自動(dòng)駕駛過冬，需要點(diǎn)燃“降本增效”的爐火

進(jìn)入2023年，人們還在等待這個(gè)冬天的第一場(chǎng)雪，同時(shí)也在感嘆暖冬已經(jīng)成為了新的常態(tài)。但對(duì)自動(dòng)駕駛產(chǎn)業(yè)而言，這個(gè)冬天似乎并沒有那么暖。

回顧2022年，全球自動(dòng)駕駛行業(yè)裁員、倒閉、部門裁撤的消息不絕于耳。資本市場(chǎng)也逐漸放棄了自2021年初開始對(duì)高級(jí)別自動(dòng)駕駛的投資狂熱，整體市場(chǎng)泡沫開始破裂。有業(yè)內(nèi)人士認(rèn)為，如果資本持續(xù)轉(zhuǎn)冷，將有90%左右的自動(dòng)駕駛項(xiàng)目，在大規(guī)模商用落地前就宣告失敗。

但另一方面，自動(dòng)駕駛又確實(shí)在技術(shù)、應(yīng)用上取得了長足的進(jìn)展，成為各大企業(yè)，乃至全球各個(gè)國家與地區(qū)認(rèn)可、篤定的發(fā)展方向。無論是走Robotaxi路線與產(chǎn)業(yè)合作路線的科技公司，還是將自動(dòng)駕駛技術(shù)作為主要賣點(diǎn)的新能源汽車企業(yè)，以及紛紛走上智能化、電動(dòng)化道路的老牌車企，都在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域持續(xù)投入，以期抵達(dá)寒冬之后注定會(huì)來到的黎明。

在這種情況下，自動(dòng)駕駛項(xiàng)目如何過冬，成為了全球車企都在關(guān)注和探索的問題。

自動(dòng)駕駛的發(fā)展動(dòng)力充足但波折不斷

自動(dòng)駕駛的發(fā)展動(dòng)力充足，社會(huì)和市場(chǎng)對(duì)自動(dòng)駕駛的接受程度正在達(dá)到新的高度。2022年4月，交通運(yùn)輸部、科技部公開發(fā)布了《“十四五”交通領(lǐng)域科技創(chuàng)新規(guī)劃》，系統(tǒng)謀劃了“十四五”期間以自動(dòng)駕駛為代表的交通科技發(fā)展方向。2022年11月，工信部發(fā)布了《關(guān)于開展智能網(wǎng)聯(lián)汽車準(zhǔn)入和上路通行試點(diǎn)工作的通知(征求意見稿)》，宣布將對(duì)L3、L4自動(dòng)駕駛車輛進(jìn)行準(zhǔn)入管理，并展開試點(diǎn)工作。

在如火如荼的產(chǎn)業(yè)推助力之下，沒有企業(yè)會(huì)低估自動(dòng)駕駛的長期未來。但在眼下，自動(dòng)駕駛產(chǎn)業(yè)卻在全球范圍內(nèi)遭遇了一定程度的波折。在2022年，福特投資的自動(dòng)駕駛公司Argo AI宣布失敗，曾經(jīng)一度吸引全球關(guān)注的Aurora股價(jià)大跌，市值縮水超過9成，行業(yè)頭部公司Mobileye估值也從此前的500億美元縮水至170億美元。而在中國市場(chǎng)方面，根據(jù)相關(guān)數(shù)據(jù)，2022年自動(dòng)駕駛領(lǐng)域的融資額對(duì)比2021年同期下降了60%左右。出行項(xiàng)目失利、股價(jià)大跌、投融資遇冷等問題的背后，是自動(dòng)駕駛產(chǎn)業(yè)根深蒂固的一大頑疾：成本膨脹。

自動(dòng)駕駛過冬，關(guān)鍵在于成本

目前為止，我們似乎很難找到一家車企，還不研究自動(dòng)駕駛技術(shù)的。但自動(dòng)駕駛研發(fā)高昂的成本，確實(shí)已經(jīng)成為拖累自動(dòng)駕駛項(xiàng)目進(jìn)入高潮的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)。車企迫切需要在自動(dòng)駕駛研發(fā)路途中點(diǎn)燃“降本增效”的爐火。在今天，如何降低研發(fā)成本，已經(jīng)成為自動(dòng)駕駛領(lǐng)域一個(gè)不可忽視的問題。

由于高等級(jí)自動(dòng)駕駛需要長期發(fā)展，且場(chǎng)景化的細(xì)分市場(chǎng)難以快速打開成規(guī)模的商業(yè)空間。因此絕大部分自動(dòng)駕駛項(xiàng)目都處在長期投資，但難以獲得等比例商業(yè)回報(bào)的階段。隨著自動(dòng)駕駛研發(fā)的持續(xù)性投入，相關(guān)數(shù)據(jù)不斷累計(jì)、測(cè)試需求更加多樣，反而造成了研發(fā)綜合成本的持續(xù)上升。

但自動(dòng)駕駛的確定性，又讓車企為代表的汽車行業(yè)難以割舍相關(guān)項(xiàng)目。這樣來看，緩解自動(dòng)駕駛項(xiàng)目壓力，幫助車企度過短期資本寒冬的方式，關(guān)鍵在于如何降低研發(fā)成本。

接下來我們不妨深入一個(gè)自動(dòng)駕駛項(xiàng)目，從具體的技術(shù)流程與研發(fā)環(huán)節(jié)中探尋，為什么自動(dòng)駕駛會(huì)有如此巨大的研發(fā)成本問題？這些問題又該如何解決？

抽絲剝繭：一個(gè)自動(dòng)駕駛項(xiàng)目的研發(fā)成本探尋

我們的故事擬定在歐洲一家汽車制造業(yè)企業(yè)。這家企業(yè)擁有悠久的乘用車制造歷史，以及強(qiáng)大的供應(yīng)鏈管理能力。但對(duì)于AI算法開發(fā)、海量數(shù)據(jù)管理、自動(dòng)駕駛測(cè)試等數(shù)字化、智能化技術(shù)則缺乏經(jīng)驗(yàn)與基礎(chǔ)。但在目前階段，自動(dòng)駕駛已經(jīng)成為了這家車企的必選項(xiàng)，否則很有可能面臨在下一周期被市場(chǎng)淘汰的風(fēng)險(xiǎn)。

根據(jù)估算，這家車企評(píng)定出了自動(dòng)駕駛項(xiàng)目的研發(fā)流程。其中包括數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)導(dǎo)入、預(yù)處理標(biāo)注等前期數(shù)據(jù)工作，以及自動(dòng)駕駛算法訓(xùn)練、仿真測(cè)試、數(shù)據(jù)歸檔等中期工作，算法部署、實(shí)路測(cè)試、算法迭代等后期工作。根據(jù)這家車企的數(shù)據(jù)量預(yù)判，這樣一個(gè)自動(dòng)駕駛項(xiàng)目，其研發(fā)周期大概在60個(gè)月左右。也就是說，有至少五年的時(shí)間企業(yè)必須持續(xù)投入，很難見到商業(yè)回報(bào)。在實(shí)際執(zhí)行自動(dòng)駕駛項(xiàng)目之后，這家車企很快發(fā)現(xiàn)了一系列成本難題，其中的代表有數(shù)據(jù)存儲(chǔ)成本、數(shù)據(jù)使用成本、技術(shù)研發(fā)成本。

1．?dāng)?shù)據(jù)存儲(chǔ)帶來的成本壓力。

L4級(jí)自動(dòng)駕駛研發(fā)每天都將產(chǎn)生海量的數(shù)據(jù)，尤其在實(shí)路測(cè)試階段，每一輛測(cè)試車每天將收集大約60TB的數(shù)據(jù)。僅僅一天一車的數(shù)據(jù)存放，就需要一筆硬盤開銷。與此同時(shí)，這些數(shù)據(jù)經(jīng)過提煉得到的Corner Case也并不是可以低效率存放的“冷數(shù)據(jù)”，而是要經(jīng)常進(jìn)行應(yīng)用，因此數(shù)據(jù)調(diào)取效率也是一個(gè)不小的挑戰(zhàn)。這家車企估算，隨著業(yè)務(wù)的推進(jìn)，自動(dòng)駕駛相關(guān)項(xiàng)目將收集超過1000PB以上的數(shù)據(jù)，且至少需要保存30年以上。這帶來的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)成本壓力不可小覷。

2.數(shù)據(jù)流通與應(yīng)用中產(chǎn)生的綜合成本挑戰(zhàn)。

自動(dòng)駕駛研發(fā)會(huì)產(chǎn)生大量非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)。比如傳感數(shù)據(jù)、攝像頭數(shù)據(jù)、激光雷達(dá)點(diǎn)云數(shù)據(jù)等，且需要進(jìn)行大量AI標(biāo)注訓(xùn)練。車企傳統(tǒng)使用的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施，很難適應(yīng)多樣化數(shù)據(jù)與AI開發(fā)的需求。

同時(shí)，就像上文所說的那樣。自動(dòng)駕駛開發(fā)要經(jīng)歷數(shù)據(jù)采集、導(dǎo)入、預(yù)處理、訓(xùn)練、仿真、部署等多個(gè)環(huán)節(jié)，自動(dòng)駕駛數(shù)據(jù)要在眾多流程環(huán)節(jié)之間流動(dòng)。每個(gè)環(huán)節(jié)需要的數(shù)據(jù)類型、負(fù)載類型、訪問協(xié)議類型都不同。業(yè)界的普遍做法是每個(gè)環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)單獨(dú)存儲(chǔ)，這樣車企開發(fā)人員需要在不同環(huán)節(jié)不同存儲(chǔ)設(shè)備之間頻繁拷貝、調(diào)用數(shù)據(jù)，導(dǎo)致寶貴的開發(fā)時(shí)間大量浪費(fèi)。在這些流程中，根據(jù)這家車企的統(tǒng)計(jì)，數(shù)據(jù)拷貝和管理的時(shí)間大約占據(jù)了整體開發(fā)時(shí)間的25%，極大拖慢了開發(fā)效率。這些數(shù)據(jù)流通、轉(zhuǎn)化能、應(yīng)用造成的成本，雖然看似微小，但累計(jì)下來的壓力卻大得驚人。

3.技術(shù)理解、研發(fā)相關(guān)成本激增。

數(shù)據(jù)難題之外，自動(dòng)駕駛項(xiàng)目還面臨著其他難題。比如說，自動(dòng)駕駛的業(yè)務(wù)流程非常復(fù)雜，涉及的相關(guān)技術(shù)也多種多樣。諸如視頻編解碼、雷達(dá)點(diǎn)云、地理信息、車載傳感器、車載控制器、AI、大數(shù)據(jù)、OTA等，都是車企此前并不涵蓋的業(yè)務(wù)范疇。這些技術(shù)都需要車企從頭開啟研發(fā)與探索，著實(shí)造成了巨大的研發(fā)成本擴(kuò)張。

自動(dòng)駕駛的基本實(shí)現(xiàn)方式是深度學(xué)習(xí)，需要利用車輛的感知+決策能力來實(shí)現(xiàn)去司機(jī)化的車輛行駛，而這就導(dǎo)致AI算法開發(fā)成為了自動(dòng)駕駛研發(fā)的核心。傳統(tǒng)車企對(duì)大量AI開發(fā)與訓(xùn)練并不熟悉，對(duì)AI開發(fā)所需的數(shù)據(jù)、算力、網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施也比較陌生，自行摸索搭建AI研發(fā)體系，這也是自動(dòng)駕駛研發(fā)成本高的一大原因。

當(dāng)然，在這三點(diǎn)之外自動(dòng)駕駛項(xiàng)目還有很多成本壓力，比如說測(cè)試成本、AI算力成本等等。至此，我們了解了一家車企的自動(dòng)駕駛研發(fā)成本問題。而想要幫助自動(dòng)駕駛產(chǎn)業(yè)跨越寒冬，良性發(fā)展，歸根結(jié)底也要從這些具體的問題入手，幫助車企降本增效，給冬天帶來溫暖與力量。

點(diǎn)亮“降本增效”的爐火：自動(dòng)駕駛路上的華為價(jià)值

整體而言，車企的自動(dòng)駕駛之路已經(jīng)來到了至關(guān)重要的階段，需要跨越必須經(jīng)歷的冬天。這個(gè)時(shí)候，具有技術(shù)與解決方案優(yōu)勢(shì)的企業(yè)，需要更多貢獻(xiàn)自己的價(jià)值，幫助車企降低自動(dòng)駕駛的研發(fā)成本。尤其要避免車企大量進(jìn)行重復(fù)造輪子的工作，將先進(jìn)、可用的行業(yè)共性開放出來，降低車企的重復(fù)開發(fā)。

如上所述，車企的自動(dòng)駕駛項(xiàng)目“成本膨脹”，具體分為三層：1.基礎(chǔ)設(shè)施成本激增。2.技術(shù)研發(fā)成本過重。3.適配自動(dòng)駕駛新戰(zhàn)略的企業(yè)綜合成本拉升。

想要解決自動(dòng)駕駛項(xiàng)目“成本膨脹”的問題，也就不能頭疼醫(yī)頭，腳疼醫(yī)腳。而是需要從這幾個(gè)層級(jí)的需求綜合入手，整體化推動(dòng)自動(dòng)駕駛項(xiàng)目成本回歸合理。

在這種多層級(jí)、多目標(biāo)的降低成本需求下，華為的價(jià)值優(yōu)勢(shì)就顯現(xiàn)了出來。華為具有端到端的自動(dòng)駕駛解決方案，集成了數(shù)十年積累的網(wǎng)絡(luò)、存儲(chǔ)、計(jì)算、AI、大數(shù)據(jù)、云相關(guān)經(jīng)驗(yàn)。既可以解決企業(yè)在數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施、技術(shù)獲取方面的難題，也可以幫助車企完成適配新階段、新目標(biāo)的整體智能化轉(zhuǎn)型，最終從三大層面為車企帶來綜合的“降本增效”價(jià)值，幫助車企溫暖這個(gè)冬天。

第一層，是數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施成本的大幅下降。

以我們上面說過的數(shù)據(jù)問題為例。華為擁有業(yè)界領(lǐng)先的存儲(chǔ)技術(shù)，其先進(jìn)的多協(xié)議互通技術(shù)，可以用一套存儲(chǔ)方案支撐全流程數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，從而避免數(shù)據(jù)頻繁拷貝。這一點(diǎn)正好應(yīng)對(duì)了自動(dòng)駕駛的研發(fā)難題，車企可以借此提升25%的研發(fā)效率，從而加速研發(fā)進(jìn)程，降低整體成本。與此同時(shí)，華為的超高密度存儲(chǔ)，和對(duì)冷熱數(shù)據(jù)自動(dòng)分級(jí)處理技術(shù)，可以有效降低20%的TCO成本。同時(shí)支持大帶寬和高OPS場(chǎng)景，更加符合自動(dòng)駕駛研發(fā)海量數(shù)據(jù)的歸檔、整理、調(diào)用需求。

第二層，是幫助車企獲得成熟的自動(dòng)駕駛技術(shù)與工具，盡量避免重復(fù)開發(fā)。

華為自動(dòng)駕駛開發(fā)平臺(tái)，可以帶來一系列自動(dòng)駕駛工具與平臺(tái)價(jià)值。比如其專屬云合規(guī)采集測(cè)繪，可以幫助車企實(shí)現(xiàn)靈活算力調(diào)度，助力自動(dòng)駕駛項(xiàng)目更加便捷、靈活地完成高精地圖測(cè)繪工作。

自動(dòng)駕駛的海量數(shù)據(jù)，可能給車企帶來大量的人工標(biāo)注、清洗數(shù)據(jù)難題。為此，華為自動(dòng)駕駛開發(fā)平臺(tái)提供海量數(shù)據(jù)快速、高效清洗與篩選能力。通過自動(dòng)化數(shù)據(jù)標(biāo)注實(shí)現(xiàn)低門檻、高效率的數(shù)據(jù)處理，性能高出業(yè)界20%。

車企獲得自動(dòng)駕駛相關(guān)能力升級(jí)、服務(wù)升級(jí)的最短路徑，就是從云服務(wù)平臺(tái)獲取相關(guān)價(jià)值。為此，華為云提供了一系列專注于自動(dòng)駕駛能力的賦能與支持。比如說，AI算法開發(fā)是車企最大的技術(shù)挑戰(zhàn)，其門檻高、周期長、不確定性大。為此，華為云提供一站式AI開發(fā)平臺(tái)，可以大幅度降低平臺(tái)搭建難度和成本，讓車企聚焦算法開發(fā)和模型訓(xùn)練核心能力。

第三層，是幫助車企構(gòu)建自動(dòng)駕駛生態(tài)，進(jìn)一步完成數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

華為云攜手產(chǎn)業(yè)各界，構(gòu)建了生態(tài)開放的自動(dòng)駕駛研發(fā)平臺(tái)，開放了自動(dòng)駕駛研發(fā)平臺(tái)解決方案的開源代碼庫Ploto，支撐專業(yè)軟件服務(wù)商部署和對(duì)接，幫助車企快速準(zhǔn)確找到相關(guān)技術(shù)與生態(tài)合作機(jī)遇。

通過整合華為的技術(shù)與經(jīng)驗(yàn)優(yōu)勢(shì)，華為云為車企提供了8大關(guān)鍵能力，包括：數(shù)字化轉(zhuǎn)型經(jīng)驗(yàn)、智能制造能力、全球化經(jīng)驗(yàn)、云云協(xié)同能力、自動(dòng)駕駛方案、安全合規(guī)方案、底層技術(shù)創(chuàng)新、以及開放生態(tài)合作能力。既能夠滿足車企的自動(dòng)駕駛研發(fā)“降本增效”，同時(shí)也能夠幫助車企適應(yīng)數(shù)字化、智能化的發(fā)展趨勢(shì)，提升產(chǎn)業(yè)效能。

在華為提供的端到端自動(dòng)駕駛能力加持下，我們可以看到大量自動(dòng)駕駛研發(fā)成本都有可能得到降低與節(jié)約。車企可以更加從容、高效地應(yīng)對(duì)挑戰(zhàn)，更加篤定自動(dòng)駕駛這條必然之路。

寒冬將過，萬里復(fù)蘇。人類21世紀(jì)第一個(gè)偉大變革——自動(dòng)駕駛的黃金時(shí)代，顯然就快到來。

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