高通、英伟达等连番出招,MWC24上“智驾”成为最耀眼新星

汽车联盟 汽车美容 2024-03-04 938

当地时间 2024 年 2 月 26 日,MWC 2024在巴塞罗那正式开幕,雷科技报道团已经来到现场。展会现场聚集大量大家耳熟能详的硬件、软件与行业供应商,参展商也不负众望,先后在MWC上为大家带来站在移动产业最尖端的产品。


与往年不同,MWC24大会汽车相关展馆可能是历届世界移动通信大会中噱头最少、猛料最多的一次,NVIDIA、华为、Aerv等行业巨头齐聚一堂,纷纷亮出了硬实力。



今年企业没有执着于展示自家自动驾驶技术多么先进,而是用产品和理念阐述对未来自动驾驶的看法。由此也能看出,自动驾驶距离商用越来越近,车企、供应链企业从宣传造势吸引投资,转为秀实力,用硬实力征服消费者、吸引合作伙伴。


正因如此,本届MWC大会车企与供应商没有那么多吸引眼球的夸大宣传,而是满满的「干货」。


算力之战暂缓,驾舱融合、软件定义成主流


芯片是实现自动驾驶的基础之一,2022年9月NVIDIA发布了算力高达2000TOPS,把其他所有竞品远远甩在身后的自动驾驶芯片「Thor」,结果直到今天,我们仍未在任何汽车上看到该芯片,反而是许多车企证明了,无需如此夸张的算力,亦可实现高阶辅助驾驶乃至自动驾驶。


MWC24大会上,雷科技报道团看到了NVIDIA、Intel、AMD、高通等企业推出的新款自动驾驶芯片,也注意到他们没有再强调算力,而是着重宣传驾舱融合、软件定义汽车两大理念。



大家对于高通8155和8295应该不陌生,目前国内中、高端车型普遍采用这两款芯片,但高通8155和8295只负责车机功能,并不参与自动驾驶。理想、比亚迪等车企不少车所使用的自动驾驶芯片,来自地平线公司研发的征程系列。


英伟达DRIVE Thor、高通Snapdragon Ride Flex、Intel Chiplet平台等,都着力于实现将自动驾驶与智能座舱芯片融合。


过去驾舱融合主要是将自动驾驶芯片与车机芯片焊接在一起,共享算力,车机芯片可以为自动驾驶提供算力冗余,自动驾驶芯片强大的算力则可以为其娱乐功能提供更强的性能基础。如今企业则更倾向于将二者融合到一颗芯片,让其成为一颗可以处理汽车所有问题的大脑。



驾舱融合有助于提高汽车集成度,降低硬件占用的空间与重量,减少通讯延迟,有利于整体功能开发与调度,从而实现降低成本,是未来智驾与智能座舱芯片发展的主要方向之一,也是实现「软件定义汽车」的关键因素。


软件定义汽车即发挥软件在汽车上的作用,通过智驾解放驾驶员与乘客,令其可以在车内休闲娱乐,汽车提供如同手机、电脑一般的娱乐服务。


软硬件分离是实现软件定义汽车的重要一步,车企无需为汽车适配软件,只需开放接口即可。国内部分车企已支持安装第三方软件,但距离真正实现软件定义汽车,依然有较长距离。


激光VS毫米波,成本与性能取舍难


传感器同样是实现自动驾驶的基础硬件,除了少部分对于自家算法极度自信的车企,选择纯视觉方案,目前绝大多数支持高阶智驾的汽车依然会配备雷达。


MWC大会上,Aeva推出了全球首款车规级4D激光雷达,除了3D位置信息,还能检测物体的速度。May Mobility下一代自主运输车辆已确定,将配备该雷达。



国外企业追求数据丰富度,国内企业则倾向于提升精度、降低成本。禾赛科技此前宣传的AT512激光雷达也现身MWC24,该雷达能够发射512线束,成像轮廓更清晰,并且拥有更高的安全冗余,探测距离也提升到了300米~400米。一径科技推出的ZVISION EZ6激光雷达则通过简化架构的方案,将成本降低至2000元左右。


激光雷达价格从几十万元一颗到2000元一颗,MWC现场的雷科技报道团小伙伴无不感慨万分。


激光雷达成本飞速下降,但依然有许多企业认为激光雷达成本更高,摄像头或4D毫米波雷达才是更好的解决方案。行易道、木牛科技、Arbe等国内外企业,纷纷推出了4D毫米波雷达。



4D毫米波雷达成本500元~1000元,远低于激光雷达,效果则能达到16线~40线激光雷达的水平。摄像头安全性有待考证,激光雷达成本太高,4D毫米波雷达则属于折中选择。


现阶段国内已有不少15万元左右的汽车配备普通毫米波雷达,激光雷达成本偏高,短时间难以覆盖中低端车型,表现良好且成本偏低的4D毫米波雷达,无疑是中低端车型普及高阶智驾的希望。


成本与安全性的权衡,一直是车企设计汽车时的难点,时至今日,某些汽车仍只有最基础的主副驾安全气囊。纯视觉方案确实成本最低,可摄像头容易受到环境因素影响,保留少量雷达以提升安全性很有必要。


哪怕是特斯拉,也暴露出了重拾雷达的迹象。未来行业很可能形成高端豪车配备激光雷达,中端车型摄像头加少量激光雷达,10万元左右的低端车型使用纯视觉方案的情况,全面普及自动驾驶。


通信大模型加持,向L4挺进


若问自动驾驶分级中,哪个级别最没必要,毫无疑问是L3(条件级自动驾驶)。L3的定义是汽车基本可以做到自动驾驶,但仍需驾驶员时刻保持注意。严格来说,华为、小鹏等头部企业的L2+级自动驾驶,已经实现了这一步。


有趣的是,2020年之前,车企们公布的研发计划不少选择跳过L3,直奔L4,苹果甚至打算一步到位开发L5级自动驾驶车辆,砍掉方向盘和刹车踏板。或许是看到了实现L4级自动驾驶的难度,近几年车企又在加紧L3级自动驾驶研发,但百度CEO李彦宏却在2022年世界人工智能大会开幕式上表示,L3级别的自动驾驶不好搞,可能L2后就是L4,没有L3这一档了。



本届MWC大会华为联合Tolly Group发布了L4数据中心自动驾驶网络方案测试报告,该方案得分4.02分,是Tolly目前唯一评估通过的L4级自动驾驶数据中心网络解决方案。


华为智驾水平国内首屈一指,更是国内唯一一个跳过城市覆盖,直接实现全国无图智驾的车企。华为认为,大模型是从L3迈向L4的关键技术,能够帮助车辆在特定模式下自动做出决策。


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大模型能够提供更全面的数据感知和分析能力,融合各种数据,精准识别和分析道路环境,作出精准且正确的决策。大模型时代的来临,无疑将加速自动驾驶迈向成熟。国内各种法律法规正在制定,车企陆续拿到路测牌照,最快2030年左右,国内或许就将开放自动驾驶。


小通认为,李彦宏的言论很正确,自动驾驶还要驾驶员随时接管,将责任推给消费者,显然没人愿意接受。而L3与L4的理论差别不大,考验的只是车企与车内乘客的胆量,等到自动驾驶真的开放,恐怕没有车企愿意承认自己是L3。


自动驾驶为根基,更舒适的轮上空间来了


近几年车企疯狂往车内塞游戏、生成式AI,如高通推出的骁龙智能座舱,便与生成式AI结合。联发科等企业则致力于端侧AI研发,相较于云端AI,端侧AI无需联网,拥有更高的信息安全性与更低的延迟。


生成式AI的主要意义在于为用户提供更加智能、连贯的语音助手,能够准确理解用户指令的含义并进行操作。其次,如今生成式AI遍布各行各业,已经成为许多人办公的得力助手。汽车普及生成式AI,可以令汽车成为移动办公室。


生成式AI与车载游戏只是软件定义汽车的一部分,而车内乘客放心体验这一切的基础,则是足够安全的自动驾驶。


高通、英伟达等连番出招,MWC24上“智驾”成为最耀眼新星


MWC24大会上,我们看到了车企与供应商为实现自动驾驶做出的努力,他们不再好高骛远,而是脚踏实地一步步推动自动驾驶走向成熟与商用落地。


可以预见的是,两三年内L3级及以上自动驾驶依然只是奢望,但小通坚信,十年内,L4级自动驾驶就能落地商用。


至于不愿接受现实,硬着头皮研发L5级自动驾驶的企业,苹果汽车部门已成为了他们的「榜样」。


2月26日-2月29日,MWC(世界移动通信大会) 2024盛大开幕,荣耀、小米、华为、OPPO、一加、传音、Nothing、联想、联发科、高通、中国移动等科技大厂均有新品发布。此外,今年的MWC还有一大看点是AI硬件,AI与手机、PC、汽车、XR、可穿戴设备加速融合将碰撞出全新火花。由“庄天明”和“定西”领衔的雷科技MWC 2024报道团正在现场进行全程追踪报道,敬请关注雷科技一起期待。


高通、英伟达等连番出招,MWC24上“智驾”成为最耀眼新星

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