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全系标配L2占比首次突破30%,「数据」赛道争夺战一触即发

智能驾驶的进阶战,无论是提升车型产品竞争力,还是为高阶功能和现有功能优化提供闭环数据迭代,全系标配已经成为主流趋势。

如果说智能化1.0阶段,车企拼的是技术的快速落地和高阶能力的标杆效应,那么2.0阶段就是拼规模化搭载。

高工智能汽车研究院监测数据显示,今年1-7月中国市场(不含进出口)乘用车前装标配L2级辅助驾驶交付上险为283.89万辆,同比增长69.89%,前装搭载率达到26.7%;其中,全系标配L2车型交付达到91.2万辆,占比首次突破30%,达到32.13%。

在具体车型方面,特斯拉Model Y/S、理想ONE、比亚迪汉、丰田亚洲龙排名L2全系标配搭载量前五。这意味着,一旦启用「影子模式」,大量实际驾驶数据采集的效果将会显现。

比如,在数据方面,特斯拉采集用户实际驾驶中产生的数据,用“影子模式”去学习用户的驾驶逻辑,辨识各种各样的驾驶场景,确保有充足的数据进行系统优化。

在今年的第二季度财报会上,特斯拉称,车主使用FSD测试版的驾驶里程已经超过3500万英里,而且速度还在加快。“车队数据是改进和扩充系统的重要组成部分。”接下来,特斯拉将合并高速公路和城区驾驶软件堆栈,创建一个单一的FSD Beta堆栈。

而在中国,公开数据显示,理想汽车用户驾驶总里程已达30.6亿公里,辅助驾驶总里程达到2.9亿公里,NOA驾驶总里程达到2462万公里,而有效学习场景总里程达到1.9亿公里,仅次于特斯拉。

在研发上,理想也采用了和特斯拉类似的“影子”模式,智能驾驶算法的开发版本和当前版本同时下放到车端,比较相同场景下算法能力。“只有在车型中全系标配智能驾驶功能,才能更好地获取真实的驾驶场景数据,供自动驾驶算法进行训练。”

此外,作为全球年产销量龙头的丰田,也已经开始在部分国家及地区启用数据采集功能,帮助开发和改进基于图像识别算法的ADAS系统,并保持对集成在车辆上的ADAS系统进行验证和评估。

随着软件和数据成为智能汽车的核心增量,而数据采集、数据开发和数据闭环能力也被视为车企最核心的竞争力之一。越来越多的车企和系统供应商也开始转向数据驱动的开发模式。

在很多业内人士看来,打造一套可用的智能驾驶系统并不难,但开发和维护可扩展和可靠的完整数据驱动解决方案才是真正面临的挑战。这意味着,智能驾驶系统真正实现基于数据+软件定义的全新模式。

这也给产业链带来了新的商机。

比如,智协慧同推出的数据中间件以车端数据库为核心,提供车云全栈产品矩阵,打造一整套轻量化部署的算法搭建-下发-数据灵活采集-上传-存储的闭环方案,实现对结构化和非结构化数据的融合采集。

2021年首个搭载智协慧同ExceedData(简称EXD)车云数据闭环解决方案的高合HiPhi X便量产落地,这也标志着EXD方案完成了从0-1,进入推广的快车道。目前,一汽、上汽、上汽零束、华人运通、东风岚图、小米旗下十余款新车型正相继搭载EXD车云数据闭环方案。

专注于打造车云数据闭环解决方案的智协慧同,在今年6月完成了A1轮融资,本轮融资由彬复资本领投,瑞穗力合基金(MLI Fund)跟投,老股东力合资本和上海石雀资本继续加注,本轮融资将用于提升车云数据闭环解决方案量产交付能力,以及数据生态的建设。

“对于高阶自动驾驶,企业面临的最关键的问题之一便是成本。现阶段,高阶自动驾驶系统的高成本使得只有少数车型具备搭载条件。同时,自动驾驶企业必须想办法确保有足够多的数据来支撑当前或下一代系统的迭代。”智驾科技MAXIEYE创始人周圣砚表示。

基于MAXIEYE自研智能驾驶系统MAXIPILOT® + 传感器 + T-BOX组合解决方案,构建量产车辆的数据闭环系统。目前MAXIEYE的量产车型上设有33种触发机制。

在周圣砚看来,“我们在量产时都会遇到系统的能力边界。例如当前主流的L2系统,一般情况下可以在雨雾天气保持较好性能。但遇到极大暴雨时,可能就会触碰到它的能力边界。”

接下来,这种基于数据驱动的迭代开发模式,也在催生一个全新的市场赛道。

比如,智协慧同为车企的“影子模式”落地及Corner Cases场景数据采集,提供了一套类似特斯拉的可以支撑量产的解决方案,助力车企实现真正的高效低价的自动驾驶数据采集。

而为了满足车端部署的轻量化要求,这套方案只占用自动驾驶域控制器CPU少量的算力,灵活利用空闲的内存。并且,可以与影子模式进行对接,实时计算、模拟决策,并能让计算结果实时上传到云端。

在周圣砚看来,对于高阶自动驾驶,企业面临的最关键的问题之一便是成本。同时,企业必须想办法确保有足够多的数据来支撑当前或下一代系统的迭代。

马斯克曾公开表示,FSD可以让公司价值不菲。但同时强调,系统改进的唯一途径是收集数据。就在二季度财报会上,特斯拉首次披露,在过去7年里,新车制造成本下降了一半以上(从2017年的8.4万美元下降到现在的3.6万美元)。

而生产成本的大幅下降决定了特斯拉可以生产多少辆汽车,以及特斯拉能发展到什么程度。考虑到FSD未来性能的迭代仍需要大量的数据,一家智能电动汽车制造商需要更低的成本来扩大车队规模。

对于大众集团来说,也是如此。该公司明确的战略是采取大规模平台战略,比如,基于Trinity开发的车型(预计2024年发布),被视为未来的“时间机器”,自动驾驶系统将受益于CARIAD正在开发的新型“神经网络”,与其他联网汽车共享道路、交通和其他系统的实时数据。

支持数据驱动开发将成为大众集团E³2.0软件平台的基本配置,背后还有为此搭建的云数据中心(VW.AC),后者在微软Azure上建立一个基于云的自动驾驶平台(ADP),软件功能开发周期将从现在的几个月缩短到几个星期。

为了降低成本,大众集团也在开始供应链的重新组合。消息人士称,以目前大众ID系列搭载的Mobileye方案为例,等效性能的中国本土方案成本可以降低50%左右。同样,大算力芯片也是如此。

按照计划,中国生产的MEB平台车型的ADAS系统将从2024年开始更换中国供应商。同时,中国供应商也首次获邀参与集团的全球采购,为2025年投产的基于SSP平台并搭载CARIAD E³2.0软件平台的纯电动车型提供硬件。

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