激光雷达降价未达预期，自动驾驶堆算力能否出奇迹？

伴随英伟达Orin高算力芯片的推出，也让行业有了更强劲的算力平台支撑以蔚来ET 7为代表的一批高算力车型，更是主打1000TOPS算力平台。不过，超高算力能否带来自动驾驶水平同步提升？引发了业内人士的思考。

作者｜Andy  校对｜James

集微网·爱集微APP，各大主流应用商店均可下载集微网消息，成本是制约自动驾驶发展的重要因素之一，特别是激光雷达，早期成本动辄数十万一台，不仅让消费者望而却步，主机厂也是长吁短叹。不过，随着近年产业链持续优化方案，关键零部件实现量产，自动驾驶方案的成本正快速下降，日前业内人士表示，已有企业把自动驾驶方案成本下降至1万美元。与此同时，伴随英伟达Orin高算力芯片的推出，也让行业有了更强劲的算力平台支撑，让本土主机厂、自动驾驶方案商有了更宽阔的发挥空间，而以蔚来ET 7为代表的一批高算力车型，更是主打1000TOPS算力平台。不过，超高算力能否带来自动驾驶水平同步提升？引发了业内人士的思考。1万美元将成自动驾驶普及门槛自动驾驶的理想仍然被高昂的成本现实所掣肘，“主机厂卖的是车，不是自动驾驶，而自动驾驶只是他们众多产品线之一，成本太高的话，主机厂不会买单。”多位业内人士表示。事实上我们也发现，从奥迪、百度到北汽极狐，自动驾驶Demo不断，但真正落地还在推广之中。目前，特斯拉无疑是全球销量最好的自动驾驶品牌之一，不过根据市场研究机构Troy Teslike 2021年的一项调研报告，特斯拉的完全自动驾驶（FSD）的使用率仅为11%；特斯拉2021年财报显示，包括FSD在内的服务及其他业务的收入仅占其总营收的12.25%，远低于汽车销售收入；今年一季度，在汽车销量大涨背景下，特斯拉非卖车业务的营收比重反而下降到10.11%。根据特斯拉及各分析机构此前披露数据，特斯拉FSD在中国开通率仅为1%-2%，远低于美国的25%，其中重要原因是，FSD不仅价格昂贵，还有一半的功能“等待”实现，让消费者的买单意愿大降。这使得市场对“高性价比”的自动驾驶方案更为期待。业内人士表示，激光雷达降价未达预期，多感知融合自动驾驶方案成本还比较高，而“视觉+毫米波雷达”的轻量化方案是目前的可落地方案；L2级视觉方案成本已能压低到2000元/套，不过好的产品还是需要1万元-2万元/套。该人士同时透露，主机厂并不会优先选择效果更好但价格相对高的产品，而是选择比较便宜的产品，导致行业出现高性能产品销量倒挂现象，即技术好、产品贵的企业没有订单，反而是主打低价的公司有较多订单。某自动驾驶公司A经理也证实，“主机厂对视觉自动驾驶给出的采购意愿只有几千块钱，这给自动驾驶方案提供商带来了很大的降本压力。”另根据供应链消息，特斯拉自动驾驶方案在去掉激光雷达和毫米波雷达后，其硬件成本只有几千元人民币。不过硬件成本并不能真实反映自动驾驶的真实成本，A经理表示，“硬件只是自动驾驶的基础，软件成本是看不到的，真实成本要高于硬件堆叠之和；而且不同的量级，成本会不一样，产量越大越有利于成本分摊。”A经理同时认为，自动驾驶不仅要比拼硬件，更要比拼软件；要实现效益，必须要规模化，而行业仍处于研发起步阶段，“目前谈盈利还为时尚早，不过探索商业模式却是各家企业都在做的事情，尝试如何去发展壮大。”另一位业内人士分析认为，目前国内自动驾驶方案主流价格仍维持在20万元-30万元区间，很难获得主机厂选配；不过，若固态激光雷达+摄像头+英伟达芯片组合成本下降到1万美元，“自动驾驶市场将会打开。”其同时披露，国内已有企业将激光雷达智驾方案下探到了1万美元以内。不过这只是个案，百度智能驾驶事业群副总裁、首席安全运营官魏东日前指出，自动驾驶全产业链成本的大幅下降，将出现于2025年-2028年，2030年有望迎来真正的商业化高峰。堆算力能否大力出奇迹？虽然国内从主机厂到自动驾驶方案提供商都在不断优化各自产品性能，但“在我们的横向比较中，高速等快速路场景，特斯拉的自动驾驶是做得最好的，功能切换很柔性。”某自动驾驶公司市场负责人表示。另一位业内人士进一步指出，特斯拉的视觉方案功能强大，其在神经网络算法中加入了时空序列Feature，不依赖于高精地图即可实现自动驾驶，而且对走过的路线，车辆能自动生成地图。据了解，大疆车载等公司的视觉方案也采用类似技术路线。需要指出的是，特斯拉从第二代视觉算法开始加入了BEV Layer，能够让其FSD通过二维图像就具备空间理解能力，不仅可以使用感知输出直接进行决策规划，还能进行跨多个相机进行图像融合，因此特斯拉的视觉方案不需要激光雷达和高精地图。业内人士认为，“特斯拉的这套算法，至少领先其他公司5年以上。”但这在传统的HydraNet神经网络算法中是无法实现的，这就需要激光雷达来获取深度信息，结合摄像机的平面图像形成三维信息。“这也是国内自动驾驶要上激光雷达的重要原因。”业内人士表示。A经理同时认为，视觉技术自身也存在一定技术短板，“比如跨层泊车，特斯拉没有这个功能，而这个功能的实现是需要激光雷达的，因为跨层泊车场景全是静止障碍物，地形又复杂，需要地形建模，而建模的话肯定是激光雷达方案更好一些了。”另外，中国复杂的路况，视觉已无法满足需求，也需要激光雷达确保安全性，并需要与之匹配的高精地图，使得自动驾驶的成本和算力随之提升。因此我们看到，蔚来ET7、威马M7、上汽R汽车ES33等多传感器融合车型都标配1000TOPS以上超高算力，被业内认为是要大力出奇迹。当然，“这些车型虽然算力高，但并非完全都用到了自动驾驶上，它需要留一部分算力做冗余，也需要给后期升级预留足够空间；甚至还要分一部分算力用于车载娱乐等。”上述人士表示。不过，行业对堆叠超高算力支撑的多感知融合方案存在一定担忧，主要是随着感知器件的增多，会增加出错概率，使得系统对冗余度要求高，对融合算法的要求也更高，通过堆叠硬件实现的自动驾驶，其效果仍需实际验证。据了解，视觉方案对算力的要求并没有想象中那么高，A经理表示，“我们升级到100TOPS的视觉方案，算力不仅够用，还有冗余。”另一位业内人士也表示，特斯拉的算法架构也能很好节省算力，下一代产品也不会极力堆叠算力。而英伟达新推出的Orin芯片广泛受到自动驾驶行业的青睐，并不仅仅是因为其单芯片算力高，而是英伟达自身也具备自动驾驶开发能力，业内人士认为，英伟达的方案甚至可以比肩特斯拉。英伟达基于其Orin等自动驾驶芯片提供有感知、控制、地图等全套开发环境，自动驾驶公司购买后，只需要按照英伟达所提供的参考设计以及供应商名单，即可按图索骥般搭建起自己的自动驾驶平台，大大降低了进入门槛。另一位业内人士也表示，“国内其他自动驾驶芯片平台供应商也采取了类似方案，如地平线，除了卖芯片，也提供有自动驾驶方案，能大幅降低客户的开发难度。”近日，正在布局自动驾驶下半场的比亚迪，先后与英伟达、地平线达成战略合作，据官方披露信息，比亚迪将从2023年起，在其部分车型上搭载英伟达的Orin、地平线的征程5芯片平台。

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