大厂智能驾驶近况更新

Q：请李总谈谈华为的智能驾驶方案情况。 A：目前还没有看到华为在自驾车辆的行业情况和主要战略方向的信息。但是他们在整个行业国内的影响力很大，华为是一个非常厉害的公司。 大厂智能驾驶近况更新 Q：请李总谈谈华为的智能驾驶方案情况。 A：目前还没有看到华为在自驾车辆的行业情况和主要战略方向的信息。但是他们在整个行业国内的影响力很大，华为是一个非常厉害的公司。 Q：请李总分享国内自驾车辆的行业情况和主要战略方向。请李总谈谈自驾车辆行业中的主要技术问题和挑战。 A：国内目前主要的智能驾驶玩家和头部车企或贴one公司，目前的战略重心都在NOA城市上，即使没有高精地图的方案，各家车企也都在积极PK。小鹏在自驾方面进展超出了预期，城市NOA功能效果好，进入城市时能做左右转变道，有预期，车端实时感知能力好。技术问题主要涉及城市自驾车辆和高速自驾车辆，两者之间的差异在于技术方案、使用场景、高精地图等方面。 Q：华为的NCA效果为什么好？ A：因为华为招了更多的人去做这件事情，包括决策规划团队为了把体验做得足够好。 Q：华为在高精地图上投入了多少？ A：非常长的时间，在19年之后就开始投入很多。 Q：华为在泊车业务上有什么成就？ A：华为在泊车业务上投入了很长时间，效果一直很好。华为在泊车业务上也有两个功能，一个是人坐在车里面看着车泊车，这个功能已经达到量产能力了；另一个是人从车上下来，车自己去找一个自己经常停车的车位去停，这个功能是L3甚至到L4的功能。 Q：华为在智能驾驶领域的目标是什么？华为的解决方案主要包括哪些工作？ A：华为希望卖出车标业务的部分股份，目的是为了剥离这个业务，并将资金回笼。同时，华为希望专注在智能驾驶，即HII模式下，并通过持续投入工作来解决HII模式下的一些问题。特斯拉在数据库建设和数据自动标注方面做了很多工作，并用这些数据进行自动标注大模型的研发。这些工作都是研发车端模型的基础，需要持续投入大量算力和数据。 Q：模型部署到车上需要注意哪些工程化问题？ A：需要做好模型转换、工程化转成C/CDC语言以及数据格式转换等工作，需要做多种数据格式的转换，需要进行实时的预控下的模型和车端实时的这种预控下的模型的转换，需要将语言做转换，并将车端的能力上到车型上。 Q：部署到车端的工作重量是否会越来越大？ A：在部署过程中还会遇到预控可能有差异，预控的稳定性可能有差异。此外，由于你车辆的执行器不一样，比如你用的电机是不同的，你电机有的时候由于你的功率，比如说我要求马上一个加急加速，这个是就是智能驾驶的这个算法要求一个急加速，然后你这个电机的功能响应不上去。 那么有些策略其实你就不一定能够完全发挥出来，就会有这样的一些问题。这些工作其实依然是在比较大的工作。所以我个人会认为华为新拉的这个公司就可能以这种形式去去去工作。Q：自选模式下可能存在哪些问题？ A：自选模式偏短期挣钱，如果一直坚持自选模式，可能会耽误战机，导致技术上与特斯拉公司PK时无法胜出。 Q：理想公司在城市OA方面取得了哪些成就？ A：成就有限，主要能够在一些主要的城市，在一些线路上保持相对较好的体验，但在其他路线和范围内，效果较差，缺乏泛化能力。 Q：小鹏公司在无图的方案下开展了哪些工作？ A：开展了一些工作，但因为涉嫌违规使用图片而撤回，同时在车辆上并未做到彻底的无图。目前，我们仍不确定其工程师的投入和泛化能力的提升程度。 Q：比亚迪的细节是什么？地平线的自驾技术如何？ A：比亚迪长期在做自驾这件事情，但用的人是车企背景的人，认知能力难以认同支架该怎么做的逻辑。如果用这些人去做支架，进展一定很难很进展一定偏慢。但是他能够做好阿达斯，做好ACC，做这些东西，我觉得没有问题。感知做的让车企还比较满意，今年开始大规模的去做整个支架的解决方案。 Q：比亚迪有没有考虑过合作大疆？ A：我觉得这种合作如果能够谈成，一定对比亚迪可能收益会非常大。因为大疆的产品定价非常低，功能内的表现还是非常好的，而且不用涨什么价。 Q：未来试驾的能力如何？未来试驾和其他公司的自驾方案有何不同？ A：整个技术方案还是不错的，比理想要好一些，比小鹏要弱一些。但是整个的技术方案也好，大家都大差不差。但是我觉得未来的自驾这个件事情，不是他整个公司的命运的一个重点，只能他不是加分项，也不是减分项。技术方案差别不大，大家都大差不差。但是未来的自驾不是整个公司的命运的一个重点，只能算是加分项或减分项。 Q：特斯拉的自驾技术如何？ A：在L二这个方向上，远远领先于国内这些玩家。国内的这些玩家当前的技术方案，绝大多数都在学特斯拉2020年DV加transformer的这个方案。有一些公司可能车端用的芯片的算力不是特别大，不足以支持transformer。所以车上还在用一些，虽然用了BV但是算法的框架上不是transformer，所以效果没有那么好。 Q：特斯拉在推把从上把把所有的环境的物体拍到地面上，就是相当于鸟瞰图，有什么进展？A：2020年的DV的这个鸟瞰图，升级到了战就网络这种三维世界的这种图，就所有的物体全把它投到这个三维的世界里面的对应的位置，并且有遮挡，这种遮挡也能够解除掉，相当于它是一个时空融合的结。 Q：特斯拉2022年到现在的进展主要落地在哪些方面？特斯拉2022年的进展会体现在哪些方面？ A：在决策规划方面，他们把决策规划里面35万行的代码，C加加的代码把它去掉了，变成了一个神经网络。这个神经网络跟和跟上游的感知的神经网络能够深度的结合在一起。决策规划模型上，车上的大量驾驶员数据将被用于学习决策规划的模型。 Q：国内公司如何学习特斯拉的解决方案来获取驾驶员数据？ A：与特斯拉的合作可以通过分析公司与运营公司的合作来获取驾驶员数据。 Q：L2和L3L4之间的差异在哪里？ A：主要在于对结果负责的程度，L2车辆的算法可以忽略一些细节，但L4车辆必须百分之百还原真实，这导致L4车辆的表现会更好。 Q：请问专家最新的进展是什么？特斯拉FSD的入华节奏是什么样的？特斯拉FSD入华的参考公司是哪家？特斯拉FSD的进展在哪些方面取得了进展？特斯拉FSD在中国的落地可能存在哪些问题？ A：最新的进展是FSD决策规划变成一个神经网络，目前还在内部试乘阶段，入华节奏需要等待具体信息。内部进展依然处在早期阶段，入华节奏需要等待具体信息。决策规划变成一个神经网络后，表现变得更加灵活，但仍需增加更多数据进行训练。未来会继续将感知和角色规划变成端到端的神经网络模型，这将使得模型持续迭代并接近人类的表现。特斯拉在中国落地可能面临数据保密、技术水平等方面的问题，V11引入中国后可能需要先在某些区域试运营，再逐渐扩大使用。 Q：特斯拉的能力何时落地中国？ A：特斯拉的在北美的能力可能要到明年一季度以后才能落地中国。 Q：哪些公司能够与特斯拉的技术方案对标？ A：头部车企和创新的tone或创业公司可能会与特斯拉的技术方案对标。 Q：袁荣是如何跟踪特斯拉的2020年BV的？小鹏在无图方案上有什么优势？ A：袁荣早在一两年前就开始跟踪特斯拉的2020年BV方案，并研发了一个演示线路。小鹏有一定的销量和数据，算力云端的算力规模也能够去做这件事情。 Q：特斯拉的BV方案在车上需要哪些算力规模？ A：特斯拉的芯片需要144个hop以上的算力才能够去跑transformer。 Q：地平线公司正在做什么？大疆公司正在做什么？ A：地平线正在做很多数据储备的工作，以便基于战略网络的传输和4D自动标注。大疆公司正在长期研发，包括占有网络和4D自动标注等方面的数据储备。 Q：特斯拉推这个端到端的网络的话，对他们自身来说，车企的那种原始的一个驱动力是就这个东西他们推这个东西，对他们来说真正的好处是什么？ A：推广端到端的网络是为了卖更多的车，以及持续收取订阅费。同时也能得到更多的数据，这些数据能用于做更多的事情，而不仅仅是支架。 Q：为什么推广端到端的网络能促进他们卖车的这中间是有什么密切的关系？ A：端到端带来的好处是在车端会有大量的规则，能充分利用并行计算的算力。这些规则可以让人的体验更好，并覆盖更多的场景，提高模型的泛化能力。 Q：每个车企都能学这个端到端的方案吗？ A：自驾行业目前都有往端到端方向研发的倾向，但端到端需要耗费大量的成本，包括人力、数据和算力。这是一个耗时且耗资的过程。虽然特斯拉的算力规模在逐渐增长，但国内车企对这方面的研发仍然很少。 Q：特斯拉的算力规模是怎样的？ A：特斯拉预计到2022年到24年10月份，要达到30万张100的算力规模，这是2022年时的一万多张的20多倍。Q：国内是否实现了真正的无图？A：华为的无图技术与特斯拉2022年的方案相似，通用的障碍物是三维的，但目前国内公司并没有实现该能力。华为在2022年一直在推进高精地图，但在车上的应用方面仍需努力。Q：华为的无图技术是否需要一个背后的自动标注能力？华为的无图技术与特斯拉的有什么区别？A：4D的自动标注能力是必要的，但目前国内在2022年之前基本没有人做过，华为在22年一直在做高精地图，但这些能力要想做到像特斯拉那么好，需要背后的自动标注能力。华为的无图技术目前只有概念，没有看到实际落到车上的效果，而特斯拉的无图技术更依赖于视觉路线，加上云端和本地的Al训练。华为的无图技术与大众系统没有关系，而特斯拉的无图技术与大众系统有很大的关系。Q：华为的无图技术与英伟达和地平线的市场份额趋势有什么关系？A：相似，地平线的服务做得不错，将自己的人投到合作方那里去，支持芯片和软件。为了让车企愿意跟地平线合作，地平线将投入人力到车企的研发交付节奏中。地平线的市场份额会越来越大，英伟达也在中国招人投入市场。Q：英伟达在中国的布局策略是什么？A：英伟达计划把芯片用好，让很多车企去用他的芯片，或者直接卖整个解决方案。Q：华为在车端市场的市占率如何？A：目前市场主要还是给了地平线，但华为的芯片代工方面可能存在问题，代工方面的影响导致其市场率一直没提上来。Q：L3智能驾驶的实际渗透率提升快速性的拐点预计在什么时候？A：L3智能驾驶在市场上很难大规模量产，需要智能驾驶系统准确意识到自己处在危险场景并能够顶住一段时间才能实现。同时，政府的目的是推广L4智能驾驶，因为L4可以带动一波基础建基建，而L3智能驾驶难以落地。Q：L4智能驾驶在政府推广中的地位是什么？A：是政府推广的重点，因为它能够带动一波基础建基建。Q：极客的支架进展如何？A：进展不太快，因为依赖了华为的人，而且外面的人很难进去，因为关键的位置都被华为的人占住了。自研的部分进展不太顺利，技术方案还在依赖高精地图，没有做太大的方案的创新，还在沿用以前华为的进展。Q：极客的合作情况如何？A：极客和mobile都有合作，但目前极客的智能驾驶方面的自研进展不及预期。Q：百度的制造研发进展如何？A：百度内部有能力的人都跑了，现在内部真正干活的人基本都是新人，而且是从行业其他地方挖过来的新人。百度的L4事情很难，短期内只能在某些限定的区域内试运行，可以去收一些比较昂贵的试乘的费用。