當前,L2級自動駕駛技術已經實現大規模的商業化運用,進一步向上突破,實現L3及以上自動駕駛汽車落地,成為了行業共同努力的方向。但同時也有一些車企宣稱直接躍過L3級别,投入L4級自動駕駛的研發和量産。
在自動駕駛領域,以騰訊為代表的軟件和雲服務提供方,對于量産落地的實現路徑,有怎麼樣的投入和布局?日前,騰訊自動駕駛産品負責人王明明,分享了騰訊對自動駕駛落地應用的破局思路。
從需求出發 讓用戶早日體驗到自動駕駛的便利性
從當前用戶駕車過程中的痛點出發,未來自動駕駛一定是伴随着輔助駕駛的逐步演進而實現的。相比于L1-L5,騰訊更願意以用戶的需求為出發點,提供場景化的自動駕駛服務,解決用戶痛點,分場景、分需求逐步實現自動駕駛落地。
例如,上下班及長途旅行,是用車的兩個高頻領域,這其中大部分的時間都是行駛在高速或者是比較封閉的城市快速路上,尤其是在一二線城市,日常通勤往往也是從家裡出來,很短的時間就進入快速或者高速路段。所以解決高速場景中的自動駕駛,就可以在很大程度上滿足用戶解放雙手的需求。另外,高速和封閉的城市快速路,道路地面标識相對清晰,路況相對簡單,可以成為自動駕駛落地應用的第一步。
目前,騰訊高精度地圖團隊已經完成了全國高速及快速路的高精度地圖數據采集及繪制工作,為實現高速場景的自動駕駛打下了紮實的基礎。
除了高速和快速路,泊車也是在目前道路條件下可以比較快速實現的輔助駕駛場景,能讓用戶直觀體驗到自動駕駛帶來的便利。從2019年開始,騰訊自動駕駛團隊針對高速及泊車場景進行了産品化開發,并預計在今年下半年推出針對這兩種場景的自動駕駛量産解決方案,以分場景、分需求的方式逐步推動自動駕駛功能的量産落地。
充分發揮騰訊的算法和雲服務的優勢,通過OTA讓用戶體驗持續升級
目前來看,針對具體的用戶需求和應用場景進行自動駕駛開發,并迅速讓這些功能進入量産和運用,能讓用戶早日感受到自動駕駛帶來的便利,也能讓車企以及行業上下遊企業更早的看到收益。此前,一些車企宣稱取消了L3級自動駕駛項目,其實大部分也是調整了目标,選擇了比較務實的打法。
騰訊認為,實現數據閉環是自動駕駛系統不斷優化的關鍵。在車輛硬件條件滿足、算力保證的基礎之上,騰訊可以結合自身的軟件能力和雲服務的優勢,通過數據回傳,尤其是corner case的累積,實現算法的不斷優化。經過OTA升級的方式更新軟件,不斷向用戶開放更多自動駕駛能力,形成良性循環,為用戶及車企合作夥伴帶來持續的價值。
軟件定義汽車,差異化創造價值
在數字化浪潮下,智能化、網聯化迅速發展,極大提升了車輛的用戶體驗。軟件定義汽車的說法一再被提及,汽車電子軟件爆炸式增長,随之而來的就是電子電氣構架的變革。集中式架構取代傳統的分布式架構,已經成為汽車電子電氣架構公認的未來。
集中式架構是方向,但是真正實現用一個或幾個“大腦”來操控全車,面臨着不少的挑戰,是一個長期的發展過程。ECU數量減少,硬件架構日趨相同,功能/體驗的差異化更多通過軟件的差異化實現。OEM/tier1/tier2的界限會變的模糊,行業分工會重構。車廠會主導整個軟硬件架構開發,甚至直接從事部分軟件開發。
AI、大數據、雲計算的發展,帶來千人千面的定制化體驗的潛力,使産品在硬件之外的增值變為可能。在這個過程中,騰訊希望聚焦自動駕駛軟件,充分發揮自身的算法優勢,提供模塊化軟件解決方案,做好數字化的工具箱,為合作夥伴提供助力。
智慧出行領域,特别是自動駕駛産業鍊龐大且複雜,量産落地需要技術+政策+産業鍊共同驅動。作為智慧出行領域的重要參與者,騰訊一直在跟蹤自動駕駛相關法規的進展,并力求在法規允許的範圍内,為用戶提供更好的産品體驗。與此同時,騰訊也在積極推進法規建設,結合自身的實踐經驗與一些政府機關、行業組織、産業聯盟等行業夥伴一起,參與到部分自動駕駛行業标準和法規的前期驗證工作中,推動法規建設更好的服務于自動駕駛研發及落地。目前,騰訊正在與國家智能網聯汽車(長沙)測試區,北京智能車聯創新中心等行業機構密切合作,提升自動駕駛汽車的測試效率,共同探索測試評價的配套升級。
自動駕駛和智能網聯汽車領域将成為這一輪新基礎建設加速的重點落地場景之一,騰訊自擁抱産業互聯網以來,也早已布局了包含5G網絡應用、車聯網、自動駕駛等領域的智慧出行業務版圖,連接豐富的出行服務生态,與政府部門、車企乃至整個汽車行業展開深入的合作,發揮自身的用戶服務和生态連接能力,為智慧出行産業發展提供助力。
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