小米自動駕駛能力逐幀解析,雷軍33億花得值嗎?

小米自動駕駛能力逐幀解析,雷軍33億花得值嗎?
2022年08月12日 13:55 市場資訊

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  賈浩楠 發自 副駕寺

  智能車參考 | 公眾號 AI4Auto

  來了來了!

  小米汽車,最最關鍵核心進展:自動駕駛能力,首次公開展示!

  30項能力亮點,雷軍總結成小米汽車500天的初步答卷:

  你說是吹牛也好,自信也好,反正雷軍已經預定:2024年自動駕駛沖到第一梯隊。

  到底是什么樣的能力?關鍵亮點詳細解析奉上。

  8分鐘,小米展示了什么?

  高速、城市、泊車三域都有,而且亮點不少。

  首先是高速場景,基本的車道保持、定速巡航這類L2功能平平無奇。

  小米自動駕駛的亮點,在于突破了簡單的“輔助”,已經具備了主動選擇車道、進出匝道,并線超車等等功能。

  自主上下高速——背后是高精地圖

  高速場景下,車輛可以實現自主上下匝道。

  這個單一的功能,其實背后代表著小米自動駕駛采用了和高精地圖聯通的方案,車輛行駛過程中的微操,比如避讓、剎車、方向等等,由車端傳感器和計算平臺完成。

  但路線規劃、進出路口、上下高速這些決策層面的能力,則離不開高精地圖的支持。

  當然,高精地圖信息是給系統提供大的路線規劃,以及道路突發情況,實際行駛中,依然需要傳感器和定位模塊“告訴”系統現在處于怎樣的場景中。

  這也表明在不同傳感器數據融合方面,小米也取得了進展。

  高速自主并線超車

  這一部分其實可以拆分成兩個動作。

  大的層面,是系統AI高速場景下會自主選擇快車道通行。也就是說從匝道進入高速后,必然伴隨著變道超車的動作。

  但是快車道策略沒有透露,也就是還不清楚小米自動駕駛系統會提前多久準備變道出高速,也不清楚快車道有低速目標阻攔時,系統會做出什么樣的反應。

  而在變道過程中,免不了遇到突發情況,避讓策略就很關鍵:

  從展示出的場景中可以看到,系統正要變道時,前方既有低速大車,后方又有速度很快的連續變道車追上來。

  僅從這一個案例來看,小米自動駕駛系統的策略十分得當:先是稍微減速拉開前車車距,然后等待后車超過后再變道。

  整個過程沒有退出接管,也沒有急剎車、猛打方向等等動作。

  這也說明系統比較“老司機”,沒有一味謹慎避讓,也沒有過于激進的駕駛風格。

  無保護轉彎最難場景:掉頭

  高速路況較為清晰單一,考驗的更多是策略。

  而真正考驗感知、識別、預判的,是城市道路。

  小米的demo中,出現了一個此前沒見友商演示過的場景——無保護自主掉頭:

  這里的難點,在于目標車道并沒有紅綠燈的阻攔,時刻有車輛通過。所以在數據層面不止要求前向攝像頭,還需要環視能力。

  在系統后臺,則需要從幾個不同攝像頭2D數據中還原重建3D場景。

  避讓目標

  分兩種:避讓靜止目標,復雜路口通行。

  首先是繞行占道的事故車:

  人車混行,且沒有紅綠燈的復雜路口,系統也能順利通過:

  不過這里的剎車動作,顯然比高速場景下來得更猛。

  而在有紅綠燈的路口,系統也能根據交通信號做出合理動作:

  自動進出環島

  這是一個半徑較大,曲率也比較平緩的環島。

  順利進出,其實現在并不是一項難度很高的挑戰。

  真正考驗技術的,是系統對整個環境的構建,核心是傳感器精度能不能探測到更加低矮且顏色不一的各種中央環島路基,或者是系統對不同曲率彎道中車速、姿態的控制,能不能保證乘坐舒適。

  而這些,恐怕只有到量產交貨那天才能知道。

  不過,環島場景也有獨特意義。進出環島,包括前面的掉頭行為、識別紅綠燈,都說明小米自動駕駛系統在城市場景下也實現了基于高精地圖的高階領航輔助功能。

  與下半年即將上車的小鵬城市NGP,毫末NOH,特斯拉NOA等等性質相同。

  自主泊車,還能自主充電

  小米展示的,并不是常規的識別車位泊入,而是從停車場入口就開始的記憶泊車功能:

  也就是說,系統需要先對整個停車場結構進行感知,然后構建一個數字孿生,并記住通往車位的路線。

  在行進過程中,需要對來往的車、人目標做出實時避讓。

  從HMI界面中,能清楚的看到系統準確識別了錐桶、車輛、立柱、摩托車等等不同目標。

  而且,在主要目標上,系統還實時標明了和本車的距離以及速度信息。

  低速情況下識別靜止目標并不算太難,但依然需要融合攝像頭、激光雷達、毫米波雷達等等不同傳感器的數據。

  而且由于地庫光線條件的原因,雷達的冗余作用會更加凸顯。

  倒車入庫沒什么稀奇的,但不同的是小米展示了一個能自由移動的汽車“充電寶”:

  有啥不足?

  小米自動駕駛不可能完美無缺。

  通過前面的分析,我們已經知道很多場景并不是通過就算合格,真正考驗技術的難點,小米都沒有透露。

  比如避讓故障車的場景中,其實有一個疑點。

  視頻中顯示的繞行借道,是在虛線情況下完成的。事實上,這條道路也只有在借道這一段是虛線,“故障車”很巧的就拋錨在這里,而且沒有占滿整個車道。

  而在實線甚至雙黃線情況時,如何處理小米并未展示。

  另外,一眼就能看出的不足是,小米自動駕駛系統在城市道路中“謹慎”遠遠大于“自信”,跟車距離過長,塞下一輛輕卡都沒問題。

  這也造成小米自動駕駛測試車在路上頻繁被加塞。

  而且,遇到突然加塞、行人橫穿馬路等等情況,會有一個較為猛烈的剎車,然后原地遲滯一兩秒才能繼續行駛。

  但不管怎么說,小米展示出的自動駕駛,起點不低。

  高速領航輔助、城市領航輔助、自主泊車三域,都有亮眼的表現。

  其中高速領航輔助,第一梯隊主機廠、自動駕駛公司已經量產實裝,今年下半年爭奪的焦點則是城市領航輔助。

  至于自主泊車各家都有,水平體驗各不相同,小米展出的能力,至少和小鵬汽車持平。

  而這三域的融通,則是行業大部分公司劃定的交卷指標,時間點在2025年。

  如果小米汽車2024年量產按部就班,說明雷軍早就規劃好小米汽車登場即L3,在高階戰場和新勢力、華為、特斯拉競爭。

  小米自動駕駛,什么方案?從何而來?

  小米自動駕駛測試車,在開放道路場景使用的是比亞迪漢EV。

  泊車場景使用的是寶馬3系。

  都只作為技術驗證,為小米提供線控底盤。

  具體方案,能看到的是車身四周都布滿了攝像頭,覆蓋360°,車頂有一個高舉的激光雷達。

  其余的傳感器、底層算力一概不知。

  雷軍說這是小米汽車500天的成果,其實此言差矣。

  小米汽車自動駕駛核心團隊,來自于去年收購的自動駕駛創業公司深動DeepMotion。

  DeepMotion 2017年創立,核心團隊從微軟亞研院走出。去年成為小米子公司時,據稱已經基于視覺成功開發出多傳感器融合感知模組、高精地圖自動化構圖、高精度定位等技術方案。

  所以小米自動駕駛,其實和行業客觀規律相符,也是研發了四五年的成果積累。

  首秀之后,引起了怎樣的反響?

  質疑的不少,而且是在小米官方賬號下毫不留情:

  質疑主要是現在新勢力大部分的自動駕駛 ,都來自于百度Apollo當年的開源。

  另外,小米自動駕駛HMI也被質疑是后期動畫渲染出來的:

  當然,贊賞的也有。不過最多的,還是期待雷總能帶給年輕人他們第一輛智能車。

  小米汽車,雷軍最新劇透

  小米汽車的實際進展,包括人才、資金、專利等等,智能車參考之前都有過詳細介紹。

  這回我們只看雷軍親口說的新信息。

  雷軍首次官方披露部分技術與人員的籌備細節。

  具體來說。小米在自動駕駛領域首期投入33億元研發費用,組建超過140輛測試車隊。

  目前團隊規模超過500人,同時通過全資并購以及對上下游企業的產業投資等方式,推進在自動駕駛領域的中長期產業布局。

  我們關心的可能是“年輕人第一輛”,但雷總可不這么看。

  “穿越低谷,押上聲譽”的造車大業,雷軍認定:自動駕駛就是核心競爭力。

  雷軍透露小米自宣布進軍智能電動汽車行業之后,首先從技術難度最高的自動駕駛領域切入,通過重金投入、組建頂級團隊,以及產業投資的上下游布局等三大舉措,實現了從零到一的起步。

  今年年底自動駕駛團隊整體規模預計將突破600人,其中由50位頂級專家組成骨干團隊,博碩占比超過70%,涵蓋了傳感器、芯片、感知規控算法、仿真技術、高精地圖、高準定位、工具鏈、訓練能力等自動駕駛全棧技術所需人才。

  核心骨干成員大多擁有微軟、谷歌等背景。

  雷軍年度演講,把造車大業、自動駕駛放到了“One more thing”,顯然是把小米汽車作為未來的重頭戲。

  而據智能車參考得到的消息,雷軍目前的全部精力,幾乎都投在小米汽車項目。核心手機業務,現在只做戰略和規劃層面的指引,具體工作則由曾學忠全盤負責。

  對于造車,雷軍確有“破釜沉舟”之勢。

  自動駕駛進展之后,雷軍放言未來兩年,小米汽車不再披露進展,不再辟謠流言蜚語。

  一切懸念,2024年交貨揭曉。

  

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責任編輯:梁斌 SF055

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