陳黎明認為,自動駕駛的用戶價值方面已經得到了更高的認可,整個行業也是不斷地趨于回歸商業本質和用戶價值驅動。從產品價值看,消費者選擇在選用電動車的時候,智能化功能已經是排列在 TOP3了,有 60%的被調查者都選擇了智能化的功能,遠高于動力、噪音等原來傳統的選車指標;而傾向于購買對于買自主品牌、高端品牌的電動車客戶,智能化功能已經排到了NO.2位置,遠遠高于以往得知的高端品牌。
此外,自主品牌自動駕駛的裝配率很大的發展,特別是去年跟前年相比增長了 10 個百分點,多家預測機構預計自動駕駛到2025年預估會達到將近75%的裝配率。終端消費者對自動駕駛、輔助駕駛的認知也在不斷地提高。
“我們預測今年和明年,高速領航輔助駕駛 NOA 會有一個大的爆發,后面持續的增長會超過 level 2 基本的輔助駕駛功能的增長。” 陳黎明看好NOA市場未來增長前景。
自動駕駛兩大技術路線和三大挑戰
在自動駕駛發展過程當中,有兩個技術路線,一個是以特斯拉為代表的漸進式演進路線,一個是以 Waymo 為代表的躍遷式技術路線。特斯拉是從 level 2 開始,一直在往上推進自動駕駛的發展,通過自己生產的車大量的在路上跑收集數據,然后不斷地通過數據驅動的方式,來推進自動駕駛不斷往前發展。那 Waymo 是跳過了 Level 2、Level 3 直接就去進攻 Level 4。在過去十年的自動駕駛演進過程當中,我們也看到 Level 4,實際上還是一個非常有挑戰的技術問題。去年我們也觀察到一些 Level 4 的科技公司,也開始降維打擊,從 Level 4 直接到了 Level 2++,能夠盡快地實現商業的閉環。
陳黎明表示,自動駕駛在過去 10 年有了長足的發展和進步,但還是有很多痛點。集中表現在三大方面:一、雖然在傳感器、域控制器等等有很多投入,但是在體驗上還是沒有滿足用戶的期望。在算力不斷增加的基礎上,客戶的體驗沒有線性增加;二、產品開發周期太長,效率比較低,特別是原來基于規則的開發范式,當系統變得越來越復雜的時候,在效率上,還有開發周期上顯得很難去支持研發的需求;三、產品力如何變強?終端用戶對車性能上、功能上和體驗上提出了更高的要求。
如何解決這些挑戰?
陳黎明認為,通過數據閉環的驅動,軟件不斷地持續改進,不斷地提高學習的能力,打磨客戶的體驗。通過軟件 2.0 的數據驅動的開發范式,可以大大地提高研發效率,不斷地去提升產品的性能和客戶的體驗,同時增加產品的品牌力。
基于數據驅動的開發范式,地平線提供完整、成熟、易用的產品貨架,加速整車量產開發。通過底層的軟硬結合、應用層的軟硬解耦,在提供高效能底座的同時,也能保證高頻應用軟件的快速迭代。
“征程5在硬件不變的情況下,通過編譯器的優化,在過去一年里將性能提升了10%,達到1531的FPS。征程5在多達71%的典型視覺神經網絡模型里,絕對計算效率高于主流競品;平均能效是主流競品的5.58倍,其中76%的模型能效是競品3倍以上。通過工具鏈的不斷優化,征程5還能夠去適應新的模型,如Swin、DETR等transformer模型,滿足研發所需。目前,征程5已獲得超過10個項目的前裝定點,出貨量超過10萬片。”陳黎明介紹了征程5最新性能提升和生態進展。
在演講最后,他介紹了地平線車規級芯片產品最新進展。除了目前的征程2、征程3 和 征程5 芯片的量產,我們也在開發征程6 芯片,今年年底我們也會有新的消息發布。同時我們跟很多的主機廠在進行合作,目前也有很多項目在量產當中。
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