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抢先试驾 NIO Pilot 1.0 beta ,蔚来自动驾驶全解读

周六下午,北京,亦庄蔚来交付中心。

雾霾,天阴沉沉,一楼大厅门外热外朝天。抽着烟,激烈地争论着,来自北京、上海、广州等地的近百位蔚来早期车主三三两两地聚在一起,话题是蔚来刚刚披露的 NIO Pilot 1.0 beta 版本。

蔚来NP ACC 功能试驾线路

按照计划,蔚来将在 4 月开始升级 NIO Pilot,首先是 ACC 自适应巡航,接着是 5 月的行车记录仪、多账户切换,6 月则释放 NIO Pilot 的主要功能,包含高速自动辅助驾驶、拥堵自动辅助驾驶、自动泊车辅助系统等。

简单理解,到 6 月时,蔚来的 NIO Pilot 将具备特斯拉 Autopilot 几乎所有的核心功能。除了「全自动驾驶」。

但有并等于能用,能用并不等于好用。BBA 用无数血泪证明了这一点。蔚来又会怎样?

蔚来自动驾驶副总裁Jamie Carlson

这次 NP 首次试驾,我完整体验了蔚来即将推出的 ACC 巡航功能,并在上午参加完蔚来自动驾驶副总裁 Jamie Carlson 的 workshop后对他进行了专访。

试驾蔚来 ACC 图片,红色部分主要界面更新

一天下来,整体感受是:虽然 ACC 不是什么黑科技,但蔚来在这一功能点上体现出了较强的技术、调试、优化、交互能力,让人对蔚来的整体软件实力信心大增,进而对六月的完整能力释放充满期待。

  • 首试 NP 1.0 beta:

ACC 体验超出预期,特斯拉基础上进了一步

正在 ACC 状态中的ES8

当天的试乘试驾很简单,体验 NP 1.0 beta 版本将在 4 月释放的 ACC 自适应续航功能。

李斌当天在会上说,大家在这方面不会考虑蔚来是个初创企业,而是拿来跟特别成熟的企业来比。

话没说透,大家的确是拿蔚来的 NP 来跟特斯拉的 AP 比的。虽然从发展历程来看不太公平,但对于消费者而言却理所应当。

试驾分为两批,第一批试驾的车主即将出发

ACC 自适应续航并不是什么黑科技。试驾前后,很多内测车主都这样说。但从技术发展路径来看,ACC  却是高速自动辅助驾驶、拥堵自动辅助驾驶等功能的前置功能。

换句话说,你必须把 ACC 这个技能点点到了、点好了,才会有类似特斯拉那种在封闭道路(高速公路)的可脱手驾驶,甚至不建议、但事实上存在的打个盹。

那么,蔚来的 ACC 到底怎样?结合试驾车主@Sunny、 @蒙哥、@群主以及我自己的体会,大体可以得出下面几个判断:

开启 ACC 时的 ES8

自动跟随时的加减速比特斯拉现有系统要柔和,更像是人加油、踩刹车的感觉。这种感觉,特别在前车突然变线,道路出现较长空挡时感觉明显。

在这一点上,@蒙哥 的感觉跟我一样,会觉得在特斯拉的基础上再进了一步,很不错。而@群众 则表示还有优化空间——根据不同距离更好地调节加速力度。简单说,就是跟车近时,加速再慢一点;跟车远时,加速再快一点,避免被人频繁加塞。 

开启 ACC 时的过弯视频

弯道开启 ACC 表现尚可。但在没有前车的情况下,需要自己调节速度。考虑到这是 ACC ,并没有车道保持功能。目前可以接受。

ES8 ACC 启动后的交互界面,在特斯拉基础上更进一步。著名极客车主@Sunny 在试驾完跟我开玩笑,不用出保险了。对于这样的交互,他给了个好评。

这样的交互是怎样的?看上图红色,与前车之间的距离分成五块。

这样做的好处,在于启动 ACC 时,驾驶员很容易知道车辆当前与前车的距离是否合适,以及当先是怎样的跟车距离。而特斯拉并没有这样的设定。

ACC 的自动减速没有产生能量回收。这个问题是蔚来 ES8 的老问题,也就是刹车没有与「动能回收」捆绑在一起。这会导致 ES8 在 ACC 续航时能耗高。

一个好消息是,蔚来负责 ADAS 的章健勇说,再过三四个月,他们就会把这个问题解决掉,ES8 会将刹车与动能回收做到一起。

最后,说下蔚来 ES8 ACC 的启动方式。1 是 ACC 启动键;2,3是速度控制;4、5是距离控制。

此外,蔚来的 ACC 在遇到前车刹停时会自动刹停。五秒内前会自动启动跟随;五秒后需要按下 2 号键唤醒。此外,1 号键右侧按键,是蔚来 NP 完整功能的启动键,也就是 ACC+车道保持功能的启动键。 

与特斯拉拨一下 ACC 连续两下 AP 的操作方式相比,蔚来的这套操作方式还是蛮简单,学习成本很低。

  • Workshop:

自动驾驶团队首次亮相 重点三个

蔚来自动驾驶团队人员分布与来源

在试驾之前,蔚来向所有被邀请车主,隆重介绍了自动驾驶团队。这是蔚来自动驾驶团队首次曝光——北美 CEO 的离职、数字体验升级计划的滞后,让蔚来意识到这次曝光的必要性与重要性。

蔚来自动驾驶团队核心人员

而整场 Workshop 听下来,我 get  到了三个要点:蔚来自动驾驶研发团队完成了重组;蔚来自主研发自动驾驶为什么慢;以及蔚来自动驾驶的现在与未来。

李斌与Jamie Carlson在workshop上

先说第一点。这一点在我看来,甚至会比 ACC 功能的推出更为重要:蔚来终于完整展现了自己的软硬件能力。

换句话说,在北美传出独立发展的传闻后(关注微信公众号「电动星球News」,后台输入WSL,获取 北美CEO 离职分析文章),直接负责软件团队的李斌终于完成了整体团队的重组,让自动驾驶研发回到了发射轨道。

考虑到目前国内坚持自动驾驶自主研发的,只有蔚来、小鹏、车和家等少数厂商,而且都没有完整释放 L2 级的功能。这一点显得尤其重要。

在 Workshop 开始前,蔚来员工说,从来没有见到一次性有这么多高层到场。

开场前,李斌秦力洪与 CIO Ganesh 美国家人远程视频通话

到了谁?CEO 李斌、总裁秦力洪、自动驾驶副总裁 Jamie Carlson 、NIO US & Global CIO Ganesh V. Iyer、AI 算法副总裁 Chris Pouliot 、无人驾驶部中国智能驾驶总监章健勇、以及蔚来北京总经理蒲洋等等。

Chris Pouliot 跟车主在试驾前握手

在随后的试驾中,蔚来硅谷团队几乎倾囊出动,Jamie Carlson、Chris Pouliot 更是作为随车工程师,亲自上阵。

一句话总结,北美风波已过,团队重整完毕,蔚来自动驾驶进入发射阶段。

接着来说第二点,蔚来的自动驾驶为什么这么慢?

NP 慢了,这一点内外都公认。

如果从交付开始算起到 6 月 NP (Nio Pilot)功能完整释放,慢了一年;如果从数字体验升级计划宿算起,则晚了大概三个月。

为什么会慢?第一个原因,是上面说了的团队的问题。

而这个问题,归根到底还是与第二个原因——汽车供应链绑定在一起的。一句话,传统汽车供应链给 OEM 厂商的东西完全是个黑匣子,而蔚来不愿意。

李斌当天就说,蔚来 NP 的第一个版本是与博世合作,跟很多 OEM 厂商一样。但博世给的东西,对于厂商而言完全是个黑盒子。这会导致后续 OTA 计划无法实施,只能被动等待博世的后续研发。

Jamie在介绍自己

而这却与智能汽车能够通过 OTA 不断迭代进化的原则是完全相悖的。蔚来如果选择了这样的路径,意味着蔚来与传统汽车厂商不会有本质区别。

于是,在 2016 年 10 月、在从硅谷挖来 Jamie 后,李斌问的第一个问题是:如果蔚来完全自主研发,有没有可能在 2018 年 3、4 月自己做出一套自动驾驶系统来。

Jamie 说 OK 。这句 OK ,正是蔚来前北美 CEO 敢于有非分之想的底气所在。

李斌介绍Jamie

蔚来北美研发团队实力非常强劲。按照之前披露的消息,蔚来在硅谷的研发人员,都是来自豪华汽车品牌、跨国供应商、硅谷高科技公司的人才,许多都是斯坦福、MIT 等名校毕业生。

Jamie 本人更是特斯拉 Autopilot 的初创员工,在加入蔚来前则是苹果自动驾驶项目 Project Titan 的成员。

但是,即使有决心、有一流团队,从头开始的蔚来要同时解决软件与硬件问题,依然非常困难。更何况,蔚来 NP 团队还选择了「多传感器融合」方案。

解释一下什么是「融合」方案。

融合方案与特斯拉的主视觉方案完全不同,也是 Waymo、苹果等主流玩家选择的方案。

特斯拉认为,自动驾驶完全可以与人一样,主要通过视频信号来完成感知,进而通过算法优化实现路径规划与决策控制。

而业内包括 Waymo、苹果则都认为,单一依靠视频信号来完成「感知」是不安全的,在感知端必须采用多传感器融合的方案,包括视频、雷达及超声波、激光雷达、长波红外相机等等,形成多重多角度高冗余的全覆盖。

事实求是地说,这两种方案孰优孰劣,目前并不能盖棺定论。特斯拉的全自动驾驶能力也没有释放,依然还是 Elon Time。特斯拉的激进,则让特斯拉车主背负了一定的风险。

Model 3 发生死亡车祸的路口

3 月 1 日,就在马斯克宣布发布基准版 Model 3 开始交付的当日。特斯拉再次发生了类似 2016 年自动驾驶致死的事件,这次的主角是一辆 Model 3 (关注微信公众号「电动星球News」,后台输入 AD,查看 Model 3 致死事件与 Waymo 目前进展。

而蔚来选择融合方案,意味着即使Jamie 完全吃透了特斯拉的视觉方案,依然需要寻找新的硬件新的芯片新的算法,不仅仅是摄像头与 ASIC 芯片 Mobileye Q4,还要有激光雷达与更强大的 AI 计算核心,譬如英伟达的  Drive AGX Pegasus。

最后,来谈谈蔚来 NP 的当下与下一步。

Jamie 在 Workshop 上谈了很多技术性的东西。

蔚来自主研发了三目摄像头,可以实现 52 度一般性道路状况的监测、28 度探测远距离目标和红绿灯;150 度探测车身侧面和短距离插队的车辆。

采用了博世的毫米波雷达与超声波传感器,完成了对障碍物的高低、大小、相对距离等的感知与判定,可以实现自动泊车辅助APA、车辆盲点检测等等诸多功能。

当然,还有 Mobileye Q4 的芯片与融合方案,最终实现核心功能如上:ACC 自适应巡航、拥堵自助辅助驾驶、高速自动辅助驾驶。

最终,蔚来 NP 将在 4 月释放 ACC,6 月释放 高速自动辅助驾驶、拥堵自动辅助驾驶、自动泊车辅助系统。

这三大系统,基本上就是特斯拉 Autopilot 目前能提供的功能。

不过,对于用户而言,更重要的是李斌的这一番表态。

李斌首次明确,ES8 目前的硬件架构,是无法实现 L4 级的自动驾驶的。

他说,蔚来目前已经开始研发下一个平台的车。随着 ADAS 逐步优化,自动驾驶 Team——现在 360 多人,很多精力都会放在 L4 平台的开放上。蔚来会跳过 L3 直接到 L4。

至于现在的第一代车,也就是 ES8 ,以目前传感器和运算能力,做不到L4,我们也不会宣布可以做到 L3。

李斌说,蔚来下一代的自动驾驶平台,会用到更多的传感器,激光雷达、红外,满足不同场景下的需求。今天角度来看,不用更多传感器,是做不到L4。有些公司,宣称摄像头可以。以产业共识来看,是有误导的。(我觉得说的就是特斯拉)

其实不光是传感器与芯片,还需要考虑冗余与备份。一个转向器坏了,刹车坏了怎么板?蔚来需要完整设计这个体系。

现在我们看到的车,我认为都是演示的车。包括 Waymo。蔚来只会专注在量产车上。考虑可销售,供应链的进度,考虑技术的进度。

@Sunny 在发言旁边是「骗子」@康总

李斌的这一说法,一点都不激进与鼓励人心。唯一的优点只有诚实。

我现场听到这一说法时,下意识地回头望了下,以为早期车主会不满。结果并不是。而在后期的交流中,大家好像也不 Care 。这是期望值管理成功了?

想一想特斯拉的自动驾驶 Elon Time,以及原本是特斯拉铁粉、苹果元老Steve Wozniak 在自动驾驶屡次跳票后表达的愤怒「我再也不会相信特斯拉与马斯克的任何话了。」

至于蔚来的 L4,李斌的时间点大概率会是在 2023 。

专访蔚来NP 的优势与效率

在 Workshop 之后,Jamie 接受了少数几家媒体的专访。问得问题比较杂,有技术,也有团队的。有些内容,已经写在前面;需要提出来说的,我列在下面:

蟹老板:蔚来 NP 目前已经有 20 万公里的道路实测,这到底是一个怎样的水平?

Jamie:20 万公里这个数目是对的。我们现在有几十台车在路上测,这个规模在车厂当中是相当长的。此外,蔚来还有 Mobieye Q4 几百万公里的数据作为支撑。一般国内沿用平台数据后,可能只做几万公里左右级别的测试,一些豪华品牌的公里数去到 10 万 到 20 万公里。

蟹老板:那为什么加州 DMV 2018 年度的自动驾驶脱离报告,蔚来的报告中没有数据?(延伸阅读2018全球自动驾驶排名分析:中国自动驾驶十一强谁更强?

Jamie:加州 DMV 的法规,并没有区分 L2 级别系统与 L4 级别系统。蔚来目前主要是 L2 的测试研发,去汇报数据是一个很消耗时间、没有太大价值的工作。但从今年第二季度开始,我们会针对 L4 的问题进行汇报。

2017年6月,升级后的特斯拉 AP2.0一直走偏,需要人为干预

媒体:与特斯拉相比,蔚来 NP 研发的时间长不长?

Jamie:首先从硬件角度,我们的策略差不多,都是设计开发软件,融合硬件,最后公布功能。但我们与特斯拉基于摄像头的感知是不一样,是多传感器融合的。这个领域非常大非常快速,MB 做了十六七年,三千万台产品。是这个领域最成熟最有经验的公司。不管是做摄像头还是 ADAS,都非常稳定可靠。

而好的产品理所应当要去利用现有经验与知识,将更多精力放在其他领域。譬如激光雷达的匹配融合。

事实上,特斯拉的第二代版本硬件(Autopilot 2.0 ),也花了很长时间,而且仅仅是在开发感知技术。如果我们跟特斯拉也一样,我们的进展会更慢。(延伸阅读:一直左拐一直左拐情况不太妙  有人试了试特斯拉正在升级的 AutoPilot

Mobileye Q4 与 Q5 的架构对比

蟹老板:Mobileye Q4 是 ASIC 架构的芯片,这是一个专属芯片,而业界认为 GPU 芯片才是更好的架构。(延伸阅读智能汽车的参数陷阱?你应该了解这几个新汽车概念

Jamie 与章健勇:这是不同的架构,但事实上,没有没有一劳永逸的对策。或者这个这个对策可以打败其他对策。GPU 在机器学习和 AI 上非常有效,在算法运行时并不那么尽如人意。我们的目标,是在一定成熟度基础上用我们的角度去进行开发。

Mobileye Q4 对蔚来而言不是一个黑盒子。视频的信号会分成两路,一路进入 EyeQ4,对物体进行识别;而另一路,蔚来的中央计算芯片,会结合 EyeQ4 的判定,对物体的姿态进行更深度的识别与预判。

Mobileye Q4 的确是 ASIC 芯片,但蔚来也有自己的算法,也在升级和更新。

我们不想过多剧透,但蔚来会是第一个采用 MobileyeQ5 芯片的整车厂。

蟹老板:硅谷团队目前的效率怎样?

Jamie 与章健勇:在自动驾驶领域,硅谷是人才聚集地。蔚来必须须客服时差这样的问题,无论是硅谷还是上海,我们是全球跨时差的运转。两个团队都在共同努力。

Jamie )希望我的说法是非常准确的。目前,蔚来自动驾驶团队的效率是提高了的,但与Padmasree Warrior 的离开是没有关系。Warrior 有自己独到的见解。我们都非常想念她。是她说服我加入蔚来,是她说服我去蔚来是改变世界的很好机会。但我们整个团队都非常成熟,个体的来去虽然很重要,但团队会更加强大。

结语

在近距离接触蔚来自动驾驶硅谷团队,比较全面了解蔚来自动驾驶进展后,我对蔚来的软件能力信心大增。

而蔚来跳过 L3 选择直接 L4,也是符合业内对自动驾驶研判的。L3 在逻辑上是反人性的设定,不可能在产品端实现。

这让我非常奇怪,为什么在社交媒体上会出现对蔚来选择 L4 的质疑,这完全是无知的表现。

至于进展,看一看特斯拉在与 Mobieye 2016年7月分手后推出 Hardware 2.0 之后的开放进展。事实上,了解特斯拉 Autopiot 历史的人都知道,AP 1.0 起码在 2018 年年头、甚至有人说在 V9.0 版本之前依然是领先于 AP2.0 的。

蔚来的进展是晚于预期,但目前已经走上了良性发展道路。我很期待六月在高速公路上实测 NP 的高速公路辅助驾驶。

Jamie 、章健勇,加电!

(完)

来源:第一电动网

作者:电动星球News蟹老板

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