网红大佬的面子,高阶智驾的里子 | 2024北京车展

相关阅读:2023北京车展

《没有争奇斗艳的车模,只有往死里卷的智能汽车》。

文|刘俊宏

李想、李斌绑定“车圈新顶流”雷军互相抬轿子,红衣大叔周鸿祎高情商点评各家汽车新品......

为了流量,今年车企大佬们比任何时候都努力“营业”。

但相比网红大佬们的营业,一场围绕智能化的暗战早就在车展之前展开。

“有路就能用,去哪儿都能开。”

4月25日,2024北京车展的第一天,长城汽车首发魏牌蓝山智驾版,继续争夺“高阶智驾”话语权。

在此之前,蔚来汽车4月30日开始推送全域领航辅助NOP+城区功能,当天晚上19:30 ,蔚来汽车创始人李斌还自测直播,在北京城区晚高峰时期,用全域领航辅助驾驶近两个小时,实现了仅1.5次的接管。

“华为智驾超出我的想象,这两天坐问界M9在(北京)四环,上主路下辅路,基本上走完了。”车圈新晋网红周鸿祎在对比过豪华品牌库里南后,对国产智驾赞不绝口。

华为智能汽车解决方案BU CEO靳玉志预测道,“2024,将会是智能驾驶大规模商用的元年。”

“高阶智驾”正在加速搭载到每一辆智能汽车。

以2024年为分水岭,车企或许不再分传统还是新势力,只有跟上智能化浪潮的,和跟不上的。

2024,高阶智驾成标配

“汽车智能化的拐点已经到来。”

在华为智能汽车解决方案新品牌乾崑发布会上,靳玉志兴奋地表示,“其中,智能化已经成为用户购车的关键因素。以问界为例,超过百分之七十的用户选择高阶智驾的版本”。

华为智能汽车解决方案BU CEO靳玉志

既然智驾来到了普及化的阶段,就不能只是高端车的配置。

在车展前一天的高阶智驾能力芯片(征程6)发布会中,面对在中国汽车销量占比达到50%的主力车型,地平线CEO余凯称,“10万~20万价格段的消费者,也想要高速NOA和城市智驾”。

在华为和地平线等技术服务商助攻下,本次车展上我们看到,长城、长安、比亚迪、上汽、广汽、一汽、北汽等几乎全部的自主品牌巨头们,都将加紧落地高阶智驾,几乎所有的智能汽车都默认(或即将)配备高阶智驾功能。

似乎2024年还不能落地高阶智驾的汽车,已经成了上个时代的“老古董”。

车企们如此重视高阶智驾落地的缘由,一方面是高阶智驾(主要是指城市NOA功能)更能凸显汽车智能化的价值。比如在销量上,华为智选车和小鹏的智驾版选购占比高于非智驾版本。

另一边,在消费者体验层面,高阶智驾由于覆盖日常驾驶更广泛的城市场景,消费者能够轻易地从车企的演示直播、“智驾小视频”和实际试驾感受等方式,确认一台汽车的智能化程度。如果智能汽车的高阶智驾表现不佳,将容易被消费者“打上”不够智能的标签。

事实上,智能汽车形成如今“以智驾评价智能”的趋势,早已被整个汽车行业的玩家们所预见。不过,在共同追逐智驾能力的过程中,只有华为、小鹏、比亚迪、长城、吉利等几个少数玩家占得先机。其他玩家们想要在2024年追逐高阶智驾落地,还是需要智驾供应商“拉一把”。

也正是在车企们迫切落地高阶智驾的需求下,北京车展上的智驾供应商们也一扫几年前“智驾寒冬”的阴霾,开始大谈定点和落地。

在高阶智驾普及的大趋势下,新一轮的内卷也在展开。

其中,华为和商汤等都正在对标特斯拉,卷智驾“端到端”的技术领先。

在华为车BU刚发布的智能汽车解决方案品牌(乾崑)上,将上一代ADS 2.0的BEV+GOD(类似占用网络)的方案,更新到了ADS 3.0的GOD/PDP网络方案。

相比旧方案,华为在ADS 3.0上的更新主要在两方面。

其一是将原本分别用于“看世界”的BEV和理解障碍物的GOD,两个大模型合并成了一个能够理解真实驾驶场景的大模型(ADS 3.0的GOD)。大模型“合二为一”后,华为智驾能够更节省算力占用。

其二是在PDP网络上,华为将原本“布满各种细致规则”的决策模块,升级成了端到端的规控,让智驾根据“老司机”真实的驾驶案例,直接输出到汽车控制模块,从而实现,智驾在面对复杂场景的操作更考虑整体性,乘坐体验也变得更加丝滑。

虽说本次华为的智驾方案,仍未实现完全端到端(感知直接输出控制)的一体化。但华为感知和决策的拆分方案,能够在智驾出错时第一时间定位问题,从而实现高效迭代。

在华为车BU展台的隔壁,商汤不仅从去年仅做智舱拓展到了智驾,也认为智驾方案还是应该完全端到端“一步到位”。

“感知和决策两个模块分别搭建一个大模型框架,更容易实现落地。但‘两段式’端到端方案的感知和决策,两个模型之间传输的信息是人为定义的显性信息,数据传递仍然会有过滤和丢失。”

得益于在大模型领域的优势,商汤在展出的端到端自动驾驶大模型——UniAD上,将感知、决策、规划等模块都整合到了全栈Transformer端到端的模型中。让智驾系统在“所见即所得”中,直接输出控制结果,从而减少人力在智驾模型运行中的干预。

并且,在智驾大模型的后续迭代中,通过持续“投喂数据”,还能增加因人工写代码的效率,进而在大模型的泛化、“涌现”的特征下,让智驾系统快速实现“全国都能开”。

‍商汤的端到端智驾方案

相比华为和商汤提供的偏软件的高阶智驾方案,地平线和黑芝麻从“软硬件全包”的角度给车企们提供了不同的落地思路。正如极越汽车CFO刘吉宁在车展期间所言,“汽车下半场拼的是智能化,具体到2024年智能化是高阶智驾,一定是开箱即用的”。

在展台上,与周边车企展位的喧闹不同,地平线展示了足足3展柜已经处于量产阶段的智驾控制器,主打一个“低调的奢华”。

征程6系列与各大汽车品牌和Tier1合作的控制器展柜

由于地平线与车企的合作方式是基于硬件(主要是芯片和域控制器)为载体的软件算法适配。地平线在车展期间发布的征程6系列智驾芯片上,根据车企需要落地的智驾能力,按照算力从10+TOPS到560TOPS分成了不同的等级。

其中,在面向高阶智驾(主要指城市NOA)的需求中,地平线在征程6P上配备了超过两块英伟达Orin-X的算力,为车企在高阶智驾的落地和迭代环节中,留出了相当“富裕”的空间。

并且,地平线在本次发布的全场景智能驾驶解决方案SuperDrive中,也构建了完整的动态、静态、OCC(占用网络)感知架构,为车企提供了芯片+算法的“打包”方案。

此外,为了“照顾”车企不同的“动手能力”,地平线也与博世、立讯等汽车Tier1们合作打造完整的智驾硬件解决方案,让车企能够实现“开箱即用”。

最终,地平线建成了中国智驾厂商“最广的朋友圈”,目前已累计收获超过230辆的合作定点车型,而且从曲线能看到,2022年起智驾落地开始加速,走出了一个陡峭的加速曲线。

地平线高阶智驾方案发布会,光锥智能拍摄

另一边,相比地平线“智驾一站式”的解决方案,黑芝麻正在思考着落地高阶智驾和单芯片平台实现舱驾一体的可能性。

此次车展上,地平线带来了武当系列C1200的两款量产芯片。其中,C1236主要针对单芯片高阶智驾方案,可实现单芯片支持NOA行泊一体。而在另一款产品C1296上,黑芝麻在智驾芯片平台上额外装上了MPU(微处理器)模块。

如此操作,虽使C1296无法在智驾功能上达到高阶水平,但车企可以通过一块芯片同时实现“轻”智驾和座舱的功能,从而降低汽车线束用量,达到汽车降本和增加续航的目的。

北京车展黑芝麻展台

面向未来,黑芝麻认为芯片层面合并“汽车大脑”,是未来汽车智能化的最终路线,“市场需求推动应用下探,就会推动技术端用更少的成本,更低的资源,更小的开销去达到应用的成熟”,黑芝麻智能产品副总裁丁丁在车展上如此说道。

智能汽车在智驾层面的推进,还有从L4切入智驾的自动驾驶公司的一份力量。

光锥智能在文远知行展台看到,在展出的无人驾驶的车辆中间,还有两款奇瑞星途的智能汽车。据工作人员介绍,现场的奇瑞星途星纪元ES、ET量产车,搭载的是文远知行与博世合作的高阶驾驶方案。

高阶智驾的落地潮,让曾经因L4迟迟不能落地的智驾公司,也感受到了大规模商业化的“温暖”。
 

文远知行展出的奇瑞星途星际元ES、ET量产车

从北京车展整体的情况来看,虽然智驾供应商们对技术的追求方向不尽相同,但在2024年加急落地高阶智驾的规划,已经非常一致。

并且,按照各家供应商在本次展会给出的方案成本来算,落地高阶智驾在10万~20万车型的价格占比仅为3%~5%区间。

这也意味着,在高阶智驾的技术成熟和智能化的价格内卷下,绝大部分智能汽车都有机会在2024年落地高阶智驾。

在预期汽车即将完成出行层面的智能化改造之后,消费者也开始愈发重视车上生活的智能化体验了。

大模型“上车”

座舱智能的交互更智能

大模型落地智能座舱的趋势,全世界的车企们早已达成共识。

在海外,2024年CES上,大众、奔驰、宝马纷纷利用大模型打造座舱个人助理。在国内,是理想的Mind GPT、蔚来的NOMI GPT,火山引擎的座舱大模型和腾讯智慧出行的汽车行业大模型等。

大模型“纷纷上车”的原因,商汤科技首席科学家王晓刚认为,“大模型'上车'后能将座舱各单点AI功能组合起来,自动调用座舱软硬件资源,多模态大模型能够实现人与车的多感官交互,显著提升交互顺畅性、自然性”。

在本次的北京车展上,汽车智能座舱的供应商们给出了一些大模型“上车”的最新思考。

其中,商汤在智能座舱中以类似苹果Vision Pro的眼神和手势交互方式,给出了一个大模型落地座舱“最科幻”的答案。

商汤眼神交互的能力,来源于此前在车内落地DMS(驾驶员监测系统,能识别疲劳驾驶)的积累。在对识别精度的提升下,商汤实现了对驾驶员注视的中控屏,或者后排用户看后排屏幕的精准视线交互。

“看哪指哪”的交互方式非常理想,让驾驶员无需伸手触摸车机屏幕,就能在驾驶过程中操控车机,提高了驾驶的安全性。不过,具体操作的精准度,光锥智能后续会体验评测后再分享给大家。

另一边,在3D手势交互上,商汤在大量真人数据的基础上,为手势识别也设计了一个端到端的识别网络,用户可以“隔空”实现此前需要触摸的车机操作。这样,后排用户也可以比较轻松地操控前面的屏幕,控制音乐播放、切换地图等。
 

从新交互技术中,我们可以看到,汽车为AI的落地打造了一个更立体的操作空间,交互性从PC、手机那里汲取了不少精华,还在实用性上拉开了差异化。

除了交互之外,座舱大模型的落地,也是今年大模型上车的一大亮点。

腾讯智慧出行今年依托混元大模型,升级了新的座舱大模型,可以做汽车AI说明书的智能问答,比如针对该车型的专业用车/养车问答,主动提供车况提醒、养护建议等;基于App Agent能力,仅需 1 周,即可学习并熟练使用 1000+个车载 应用,实现车载小程序/APP 深度语音交互,帮用户完成各类车上服务操作,如自动订咖啡、订电影票、预约代客服务等操作。     

华为车BU在乾崑智能汽车解决方案中,在盘古大模型的基础上,训练出来了自己的汽车行业大模型——千悟引擎,而在这个AI引擎的加持下,鸿蒙座舱在车机、音响、显示等环节再次迭代升级。

华为千悟引擎

车机层面,基于华为自研的鸿蒙系统,华为车机能在实现多设备畅联的同时,还支持原生搭载绝大多数常用App。相比其他车企车机上“寥寥几个”App,车机看啥都要连手机投屏,鸿蒙车机在应用生态上称得上“遥遥领先”。

华为车机APP数量庞大,车型为阿维塔12

在声音和显示功能上,华为也利用AI对视频进行了自适应处理,将视频声音自动切换成3D音效。用户能够伴随画面,真实听到来自画面四面八方的声音。此外,华为还利用AI对座舱空间进行“定向降噪”,实现前排听歌、后排玩游戏互不打扰。

除了腾讯、华为和商汤之外,整车厂商们在本次车展上也在尝试智能座舱在交互和体验层面上的更多可能。

例如长城汽车在本次发布的Coffee OS 3智慧空间上,也深度应用了AI大模型。长城汽车的智能座舱也实现了与商汤手势控制类似的交互技术,用户可以通过捏合、拖动、攥拳等特定动作,完成播放、切换、选择等一系列的操作。此外,长城汽车还在哈弗系列车型上,配置了咖啡生活App,汽车可以连接智能水杯、儿童座椅、车载冰箱等智能外设,实现温奶、泡茶、温度调控等功能。

魏牌蓝山座舱

另外,结合地理位置的推荐也是一个新亮点。智己汽车与火山引擎在大模型应用及算法领域合作做了City Drive, 能够根据用户的个性化喜好,实时筛选并推送特色美食、热门景点、文化地标等本地生活内容,让出行从“我要去”扩展到“带我去”。

整体来看,汽车智能座舱和传统车机基于功能的交互模式,已经离得越来越远,无论是智能化程度还是功能、应用的丰富度上都已经远远跑在前面。

哪吒汽车创始人方运舟认为,“大模型‘上车’,现在带来了从0到1的变化,未来会实现从1到100的更大变化,人会把驾驶交给车,在智能空间处理其他事”。

可以预见,车企们会不断加大投入汽车智能,以求在每个阶段都能领先对手,全面智能化的“拉力赛”即将打响。

整车之外的智能化战事

眼见着,造一台智能汽车所需的“补给线”正在“拉”得越来越长。

车企为了维持长期智能化竞争力的成本开支,正在水涨船高。优秀者与后进者的差距,也在以肉眼可见的速度“膨胀”。

“甚至有种合资品牌的百年优势,在智能车时代一朝瓦解的感觉”。一位资深汽车行业分析师对光锥智能感叹道,“就算是曾经销量风光的造车新势力,这两年没加大智能化投入,在车展上便立马有些落寞”。

一边是持续在降价潮中“血拼”,一边又要维持智能化持续的开支。车企们即使知道这份钱不得不花,但也总会在市场上看一看,相比自建智算中心和每年开支大几十亿,更具性价比的方案。

于是,AI大模型厂商(云厂商为主)的能力和底座,也是车企们集体关注的对象。

汽车智能和AI云的结合,随着高阶智驾的落地和不断迭代,出身车企的智驾负责人更懂得如何调动这种需求和焦虑。

英伟达全球副总裁吴新宙就说,“进入 AI 定义汽车时代之后,汽车智驾的开发模式发生了变化,形成了云端+车端的开发闭环——智驾模型在拥有大算力的云端进行训练和验证,随后部署到车端,完成应用和数据收集回传,促进云端的模型训练”。

比如上述提到的,华为智能汽车解决方案乾崑3.0,每天学习3000万公里,模型每5天可以迭代一次。这个速度,真是卷到可怕。

除了智驾的训练,车企的研发、营销、办公等都需要大模型做数智化加速。

例如腾讯汽车行业大模型,在研发环节中,可以协助软件工程师写代码;在营销环节,可以做智能客服、销售AI助手的辅助;甚至做好一个AI 工程平台,车企直接拿来开发自己需要的AI应用。

归根结底,当前车企不断加大投入,是因为智能汽车距离“终极产品”还有着相当远的距离。或许在几年内,车企们都将身处于降价和智能化加码投入的内卷之中。但令人欣喜的是,中国汽车品牌们也将在不断追逐智能化技术的路上,构筑起令人无法逾越的壁垒。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:/a/581360.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系我们进行投诉反馈qq邮箱809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

volatile的相关知识点

volatitle这个关键字,不管是在Java还是在C中都有使用到,但是在两种语言中,由于编译器的原因,他们存在一点点区别。 C中的volatile关键字 在C中volatile主要用于告诉编译器,这个变量的值可能会意外改变 ,例如被硬件或者…

力扣刷题 62.不同路径

题干 一个机器人位于一个 m x n 网格的左上角 (起始点在下图中标记为 “Start” )。 机器人每次只能向下或者向右移动一步。机器人试图达到网格的右下角(在下图中标记为 “Finish” )。 问总共有多少条不同的路径? …

HertzBeat:一款开源实时监控告警系统,简直太好用了!

😄 19年之后由于某些原因断更了三年,23年重新扬帆起航,推出更多优质博文,希望大家多多支持~ 🌷 古之立大事者,不惟有超世之才,亦必有坚忍不拔之志 🎐 个人CSND主页——Mi…

训练营第三十六天动态规划(基础题part2)

训练营第三十六天动态规划(基础题part2) 62.不同路径 力扣题目链接 题目 一个机器人位于一个 m x n 网格的左上角 (起始点在下图中标记为 “Start” )。 机器人每次只能向下或者向右移动一步。机器人试图达到网格的右下角&am…

企业计算机服务器中了rmallox勒索病毒怎么办,rmallox勒索病毒解密流程

对于众多的企业来说,通过网络开展各项工作业务已经成为常态,网络为企业的生产运营提供了极大便利,也大大加快了企业发展的步伐,但众多企业越来越重视企业发展中的核心数据安全问题。近期,云天数据恢复中心接到众多企业…

Linux的学习之路:21、线程(1)

摘要: 本章说一下线程 目录 摘要: 一、回忆一下 二、如何理解线程 三、命令行看线程 四、利用函数进行使用 五、本章总结 1、线程的优点 2、线程的缺点 3、线程的异常 4、线程的用途 一、回忆一下 1、exe就是一个文件 2、我们的可执行程序…

企业工厂如何逆风翻盘:VR全景打破多重桎梏

现阶段,制造业工厂面临的困境,就是用着上百万的设备,却赚着几毛钱的利润。传统的工厂参观方式也存在着很多的局限性,例如时间上不方便、不能实地参访、生产线具有隐患等,都会使得参观者不能深入地了解工厂的生产环境和…

大模型对数字营销的驱动赋能

一、大模型驱动的营销数智化个信未来发展趋势 1.模型算法能力全面升级 大模型凭借智能化的用户洞察,个性化的需求预测、系统化的数据分析、效率化的营销决策以及实实化的全域检测支持,为营销行业更加准确地把握市场动态和消费者需求提供了强大支持。可以…

ubuntu22.04 修改内核源码教程

1. 确认当前内核版本 uname -a 2. 去ubuntu官网下载对应版本内核源码 6.5.0-28.29 : linux package : Ubuntu (launchpad.net) 3. 准备编译环境 sudo apt-get install libncurses5-dev libssl-dev build-essential openssl flex bison libelf-dev tar -xzvf linux_6.5.…

【VS+QT】visual studio 2022配置和搭建QT

一、下载QT 可以去QT官网下载:https://www.qt.io/product/development-tools。 直接安装。 二、安装qt插件 打开visual studio 2022,选择菜单栏中扩展->管理扩展 ,然后直接在vs插件市场搜索Qt Visual Studio Tools就行。 安装的时候根据提示,关闭…

动态规划|714.买卖股票的最佳时机含手续费

力扣题目链接 class Solution { public:int maxProfit(vector<int>& prices, int fee) {int n prices.size();vector<vector<int>> dp(n, vector<int>(2, 0));dp[0][0] - prices[0]; // 持股票for (int i 1; i < n; i) {dp[i][0] max(dp[i …

java案例-服务端与客户端(传输对象)

需求 代码 SysUser 用户类Operation 操作类Client 客户端Server 服务端ServerReaderThread 服务端线程类 SysUser 用户类 需要实现Serializable 方便序列化&#xff0c;传输对象 public class SysUser implements Serializable {private String username;private String passwo…

Swift - 枚举

文章目录 Swift - 枚举1. 枚举的基本用法2. 关联值&#xff08;Associated Values&#xff09;3. 关联值举例4. 原始值5. 隐式原始值&#xff08;Implicitly Assigned Raw Values&#xff09;6. 递归枚举&#xff08;Recursive Enumeration&#xff09;7. MemoryLayout Swift -…

解锁无限创意—MidjourneyAI绘画系统源码 支持AI智能会话+分销功能 对接ChatGPT+Midjourney接口 集成国内外众多AI大模型

在数字化浪潮汹涌的时代&#xff0c;人工智能已经成为推动社会进步的重要力量。而在艺术创作领域&#xff0c;MidjourneyAI绘画系统正以其强大的源码支持、智能会话功能、以及独特的分销模式&#xff0c;引领着智能艺术的新潮流。 分享一款MidjourneyAI绘画系统的源码&#xf…

leetcode多个测试用例之间相互影响导致提交失败

背景 在做一道easy题&#xff0c;二叉树的中序遍历&#xff0c;我提交的代码如下 from typing import (Optional,List )# Definition for a binary tree node. class TreeNode:def __init__(self, val0, leftNone, rightNone):self.val valself.left leftself.right right…

基础动态规划 - 过河卒

过河卒 兵从A点走到B点的所有路径方案&#xff0c;且不能经过 “马能吃棋子”的格子。 如果没有马&#xff0c;那么这道题就是一个简单的从A点走到B点的所有路径情况的简单动态规划。 状态转移方程为 dp[i,j] dp[i - 1,j] dp[i,j - 1]。 但如果加上了马这个棋子&#xff0…

一份报告实现两电平逆变、三电平逆变、三相整流、光伏并网simulink仿真

一份报告实现两电平逆变、三电平逆变、三相整流、光伏并网simulink仿真。逆变、整流与光伏的全家桶系列&#xff0c;适合小白使用。 模型获取链接&#xff1a;一份报告实现两电平逆变、三电平逆变、三相整流、光伏并网simulink仿真

llama3本地部署

目录 II.下载 II.验证ollama安装 II.安装llama3 和启动 II.命令行调用 II.api调用 II.参考文献 II.下载 https://ollama.com/download/windows OllamaSetup.exe https://github.com/meta-llama/llama3 II.验证ollama安装 cmd ollama II.安装llama3 和启动 ollama run …

LeetCode 2385.感染二叉树需要的总时间:两次搜索(深搜 + 广搜)

【LetMeFly】2385.感染二叉树需要的总时间&#xff1a;两次搜索&#xff08;深搜 广搜&#xff09; 力扣题目链接&#xff1a;https://leetcode.cn/problems/amount-of-time-for-binary-tree-to-be-infected/ 给你一棵二叉树的根节点 root &#xff0c;二叉树中节点的值 互不…

永磁同步电机SMO负载转矩观测matlab模型。

永磁同步电机SMO负载转矩观测matlab模型。 负载转矩的有效识别是提高伺服驱动系统抗负载扰动性能的关键之一。现在的传统结构的LTID滑模观测器存在频率抖动大&#xff0c;估计精度差的缺点&#xff0c;限制了其在高性能伺服系统中的应用。 本模型推导分析了传统LTID滑模观测器…