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众所周知,RoboTax行业一直以来都是以高成本著称,目前大多数L4级别自动驾驶测试车制造成本都高达上百万元,而动辄融资数亿美金的RoboTaxi公司也一直被人视为花钱如流水的“烧金窟”。
以谷歌一手孵化的RoboTaxi巨头Waymo为例,它从成立至今就已经烧掉了超过35亿美金。即便是这样,这家巨头想要将旗下的RoboTaxi无人车覆盖到市场,并且实现盈利也依然遥遥无期。
2021年6月17日,国内自动驾驶领域巨头百度Apollo与北汽极狐联合发布了Apollo Moon共享无人车,这款无人车以48万元的低廉成本震惊业界。12月8日,元戎启行再度刷新了无人车成本的下限,它面向前装的L4级自动驾驶解决方案——DeepRoute-Driver 2.0,成本还不到1万美元。
要知道,RoboTaxi乃至是自动驾驶最大的问题就是高成本,而如今有了低成本的自动驾驶解决方案之后,这个行业还不得起飞?
超低成本自动驾驶方案怎么来的?如果百度将Apollo Moon共享无人车成本做到48万都足以令人难以置信,那么元戎启行又是如何将L4级自动驾驶解决方案成本拉到1万美元以下的呢?
在小雷看来,元戎启行之所以能够将L4级别自动驾驶的硬件成本压缩到1万美元以内,其主要的原因就是它集合了特斯拉、百度apollo、Waymo等多家自动驾驶领域巨头的低成本研发路线于一身。
在自动驾驶领域当中一直都存在两条截然不同的主流技术路线。其中,RoboTaxi主要是通过堆积感知设备来实现对车辆的掌控,由于这一技术路线对于硬件要求较高,因此成本也一直高居不下。而以特斯拉为首的视觉算法流派对感知设备依赖较少,因此成本较为低廉。
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在小雷看来,尽管元戎启行是一家RoboTaxi公司,但是它走的技术路线却更像是倾向于视觉算法的特斯拉。相较于Auto X第五代 Robotaxi Gen5 上搭载的50个感知传感器,元戎启行DeepRoute-Driver 2.0上搭载的5个固态激光雷达和8个摄像头确实是少得可怜。
元戎启行DeepRoute-Driver 2.0之所以能够通过少量的感知传感器就支撑起L4级别的自动驾驶能力,主要是它通过自研的感知算法,以及推理引擎弱化了自动驾驶车辆对感知设备的依赖性。
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另外,在感知设备不足,并且算法还没有海量数据支撑的情况下,元戎启行为了确保自动驾驶车辆的可靠性,又采用了与百度Apollo 5G云代驾技术类似的5G远程监管技术作为安全冗余。元戎启行在极端情况下可以通过5G技术对自动驾驶汽车进行远程接管。
路测数据对于自动驾驶技术而言就像是升级打怪的经验值,是论证自动驾驶技术成熟与否最有力的明证。为了获取真实有效的路测数据,但凡有实力的自动驾驶公司都会不惜成本地部署测试车辆到真实道路上去进行测试。
然而,在有了海量数据作为基础的情况下,自动驾驶公司再想要论证自动驾驶技术成熟与否却并非只有上路测试这一条路可走,因为元宇宙的到来自动驾驶技术路测带来了无限的想象空间。
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要知道,无人驾驶领域巨头Waymo就曾经在一个用于训练自动驾驶AI的模拟软件中输入0.1亿英里真实路测数据,完成了150亿英里的仿真路测。元戎启行也有类似于Waymo的模拟测试系统,它能够有效降低自动驾驶测试成本,并且极大地提高开发测试的效率,确保自动驾驶的可靠性。
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