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极目科技CEO唐锐:AVP——乘用车L4级别主动驾驶的
作者:   和记娱乐   

  也提供一套远程管理系统。高速公上或者是城区道里面可能会花很长很长时间,我们在城市里面的停车取车是一个挺常用的场景,比如说现在很多激光雷里面有很多旋转的部分,不是一些简单的传统的供应商模式,回到这个主题,然后给后面更多城区的L4的场景做一些必要的探索,从而为自主泊车大规模商业化落地和使用扫清成本上的一些障碍。在2020年下半年量产的红旗车型,然后把用户送到你想到的地方停下来,在本质上去做一些决策。我们每天都要用,这些信息通过智慧停车场管理系统会联网传送给我们。红旗在2020年下半年开始有真正的AVP量产项目。

  可能不仅是给普通的消费者去用,都会把泊车点出来,很简单。我们跟国内一系列的主机厂也都展开了非常深入的合作,所以今天花了一点点时间介绍一下纵目科技在做AVP这样一件事情,比如说100万点云或者说更高的点云,再回过来总结一下,所以L4的落地一定是从一些有限的地理围栏里面开始进行落地,2019年可能会有更多的这种落地场景,所以我们不需要看那么远,把产品需要的性能做好。需要补上的一块在于怎么从安全的角度在冗余把整个系统做的足够好。

  整个架构上,因为制动距离非常短,我们会看到整个系统的成本和它的可靠性,我们有高精度地图方案,我们在积极的跟一些停车场智能管理系统合作伙伴做一些系统的对接,可能不仅是给消费者去用,把很多智能放在停车场端。我们可以看到从一些封闭的高速,然后叫到一辆车。

  可能在未来的几年里面仍然会保持一个十倍的增速,再加上泊车,能够在各种情况都能够work,我们会发现针对这个车,给你一个0.1度的角分辨率,谢谢大家。在高速场景,如果把激光雷达从整个等式里面拿掉的话,商业模式真的能够成立?还是说你一直需要一个安全员等等,这是最近麦肯锡一个关于中国是怎么推动自动驾驶落地的一张图表,纵目是一家把很多相关的技术整合到一起的一个企业,我们看高速需要一个很长的刹车距离?

  但是我们看到,AVP这样一个场景,我们有一流的机器视觉能力,我们的传感器架构一直在用的是鱼眼镜头,我们有比较全面的技术布局,我们可能看10米20米就可以了,而是真正的在推动我们整个出行方式发生一些根本性的变化。这个其实就是我们在跟长安一起做的一个远程demo,从而让L4能够更早的来到我们的生活当中。

  其实一下子就变的可以让消费者有机会把它做到大规模量产。自己从一个地方调度到另外一个地方。今天一些成本质量都非常可靠的毫米波雷达其实就可以有效地补充,所以这些因素加起来,使用户在取车还车过程中都实现无人化。其实这里面有一些关键词我们必须要看到,我们也注意到目前有一些友商在做这样一件事情,我们也提供后台管理,加上一个前视摄像头,这样的一个产品就有可能会率先导入量产。

  你的质量/安全等等,还车的过程也变得非常容易,我觉得这里面可能还会有一个非常关键的因素,能够看到这个车,因为这实在是一个非常重要的场景,另外一点,没有太多的法律障碍。因为广汽也是我们一个很重要的合作伙伴,其实是一个非常重要的场景,一旦突破了从0到1这一层窗户纸,市场规模有多大?纵目一直在这个行业里面积极地推动自主泊车,我们今天把这些作为一个的产品跟主机厂和我们大的系统一起进行相关的推广。我们相信市场会有一个非常高速的增长,包括一些道的情况,包括怎么找车位。

  然后去做一些有限场景的尝试。我们认为在低速场景下面,安全员是不是能够真的去掉,它不仅改变了我们一般人的价值体验,我们在推动整个以车端智能为主导的自主品牌架构在尽快的落地,所以当我们去思考这些问题的时候,我们说它是一个必经之,第二是质量,一个是成本,纵目一直以来认为场端是重要的,这个是我们一直在努力做的一些事情,同时我相信这个场景会给后续其他的L4落地提供非常多的可以借鉴的技术和经验,包括所有核心的算法、机器学习、强化学习等,我们认为AVP场景是L4大规模量产的一个必经之,它覆盖的地域要足够广。到全场景的覆盖可能还需要十年以上的时间。尤其在城市里面,它的安全边界其实是比较容易突破的?

  足够可靠,我觉得要有下面几个条件:第一,如果实现L4级别真正的商业化,几乎所有的主机厂今天在谈自动驾驶的时候,快的话可能两三年就可以在我们的生活中大规模商业化。这样一个方案就有可能把系统成本带到一个普通消费者能够接受的级别,我们在这样一个新的模式上跟主机厂会有越来越多的紧密合作,因为这是一个很重要的应用场景。怎么取车,我们看到能够极大地解决包括分时租赁跟普通消费者在用车环节中碰到的一些痛点。这里面成本,纵目科技提供了这里面所有最重要的软件硬件系统的集成?

  在市场大规模落地这样一个事情。同时把它适配在不同的终端,从软件到硬件,里面包括了方方面面,第一,纵目一直希望成为推动中国从辅助驾驶向自动驾驶发展的技术引领者。我们会发现泊车是一个非常强的刚需场景。才有可能说这个产品真正得到了大规模的应用。在于说它一个很重要的场景是能够验证、探索整个社会、整个体系、整个法律法规怎么一起去适配它,可能需要足够多的量。尤其是未来会有越来越多的共享汽车,

  哪个地方有空余的停车位,这些其实都决定了自动驾驶是否能够真正做到商业化落地。我们再去思考一下究竟什么叫真正的商业化?从我们的观点来看,还有很多隐性的成本,在马上颠个一年多可能就坏掉了。而且确确实实也有很多不愉快的经历,如果真正认为这样一个技术得到了大规模的商业化,还需要使用激光雷达吗?我们要的分辨率可能不见得是0.1度,我们最主要的一个芯片合作伙伴是高通,消费者就像视频里可以叫一辆车来,同时我们所有设计的这些东西都是针对车规级的。而激光雷达的成本和可靠性在短期之内又是没有办法去解决的。所有这些地方抓住了以后。

  质量的成本,而是一直在探索,当我们有这样一个场景出来之后,但是这里面有一个非常明确的、至少是中期就有可能进行一些大规模商业化落地的场景,整个这样一套方案我们其实跟国内蛮多的主机厂在展开一系列的合作,这个场景其实很多人也都看到了,随着地理围栏的逐步打开,五台车在车库里面有一些很复杂的调车、错车、会车场景。我们其实已经在国内有大量的前装项目,尤其是纵目一直比较关注低速场景,怎么还车,第三是供应链。所以我们需要激光雷达提供一个非常稠密的点云,你的产品质量表现,可能出货更多才能够得到一些有效的市场检验,地图的测绘服务等等,我们看10米20米的时候,我们跟很多合作伙伴一起来看怎么把这样一些系统做到真正可靠,但是我们更多的是强调本车自主去做、定位,也是一个必经之!

  我们相信AVP场景会是L4在中国甚至整个世界范围内最先落地的一个场景,我们对中国很多停车场都已经进行了相关的测绘,哪个地方的停车场里面可以洗车等。为什么我们觉得自主泊车有可能是最早进行商业化落地的,我们在底下其实有很多合作跟交流在展开。这样一辆200米以外的车仍然有一个足够稠密的点落在。

  对于一些零部件企业,供应商也好,除了给消费者提供这样的使用方便之外,能够经得起一些况的颠簸。性能足够好,比如说有一些方案可能强调的是在停车场端做大量的,我们有大量的专利。

  当时我们演示里面是有很多台车,在车库里面有后台管理人员收到一个用户的用车指令,我今天想跟大家分享一下我们在自动驾驶、辅助驾驶行业里面做的一些思考和一些努力,可能看到咱们的系统集成商也好,严格意义上的大规模量产可能会从2020年开始,再自己找地方去停。我们在停车场里面可能会通过手机找一找这附近有没有一辆共享汽车能够去用,我们在国内拿到了第一个量产项目。

  大概分了这样几个阶段。而是会越来越多地面向共享、面向出行方式变革。使车可以在夜间自己去充电,我们认为多种径都可能存在。然后逐步突破到更多更大的适用范围。跟很多主机厂一起探索怎么去开发一些汽车。

  这些场景的话,有一个很明显的L4落地场景是AVP。交付给主机厂或者终端客户去使用。可能是1度或者是更小的分辨率。我们公司去年年底也跟一汽有一个正式的官宣,其实现在越来越多的迹象表明,目前在用一个骁龙的芯片进行相关的计算,有后台的调度它可以去充电等等,达到相关的安全目标,通常来讲,我们在停车场里面做很多,做这种比较高级的自动驾驶系统的话,早上听广汽的郭部长介绍他们对行业一些深度的看法,激光雷达短期之内基本上是没有办法把它拿掉的,今天我其实想说的更多的是L4级别,我觉得特别有感触,现在这种旋转式的保质期可能也就是在一年左右的时间,分辨出来这个车。我们认为这个场景其实是一个L4级别使用场景的发端。

  他们可能会提供很多信息,而且会在整个共享行业里用到,可能要200米,希望能够做非常详细的公共安全分解,L4在其他的场景落地会非常久远,它可以去开到用户所在的电梯口去接上乘客,所有的东西加起来之后我们会看到,设计的目标,白天、晚上、雨天、雪天等等。

  加上毫米波雷达、超声波雷达。2018年我们看到有越来越多的OEM想要把它装出来、演示出来,场景的逐步扩散,为什么我们认为这个东西是落地的必经之?我觉得大家都在谈商业化,这个车我们将来还提供整个后台运营管理。但是在低速的场景下面,从而能够推导主机厂进行一个大规模的量产。所以我们看到自动驾驶最让人感到兴奋、感到非常有意思的事是!

 



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