懂得：自动驾驶的“厮杀时代”，谁将拿下这块万亿级别的“硬骨头”？
自动驾驶，开始走向大规模爆发的时代。foresighthttps://www.foresightauto.com.cn/Foresight 福飒特是一家开发智能多光谱视觉软件解决方案的技术公司，提供自动驾驶汽车解决方案，帮助他们开发自动驾驶汽车的三维感知和探测能力，以检测车辆周围的障碍物。Foresight 的立体视觉解决方案可应用于汽车、国防、自动驾驶汽车和重型工业设备等市场。
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昨天，北京发放无人化载人示范应用通知书，百度、小马智行成为首批获准企业。
这也意味着，“方向盘后无人”的自动驾驶服务在中国超大城市首次放开。
伴随着这个轰动全城的消息，小马智行也在上周获得中国首个自动驾驶出租车牌照。
此前在微博上，造车新势力大佬关于“激光雷达放在哪”仍在激情辩论中。
从各维度不难看出，关于自动驾驶的讨论正在愈发热烈，热度也不断提升。
一直以来，自动驾驶领域是令车企们垂涎，却分外难啃的“硬骨头”。
而伴随着前方不断传来的好消息，国内的传统车企和造车新势力们，或将再度掀起了一场轰轰烈烈的抢位争夺战。
“蔚小理”首当其冲，率先推出一款史上“最高配”的智能汽车外，还会在硬件、软件、数据等各维度来一场最高级别的“军备竞赛”。
毕竟，为了抢夺决战的入场券，自动驾驶这个最具技术代表性的维度必然是战场的最前线。
（1）硬件“军备竞赛”：原地踏步，就是落后挨打
现代经济学之父曼昆曾说，决定价格的是供需关系，而非价值本身。
对于车企而言，能够活下去需要满足人们稀缺的需求，需要有市场，让人们愿意掏腰包。
因而，如何满足消费者的需求，是自动驾驶落地的关键一环。
在此之中，“硬件”则是基础中的基础，也是车企“军备竞赛”的起点。
说白了，智能汽车使用硬件的种类、数量多少，以及性能高低，将直接影响自动驾驶的落地程度。
从自动驾驶的计算芯片出发，蔚小理在硬件“军备竞赛”率先打响第一枪。
蔚来刚刚交付的ET7，率先搭载了英伟达最新的Orin芯片，超过了此前小鹏P7和P5搭载的明星芯片英伟达Xavier芯片。
这款芯片单枚算力可达254TOPS，远远超过Xavier的30 TOPS。
同时，ET7还一次装了四颗，算力高达1016TOPS，远超小鹏和理想旗下所有车型，直接把硬件配置拉满。
在蔚来计算芯片的先发制人下，小鹏和理想也不甘落后，在下一代车型也是铆足劲加码。
譬如小鹏的最新车型G9，以及理想的下一代车型X01，也选择了Orin芯片，但在量产时间上可能会稍慢一筹。
不单于此，硬件层面的竞赛，还发生在感知设备上。
在实现自动驾驶的过程中，环境感知是第一步，载体是摄像头、超声波传感器、毫米波雷达、激光雷达等等。
去年，伴随着小鹏P5搭载的激光雷达量产落地后，越来越多车企加入激光雷达阵营。
不过，在车企搭载激光雷达的规划中， 有两种路线：一种是全系标配、一种是选配（只有高配车型搭载，类似选配）。
蔚来ET7属于全系标配，传闻蔚来今年换代的NT2.0平台所有车型全系标配，小鹏P5属于选配。
在即将交付的车型里，还有智己L7、理想L9、小鹏G9等等，高合、广汽埃安、极氪、极狐、飞凡、路特斯、集度等品牌都有计划推出搭载激光雷达的车型。
不难看出，在这场硬件“军备竞赛”中，无论是造车新势力，还是传统车企，都在加速迭代，谁也不敢丝毫松口气。
（2）软件“超前比拼”：数据和算法的全维度博弈
当然，自动驾驶领域的竞争，只凭硬件“堆料”可远远不够。
在硬件之下，还需要有足够智能的算法和数据支撑，这才是车企之间真正拉开差距的关键。
譬如特斯拉，一直在持续通过计算机视觉技术，为“单车智能”提供训练。
原理上，特斯拉自动驾驶使用神经网络芯片，通过软件模拟人脑的运作方式，基于对已有数据的分析学习，对当前道路环境进行预判。
这样的技术路径，相当依赖道路测试数据，同时“长尾问题”层出不穷，但它的优势也显而易见。
说白了，就是借助软件节省硬件空间和配置，而非依靠纯硬件来堆出精确度。
同时，软件能在不增加和更换硬件的条件下，提供充足的功能“想象力”。
在蔚小理中，小鹏是首个公开宣称全栈自研的玩家。
去年1月，小鹏推出了基于英伟达Xavier 平台的高速场景 NGP，成为国内最早实现自动驾驶全栈自研并量产的车企。
相比于小鹏，其他车企落后不少。
比如理想，在搭载地平线 J3芯片后才开始自动驾驶的全栈自研。
直到去年 12月，理想才向用户提供导航辅助驾驶系统 NOA，相比小鹏的NGP晚了接近1年。
在下一代车型X01上，理想在硬件上缩小了差距，但能不能把英伟达Orin芯片强大的算力利用好，还要看理想的软件自研水平究竟如何。
蔚来的自研软件，在三家新势力中落地最晚，此前在售三款车型 ES8/ES6/EC6搭载的还都是 Mobileye EyeQ4芯片。
不过，蔚来正试图强力超车，其率先交付的ET7将直接跨过小鹏目前使用的英伟达Xavier，搭载英伟达最新的Orin芯片。
相比封闭的 Mobileye ，英伟达的平台更加开放，能够满足感知算法自研的需求。
基于英伟达的计算平台，车企能够完全自主开发定位和高精地图融合、感知算法和传感器融合、行为规划和控制的全栈式自动驾驶技术。
在自研算法之外，数据对于自动驾驶的重要性，也毋庸置疑。
众所周知，自动驾驶是一种基于机器学习算法的技术，数据是算法建模与软件落地的基础，大量的数据采集是自动驾驶技术开发的前提。
从这个维度来看，蔚小理的积累是领跑国内其他车企的，但相比特斯拉仍有差距。
毕竟，特斯拉在自动驾驶领域的量产车型最多，这也将真实路况信息源源不断地输送给后台算法进行迭代优化升级。
更早更多的量产车型落地“开跑”，也意味着更大更强的数据优势和算法优势。
不过，对于国内车企而言，中国错综复杂的真实道路场景，仍将是自动驾驶最好的“算法试验场”和“数据积累场”。
总的来说，自动驾驶软件的“超前比拼”，完全是车企一场真正意义的长跑。
（3）功夫拍案
从2018年的小浪花到2021年的大浪潮，自动驾驶领域的入局者经过多年沉淀，已经从野蛮生长的技术初创期，陆续进入产品落地阶段。
无论是传统车企，抑或是造车新势力，都是“新车辈出”。
十年磨一剑，霜刃未曾试。
群雄并起的自动驾驶比拼，谁能在“五代十国”般的产业乱局中成为一方诸侯，还是未知数。
但2022年，中国自动驾驶的玩家们，已经走到了决战之前的时刻。
为了抢夺决战的入场券，今年的自动驾驶行业，必定是短兵相接，厮杀激烈。
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