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造车企业们“不务正业”?L5自动驾驶或最早落地机器人

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文丨光锥智能,作者|刘鉴

最近的造车企业们都齐刷刷开始了“不务正业”。9月7日,小鹏汽车生态企业鹏行智能发布首款智能机器马。

而再早之前,先是风风火火“百亿造车”的小米在8月10日推出了机器狗“铁蛋”。紧接着,8月19日,特斯拉在AI开放日展出人形机器人Tesla Bot。

尽管不少网友调侃小鹏多少是有点儿“指狗为马”的意思,但机器马和小鹏的主业造车,还真不能说毫不相干。

向来快人快语的马斯克就一语中的,特斯拉是一家车轮上的机器人公司。8月18日,百度创始人李彦宏也把自家产品定义成“汽车机器人”。这些造车的头部大佬们,已经把汽车和机器人视同一物了。

9日10日,在2021世界机器人大会上,图灵奖获得者、斯坦福大学前校长、现任谷歌Alphabet公司董事会主席John Hennessy就指出,机器人在图像识别、传感器融合、处理不确定情况等方面的智能学习和迭代,已经成为自动驾驶汽车技术进化的关键路径。

不管是车,是人,是狗,还是马,虽然形态看起来五花八门,但实际上智能技术的不少底层逻辑是相通的。也就是说,不管是汽车还是机器人,想要“认路”,靠的都得是自动驾驶技术。

汽车与机器人的共通融合

汽车和机器人的渊源,可能是汽车人离开赛博坦寻找新能源。1984年,美国大型系列动画片《变形金刚》上映,打开了汽车和机器人融合的大门。

而在与世界机器人大会同期试运营的北京环球国际影城,光锥智能小编也通过4D电影提前感受了一把汽车人“火源争夺战”。


(北京环球国际影城变形金刚基地,图片来源于微博)

上个月的百度世界大会,百度给出了现实中的答案。Apollo无人车除了不能变形干架外,自动驾驶、人机互动等要素一应俱全。

另外,阿里无人物流的小蛮驴、美团送餐机器人,虽然名为机器人,但除了载人载物不同外,在自动驾驶领域,汽车和机器人的很多软硬件技术是共通的,都是基于视觉感知等多系统融合对场景进行认知和决策。

专注社区服务机器人的麦岩智能CEO李宇浩认为,“机器人的最高形态就是做的和人一样。”像人一样感知,像人一样决策。

小鹏汽车创始人何小鹏表示,公司是在用造智能汽车的模式造智能机器人。自己的机器马拥有汽车级别的智能驾驶系统,可以智能识别所在环境,并且行动,交互。

中科院战略咨询院产业科技中心汽车行业特聘研究院鹿文亮认为,“从扫地机器人到仿生机器人再到自动驾驶,是逐步升级的技术路线。”

自动驾驶技术可以理解为三个阶段,车辅助人(L2~L3),人辅助车(L4),L5级别无人驾驶。自动驾驶的最高级别就是实现一个机器人代替人开车,这是所有做自动驾驶人的终极梦想。

但与完全替代人的L5技术,以及汽车上规模化落地的距离,又让从业者感到前途渺茫。就连自信无比的马斯克都承认自动驾驶没那么容易。甚至曾任华为智能驾驶产品线总裁兼首席架构师的苏箐更为悲观的认定,L5自动驾驶永远不可能实现。

但是技术依然不会停止发展,路要一步一步走,饭要一口一口吃,L5可以从“低速”起步开跑。按照SAE International(国际汽车工程师协会)制定的分级标准,L5自动驾驶最核心的技术问题是实现全天候、全地域无人接管。而无人物流等低速无人驾驶,则更能适应不同环境,在人与物的识别上更容易实现。为汽车无人驾驶进行技术积累。


马斯克就表明,Tesla Bot可以和特斯拉汽车共享包括视觉方案在内的配件。

斑马智行联席CEO张春晖也表示:“目前低速物流等特定场景的自动驾驶正在加速应用落地,规模化以后对零部件、传感器等产业将会有巨大的带动作用。”

降速不降术,实现L5的高难度

低速有助于全天候、全地域的自动驾驶技术落地,完成L5级别的技术积累。但同时,社区、酒店等复杂场景,让机器人需要适配更多现实需求,可以说“降速不降术”。


(麦岩智能自清洁扫拖机器人“极光壹号”)

相比于无人物流和无人小巴的封闭园区,社区场景更为复杂,更接近无信号灯、人车混杂的道路环境。某种意义来讲,实际复杂场景下的技术积累有助于提升自动驾驶整体能力。在正式做到汽车L5之前,机器人成为L5落地甚至量产最具潜力的场景之一。

李宇浩在采访中提到,麦岩智能曾针对社区场景下的23种需求进行调研,发现社区中需求最高、难度最大的是清洁,其次是安保,第三是外卖进小区。这几大问题背后对应的是社区内人员混杂,人宠行为难以预测,路况十分多样。在社区机器人清扫工作中,既要适应多变的复杂路况;也要同时追踪躲避人和宠物的行动路径;还要分辨工作面上哪些是杂物,哪些是身份证和文件资料等有用物品。这就要求机器人对环境、对人、对物有极强的识别能力。

对于无人车与机器人自动驾驶技术来说,要想达到像人一样工作的高智能程度,就需要时刻对自己进行“灵魂三问”:

我在哪 我要到哪去 我怎么过去


“我在哪”:无论是机器人,还是自动驾驶汽车,首先都需要具备定位能力。通过自身搭载的各种传感器,如激光雷达、毫米波雷达、超声波雷达、车载摄像头、夜视系统、GPS、陀螺仪等,确定自身在某一坐标系下的位置,并正确感知周围的静态与动态障碍物,甚至建立周围的环境地图,这就是机器人环境感知技术,可以说环境感知能力是所有自动驾驶功能得以实现的基础。

“我要到哪去”:L5级别的自动驾驶系统需要具有自主决策规划的能力。比如对于配送机器人来说,把货物安全送达正确地点即为决策目标,对于清洁机器人来说,尽可能全面的覆盖地面即为决策目标,对于自动驾驶汽车来说,选择最优出行线路即为决策目标。

“我怎么过去”:当自动驾驶系统知道自己的当前位置与要去的位置的时候,就该考虑要怎么过去了,这就是第三块重要的技术内容-路径规划,障碍物规避与运动控制,路径规划技术的目标就是在已知地图上,在当前位置与目标位置之间选择一条最优的路径作为运动轨迹,障碍物规避技术则是利用机器人或无人汽车上自身携带的激光雷达、毫米波雷达、超声波雷达、车载摄像头、夜视系统等一系列距离感知传感器感知障碍物并进行规避,运动控制技术则是最后的执行机构,保证机器人或自动驾驶系统能够快速达成上述目的。

总的来说,汽车或者机器人的自动驾驶技术,主要就由环境感知、行为决策、路径规划和运动控制四个方面构成。


在现实场景中,自动驾驶除了对内的“灵魂三问”外,还要面临对外的“灵魂一答”,与人的交互。如何读懂指令并且有效反馈,是机器能否取代人的一个关键因素。人机交互,其交互对象与交互方式都并不单一。

在驾驶场景中,司机并不单单只是开车,还需要与车内车外的人进行交互。这种交互很多时候并不以语言的形式进行,往往是一个眼神或者一个动作就完成示意。比如向行人点头或者招手,表示让他们先行,或者乘客下车取好行李后敲打车体示意可以离开。自动驾驶取代的老司机,需要一个眼神就懂的默契。

目前,无论是物流机器人、清洁机器人还是送餐机器人,也都基于视觉和语音识别,实现简单交互,体验多数优于汽车内智能交互,但离强人工智能也仍然还有不小的距离。

政策助上路,融资不犯怵

8月12日,国家工信部印发的《关于加强智能网联汽车生产企业及产品准入管理的意见》就明确指出,企业实施在线升级活动前,应当确保汽车产品符合国家法律法规、技术标准及技术规范等相关要求并向工业和信息化部备案,涉及安全、节能、环保、防盗等技术参数变更应提前向工业和信息化部申报,保证汽车产品生产一致性。未经审批,不得通过在线等软件升级方式新增或更新汽车自动驾驶功能。

由于事关伦理、安全、法律法规,L5在汽车上的实现需要一步步耐心验证。Scale Partners 势乘资本合伙人刘英航认为,L5自动驾驶是未来的必然趋势,不过在短期内是难以实现大规模应用的。

机器人则不同,我国目前老龄化严重,劳动力短缺,机器人存在大量需求。根据人口普查报告显示,我国60岁以上人口占比已达到18.7%。而国家统计局数据,我国出生人口从2016年的1787万人到2020年的1200万人,连续5年下跌。劳动力的减少与老龄化需要劳动力照顾会形成剪刀差,劳动力的缺口在未来还将进一步加重。相比于自动驾驶汽车,机器人落地具有明显优势。


也正是由于真实存在的巨大市场需求,使得机器人的市场热度丝毫不逊于自动驾驶。机器人领域中头部包括云迹科技、高仙机器人、达闼科技等企业融资都达到数亿元,达闼科技的B+轮融资更是超过10亿元。据不完全统计,在2021年1月至5月间,国内机器人领域完成的81笔融资中,近40笔融资金额过亿。

未来天上飞的,地上跑的,甚至家里养的都可能是机器人。家庭社区、酒店餐厅里各种机器人穿梭,L5自动驾驶就在你我身边。(本文首发钛媒体APP)

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