网易任选9场:十張圖解碼自動駕駛的前景

任选9场奖金公布时间 www.myuawr.com.cn 文章作者:彭斐文章來源:未來汽車日報發布時間:2019-08-27

今年7月,兩大汽車巨頭福特和大眾宣布,它們將在美國和歐洲擴大電動和自動駕駛汽車方面的合作。

這標志著一個新時代的開始,過去的競爭對手現在聯合起來,一起致力于實現高度戰略性的目標。

而且,這種合作不過是最近在自動駕駛汽車領域宣布的眾多舉措之一,汽車領域的制造商們爭相趕上新的競爭對手,如谷歌的自動駕駛汽車部門Waymo和已經上市的Uber。

技術平臺似乎變得越來越有價值,技術也越來越先進,這讓傳統汽車制造商很不舒服。

與此同時,全球汽車行業繼續向研究和技術創業公司投入數十億美元,尋找具備相應技能的新人才的緊迫性與日俱增。

根據波士頓咨詢公司和Michigan Mobility Institute的研究,在未來十年,美國汽車行業將需要大約45000名移動(Mobility)工程師和70000名熟練技術工人來測試和推出自動駕駛汽車。

有一件事我們當前可以肯定:即將到來機動化變革浪潮將使“車輛所有權”這一概念變得過時。

它將打破目前所有的商業模式,比如汽車保險、融資和車隊管理等等。一旦準備就緒,商業化將比我們的當前預期的要快得多(盡管最近人們對L5級的自動駕駛過于樂觀了)。

方法論

為了更好地理解汽車制造商、傳統汽車供應商和科技公司之間模糊的界限,我們集中研究了自動駕駛領域中的七個不同集群。

一共有232家公司,它們目前或以前都得到過風險投資/私募股權基金的支持。

這些數據是基于Crunchbase、Pitchbook、Tracxn和Firstmile內部數據匯編而來的。

自動駕駛駕駛系統研發公司,為客戶提供全棧自動駕駛軟件和技術。這些技術可能包括旨在增強某些駕駛員能力的高級駕駛員輔助系統(ADAS),以及接近完全自主駕駛系統的技術。

數據和模擬公司為客戶提供訓練自動駕駛系統的數據分析,圖像注釋和聚類,訓練數據和先進的模擬工具。用于訓練的數據必須有超過99.99999%的準確性和可靠性,因此準確的模擬數據和注釋非常重要。

光檢測、測距和傳感供應商包括硬件和軟件兩部分,用于實時分析和理解車輛環境。包括雷達,光探測和測距(LIDAR)系統、超聲波、攝像頭、芯片和軟件技術創業公司。

自動駕駛汽車制造商生產具有自動駕駛能力的汽車。雖然以運送乘客為主要目的的全自動駕駛汽車可能還需要幾年時間交付,但目前的產品在工業實踐中正變得越來越重要。它們都是特殊用途的車輛,比如街道清潔車輛等等。

地圖和基于位置的服務,能夠讓現代汽車以其最簡單的形式對自己定位,甚至提供對未來自主移動至關重要的數據(即實時交通和停車數據等)。這些服務依靠高度精確的地理定位,使車輛能夠理解周圍環境,從硬件源接收的數據中解釋和推斷行為。

應用程序和移動基礎設施公司提供移動服務,為自動駕駛汽車測試提供軟件或物理基礎設施,以及下一代移動即服務平臺(MaaS)。

聯網汽車和V2X(Vehicle-to-everything)通信公司允許設備、車輛及其環境之間進行通信,從而實現完全自主的移動生態系統。在未來,5G通信技術將發揮不可或缺的作用。

自動駕駛汽車領域全景圖

自動駕駛創業公司20強(按總融資額計算)

自動駕駛汽車領域創業公司20強中,有50%來自美國,40%來自中國,剩下的兩家分別來自以色列(Innoviz Technologies)和奧地利(TTTech)。

有趣的是,有55%的融資最多的創業公司要么提供先進的駕駛輔助系統(ADAS),要么開發全棧自動駕駛軟件,這突出了擁有整個自動駕駛軟件價值鏈的價值。30%的創業公司是自動駕駛汽車制造商,其余15%活躍在激光雷達領域,專注于提供硬件部件。

自動駕駛領域值得注意的收購

2017年,英特爾收購Mobileye,被許多人視為自動駕駛行業的一個轉折點,因為它向傳統汽車制造商證明,這個市場不再僅僅基于實體汽車零部件,現有的汽車廠商必須對技術發展保持警惕。

其他值得注意的收購包括福特收購Argo AI和Journey Holding、通用汽車投資Cruise、Aptiv(前身為Delphi Technologies),收購nuTonomy和ottomatika,以及最近蘋果最近收購Drive.AI,后者正努力在自動駕駛領域站穩腳跟。

自動駕駛領域值得注意的合作關系

乍一看,各個公司之間的合作關系和聯盟的數量非常龐大。不過,當我們更仔細地觀察時,我們發現了三個關鍵趨勢:

新一代以軟件為核心的汽車供應公司正在興起

1977年,通用汽車公司的Oldsmobile Toronado是有史以來第一輛采用電子控制單元來管理火花計時的汽車。

到1981年,通用汽車已經在他們的乘用車生產線上部署了大約5萬行代碼,今天,例如雪佛蘭伏特已經運行超過1000萬行代碼。

隨著時間的推移,硬件供應商和汽車制造商已經煞費苦心地提高了自身的軟件能力,但它們的重心仍舊在硬件上。

現在,純軟件和技術背景的汽車行業參與者的數量正在迅速增長。生產最好的動力傳動系統或機動車輛已經不夠了。

越來越明顯的是,軟件將成為未來的王者——必須與硬件同時開發,而不是在孤立的業務單元中開發。

巨大的技術挑戰讓大型原始設備制造商和技術公司之間建立了新的聯盟,而只有少數幾家公司選擇在內部開發技術

在經歷了開發復雜的自動駕駛技術所帶來的一些挑戰之后,大型汽車廠商已經將其孤立的開發方式轉向了更為開放的方式:與成熟的技術公司建立合作關系,以提高專業能力,并獲得最先進的知識。

目前,這一領域正在不斷發展。事實證明,從自己的行列中招聘專家比預期的要困難得多:汽車廠商需要與外部知識合作,并獲取外部知識。

例如,盡管寶馬仍依賴于內部開發,但大眾已通過與Argo AI和福特合作取得了領先地位。

科技巨頭,微軟、英偉達和IBM也加入了這場戰役,這場戰役可能會把汽車廠商甩在身后。

另一方面,特斯拉和蘋果似乎正在積極回避合作伙伴關系,它們在沒有廣泛的汽車或技術盟友網絡的情況下走進了這場風暴:它們堅信內部開發。

美國和中國正在涌現新的參與者,而歐洲則落在了后面

最近,有五家汽車制造商宣布加入由豐田和軟銀支持的自動駕駛技術合資企業(MONET Technologies),與此同時,亞洲的創業公司正利用自己的技術專長,在自動駕駛汽車技術方面取得快速進展。

百度的自動駕駛平臺阿波羅(Apollo)就是一個完美的例子,說明亞洲科技公司是如何在別人之前抓住廣泛合作關系的價值的:只要看一眼它們的合作關系頁面,就有可能讓德國汽車業高管們感到壓力山大。

然而,盡管德國汽車公司在自動駕駛技術方面一直保持相當沉默,但仔細觀察后就會發現,它們也擁有廣泛的合作伙伴、聯盟和合資企業網絡,來塑造自主駕駛汽車的未來。

下面,我們將詳細介紹自動駕駛領域中的一些重要玩家。

大眾

雖然大眾的新移動戰略主導為電氣化,但在自動駕駛領域,這家公司也有廣泛布局,與多家公司建立了合作伙伴關系。

其中,有兩個聯盟非常關鍵,形成了其落腳點:一個是與其他汽車廠商合作構建的自動駕駛汽車普及教育聯盟,名為PAVE。

另一個是自動駕駛汽車網絡聯盟,簡稱NAV,致力于解決實現自動駕駛的高難度技術性問題,實現車輛互聯互通。

今年7月,大眾還決定與開發自動駕駛汽車技術的技術公司Aurora合作,并和福特一并向Argo AI 投資26億美元,作為建立自動駕駛汽車和電動汽車更廣泛聯盟的一部分。

這使得 Argo AI能夠在開發開拓性的自動駕駛技術競賽中提高自身實力。具體來說,他們的目標是開發L4自動駕駛系統。

最后,大眾也顯示出明確的戰略意圖,通過與亞洲的科技公司合作,增強國際影響力; 與科技公司合作,更廣泛地獲得新技術支持;與微軟和百度合作,推動它們的汽車云服務方面的建設等等。

寶馬和戴姆勒

最近,這兩家德國汽車廠商宣布合作令許多人感到意外。對于它們來說,內部開發相關技術顯然是優先事項。就算兩家公司聯合起來,在自動駕駛領域的合作伙伴也比不上大眾。

但真正引人注目的是寶馬與云計算和技術公司(如微軟、騰訊和IBM)的合作,以及戴姆勒與吉利一起努力擴展其亞洲網絡,并通過TORC Robotics 和Transdev整合自動駕駛卡車技術。

特別值得注意的是戴姆勒、博世和英偉達之間的合作關系,從測試自動代客泊車開始,開發L4和L5的自動駕駛技術。

與大眾等汽車廠商所組建的PAVE或NAV聯盟相比,寶馬主導的自動駕駛平臺很難以從外部進行評估。

不過,其中確實有許多傳統的汽車供應商、技術公司和自動駕駛汽車創業公司,來推動開發進程,包括英特爾、Aptiv、Innoviz Technologies、TTTech和百度的Apollo平臺等等。

豐田

前不久剛剛成立的MONET Technologies,為其開發自動駕駛技術奠定了基礎。

這個與軟銀、鈴木、斯巴魯、馬自達等一起建立的合資企業,匯聚了來自所有成員的數據和技術,打造了一個亞洲市場上不容忽視的玩家。

清晰的地理定位,使豐田得以探索監管范圍更小的自動駕駛技術領域,而這正是美國和歐洲許多競爭對手所面臨的問題。

與此同時,它們與領先的云基礎設施和技術公司關系密切。而這些公司,也對開發全自動汽車技術有著類似的興趣。

其他著名的公司還有特斯拉、蘋果、 Waymo(Alphabet)和Uber。這四家公司都有很強的技術背景,它們明確的戰略目標是在公司內部開發自動駕駛技術,并不直接需要廣泛的合作關系網絡。

蘋果

蘋果在自動駕駛方面的努力對外發出了復雜的信號,在2月份解雇了190名員工之后,又在7月份雇傭了特斯拉的前工程副總裁史蒂夫·麥克馬納斯(Steve MacManus)。

最近,有業內人士發出評論稱,不利的工作條件和大量流失的員工,是蘋果在推進自動駕駛技術時步履維艱的罪魁禍首。

7月份,蘋果也以大約7700萬美元的價格收購了Drive.ai,現在蘋果公司有機會利用經驗豐富的工程師來完善自動駕駛汽車。

特斯拉

和往常一樣,特斯拉在其公眾形象和對自動駕駛技術的看法上尤其激進。

首先,激光雷達技術被特斯拉創始人兼首席執行官埃隆·馬斯克(Elon Musk)無情地回避。其次,這家公司很少對外合作,表明這并不是其有限事項。特斯拉在汽車行業保持著近乎孤立的地位:是先驅者,但卻是封閉的。

Waymo和Uber

Waymo和Uber都在內部開發技術和軟件,只與有能力、也愿意為它們提供所需資源的公司合作。而且很顯然,它們并不需要太多的技術合作伙伴,它們的愿景和雄心是在內部開發全棧自動駕駛技術。

合作的主要目的,是在汽車上測試和改進自動駕駛汽車技術。Lyft最近發出了“開放的信號”,開放了自己的L5數據集(包含55,000個3D幀圖像)。

令人驚訝的是,盡管特斯拉、Waymo和Uber的總部之間距離很近,但這些關鍵的行業參與者之間卻沒有什么公開的合作或建立聯盟。

不過,Waymo與兄弟公司DeepMind合作非常密切,正在共同開發新的人工智能訓練模型。

自動駕駛公司的區域分布

歐洲汽車制造商以其造能力而聞名,作為汽車制造廠商和供應商,已經建立了良好的聲譽。著名的公司包括大陸集團、博世和西門子。

但歐洲市場上的純技術公司并不多,這種關注以及適應快速發展的行業趨勢時,出現滯后是顯而易見的。

美國,似乎更適合即將到來的汽車行業技術變革浪潮:亞馬遜、蘋果和微軟都是緩慢涉足自動駕駛技術深水區的大型科技公司,而Aurora、Aptiv、Mobileye和Waymo已經在行業中占據了強勢地位。福特、通用和特斯拉同樣處于自動駕駛價值鏈的頂端。

亞洲為科技公司提供了一個強大的培育基地,因此有許多領先的移動公司和市場挑戰者(如滴滴和百度的阿波羅平臺)出現。MONET Technologies也突顯了日本廠商的雄心壯志。

按脫離接觸的里程數評估自動駕駛公司的實力

對于自動駕駛公司來說,脫離接觸的里程數是評估技術實力的重要指標。加州機動車輛管理局將脫離定義為:自動駕駛系統出現了技術問題或安全問題,自動駕駛系統失效,需要人類駕駛員接管汽車的情況。

對于這個指標的準確性存在很多分歧,因為它可能過于模糊,只適用于加州,而且有允許公司避免報告特定的道路事件,可能無法反映所選擇的駕駛環境的難度。

但是,這一指標可以用來表明美國科技公司Waymo、通用和ZOOX之間存在巨大的差距,它們脫離接觸的自動駕駛里程分別為11000英里、5200英里和1900英里。

相比之下,Waymo(第一名)在2018年的行駛里程是ZOOX(第三名)的40倍。

因此,這很難進一步解釋每個公司基于所駕駛的里程所取得的進展程度,加上一些脫離可能是有意測試軟件對新情況的反應。

如果沒有與數據相關的場景和精確的行駛路徑,就算這些數字顯示了重大的進展,并突出了行業內的技術進步,還是不足以對不同的參與者進行全面比較。

對未來的影響

正如我們所展示的,從汽車制造商到技術挑戰者,所有的行業參與者現在都在追逐全自動駕駛技術。

今天,我們還無法推算出領先者或落后者,沒法得出到什么時候完全自動駕駛會商業化。

但在我們看來,這在什么時候發生并不重要,重要的是現有的公司和新的創業公司在未來幾年將會如何出現、發展和演變。這無疑將是汽車歷史上最令人興奮的時期之一。

全自動駕駛將會到來,一旦各方面條件準備就緒,眨眼之間就會到來,最終將“移動”變成一種商品。

就像今天的傳統汽車行業一樣,不會出現像社交媒體巨頭Facebook那樣的贏家通吃的局面。不同地區的文化和監管差異將允許不同的參與者主導當地市場。但軟件確實會吞噬這個(汽車)世界。

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