发布时间:2020-10-29 07:55:37
来源:股票啦
股票啦网 www.gupiaola.com 2020年10月29日报道:蔚来、小鹏挑战特斯拉:解锁辅助导航驾驶新技能 将来路线存差异
作为国内造车新势力中的头部企业,美股暴跌投资蔚来汽车和小鹏汽车又拥有了一项此前只属于特斯拉的“技能”。
在近一个多月的时间里,蔚来汽车和小鹏汽车先后公布NOP(Navigate on Pilot,领航辅助)和NGP(Navigate Guided Pilot,高速自主导航驾驶)功能。虽然这两者与特斯拉NOA(Navigate on Autopilot,自动辅助导航驾驶)命名方式不同,但实现的功能却很相似,都可以用辅助导航驾驶进行概括。
所谓辅助导航驾驶,即驾驶员可以在车载导航地图上规划好路线,待车辆驾驶到支持该功能的路段时,美股暴跌投资车辆可以根据导航路线指引,在行车过程中实时挑选最优路线,实现自动驶入或驶出匝道口、自动变道、调整车速等功能。
业内预测认为,虽然辅助导航驾驶功能仍属于L2级自动驾驶功能的范畴,可是其向更高级别的自动驾驶功能又靠近了一步。在目前的汽车行业中,只有特斯拉、蔚来汽车、小鹏汽车三家企业将此功能落地。
特斯拉对高精地图不“感冒”
公布资料显示,特斯拉NOA于2018年10月推出,蔚来NOP在2020年9月公布,小鹏NGP同样在2020年10月公布,美股暴跌投资但正式推送还要等到2021年第一季度。虽然晚于特斯拉推出此功能,但蔚来汽车和小鹏汽车方面认为,两者都可以在中国本土提供更好的使用体验,这与高精地图的使用有很大关系。
据熟悉,高精地图可以达到车道级的精度,能反映出平凡地图无法体现的道路坡度、曲率、周边障碍物等地理信息,能够让车辆有更强的全局路径规划能力。同时,高精地图可以帮忙车辆在特定路段实现自主变道超车以维持更快的平均车速,自动上下高速公路或城市快速道路匝道并进行主动车速操纵。
值得注意的是,特斯拉NOA在国内使用的地图与蔚来NOP相同,都来自百度(BIDU),美股暴跌投资但特斯拉NOA使用的却非高精地图。其更多依靠处理视觉信号来对环境进行感知,这样导致的结局是,特斯拉NOA在高速公路上使用会隐藏车辆偏航的情况。
此前,特斯拉CEO埃隆·马斯克多次表达对高精地图不“感冒”:“高精地图是一个‘很糟糕的想法’,会导致自动驾驶系统过于依靠已储备的高精地图而失去灵敏性,不能像真正的司机那样根据路况灵敏应变。”
事实上,特斯拉也并非良好拒绝高精地图,其在北美地区就以车主众包的形式自主采集和绘制高精度地图。不过,根据國家自然资源部于2019年8月公布的《外国的组织或者个人来华测绘治理暂行方法》第六条规定,美股暴跌投资独资外企在中国测绘高精度地图,需要与有关部门或单位设立合资企业,并经过各级政府批准。这意味着,特斯拉还不能在国内以车主众包的形式自主采集和绘制高精度地图。
除都使用高精地图外,蔚来NOP与小鹏NGP还都与车载的语音交互进行结合,做到变道、上下匝道、汇入主路等操作时都配合语音提示,而这一点是特斯拉NOA所不具备的。
技术路线挑选仍存差异
事实上,在当前自动驾驶行业进展的过程中,即便是对同一事物,美股暴跌投资每个企业也都有不同明白。比如,在自动驾驶解决方案中,目前有两种主流的传感器路线:一种是以Waymo为代表的激光雷达主导、其他传感器为辅的技术路线;另一种是以特斯拉为代表的摄像头主导,多传感器融合的视觉方案。
在武汉理工大学汽车工程学院副教授杨胜兵看来,当前不应该谈论哪种技术路线优劣,最重大的是要提高这些方案的可靠性。“目前来说,提高可靠性只能是加强测试,加强汽车安全等级的要求,包含实际测试的指标。”杨胜兵表达。
同时,针对自动驾驶进展路线的挑选,不同企业也有不同的观点。在自动驾驶初创公司AutoX CEO肖健雄看来,美股暴跌投资从L0—L3级自动驾驶的渐进式路线是存量且成熟的销售市场,而L4级自动驾驶路线尚属新兴之地,无论是行业巨头還是初创公司都处在相对公正的位置进行较量。
与肖健雄的观点不同,自动驾驶感知技术研发商MINIEYE CEO刘国清则更认同渐进式进展路线。刘国清认为,L0—L3级自动驾驶的逐步演进能够以一种平滑的方式进行升级,是渐进式需求。同时,渐进式路线能够有机会更早地进入车厂的供应链体系,通过量产的项目发掘出更多商业上的可能。
在商汤智能产业钻研院战略与生态钻研的相关负责人看来,两种不同技术迭代路线背后反映的是不同的产业思维。“一种是在安全、成本、技术等方面都有保障的情况下实现量产,美股暴跌投资其它一种的重点则放在长期技术,以产品迭代作为企业技术创新的关键驱动力。”该负责人表达。
值得注意的是,随着5G、智慧城市等技术的普及,业内针对车辆实现自动驾驶时依靠单车智能,還是借助车路协同也存有不同的看法。针对这些看法,百度(BIDU)智能驾驶事业群自动驾驶事业部总经理陶吉认为,车路协同领域的关键洞悉需要车端和路侧同时发力,单车智能和车路协同二者缺一不可。
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