展会信息港展会大全

自动驾驶市场群雄割据 一图了解复杂公司关系
来源:互联网   发布日期:2017-04-12 09:46:45   浏览:35758次  

导读:自动驾驶行业的激战看起来像是一部肥皂剧,剧中人物关系纠缠不清,但剧情却精彩纷呈,绝不狗血。 前不久,戴姆勒宣布与博世达成合作,两家公司将加速机器出租车(robo-taxis)的量产工作。这条新闻中,除了涉及戴姆勒、奔驰和供应商博世,还有一家公司值得注...

自动驾驶市场群雄割据 一图了解复杂公司关系

自动驾驶行业的激战看起来像是一部肥皂剧,剧中人物关系纠缠不清,但剧情却精彩纷呈,绝不狗血。

前不久,戴姆勒宣布与博世达成合作,两家公司将加速“机器出租车”(robo-taxis)的量产工作。这条新闻中,除了涉及戴姆勒、奔驰和供应商博世,还有一家公司值得注意——英伟达。这家公司将成为戴姆勒-博世联盟自动驾驶平台的合作伙伴。

Mobileye vs. 英伟达

事实上,每次提到Level 4和Level 5自动驾驶平台之战时,整个行业都会分成两个阵营,要么站在 Mobileye一边,要么站在英伟达一边。但从整体来看,英伟达的步子迈得更快。

Vision Systems Intelligence公司创始人兼首席顾问 Phil Magney 在接受采访时表示,戴姆勒“看了英伟达在 AI 和自动驾驶领域的路线图后,绝对欢欣鼓舞。”

据雷锋网了解,在戴姆勒牵手博世前,戴姆勒子公司奔驰就已经宣布携手英伟达开发基于人工智能的自动驾驶技术。

当然,戴姆勒和博世选择英伟达并不奇怪。去年7 月,老对手宝马与英特尔和 Mobileye 组建了联盟,而上个月英特尔更是直接买下了 Mobileye。另外,英特尔和 Mobileye 在去年还把一级供应商德尔福拉上了战车。

最近几个月,德国多家传统汽车大厂纷纷宣布了自己的自动驾驶汽车研发计划,英伟达在其中均占据了重要一环,风头盖过了 Mobileye。

不过,IHS Automotive 研究主管 Egil Juliussen 认为,Mobileye 近期内可能奋起反击,再次压过英伟达,毕竟 Mobileye 在汽车厂商与一级供应商的合作伙伴数目上占巨大优势。

Mobileye 的年报能透露什么重大信息?

Juliussen 做出这样的判断主要是因为 Mobileye 对 ADAS 市场有绝对的统治力。在计算机视觉模块的安装量上,Mobileye 有压倒性优势。

从 Mobileye 提交给 SEC 的 Form 20-F 文件可以看出,截止去年年底,Mobileye 的模块已经进入全球1570 万辆汽车中。Mobileye 表示:“已经有21 家汽车厂商用到了我们的技术,而且有 25 家汽车厂商选择了 Mobileye 的产品。”

眼下 Mobileye 的优势还属于 ADAS 时代,但它“能否将这一优势延续到自动驾驶平台依旧存疑。”

Mobileye 提交给 SEC 的文件还显示,在未来平台设计上,Mobileye 并没有裹足不前。该公司已经拿到 5 家专注 Level 3 级别自动驾驶的汽车厂商订单。在 Level 4 级别上,Mobileye 签下了 5 家厂商。

自动驾驶市场群雄割据 一图了解复杂公司关系

*Mobileye 联合创始人及 CTO Amnon Shashua

许多汽车行业的观察者相信,Mobileye 能高效实现 ADAS 到自动驾驶的角色转换。一部分原因是因为这家以色列公司“一直行驶在快速的创新道路上”。如今,这家已经归属英特尔的公司在实质性技术组件的研发上也投入了大量资源。

当英特尔宣布收购 Mobileye 时,Magney 表示:“我觉得英特尔相信 Mobileye 团队在研发上有一套自己的方法论。除了全球视野,他们还有很强的本地化能力。”在 Mobileye 眼中,REM(Road Experience Management) 是“一款用于全自动驾驶的端对端地图和本地化引擎,”通过提升 REM,Mobileye 能获利颇多。

研发项目遍地开花

虽然各家厂商都采用了合纵连横的方式,但它们之间的友谊能否长久?

对汽车厂商来说,他们需要的是能让公司在 2020 年前搞定自动驾驶汽车演示的技术,挣钱并非这些公司的目的——先把自己放出的狠话实现了再说。

有些厂商则对新的商业模式更感兴趣,它们认为靠自动驾驶汽车运营的出租车才是行业的未来。

Magney 解释称,“城市的交通平台在近期可能会往投资回报率最高的发展方向,毕竟以 Uber 为代表的共享出行已经在许多国家深深扎根。”他说道。“城市出租车的运行环境更加简单,适合尚未实现 Level 5 自动驾驶的车辆。”

另外,Magney 认为部署了这些应用的车辆将大幅提升自动驾驶能力:数据收集、OTA 和安全能力将大幅进步。但与此同时,这种能力也容易出现冗余,且花费巨大。如此测试虽然能增长经验,但最后很有可能将整个项目变成科学实验,而这样的实验又无任何实用价值。

当然,汽车厂商们也没有坐以待毙。在戴姆勒与博世达成合作前,奔驰就有两支团队在开发自动驾驶汽车了。据路透社报道,两支团队走了不同的道路:一个选了渐进路线,主攻对常规车辆潜力的挖掘;另一个则对车辆设计进行了激进改造,以适应未来自动驾驶的需求。

到底谁与谁是一家?

自动驾驶市场群雄割据 一图了解复杂公司关系

除了上述谈到的 Mobileye 联盟,英伟达也有不少支持者,其中包括奥迪和戴姆勒两巨头,同时还有博世与采埃孚这两家一级供应商。Juliussen 认为这两家一级供应商很重要,因为两者能帮助英伟达吸引更多汽车厂商。

与德国巨头的联盟不同,美国人更直接。通用汽车和福特汽车直接采用收购与投资的方式将自动驾驶软件公司收入囊中。去年通用 10 亿美元收购了 Cruise Automation,而福特则 10 亿美元投资了 Argo AI。这两家名不见经传的初创公司都卖出了好价钱。

反观最早探索自动驾驶的谷歌(Waymo),则选择与本田和菲亚特-克莱斯勒合作。后者已经与 Waymo 共同推出了测试车辆,但本田现在还没有任何动作。

作为世界最大的汽车厂商,丰田想单干——成立了丰田研究所(TRI),未来五年内将为机器人和人工智能的研究投入 10 亿美元。不过,至今丰田都没有拿出自己的软件或硬件平台。

已经加入 TRI 的麻省理工大学教授 Gil Pratt 在今年的 CES 上表示,即使用上当下最先进的人工智能,我们也与 Level 5 自动驾驶相差一段距离。当然,一部分人认为他的言论过于保守,但也有支持者称 Pratt 只是说了大实话。

Magney 表示:“丰田走的是实用主义道路。毕竟在人们还没改变观念前,丰田还是要以售车为生。”

其他厂商的计划大多还是一片空白,不过据雷锋网(公众号:雷锋网)了解,在 ADAS 系统上,眼下日产、现代和起亚等公司都用了 Mobileye 的解决方案。

值得注意的是,与戴姆勒合作的厂商可不止博世和英伟达,今年早些时候它们还拉上了 Uber。Magney 表示:“Uber 的潜力值得关注,如果它能抢先搞定自动驾驶技术,就能借助现有的打车平台获得巨大优势。”

以上这些错综复杂的关系算一网打尽了吗?当然不是,我们可不能忘了特斯拉,这家电动车厂商的市值刚刚超越了通用汽车。

此前,特斯拉也是 Mobileye 的盟友,但两家公司在特斯拉的一次事故中闹掰了。因此,特斯拉转投了英伟达阵营。Magney 表示:“特斯拉的一系列动作确实值得称赞,它从一开始就搭建了正确的架构,现在只需按部就班进行软件升级。”

自动驾驶:新创公司和汽车厂商有机会吗?

自动驾驶市场可不是汽车厂商、科技公司和一级供应商的独门生意,其他公司也能来分一杯羹,Juliussen 就给我们介绍了这些厂商加入战团的多种方式。

Juliussen 表示,如果你是一家想进入该行业的新创公司,“采购电动车电池,树立专注于打造豪华车型的形象,随后靠购买或自行研发自动驾驶平台。产品成型后,找一家厂商帮你生产。”这种模式在业内屡见不鲜,Zoox,Waymo,甚至苹果都是如此。

如果是汽车厂商,Juliussen 也提供了三个建议。

首先,你可以自行开发软件平台(无论是通过收购还是内部团队),这条路福特和通用都在走。

其次,你可以雇佣一级供应商帮你设计自动驾驶汽车,如找德尔福帮你打造一个以 Mobileye 产品为基础的自动驾驶平台。

对大多数汽车厂商来说,这是一种经过了检验的模式。Magney 认为戴姆勒与博世的合作就是最好的例子,后者拥有强大的整合能力,打造一款准量产级别的系统绝对不在话下。

“博世在 ECU 的调校上经验丰富,对于自动驾驶上的感应技术也得心应手。”Magney 补充道。不过,戴姆勒选择博世,可能也是为了从侧面与英伟达取得联系,后者的架构才是无价之宝。

当然,如果你不是福特或通用这样的汽车巨头,可以选择第三种选项:从第三方买来自动驾驶平台让第三方制造商帮忙生产。如果实在是能力不足,也可以退而求其次专注于 ADAS 车辆的研发。

如今的自动驾驶市场已经开启了双向战斗模式,但该市场依然处在起步阶段。上周,Mentor Graphics公司又帮一级供应商和汽车厂商探索出一条新路,那就是推出一款专注于原始数据整合分析的自动驾驶平台。

Magney 总结称:“各家公司的探索都在给自动驾驶市场添砖加瓦,但如何将技术整合进一个成熟的平台才是最大的挑战,自动驾驶的世界是一摞摞的‘积木’(如控制、安全、行为和感知等)堆积起来的,没有人能掌握一切,因此想实现自动驾驶,大家必须集中力量办大事。”


赞助本站

AiLab云推荐
推荐内容
展开

热门栏目HotCates

Copyright © 2010-2024 AiLab Team. 人工智能实验室 版权所有    关于我们 | 联系我们 | 广告服务 | 公司动态 | 免责声明 | 隐私条款 | 工作机会 | 展会港