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2019/05/14 来源:西安信息港

导读

2018年6月13日,由上海市经济和信息化委员会、上海市商务委员会、上海市长宁区人民政府指导,上海市长宁区青年联合会、亿欧公司联合主办,拼多

2018年6月13日,由上海市经济和信息化委员会、上海市商务委员会、上海市长宁区人民政府指导,上海市长宁区青年联合会、亿欧公司联合主办,拼多多协办的“2018全球智能+新商业峰会”在上海长宁世贸展馆举办。

本次峰会以“AI落地,产业升级”为主题,现场聚集超过5000位AI行业内外人士,共同探讨AI目前面临哪些挑战,当下如何商业落地,未来将会怎样发展等问题。峰会采取“1+8”的组织架构,除了6月13日的“全球AI峰会”外,日将举办包括AI消费产品峰会、智能+新出行峰会、智能+大健康峰会、智能+新金融峰会、AI国际化峰会、智能+教育峰会、智能+新服务峰会、智能+零售峰会在内的8场垂直峰会。

在“智能+新出行”峰会上,小马智行首席运营官胡闻发表了题为《为何无人驾驶将成为未来出行的终局》的演讲。他在演讲中提到:

1、乘用车和商用车在无人驾驶方面都有非常大的机会;

2、在电动车领域,中国有机会诞生1~2家类似特斯拉这样的头部公司;

3、出行市场未来的竞争格局可能是自动驾驶系统的竞争;

4、构建类似iOS的无人驾驶操作系统,有利于应对中国复杂的路况,并推动多传感器融合。

以下为胡闻现场演讲速记:

我们是一家无人驾驶公司,2016年下半年在美国硅谷成立。去年6月份,我们在美国加州拿到了自动驾驶路测牌照,拿到牌照同一天我们就上路了。现在跑了大概快一年的时间,没有任何交通事故。

去年3月,我们成立了北京分公司。去年10月份,我们在广州成立中国总部,中国总部的主要职责是运营。

无人驾驶市场:乘用车商用车需并重我们怎么看无人驾驶市场?

首先,我们觉得,对于无人驾驶来说,乘用车、商用车都很重要。以商用车的满邦集团和乘用车的滴滴、Uber为例,这两块市场都有非常大的机会。

为什么特斯拉在硅谷这么火?除开当时谷歌和加州政府的补贴以外,很重要的一个原因就是在加州工作高级技术人员,他们住在旧金山,他们每天上班在车上需要有两个小时的时间,他们觉得特斯拉特别省事,可以发、发邮件,他们觉得这是非常好的应用的场景。

第二,社会价值也很重要。往大看,无人驾驶是一个上万亿级别的市场;往小看,无人驾驶就是一个系统,这个系统是整车级的系统。往大了说,汽车产业有三个趋势,共享化、智能化、电动化。尤其是共享化先出来,中国是滴滴,美国是Uber。电动化出来以后,在中国率先做起来,现在在电动化方面正在赶超。我觉得,中国有机会诞生1~2家类似特斯拉这样的头部公司,我们进步的速度没有比美国差很大,很容易赶上。

第三,趋势带来汽车产业链的颠覆。之前的趋势是零部件、汽车集成、销售,是比较简单的产业链的环节。现在,自动驾驶、共享化进入汽车市场后,整个产业链被切入新的元素。我们看到,新的玩家也出来了,出行公司、科技公司,还有新能源汽车,都加入战局。打的比较凶的是自动驾驶的算法模块,大家都在做。为什么?因为整车级的系统应用非常重要,可以带来系统集成。未来,如果无人驾驶将成为每辆车的标配,我们(科技公司)就成了一级供应商。但这个格局将来是不是这样,不好说。为什么一级供应商、整车厂、科技公司,包括出行公司、新能源公司都做这个事?因为大家不想忽略到这么重要的环节。

无人驾驶改变出行市场共享化是更重要的一个环节。为什么?因为它在价值链的末端。如果你掌握了一定的话语权,甚至达到垄断的格局,整个产业链可以有长鞭效应,使得整车厂日子非常难受。为什么现在有整车厂也在关注出行?因为他们不想在2C的阶段被掐住喉咙。

出行市场未来的竞争格局可能是自动驾驶系统的竞争。汽车产业是不是将来会更加整合?零部件系统和服务是不是可能成为同样的供应商?如果说自动驾驶的系统做的足够好,能够和整车厂合作,是不是可以我作为运营方可以布局后面出行的领域?如果是这样的话,夹在中间的整车厂商业模式会发生改变。无人驾驶会慢慢变成一个点,其他几个趋势会往下走。

无人驾驶的改变使得智慧交通的格局发生了变化。我们也在尝试V2X的研究,我们做了自研的“多层次无人驾驶的操作系统”。你需要一个与iOS类似的无人驾驶系统,而不是简单开源。我们可以提供的是全套算法解决方案,多维传感器融合+高精度定位,是我们比较强的地方。

为什么操作系统很重要?

,是中国路况比较复杂。摩托车逆行、外卖小哥闯红灯等等,这么复杂的路况、这么多的多元化交通组成部分,我们怎么样做一个更好的系统适应这个条件?从美国到中国,我们做这个系统花了很多精力。虽然难度高,但是处理好对我们的帮助非常大。

第二,推动多传感器融合。我们也做了非常多的工作,研究从无人车的视角怎么样看这个世界,包括激光雷达、计算机视觉(CV)的结合。多种传感器的融合,有利于帮助自动驾驶在复杂路况下,预判其他交通参与者的下一步走向、对突发系统作出反应,包括特殊场景下的驾驶我们也会进行算法研究,比如暴雨天、自行车穿行等等。

本文系投稿稿件,作者:胡闻;转载请注明作者姓名和“来源:亿欧”;文章内容系作者个人观点,不代表亿欧对观点赞同或支持。

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