被吹爆的新風口！誰才是真正的“汽車之眼”？

誰才是真正的“汽車之眼”？

是基于視覺為主專注構建更強的人工智能，還是通過堆砌更多的激光雷達等傳感器，達成更精準的測量？

2022年的春天，智能駕駛進入下半場，兩大陣營開始迅速排兵布陣。

在大幕一角即將被拉開的同時，更多的車企則開始瞄向“視覺為主解決方案”。

全球智能駕駛發展到了什么水平？未來的市場空間到底有多大？影響和制約智能駕駛發展的主要因素有哪些？帶著這些問題，中國財富網近日專訪了鑒智機器人聯合創始人都大龍。

被吹爆的新風口

2021年被行業公認為智能駕駛進入L3級別的元年，中美歐各國都處在加速產業布局、政策支持引導的階段。

有機構預計，到2025年全球自動駕駛（輔助）功能的汽車出貨量（包含L1至L5級）為6332萬輛，市場空間也會從2020年的171億美元大幅提升到2025年的781億美元。

中國財富網：您如何看待全球智能駕駛發展以及未來的商業化？   

都大龍：智能駕駛的領軍企業主要在美國和中國。美國具備資本和技術的雙重先發性，從Tesla、Waymo和被Intel收購的Mobileye等公司的發展可見一斑。

政策的支持也足夠，比如加州政府多年來持續地對智能駕駛進行政策積極引導與監管法規松綁。中國是新能源汽車最大的市場，在新技術政策、數據法規支持等層面具有獨特的優勢，比如蔚小理等新勢力、面向乘用車大規模量產的自動駕駛公司以及直接面向L4的RoboTaxi和RoboTruck等公司。

此外，由于歐洲是汽車工業的發源地，在技術應用上也有一定的領先性。今年出現了很多行業標志性事件，比如計劃2022年上半年交付的梅賽德斯-奔馳S級，將成為世界第一款批量交付、合法上路的L3級別自動駕駛汽車，能在最高60公里/小時的速度下啟用自動駕駛模式。

另外，保時捷也正在準備IPO，這將會是歐洲歷史上最大的汽車IPO，融資目的也明確表態是用來支持電動化和智能化方向的投資。

我們可以看到，自動駕駛在全球范圍內都處于激烈競爭的態勢，這也側面證明了商業化、規?；涞氐拇竽灰呀浝_。

中國財富網：在您看來，中國的自動駕駛發展最核心的優勢在哪里？   

都大龍：中國一直在大力扶持電動汽車的發展。2021年中國電動汽車銷量約300萬輛，占世界約60%，預計到2030年中國電動車銷量有望達1400萬。我們也看到，國內誕生了非常多優秀的電動車品牌，比如蔚來、小鵬、理想、比亞迪等。

目前階段，中國自動駕駛發展的核心優勢主要體現在以下三個方面：

第一，投融環境方面。由于中國擁有世界第一的市場規模和未來預期，可以消化硬科技行業前期的創新成本。所以，國內創新企業目前的創業融資環境是相對較好的。鑒智機器人成立于2021年8月，半年內獲得了三輪融資。5月18日，我們剛剛完成由渶策資本領投的3000萬美元A輪融資。本輪融資方還包括Atypical Ventures, 五源資本，金沙江創投等在內的老股東，戰略投資人地平線在商業落地方面也給予支持。

第二，人才方面。國內的工程師優勢開始凸顯，并在國際舞臺上逐步建立影響力。優秀的人才開始嶄露頭角，他們在國內外的頂尖院校學習科研，后在世界級的公司工作，隨著時代的變化，他們有能力也有意愿去創新創業。2000年是互聯網創業潮，現在則更像是硬科技和先進制造的創業潮。

第三，技術方面。因為中國有全球最高的電動車保有數量和未來出貨量，故而在自動駕駛的AI裝機量上也具有很大優勢，這可以進一步加速和驅動AI的深度學習和改進。

如何跨越從L2到L3“死亡谷”

有人這樣形容L2到L3：L2是1-2歲的嬰兒，自己能跌跌撞撞走動幾步；L3是3-5歲的兒童，在平路上可以走動，但是還需要家長幫扶。

中國財富網：業內有這么一個說法，L2向L3級別的跨越是一個質變的階躍點，可以被稱之為類似“死亡谷”式的跨越？您如何看待這個跨越難度？   

都大龍：從責任主體角度來講，L2 跨越到L3，駕駛的責任主體由人到車。L3是讓消費者在限定的條件下將決策權交給汽車，這時候，人是完全不需要指令和操作的，由機器進行判定和決策，所以，汽車及背后的廠商需為可能出現的的事故負責。

換言之，到L3級別，汽車就不僅僅是“交通工具”，逐漸變為“智能機器人”。鑒智機器人最終的愿景就是“機器與現實世界的智能交互”，實現通用智能機器人，而自動駕駛汽車將是當前規模最大、天花板最高的機器人市場，這也是為什么我們將品牌命名為“鑒智機器人”。未來的產品是能規?；慨a并能夠取代駕駛員的，需要代替人的決策，并承擔對應的責任。

（中國財富網制表）    

中國財富網：要想實現這個跨越（從L2到L3)，有哪些不同的技術路線？他們的優劣勢分別是什么？

都大龍：從一個幾個月的嬰兒變成可以獨立行走的兒童，對人類來說，需要經過幾年的成長，對于技術來說，也需要一些關鍵的技術路線，目前的主流觀點是兩條：

第一種是“漸進式”路線。從駕駛輔助系統（ADAS）起步生產應用，并逐步研發升級到無人駕駛階段，通過規?；慨a的問題與數據閉環，并且升級不斷完善自動駕駛系統，最終實現無人駕駛。眾多乘用車主機廠和特斯拉等新勢力屬于此類路線。優勢在于成本較低，步伐較穩，但需要兼容產品演進過程中人車共駕的需求。

第二種是“革命式”路線。這類企業先專注研發L4或者L5級自動駕駛，再將功能逐漸下探應用至各類具體使用場景，如谷歌、福特等公司在嘗試這一路線。優勢在于研發成功后的降維，屬于瀑布式革新。

目前這些技術路線遇到的難題，就是對行車環境事無巨細的3D層面的感知和理解，這個過程類似于人類在兒童時代，不停地從現實世界了解信息，然后再學習和加工的一個過程。

兩大陣營的對決

當前的自動駕駛感知技術主要有兩大技術路線：一種以視覺為主傳感器的強單車智能路線，更多強調AI能力構建和持續提升，避免過多傳感器的堆砌；另外一種是依賴傳感器的測量能力，強調通過這種能力提升增強對物理世界的感知能力。

中國財富網：在您看來，影響和制約自動駕駛發展的主要因素有哪些？

都大龍：目前階段，我認為影響和制約自動駕駛發展的因素有三個：   

（1）首先是技術層面。剛才我們也提到了，自動駕駛最關鍵性的提升和質變其實是L2向L3的提升，核心在于責任主體由人到車。這個質變需要的跨越性技術難點就是現實世界中運行的自動駕駛車輛從僅對關鍵信息（人/車等）的感知到對行車環境事無巨細的3D/4D層面的感知和理解。當前80%以上的自動駕駛事故來自于感知，主要是因為對于行車道路空間結構不理解、非標異形等集外物體未識別等原因導致，比如追尾異形特種車輛、撞入馬路隔離帶等情況。   

也正是因為看到行業發展在3D空間智能上的痛點和需求，我們創建了鑒智機器人，希望能幫助并帶動行業的發展。

（2）其次是商業角度。如果從商業層面來考慮，核心問題是成本與效益之比，即自動駕駛系統的使用成本（含潛在風險），相較于解放人類駕駛行為而產生的效益，何時能突破臨界點，便是大規模落地的時候。鑒智機器人推出的以視覺為主的自動駕駛解決方案更加強調通過AI能力和AI算力的提升，來持續增強對于現實世界的理解能力，并通過雙目視覺雷達等增加更多幾何約束提升數據的利用效率，是一套成本可控、性能可持續迭代的范式。

（3）最后是用戶層面。解決了技術和商業還需要考慮用戶層面的接受度。用戶心理也是很重要的因素。涉及到很多子項，比如控制駕駛水平的穩定性、事故與風險的概率、場景的普遍適用性等等。讓用戶徹底信任機器是一件漫長的事情，這需要整個產業不斷陪伴用戶成長。

中國財富網：相比于激光雷達等技術路線，視覺AI技術的優點有哪些？護城河有多高？為什么特斯拉更青睞這個選項？   

都大龍：這(純視覺路線)是一條難而正確的路，它能推升真正的AI。目前國際市場上，使用純視覺技術路線最主流的車企是特斯拉，還有一些企業在近期也宣布了走視覺為主的路線，例如豐田。在國內市場上，能做到以視覺為核心的企業主要有以下幾家：Momenta、大疆、地平線、鑒智機器人等。

視覺AI技術的優點主要在于：

第一，成本可控，更具規?；?。相比于激光雷達，攝像頭的成本是最低的。單目相機的價格一般低于100美元，而激光雷達的價格現在大約在數千美元，有專家預測未來幾年隨著激光雷達的普及，成本會降至500美元以下，但仍然會遠高于攝像頭的成本。規?；獛硪幠；膯栴}和數據，可以極大推進視覺AI技術的發展。

第二，系統天花板高。首先，攝像頭本身具備最高的信息量，人類99%以上的信息獲得來自視覺，視覺為主方案會有更高的天花板。其次，道路系統本身就是為人類視覺而設計的，視覺為主的方案可以更好地適應現有基礎設施。再者，人類和各種動物在進化中最終形成了視覺AI系統，視覺為主方案將更好地適應多變的現實世界，并具備無限可能。

中國財富網：有說法認為，不同傳感器之間的數據可能會相互影響。您如何看待加載了雙系統的智能汽車？   

都大龍：無論是雙系統還是多系統，最終仍然需要一套決策機制進行最終的決策。其實從本質上來講，攝像頭和激光雷達都是傳感器，區別僅僅是攝像頭具備遠高于其他傳感器的信息承載量，而只是單純提升攝像頭的分辨率或者激光雷達的測距性能是無法實現自動駕駛的。

自動駕駛汽車最本質的不是傳感器而是AI，最終決定自動駕駛性能的是，面向現實世界的人工智能是否能夠事無巨細的處理隨時發生的各種各樣的狀況。