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智能汽车未来将驶向何方?

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在今年的美国CES展会上,智能汽车是不容错过的亮点。IT企业正在以颠覆者的姿态强势介入,传统厂商也决不会坐以待毙。贾跃亭投资的法拉第连续两年赚足眼球,虽然有点“四不像”,但很可能会赢得中国消费者的青睐;丰田、本田在“以人为本”方面狠下功夫,让汽车人工智能系统感知驾驶者的习惯、情绪,从而自动调整驾驶模式;科技感十足的奥迪和英伟达合作,要在2020年推出最智慧的自动驾驶汽车……未来汽车正在朝着自动驾驶、物联网化和电动化的方向发展。然而,到2020年以前,机遇仍然和挑战并存。

这次CES展,参观者最不可能错过的就是和汽车相关的展览。整个拉斯维加斯会展中心的北馆都被汽车厂商占领了,展馆外面也陈列着各种新潮酷炫的车型。传统的CES展会基本上是电脑、移动设备和电子零部件的盛会。最近几年,汽车产业开始了一个巨大的创新浪潮,快速朝着电动化、网络化和智能化发展,IT行业的企业以颠覆者的姿态强势介入这个庞大的市场。

面对IT和互联网企业的先发优势和咄咄进攻,传统汽车厂商不可能把未来汽车的话语权拱手相让,主动地或被动地拥抱这个巨大的市场机会;众多以往和汽车行业不搭界的科技企业也跨界加入行列。CES也由此变成了变相斗法的汽车展,厂商竞相在此推出各种汽车创新技术。

电动汽车的出现,使汽车行业迎来了最大的技术更新浪潮。同时,IT技术的进步、计算能力的提高和感知成本的下降,使物联网成为了我们有生之年经历的一个最大的、破坏性的创新和商机。根据新型消费群体对网络电子产品的偏好,汽车越来越朝着智能化、网络化的方向发展。车联网是一种特定的物联网,由于应用场景比较固定,应该较早得到广泛普及。2016年,人工智能的进步一下子引爆了人们对于自动驾驶的想象。在过去的这两届CES上,自动驾驶是最热门的话题。

与往年的CES大多只表达产品技术理念和PPT造车相比,今年的汽车厂商越来越多地关注实现的路径,并且显示出与来自于硅谷和各地的技术公司结盟,无论是在有关人工智能在车内的应用、无人驾驶汽车的量产可行性,或者是在商业模式的探讨上,都表现出了明显的进步。

本次CES汽车展最大的看点在于:贾跃亭投资创立的法拉第发布了第一款量产车,宣称是全世界加速最快的跨界“新物种”;丰田亮相了Concept-i概念车;克莱斯勒推出了面向年轻买家的MPV概念车;本田展示了具有情感引擎的NeuV概念城市通勤车;一向科技感很强的奥迪和这几年的“当红子鸡”芯片公司英伟达(NVIDIA)合作,旨在基于后者的深度学习超级计算机Xavier,在2020年打造最智慧的自动驾驶汽车;英特尔成立了无人驾驶汽车事业部,并且宣布Intel Go的无人驾驶汽车解决方案,包括软件开发包(连接英特尔的Atom和Xeon处理器)、5G调制解调器,以及云计算数据中心。英特尔和宝马合作,把芯片用于宝马i8车型里。

英伟达是这两年当红的芯片公司 

遗憾的是,本届CES展上,除了北汽新能源宣布和百度的战略合作之外,国内的自主车企依然基本缺席。虽然这些车企在国内挺热闹,却无法在国际舞台上一决雌雄,至少是同台展示。长此下去,所谓“弯道超车”的愿景可能也不过停留在喊喊口号上。明显看到,中国互联网企业的创新意愿和行动走在了自主车企的前面。

百度和北汽新能源汽车宣布战略合作  

主要车企

法拉第连续两年抢足了风头。尽管业界质疑是否能有足够的资金完成工厂的建设和造车,法拉第这次还是在CES前宣布了它的第一款量产车。这款被称为“新物种”的FF91的确有点四不像,不大符合大众普遍的审美观点,仁者见仁,是否惊艳各自评判。FF91宣布的性能指标惊人:1,050马力、0到百公里加速2.39秒、130度电、600公里续航。这些性能和之前宣布的Lucid Air非常相似,二者也都是智能化程度极高的车型,自动驾驶、智能交互,和大屏车内娱乐系统等等不一而足。应该说法拉第非常了解国内高端消费者的审美观和心理,内饰设计的重点在于后排乘客的舒适感,所以不奇怪法拉第会首先面向中国市场,而且得到了相当多的国内消费者的关注。

法拉第的FF91量产车 

说起法拉第,不能不提一下Lucid。去年12月,硅谷创业公司Lucid Motor宣布了它的第一台量产车Lucid Air,这是一台有超凡性能的豪华轿跑车,1,000马力、0到百公里加速2.5秒、最高时速320公里、130度电、续航600公里。虽然车身相对奔驰S级车和宝马7系稍短,但内部空间与奔驰S级相当。内饰更是值得称赞,高配版会配置类似于航空座椅的、可以放倒的后座。

Lucid创立于2008年,公司的CTO Peter Rawlinson是原特斯拉Model S的主设计师和英国莲花跑车的主设计师。核心技术团队来自于特斯拉、宝马、奥迪等一线厂商。经过多年的研发,该公司具备包括电机、电控、电池管理和整车设计等整套核心技术。这款车将在亚利桑那州的Casa Grande量产,预计2018年下线。在拉斯维加斯的试驾者表示,操控体验相当好,转向精准流畅。

Lucid Air量产车

这次丰田汽车在展会的前一天就揭示了它的新概念车Concept-i。这是我看到的最喜欢的一款车,外形十分拉风,设计理念也吸引人:以人为本,和人建立温暖友好的伙伴关系。Concept-i通过人工智能系统Yui和各种传感器分析你的驾驶习惯、感知你的情绪、获知行程时间与目的地等信息;而且可以感知驾驶者的视觉或触觉状况、监测路况和驾驶者疲劳度(如果驾驶员垂头,可以有冷气把你吹醒),并且支持随时切换自动/手动驾驶模式。走进它,它会向你眨眼,和你打招呼,十足的暖男范儿。

丰田汽车概念车Concept-i

本田汽车的概念车NeuV是一辆小型自动驾驶的城市通勤车,具有情感引擎,可以很好感知乘客的状态。日产汽车展出的概念车,似乎没有什么特殊的亮点。其CEO Carlos Ghosn是唯一到场做主题演讲的CEO,他提出的零排放、零伤害出行的概念倒是挺吸引人。

在自动驾驶方面,克莱斯勒在过去一直落于其他竞争对手。去年克莱斯勒和谷歌签署协议,是美国第一家主要车商成为谷歌的Robot Car的OEM伙伴,这也许是克莱斯勒担心落后出局的应对举措。这次它展出了一辆很酷的、充满未来感的概念车Portal,一辆自动驾驶功能的电动minivan。福特一口气宣布了五年内七辆电动车和混动车的量产计划,甚至展出了两款自动驾驶的自行车(福特哥是不是走得太远了?)

克莱斯勒的概念车Portal

福特汽车的概念自行车

韩国现代汽车这次展会很卖力,展出了众多它要整合到量产车里的未来出行的新科技,包括无排放、自动驾驶和连接出行等。它提出了新的“安乐(Wellbeing)”概念内饰,采用生物识别技术来监控驾驶员的身体和精神状态,并相应调节驾驶舱的灯光、座椅、声音和味道。当然,也不是所有科技都是容易被接受的,比如现代汽车和思科的战略合作,打造“终极连接汽车”,认为未来汽车和人们家里的家庭可以无缝连接,车不停在车库里,而是直接进入起居室。这个我可得想想。

现代汽车的概念驾驶舱

驭势科技UISEE——这家北京的新创公司进步神速。一年前,我见过该公司的CEO吴甘沙先生,吴先生是原来英特尔公司的中国CTO。当时该公司刚刚起步,定位还是为汽车厂家提供ADAS系统。时隔一年,这次展会驭势居然展出了一款自动驾驶的概念车。这款车的造型很独特,只有一侧有两扇门,装备激光雷达、毫米波雷达和超声波,360度环视摄像头,适合在城市里单身上班族的交通。

驭势科技的自动驾驶概念车
这次展会还有很多其他有看点的量产车型和概念车值得关注。逗哈科技(Doohan)展出的中国首款双前轮智能机车,采用专利的下置式可侧倾偏摆双前轮结构,强调品质、个性和智能化。

逗哈科技的智能机车

老牌厂家哈雷机车也不甘落后,新款摩托车也开始增加智能化的色彩。这款哈雷是不是依然很酷?

哈雷新智能化机车
日本Denso展示了一辆非常别致的未来概念电动车。这款车和美国麻省理工学院合作研发,采用可呼吸材料的座椅,具有无线充电和自动驾驶等功能。

Denso的未来概念车

发展趋势

未来汽车的主要角力点在自动驾驶、物联网化和电动化等方面。

智能化自动驾驶

自动驾驶技术之所以在汽车和科技领域如此炙手可热,是因为它是未来电动互联汽车社会的重要实现手段。人工智能是自动驾驶最核心的技术驱动力。2016年,随着谷歌的AlphaGo的胜利和无人驾驶汽车产品化,人工智能再次成为了爆点,一个炙手可热的新名词“深度学习”出现在了人们的词典中。

其实,深度学习的概念是2006年提出的,另一个更基础的概念“神经网络”已经存在了二三十年。为什么人工智能今天才又受到追捧,我认为主要的原因是计算和感知能力的进步和成本的下降,使人工智能能够以合理的成本解决实际的问题。关于人工智能的话题,由于篇幅所限,请容另行撰文进一步讲述。

无人驾驶的技术核心之一,是让车辆自己学习道路信息。另一方面,人工智能也在尝试在车内给驾驶和乘坐带来智能交互和创新体验。今年的CES,有关人工智能技术走进车内的各种应用尝试中,亚马逊的Alexa是最大的明星,合作伙伴囊括了福特、大众等主要车企。其他巨头包括谷歌、微软、百度以及众多更小规模车联网领域的创业公司,整车厂商也多纷纷提供智能交互系统。宝马描绘了未来概念内饰科技HoloActive驾驶舱,在娱乐系统里整合了手势识别。博世提供了未来汽车内置的概念参考设计,用摄像头识别个人,并按照其喜好设置车辆、调节舱内温度和播放喜好的音乐等等。日本松下展示了它的自动驾驶汽车的乘坐舱,舱内安装了带有4K交互显示屏的小桌,和众多的触摸屏及增强现实显示。

松下的概念客舱
 
在实现自动驾驶的核心器件中,激光雷达的高成本是自动驾驶发展的一个瓶颈。Uber或者谷歌无人驾驶汽车,车顶上都带有一个不停旋转的设备,就是激光雷达。Velodyn是最早为谷歌无人驾驶汽车提供激光雷达的合作伙伴。无人驾驶汽车要获得普及,必须要把激光雷达的成本从目前的数千美元降到100~200美元的价格区间。目前,激光雷达正在从传统机械式扫描向固态扫描发展,一些新兴的创业公司如Quanergy(2016年由三星投资)开始走向舞台。有些更初期的创业公司,采用矩阵激光源或CMOS感应器的方式,可以极大地提供精度和降低成本,值得期待。毫米波雷达也是辅助驾驶系统和自动驾驶汽车常用的核心器件,成本的下降也是势在必行。
 

硅谷创业公司Quanergy的激光雷达产品

光雷达的小型化和低成本化当务之急
 
另外一个基础问题是运算能力。运行一辆无人驾驶汽车将会产生庞大的数据量,除了本地的处理能力,也需要足够的带宽把数据传输到数据中心,4G网络已经显得太慢。3D地图对自动驾驶也是必要的核心技术,无人驾驶汽车需要的地图信息对精确度的要求很高。很多汽车厂商都设立了实验室,着重研发3D高清地图,也有厂商是选择与第三方地图公司合作,例如福特就投资了3D地图公司Civil Maps。

物联网化

相对于电动车的性能,本届CES上人们更加关注的是车企如何在电动汽车上实现物联网化。与自动驾驶和电动化趋势相比,物联网各方面的条件已经比较成熟。具备系统和软件优势的谷歌、苹果等科技类公司已经针对物联网推出了自己的解决方案,并且试图将各自的软件系统嵌入到汽车的前装市场。这是科技类公司的强项。按说意识到这一差距,车企更愿意与科技类公司合作实现自身在此领域的未来规划。但在本届CES展上,更多的车企以强势的姿态表达自行搭建生态的计划。

汽车是我们普通人生活中拥有的最为昂贵的消费品,但人对车的使用频率却不高。根据本田的调研数据:私家车辆96%的时间是闲置的。这样看来,无人驾驶汽车可以在接送上下班以外的时间,能够自己开出去提供类似Uber的服务来帮你赚钱,或者在有了发达的无人驾驶汽车的服务前提下,你是否真的需要在产权上拥有一辆车。创新将会从技术到商业模式上改变汽车行业和生态,未来车企可能被迫改变单一的汽车销售模式,转而关注其他由数据、移动化和服务带来的新的商业机会。

电动化

电动车是自动驾驶汽车的主要的硬件载体。电动车的核心技术包括了电机、电控、电池包为核心的动力驱动,轻量化和整车设计。目前主要的关注点还是在于如何提高电动车的续航能力,这需要电池能量密度的进一步提高,这方面比较有商业化前景的是硅纳米材料在电池负极的应用(硅的能量密度比传统石墨电机高一个数量级),比较领先的企业包括Amprius和Enevate。

电控和动力驱动系统的性能和小型化也是极其关键的技术壁垒。为了提高效率和性能,电动车的设计需要高电压和大电流的功率器件的支持,传统的硅基IGBT已经难以跟上需求。新型的氮化镓和碳化硅功率期间正在走向主流,包括GaN Systems、英飞凌、Cree和EPC等。

在充电方面,自动驾驶车辆的普及一定会带来无线充电的兴起,你很难想象一个合作的无人驾驶的车队要有人来手动充电。市场需要在充电效率、距离、角度灵活性、成本和体积等方面有突破的充电技术,并且需要有像高通在消费电子领域Qi的标准联盟。值得关注的企业包括Witricity和Wibotic。

 

Wibotic为自动巡航的UAV、机器人以及自动驾驶汽车提供无线充电解决方案 

2020年以前的挑战

汽车厂商纷纷把2020年作为无人驾驶汽车量产的元年,要实现这个目标,未来四年尚有亟待解决的若干挑战。

首先是量产制造。汽车是集人类智慧之大成的最庞大的系统工程之一。一辆传统的汽油车的零件数量为七八千个,电动车虽然极大简化了汽车的结构,但也要有五六千个零件。团队经验、设计周期和成本控制等问题,是车商、尤其是新兴车商必须要克服的障碍。当然,新入者往往倾向于外包生产的轻资产模式,某种程度上可以加快解决的速度,但依然是绕不过去的。

其次是核心器件。包括自动驾驶汽车相关的雷达、摄像头等设备的持续改进;算法和路线安排的更加优化;计算机视觉和人工智能技术继续改进以及3D高清实时地图体系的建立。

还有,自动驾驶汽车组成的车联网作为物联网的分支,必须在大规模上路之前,很好地解决安全、隐私和自治等关键问题。

最后,相关的法律也需要配套和完善。应该说,自动驾驶机车的出现,彻底改变了人类的交通系统,给我们带来了前所未有的便利和极大的想象空间,也带来了法律和道德方面新的挑战。

本文作者李立伟先生(自称“老麦”)现任青云创投管理合伙人和青云智慧技术创新基金主管合伙人,他在物联网、机器人、人工智能、电动车、新材料和VR/AR等领域拥有愈20年风险投资经历,支持了若干企业成功实现IPO或并购。在加入青云创投之前,他曾经是国际知名投资机构凯鹏华盈(KPCB)中国基金合伙人。李立伟毕业于清华大学计算机科学系,并获得加拿大滑铁卢大学的电子工程系硕士学位。他还将在《财富》中文网陆续发布关于人工智能等话题的精彩文章。

 
 

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