前百度自动驾驶负责人倪凯:特斯拉是整个行业的异类

  • 倪凯
  • 发表于: 2017/06/21 23:46:00 来源:车云网

特斯拉与整个行业的趋势完全相反,它是追求封闭,自己做整个产业链的事情。

车云按:2017年6月21日-22日,由中国安全产业协会、TIAA车载信息服务产业应用联盟与车云网共同主办的2017年中国安全产业峰会暨首届交通安全产业论坛在北京召开。本文系前百度自动驾驶负责人倪凯在大会上的主题演讲,主要剖析了整个自动驾驶领域的行业趋势,以及针对未来最优化的商业模式的分析。

谢谢大家!我之前一般都是以技术为主,最近确实在看很多的整个行业的趋势,所以我今天讲的主要是两个内容,第一个是我们行业的趋势,是我的一些思索;第二个是我觉得自动驾驶未来可以带来的一些商业模式。

特斯拉VS行业趋势

我一般喜欢拿一些最新的新闻来做我整个报告的开场,我先说两则,第一个是大陆集团发布的新闻,加入了Mobileye联盟,来做自动驾驶的软件和硬件。第二个是今天出来的新闻,特斯拉Autopilot软件主管Chris Lattner最近刚离职。这两个新闻听起来没有直接关系,其实它代表了行业两个趋势。第一个Contienetal代表行业趋势;第二个特斯拉代表另一种趋势,它是追求封闭,一种自己完全做产业链的趋势。当然它现在没有实现到这一点,但是它至少是在往这个方向努力。

首先看一下我们整个市场在追什么东西,应该说2016年或者说2017年的上半年,我觉得有两个非常热的,第一个是AI;第二个是自动驾驶。其实看一下我们的资本市场也能够看到这两个趋势,为什么呢?第一个刚才前面的报告也提到了,Nvidia股票最近上涨非常多,已经是排名第二的半导体公司,前几年大家知道Nvidia更多人知道它是因为玩游戏需要好的显卡。最近因为Nvidia持续在AI的应用上投入,所以说大家现在讲神经网络,第一个想到、最简单、最能上手的就是我们去买一个Nvidia显卡。它直接奠定了它的地位,因为它把一批人从学生到工业界的领导人一直培养下来,所以它在这一批人里面建立了非常好的口碑。

第二个非常有意思的股票就是Tesla,现在是全球市值排名第三的OEM。大家看一下出货量,也就是销售车的数量,它带来的收入,即使在美国我们称为传统的三大,这几个公司特斯拉都比不上,为什么它的市值会有那么高?应该说它代表了未来的趋势,资本市场认为它代表着未来汽车行业的走势。所以说在整个市值上面给了它这样一个地位。

我们来看一下,在最近我觉得至少是有5到10年里,是谁在引领自动驾驶这个行业。自动驾驶可以分为四个阶段。第一个是在学校,也就是Academic,斯坦福的两个团队取得了非常好的成绩;第二个是AI—Centric阶段,跟第一个阶段紧密相关,正是因为斯坦福的人他们毕业了去了Google,所以说他更多到了工业然后拿AI来做整个自动驾驶;第三部分称为OEM—Centric,汽车厂在传统技术的积累上应该是相当雄厚的,但是它毕竟慢一些,毕竟是传统的机构,它的出现是第三个阶段。第四个称为Supplier—Vital。

首先看一下OEM—Centric汽车格局,OEM是国王,他说我要用哪家公司的产品有很大的控制力,下面Tier—1提供产品,Tier—2来提供一些需要。这个趋势其实在最近几年,自动驾驶还没有完全这么火的时候,甚至ADAS阶段已经开始发生变化了,变化是什么?OEM更多的把know-how交出去了,更多的know-how是在什么阶段?是在Tier—1的Supplier里面。任何做电子电器的汽车工程师应该都绕不过的这四个,博世、德尔福、法雷奥、大陆。很多的OEM,尤其是仔细看一下中国的汽车行业,中国传统的汽车行业因为以引进为主,最近几年不管是传统的汽车厂还是新型的汽车厂都在试图改变这个格局,因为新能源汽车带来很好的机会,我们大家站在同一个起跑线上,三电技术很多OEM确实在迎头赶上,但是更多的包括拥有ADAS相关的技术,还是在那些供应商手上,任何一个做新能源车的公司,都会来找他们做自己的ADAS系统甚至之后的L4、L5的系统。

我们新的格局是什么呢?在自动驾驶行业上,我觉得现在越来越多的Tier—2冒出来,know-how已经不完全掌握在Tier—1上。新的格局更多是三足鼎立,OEM、Tier—1、Tier—2共同扮演非常好的角色。为什么呢,我们可以拿下面这三家公司来举例子:

Mobileye,非常标准的Tier—2,有时会比Tier—1更强势,它会给你非常严格的一些条件让你用它的技术,基本上没有讨价还价的余地,所以它150亿美元被英特尔收购我觉得也值这个价钱。第二个Velodyne,现在还不能算严格意义上的Tier—2,但是从现在的消息来看,应该不远了。第三个是Ibeo。为什么Tier—1要去拿这些技术呢?其实很简单,Tier—1要不花同样的时间做激光雷达,要不老老实实跟他们合作,所以Tier—2像Ibeo这些公司掌握了独特技术之后,Tier—1是需要倒过来追着他们合作,当然我相信现在有很多Tier—1也在做自己的激光雷达,也在做解决方案,但是我相信你需要花很多的时间支持,这都不是一两年能搞定的事情。

然后我想举一个例外的例子就是特斯拉,他的整个产业链,他都希望自己来搞,这可以从他招的人来看。第一个David Nister之前招的微软的,也是我之前的同事,他到了AUTOPILOT也是VP,他已经离职了,也是最近的几个事情。第二个Jim Keller,是芯片行业包括整个半导体行业非常尊敬的人物,招他干什么?就是未来做自己用的芯片。第三个Chris Lattner,招他是做整个软件系统。所以说从特斯拉招的人大家也可以看出,从硬件到软件可能就差传感器了,所以它对整个产业链的想法,还是希望说自己搞定所有的东西。

未来的商业模式

我们行业的形势是这样,那么下一步会是什么呢?我觉得衡量自动驾驶的好坏,衡量自动驾驶或者把它归类的话有四点可以去看:第一点是Cost,但是光说这个没太大意义,自动驾驶说我们的支出的话,应该算上自动驾驶系统在特定的垂直领域带来人力的节省或者说资源上的节省,这才是我觉得非常重要的第一点;第二点就是说,自动驾驶系统的速度,我是支持从0到120公里每小时全速还是只支持低速,还是有一些系统只支持高速,这个是我觉得第二个看点;第三个看点是整个场景的复杂度,我们只是做一个园区还是我们做一个高速公路呢?还是做全工况、全路况的自动驾驶系统,这是另外一个看点;最后一点我觉得是国家,因为你光是靠高速公路或者说园区也很难概括自动驾驶的特性,特别是我觉得欧美和中国是非常好的两个例子。

首先我们来看一下刚才说的第一点,速度。速度其实是非常重要的一件事情,因为在人开车的时候,汽车的速度对应我们刹车的距离,它由两部分组成,第一部分是人的反应时间导致的行驶路程;第二部分是说人反应过来踩了刹车,到完全制动时,这段时间中车所走的距离。在80公里每小时的时候,正常人在没有分心的情况下,刹车距离达到50米,换句话说在50米之内出现一个行人,我们除非是超人,不然不可能把车刹下来避免撞到这个人。

自动驾驶提供了一些非常好的解决方案,为什么呢?随着算法的提高,包括硬件的处理速度,到我们传感器的延迟,可以极大地减少反应时间;第二个,比如说车开在城市的道路上,人行道上可能有20个人,人类没法判断这20个人里哪个会突然跑出来,可能需要紧急刹车这件事情,但是电脑有能力通过图像理解去预测;第三个像博世这样的公司也推出了带预告自动刹车的系统,也就是提前把刹车泵里面油的压力加上去,能够做更快的刹车。

第二个我想说一下场景的复杂性。这个场景其实是特斯拉车上北京和欧洲拍到的场景,其实场景挺简单的就是高速公路的场景,但是我们现在L2.5不能完全成为自动驾驶了,它所能够造成一些事故。所以说简单的场景并不简单,后面还有一些比如说我们的场景,这个可能每一个开车的人都会在实际的道路上遇到的。时间关系我可能就不把这个视频放完了。

第三个是国家差异。包括我们的自行车、电动车,特别是现在共享单车火了一把以后,路上自行车的数量极具增加。这就是说我们国家的和地区的区别,这个我想跟欧美是完全不一样的,国内有的车可能开着开着就上了紧急车道了,开始逆行,然后整条路就堵上了。所以我们要做的自动驾驶系统,并不是一个仅仅去面对一个理想场景的自动驾驶系统,而是许多能够真正在路上跑起来的自动驾驶系统,不管是合法的还是一些不合法的驾驶行为。

最后我们来看一下Cost支出这一块。其实传感器是很大的一块,我找了传感器之间的比较,只从Cost来说,雷达和相机应该是最便宜的,但各有各的问题,我们希望通过激光雷达来解决这个问题,但造价又非常高。所以我们在做传感器布置的时候,就需要把价格放在计划里,究竟是一个三四年就要量产的系统,还是一个可以持续投入七到十年的系统?带来的传感器的选择就完全不一样的。

还有我想举例说的就是Cost支出和劳动力成本的节省。京东做了一些在校园里送货的车,在校园开放场景下,它需要搭载的传感器和运算能力是比较高的,节省人力成本很便宜,自动驾驶带来的节省不是非常多。第二个在仓库里,场景简单,只需要一些非常简单的传感器,做的却是大工作量的、可能要24小时连班倒的工作,这是一个好的例子。还有一个是矿区,这是一个非常好的李子,在那边部署驾驶员劳动力支出非常大,而且因为有工伤,有各种各样的工况,包括一些比较残酷的工况,所以这对自动驾驶是非常好的一点。

我们新的自动驾驶的商业模式是什么呢?最简单的一点就是把我们刚才所说到的四点,全部往最理想的发展。我们把速度减下来,把支出做上去,把我们的场景搞成最简单,有一个最简单化、最结构化的场景。这样的一个场景的应用是什么呢?其实就是我们大家平时在新闻里也能看到的,就是说我们在园区里头做一些从A到B或者定点路线的这么一个接泊车的服务。这是我当时在新加坡访问的时候,在新加坡大学的学生在那边做的项目,一些已经部署的项目。

第一,最近我觉得也是有非常多自动驾驶创业的事情,这个是昨天我看的新闻,列了我们华人在硅谷的自动驾驶创业,其实新闻写的不是很对,百度的项目也列上去了,百度怎么能是一个创业公司呢?但是我就想说,除了刚才说的园区小车方向以外,大家也在看不同的方向,有做地图的,有做传感器的,各种各样的方向。

我们现在创业流行的一些趋势是什么?我同事之前举了一个例子,他说了一个非常有意思的,现在称为三区事业,哪三区呢?园区、景区、矿区。这个不能说100%创业的人都在做这个方向,但是确实代表了相当大一部分创业的方向。我们究其背后的原因,其实刚才我说了4点是衡量自动驾驶的4点,其实就是三区事业把四点的要求放到了最低,我可以用最贵的设备做最简单的事情,能够做到落地的机会,其实逻辑是很简单的。

第二,可能就是我们需要有一些自动驾驶的验证平台,其实在硅谷所有创业的公司大家都是用林垦的MKZ,从供应商拿的技术。

第三个,在硅谷拿一个自动驾驶的驾照,我记得当时去年可能有9个这样的公司,到现在有10几个这样的公司,后面几个都是华人做的创业公司拿到的驾照。

第四个,可能很多的创业公司一开始都会选择一个计算机视觉为主的方法,说我要做自动驾驶的事情,主要以计算机视觉为主。但我发现趋势是,慢慢的计算机视觉这件事情光靠它没有办法落地。

这个是我发现的四个,我总结的四个自动驾驶创业的趋势。

十年

我想最后一句话来解释我今天的报告,比尔盖茨说的,“Most people overestimate what they can do in one year and underestimate what they can do in ten years.”(大部分人高估了他们一年可以做到的事情,而低估了他们在十年里可以做到的事情。)我觉得这句话用在自动驾驶上面特别好。为什么呢?实际上我们做自动驾驶发现有无数的坑需要去趟。在一两年维度上通常是乐观的,10年维度上有时候有些保守,因为我觉得在10年的时间节点上,也许自动驾驶的技术不仅仅能够很大程度上改变现在的汽车行业,也能够改变我们的生活,能够催生很多新的商业模式。所以我觉得在10年的维度里,我是非常乐观的。

这个就是我今天想跟大家分享的一些观点。谢谢大家!

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