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比亚迪联手AutoX展示自动驾驶车型“秦Pro”,无人驾驶出租车想象空间巨大

放大字体  缩小字体 发布日期:2021-04-20 17:30:31 来源: 作者:用户10494    浏览次数:0    
摘要

2019年3月比亚迪“秦Pro”发布会现场 今年开春,比亚迪的自动驾驶之路有了新突破。 3月28日,比亚迪在其2019春季发布会上展示了为L4级别无人驾驶打造的量产车型——比亚迪秦Pro。该车型由其独家合作方、硅谷自动驾驶公司 AutoX (查看此前钛媒体对AutoX的报道)提供自动驾驶技术标准化衔接能力,为未来的无人驾驶出租车领域的大规模车辆需求做足准备。 钛媒体在发布会现场看到,一辆红色秦P...

2019年3月比亚迪“秦Pro”发布会现场

今年开春,比亚迪的自动驾驶之路有了新突破。

3月28日,比亚迪在其2019春季发布会上展示了为L4级别无人驾驶打造的量产车型——比亚迪秦Pro。该车型由其独家合作方、硅谷自动驾驶公司 AutoX (查看此前钛媒体对AutoX的报道)提供自动驾驶技术标准化衔接能力,为未来的无人驾驶出租车领域的大规模车辆需求做足准备。

钛媒体在发布会现场看到,一辆红色秦Pro流畅绕行,面对人行道上的行人时,及时刹车避让。驾驶座有一位安全司机,但他双手始终离开方向盘。

秦Pro展示了车辆顶部装有 AutoX 标志性的 360 度全景激光雷达与摄像头深度融合传感器套件;虽然装有高清传感器,这辆秦Pro看不到明线,没有改装痕迹。

秦Pro是比亚迪去年秋天新发布的车型,拥有燃油、混动、电动及开发者版本。这次,比亚迪展示了开发者版本秦Pro EV与自动驾驶技术结合的可能性。

比亚迪方面对钛媒体表示,“从秦Pro EV开发者版自动驾驶型汽车交到 AutoX 这家公司手中,到升级成具备基本的自动驾驶功能,只花费了1天的时间和非常小的升级成本。” 而后续在不同环境下进行测试和自我学习,秦Pro的驾驶性能已经实现了与 AutoX 研发的AI技术深度融合。

此次展示的秦Pro EV开发者版汽车

“从零打造,意味着L4级无人驾驶硬件需要在出厂之前装好,而非经过复杂的线控和电路调整,这能在保证低升级成本的同时确保整车系统安全性可靠性。”AutoX创始人及CEO肖健雄对钛媒体表示。

作为国内电动车头部玩家,比亚迪从数年前就开始布局自动驾驶,如今已初具成果。

2013年初,比亚迪与北理工合作研发线控自动驾驶实验汽车,2014年,其与新加坡科技研究局通讯研究院(I2R)共同进行自动驾驶以及智能交通的研发。2018年9月,比亚迪发布D++开放生态平台,包括自动驾驶平台和车应用两个部分。

在这辆现场展示的秦Pro上,AutoX提供的xFusion技术实现了全景摄像头与激光雷达的实时精确融合,只需一台激光雷达,技术落地成本较低。

AutoX由美国计算机视觉知名学者肖健雄创立。自成立之初,AutoX提出“平民化无人驾驶”这一研发目标,力求推动无人驾驶的规模应用,并且制定了与车厂进行深度前装合作的商业战略,合作伙伴包括战略股东战略股东上汽、东风及比亚迪,皆拥有千万量级的产销规模。除此之外,AutoX打造无人驾驶车脑标准平台,此次秦Pro平台中融入了该平台,短时间内就能完成无人化升级,无需像过去一样由工程师逐辆对车辆进行线控修改和无人化改装。

从行业趋势来看,世界上最领先的无人驾驶公司均意识到标准化前装对于无人驾驶技术实现规模化落地的重要性,并开始寻求与车厂合作。从最早通用汽车与Cruise的联姻,到Waymo寻求Chrysler的合作以打造专业升级工厂,到本田重仓投资Cruise,国际头部玩家从最初的“改装”阶段向“前装”阶段迈进已经逐渐形成行业趋势,也使得实力车厂的合作资源逐渐成为稀缺资源。

另一个值得关注的可能性是,能轻易完成自动驾驶升级的车辆可以为的无人驾驶出租车业务(Robo Taxi)做准备。

近年来,自动驾驶出租车(Robo-Taxi)领域十分活跃,业内玩家都瞄准这个潜力无限的市场。Alphabet公司(谷歌母公司)旗下的Waymo在美国凤凰城测试了数年,去年年底,正式启动器无人驾驶出租车业务Waymo One。

据Tech Crunch报道,Waymo已经在美国凤凰城推出600辆无人驾驶出租车,并将在未来几年内将其车队扩展至8万余辆。不过3月份的消息显示,Waymo将开始对外界出售其激光雷达,希望能借此提升产量,也顺势降低运营车队的生产成本。

除 Waymo One 外,无人驾驶领域另一头部玩家通用Cruise也宣布于今年启动自动驾驶打车服务,服务平台 Cruise Anywhere 已在测试阶段;此外,大众汽车与英特尔宣布于今年在以色列地区联合推出自动驾驶出租车服务。

从第一个吃螃蟹的Waymo可以看出,RoboTaxi虽势在必行,运营成本仍是个大问题。车队的规模问题、性能问题如何更好的解决,这将为无人驾驶行业带来巨大的想象空间。

 
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