2021년부터 Robotaxi를 타겟으로 하는 일부 L4 자율주행 기업은 새로운 사업으로 차별화하기 시작했으며, 기술을 통해 상업적 수익의 돌파구를 마련하려고 노력하고 있습니다.
자율주행 기업이 L2급 보조운전 기능을 개발하는 현상을 일각에서는 '차원감소 공격'이라고 부르기도 합니다.
L4 자율주행 기업은 "삼체 문제"에 등장하는 고차원 생명체가 저차원 생명체를 쉽게 소멸할 수 있는 것처럼 L4 자율주행 기업이 소프트웨어 알고리즘의 장점을 활용하여 더욱 풍부한 기능과 운전 경험을 갖춘 스마트 자동차를 제공할 수 있다고 봅니다. 생물과 문명.
그러나 일부 사람들은 이를 무시합니다. 소프트웨어 알고리즘에 능숙한 자율주행 기업이 소프트웨어와 하드웨어의 결합을 강조하는 자동차 기능 연구개발 분야에 진출하는 것은 순조로운 과정이 아닐 수도 있다고 본다.
양쪽 모두 의견이 달라 구분이 어렵습니다. 그러나 확실한 것은 점점 경쟁이 치열해지는 자동차 공급망에 진입하는 자율주행 기업이 스마트카 개발에 새로운 기술적 역량을 기여할 수 있다는 것입니다.
L4급 자율주행 기업들이 L2급 보조운전 개발의 갈림길에 나섰습니다. 이 길이 순탄할까요?
많은 사람들은 쇼핑몰이 전쟁터와 같다고 믿습니다. 끝없는 비즈니스 전쟁에서 기업이 병법을 잘 활용한다면 위기에서 벗어날 수 있을 것이다.
이러한 상황은 상용화의 안개에 갇힌 일부 자율주행 기업에도 적용됩니다. 그들은 봉쇄를 돌파하는 데 도움이 되는 기습 공격을 찾고 있습니다.
생각을 하다가 L2 보조운전 시스템을 살펴봤습니다.
그동안 일부 L4 자율주행 기업은 에베레스트산 정상에서 로보택시 사업에 집중해 완전 무인 로보택시의 상업적 규모 운영을 실현하고 어떤 대가를 치르더라도 정상에 오르는 것을 사명으로 삼았습니다. .
몇 년이 지나면서 그들과 종점 사이의 거리는 점차 짧아지지만, 여전히 목표는 시야에서 벗어나 있고, 자율주행차의 규모가 커질수록 자금의 소비도 늘어납니다.
제너럴 모터스(GM)가 최근 발표한 2분기 재무 보고서를 뒷받침하는 사례로, 자율주행차 회사인 크루즈(Cruise)가 매일 500만 달러 이상의 적자를 기록하고 있으며, 손실이 같은 기간 6억 달러에서 2012년으로 증가했다고 밝혔습니다. 9억 달러.
크루즈 자율주행 함대
한편, 대규모 상용화가 가시화되고 경기가 냉각되면서 투자자들의 물량이 점차 줄어들고 있습니다. 식량과 의복이 부족해지는 위기 속에서 일부 기업은 이동 중 육체적 피로로 인해 무너졌고, 일부 기업은 산소 부족과 추위로 심각한 부상을 입었습니다.
이때 그들의 주요 목표는 더 이상 하늘을 우러러보는 것이 아니라 생존하는 것입니다.
다행히 중국 자동차 시장의 변화는 자율주행 기업에게 생존 기회를 제공합니다.
한편으로는 중국의 스마트 자동차의 급속한 발전을 위해서는 자율주행 기술의 통합이 필요합니다.
Tesla와 Xpeng Motors가 추진하는 지능형 보조 운전 시스템에서는 양산차에 높은 수준의 자율 주행 기능이 탑재되었는지 여부가 기술에서 뒤처지지 않기 위해 제품의 가장 큰 판매 포인트 중 하나가 되고 있습니다. Great Wall과 폭스바겐, 제너럴 모터스 등 Geely OEM은 L2+ 이상의 자율주행 기능을 개발하기 위해 자율주행 부서를 설립했습니다.
그러나 자율주행 시스템 개발은 일부 OEM의 선택 사항이며, 현재 제한된 조건으로 인해 더 많은 OEM이 일시적으로 포기하고 있습니다. 자체 연구든 아니든, 후속 제품이 하루라도 빨리 시장의 관심을 끌기 위해서는 외부 협력을 모색해 양산 가능한 자율주행 시스템을 개발하는 것이 좋은 선택이다.
한편, 스마트카 시장의 급속한 발전 속에서 국내 OEM은 보다 유연한 협력 방식을 채택하는 경향이 있으며, 해외 전통 공급업체의 완전한 솔루션 제공 방식은 점차 요구 사항을 충족하지 못합니다. 이는 국내 OEM에게 주요 문제입니다. 공급업체 보충은 기회를 제공합니다.
또한, 대부분의 전통적인 외국 공급업체는 이전에 자국에 기술 R&D 센터를 설립했기 때문에 그들의 기술이 급변하는 중국 시장의 요구를 충족시키기가 어렵습니다.
가오공 지능형 자동차 연구원의 모니터링 데이터에 따르면 2022년 1분기 말 현재 보쉬의 중국 승용차용 프런트엔드 표준 장비 시장 점유율은 2021년 27.79%에서 25.61%로 감소했습니다.
전통적인 외국 공급업체의 현지화가 상대적으로 부족하여 OEM은 국내 자동차 공급업체와 협력하려고 노력하게 되었고, 이는 후자의 성장에 기여했으며 Moshi Intelligent 및 Freetech와 같은 다수의 현지 Tier 1 기업이 빠르게 성장했습니다.
내부적으로는 L4 자율주행 기술을 상용화하기 어려워 대안을 찾아야 하며, 외부적으로는 시장 수요가 강하고 강적들의 모멘텀이 약화되고 있습니다. 자율주행 기업이 L2 수준의 보조운전 시스템을 개발하는 것은 당연해 보인다.
더 중요한 것은 스마트 자동차의 컴퓨팅 성능이 향상되고 센서 수가 증가함에 따라 전체 비용이 크게 감소하여 지능형 보조 운전 시스템의 저비용 대량 생산 적용을 위한 조건을 제공한다는 것입니다.
존재적 위기 속에서 L4 자율주행 기업들은 상황을 기회로 삼아 진로를 바꾸고 가능한 생존 방법을 찾았습니다.
이 길이 평탄한지 아닌지는 아무도 모르고 상관없습니다. 중요한 것은, 일부 자율주행 회사는 이 길을 따라 전진하는 데 희미한 희망이 있다는 것을 알고 있다는 것입니다.
이게 정말 가능할까요?
자율주행 실무자 Wang Hua(가명)는 Xinzhijia에게 L2~L3 레벨 시스템의 운전 보조 시스템과 L4~L5 레벨의 완전 무인 시스템 간에는 필연적인 연관성이 없다고 말했습니다. 그러나 자율주행 시스템은 보조운전의 차원성을 직접적으로 줄일 수는 없다.
두 당사자 사이에 필요한 연결이 없다면 L4 자율주행 회사는 L2-L3 보조 운전 시스템을 개발할 때 어떤 어려움에 직면하게 될까요?
기술적 어려움은 우회할 수 없는 장애물입니다.
첫째, 자율주행업체들은 승용차 양산 경험이 상대적으로 적습니다.
많은 ADAS 공급업체는 Xinzhijia에 대부분의 L4 자율주행 회사가 기술 연구 및 개발 비용에 신경 쓰지 않고 일반적으로 대형 컴퓨팅 파워 칩을 사용하며 대량 생산의 기술 경로에 큰 관심을 기울이지 않는다고 Xinzhijia에 말했습니다. L2 보조 주행으로 전환하면 '럭셔리에서 알뜰함으로의 전환'이 어려울 수 있으며, 예를 들어 제품 개발에 제약이 가해질 수 있습니다. 더 중요한 것은 차원 축소가 알고리즘을 재사용할 수 있다는 것을 의미하지 않으며 많은 것을 전복하고 재구성해야 한다는 것입니다.
과거 자율주행 기업들은 딥러닝 기반의 소프트웨어 알고리즘을 자율주행 시스템의 안정성과 고도화 경쟁을 위한 해자로 활용해 양산차에 자율주행 시스템을 어떻게 사전 탑재할지, 자율주행 기업으로 이어진 자동차 제조에 대한 이해 부족.
Zhiji Software의 수석 관리자인 Yin Wei는 Xinzhijia에게 OEM과 자율주행 기업 간의 협력도 서로 배우는 것이라고 할 수 있다고 말했습니다. 자율주행 기업이 차량 제품을 다룰 때 문제가 발생하면 OEM에게 해결 방법을 배우고, OEM도 자율주행 기업으로부터 좋은 방법론을 배우고 소프트웨어 개발 역량을 강화할 것입니다.
둘째, 자율주행 기업은 일부 시나리오에서 데이터 축적이 상대적으로 부족합니다.
자율주행 공급업체의 기술 이사는 Xinzhijia에게 저속 시나리오와 고속 시나리오의 자율주행은 애플리케이션 계층에서 다르다고 말했습니다.
자율주행은 데이터를 수집한 후 시스템을 반복하기 위한 장기간의 테스트가 필요합니다. 저속 시나리오와 고속 시나리오의 차이로 인해 결국 두 가지 시나리오에서 자율주행으로 수집되는 데이터가 달라집니다. 둘 중 하나도 다릅니다.
과거 자율주행 기업은 활용도가 더 넓은 고속 시나리오에서 다양한 유형의 데이터를 수집하는 데 주력한 반면, 보조 운전 기능을 개발하기 시작한 기업은 저속 시나리오에 더 중점을 두었습니다.
완전히 다른 시나리오, 물론 데이터도 완전히 다릅니다.
따라서 L4 자율주행 업체들은 자율주차 등 저속 시나리오에 대한 기능 개발에 우위를 점하지 못하고 있습니다.
셋째, 컴퓨팅 파워가 크게 줄어든 상황에서 자율주행 시스템을 개발한다는 것은 달팽이 껍질 속에서 도장을 찍는 것과 같습니다.
과거 많은 자율주행 기업들이 자율주행차의 반응성을 홍보할 때 높은 컴퓨팅 성능을 자주 언급했지만, 수천, 심지어는 2,000대 이상의 컴퓨팅 성능이 자율주행 시스템의 표준이 된 것 같습니다. , 양산차는 비용을 고려하여 구동되므로 현재로서는 더 높은 컴퓨팅 성능을 갖춘 칩을 구성하는 것이 불가능합니다.
대규모 컴퓨팅 파워의 조건에서 연구개발에 익숙한 자율주행 기업들에게 극도로 제한된 컴퓨팅 파워 하에서 L2/L3 자율주행 시스템 개발을 어떻게 완성할 것인가는 엄청난 도전이다”에 비하면 생생하다. 사치에서 검소로 가는 것은 어렵다."
자율주행 기업이 차원 축소를 향한 길은 멀고도 어렵습니다.
자율주행 기업이 기술적인 문제를 해결한다면 보조운전 시스템을 자동차에 탑재하는 과정이 쉽지 않을 수 있습니다.
우선 자율주행 기업은 저비용으로 솔루션의 대량 생산을 실현해야 합니다.
지난 기간 일부 자율주행 회사는 기술을 최우선으로 생각하고 다양한 유형의 센서를 통해 자율주행을 달성하기 위해 가능한 가장 신뢰할 수 있는 인식 시스템을 만들려고 노력했지만 이로 인해 자율주행 솔루션에 대한 비용이 높아졌습니다. 많은 기업들이 출시한 자율주행 솔루션의 가격은 수십만 위안, 심지어 수백만 위안에 달해 대규모로 적용할 수 없다.
자율주행 기업이 전체 비용을 절감해 양산차에 적용하려 한다면, 차량 규제를 충족하면서 하드웨어 비용을 어떻게 줄일 것인지 고민해야 하는데, 이는 경험이 부족한 자율주행 시스템 개발자에게는 정말 쉽지 않은 일입니다. 하드웨어로.
자율주행 기업들이 저가형 양산형 자율주행 솔루션을 출시한 뒤, OEM이 비용을 감당할 수 있을지도 의문이다.
"자율주행을 개발하지 않는 자동차 회사는 죽을 것입니다." SAIC의 왕샤오추(Wang Xiaoqiu) 사장은 이렇게 말했습니다. 이는 자율주행 기술을 독립적으로 제어하는 OEM의 중요성을 반영합니다.
소프트웨어를 통제하기 위해 포드, 토요타 등 외국 OEM들은 앞서 자율주행 기업을 인수했고, 폭스바겐은 자율주행 부서를 신설했다.
Yin Wei는 Xinzhijia에게 Zhiji Auto가 공급업체와의 자체 연구 및 오픈 소스 협력을 선호한다고 말했습니다.
도메인 컨트롤러와 OTA가 차량 성능과 운전 경험을 점점 더 결정함에 따라 OEM은 스마트 운전 기능 개발 시 컨트롤러 내에서 자체 연구와 오픈 소스 협력을 더 잘 결합해야 한다는 것을 깨닫습니다.
이는 OEM이 외부 자율주행 기업과 협력할 경우 자율주행 기업이 완전한 자율주행 솔루션 세트를 제공하는 것이 아니라 관련 기능에 대한 맞춤형 공동 개발을 수행할 수도 있다는 의미입니다.
자율주행업체가 OEM과 협력할 경우, 예정대로 제품을 배송할 수 있는지 여부도 문제가 될 수 있습니다.
업계 관계자는 Xinzhijia에 "두 당사자가 한두 번만 협력하면 자율 주행 회사는 단기간에 OEM에 수백 대의 맞춤형 자율 주행 차량을 제공하게 될 것이며 제품 기능 개선은 어려울 것"이라고 말했습니다. . OEM은 완전히 만족합니다.
진정으로 성숙한 제품은 두 당사자 간의 장기적인 협력이 필요하다고 믿습니다. 왜냐하면 제품에는 자율 주행 기술, 와이어 제어 기술 및 새로운 소프트웨어 기술이 포함되어 완성되기까지 오랜 기간의 매핑과 제품 연마가 필요하기 때문입니다.
현재 일부 자율주행 기업이 OEM과 공동으로 제품을 개발하려고 노력하고 있지만, 협력 과정에서 양측 모두 필연적으로 많은 문제에 직면하게 되어 제품 배송이 지연될 수 있습니다.
자율주행 기업이 또 다른 상용화 경로를 모색하려면 차원 축소가 필요할 수 있지만 이 과정은 쉽지 않습니다.
최근에는 많은 자율주행 기업들이 상업적 수익 창출에 성공하면서 자율주행 산업이 녹아웃 국면에 접어든다는 소문이 널리 퍼졌습니다.
한 그룹의 자율주행 기업이 비상에 나섰고, 다른 그룹은 여전히 혼란스러워하고 있습니다.
과거에는 특정 시나리오에 집중하는 것이 자율주행 기술의 비약적인 발전의 비결이라면, 앞으로는 자제의 경계를 벗어나 기술을 다양한 형태로 진정으로 실천하는 것이 새로운 주제가 될 수 있습니다.
L4 자율주행 기업은 자동차 공급망에 진입하고 중국 자동차 산업 발전에 기여하는 새로운 힘인 운전 보조 기능 개발에 눈을 돌리고 있습니다.
하지만 자율주행 기업이 이제 막 보조운전 개발에 착수했다는 점은 부인할 수 없으며, 앞으로도 여전히 어려움이 많습니다.
L4 자율주행 기업들이 주행보조 기능 양산에 새로운 진전을 이루길 기대합니다.
위 내용은 자율주행은 차원축소로 공격 어려워의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!