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特斯拉还在撞侧翻车,日产都能躲天外飞桶了?

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如果你开车时遇到这些场景,能不能妥善处理?

对向车道发生车祸后,炸过来的天外飞桶。

紧急避让突然倒入车道的前车,结果又遇到突然出现的小朋友。

遇到前方事故后向你奔来的车轮滚滚,避让后又是一记鬼探头。

还有高速公路上不明觉厉的“地雷”。

这些实际上都是真实发生过的场景,特别是高速公路上掉落的木板、桥上凸出来的钢筋,由此引发的事故时有发生。

这些场景已经不像是开车,而像是考验反应能力的跑酷游戏,遇到这种场景,即便是经验丰富的老手也无法在毫秒间做出最正确的决定。

这在自动驾驶里,叫做“Corner Cases”,或者“长尾场景”,简单点说就是数据集非常小的极端情况,压根就没发生过几次,指望AI能搞得定,也太为难它了。

多数车企都认为搞定长尾场景,是实现自动驾驶最后也是最难的一步。而日产第一次把这些场景复刻出来,并定了解决它的时间节点。

不过,日产也是留了个“心眼”,只给出了“202X”年的Flag 。

有意思的是,现在大家都不讲“自动驾驶量产车”了,而是取而代之的新名词——“Robo Vehicle”,翻译过来可以是“汽车机器人”。

看日产的技术路线图,它应该是把自动驾驶分成了三个功能:量产车上使用的ProPilot辅助驾驶、限定环境下的Robotaxi、和202X年能实现的汽车人机器人。

在ProPilot辅助驾驶和Robo Vehicle之间,还有一个箭头,指的是通过在量产车上收集海量数据,训练调优算法,逐步实现未来的自动驾驶。

这套路线图现阶段基本上能让多数车企、科技公司能行成共识了,大家的提法不同,例如“飞轮模式”、“风车模式”等。

本质都是通过辅助驾驶收集Corner Cases,让AI开开眼界增长见识,逐步从辅助驾驶跨越到自动驾驶。

日产也为自动驾驶发展规划设计了硬件系统,首先是传感器。

日产下一代ProPilot会搭载1颗Luminar Iris 半固态激光雷达,横向FOV 120°,搭载1550nm光源,10%反射率下最远探测距离250m,日常将会把它集成在车顶位置。

国内的飞凡R7(参数丨图片)也搭载了同款激光雷达,也集成在顶部。此外,这款激光雷达各方面参数和国内的图达通猎鹰比较相似,这款激光雷达会搭载在蔚来NT2.0的全系车型上,包括ET7、ET5、ES7等车型。

此外这套方案和蔚来ET7一样,会在车顶两侧集成2颗侧前方的高清摄像头,在挡风玻璃位置集成前视摄像头,车身左右的侧后摄像头,车尾的正后摄像头,以及4颗鱼眼摄像头,1颗前向主雷达,4颗角雷达。

日产的传感器方案基本和蔚来一致。计算芯片目前日产暂未公布,但通过视频中的结构图可以看出,也是使用了中央计算单元的方式,应该会使用一颗大算力芯片。

通过日产的技术方案,我们也能看到现阶段车企们对集成激光雷达的期待和想法。

老实讲,如果说集成激光雷达就能在2025-2030年间实现城市、高速、泊车的全场景自动驾驶,我是不信的。

但如果是3-5年内实现高速公路这类封闭路段的自动驾驶,我觉得可行性较高。日产的这套方案的思路也是通过这套带激光雷达的硬件,来解决更多高速公路上可能遇到的极端场景。

例如从天而降的汽油桶,地上不起眼的小障碍物等。

现阶段有高精地图和高精定位的帮助,视觉方案做的领航辅助,80%以上的驾驶任务都能解决,容易出错的多数是一些如日产所举例的极端场景。

而只有解决了长尾场景,辅助驾驶才能真正避免事故的发生,提升驾驶安全,一步步向自动驾驶迈进。

但是长尾场景的难度在于,几乎无法穷举。

日产给出的解决方案是虚拟仿真,这也是目前多数自动驾驶企业的做法,通过虚拟仿真系统来复刻真实场景,并通过调整环境参数视角参数,来“制造”新的极端场景。

例如前面展示的天外飞桶,可以在虚拟仿真模型里调整下雨、下雪等天气,也可以改变桶的角度、路径、尺寸等等,从而生成了从未发生过的场景,让系统能够处理各种可能性。

当然这些还都是理论上的,而且横向对比来看基本各家的做法也都差不多,接下来能影响谁技术更先进,谁系统更安全的,主要在于数据的收集处理能力,以及工程能力。

日产介绍目前有超过100万辆搭载ProPilot的车型收集数据,目前并不知道这包不包括在中国生产销售的车型。不过如果日产要收集信息,则在华需要建立数据中心。

目前东风日产旗下车型搭载ProPilot的车型包括最新一代天籁和轩逸·电驱版 e-POWER。

而研发上,日企普遍比较喜欢投资中国自动驾驶科技公司。雷诺-日产-三菱联盟基金投资了中国自动驾驶科技公司文远知行,后者基于日产轩逸纯电版打造的Robotaxi,已在广州黄浦区试运营。

这些布局,或许能为大家在中国,体验到日产下一代ProPilot提供帮助。

不过,到底是蔚来、小鹏、理想、飞凡、智己、埃安等中国车企更快走向百万级年产销的市场规模,还是日产等传统巨头的智能驾驶方案能更快落地呢?

大家更看好谁?欢迎评论区留下你的看法!

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