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華為自動駕駛的7000人秘密

 大智若愚wxy 2023-06-22 發(fā)布于重慶
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在高精地圖被“拋棄”的輿論池里,頭部團隊卻在有效利用地圖。當然,這里面也有“數(shù)據(jù)閉環(huán)”的強力推動。

這不是一篇廣告,如果你覺得是,請喊華為打錢。

作者| 宇多田

封面| 電影《無雙》2018

來自同行的贊賞,有時候很客觀;而詆毀可能恰恰相反。

對于“高階輔助駕駛到底誰做的最好”這個問題,當下勉強在產(chǎn)業(yè)里達成了一個共識——

“華為?四舍五入算一個?!?/span>

從技術(shù)角度,他們的確得到了大廠的ADAS與L4工程師們的認可——

“基礎(chǔ)功能一般,但高階優(yōu)秀” ,“算法高級,工具鏈很好”;

但另一方面,從市場角度,嗤之以鼻的答案簡單粗暴卻直擊心臟:

“做的好,但又怎樣?高配還不是賣不出去”。

以40多萬的某狐車型城市NOA為例。上海一家租車公司本來買了一輛高配,后來又加購了5輛。

原因很有趣,包括美國、德國以及日本各地車廠與海外Tier1的系統(tǒng)工程師們紛紛跑來試駕,在發(fā)出“臥槽,做的還不錯”的感嘆后,就馬不停蹄回去寫報告了。

“上海的城市NOA功能體驗的確好,至少比我們好?!?/span>

一位正在參與研發(fā)L2++系統(tǒng)的Tier1工程師坦然承認差距,開玩笑說不知道自己公司還有沒有做的必要?!袄习鍌兌紱]體驗過車,不知道開發(fā)高階的優(yōu)越感從何而來?!?/span>

然而,也有人直言:“雖然華為高階輔助駕駛整體實力是國內(nèi)Top2,但投入也是所有競爭對手無法抗衡的?!?/span>

成本的確很高。

對比車廠、創(chuàng)業(yè)公司與 Tier1 大幾百人的配置,據(jù)傳華為與自動駕駛相關(guān)的整個團隊規(guī)模(軟硬、地圖、路測等所有相關(guān))多達7000人;

另據(jù)一位產(chǎn)品經(jīng)理測算,華為某同價位車上的輔助駕駛模塊成本,是小鵬的兩倍。

除了MDC810、13顆攝像頭與3顆激光雷達等昂貴的硬件配置,華為的“中層能力”是從算法、中間件到芯片的可控性定制與優(yōu)化;底層,還有路采、地圖與數(shù)據(jù)閉環(huán)的隱形助力。

另外,有L4工程師指出,市面上剛吹Transformer模型時,華為其實就用上了。“你不得不承認,他們是目前模仿特斯拉最像最快的中國企業(yè)?!?/span>

然而,這部分成本落實在終端的價格上,就是低配與高階版本近20萬的差距。有意思的是,某狐低配是頭部海外大廠提供的ADAS配置,得到了“爛但確實便宜”的評價。

這就是汽車智能化的最殘酷之處——消費者的確不會花十幾萬,買個不錯的高階輔助駕駛系統(tǒng)。

但作為一家準車廠,華為的自動駕駛能力搭建邏輯,卻值得借鑒。

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地圖的“價值”

從2022年開始,看似被成本推動的輔助駕駛“去高精地圖革命”席卷汽車市場,而華為是吶喊者之一。

但與此同時,業(yè)內(nèi)一直謠傳華為有一支極為龐大的城市道路數(shù)采團隊,為智駕系統(tǒng)提供可信任的“道路先驗數(shù)據(jù)”。

對于這個傳聞,一位高精地圖產(chǎn)業(yè)人士指出,地圖,的確在華為提升輔助駕駛能力過程中扮演重要角色。

2020年10月,華為曾在Mate40手機大會上,發(fā)布過一款名為Petal Maps的花瓣地圖,為手機用戶提供定位、駕車導(dǎo)航、實時路況服務(wù)。

但那時候,這個地圖APP團隊主要是服務(wù)海外,先融合了一家海外圖商數(shù)據(jù),再基于此做了導(dǎo)航與POI引擎。

而后來,又是同一團隊,在國內(nèi)跟四維圖新合作,將地圖放入車機(座艙);再結(jié)合自己的地圖甲級資質(zhì),最后被拿去支持了智駕的需求。

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“所以華為算是做了一個完整的'外賣’,這是一個正經(jīng)的做法,將手機、車機以及智駕地圖合三為一。因此做的很深?!?/span>

而就在2022年底,車機地圖與手機地圖團隊的合并,也佐證了這一點。

有技術(shù)人士猜測,作為地圖甲級資質(zhì)持有者,華為完全有能力組建團隊,開著 Huawei Inside 量產(chǎn)車去實地采集數(shù)據(jù)——

裝有三顆激光雷達的車型,的確能達到測繪所需的高精度。

而采集回傳的數(shù)據(jù),則可以補給自己的三塊業(yè)務(wù)——手機、車機與智駕。這種做法類似于建立了一個龐大的數(shù)據(jù)中臺,也被認為是“全數(shù)據(jù)閉環(huán)”的一部分。

好處很簡單:一圖多用,數(shù)據(jù)精準,迭代迅速。

只不過,華為能這么做的前提,一方面是雄厚的財力,另一方面是持有決定性的甲級測繪資質(zhì)。而大多車廠在這一點上短板明顯,只能依賴圖商。

譬如小鵬、理想以及小米等新勢力背后有高德、美團等公司,為前者做一些數(shù)據(jù)合規(guī)或路采工作。

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圖片來自Here

因此,如今汽車智能市場的“去高精地圖”之勢,與“擺脫圖商”相呼應(yīng)。但將華為作為參照系,卻絕不只為成本。

而是“體驗不好”。

一家新勢力車廠內(nèi)部反饋的數(shù)據(jù)顯示,當下,導(dǎo)致高速公路NOA降級與接管的主要原因,不是“感知問題”,而是“地圖數(shù)據(jù)不對”。

“真實的高速NOA平均水平,30公里左右就要接管或降級一次。

也就是說,從蘇州到上海100多公里的里程,就要接管三四次。其中最核心的原因,就是地圖數(shù)據(jù)有誤。”

一位科技公司技術(shù)負責(zé)人指出,在實際應(yīng)用中,高精地圖的絕對精度能達到50厘米就“謝天謝地”;

而圖商們在很多廣告里承諾的10厘米、5厘米則是“開國際玩笑”。

此外,高精地圖里實線變虛線”、虛線被畫成實線,車道線缺失等問題,在“上車”后仍然極為常見。

“很多上過高速NOA的車廠,現(xiàn)在開始講高精地圖,絕不單單因為成本。畢竟大家早就買了圖商的高速公路數(shù)據(jù),每公里更新成本其實也不貴。

但新勢力為什么還要自己去申請資質(zhì),組建幾百輛的采集車隊,做動態(tài)更新這一層呢?

就是因為體驗不好。高精地圖即便作為一套'先驗數(shù)據(jù)’,也不能被無條件信任。

因此,降低對地圖的依賴,提高對感知的信任,更多指代“讓地圖格式變輕,但更新速度加快”。

提高更新速度的方法,不僅需要組建幾百上千輛汽車做路采,它一定會涉及到一個今年非?;鸬母拍睢?/span>

數(shù)據(jù)閉環(huán)。

02

不被待見的“數(shù)據(jù)閉環(huán)”

我們在上篇大模型的文章里就曾指出,這是一項毫無顯性成績卻極為重要的工作。

舉個例子,如果車端出現(xiàn)定位漂移,或感知識別出錯,系統(tǒng)便會回傳原始視頻與圖片,經(jīng)過合規(guī)處理后流入機房(云上),工程師再根據(jù)這個場景做單獨訓(xùn)練或舉一反三。

而這類“場景難例”積累到一定程度,對應(yīng)的算法模型就會做進一步迭代與升級,進而反哺車端。

這便是“數(shù)據(jù)閉環(huán)”的一個應(yīng)用。

從廣義來看,作為一個涉及數(shù)據(jù)采集、清洗、存儲、標注、訓(xùn)練、迭代與反饋的全鏈路閉環(huán)系統(tǒng),它不僅包含深度學(xué)習(xí)、強化學(xué)習(xí)鏈路,也包括地圖。

因此,“數(shù)據(jù)閉環(huán)”工作在很多公司內(nèi)部,要么被放入地圖團隊,要么被放入感知團隊。

“它既能為Transformer等感知模型的迭代服務(wù),也能為地圖迭代服務(wù)?!?/strong>

一位產(chǎn)業(yè)人士猜測,某車廠的輕量化地圖策略,是“基于地圖底層路網(wǎng),再生成一層能動態(tài)實時更新的圖層”。久而久之,就可以不再需要圖商了。

而他認為,華為的邏輯也是如此。

一開始,華為也依賴某圖商的高精地圖。但他們有自己的云和數(shù)據(jù)閉環(huán),最終完善出一套自己的“地圖”。

“華為的數(shù)據(jù)閉環(huán)工具做的很好,特別是訓(xùn)練與標注。” 一位外部工程師指出。

而相比于IDC里的飛速迭代,大部分車企只是指望上量產(chǎn)前,讓圖商幫自己做幾百萬上千萬公里數(shù)采,杯水車薪。

“面對國內(nèi)牛鬼蛇神層出不窮的交通環(huán)境,這是遠遠不夠的”。

這樣來看,小鵬等新勢力搭建數(shù)據(jù)中心、通過各種手段試圖從乙級升至甲級資質(zhì)的原因,也是同類目的。

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當然,數(shù)據(jù)閉環(huán)的代價就是“燒錢”——

數(shù)據(jù)閉環(huán)與大模型的生存之地必然是機房,而愿意建立龐大數(shù)據(jù)中心(IDC)的車廠目前屈指可數(shù)。

此外,由于投入幾十億但產(chǎn)出緩慢,搞數(shù)據(jù)閉環(huán)的團隊在車廠里通常也不太受待見。作為一個“支撐性團隊”,它的角色類似于互聯(lián)網(wǎng)大廠里的安全部門——

沒有實際業(yè)務(wù)。不到某個節(jié)點,感知不到存在的意義。而且很多環(huán)節(jié)還涉及到合規(guī)性。

“這件事拼的是足夠的耐心與足夠的資金。但鑒于當下自動駕駛的市場形勢,大部分車廠是不愿意做華為這套投入的。”

因此,有資本、地方政府與云廠商,開始琢磨“第三方運營數(shù)據(jù)閉環(huán)與大模型IDC”的生意。但這到底是不是一個市場方向,也隨著“自動駕駛變冷”而撲朔迷離。

“車廠只關(guān)心今年的車到底能不能賣掉,大多不會關(guān)心三年后會什么樣。

你現(xiàn)在去告訴他們要搞IDC搞自研,給老板匯報后發(fā)現(xiàn),這怎么比原來不做時還要費錢?

所以這個問題的最終答案,就讓時間來告訴市場吧?!?/span>

END

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