国内展开无人车共享出行模式的试运营,选择中国的一到三个城市投放几十辆到百辆左右的无人车,普通市民交少量费用即可尝试。景驰科技的无人车计划在2020年6月量产,也就是至少要达到一条生产线十几万辆的生产规模。
  对于众多巨头林立的无人车产业来说,景驰科技可能只是一个小公司,但这家小公司却有可能撬动整个大市场。景驰科技的CTO、联合创始人韩旭是原百度无人车首席科学家、全球顶级人工智能图像识别专家、UIUC计算机博士,联合创始人李岩为原神州租车无人驾驶最高负责人、CMU机器人博士,新加入的副总裁杨庆雄为香港城市大学助理教授、前滴滴出行无人驾驶高级总监、UIUC电气计算机工程博士,以及中国最顶级的程序员陈世熹等。王劲表示,无人驾驶技术的成功关键,在于人员质量而非数量。
  景驰科技的商业模式是什么呢?打开景驰科技的官网,只有一段英文描述:我们是一家由AI驱动的移动科技公司;我们创造创新移动生态,让每一段出行都是安全、高效、合理成本以及充满娱乐性;我们要把这个变革带到中国市场。换句话说,景驰科技提供的是无人车的技术解决方案,商业模式主要为基于软件和算法的知识产权,通过技术授权、联合设计开发运营等方式快速推动整个无人车产业。王劲透露,景驰科技的无人驾驶算法方案为专家系统+人工智能。
  另一家硅谷创业公司也在做着类似的事情,这就是百度前首席科学家吴恩达加入的drive.ai。dirve.ai的使命陈述更加直接,就是“打造自动驾驶的大脑”,创业两年来dirve.ai已经达到L4的技术阶段,今年5月刚刚完成了5000万美元的B轮融资。
  相比之下,景驰科技在创立的时候,就拿到了由华创资本参与的3000万美元天使轮融资,目前即将启动A轮目标为1亿美元的融资。景驰科技的融资结果表明,2017年无人驾驶产业的技术条件已经成熟,接下来就是大规模的商业落地和产业推进,美国相关立法的强势推动更给全球无人车产业以强心针。可以说,无人车的科技、资本、产业、市场等时间点,走到了一起。
  从百度大公司到景驰小公司,王劲坦言创业公司在决策力、决策速度、推进速度等都明显加快了。在中美AI大国竞争无人车产业最后的窗口期,时间和速度就是一切。“我现在是一周干七天,周未都排满了,这辈子没这么努力。”王劲笑说,“只要能通过我们的努力,让中国无人车时代早一天到来,我就很满足了。”(文/宁川)
</p>  近期,前百度高级副总裁、百度自动驾驶事业部创始人及总经理王劲带着他仅5个月的创业公司“景驰科技”集中亮相于中国业界。专注于无人驾驶技术的景驰科技于2017年4月3日在硅谷诞生,一个月后即完成首次封闭道路无人驾驶测试,再一个月即获得加州GMV路测牌照,一周后又完成首次开放道路无人驾驶测试,在创业的第5个月就在硅谷高峰时段的车海中通勤。
  2017年9月15日,就在景驰科技完成硅谷高峰时段通勤后7天,王劲出现在北京由华创资本举办的分享会上。王劲呼吁,无人驾驶是人工智能皇冠上的明珠,借助汽车产业的规模,将对国民经济产生重大影响。而现在已经进入无人驾驶的大国冲刺期,“因为无人车最主要的竞争不在汽车上,而将会在人工智能上,中美两国将会在这个战场上做一个决战”。
  然而,从景驰科技的飞速进展来看,实际上中美两国在人工智能方面的决战并不体现在技术本身,而是在于数据、立法、国民素质和市场接受度、产业生态与商业模式、基础设施等非技术方面。实际上,无人驾驶技术已经成熟,大国的竞争在整体产业环境,而最后的窗口期正在快速关闭。
  无人驾驶之争不在技术
  无人驾驶是自动驾驶的最高阶。通常来说,自动驾驶分为四阶,分别是L1到L4,L4为完全自动驾驶即无人驾驶,汽车能够自己操作所有与安全性相关的驾驶功能,并在整个行驶过程中监测道路情况,驾驶者只需提供目的地或导航信息而不需要任何其它的操作。
  对于自动驾驶来说,核心技术是ADAS高级驾驶辅助系统,而在L1到L4的不同阶段,ADAS也呈现不同的技术演进特点。ADAS主要由感知、判断和执行三大功能结合而成,涉及到的软硬件技术包括摄像头、雷达、夜视系统、算法层和执行层。
  其中,更为核心的是雷达和算法层。车载雷达主要包括声波雷达、毫米波雷达、激光雷达等。超声波雷达探测距离近,主要用于泊车系统。毫米波雷达探测距离远、精度高,是ADAS的核心传感器。Plunkedt Research估计,到2020年全球车载毫米波雷达出货量将达7200万、预计单价降至800元。而更受关注的激光雷达成本过于高昂,激光雷达厂商Velodyne等正在加紧量产,未来在产量达到10万个时,单价有望降到千元美元水平。
  而在ADAS执行层,随着电动车的到来而进一步简化了汽车的操控系统,通过计算机电信号来操作转向、刹车和加速等都变的要容易很多。而电动车既不需要发动机也不要变速箱,整个制造的门槛也有很大幅度的下降。
  在算法层,过去两年以谷歌研究院、微软研究院、IBM研究院、百度研究院等为代表的人工智能研究机构在算法开源方面做了很大贡献。而算法之争在很大程度上也是人才之争,在这方面中国有着很大优势,很多人工智能专家都来自中国。因此,算法也不再是无人驾驶的门槛。
  景驰科技能够在创立后短短五个月就实现硅谷高峰期的无人驾驶通勤,正是因为基于上述电动车硬件、传感器、算法等技术条件的成熟。
  五大维度的竞争决战
  所谓“功夫在诗外”。对于无人驾驶来说,真正的决战战场在数据、立法、国民和市场接受度、产业生态与商业模式、基础设施投资等。
  在王劲看来,数据与商业模式的选择是一体的两面。王劲非常强调共享出行这个商业模式,也就是无人驾驶并不针对私家车,而是间接的B2B2C模式,共享出行涉及出租车、网约车、电动车分时租赁等行业。共享出行正在颠覆革新交通出行方式,第一财经商业数据中心(CBNData)发布《2017中国共享出行行业大数据观察》显示,到2018年中国仅汽车共享出行年市场容量有望由660亿元增长至3800亿元。
  景驰科技选择的无人驾驶技术创业方向,即指向以共享出行为代表的ToC主流市场。实际上对于无人驾驶来说,最容易在最短时代内变现的模式是ToB商用无人车,包括封闭路段内的物流、货流、客流等,这些领域已经有现成的企业愿意投资商用无人车。但景驰科技并不选择商用无人车这个相对容易的方向,重点在于获取数据。
  商用无人车虽然容易变现,但由于规模小而无法获得海量数据。而以共享出行为代表的主流市场,一旦成功建立商业模式,就能带来源源不断的数据。对于人工智能算法来说,数据才是真正的生命线,只有源源不断的数据,才能真正优化人工智能算法,最终获得大规模的算法成功。
  在立法方面,随着无人驾驶技术的不断发展演进,无人驾驶的立法变得十分重要。截至2015年,美国已经有16个州启动无人驾驶立法。内华达在2011年授权无人驾驶车运营,是全美第一个授权无人驾驶的州。之后,加州、佛罗里达、密歇根、北达科他、田纳西、华盛顿特区等州相继通过了无人驾驶法案。
  2017年9月6日,美国众议院一致通过了两党法案《自动驾驶法案》,预计今年秋季能获得国会通过。该法案除了统一监管、隐私保护外,还允许无人车在没有通过联邦机动车安全标准检测的情况下上路,因为目前的安全检测标准是针对人工驾驶设计,该法案为此推出了豁免权,第一年最高配额为2.5万辆、3年内达10万辆。该法案还不允许任何一个州独立立法阻止无人车上路。《自动驾驶法案》表明了美国立法者推动自动驾驶汽车商业化的决心。
  中国在无人车的立法方面还落后于美国。在“十三五”规划中,强调要加强无人驾驶交通工具技术基础研发和前沿布局,今年6月国务院《新一代人工智能发展规划》,指出要重点研究无人机自主控制和汽车、船舶、轨道交通自动驾驶等智能技术。在今年7月百度AI开发者大会期间出现的“李彦宏乘无人车上北京五环”事件,北京交警随即介入调查,凸显了我国无人车立法还需要补课。
  在国民与市场接受度方面,中国消费者对于新事物有更高的接受度,市场前景看好。更为重要的是中国有完整的互联网生态,而数字内容与软件占据了无人车价值构成的60%。国务院“互联网+”和车联网发展创新行动计划推动了车联网技术研发、标准、5G技术等发展,交通部的《交通运输行业智能交通发展战略》对于智能交通体系的规划与布局等,都拉动了我国无人车产业生态、产业环境和基础设施发展等。
  小公司撬动大市场
  无人驾驶所带来的机遇已成为产业与各国家共识,但是目前在无人驾驶领域尚无主导企业,整车厂商以及苹果、谷歌、特斯拉、百度、阿里、腾讯等科技巨头纷纷加大布局,预计特斯拉、谷歌、苹果、百度、乐视、宝马、沃尔沃、本田、博世等在2020年前推出量产计划。
  王劲透露,景驰科技计划明年在国内展开无人车共享出行模式的试运营,选择中国的一到三个城市投放几十辆到百辆左右的无人车,普通市民交少量费用即可尝试。景驰科技的无人车计划在2020年6月量产,也就是至少要达到一条生产线十几万辆的生产规模。
  对于众多巨头林立的无人车产业来说,景驰科技可能只是一个小公司,但这家小公司却有可能撬动整个大市场。景驰科技的CTO、联合创始人韩旭是原百度无人车首席科学家、全球顶级人工智能图像识别专家、UIUC计算机博士,联合创始人李岩为原神州租车无人驾驶最高负责人、CMU机器人博士,新加入的副总裁杨庆雄为香港城市大学助理教授、前滴滴出行无人驾驶高级总监、UIUC电气计算机工程博士,以及中国最顶级的程序员陈世熹等。王劲表示,无人驾驶技术的成功关键,在于人员质量而非数量。
  景驰科技的商业模式是什么呢?打开景驰科技的官网,只有一段英文描述:我们是一家由AI驱动的移动科技公司;我们创造创新移动生态,让每一段出行都是安全、高效、合理成本以及充满娱乐性;我们要把这个变革带到中国市场。换句话说,景驰科技提供的是无人车的技术解决方案,商业模式主要为基于软件和算法的知识产权,通过技术授权、联合设计开发运营等方式快速推动整个无人车产业。王劲透露,景驰科技的无人驾驶算法方案为专家系统+人工智能。
  另一家硅谷创业公司也在做着类似的事情,这就是百度前首席科学家吴恩达加入的drive.ai。dirve.ai的使命陈述更加直接,就是“打造自动驾驶的大脑”,创业两年来dirve.ai已经达到L4的技术阶段,今年5月刚刚完成了5000万美元的B轮融资。
  相比之下,景驰科技在创立的时候,就拿到了由华创资本参与的3000万美元天使轮融资,目前即将启动A轮目标为1亿美元的融资。景驰科技的融资结果表明,2017年无人驾驶产业的技术条件已经成熟,接下来就是大规模的商业落地和产业推进,美国相关立法的强势推动更给全球无人车产业以强心针。可以说,无人车的科技、资本、产业、市场等时间点,走到了一起。
  从百度大公司到景驰小公司,王劲坦言创业公司在决策力、决策速度、推进速度等都明显加快了。在中美AI大国竞争无人车产业最后的窗口期,时间和速度就是一切。“我现在是一周干七天,周未都排满了,这辈子没这么努力。”王劲笑说,“只要能通过我们的努力,让中国无人车时代早一天到来,我就很满足了。”(文/宁川)
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