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元戎启行,一直激进

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作为新人,如何在“卷疯了”的汽车智驾市场拿到订单,更激进的策略或许是方法之一

前段时间,长城掌门人魏建军开启了城市智驾首秀,直播前不久,长城专门向媒体介绍了这套城市NOA方案,即SEE一体化智驾大模型。

根据长城官方的介绍,SEE一体化智驾大模型实现了感知决策一体化路径融合,从规则驱动转到数据驱动,与特斯拉的FSD V12端到端智驾方案趋同。

但有意思的是,这套智能驾驶方案的背后功臣,并非长城汽车旗下的毫末智行,被传更多的是另一家智驾公司:元戎启行


魏建军首次进行城市智驾体验直播

今年早些时候,就传出元戎启行要和长城传来合作的消息,靠激进的端到端技术。彼时,据《晚点》消息,正是“元戎启行端到端的 DEMO 打动了长城” 。

在特斯拉FSD V12证明了端到端具有可行性后,国内头部智驾公司、车企几乎都宣布向端到端向端到端技术架构演进,但目前真正落地应用者还未有之。

长城汽车肯定希望通过新技术落地,进入智驾头部梯队。

元戎启行,更需要通过“激进”的技术,让产品落地上车,实现现金回血,才能继续留在牌桌上

实际上,从5年前元戎启行诞生至今,无论是1万美元的前装量产L4方案推出;还是快速落地端到端技术;亦或者在2024年百人会上大谈“L4级是骗人的”。

更极端,这也是元戎启行,或者说很多赛道后来者的生存方式

01

L4时代的“明星”之一

过去我们是L4公司,在2022年决定不搞L4了,搞一个地图,画个图出来跑,这就是扯,没有任何商业模式。”这是元戎启行CEO周光在2024中国电动汽车百人会论坛上的发言,相当破釜沉舟。


元戎启行CEO周光

尽管周光看似对L4"弃如敝履",但正如其所言,元戎启行在2019年成立之时,想要做的是一家自动驾驶公司,并且一度备受资本市场宠爱。

根据企查查数据,自2019年至今,元戎启行已经拿到了6笔融资

其中,2021年9月,在拿到阿里巴巴领投的3亿美元融资后,元戎启行快速以超过10亿美元的估值,成为中国继小马智行、文远知行、Momenta等公司后的又一家自动驾驶独角兽。

这一方面是,外部融资环境改善。

经历了2018年和2019年的资本寒冬,自动驾驶资本市场于2020年开始回暖,并在2021年迎来新一波投融资热潮。

根据赛博汽车不完全统计,在汽车智能化方向上,2021年一二级市场累计投融资总额达1591.9亿元,投资热点主要在整车、自动驾驶解决方案、芯片、激光雷达等领域。

其中,自动驾驶解决方案在2021年投融资达到65起,总额达424.1亿元,L3级及以上占比超过60%



另一方面则是元戎启行自身也取得了业务的进展,且具有行业里程碑意义。

2021年年底,元戎启行发布了一套价格低至1万美元的前装量产L4级自动驾驶解决方案DeepRoute-Driver 2.0

当时,行业L4级自动驾驶解决方案的普遍成本在几十甚至上百万元

以一向追求商业化性价比的百度为例,它在当年年中提出了要做低成本L4轻量化解决方案,并与极狐共同发布了Apollo Moon,无人车成本为48万元,刨去车辆本身成本,粗略计算来看,自动驾驶解决方案价格依然在10-20万元的水平。

元戎启行称,之所以能够做到如此低,第一是元戎启行对于算法技术的前瞻性思考和布局,第二在于自研部分硬件带来的成本控制,第三则于产业链不断成熟有一定关系

元戎启行的L4自动驾驶方案是采用5颗固态激光雷达、8颗摄像头,以及自研的计算平台。

采用全固态激光雷达方案实现L4自动驾驶,这在全球是第一家。尽管固态激光雷达尺寸较小,成本低、更易量产,但测量精度也相对会低一些,面临着“远距离探测”显著挑战。

直至当下,全固态激光雷达也并不被作为主激光雷达大规模量产使用。可见,元戎启行的选择相对激进。



不过,根据元戎启行当时对外展示效果来看,整体表现不错,搭载元戎方案的车在深圳CBD晚高峰上路一小时,全程零接管。

周光甚至直言,L4自动驾驶车辆规模化量产的到来将在2024年之后。“以元戎启行为例,目前已经完成了产品开发的第一阶段,下一阶段就是和整车厂共同打磨量产车规级产品,为规模量产做准备,2024年将进入到规模化拐点”。

02

转型L2,跟紧最新技术方向

转眼2024年到了,但元戎启行却“走了”,甚至说出了“L4是扯”的言论。

这背后,有自动驾驶行业自身的问题,也有经济大环境的客观因素

L4长尾场景得不到解决,安全问题成为心魔;商业层面,L4没法落地挣钱,只能在小范围内实验性运营。最后的结果是,落地遥遥无期,资本在经济下行的大背景下失去了信心。


2022年自动驾驶相关投资情况

赛博汽车根据公开信息不完全统计,2022年,自动驾驶相关的投资事件发生125起,累计披露金额约205亿元,融资事件较去年基本持平,但累计披露的融资金额远不及2021年。

且资本聚焦的细分赛道也有所变化,由过去的多点开花变为量产为先。

尤其是做乘用车高阶智能驾驶方案的玩家,在2022年走入资本关注的中心位置;与量产自动驾驶息息相关的计算芯片、传感器以及硬件集成玩家,也占据了赛道投资事件数量的近4成

大背景下,一大批自动驾驶公司进行业务转型,或者说“降维”。

一部分是场景降维,从Robotaxi转而去做干线物流、无人配送等相对简单些的赛道;一部分则是技术降维,把业务重点从L4转至L2。

元戎启行选择了后者,2022年开启了对L2的研究。

此时Momenta、华为等在智驾领域已经小有成果。作为后来者,元戎启行必须需极致的跟紧最新技术方向:先是无图,后有端到端



2023年3月,元戎启行推出国内首款不依赖高精度地图、可实现全域点到点功能的高阶智能驾驶解决方案DeepRoute-Driver 3.0

根据元戎启行的描述,搭载该方案的智能驾驶汽车,在导航地图覆盖范围内,可实现全域的高阶智驾功能。

基于Driver 3.0的技术框架,元戎启行同步推出D-PRO和D-AIR两款智驾产品。

D-PRO为全域高阶智能驾驶产品,在导航地图覆盖范围内,实现全域点到点的智驾功能;D-AIR为高级辅助驾驶,具备 ACC、LCC、ILC、APA、AEB 等辅助驾驶功能。

前者的硬件成本为 1.4 万元人民币,后者为7000 元人民币

DeepRoute-Driver 3.0发布的同时,元戎启行已经在进行端到端模型研发



今年北京车展上,元戎启行对外展示了其即将量产的高阶智驾平台DeepRoute IO,以及首款基于DeepRoute IO的解决方案,该方案采用NVIDIA DRIVE Orin系统级芯片,200+TOPS算力,1颗固态激光激光雷达,11颗摄像头,为端到端方案。

据元戎启行透露,基于此方案,已与国内某头部车企展开量产合作,数款合作车型将于2024年陆续推向消费者市场

03

后发者的优势,先行者的难题

之所以这么快落地端到端方案,一方面是企业的发展要求,当然不排除宣传话术需要;另一方面可能也是因为后来者没有很大的技术包袱



有经验的车企、智驾公司布局端到端,意味着技术路线的改变,对此前积累的扬弃。

毕竟,端到端并非是将现有模块间的后处理消除,实现模块间的连续可导即可,需要建设新的、巧妙的网络架构。由此,之前架构中已经被验证的参数失效,并放弃大量人力写出的有效代码。

换而言之,目前能够被用于开城的技术成果要被放弃,沉默成本很高

后进入者,自然这样的烦恼要少很多。

但也并非没有压力。

与传统自动驾驶路线不同,端到端大模型取代了此前用于感知、描述、预测以及规划的多个模块,让自动驾驶直接从一端输入图像数据,一端输出操作控制,更接近人类的真实驾驶。

可以简单理解为,传统自动驾驶根据逻辑行车,而端到端则是模拟人类本身


传统感知系统和端到端感知系统的对比

那么,如何让自动驾驶“像人”,需要投入更多的驾驶数据,即可对模型水平进行提升。用来训练的数据越多、算力越强,模型的性能也就越好。

即决定端到端模型性能上限的是数据和算力

通俗说,要有很多车在路上跑,要有很多芯片在云上算。

前者,元戎启行自然是存在劣势,目前其智驾产品还没有真实的量产上车,测试数量也不够大。

后者则需要足够多的钱。

地平线副总裁兼软件平台产品线总裁余轶南对《赛博汽车》表示,端到端的初步算力建设门槛或为1000块英伟达A100,即19.5Pflops算力

目前,一块A100的价格约17万元,在不考虑建设和运营费用,仅“买卡”的情况下,基础的端到端起步便需要1.7亿元的成本。



“一个单独的(端到端)软件算法是无法构筑壁垒的。算力、算法、数据中,核心的壁垒是算力,因为算力是稀缺的。数据也构成壁垒,但它不是一个显性的壁垒,端到端未来一定会对数据有指数级的需求。”余轶南表示。

此外,大模型训练所需的分布式系统的硬件架构、数据闭环、训练方法,将成为端到端落地新的技术壁垒

也就是说,要想真正落地端到端方案,技术、车辆数、算力和资金缺一不可,这显然这不是一件容易的事。

同时,它到底能不能100%安全,谁也无法给出准确答案。

因此在现阶段甚至是未来很长一段时间内,端到端落地速度不会很快

但是,从2019年入局自动驾驶,到2022年末转向智能驾驶,元戎启行的每次入局时间点都不算早,想要超越已有落地经验的“前辈们”,似乎必须要更激进的投入。

如果说,创业是一场“赌局”,元戎启行在第一阶段的自动驾驶赛道赌输了,新的智能驾驶赛道能赢回来吗?

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