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时间:2018-12-08
《百度无人车量产背后,芯片也要自产自销?.doc》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、百度无人车量产背后,芯片也要自产自销? 上一周,特斯拉终于达成了每周量产5000辆的小目标,虽然方式有点粗糙——新建装配线,甚至在工厂里搭帐篷加班加点。而百度的量产看起来似乎高精尖很多,在近期举办的百度AI开发者大会上,李彦宏宣布了全球首款L4级别无人驾驶巴士「阿波龙」的量产下线,只是,100辆是不是有点少?同时发布的还有百度自研的中国第一款云端全功能AI芯片「昆仑」,有望掀起互联网巨头定义芯片,其他厂商设计制造芯片的产业链新风潮。在大洋彼岸,曾「日不落」的伦敦城正因为人工智能而焕发第二春,AI研究实力全球前列,但是量产「小公司」。所以
2、我们到底要技术还是要落地?实践出真知。 一、百度的「量产」真的很厉害?看来需要探讨一下 「我们计划在20XX年实现量产!」这是每一个浸淫在自动驾驶领域的公司都说过的固定句式,但对于普罗大众来说却是看得见、摸不着。当然,这里面的猫腻、教训与焦虑,只有「当事人」自己知道。在地球的另一半,「量产」同样是个让年轻公司们头疼的问题。但幸运的是,这周特斯拉传来了一些好消息。在经历了生产线发生故障以及各方看衰的声音后,近日,特斯拉官方发布的生产报告表示,公司完成了每周生产5000辆Model3的目标,终于告别「产能地狱」。 两年前,公司CEO
3、埃隆马斯克曾告诉投资人,公司要实现盈利必须达成这一目标。为此,特斯拉团队的工作人员在加利福尼亚的弗里蒙特工厂夜以继日地轮班工作,并在一个巨大的帐篷下建造了一条新的装配线,在此完成这个季度的Model3生产任务的20%。同时,还传出马斯克在工厂内搭建帐篷、亲自监工的消息。「过去的12个月是特斯拉历史上最艰难的时期,我们为整个特斯拉团队实现了5000单位的Model3生产率感到无比自豪。」他在一份声明中写道,「我认为我们刚刚成为了一家真正的汽车公司。」特斯拉表示,公司预计到8月底,Model3的产量将达到每周6000辆。当然,仍有许多业内人士
4、对特斯拉持看衰的态度,认为特斯拉的产能可能只是昙花一现——因为这仅仅是以公司人员高强度的工作量交换来的短时间内的产能提升。与此同时,特斯拉的股票先是跃升至360美元,随后下跌7%,跌至336美元。现在特斯拉要做的,可能是要在股票再次上涨之前,展示出持续的生产力。再反观国内,作为国内无人驾驶圈的老大哥,百度也做出了表率,想实现自己对「量产」的誓言。但不要想太多,这个「量产」,不仅仅是百度自己达到的量产。借助车厂的帮助,100辆无人驾驶车的难度并不是很大,但能否实现千辆级别,目前我们觉得悬。在7月4日举办的百度AI开发者大会上,李彦宏表示自己
5、要兑现一年前吹过的牛,宣布全球首款L4级量产自动驾驶巴士「阿波龙」量产下线。 据李彦宏介绍,这辆一看就与百度Apollo有着千丝万缕联系的「阿波龙」自动驾驶巴士是与金龙客车合作制造而成,目前已经在北京雄安、广州、深圳、东京等地开始商业运营,其中,在东京的商业运营是由百度与软银合作进行的。但我们要明确,这是一种被称为L4级别的无人驾驶巴士,其行驶的场景与硬件配置的复杂度,绝不能跟L4级乘用车相媲美。好吧,对于这种L1~L5的车辆等级被滥用到如此境地,我们只能心里「尼玛」,「呵呵」一下了。从国际上来看,无人驾驶巴士以及商业运营并不是没有先例
6、,譬如法国的Navya,早在2016年便开始商业化运营,2017年也已经在全球超过7个城市部署上百台无人驾驶巴士,连长得样子都有相似之处。 另外还有英国、瑞士等国家的创业公司,也已经在部署运营无人驾驶巴士,主要运营地点被选在一些郊外比较空旷,且路况简单的区域。可惜的是,他们没把自己称为「全球第一台量产无人驾驶巴士」。 在会场外,机器之能发现了一只传说中的「阿波龙」,与Navya一样,是一款无方向盘、无油门、无刹车踏板的原型车。 根据公开资料,「阿波龙」车身长4.3米,宽2米,共8个座位,核载14人(含6个站位),采用纯电动动
7、力,充一次电,可以跑100公里。 工作人员告诉机器之能,「阿波龙」上安装了三个Velodyne激光雷达以及多个摄像头和毫米波雷达,能够监测路面情况和周围物体,拥有判断、识别、避障等能力。百度方面还表示,「阿波龙」搭载了面向量产的解决方案,会成为Apollo3.0的核心。为了推出这款自动驾驶巴士,百度还在大会现场连线厦门金龙客车生产线,直播第100辆金龙阿波龙的正式下线。但然并卵,这是为了让我们知道什么呢: 金龙给百度开了几条生产线?还是百度有了自主量产能力?Google和克莱斯勒合作的那几千辆无人驾驶出租车可以算得上量产不? 事实上
8、,长期以来自动驾驶的量产概念都富争议,究竟多少辆车才算量产并没有明确的定义。那么,100辆算是量产吗?显然,鉴于技术、产能、大环境等原因,自动驾驶汽车的量产无法与传统意义上的芯片等领域量产相提
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