如何降低自动驾驶的成本？驭势的思路是“由俭入奢”

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图片来自时宇官方网站

吴干沙首先想成为一个机器人。他曾经研究过工业机器人、分支合作机器人和家庭服务机器人。最后，他发现前两个市场太小了，世界上每年只有几十万台被运输；而后者需要大量的电机来做精细和智能的控制，所以成本高，不能在短时间内到达公众。

在读了一圈之后，他发现人们对人工智能的期望和现实之间的差距太大了，而且在短时间内，人们无法制造出令人惊叹的机器人产品。

“后来我发现机器人并不合适，更重要的是，我发现无人驾驶极大地改变了世界。”他告诉雷锋。他最终开始无人驾驶汽车业务的原因之一是摩根士丹利的一份研究报告:无人驾驶汽车的普及可以带来1.3万亿美元的收益，相当于美国国内生产总值的8%。

8%的概念是，它在任何其他领域都不到1%，再加上自动驾驶市场的快速增长(复合年增长率为134%)，这让他觉得非常值得去做。

随后，在英特尔工作了十多年、一直担任英特尔中国研究院院长的吴甘沙终于相信自己看到了无人驾驶汽车的未来发展趋势。今年年初，他与格林·迪普创始人之一、北京理工大学教师、2013年智能汽车未来挑战赛冠军赵勇一起，成立了一家专注于自动驾驶的初创公司。

石喻想做什么？根据自动化水平，行业区分了四个无人驾驶阶段:驾驶辅助、部分自动化、高度自动化和完全自动化。

驾驶员辅助系统(das):目的是为驾驶员提供帮助，包括提供重要或有用的驾驶相关信息；当表单开始变得关键时，给出一个清晰简洁的警告。如“车道偏离警告”系统。

部分自动化系统:当驾驶员收到警告但未能及时采取相应措施时，能够自动干预的系统，如自动紧急制动(aeb)系统和紧急车道辅助(ela)系统。

高度自动化系统:一种可以在长时间或短时间内代替驾驶员负责控制车辆，但仍需要驾驶员监控驾驶活动的系统。

全自动系统:一种无需驾驶即可驾驶车辆的系统，允许车辆中的所有乘客在不受监控的情况下从事其他活动。这种自动化水平允许人们从事计算机工作、休息和睡眠以及其他娱乐活动。

上述四个阶段在国内发展中有不同的节奏。

吴甘沙认为，第一阶段的市场相对较小，国内大多数adas公司都在这一领域努力工作。要达到与mobileye相同的水平并满足汽车前部装载的要求并不容易。此外，在乘用车领域，驾驶员辅助市场几乎没有机会。

在第二阶段，mobileye的技术已经商业化，一些一流的供应商具有辅助驾驶的能力，包括紧急制动，包括高速自适应巡航、车道保持、自动停车等。这些功能目前主要存在于高端机型中。然而，在现阶段，对于与他们竞争的初创企业来说，吴甘沙表示，这“相当具有挑战性”，因为外国大公司基本上可以实现相对较低的成本。

目前，在中国，很少有创业公司在高度自动化的驾驶阶段努力工作。虽然mobileye离第三阶段最近，因为它已经在一定程度上发展了特斯拉自动驾驶仪上的高度自动化驾驶，事实上，这种技术还没有成熟。

“很少有公司能做到这一点。算法和人工智能是我们的优势。如果我们在这个领域发挥我们的优势，我们未来的竞争将会小得多。因为许多第1层(第1层供应商)无法做到这一点，主机制造商也无法做到，所以我们在这方面有优势。”吴干沙告诉雷锋。

自动驾驶的第三个阶段，这正是石喻想要做的。

如何降低成本？吴甘沙认为现在自主驾驶有两条路线:

一个是谷歌的路线，它使用最昂贵的传感器(如激光雷达)来确保外界可以被清楚地看到。这是“视觉2.0，智商120”；

一种类似于mobileye，它使用视觉算法(如摄像头)来实现自动驾驶，即“视觉1.0，智商高达150”。

石喻想要做的是第三条路线:以低成本确保“视力”能达到1.5，“智商”能达到150甚至更高。

与移动眼采用的单目相机不同，时宇采用的双目和三目相机可以让汽车“看”得更远。

他解释说，在某种程度上，摄像机对于二级、三级或四级自动驾驶来说是必不可少的。虽然增加激光雷达可以提高避障精度，但激光是单色的，看不到纹理和颜色，对外界的了解不够。如果你想了解外面的世界，你必须用视觉。这就是为什么他们使用双筒望远镜甚至双筒照相机。传感器和算法可以互补。

这幅画来自新智元

在谷歌和百度的无人驾驶汽车中，激光雷达的成本是78万元。选择先从低成本传感器开始，然后随着高成本传感器的价格逐渐下降而增加，这是一种控制局面的方法。

在早期阶段，时宇采用了在汽车上安装双目立体视觉或三眼相机的计划，与其他雷达、通用全球定位系统和惯性导航系统合作，并计划在未来两三年内实现2000至3000美元的计划(这适用于约3万美元的车型)。吴甘沙表示，当激光雷达的价格足够便宜时，他将考虑在未来增加激光雷达。

江淹(时宇的创始人之一)曾谈到无人驾驶方案的构想:从节俭到奢侈，从奢侈到节俭是困难的。这意味着现在使用的是好的传感器，但低成本的传感器不会适应。如果石喻从最困难的部分开始，将来会变得更容易和简单。

其中，最昂贵的部分是gpu，即计算成本。根据摩尔定律，计算成本每两年将减少一半。吴甘沙认为，最终可以迅速降低整个无人驾驶方案的成本。

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