城市NOA智駕,一場把車賣得更貴的陽謀?

2024-02-07 18:30:34    編輯: robot
導讀   城市 NOA,拼的應該是‘日活’,而不是‘开城數’。   作者 | 曹思頎   編輯 | 靖宇   從上海嘉定區南翔鎮出發,途徑瀏翔公路、滬翔高速、嘉閔高架路,全程 25 公裏之後到達虹橋機場 ...

  城市 NOA,拼的應該是‘日活’,而不是‘开城數’。

  作者 | 曹思頎

  編輯 | 靖宇

  從上海嘉定區南翔鎮出發,途徑瀏翔公路、滬翔高速、嘉閔高架路,全程 25 公裏之後到達虹橋機場 T2 航站樓北出發層。

  去年 10 月,當極客公園駕駛小鵬 G6(配置|詢價) 行駛完這條沒有被提前規劃的非集中試駕路线時,XNGP(小鵬智能輔助駕駛系統的名稱)幾乎全程接管了加減速踏板和方向盤的操作控制。包括識別直行和左右轉車道、識別路口紅綠燈、完成對前方慢車的超越,以及通過進出匝道切換到不同的城市快速路當中。

  2023 年,智能輔助駕駛成爲新勢力們新的战場。在以高速、城市快速路爲主的封閉道路場景中,華爲、小鵬等頭部玩家逐漸可以高分交卷。

  麥肯錫的報告顯示:中國本土高端新勢力能夠搶單傳統豪華品牌,‘更先進的自動駕駛’是排名第二的原因。終端數據也可以佐證以上觀點。2023 年第四季度,問界新 M7(配置|詢價)、小鵬 G6、寶駿雲朵等多款車型,智駕版本的訂購比例都超過了 50%。

  試卷开始‘超綱’,從封閉道路進入城區。幾乎每一家車企的高端產品發布會上,都會介紹智能駕駛的研發進展、投入,以及下一段的‘开城’目標。PPT 上的數字從個位數變成兩位數再到三位數。在傳播體系裏,這個數字變得越來越重要,甚至成爲了影響用戶量評價智駕水平的最關鍵標准。

  不過,面對城區裏各種各樣的交通參與者,甚至是不確定的交通規則破壞者時,即使頭部率先开通‘城市 NOA’的玩家,其功能仍然還處在‘可用’階段,距離‘好用’還有不小距離。

  站在用戶體驗的視角,目前的城市 NOA 功能主要分爲兩個派別:

  第一,相對好用但不連續。即:因爲各種原因,城市智能領航輔助駕駛的可用路段並不連續,這就導致駕駛員在功能降級時,需要時常接管車輛的駕駛權;

  第二,相對連續但不好用。在一些集中媒體試駕活動中,極客公園也體驗過幾乎全城市路段可用的智能領航輔助駕駛功能,但在面臨闖紅燈的外賣小哥、臨時擺攤或修路導致車道线變化的時候,系統頻繁地加減速操作,會嚴重影響車內乘客的乘坐體驗,甚至導致暈車。

  當然,這並不是本土智駕玩家們才會遇到的問題。哪怕是行業裏走在技術路线前沿的特斯拉,在馬斯克公开直播測試過 FSD V12 後,他高喊了 4 年的完全自動駕駛仍然繼續跳票……

  所以,爲什么智能駕駛的城市之战會一再跳票?各家未來又該卷些什么?

  01、‘技術’的面子,‘降本’的裏子

  所謂城市 NOA,即 Navigate On Autopilot 的簡稱,中譯名爲‘自動輔助導航駕駛’。理想狀態下,駕駛員只需要在車輛啓動前,設置好目的地並選擇一條希望行駛的路线,智駕系統便可以全程控制加減速踏板及方向盤操作。

  城市 NOA 被認爲是從輔助駕駛走向全自動駕駛的重要階段,如何實現技術降本,是智能駕駛在 2023 年的重要工程課題。

  爲了實現技術降本,在 AI 大爆發的加持下,過去一年裏,智駕領域進行了三種技術路线的切換或嘗試

  第一,整個行業都在逐漸從有圖切換到無圖方案。

  去高精地圖在 2023 年幾乎成爲了整個行業的共識。核心的技術原因在於,以 Transformer 爲基礎的 BEV 感知模型开始成熟,使得車輛在駕駛過程中對周圍信息的實時感知能力得到了大幅提升。

  華爲在去年的幾場技術交流會上,介紹過其智駕系統的感知能力數據:通過 GOD 通用障礙物檢測網絡和 RCR 道路拓撲推理網絡,可以實現 2.5 個足球場大小的感知面積。

華爲智駕 workshop | 極客公園

  在目前已經开通城市 NOA 的少數幾家車企或智駕公司裏,華爲和小鵬都公开表示已切換到無圖方案。

  極客公園在實際的試駕體驗中,也可以明顯感受到從有圖到無圖帶來的變化:在通過無車道线路口時,智駕系統會出現可感知的‘畫龍’現象 —— 在沒有高精地圖作業可抄的情況下,車輛需要實時規劃行程路徑。

  余承東曾經表示,華爲在上海投入了一兩年,都沒有採集完城區高精地圖。所以,依靠車端感知能力進化,去高精地圖可以帶來兩個結果:智駕成本大幅下降、智駕泛化能力大幅提升

  第二,一部分小衆玩家开始嘗試去激光雷達的純視覺方案,這條技術路线國內以極越爲代表,特斯拉則是另一個重要玩家。

  如果說‘去圖化’是希望在產業供應端大幅降低成本,那么‘純視覺’流就是希望有用強大的計算能力,降低車端的硬件成本,也就是激光雷達。

  光大證券的研報顯示,大部分性能優良的激光雷達價格在單顆 1000 美元上下。

  盡管 2021 年某主機廠品牌負責人口中的‘4 顆(激光雷達)以下,請別說話’的堆料時代已經過去,但目前國內新勢力的旗艦車型依然至少配裝了 1 顆激光雷達,部分車型支持 2-3 顆雷達的選配,以實現硬件層面的安全冗余

  相比於‘攝像頭 + 算法’的方案,‘攝像頭 + 激光雷達’可以提高車端感知能力,從硬件端保障感知範圍以及穩定性。舉一個典型案例,在靜止起步的場景下,只搭載攝像頭的車型可能會撞上距離很近的障礙物(如樁桶、小動物等),而搭載激光雷達的車型,在近距離障礙物的識別率會顯著提升。

  激光雷達可以應對的另一個場景,就是對異形障礙物的識別。在僅依靠攝像頭的純視覺方案裏,由於高度依賴‘前期標注’的先驗,沒有被標注過的異形障礙物就容易出現無法識別的情況。

  因此,要在計算層面提高對異形障礙物的識別,就是需要加入 OCC(Occupancy Network,佔用網絡技術),實現‘即使我不知道看到的東西是什么,也可以知道它在那裏。’

體驗極越 01 的城區智駕功能 | 極客公園

  相信極越在去年上市之後敢於在激烈的價格战裏,做出直降 3 萬的決策,前期在硬件層面砍掉了激光雷達,是重要因素。

  02、‘優等生’特斯拉的‘煩惱’

  可以說,目前這輪以降本爲目的的技術路线探索,大部分玩家採取的方案是‘保留激光雷達 + 去高精地圖’,而極越則採取了‘保留高精地圖 + 純視覺方案’。

  目前來看,似乎是一個二選一的題目。要么選擇激光雷達,要么選擇高精地圖,國內還沒有人可以做到既要又要。

  除了特斯拉。

  如果說現階段,實現城市 NOA 的核心前提,仍然是‘有作業可抄’—— 要么抄高精地圖,要么抄算法規則 —— 那么特斯拉的技術邏輯則是,用人工智能的邏輯,讓智駕系統學會在沒有作業可抄的情況下,自主思考。

  這種技術架構主打的就是‘端到端’—— 相比傳統架構把感知、預測、規劃、控制分成不同的模塊,端到端把各個模塊融合成了統一架構。

  以馬斯克去年 8 月底在 X 上演示的 FSD Beta V12 系統爲例,工程師刪掉了近 30 萬行定義規則的代碼,系統將會從過往學習的數據庫中調用相關場景,以神經網絡的模式決定下一步的駕駛操作

  所以,和生成式語言大模型 LLM 相似,特斯拉端到端的技術架構提高了 AI 的泛化能力,但也高度依賴提前的數據投喂。

  在 2022 年的特斯拉 AI Day 上,馬斯克表示訓練成一個神經網絡需要數以十億幀的素材,然而根據《馬斯克傳》,到 2023 年初,這個數據還只有 1000 萬幀

  裝配了各種感知器件的量產車,是各主機廠後續採集數據的重要觸角。但還需要時間積累,畢竟幾款新車的智駕版‘大賣’還僅僅發生在上一個季度,很多車型甚至仍然處於量產爬坡階段,更何況,特斯拉在中國市場還要面臨本地化的種種問題,這對於城市 NOA 的實現,又提出了新的考驗。

  03、NOA 开城战:表面是競爭,背後是利潤

  城市 NOA 在技術層面仍然有不少難題需要攻克,爲什么每個車企都一定要在發布會上,把开城的數量寫在 PPT 上?

  高情商說法:爲了打造更具科技感的企業形象

  低情商說法:爲了可以把車賣得更貴。

  目前,盡管大部分車企都推出了‘智駕版’車型,但只有少數企業在部分城市推送了城市 NOA 功能。所以對於用戶來說,選購智駕車型某種程度其實也是對產品功能的預付費企業能力的一次投資

  在這樣的競爭狀態下,通過开城的數字目標,也可以樹立車企的科技化屬性。余承東的‘遙遙領先’熱梗,既是華爲對自己智駕能力的自信體現,也可以在傳播維度提前佔領智能化、科技化的行業生態位置。

  同時,不可忽視的是,智駕還是一個重要的利潤點。

  如前文所述,在硬件層面而言,智駕版本會比普通版多加裝智駕的感知模塊(一般來說是激光雷達)和更大算力的芯片,所以售價更貴。以問界 M9(配置|詢價) 爲例,這款起售 46.98 萬的車型,終端信息稱平均交易價格達到了 56 萬元,除選配舒適內飾外,智駕版車型的選購也是重要原因。

  還有軟件層面,智駕給車企、或智能駕駛公司帶來了訂閱制軟件收入的商業營收空間。無論是全棧自研的蔚小理、華爲、特斯拉,還是和智駕公司深度合作的造車廠商,开通城市 NOA 之後都可以單獨按年、按月或者一次性买斷,收取軟件服務的訂閱費用。價格上,華爲的 ADS2.0 买斷價格爲 3.6 萬元,而極越則是達到 5 萬元

  04、別糾結‘开城’,要和‘日活’較勁

  進入 2024 年,开城的故事似乎不再那么具有衝擊力。

  這和產品體驗有關 —— 絕大多數城市的用戶,還不能‘完整且絲滑’地體驗到好用的城市 NOA 功能。

  當然,這也和技術積累有關。畢竟在現有的技術、數據等多個維度下,智駕團隊還需要時間積累,來拿出來足夠有爆發力的產品升級。

  在技術創新的瓶頸裏,與其繼續在开城數字上做文章,不如回到用戶端,把體驗進行優化。

  就像純電車型爆發前,增程或者混動以出色的燃油經濟性幹掉日系車的故事一樣,如果城市 NOA 暫時還不能到來,那么從軟件產品的角度,推出記憶功能的城市通勤模式,應該是從用戶角度出發,更實際的選擇。

  對應的,在傳播維度上,把开城數量改成用戶每日的智駕使用時長,或是城區智駕路段的使用佔比,應該是體現用戶對智駕認知、信任和使用情況更有說服力的數據。

  畢竟,如果想用軟件賺錢,那么了解用戶需求,要比在數字上战勝了多少個對手重要得多。

  本文來自微信公衆號:極客公園 (ID:geekpark),作者:極客公園汽車組

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