靠OTA让车实现自动驾驶?特斯拉和小鹏都差太多

不久前,中美的两家造车新势力又一次产生了知识产权上的分歧,美方当然就是特斯拉,而中方,依然是小鹏。抛开知识产权的问题不谈,小鹏汽车同时在几天以前,表达过自己对于自动驾驶的一个规划,也就是,从L2到L3的渐进式路径,而实现这一路径的方式,则是通过OTA。

大家对OTA应该都不算陌生了,毕竟特斯拉已经把这个功能玩出了花,也确实通过这个功能实现了其Autopilot辅助驾驶的迭代升级,不过,故事到了小鹏汽车这里,也能如此顺利和成功么?

让我们先来聊聊软件

其实聊到软件,主要就是看人,小鹏汽车在自动驾驶方面,一直都不惜重金,比如之前从特斯拉找来的自动驾驶机械学习方面的专家谷俊丽,帮助小鹏汽车的自动驾驶软件实现对驾驶员驾驶习惯的学习,以此不断优化自动驾驶系统。

同时,小鹏汽车在不久前还找来了在高通做了10几年自动驾驶研发的吴新宙,助力小鹏在自动驾驶的研发和迭代升级,这其中,当然也包括高效地使用芯片和传感器处理数据,提升车辆在自动驾驶阶段的反应速度。

可以说,小鹏汽车有这两位专家坐镇,再加上其在美国近100人的自动驾驶开发团队,它在软件方面的可靠度可以达到70分,之所以分数并不高,主要还是因为样本量太小,没有大规模交付之前,它所能采集到的数据必然还是有限的,而没有足够大的样本,谷俊丽在机械学习方面的潜力显然无法被完全激发,小鹏汽车的优势,也就无法完全发挥出来。

一些关于硬件层面的事

当然,想要实现自动驾驶,特别是从L2到L3级别的自动驾驶,其最主要的基础,就是硬件传感器是否支持它实现附加的功能,如果目前产品的硬件传感器并不能实现更高精度的探测和预判,那么不管它的软件再好,也是无法实现的。

从小鹏汽车官网对于G3的介绍页面上,我们看到了小鹏G3为了实现L2级别的自动驾驶所装备的”武器”,共20个传感器,分别是12个超声传感器,探测距离10米,5个视觉传感器,探测距离50米,以及3个毫米波传感器,探测距离160米,三类传感器共同实现了诸如自动泊车、划线识别、自适应巡航以及紧急制动等功能,并且在使用过程中,它还能识别出前方以及两侧车道的车辆位置,可以提前预测出是否会有车辆变道,提前减速,避免急刹车,算是初步实现了L2级别自动驾驶。

不过,这些传感器,够实现L3级别自动驾驶了么?我们先来看看SAE International对L3级别自动驾驶的定义:高度自动驾驶,与L2级别自动驾驶最主要的区别是,对环境的观察从驾驶员转变成了系统,也就是说,这个时候,在部分路况下(显然不单单是高速上),车辆已经可以完全脱离驾驶员,实现自动驾驶。

而到了这一步,显然,最高只有160m的探测距离是不够的,拿现在自动驾驶做的最好的特斯拉来说,它的传感器,就比小鹏G3的要更丰富,单就视觉传感器,就有8个,最大探测距离也达到了250米,这还不算车身四周的超声波传感器和毫米波传感器,而它,也只是说自己是自动辅助驾驶。

不仅仅是传感器上存在短板,在处理芯片上,也同样需要处理效率更高的芯片,比如,小鹏即将在第二款车上搭载的来自英伟达的DRIVE Xavier芯片,也许能够更好的实现L3级别自动驾驶的目标,但是目前来说,想要单纯靠OTA来实现L2到L3的渐进式路径,显然言之尚早。

写在最后

是的,小鹏汽车的自动驾驶之路,还有很多困难和阻碍,不过,对于一家造车新势力,而且是比较缺钱的一家造车新势力来说,愿意投入人力物力财力来进行技术的研发,保持不断的更新迭代,做着一件短期内可能看不到回报,但是有更大可能会在短期内拖垮它的事,我们看到了他们认为的一种出路。

不管最后结果如何,都在宣传OTA,车企们也确实需要来真正落实这件事了,而小鹏汽车,可能是其中之一。

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