特斯拉摘得市值桂冠,搅动“数据”池水

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“特斯拉模式”让无人驾驶不再是一桩烧钱的生意

在无人驾驶方面,Waymo一直具有绝对领先的地位。然而当对比特斯拉和Waymo的商业路线时,会发现有本质不同,主要是特斯拉一边实现自动驾驶一边卖车赚钱的模式,可以让它在实现真正的无人驾驶前,在外部风险面前有更高的稳定性。

众所周知,自动驾驶需要大量的数据做深度学习来进行感知、预测决策等,而大多数AI领域的工程师,也将大多数时间花在了训练数据上,可见,训练数据是深度学习问题中核心一环。

从去年6月以来,配备了特斯拉声称的全自动驾驶硬件的车队就已经超过了50万辆汽车,每天行驶里程约为1500万英里,相当于Waymo车队成立以来行驶的总里程。根据每天1500万英里的行驶里程,可以推算出特斯拉每年可以行驶54亿英里,比Waymo公司预计的全年行驶里程高出200倍。值得注意的是,特斯拉的车队也在以每周约5000辆的惊人速度不断增长,到今天,车队数量已经接近100万辆。

特斯拉的路线与Waymo最大的不同在于,基于视觉的低成本方案让车辆价格足以被大众接受。特斯拉利用已经销售的上市车辆,实现关键数据的采集,并用于车辆的自动驾驶测试。结合数据,特斯拉研制了FSD自动驾驶芯片以挖掘视觉算法的潜力,以实现其L4级的无人驾驶。尽管目前在自动驾驶方面仍频频出现安全问题,但通过OTA技术,车辆能够完成ADAS到高阶自动驾驶的升级迭代,以实现渐进式升级。

而 Waymo的路线是直接做L4级自动驾驶汽车,为了获取海量数据,Waymo也在努力锁定其量产场景,即在出租、货运配送两大场景上进行战略布局。同时,公司也在朝量产目标努力。今年3月,waymo完成了10年来首次融资,通过外部资金的支持继续拓展车队,积累数据,同时与车企合作建立车辆生产车间,争取大规模量产部署。但核心难度是,现阶段车辆本身传感器高昂的成本也无法支持其成为一辆家用车,成本更多的是又运营方支付,因此所谓的量产,也很难超越特斯拉的规模。

商业模式的不同导致为Waymo在实现完全无人驾驶的道路上增添了诸多不可控性。根据去年十月摩根斯坦利发布的报告,将其估值从1700亿美金下调为约1000亿美金,核心原因就是由于行业整体发展不及预期,因此去安全员时间被大幅推后,加之美国本土司机工资水平较高,导致waymo的整体运营成本居高不下。摩根斯坦利预计,Waymo在2038年才能实现收支平衡,在这之前,Waymo至少还需要投入数千亿美元去实现其自动驾驶事业。

好在Waymo背后站着谷歌,所以即使商业化进程缓慢,但Waymo仍有资本“存活”到盈利的那天。但在中国,“特斯拉模式”一方面被视为更稳定的商业模型,因此,“特斯拉模式”在中国有很多践行者。

中国版“特斯拉”正在崛起

抛开商业角度,“特斯拉模式”通过司机自主贡献的获取的数据来驱动技术的迭代方式,能够在短时间内扩大数据集的体量,优化算法。从行动来看,很多国内企业都认可这一路线。不仅如此,由于中国市场的巨大容量和独有的数据丰富性,很多企业甚至认为这是一个中国企业弯道超车的机会。目前,无论是互联网车企、传统主机厂还是自动驾驶和互联网公司都开始意识到数据的重要性。

这其中,“弯道超车”野心最明显的无疑是蔚来汽车和小鹏。蔚来汽车销量在国内造车新势力中持续领跑,数据显示蔚来60%用户开通NIOPilot,蔚来深知:“无法迭代成长的系统会彻底失去生命力,这与智能汽车基于整车OTA 不断进化的原则相悖,也无法提供相对「非智能汽车」的差异化优势。”所以,在NIOPilot 的研发上,涉及了感知、路径规划、决策、控制、仿真、云、高精地图和硬件等多个技术范畴,借鉴特斯拉已经实现的通过全球交付的车辆收集路测数据的模式,形成了“持续学习,快速升级”的系统。同样,小鹏汽车也认为中国式自动驾驶要打通数据和算法的任督二脉,让算法通过海量场景数据进行生长。

事实上,这也是大都数主机厂商心目中最理想路线,安全是一个重要因素。广汽研究院智能驾驶技术部负责人郭继舜表示,“主机厂没有别的选择,我们必须渐进式地发展。其实不是主机厂要选择一条渐进的路,而是由外界安全性条件决定的。我们需要更安全的智能执行器件才能实现L3、L4。 ”

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