1月28日，在《麻省理工科技評論》與DeepTech深科技主辦的EmTech China新興科技峰會上，禾多科技創(chuàng)始人、CEO倪凱提出，他們要做中國本土化的自動駕駛。
倪凱表示，現(xiàn)在的汽車發(fā)源于德國，后來在20世紀上半期轉移到美國，二戰(zhàn)后期又轉移回歐洲，最后到日本。但現(xiàn)在整個技術中心又慢慢遷移到中國。但其實中國的汽車工業(yè)技術并沒有達到一個尖端水平，所以自動駕駛汽車將會成為下一個世紀中國在整個汽車工業(yè)彎道超車的機會。
其實在人類的歷史上，人的交通工具并不缺乏智能。人的交通工具最開始是馬，它有一定的智能能力。因為馬不會自己往懸崖里去。而后來出現(xiàn)的汽車并不具備智能能力，所以現(xiàn)在又希望自己的交通工具能具備智能能力。但駕駛其實是一件非常復雜的事情。駕駛不管在車上還是馬上，都不是一件簡單的事。中國的交通是一個非常有挑戰(zhàn)性的環(huán)境，所以在中國做自動駕駛這件事會遇到更多挑戰(zhàn)。
92%的交通事故都是由于駕駛員的疏忽造成的，如果我們能通過自動駕駛而避免這些交通事故，那么這會帶來非常大的社會效益。
自動駕駛技術的級別通常有5個，從L0到L5其技術難度依次增大?，F(xiàn)在市場上的產(chǎn)品都是L2水平的，包括大家熟知的特斯拉、奔馳等，基本上還只是一個輔助駕駛系統(tǒng)?，F(xiàn)在我們這個行業(yè)的研發(fā)主要集中在L3、L4的階段，大家都認為L5級別的太難實現(xiàn)了。
L3級別的汽車在特定的情況下還是需要駕駛員的監(jiān)督，而L4級別的汽車都不需要人來接管。所以，從性能或者對苛刻環(huán)境的要求上，L4比L3要更近一步。但是倪凱認為，現(xiàn)階段L3級別的汽車已經(jīng)有很多的市場，因為它也能為用戶節(jié)省一大部分時間。而且給人保留一定的汽車接管權還是有必要的，因為很多人還是很喜歡駕駛這項娛樂體驗的。
所以，從L3中衍生出了L3.5級別的汽車。L3.5是從L4級別往下研發(fā)，而不是從L2級別往上研發(fā)。禾多科技做L3.5級別的汽車能更早地實現(xiàn)產(chǎn)品落地，這也意味著數(shù)據(jù)也會得到更快的積累?！蔽覀兿Ｍㄟ^一毫一厘地積累數(shù)據(jù)去扎扎實實地做好中國的自動駕駛。“
倪凱表示，希望通過L3.5汽車在這里重新去定義自動駕駛，升級中國的移動出行。未來L3.5汽車會有兩個落地場景。第一是結構化的道路，也就是大家說的高速公路、環(huán)路、封閉道路。第二是代客泊車，它區(qū)別于普通的自動泊車，因為自動泊車還是需要人來操作。我們說的代客泊車是車能直接自己開到車位上，自己完成整個的停車工作。
最開始的時候，就需要選定一個量產(chǎn)的傳感器，需要選定量產(chǎn)的配件去實現(xiàn)最后整個自動駕駛的順利研發(fā)，而不是去做一個沒有邊界的自動駕駛。
一個好的自動駕駛產(chǎn)品，倪凱認為有三個必要條件。第一是本土化強。如果在中國做自動駕駛，自動駕駛產(chǎn)品就必須適合中國的路況。第二是可行性強，不可能做一個售價幾十萬，甚至幾百萬的自動駕駛汽車，禾多科技現(xiàn)在瞄準的目標價位是一兩萬甚至是幾千塊。第三，需要聚焦自動駕駛汽車的應用場景，不可能做一個無限場景、無限邊界的自動駕駛。
自動駕駛汽車如果要快速落地，那么大家或多或少地都要去集成別人的方案，需要深入了解客戶的需求，需要積累非常多的工程經(jīng)驗。禾多科技的研發(fā)聚焦于整個感知系統(tǒng)，因為現(xiàn)在汽車身上的量產(chǎn)方案基本上都會有各種各樣的傳感器，包括相機、毫米波雷達。”我們認為地圖是一個非常重要的戰(zhàn)略資源。所以我們希望基于高精度地圖能夠做到一個厘米級的定位，然后基于高精度地圖做到一個針對自動駕駛的這么一個導航。我們還聚焦于駕駛行為決策，機器要去學習在周圍交通環(huán)境下如何去做駕駛行為的決策，怎么去做車輛的控制。“
我們發(fā)布了一個軒轅平臺，也是內(nèi)部自己在使用的自動駕駛的平臺，現(xiàn)在把它開放出去，希望支撐整個中國的自動駕駛行業(yè)，成為一個行業(yè)的研發(fā)平臺。它主要有3大能力：第一是線控能力。第二，它集成了多種傳感器。第三，它有一些定制化模塊。場景聚焦于高速公路，它是一個低成本的方案?！拔覀儍H使用量產(chǎn)的傳感器和配件，會基于量產(chǎn)的硬件來做整個的技術方案，充分利用了高精度地圖的定位導航來實現(xiàn)整個復雜的駕駛。此外，現(xiàn)在也在對我們的自動駕駛汽車做各種上路測試，做特別多的數(shù)據(jù)采集。因為數(shù)據(jù)對未來的自動駕駛也是至關重要的?！?/span>
